王书贞

（山东省农村信用社联合社，山东 济南 250014）

摘要：在大数据时代的浪潮下，农村商业银行的财务会计工作正经历深刻变革。大数据为农村商业银行带来了数据量呈爆发式增长以及数据来源多元化的显著变化，海量的数据为银行的发展提供了丰富的资源。然而，在此背景下，银行也面临着数据质量参差不齐、数据分析技术滞后等诸多问题。大数据技术在财务风险评估、成本管理等方面有着广泛的应用场景，能够为银行战略规划、风险管理以及业务运营等决策提供强有力的支持。通过加强数据质量管理、提升数据分析技术水平等一系列优化措施，农村商业银行将得以提升财务管理与决策能力，以便在农村经济发展中发挥更为关键的作用，为农村地区的金融稳定与经济增长注入强劲动力。

关键词：大数据；农村商业银行；财务会计；数据分析 

一、引言

在大数据时代，数据成为企业重要战略资源。农村商业银行作为农村金融服务的主力军，长期依靠地缘优势为农村提供储蓄、信贷等基础金融服务，支持小微企业和农户发展。但传统财务会计数据分析方法依赖人工和简单统计工具，面对海量复杂数据效率低下，难以挖掘潜在价值，无法满足复杂决策需求。在竞争激烈和监管严格的环境下，运用大数据技术进行财务分析，为决策提供精准支持，是农村商业银行可持续发展的必然选择。本研究丰富了相关领域理论成果，为后续研究提供参考，实践中有助于银行挖掘数据价值、优化管理、提升决策水平，增强竞争力，服务农村经济发展，助力农村金融稳定与经济增长。

二、大数据时代农村商业银行财务会计工作现状与问题

1.大数据时代农村商业银行财务会计工作现状

（1）数据量呈爆发式增长

智能手机在农村普及，移动支付成为农村客户日常支付的重要方式。农村地区客户支付习惯发生显著转变，生活缴费如水电费、燃气费，以往需前往营业厅或现金缴纳，现在大多通过手机银行或第三方支付平台完成，便捷性大幅提高。农产品采购领域，农村电商兴起，农户与收购商交易更多通过线上支付。某大型农产品交易平台与当地农村商业银行合作，农户销售农产品后，货款经银行线上支付系统结算到账，交易数据实时记录。这些移动支付数据反映农村经济活动活跃度，为银行了解客户消费行为和资金流动规律提供依据，助力银行优化金融服务，满足客户多样支付需求。

（2）数据来源多元化

农村商业银行与第三方数据平台合作紧密，数据来源愈发多元。除与农村电商平台、农业产业链企业合作获取交易和产业数据外，还与政府部门建立共享机制。政府发布的农村经济统计数据，像农村居民收入水平、产业结构调整数据，能帮助银行把握农村经济宏观趋势。气象数据对银行也很关键，以农业贷款为例，气象数据与农业产业链数据结合，能为风险评估提供更精准依据。在自然灾害频发年份，结合气象数据可预判农作物受灾地区，准确评估农户贷款风险。已放贷农户，银行可根据气象信息调整信贷政策，如延长还款期限或提供救灾贷款。整合各类数据，银行能勾勒农村客户画像，涵盖资产状况、消费偏好、经营模式等，为精准营销和个性化金融服务提供支持。

（3）数据分析需求多样化

传统的战略规划、风险管理和产品创新仍是数据分析重点，但面对突发经济状况和政策调整，对财务数据实时分析需求迫切。疫情期间，农村经济受冲击，某农村商业银行通过分析企业现金流和应收账款，为资金困难的农村小微企业提供无抵押信用贷款，助其维持运营。随着金融科技发展，银行对数据深度挖掘和分析需求持续增长。为开发创新金融产品和服务，银行需分析客户金融需求和行为模式[1]。综合分析客户储蓄、贷款、理财等业务数据，银行能设计满足不同客户群体需求的产品，如针对年轻农户提供创业贷款套餐，结合其创业项目和还款能力给予灵活贷款期限和利率优惠；针对老年客户推出注重安全稳定的养老理财产品。基于大数据分析的金融创新，提升银行竞争力，更好满足农村客户多样化金融需求。

2.农村商业银行财务会计数据分析存在的问题

（1）数据质量参差不齐

在农村商业银行的日常运营中，数据共享与整合环节频繁出现数据质量问题。不同部门基于自身业务需求，在数据采集和记录时采用了不同的数据标准。以客户信息管理为例，财务部门为方便账目核算，可能以客户的身份证号作为唯一识别标识，而营销部门为了精准推广产品，使用的是自行编制的客户编号，这种客户 ID 编码规则的差异在整合客户财务数据与营销数据时，就会出现数据无法一一对应的情况。一旦数据对接出现问题，综合分析就难以有效开展。

（2）数据分析技术滞后

尽管部分农村商业银行意识到数据分析的重要性，投入资金引入了先进的数据分析工具，然而由于缺乏专业的配置和维护，这些工具未能充分发挥作用。例如，某农村商业银行花费数十万元引入一款功能强大的数据挖掘和分析软件，该软件具备复杂的数据挖掘和机器学习算法，能够从海量数据中提取有价值的信息。但银行内部技术人员对其功能的了解仅停留在表面，只能用它进行简单的数据统计分析，如计算客户数量、业务交易量等基础数据。对于软件中更高级的功能，如利用机器学习算法预测客户信用风险、通过数据挖掘发现潜在客户群体等，技术人员却因缺乏相关知识和技能而无法运用，导致先进技术流于形式，无法为银行的决策提供有力支持。

（3）专业人才匮乏

农村商业银行在大数据时代面临着严重的专业人才短缺问题。既懂财务知识又掌握大数据技术的复合型人才十分稀缺，这使得银行在开展财务会计数据分析工作时困难重重。现有的培训体系不完善，多为短期集中培训，缺乏长期的跟踪和反馈机制[2]。一些银行组织员工参加为期一周的大数据分析培训课程，培训结束后没有后续的实践指导和效果评估，员工在实际工作中遇到问题无法及时得到解决，导致培训所学知识无法有效应用到工作中，培训效果不佳，进一步加剧了人才匮乏的困境。

3.大数据对农村商业银行财务会计决策支持的影响

（1）提升决策准确性

在大数据时代，农村商业银行的决策制定迎来了更精准的时代。大数据能够整合宏观经济数据和行业趋势，为银行资产配置决策提供全面且深入的分析。例如，在考虑投资决策时，不再仅仅依赖过往经验和简单的财务指标。银行通过收集和分析过去十年的宏观经济数据，如 GDP 增长率、通货膨胀率等，结合当前行业发展前景，包括新兴农业产业的崛起或传统农业转型方向，再综合自身财务状况，如资金流动性、资产负债比例等，运用大数据分析模型来优化投资组合。

（2）增强决策及时性

大数据实时分析平台成为农村商业银行应对市场变化的有力武器。借助这一平台，银行能够实时监测市场利率波动、竞争对手动态等关键信息，并迅速做出反应。在某地区推进利率市场化改革进程中，市场利率波动频繁。率先采用大数据实时分析平台的农村商业银行展现出明显优势，能够在市场利率波动后的 24 小时内及时调整存款利率和贷款政策。当市场利率上升时，银行迅速提高存款利率以吸引更多储户，稳定资金来源；同时，根据市场变化合理调整贷款利率，确保贷款业务的竞争力。这种快速反应有效吸引了客户，提升了银行在当地的市场竞争力，使其在激烈的市场竞争中抢占先机。

（3）拓展决策深度和广度

通过关联分析客户生命周期数据与财务数据，农村商业银行得以开发全生命周期的金融服务方案。以客户群体细分来看，针对年轻农户，他们大多具有创业热情和潜力，但缺乏资金和理财经验。银行根据这一特点，为其提供创业贷款，助力他们开展农业项目，同时搭配理财规划服务，帮助他们合理规划财富，实现资产的保值增值。而对于老年客户，他们更注重资金的安全性和稳定性，银行则提供养老金融产品，如定期存款、稳健型理财产品等。通过这种方式，银行满足了不同阶段客户的金融需求，进一步拓展了业务领域和客户群体，实现了业务的多元化发展和客户资源的深度挖掘。

三、大数据技术在农村商业银行财务会计数据分析中的应用

1.数据挖掘技术在财务风险评估中的应用

（1）客户信用风险评估

在农村商业银行的运营中，准确评估客户信用风险至关重要，而数据挖掘技术正扮演着关键角色。银行收集客户丰富的多源数据，包括详细的历史交易数据，如每一笔转账、存取款的时间、金额和交易对象；全面的信用记录，涵盖过往贷款的还款情况、信用卡使用的信用评级等；以及多样的消费行为数据，像消费的品类偏好、消费频率和消费地域分布等。

基于这些海量数据，运用逻辑回归算法，能够通过分析众多数据变量之间的关系，计算出客户违约的可能性数值。决策树算法则以树形结构对数据进行分类和预测，从根节点开始，依据不同数据特征进行分支判断，最终得出客户的信用风险等级。通过这些算法建立起的信用风险评估模型，预测客户违约概率的准确率相比传统评估方式大幅提升[3]。

（2）内部操作风险评估

银行内部业务流程复杂，涉及众多环节和大量数据。通过对这些数据的深度挖掘，能够发现潜在的操作风险点。比如，借助聚类分析方法，将具有相似特征的业务数据进行归类，识别出异常交易行为，如短时间内频繁的大额资金进出、不同寻常的交易地点变更等；以及频繁出现的系统故障，像交易系统报错、数据传输异常等情况。

以某农村商业银行为例，通过对内部业务流程数据的深入分析，发现每天下午特定时间段内，某一业务环节出现异常交易的频率明显高于其他时段。银行迅速组织技术人员和业务专家进行深入调查，最终确定是由于系统存在漏洞，被不法分子利用进行试探性攻击。银行及时修复了系统漏洞，并加强了该时段的安全监控，有效降低了潜在的操作风险，保障了银行的稳健运营。

2.机器学习算法在成本管理中的应用

（1）成本预测与分析

在农村商业银行的成本管理工作中，机器学习算法发挥着关键作用。银行积累了大量的历史成本数据，涵盖了运营过程中的各个方面，如人力成本、技术设备成本、营销成本等。同时，业务量数据也丰富多样，包括贷款业务量、储蓄业务量、中间业务量等。

通过对这些数据的深入分析，运用机器学习中的神经网络算法，能够精准探寻业务规模与运营成本之间的内在联系。神经网络算法模拟人类大脑神经元的工作方式，构建复杂的模型来处理数据。以某农村商业银行为例，在分析贷款业务时，算法通过对过去数年的贷款发放额度、涉及的客户数量、所需的审批流程复杂度等业务量数据，以及对应的人力投入成本、系统维护成本等成本数据进行反复学习和分析，发现随着贷款业务量的增长，运营成本并非呈简单的线性增长，而是在达到一定规模后，由于规模效应，单位运营成本有所下降。基于此，银行可以提前预测不同业务发展规模下的成本变化趋势，合理规划资源，为成本控制提供科学的决策依据[4]。例如，当银行计划拓展贷款业务时，依据成本预测模型，能够提前预估所需增加的成本，从而制定合理的业务扩张计划。

（2）成本控制措施效果评估

机器学习算法还为成本控制措施效果评估提供了有力支持。银行在实施成本控制策略时，如优化运营流程、精简人员结构、采购更具性价比的设备等，需要准确了解这些措施是否达到了预期效果。

通过对比不同时期、不同业务在实施成本控制策略前后的成本数据，机器学习算法能够快速而准确地分析出各项措施的成效。例如，在某农村商业银行优化运营流程后，利用机器学习算法对优化前后的人力成本、运营成本等数据进行分析。算法从多个维度进行考量，如业务处理效率提升带来的人力成本节省、流程简化减少的时间成本等。经分析发现，在某些复杂业务环节，新流程虽然提高了效率，但因增加了技术支持成本，导致总成本略有上升。基于这些分析结果，银行可以明确哪些措施效果显著，哪些需要进一步改进，从而持续优化成本控制策略，实现成本的有效管控。

四、大数据时代农村商业银行基于财务会计数据分析的决策支持体系构建

1.战略决策支持

（1）基于大数据分析的市场定位与战略规划

在大数据的助力下，农村商业银行拥有了精准洞察市场的能力。通过对农村地区人口结构变化数据的深入挖掘，如对老龄化程度、劳动力流动趋势等关键信息的分析，银行能够清晰把握市场动态，进而确定自身的服务重点和创新方向。

当地农村商业银行针对人口老龄化的数据分析，开发了一系列适合老年客户的金融产品和服务。推出的专属养老理财产品，不仅收益稳定，风险评级也较低，充分考虑了老年客户风险承受能力较低的特点。同时，还为老年客户提供上门金融服务，包括账户信息查询、业务办理指导等，极大地方便了老年客户，提升了银行在老年群体中的口碑和市场份额。

（2）大数据助力农村商业银行战略转型

分析客户对金融科技的接受程度和使用习惯，已成为农村商业银行实现战略转型的重要依据。随着金融科技的迅猛发展，客户对金融服务的便捷性、智能化要求越来越高。某农村商业银行通过大数据分析发现，年轻客户群体对线上金融服务的需求日益增长，且对智能客服、移动支付等金融科技应用的接受度较高。智能客服能够快速准确地回答客户常见问题，同时将复杂问题转接给人工客服，大大提高了服务效率。在区块链供应链金融方面，银行与当地农产品供应链企业合作，利用区块链技术实现供应链上的信息共享和资金流优化，有效解决了农户和中小企业融资难的问题，进一步提升了银行的业务创新能力和市场竞争力。

2.风险管理决策支持

（1）信用风险管理决策

大数据为农村商业银行的信用风险管理带来了变革。利用大数据构建动态信用评分模型，能够实时更新客户信用状况。银行整合客户的交易行为数据，如日常消费支出、贷款还款记录等，以及社交数据、信用历史数据等多源信息[5]。当客户的交易行为出现异常，如短期内大额资金频繁进出，或者还款记录出现逾期等情况时，系统会及时捕捉并分析这些变化，自动调整客户的信用评分。

这一动态信用评分模型为信贷决策提供了更实时准确的依据。在审批一笔新的贷款时，银行可以根据客户最新的信用评分，快速判断客户的信用风险，决定是否放贷以及放贷额度和利率，有效降低了不良贷款率。

（2）市场风险管理决策

在市场风险管理方面，农村商业银行除了利用风险价值（VaR）模型评估正常市场情况下的风险敞口，还引入压力测试模型。压力测试模型能够模拟极端市场情况下银行的财务状况，如经济衰退、利率大幅波动等情景。在模拟经济衰退情景时，模型会综合考虑失业率上升、企业盈利能力下降等因素对银行资产质量和负债稳定性的影响。同时，结合宏观经济政策变化，如货币政策调整导致利率变动、财政政策变动影响企业经营环境等，银行能够及时评估市场风险的变化，提前制定应对极端风险的预案。当预测到市场利率将大幅上升时，银行可以提前调整资产负债结构，增加长期固定利率资产的配置，降低利率风险，确保银行在复杂多变的市场环境中稳健运营。

五、农村商业银行财务会计数据分析与决策支持的优化措施

1.加强数据质量管理

（1）建立数据质量追溯机制

在构建完善的数据质量管理体系过程中，明确数据标准和规范是基础工作。不同部门的数据收集、记录和存储需要遵循统一的格式与要求，例如客户信息的录入字段、数据精度等都要有明确规定。同时，建立数据质量追溯机制至关重要。当出现数据质量问题，如数据错误、缺失或不一致时，能够借助追溯机制，迅速定位到数据录入人员、数据传输过程中可能出现问题的环节，以及数据存储的具体位置和维护人员。通过明确责任，促使相关人员在数据处理的各个环节更加严谨，从而加强数据质量管控的责任落实。

（2）引入数据质量认证体系

引入数据质量认证体系，银行可以按照行业通行的数据质量标准，定期对自身数据进行全面评估和认证。例如，依据国际上认可的数据管理协会（DAMA）的数据管理知识体系指南（DMBOK）标准，对数据的准确性、完整性、一致性、时效性等维度进行严格审查[6]。同时，加强数据安全管理，采用加密技术对敏感数据进行加密存储和传输，设置严格的访问权限，防止数据泄露和篡改。建立数据备份和恢复机制，保障数据在遭受意外丢失或损坏时能够快速恢复，确保数据的完整性和安全性。通过获得数据质量认证，不仅提升了银行数据的质量，还增强了合作伙伴和客户对银行数据的信任度。

2.提升数据分析技术水平

（1）建立内部数据分析实验室

加大对数据分析技术的投入，不仅要采购先进的数据分析工具和平台，如大数据分析软件、数据挖掘工具等，还要建立内部数据分析实验室。在实验室中，为技术人员和业务人员提供良好的合作环境，鼓励他们共同开展数据分析项目。技术人员凭借专业的技术知识，业务人员凭借对银行实际业务的深入理解，二者结合能够探索出最适合银行自身业务的数据分析模型和算法。例如，某农村商业银行的内部数据分析实验室在成立后，针对银行的信贷业务特点，成功开发出一套风险评估模型。该模型结合了多种算法，综合考虑客户的信用记录、还款能力、行业风险等因素，大大提高了信贷风险评估的准确性。

（2）参与行业交流与技术更新

积极参与行业内的数据分析技术交流活动，如参加金融科技研讨会、大数据分析论坛等，与其他银行和金融机构分享经验、交流心得。在交流活动中，学习借鉴其他银行在数据分析技术应用方面的成功案例，了解行业内的最新技术动态和发展趋势。例如，了解到其他银行在利用人工智能技术进行客户细分和精准营销方面取得显著成效后，银行可以组织内部团队进行研究和学习，结合自身实际情况进行应用。同时，持续关注大数据技术的发展动态，如新型的数据挖掘算法、机器学习框架等，及时引入适合银行的新技术和新方法，不断提升银行的数据分析能力，以适应日益复杂的金融市场环境。

3.培养专业人才队伍

（1）建立导师制度

制定人才培养计划时，除了常规的内部培训、外部进修和学术交流，建立导师制度能有效促进新员工的成长。选拔银行内部经验丰富、专业能力强的专家担任导师，为新员工提供一对一的指导。导师可以根据新员工的专业背景和岗位需求，制定个性化的培养方案。在工作中，导师不仅传授业务知识和技能，还可以分享自己的工作经验和解决问题的思路。

（2）校企合作与人才激励

与高校联合开展人才定制培养项目，根据银行的实际需求，与高校共同设置课程体系。例如，在课程中增加大数据分析、金融科技等相关课程，培养既懂金融业务又掌握大数据技术的复合型人才。高校为银行输送专业对口的人才，满足银行对人才的需求。同时，建立人才激励机制，对在大数据技术应用和财务会计数据分析中表现优秀的员工给予物质奖励和精神奖励。物质奖励包括奖金、晋升机会等，精神奖励包括荣誉证书、公开表扬等。通过激励机制，激发员工学习和应用新技术的积极性，营造良好的学习和创新氛围，为银行的发展提供人才保障。

六、结论

在大数据时代，农村商业银行的财务会计工作正经历深刻变革。一方面，大数据带来数据量爆发式增长、来源多元化以及数据分析需求多样化，为银行发展提供丰富资源。但另一方面，银行也面临数据质量参差不齐、分析技术滞后和专业人才匮乏等问题。大数据技术在财务风险评估、成本管理等方面广泛应用，提升了银行决策的准确性、及时性并拓展了决策深度和广度。通过构建基于财务会计数据分析的决策支持体系，从战略决策和风险管理决策等方面，助力银行确定服务重点、实现战略转型、有效管控风险。为进一步优化，农村商业银行可通过加强数据质量管理、提升数据分析技术水平和培养专业人才队伍等措施，提升财务管理与决策能力，在农村经济发展中发挥更关键作用，促进农村金融稳定与经济增长。

参考文献：

[1]曹园园.基于金融创新对农村商业银行财务会计的影响分析[J].商讯,2021(5):95-96.

[2]杨泽丽.农村商业银行财务会计管理存在问题及对策[J].纳税,2021,15(5):79-80.

[3]赵旸.农村商业银行的财务会计精细化管理[J].纳税,2023,17(33):37-39.

[4]杜铜方.大数据时代农村商业银行业财融合路径研究[J].企业改革与管理,2021(19):127-128.

[5]刘超.大数据时代下中国农村商业银行的战略管理会计研究[J].农村经济与科技,2020,31(9):199-200.

[6]邓维燕.强化农村商业银行财务会计内控管理建议[J].市场瞭望,2023(5):46-48.