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大数据在银行业务管理中的应用范文

时间:2022-10-29 02:55:10

大数据在银行业务管理中的应用

大数据开启了一次重大的时代转型,正在悄然改变我们的生活以及理解世界的方式,成为新发明和新服务的源泉。商业银行基于数据的量化经营是未来的发展方向,越来越多的金融企业敏锐地认识到大数据应用的战略性意义,开始以此为基础为客户提供个性需求、细分客户市场、制定经营策略、提升服务质量,积极主动地推动大数据在业务管理中的应用,提升竞争力和服务水平。

1大数据对传统金融业的影响

金融业一直以来都具有明显的IT属性,信息技术的每次重大变革都会给金融业带来影响,大数据应用作为创新的催化剂,对传统银行业带来的影响主要有以下几个方面。一是竞争核心发生变化。银行传统的核心竞争力主要由规模、网点、人员、资本和客户资源等要素构成,而大数据时代,决定一家银行成功的关键则在于对数据的获取和使用,传统意义上的网点、人员等因素将逐渐淡化,银行的核心竞争力变为不同客户的需求并对应开发出便捷、安全和高值产品的能力。二是经营范围变化。目前的商业活动大多是信息流、物流、资金流分离,随着大数据时代的到来,未来每一笔交易都将是上述三流的融合。在大数据时代,银行业与其他商业活动的界限将日渐模糊,银行业的经营范围也将扩大和延伸,商业银行开始涉足经营与交易相关的信息与物流业务。三是经营方式的变化。进入大数据时代,互联网与银行业务的深度融合,将改变银行的经营方式。在产品开发和营销方面,通过对客户交易、行为数据的收集、分析和挖掘,可以获取客户的需求,从而研发相应的金融产品,实施精准营销,真正做到以客户为中心设计开发产品。四是服务渠道的变化。大数据时代的到来,促使商业银行利用现代信息技术和电子渠道,为客户提供高质量的线上服务,这样不仅可以改变过去因业务量增加和经营范围延伸而必须增加网点和人员,进而导致成本增加的营运模式,而且也将改变靠关系营销扩大客户群体的营销模式。

2大数据技术应用的基础性工作

大数据是数据挖掘技术的前沿,将大数据应用于银行业是该技术发展的方向。目前,银行虽然建立了庞大的户口信息库,积累了大量的业务数据,但还是局限于对数据的存储、记账、查询、报表功能等,仅仅将大量的数据作为一种静态档案来管理,没有将其作为一种可以进行决策支持的资源来利用,缺乏对其内在规律的挖掘,充分利用这些海量数据是银行竞争发展的迫切需要,因此应从基础工作入手,循序渐进的逐步推广大数据技术应用。夯实统计基础,提高数据质量。数据的真实性是大数据分析应用的基础,数据量的大幅增加会同时导致错误率的上升,只有努力解决数据质量问题,才能实现“小数据”到“大数据”的转变,对于小数据而言,客观准确是最基本、最重要的要求。目前,银行各业务系统数据基本依靠手工采集,以新一代信贷管理系统为例,其中的客户信息录入依赖客户经理手工完成,客户类型、信贷用途、贷款属性等分类信息,往往依赖客户经理的个人理解和经验判断,这容易导致分析结果的不真实,从而使最终的分析结果出现偏差。在日常工作中,应当有针对性地组织对各系统操作录入人员的培训,规范数据录入流程。明确数据分类的标准,并对现有系统中存量数据信息进行真实性检查和修正。不断提高基础数据质量,同事为了避免在整合来源不同数据的时候造成混乱,要加快推进统计标准化建设,为今后大数据技术的应用打下坚实基础。

整合现有数据,建立数据仓库。大数据是建立在掌握所有数据,至少是尽可能多的数据的基础上的,基于此才可以正确的考察细节,进行新的分析。很多银行已经建立了各专业应用的IT系统,积累了大量的业务数据,但掌握的数据是局部的,是单个业务品种的数据,而非以客户为中心的网状数据,没有将与客户相关的所有金融业务有机整合起来,甚至丢掉了很多有价值的数据,这影响了大数据今后的应用,对此,我们应该以客户为中心设计数据仓库,将其基本信息与存款、理财、汇款、贷款甚至信用记录等业务信息整合成为一个数据单元,以此作为数据仓库基本单位,调用客户的任何业务数据的同时还可以了解其再银行办理的其他业务,通过数据仓库的建设,为我们多方面、多维度的了解客户,进一步发现其潜在业务需求和风险情况打下基础。

3探索应用数据挖掘技术,提升金融服务水平

数据挖掘是大数据应用的核心,对银行来说,由于金融产品和服务具有同质性,因此未来银行间的差别取决于谁了解海量业务和客户信息背后的业务规律,谁才能科学的制定决策。创新金融产品,满足客户需求。充分利用数据挖掘技术,发现客户基本信息与金融产品需求间的关系,发现其内在规律,确定客户的特点和消费习惯,从而提供有针对性的服务。创新理财产品,通过研究理财产品与客户存款额度之间的规律,发现各个存款额度区间的客户购买理财产品的规律,设计符合其偏好的理财产品;创新存款产品,随着利率市场化的深入推进,当存款利率放开后,我们还可以研究存款额度与存款期限的规律,发现不同额度存款用户的预期收益,设计推出不同的存款产品。例如,某银行近期退出大额定期存单,期限1年,利率4.2%,起存金额50万,利率高出正常水平30%,产品得到很多用户的欢迎;创新信贷产品,通过研究借款人资产状况、从属行业、年龄阶段、性别差异,甚至教育程度等等因素,发现不同客户群对于信贷产品的需求的差异,推出更加符合客户需求的信贷产品。通过跟踪掌握客户需求,不仅可以更加有针对性向客户提供更加丰富的、个性化产品,还可以降低我们的产品研发成本。

创新营销模式,实现精准营销。尝试利用数据挖掘技术来进行客户营销,我们在充分掌握客户需求的前提下,设计推出了新的金融产品和服务,如何实现精准营销也是极其重要的一步。对现有业务系统进行升级,探索在业务系统中加入产品推荐功能,当客户在办理柜台业务时,系统可以根据客户的基本情况做出判断,筛选出此类客户关联度较高的金融产品,由业务人员向其介绍和推荐,如同金融超市一般,实现产品与客户的直接对接,改变现有“人对人”的营销模式,提高产品推广效率和精准性,实现“向客户提供最需要的产品”。创新服务手段,丰富业务渠道。移动数据网络技术的发展促生了APP应用,作为重要的数据来源,移动应用同时也是大数据立体化的重要一步。我们应在目前银行手机客户端的基础上丰富功能,加入缴纳水电费、预定酒店等便捷服务,收集其交易信息,掌握客户家庭消费习惯和爱好,借鉴淘宝等电子商务网站中的产品推荐功能,通过APP应用向客户推荐银行的金融产品和服务,以此提高客户的满意度。

创新信贷管理,提高风险识别能力。对网络数据进行挖掘所得到的逻辑与规律信息,要比现实中的企业数据更具有参考价值,因此我们在掌握客户信息外,亦应将其情绪、爱好、购物习惯和生活模式搜集起来,加入个人信息库中进行分析,利用丰富的数据在信用分析和客户评级方面做出正确的判断,让信贷决策从信用分析发展到行为分析,更加准确的评定客户信用等级。

作者:李冰冰 单位:山东省科学技术协会学会服务中心

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