大數據視域下的銀行業機遇范文

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一、大數據視角下銀行業的應用

(一)客戶管理基于社交網絡信息平臺下,數據在快速的上升,在銀行業的發展中逐步以產品為中心轉向以客戶為中心,將發展客戶作為銀行發展的重要趨勢,在銀行業中對信息的處理主要是通過大數據視角下,在接入客戶后通過社交網絡、電子商務以及終端設備等非結構化的數據進行客戶視圖。最終將數據分析來了解客戶的動態。

(二)營銷管理在大數據視角下,在將復雜多變的用戶在通過數據分析后進行不斷地研究,并將不同的用戶進行歸類,從中了解用戶的消費習慣以及風險收益偏好,之后為客戶制定合理的服務方案,在數據視角下來提升銀行產品的精準營銷標準,提高對客戶的服務滿意程度。

(三)風險管理由于銀行業務的項目越來越多,這就需要在發展的過程中對風險進行有效的識別,并且做到防范風險以及控制風險的措施,然而在大數據視角下風險管理是銀行發展的重要組成部分,這就需要將大數據分析作為規避風險的重要措施,在大數據視角下的分析,能夠為銀行及時地了解客戶的各種屬性,并且能夠根據客戶的行為、信用度以及風險分析來建立完整的風險防范體系。

二、大數據視角下銀行業的機遇和挑戰

(一)大數據視角下銀行業的發展動態在銀行業發展的動態中,為了促進該行業快速上升,這就需要了解銀行業的內部狀況,從中可以了解到:在銀行業的發展中發展的趨勢是更加傾向于零售營銷。在銀行業的發展趨勢中,主要是發展客戶,由于在客戶中,基本上是通過數據來進行社交網絡、移動設備以及其他的介質來進行海量的碎片化數據處理,能夠在競爭日益激烈的行業中建立以客戶為中心的精確銀行運營全景視圖。在科技平臺中不斷地創新銀行的發展,由于在大數據視角下,為了更好地促進銀行經營管理系統的順利進行,這就需要不斷通過技術創新來增強銀行業的核心競爭力,在科技創新中來改變銀行的金融系統,促進客戶滿意程度的提高,在這種平臺中更好地面對銀行業中的機遇。在銀行業發展的機遇中大數據分析的挖掘也是重要的組成部分。在大數據處理中能夠不斷地提高銀行經營決策,通過數據的挖掘來給銀行業帶來發展和引領行業的基于,在數據分析中挖掘大量的客戶,通過數據的收集能力+數據的分析能力=企業的智商,來為銀行業尋求更加良好的發展趨勢。

(二)大數據下銀行業面臨的挑戰在大數據視角下,銀行業需要構建銀行大數據分析平臺,由于在銀行業的發展中,傳統的商業智能、數據倉庫在數據處理中出現了大量的結構化以及非結構的數據,這些數據沒有固定的模式,并且數據價值的密集程度比價高,這就影響了銀行的決策效果,因此為了提高銀行的創新能力、提高數據精細化以及專業化的模式,這就需要將這種挑戰實施相應的對策。

銀行業面臨的挑戰還有:培養大數據分析人才。由于信息時代的沖擊,數據已經成為商業以及企業挖掘的重要手段,在復雜的數據中,目前來說大數據分析的方式有:基于假設的模型,來關注這高價值數據,促進數據效率的提升;另一種是機器學習的模型;然而在這種數據形式中需要分析人員具有較高的業務理解能力,并且能夠快速地建立數據模型,及時地了解數據市場的動態,這些有助于銀行業能夠快速地把握市場環境的變化,最終提升銀行機構的競爭能力。

（本文來自于《金融經濟》雜志。《金融經濟》雜志簡介詳見。）

作者：張緣緣包弘毅單位：中國建設銀行上海開發中心