京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
互联网金融时代 银行业启用“大数据战略”势在必行
近日,中信银行在业内率先推出了供应链网络金融平台,试图将线下的信贷服务搬到线上。该行负责人表示,除了“线上银行”战略的实施可以降低成本外,更重要的是基于大数据运用,客户资料尽在掌握,可以大大降低风险。试图通过金融互联网和数据的整合,叠加出现新效应。
多年来,银行业的客户数据、交易数据、管理数据等均呈现爆炸式增长。大数据的广泛应用渗透到了银行业的各个环节和角落,这源于经过多年的积累,各大国有银行、商业银行、城商行、信用社等已经积累了数以TB和乃至PB的海量数据。
来自中国工程院院士邬贺铨提供的数据显示,目前中国各大型商业银行和保险公司的每年新生的数据量已经今本都达到100TB以上,大数据对银行改善服务质量非常有效,银行也将大数据用于风险的管理,大数据将引发金融业变革。
目前,我国金融业正处在改革和转型的关键时刻,国内众多银行不约而同地开始以云计算、移动互联网、数据仓库等IT技术手段开始实施“网络化发展战略”。尤其是大数据将在未来银行业发展中起着至关重要乃至决定性作用,
事实上,业内人士对于互联网、大数据带给银行业的投入产出比已有直观的认识。中国银行业协会专职副会长杨再平分析称,据统计资料显示,2005年互联网金融或互联网银行业务的成本与传统银行的成本之比最高是是1:16到1:6,即同样的业务办理,运用互联网手段等IT手段的成本是传统方式的1/16到1/6之一,其效益提升显而易见。麦肯锡的调研分析展现了大数据给银行也带来的直观收益,通过大数据技术,只要利用现有的资料就可以把贷款的份额增加一倍,贷款损失可以减少四分之一。
随着大数据时代的到来,金融和互联网的结合度日益紧密。“银行早已经成为事实上的‘大数据企业’,大数据已经在事实上成为银行业的重要生产要素,实施大数据战略势在必行”,文思海辉商业智能事业部副总裁贾丕星断言。
经过十多年的发展,文思海辉的金融大数据业务已成为行业的领导者,其倡导的“智慧金融”理念和解决方案已经在全球500强企业获得成功实施。贾丕星指出,全球金融业一体化发展的经验表明,银行业实施大数据战略,将获得五个方方面的收益:一是有利于银行对于现存数据的处理,提升运营效率;二是能够有效降低和化解目前所普遍存在的信贷风险,提升风控能力,大数据将把风险控制向“实时性”这一目标推进;三是更能够快速创新新兴业务和覆盖新市场,加快创新战略的实施,比如建立直销银行、移动银行、无人银行等;四是可以实现精准的营销部署,通过大数据营销获得潜在客户和综合金融产品的销售额;五是可以通过新的技术手段构建复合渠道、提升用户体验和忠诚度,同时构建VIP客户的个性化服务,比如微信银行;六是可以延展经营范围,扩大规模,从而实现在自身业务之外的供应链管理和创新,中信银行即是一例。
可见,依赖大数据,银行业将能够全面扩展经营的深度和广度,实现了经营模式的创新和转型,重新获得网络时代的竞争优势和发展机遇。作为“中介”存在的传统金融行业“触网”发展智慧金融成为必然。
身处金融改革中心的大型商业银行,势必要面对改变传统的经营模式和提升运营能力的考验,从战略高度充分认识大数据给传统银行业带来的巨大影响,学会互联网思维,分享大数据红利。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
平均数是数据分析、数理统计与日常运算中最基础、最常用的统计量,核心作用是浓缩一组数据的整体水平、刻画数据集中趋势。在众多 ...
2026-08-24在MySQL数据库中,InnoDB存储引擎作为主流事务型引擎,默认事务隔离级别为可重复读(Repeatable Read,RR),这与SQL Server、Or ...
2026-08-24 很多数据分析师拿到数据就开始清洗、建模,但当被问到“这批数据属于什么类型——结构化还是非结构化?分类变量还是数值变量 ...
2026-08-24 很多数据分析师画过趋势图、做过业绩预测,但当被问到“这个月销售额增长20%,到底是长期趋势自然增长,还是促销活动的短期 ...
2026-08-21在数据分析与数据可视化工作中,直方图是展示数据分布特征、离散程度、集中区间的核心图表,能够直观呈现数值数据的频次分布规律 ...
2026-08-20在数据分析领域有一句核心准则:垃圾数据进,垃圾数据出。数据清洗是数据分析、数据建模、数据可视化之前的必经前置工序,也是保 ...
2026-08-20 很多数据分析师做过按月份的销售额趋势图,画过按天的流量折线图,但当被问到“时间序列和普通数据有什么本质区别”“季节性 ...
2026-08-20在Python数据分析与数据清洗工作中,Pandas是最核心的数据处理库,DataFrame是结构化数据的标准存储格式。在实时数据采集、循环 ...
2026-08-19在零售行业大数据分析与精细化运营领域,纸尿裤旁摆放啤酒是最经典、最具代表性的商业案例。两种看似毫无关联的商品,一个是婴幼 ...
2026-08-19 很多数据分析师能熟练地计算指标、搭建标签体系,但当被问到“画像到底在解决什么问题”“画像和标签是什么关系”“画像如何 ...
2026-08-19在数据分析、业务监控、质量检测与风险管控工作中,数据波动性是衡量数据稳定性、业务健康度、结果可信度的核心依据。数据波动代 ...
2026-08-18很多分析师在设计标签时思路清晰,但真到落地环节却面临“数据在手,不知如何转化为可用标签”的困境:或因加工方式选择不当导致 ...
2026-08-18在数据分析、业务评价、产品评级、用户分层与综合决策场景中,单一指标往往无法全面、客观地评价事物整体水平。现实中的评价对象 ...
2026-08-18在数理统计、假设检验、数据分析与机器学习领域中,卡方分布(χ²分布)是继正态分布、t分布之后最重要的连续型概率分布之一。 ...
2026-08-17在Python数据清洗、文本校验、账号密码规则校验、脏数据过滤、字符串规整化处理中,正则表达式是最高效、最常用的文本匹配工具。 ...
2026-08-17 很多分析师每天和数据打交道,但当被问到“标签是什么”“标签和指标有什么区别”“标签体系如何设计”时,却常常答不上来。 ...
2026-08-17手游行业具备用户迭代快、竞争激烈、用户粘性易流失的典型特征。随着新游持续上线、玩家审美升级、玩法疲劳等问题出现,存量用户 ...
2026-08-14在数字化产品运营、商业数据分析、业务增长管理中,零散的指标统计无法支撑系统性的业务决策。单一的点击率、转化率、销量数据只 ...
2026-08-14 很多数据分析师每天都在写SQL,但当被问到“数据查询语言(DQL)的本质是什么”“SELECT语句中各子句的书写顺序与实际执行顺 ...
2026-08-14在数据库数据分析、数据清洗、报表统计与业务查询场景中,日期时间是最高频、最核心的基础字段。数据库中存储的日期格式多样,包 ...
2026-08-13