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
【核心关键词】统计学、互联网、知识、课程、学生、数学、软件、招聘、数据分析、实习经历、机器学习、理论基础、业务思维、统 ...
2026-07-10在互联网运营、产品设计、市场营销与商业数据分析领域,所有转化、成交、复购行为的底层逻辑,都依托于用户决策流程。用户从产生 ...
2026-07-10 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 ...
2026-07-10数据透视表是数据分析中最常用、最高效的汇总分析工具,具备快速分组、聚合计算、维度拆解、数据可视化等优势,能够轻松完成求和 ...
2026-07-09在统计学、CDA数据分析、机器学习与商业数据研究中,正态分布是最基础、最重要的数据分布形态。绝大多数参数检验、数据建模、指 ...
2026-07-09 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 ...
2026-07-09【核心关键词】采购、周期、原材料、企业、产品、成本、要素、库存、供应商、数据分析、生产计划、生产制造、加工制造、技术工 ...
2026-07-08在数据分析、特征工程、机器学习建模的工作流程中,原始数据往往包含多个不同维度的数值指标,例如客户交易数据中的消费金额、交 ...
2026-07-08 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。 ...
2026-07-08商业谈判是企业采购合作、渠道签约、价格议价、项目合作、客户签约的核心关键环节,直接决定企业的合作成本、利润空间与经营风险 ...
2026-07-07在数据分析、业务效果验证、AB 测试、学术研究等场景中,T 检验是假设检验体系里最基础、应用最广泛的统计方法,也是均值差异分 ...
2026-07-07 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 ...
2026-07-07【核心关键词】转化率、企业、策略、岗位、互联网、拆分、产品、运营、分析师、指标体系、数据分析、用户画像、数据诊断、产品 ...
2026-07-06在数据分析工作中,文本数据处理是高频刚需场景,用户评论、客服工单、日志信息、调研问卷、商品文案等数据都包含大量文本内容。 ...
2026-07-06 很多数据分析师写过无数个SELECT查询,但当被问到“如何新建一张表来固化中间数据”“创建视图和创建物理表有什么区别”“视 ...
2026-07-06在 CDA 数据分析师能力体系中,透视分析是数据探索、多维度汇总、业务复盘的核心基础技能。无论是 Excel 数据透视表,还是 Power ...
2026-07-03在市场竞争日趋激烈、获客成本持续攀升的当下,企业粗放式的“广撒网”获客模式早已无法适配经营需求。企业经营的核心逻辑,已经 ...
2026-07-03 很多数据分析师精通Excel函数和数据透视表,但当被问到“数据从哪里来”“表和视图有什么区别”“数据库管理系统和SQL是什么 ...
2026-07-03【核心关键词】运营、企业、核心、客户、新技术、数字化运营、数据分析、传统企业、人工录入、生产系统、技术人员、数据安全、 ...
2026-07-02在产品开发、项目立项、业务拓展、运营优化的工作中,市场调查、竞品分析、需求调研是三大核心基础工作。很多从业者容易将三者混 ...
2026-07-02