商业银行成本管理论文

随着大数据的系统性逐步完善，商业银行传统的成本管理已无法满足数据处理业务的高速度高质量要求。本文将通过分析商业银行传统成本管理当下的不足，以及以商业银行在大数据背景下引入作业成本法的先进性阐述作业成本法的可行性，并基于大数据提出一些自己的方法观点。下面是小编整理的《商业银行成本管理论文(精选3篇)》的文章，希望能够很好的帮助到大家，谢谢大家对小编的支持和鼓励。

商业银行成本管理论文 篇1：

“商业银行成本管理和绩效评价研讨会”综述

商业银行成本管理和绩效 评价

作者：徐承远　代瑜

商业银行成本管理论文 篇2：

大数据背景下作业成本法在商业银行成本管理中的应用

随着大数据的系统性逐步完善，商业银行传统的成本管理已无法满足数据处理业务的高速度高质量要求。本文将通过分析商业银行传统成本管理当下的不足，以及以商业银行在大数据背景下引入作业成本法的先进性阐述作业成本法的可行性，并基于大数据提出一些自己的方法观点。

引言：

伴随着互联网技术的飞速发展，信息科技化全球化已成为世界的发展趋势，在给人们生活带来翻天覆地变化的同时，还在以其呈几何倍数增长的数据量潜移默化地影响着各行各业的运营模式，可以说，人类社会正式跨入了“大数据时代”。据麦肯锡的研究显示，金融业在大数据价值潜力指数中排名第一，而其也在发布的《金融科技全面冲击银行业及银行的应对策略》报告中称，银行若不采取任何应对措施，银行业务将会因受到金融科技的冲击而危机四伏，在大数据时代背景下，银行业的危机与机遇并存，尤其是以经营业务为主的商业银行。

而数据作为商业银行运转的“血液”，如何收集数据，整理数据，筛选数据以及从中获取有价值的信息就成为了其完善其业务的重中之重。为了低成本高效准确地将数据归类整理，提炼出可为其创造价值的信息，商业银行迫切需要新技术来迎合大数据时代的需要。

一、商业银行成本管理的“传统时代”

1.商业银行成本的构成

商业银行的成本是指商业银行在从事业务经营活动过程中发生的与业务经营活动有关的各项支出。由于商业银行的业务种类较多，因而其成本的构成也比较复杂，以金融业标准损益表列示的成本内容按照成本的性态和对盈亏影响的重要性可将商业银行的成本归纳为：

（1）筹资成本 （2）经营管理费用（ 3）税费支出（ 4）补偿性支出（ 5）准备金支出

（6）营业外支出

2.传统的商业银行成本管理存在的不足

（1）从观念上来说，尚未树立降低成本、创造价值的观念。

（2）从管理内容上看，商业银行目前成本管理的重点和内涵仍只停留在控制和降低费用的层面上，还未扩展到积极主动地对包括资金成本、营运成本、风险成本和资本成本在内的全面成本管理。

（3）从成本计算方法上看，对于大部分费用仍然采取粗略而笼统的成本计算方法，简单地将所发生的费用（成本）作为期间费用处理，尚未采用作业成本法等先进的成本分摊方法。

（4）预算控制相对薄弱。虽然目前商业银行可通过成本预算及考核预算等方式强化预算管理，但预算约束力仍不强。对各分行的控制只能源于事后考核，未能很好的进行事前控制审批。对超预算的支出也没有系统的预警或其他监控手段。

二、商業银行成本管理的“大数据时代”

1.大数据应用的“机遇”

产品、信息、资金是经济社会的三个重要组成要素，互联网时代的电商、银行、物流三大类别企业代表着三种要素的重要占有者。虽然在互联网技术、平台层面商业银行有所落后，但从长期发展趋势看，商业银行具有应用大数据所需的重要的优势。包括：信息和人才优势、资金和制度优势等。

2.大数据应用的“挑战”

在利用大数据帮助商业银行进行问题解决的同时，信贷客户个人信息的隐私保护的边际何在？个人数据是不是可以全部收集，收集在一起引发的副作用为何？ 哪些数据可以搜集？这些问题均涉及到道德与法律层次的重要问题。更大规模的数字化对于资本市场、信贷市场的长远影响究竟如何？对于商业银行的存在本质是有益的吗？种种问题，只是冰山一角，大数据对社会、金融、个人的影响还需细致分析。

三、大数据的作业成本法于商业银行的应用

1.作业成本法概述

作业成本法简称ABC 法，是以作业为中心，确认和计量各项作业耗用的企业资源成本，然后根据成本动因，将作业成本分配给各种产品的成本计算方法。作业成本法的指导思想是：产品消耗作业，作业消耗资源。

成本动因是作业成本法的核心范畴，也是推行作业成本法的关键，它成功解决了成本归属中的逻辑关系问题。

2.传统作业成本法于商业银行的应用

传统作业成本法于商业银行的运用步骤如下：

一、通过作业成本核算获取作业成本管理相关数据。

二、作业成本分析。

三、进行流程分析，实现价值链的优化。

3.大数据处理于商业银行的应用

（1）借“第三方支付”之道收集数据

根据麦肯锡全球研究院的研究，大数据对金融业增长的价值非常高，做好数据集储存、管理和应用的准备是占领市场和快速增长的必要策略。“十二五规划”出台之后，金融企业之间已经形成了“科技引领创新”的发展共识，利用智慧型的数据分析系统向精细化信息管理和“以客户为中心”转型成了金融企业的发展趋势。

（2）搭建大数据处理平台

大数据技术的基础在于海量数据的易取难析。从硬件上看，银行得首先准备大量的服务器储存数据；从软件看，银行得借助云技术和运算法对数据进行处理分析，或是自己开发一套数据处理系统，在实践中形成自己的数据分析技术和算法。

（3）大数据分析对成本管理的影响

“第三方支付”和搭建大数据处理平台两者于商业银行在大数据时代的应对之法都对传统的商业银行成本产生了巨大的影响。由于推广商业银行自身“电商平台”，商业银行需挪出一笔额外资金来满足这一需要。而大数据处理平台的搭建，使得银行初始投入一大笔资金进行 “软硬件”设施的建设，无形中增大了商业银行的经营成本。

这些成本该如何完美地“化整为零”是商业银行需要在大数据分析技术下商榷的。

4.作业成本法与大数据分析的创新融合

一是有别于传统成本管理的作业成本法，二是顺应大数据潮流产生的大数据分析技术，二者均可以作为独立的成本核算方法，那么在形势如此复杂多变的情况下，能否将二者结合应用呢？

在此，我想把作业成本法定位为一个大的框架，而大数据分析则定位成用来填充该框架的“材料”。据了解，多源的数据可以归纳为三大类：

（a）一手数据，包括企业或组织直接采集掌控的内部运行数据和营销数据

（b）二级数据，第三者采集、整理和提供的二手数据

（c）科学数据，包括科学研究的成果、指数、算法以及模型等

而商业银行的数据分类也大体分为结构化数据和非结构化数据，结构化数据可以按常规的方法将其归作作业成本法下的资源动因，而非结构化数据需要进一步的分析归类。

运用作业成本法和大数据分析的结合时，方法步骤可分为：

（1）确认资源，形成作业成本库，如存贷款业务成本库。

（2）运用大数据分析技术将收集到的数据进行分类整理，把海量一手数据按高效的方式分类整理成可直接确认资源动因的结构化数据，以及进一步收纳分析归类的非结构化数据和无用的赘余数据。

（3）将结构化数据按其所属作业进行分配，然后将非结构化数据整合归类，打包分配进入所对应作业。

（4）按照各项步骤所产生的成本费用进行分摊。而需要考虑的成本费用不仅包括获得数据信息所产生的，还需要考虑到整理数据以及存储数据时所产生的费用，而这笔费用可以按其所属的步骤直接定位为“结构化数据费用”或“非结构化费用”。

整个融合方法中，需要考虑的是在实际运用时如何把每一步骤的成本费用控到最低，让整个业务循环流程低成本运转，而且效率也要是可视的。

四、结语

成本、利润和竞争作为商业银行面临的三大管理问题，每一环都对商业银行的运营起着至关重要的作用。成本作为利润的基石，如何控制、管理成本便自然而然成为经营管理的核心。目前，成本管理观念薄弱是我国商业银行所表现出的普遍问题，其结果则是導致成本信息的失真，进而使得管理者在对产品定价和对市场定位的决策有失偏颇，不利于银行竞争能力的提升和业务的可持续发展。

在大数据的影响下，传统作业成本法还不能够完全“对症”于商业银行的成本管理。有创新去应用大数据时代下的作业成本法，有意识去规避管理风险以及控制经营成本，是商业银行在这个金融风潮日趋猛烈站稳脚跟并乘风破浪的重中之重。正如麦肯锡在《大数据：创新、竞争和生产力的下一个前沿》所述一样，大数据的时代是世界发展的趋势，金融业在其中的发展潜力更是不容小觑，而这所有的一切都需以“稳健”的成本管理作为基石，唯此，才能以不变应万变。

作者：黄霜玲

商业银行成本管理论文 篇3：

科技赋能商业银行成本管理的思考和探索

[摘 要] 成本管理是商业银行财务管理的重要组成部分，与商业银行的发展密切相关。随着金融科技的不断发展，商业银行成本管理面临诸多压力和挑战，许多问题也随之暴露。文章从商业银行成本管理业务出发，通过科技手段赋能成本管理业务进行深入的分析和研究。

[关键词] 成本管理；科技；商业银行

随着互联网技术的高速发展，互联网金融异军突起，凭借他们的技术优势和流量优势，在很短的时间就占据了重要的市场份额。商业银行在与互联网金融的竞争中挖掘到隐藏在每个角度下科技的身影，并逐渐意识到科技发挥的巨大作用，由此商业银行各个条线开始了科技转型之路。成本管理作为商业银行财务管理的重要组成部分，与每位员工休戚相关。文章从商业银行成本管理转型出发，延伸至成本管理上下游的各个环节，着眼于通过科技手段赋能成本管理，进而为商业银行长远发展奠定坚实基础。

一、商业银行成本管理面临的挑战

（一）成本管理手段“扁平化”

随着科技的发展和系统建设的完善，银行会计核算工作打破了时间和空间的限制，传统的各级机构核算上报的机制随着系统和数据的整合逐渐被淘汰，取而代之的是一体化的管理流程及配套系统。管理人员可以直接查看各辖行的业务状态，并对全辖的数据进行归集和整合，这极大程度地提高了成本管理的工作效率和管理水平。但与此同时，也给财务人员带来了新的挑战，新系统的建设与整合带来了流程的变化，扁平化管理带来的数据集中对财务人员数据整理和分析能力提出了更高的标准。

（二）成本管理环节“线上化”

金融科技推动了许多新应用的出现，电子发票、企业电商采购平台的出现推动了成本管理各环节的线上化，并引发了成本管理流程再造。简捷、实用、高效的新业务流程，提高了成本管理的效率。然而随着新技术日新月异，很多时候往往是应用倒逼流程改变，一个新应用的产生可能会导致管理办法和业务流程随之变化，因此，新技术既是机遇，又是挑战，如何能借好新技术的东风，则需要对整个成本管理体系有明确的规划。

（三）成本管理数据“海量化”

数据在企业经营过程中发挥的作用越来越重要，许多银行将数据认定为数字资产，这充分体现出数据举足轻重的地位。随着业务的不断开展，系统建设的不断增加，如何用好不断增长的海量数据则是摆在眼前的重要问题。仅仅将数据记录存储不仅不能产生效益，每日产生的费用也是一笔不小的开销。因此，需要对数据进行深层次的挖掘，对经营环节和经营活动成本进行准确的核算监控，并利用大数据和人工智能技术进行分析和预测，做到用数据支持决策[1]。

二、商业银行成本管理存在的问题

（一）事前模式僵化，预算管理手段落后

预算管理工作的落实主要是为了防止大量资金闲置与浪费的情况，提高商业银行自身的管理能力和效率。但在实践过程中发现，商业银行成本事前管理模式单一且固化。财会部门长期使用过去的增量预算法，每个周期的预算很大程度上由前一个周期的预算和执行情况决定，虽然会针对上一次的预算结算进行调整，但是治标不治本，整体结构变化不大。衍生出了无用资金项目滞留的情况；也存在为了保证预算执行率而进行突击消费的情况，造成了资金的浪费；也有许多项目因为前一周期没有相应预算，最终影响工期进度。而这些情况往往是可以通过对经营数据和财务数据进行分析发现的，但现阶段的情况是许多商业银行仅收集了大量的数据，却没有对应的模型和手段进行加工和分析，大量有价值的数据被闲置，无法有效地运用在预算配置上[2]。同时，在费用执行过程中发生的许多问题往往在事前就可以发现并规避。许多违规用款的情况没有必要到报销环节才暴露，而是可以通过上游系统建设，在费用发生之前就进行相应的提示和预警。

（二）事中流程复杂，费用使用效率低下

商業银行通过信息化建设实现了管理效能的提升，但在事中用款过程中暴露出的许多问题都是由于系统建设程度不足导致的。首先，事中许多环节已经由线下转变为线上处理，但没有形成全流程线上化，导致了线上、线下的脱节。许多场景下财务人员需要线上填单，线下补充材料或线下审批，再将相关信息录入或扫描上传至线上，在复杂的业务流程中这类操作可能会发生多次，极大程度上影响了费用使用的效率。同时，商业银行许多流程和制度是出于风险控制设定，但随着内外部科技发展，许多可能发生的风险已经自然消亡，许多繁冗的流程已不合时宜，但流程和制度没有进行适时调整，这也造成了用款效率的低下。

（三）事后反馈不足，评价机制作用有限

事后评价作为成本管理极为重要的环节没有得到应有的重视，对实际成本没有进行认真地分析，对于产生的差异没有查明原因，对于过往数据没有结合参考，仅通过部分指标来进行事后的评估，没有形成全流程的闭环。因此事后评价的准确性得不到保障，进而影响了下一周期预算的准确性，并由此形成了恶性循环。与此同时，成本管理考核机制缺失，许多业务部门没有建立和施行成本控制责任制度，只关注业务的扩张和市场的拓展，将管理成本的控制抛之脑后。

（四）架构设计存在不足，环节存在信息孤岛

商业银行现有系统架构大多为核心银行系统加外围系统的模式，随着业务的不断开展，系统建设不断增加，部分系统之间的数据标准不统一，为数据的收集和加工增加了困难。加之某些系统在建设初期没有整体性规划，未考虑后期系统对接等情况，甚至部分系统不对外提供数据和接口，以孤岛形式存在，这些无疑都为成本管理增加了难度。为打破各系统的壁垒，实现全流程的打通，需要耗费人力物力进行系统改造；为了统一数据标准，需要耗费大量的精力进行数据的整理和加工，而这些都是由于在架构设计时期考虑不周全导致的。

（五）人员素质有待提升，科技财务融合不足

商业银行财务人员在成本管理方面的专业素质和专业能力相对较强，但随着时代的发展，仅精通成本管理专业知识已经不能满足当下工作，要求业务人员需要加强业务与科技的融合，培养一批既懂财务，又懂科技的复合型人才。首先，随着财务与科技的关系愈发密切，对于系统和数据的需求愈发复杂，但财务人员对科技了解程度不足，无法准确的描述自己的需求，在沟通过程中耗费了大量的时间和精力。其次，随着业务种类的增加和业务流程的变化，针对商业银行科技人员的压力也在逐渐增大，往往许多需求的时效性得不到保障。编程技能逐渐成为各个岗位的必备技能，财务人员应掌握简单的开发能力，以便处理工作中遇到的各种问题。

三、商业银行成本管理的科技转型之路

（一）数据分析，成本管理“精细化”

随着大数据时代的到来，针对数据的使用越来越能体现商业银行的内功。而商业银行在日常经营中产生的海量数据均和成本管理息息相关，只有将这些数据运用得当，才能实现“精细化”的成本管理。首先，需要建立覆盖各系统的数据采集和加工机制，确保数据源的完整性和数据的实时性。其次，需要根据成本管理业务流程和业务需要建立各种数据分析模型，并根据业务需要实时进行模型的调整。而后，通过数据可视化等手段提供交互式、配置化和可视化的工具，以便直观地展示和分析成本相关数据。最后，需要科技部门将数据通过接口或者视图等形式提供给业务，给予财务人员充分的数据自主性，可以根据业务实际需要进行数据提取和数据建模。最终实现每一笔费用的产生都可以被追溯，每一笔费用的产生都可以支持日后的预算和决策。

（二）系统整合，成本管理“集中化”

商业银行成本管理的流程和模式在不断地进行变化，而为了适应不同的流程和模式，许多银行建立了大量的配套系统，往往会出现为了完成一项业务需要连续在多个系统进行操作，影响了财务人员工作效率；同时，多个系统产生的数据质量和数据标准均不一样，也为数据的采集和加工埋下了障碍，这都体现出架构设计的问题和缺陷。为了解决这些问题，必须进行系统的整合和清理。首先，系统架构设计必须清晰明确，各系统功能定位及系统间的连接情况必须做好规划，综合考虑日后业务的发展及可能出现的系统调整。而后，需要制定统一的数据标准，各系统需要严格按照数据标准进行建设，并建设统一的数据仓库，将各系统的数据收集到数据仓库中，整合内部业务、财务、风险、资本等多维度信息和数据，实现数据的大统一。最后，对现有业务流程和现有系统进行梳理，减少业务流程中不必要的环节；逐步整合和清理设计不合理的系统，降低系统间的耦合度，提高财务人员的工作效率。

（三）流程改造，成本管理“创新化”

商业银行需要适应金融科技促成的财务共享服务中心、电子发票、企业电商采购平台等“新应用”，按照“节约成本、提高效率、加强风险防控”三者并重的原则，全面梳理成本管理制度及流程。通过以不同成本费用类型的差异化系统和流程的构建，深入成本费用的事前管理和流程化管理，推动实现费用的前置管控，实现成本管理“创新化”。首先，通过系统建设完善商业银行开支审查流程，将一级分行财务管理部打造成为财务共享业务中心，具体开支报销时，信息直接推送至一级分行财务共享中心。而后，适应电子发票等应用，借助二维码识别、OCR识别等科技手段，改变传统发票手工录入流程，并设计依托电子发票、电子凭证的获取、提交、验证新流程，以此提高开支报销全流程的工作效率。最后，适应企业电商采购平台，完善企业预算及采购流程，并制定适合电商平台的付款、记账和对账流程，实现成本和费用的公开透明，提高预算配置及采购的操作效率。

（四）服务提供，成本管理“开放化”

商业银行的成本管理都是由财务部门完成，财务部门按照年度收入成本计划来编制成本预算。但其他部门员工参与程度不高，成本意识不强。

因此，必须要提高全员的成本管理意识。但仅通过培训或讲座等方式无法使业务人员对成本有清晰的认知，必须将成本与业务相结合，使业务人员直观了解成本与价值，以此来支持业务决策。首先，可以通过接口的形式将成本和价值计算提供给业务部门，在系统开发时可以根据业务需要将成本管理的觸点延伸到各个系统最前端，在每一笔业务发生时都可以清晰认识到对应的成本和价值。其次，在各系统开发期间预埋成本管理相关模型，可以对系统运行过程中触发的业务风险及时预警，实时通知到财务中心。最后，通过微服务的方式将成本管理相关应用组件化，各外围系统调用统一的成本管理服务，既减轻了开发和运维的压力，又实现了参数和配置的统一化。

（五）规则明确，成本管理“自动化”

在传统的成本管理流程中，无论事前、事中或者事后都需要大量的人员参与，既产生了大量的人力成本，同时许多事前可以发现的问题因为没有相应的机制或流程，只能在事中用款或事后核算时发现，由此也产生了许多业务风险。通过自动化的手段减少人员参与，既能提高工作效率，也能有效地防止业务风险。首先，推广财务RPA机器人，将重复性高、复杂度低的工作自动化，提高工作效率，降低人力成本，减少业务差错，解放从事重复性工作的财务人员，确保好钢用在刀刃上。其次，梳理各项制度和规定，依照对应标准制定相应模型，将模型前置嵌入到各个流程上游环节，在费用发生之前自动判断，对于超标用款、违规用款等方式自动拒绝，对于预算和开支情况进行自动预警，强化系统的内控制约。

（六）预测分析，成本管理“智能化”

人工智能等新技术已经在许多领域广泛应用，并取得了显著的收益。商业银行需要加强新技术在成本管理中的应用，对于前瞻技术需要尽早展开研究和试点，提前进行谋划布局。仅使用大数据手段进行分析，已经不能完全满足市场和业务的变化。需要引入人工智能算法，实现对成本及费用的智能预测。首先，基于成本管理业务流程，充分利用业务数据，有针对性地进行数据预处理、特征工程和机器学习模型的开发[3]。而后，根据预测情况对相关模型不断迭代，根据实际情况选择监督学习或无监督学习等方法对模型及参数进行调整。最后，试点推广，鼓励应用孵化，推动各类人工智能应用在成本管理方面的落地。

参考文献：

[1]吴建光.金融科技与会计管理数字化转型[J].金融会计，2020（01）：34-38.

[2]姚明德，关长春，李晓冰.金融科技对商业银行财会管理的影响及对策[J].农村金融研究，2018（05）：7-11.

[3]王安升.新政府会计制度改革下事业单位财务管理的思考[J].商讯，2020（18）：28-29.

作者：赵青岩