
对银行大数据应用的一点思考
在《大数据时代》广为流行之时,就拜读了该书。当时的第一感觉是,大数据时代是对传统统计学的一大挑战,因为大数据的分析无需取样,直接避开了传统统计学的一大前提,也就避免了因样本取样本身带来的误差。得益于当前发达的网络技术和计算机性能,大数据时代的数据分析是全量的数据分析。我想,这也是该书为什么一经推出就如此火热并迅速推广至各行各业的原因。梳理一下近期的思路,谈一谈自己对大数据于银行业务的一点思考。
一、银行拥有得天独厚的大数据优势
看完书后的很长一段时间,我都在思索大数据的思维和方法如何运用在工作中。因为自己每天都在与大量的数据、各类的报表、不同的系统打交道,深感银行数据的全面、多样与深不可测。网上银行、手机银行、财富管理、信用卡平台等系统内的客户交易数据,核心系统、信贷系统、客户关系维护系统、计价系统等客户的基础信息,这些是多少外部咨询公司可望而不可及的数据。如此丰富的信息,如果只是让她们停留在数据阶段,真是太可惜了。虽然,我已经通过不断提升excel的操作水平来简化和分析数据,但深感其用途远远不应该只是每日通报而已。如何科学利用这些数据,并以此来推动工作开展,是自己一直在思索但总有点心有余而力不足的问题。银行的大数据,内容庞大,超出一般人的数据处理能力;大数据于银行,是新的竞争领域,是新的思路也是新的挑战,理应是新的工作重点。
二、银行大数据应用的主要方面
银行归根到底是金融服务业,产品的研发、服务的开展无疑都是为了吸引和留住客户,提升综合竞争力,而数据则是服务好客户的前提和保障。就自己浅显理解,我觉得大数据可在如下几个方面促进业务开展。
一是区域化管理。不可否认,大到国家、省份、地市,小到不同城区、不同社区、不同单位,文化差异和生活习惯是有所不同的。我们所辖的网点分布在不同的地方,如何因地制宜地推出适合当地居民的产品和政策,必须对不同片区、不同社区、不同商圈的客户进行统计分析,分析区域之间客户存在的工作、消费、生活习惯差异,寻求区域内部客户之间存在的工作、消费、生活习惯共性,以提供有针对性的营销计划,根据地域优势来分配主要的业务经办行,打造专业的队伍服务特定的人群,促成资源的合理配置。
二是差别化服务。从IT蓝图上线起,我们中行就提出了经营模式从“以产品为中心”向“以客户为中心”的转变,服务模式从“标准化服务”向“个性化服务”的转变,这些转变落实到具体工作中,就是服务形态和方法的转变。通过我行自身的各种渠道、各类系统整合客户信息,已经形成了一个基本的数据库,这个数据库里包含了客户的工作、家庭、账户、联系信息等客观数据,如果能通过借助外部平台,引入客户喜好、情绪等主观因素,则可以更加精准地判断客户的态度立场、情感倾向等,进而可以相应地分析可向客户推荐的产品、服务、定价政策,既能迎合客户的需求,又能提高营销的效率和效益,真正实现“精准化营销”。
三是风险管控。这是目前为止,我的日常工作中做得最多的。对于风险控制我们多数时候是被动的,到了贷款出现逾期才意识到借款人资金、信用出现了问题,对于这类现象首先追究的是客户经理的贷后管理工作不到位。但很多逾期的贷款客户在其资金链断裂前,其经营实体和抵押物情况等是没有太多变化的,为了尽早地发现问题,现在的贷后管理,不能仅仅局限于上门回访,而应通过系统监控和数据分析加强预警防控能力,及时地发现客户的资金异动,以便采取及时有效的措施防范风险。随着信用卡的普及,信用卡的消费和还款情况一定程度上反映了持卡人的资金实力,通过分析贷款客户的信用卡使用情况及时发现潜在风险,尽早开展贷后催收和诉讼工作,避免逾期后再催收的措手不及。
三、银行大数据运用可采取的措施
有了数据,如何运用数据才是更加具有挑战性的工作。对于如何运用大数据,我觉得首先要丰富数据采集渠道,拓宽数据来源,我们掌握的客户信息多为金融信息,数据准确可靠,但缺乏客户行为方面的信息,可依托互联网、电商、微博微信等社交平台充实数据资源,以更加全面了解客户的真实需求;其次要加强内部数据的整合运用,虽然目前我们的数据多,但是数据较分散,各自为政,缺乏交叉运用,各部门各条线应加强数据的资源共享;最后是要建立和培养一支专门的数据分析队伍,整合各专业领域的员工,负责数据的采集、简化、分析和应用。在保护客户隐私的前提下,还可以委托专门的数据处理公司开发专门的程序,以利于更加方便快捷地开展各项工作。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数据库日常操作中,INSERT INTO SELECT是实现 “批量数据迁移” 的核心 SQL 语句 —— 它能直接将一个表(或查询结果集)的数 ...
2025-10-16在机器学习建模中,“参数” 是决定模型效果的关键变量 —— 无论是线性回归的系数、随机森林的树深度,还是神经网络的权重,这 ...
2025-10-16在数字化浪潮中,“数据” 已从 “辅助决策的工具” 升级为 “驱动业务的核心资产”—— 电商平台靠用户行为数据优化推荐算法, ...
2025-10-16在大模型从实验室走向生产环境的过程中,“稳定性” 是决定其能否实用的关键 —— 一个在单轮测试中表现优异的模型,若在高并发 ...
2025-10-15在机器学习入门领域,“鸢尾花数据集(Iris Dataset)” 是理解 “特征值” 与 “目标值” 的最佳案例 —— 它结构清晰、维度适 ...
2025-10-15在数据驱动的业务场景中,零散的指标(如 “GMV”“复购率”)就像 “散落的零件”,无法支撑系统性决策;而科学的指标体系,则 ...
2025-10-15在神经网络模型设计中,“隐藏层层数” 是决定模型能力与效率的核心参数之一 —— 层数过少,模型可能 “欠拟合”(无法捕捉数据 ...
2025-10-14在数字化浪潮中,数据分析师已成为企业 “从数据中挖掘价值” 的核心角色 —— 他们既要能从海量数据中提取有效信息,又要能将分 ...
2025-10-14在企业数据驱动的实践中,“指标混乱” 是最常见的痛点:运营部门说 “复购率 15%”,产品部门说 “复购率 8%”,实则是两者对 ...
2025-10-14在手游行业,“次日留存率” 是衡量一款游戏生死的 “第一道关卡”—— 它不仅反映了玩家对游戏的初始接受度,更直接决定了后续 ...
2025-10-13分库分表,为何而生? 在信息技术发展的早期阶段,数据量相对较小,业务逻辑也较为简单,单库单表的数据库架构就能够满足大多数 ...
2025-10-13在企业数字化转型过程中,“数据孤岛” 是普遍面临的痛点:用户数据散落在 APP 日志、注册系统、客服记录中,订单数据分散在交易 ...
2025-10-13在数字化时代,用户的每一次行为 —— 从电商平台的 “浏览→加购→购买”,到视频 APP 的 “打开→搜索→观看→收藏”,再到银 ...
2025-10-11在机器学习建模流程中,“特征重要性分析” 是连接 “数据” 与 “业务” 的关键桥梁 —— 它不仅能帮我们筛选冗余特征、提升模 ...
2025-10-11在企业的数据体系中,未经分类的数据如同 “杂乱无章的仓库”—— 用户行为日志、订单记录、商品信息混杂存储,CDA(Certified D ...
2025-10-11在 SQL Server 数据库操作中,“数据类型转换” 是高频需求 —— 无论是将字符串格式的日期转为datetime用于筛选,还是将数值转 ...
2025-10-10在科研攻关、工业优化、产品开发中,正交试验(Orthogonal Experiment)因 “用少量试验覆盖多因素多水平组合” 的高效性,成为 ...
2025-10-10在企业数据量从 “GB 级” 迈向 “PB 级” 的过程中,“数据混乱” 的痛点逐渐从 “隐性问题” 变为 “显性瓶颈”:各部门数据口 ...
2025-10-10在深度学习中,“模型如何从错误中学习” 是最关键的问题 —— 而损失函数与反向传播正是回答这一问题的核心技术:损失函数负责 ...
2025-10-09本文将从 “检验本质” 切入,拆解两种方法的核心适用条件、场景边界与实战选择逻辑,结合医学、工业、教育领域的案例,让你明确 ...
2025-10-09