京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据下的银行是“不作不死
随着新技术的不断引入,银行业新的想象空间也在不断打开。大数据,无疑是去年以来最受热议的技术之一,它与互联网的深度融合,甚至能够让徘徊在银行门口之外的资本有了颠覆传统的豪气。
但有意思的现象是,相对保守的银行却一直甚少表露自己的真实想法。这个领域内对此说得最多的,反而不是做银行的。
有分析人士认为,大数据不可能颠覆现有的零售银行的格局。理由很简单,大数据之所以令新的互联网银行模式兴起,是因为它提升了一个群体的商业价值--以往不被重视的客户。
用长尾理论来解释,这些客户为数众多,但价值贡献却很小。新技术降低了这些客户的开发成本,但也仅此而已,因为最具价值的客户群体依然被银行牢牢掌握。
评论人士认为,银行是“不作不死”,即便市场策略最差的银行也只是没特点,要被新技术彻底颠覆很难,更遑论一百年以来银行的产品已经没有大的创新,所有的改革都在流程和服务方面。
随着银行业务的载体与社交媒体、电子商务的融合越来越紧密,仅对原有15%的结构化数据进行分析已经不能满足发展的需求。北京银行一位高管坦言,大数据应用可能对银行的一些观念和经营模式产生颠覆。
清华大学五道口金融学院一位专业人士表示,互联网时代海量的数据和分析工具,催生出很多新的金融业态,切入传统银行的禁地,“他们比传统银行有更强的数据收集和分析能力”.
梦想很远,现实却很紧迫。“中国国内银行还处在搭建推广手机银行、网上银行阶段,”相对于大数据已经慢了一拍。
银行业对大数据的挖掘创新似乎并不如互联网企业那么热衷,这其中既有传统行业理念的保守,也有制度上的掣肘。
“银行进行大数据挖掘,必然牵扯多方面,譬如观念转变、制度建设、流程优化、系统开发以及人才储备,等等。”一位股份制银行的信息管理人士说。
变革的开始往往是以测量手段的革命为前奏,为应对大数据挑战,银行应根据业务目的和特点在相应领域配置感知装置。
大数据时代是分析时代。以往中国的银行业过于强调资源的整合,在政企界限模糊、金融资源高度垄断的时代这种模式能够成功。
但时代在改变,随着金融市场化改革的进行,银行不再拥有独一无二的资源,它们整合什么?又如何敢说自己的整合力比竞争对手更强呢?
大数据分析的实质就是将客户放到更大的社会背景下加以曝光,准确定位环境中客户所处的位置符合怎样一种商业模式;到现在为止没有任何技术能超越人(对银行来说就是客户经理)更能对活生生的客户加以把握分析。
客户经理是最好的社会感知装置,同时又肩负将银行预定的熟悉的关系模式导入到现实社会网络,扩大关系的重任,这种独特的非技术感知装置是银行最大的优势。
以科技引领业务发展,未来银行也同样需要借助由大数据构建的企业经营全景视图来进行风险管理、产品营销、业务创新等活动,进而寻找最优的模式支持商业决策。
银行从业者应尽量客观地描述复杂的世界。我们不确定大数据是否一定能主宰未来,但是它描述客观世界的理念正是我们所探寻的有效提高银行业务水平之道。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
B+树作为数据库索引的核心数据结构,其高效的查询、插入、删除性能,离不开节点间指针的合理设计。在日常学习和数据库开发中,很 ...
2026-01-30在数据库开发中,UUID(通用唯一识别码)是生成唯一主键、唯一标识的常用方式,其标准格式包含4个短横线(如550e8400-e29b-41d4- ...
2026-01-30商业数据分析的价值落地,离不开标准化、系统化的总体流程作为支撑;而CDA(Certified Data Analyst)数据分析师,作为经过系统 ...
2026-01-30在数据分析、质量控制、科研实验等场景中,数据波动性(离散程度)的精准衡量是判断数据可靠性、稳定性的核心环节。标准差(Stan ...
2026-01-29在数据分析、质量检测、科研实验等领域,判断数据间是否存在本质差异是核心需求,而t检验、F检验是实现这一目标的经典统计方法。 ...
2026-01-29统计制图(数据可视化)是数据分析的核心呈现载体,它将抽象的数据转化为直观的图表、图形,让数据规律、业务差异与潜在问题一目 ...
2026-01-29箱线图(Box Plot)作为数据分布可视化的核心工具,能清晰呈现数据的中位数、四分位数、异常值等关键统计特征,广泛应用于数据分 ...
2026-01-28在回归分析、机器学习建模等数据分析场景中,多重共线性是高频数据问题——当多个自变量间存在较强的线性关联时,会导致模型系数 ...
2026-01-28数据分析的价值落地,离不开科学方法的支撑。六种核心分析方法——描述性分析、诊断性分析、预测性分析、规范性分析、对比分析、 ...
2026-01-28在机器学习与数据分析领域,特征是连接数据与模型的核心载体,而特征重要性分析则是挖掘数据价值、优化模型性能、赋能业务决策的 ...
2026-01-27关联分析是数据挖掘领域中挖掘数据间潜在关联关系的经典方法,广泛应用于零售购物篮分析、电商推荐、用户行为路径挖掘等场景。而 ...
2026-01-27数据分析的基础范式,是支撑数据工作从“零散操作”走向“标准化落地”的核心方法论框架,它定义了数据分析的核心逻辑、流程与目 ...
2026-01-27在数据分析、后端开发、业务运维等工作中,SQL语句是操作数据库的核心工具。面对复杂的表结构、多表关联逻辑及灵活的查询需求, ...
2026-01-26支持向量机(SVM)作为机器学习中经典的分类算法,凭借其在小样本、高维数据场景下的优异泛化能力,被广泛应用于图像识别、文本 ...
2026-01-26在数字化浪潮下,数据分析已成为企业决策的核心支撑,而CDA数据分析师作为标准化、专业化的数据人才代表,正逐步成为连接数据资 ...
2026-01-26数据分析的核心价值在于用数据驱动决策,而指标作为数据的“载体”,其选取的合理性直接决定分析结果的有效性。选对指标能精准定 ...
2026-01-23在MySQL查询编写中,我们习惯按“SELECT → FROM → WHERE → ORDER BY”的语法顺序组织语句,直觉上认为代码顺序即执行顺序。但 ...
2026-01-23数字化转型已从企业“可选项”升级为“必答题”,其核心本质是通过数据驱动业务重构、流程优化与模式创新,实现从传统运营向智能 ...
2026-01-23CDA持证人已遍布在世界范围各行各业,包括世界500强企业、顶尖科技独角兽、大型金融机构、国企事业单位、国家行政机关等等,“CDA数据分析师”人才队伍遵守着CDA职业道德准则,发挥着专业技能,已成为支撑科技发展的核心力量。 ...
2026-01-22在数字化时代,企业积累的海量数据如同散落的珍珠,而数据模型就是串联这些珍珠的线——它并非简单的数据集合,而是对现实业务场 ...
2026-01-22