大数据下商业银行运营的挑战与对策,商业银行可以在哪里应用大数据
大数据下商业银行运营的挑战与对策
商业银行可以在很多领域应用大数据，其中离线面对面预测服务系统应用最为广泛，这也使得人们逐渐认识到大数据的巨大价值。
大数据时代，商业银行应该怎么从技术应用和创新方...
根据自己的数据支持，可以开发新的数据公司来补充自己的数据不足，这可以有效地控制风险，减少坏账的发生，探测矩阵报告洞察风险，提供信贷决策报告，星图风控制平台补充公司风控制数据，收集准确的秒回客户肖像 除了根据银行过去的数据预测未来，商业银行的风险管理还将涉及公司层面的问题。 例如，该公司及其产品在网民中的地位如何，优势和劣势是什么，该公司竞争对手目前的行动是什么，等等 这包括收集网络信息，然后进行映射，这可以直接找到准确的用户组 作为银行的一项主要资产业务，贷款资产的流动是一种特殊的价值流动，具有“三权分立、按期还款”的本质特征 在实际经济活动中，银行的信贷活动会事先受到不可预测和不确定因素的影响，如银行贷款资金损失的可能性。 这主要表现在贷款到期。
商业银行可以在哪里应用大数据
商业银行可以在很多领域应用大数据，其中离线面对面预测服务系统应用最为广泛，这也使得人们逐渐认识到大数据的巨大价值。
大数据时代，商业银行应该怎么从技术应用和创新方...
大数据下商业银行运营的挑战与对策范文
[摘要]近年来，“大数据”的概念已经渗透到社会的各个领域。进入大数据时代后，海量的信息和极快的信息传播速度给商业银行的发展带来了新的挑战。大数据促使商业银行改进传统的客户管理模式，推广新的经营管理模式，使第三方能够参与金融竞争，并迫使商业银行提高自身的管理能力。在这种情况下，商业银行如果不及时改变传统的经营管理模式，很容易被市场淘汰。面对大数据环境，我们要转变传统思维，重视数据治理，扬长避短，利用大数据不断做好客户管理、新产品研发和银行内部管理工作，有效利用大数据技术，通过完善数据库、建设数据平台、建设数据团队来提高商业银行的管理水平，从而推动商业银行的发展。
[关键词:大数据时代；商业银行；经营战略
一、大数据概述
(一)大数据的基本概念
大数据(Big data)，也称为“海量数据”，是指在一定时间范围内无法被当前软件工具捕获、管理和处理，但需要新的处理模式来具备更强的决策、洞察和发现能力以及流程优化能力的海量、高增长和多样化的信息资产。大数据的作用不是反映它的海量数据，而是表明它所拥有的海量数据可以用于分析，以发现事物的发展规律或事物之间的联系，从而预测事物的未来发展。大数据广泛应用于各个领域，包括工业、科学、教育、医疗等。它在各个领域发挥着重要作用，促进了当代社会和经济的快速发展。
(2)大数据的特征
大数据最典型的特征是它的“4V”特征，特别是:卷，这意味着它的数据规模非常大。根据相关调查，目前银行拥有的数据量约为619字节，在[所有行业中排名第五。速度(高速)，这意味着它获取数据非常快。随着互联网的不断发展，信息以极快的速度传播，数据更容易获得。多样性是指其数据类型的多样性。大数据包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据，特别是音频、视频、文本、点击流、信号等。价值(低价值密度)意味着它可以使用低数据成本来创造更高的价值。大数据的成本相对较低，但经过收集、分析和使用，它带来极高的商业价值。
二。大数据时代对商业银行的影响
(一)改进了传统的客户管理模式
传统商业银行主要通过“记录”客户信息来管理客户，包括客户名称、身份证号码、银行账号、交易流程、信用额度等。然而，随着市场的发展，特别是进入大数据时代后，这种客户管理模式显然不能满足商业银行的需求，从而创造了一种新的基于关系管理的客户关系管理系统的客户管理模式。客户关系管理不仅包括客户之间的关系管理，还包括同一客户在不同时间点的关系管理，即客户的关系营销和全生命周期管理。关系营销是目前所有商业银行的发展重点，而全生命周期管理仍处于理论阶段。它认为随着时间的推移，客户自身价值的提高会给银行带来巨大的经济效益。
(二)新管理方法的诞生
进入大数据时代，由于人们价值观、生活方式和沟通方式的变化，商业银行的经营管理也发生了巨大的变化。商业银行目前采用的管理方法主要包括以下几个方面:一是实时营销，即根据客户的实时状态实施营销，例如对客户的位置、最近消费和最近停留在网页上的信息实施有效的营销；第二，社交网络营销，即通过捕捉和分析顾客的言语和行为，实施有针对性的营销。目前，各商业银行开展的社交网络营销主要包括通过微博、微信等平台开展的营销；第三，基于事件的营销(event-based marketing)是指以“事件”的实施为重点的营销，其中“事件”是指客户行为或交易状态的重大变化。当“事件”发生时，银行经理可以与营销人员沟通，分析客户可能有的需求，从而实施营销活动，为客户提供合适的产品或服务，从而提高营销活动的成功率[2】。
(三)促进第三方参与金融竞争
近年来，基于互联网发展的第三方金融机构不断增多，使得金融市场竞争越来越激烈。以阿里巴巴为例，它通过淘宝、天猫等电子商务平台积累了大量的客户网络行为数据。在分析了这些数据后，阿里巴巴决定涉足金融领域[3]。2012年，阿里巴巴推出阿里金融，为客户提供无担保贷款服务。客户可以用以前的信用随时借款。其审批速度、贷款成本和贷款金额均优于商业银行。2013年，阿里巴巴推出余额宝，这不仅影响了商业银行的传统存款业务，也极大地影响了银行的资金托管业务。此后，阿里巴巴提出了“平台与金融结合数据”的发展战略。未来，阿里将为客户提供越来越复杂的金融服务，使商业银行在金融市场面临更加激烈的竞争。所有这些都是由于大数据时代的到来。
(4)迫使银行提高管理能力
进入大数据时代，为了获得更高的利润，商业银行不仅需要提高客户分析和营销能力，还需要充分利用客户数据，加强内部管理，从而节约银行的运营管理成本，降低运营风险，包括运营管理、风险管理和系统管理。其中，运营管理可以通过分析银行日常收支、模拟计算、运营分析等数据预测市场变化对内部财务收支的影响，从而为运营决策提供有效依据；大数据可以通过建立风险管理视图和行业风险评估模型来评估各种银行业务的风险，从而降低银行的操作风险。此外，借助大数据，还可以为银行数据标准化系统的建设提供有效的数据基础，这不仅有利于提高银行的数据管理水平，保证银行数据的一致性和完整性，也有利于数据的整合，为报表生命周期管理系统的建立提供技术支持。
三。大数据时代商业银行的管理策略
(一)改变传统思维，注重数据治理
在多年的经营过程中，商业银行收集和积累了大量的客户数据，但这些数据并没有发挥应有的作用，导致我国商业银行的发展落后于许多发达国家。其原因在于缺乏与数据对话的概念以及对客户数据价值的充分利用。因此，我们必须改变传统思维，重视客户数据的作用。特别是进入大数据时代后，要更加关注客户数据，倡导数据治理，鼓励全行员工养成分析数据的良好习惯，重视数据的开发和利用，通过数据反映银行的经营管理，将银行拥有的数据资源转化为信息，为银行的决策和管理提供有效的依据。 确保银行决策的科学性和合理性，使银行决策符合市场发展的需要，从而促进商业银行的进一步发展。
(二)加快规划，建立健全数据库
目前，大多数商业银行已经建立了信用评级、营销、产品评估等模型。这些模型的建立为银行各行各业提供了大量数据，但不同模型之间的数据不统一，导致银行出现严重的信息孤岛现象。为此，有必要加快规划，建立健全完善的数据库，统一整行数据，并对数据进行深入挖掘和分析。需要注意的是，要注重为大数据的挖掘和分析提供服务，并结合银行实际情况建立合理的数据库项目，形成适合自身经营管理的大数据模型，为提高银行经营管理效率、促进银行利息收入增长提供数据支持。
(三)双管齐下构建数据平台
互联网的发展不仅加快了数据传播的速度，也加强了人们之间的交流和联系。同时，它也使金融互联网市场更具竞争力。面对这种情况，商业银行迫切需要改进传统的商业模式，充分利用大数据，打破各种数据源的界限，广泛吸收来自各种社交媒体、流媒体、定位服务等的数据。，并深入挖掘和分析这些数据，以提高数据价值。因此，商业银行不仅要建立健全完善的数据库，还要建立相应的数据平台。应利用互联网获取互联网数据，将银行传统业务拓展到网络，实现传统业务的横向发展和纵向整合。同时，可以拓宽银行业务范围，为银行业务创新和管理水平提高提供有效途径。
(4)优化组织结构，建立数据团队
归根结底，市场竞争就是人才的竞争。进入大数据时代，商业银行要想在激烈的市场竞争中占据有利地位，不仅需要海量数据，更重要的是要培养优秀的数据人才，建立一支优秀的数据团队。只有这样，他们才能有效地深入挖掘和分析银行拥有的客户数据，从而充分发挥自己的数据优势。因此，商业银行应重视数据人才的培养，建立一支具有专业理论知识和丰富实践经验的数据团队。一方面，商业银行可以加强引进优秀专业数据人才，严格执行数据分析师选拔制度，提高数据团队的数据分析和处理能力；另一方面，商业银行应加强现有数据人才的培养，通过专题讲座和信息交流不断提高数据人才的专业技能和素质，从而积累和培养更多具有较强业务理解、数据建模和分析能力的专业人才，使商业银行在这场激烈的“大数据”战争中立于不败之地。
四。
总之，大数据时代的到来不仅给商业银行的发展带来机遇，也给其发展带来巨大挑战。面对大数据环境，商业银行要想实现大发展，就要扬长避短，充分发挥大数据的优势，加强对大数据的重视，利用大数据不断做好客户管理、新产品研发和银行内部管理，通过完善数据库、建设数据平台、建设数据团队等提高商业银行的管理水平，从而推动商业银行的发展。
[参考文献]
[1]胡朝举。大数据领先:商业银行管理和营销策略的转变[。重庆邮电大学学报(社会科学版)，2017，29 (3): 95-101。
[2]艾努·伊布雷伊穆。《大数据时代商业银行业务路径的选择》，[。经理，2016 (16): 294。
[3]郑东盟。大数据时代商业银行管理策略优化研究[。《现代经济信息》，2015 (15): 130。