京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
虽然现在各家商业银行都在谈转型发展,但从实践情况看,仍然存在转型战略雷同的问题,同样产生了严重的同质化竞争问题。商业银行要形成自身的特色,为客户提供个性化服务,就必须适应大数据和云计算时代的发展,从海量的数据中挖掘目标客户的各类金融需求,量身定做金融产品,针对不同客户展开个性化服务。
风险管理由控制内部向防范外部转变
风险管理一直是各商业银行的重点工作,普遍实现了“横向到边,纵向到底”的风险,重点从提高审批质效、加强资产监控、降低资本占用、专业队伍建设等方面入手,通过风险管理的“前移”、“下沉”,实行集中化全程管理,取得良好成效。但是,我们必须看到,在银行内部风险得到较好控制的同时,外部风险对商业银行的影响越来越大。
外部风险来源多样化。目前,银行业外部风险来源包括小贷公司、典当行、担保机构、民间融资、非法集资、影子银行,以及与银行业金融机构有各种业务合作关系的金融同业、工商企业等等。与银行业原来的信用风险、市场风险、操作风险等等传统风险比,外部风险事件呈现来源多样、形式复杂、防范困难的特点。而这些公司(领域)发生的风险事件,往往会传递至银行业,最终对银行的业务经营产生不良影响。
外部风险事件对银行业的影响越来越大。在云计算的条件下银行、企业、中介服务机构之间的联系愈发紧密,一时一地、一个单位的局部风险,可以迅速扩展为系统性、全面性风险。如“钱荒”的起因仅仅是一起小小的同业违约事件就是明证。此外,大数据时代的信息来源广、传播速度快,银行的负面舆情通过微信、微博被迅速传递,甚至被放大,银行声誉的风险增大。
电子银行网络安全面临挑战。近年来,网络安全事件频繁发生,银行业面临客户信息、账户信息和交易信息以及信息系统的安全挑战。一旦信息体系破坏和黑客侵入、网络中断等原因,导致信息资源的扭曲和传输障碍,将带来不可估量的损失。针对银行客户资金的网上欺诈、电话欺诈日益泛滥,呈现集中化、长期化、复杂化的特点。电子银行的交易安全和反欺诈工作必须引起高度关注。
因此,商业银行要加强外部风险管理工作。一是改善外部风险管理人力资源配备,提高监测手段,定期分析潜在的外部风险的主要来源及影响渠道。建立规范化的外部风险监测、处置流程、应对预案,形成全员识别、监测、发现、报告的机制,防范外部风险传染。二是形成风险防范合力。要加强客户安全教育,加强与金融监管部门、电信运营商、政府互联网安全管理部门等各方面的联系与合作,在全社会构筑起一张外部舆情监测、网络安全教育和有效惩治在线欺诈的防护网,广泛搜集、分析、加工各类风险信息,加强风险报告的前瞻性和时效性。三是在IT技术和信息安全的管理运营方面加强资金投入,购买最好的软件硬件,保证系统高效、安全地运转,防止类似光大证券“乌龙指”事件的发生。四是主动应对银行声誉风险,开展有效沟通,及时准确发布银行经营信息,科学疏导媒体、网络注意力和关注点。
科技保障由内部向社会化转变
网络银行的发展需要强化后台技术支持与维护做为保障。这些技术有两部分组成:一是硬件技术,主要指网络化服务所依赖的信息基础设施;二是软件技术,主要指数据挖掘技术、数据仓库技术和知识整合技术。现代管理学之父彼得·德鲁克早在1989年就曾指出:“10~15年之内,任何企业内只做后台支持而不创造营业额的工作都应该外包出去。”《哈佛商业评论》证实,外包模式是过去75年来企业最重要的管理概念。在大数据时代,科技保障将从二线走向一线,从后台走向前台,商业银行在加强信息保密和安全管理的基础上,通过科技保障的分级、分类管理,推动部分科技保障工作向社会化外包转变。
推动科技保障社会化可以节约成本。目前,服务外包已逐渐成为金融行业通用的解决方案。如今云计算各环节服务商提供的PaaS (Platform-as-a-service,平台即服务)和SaaS(Software-as-a-service,软件即服务)等服务,能够实现云外包更高层次、更自动化的外包,更有效地利用外部资源,分配管理资源并优化流程,避免重复建设和投资,改善商业银行运营成本,提高工作效率,推动发展模式向资源节约型、环境友好型进行转变。
推动科技保障社会化可以提高效率。在大数据时代,商业银行的IT系统要维持内部运营,保障安全运行,难以适应新形势下的海量计算要求。而IT企业能够在讯息收集、传递与交换分析等方面发挥更重要的作用。因此,商业银行可以通过云计算和社会化服务为银行发展提高坚实保障。
推动科技保障社会化可以解决人才困境。随着商业银行业务发展和转型加快,各银行科技部门应用软件的开发任务越来越重,银行研发人员增长速度却远远低于项目的增长速度,人才相对缺乏。另一方面,相对于专业软件公司,银行研发人员由于缺乏有效的学习载体,在技术掌握的深度和广度方面还存在一定的差距。因此,商业银行可以通过部分科技业务外包弥补人才的不足,获得急需的资源。同时,还可以借鉴国外银行成熟的做法,在竞争中发挥后发优势。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在统计调查与数据分析中,抽样方法分为简单随机抽样与复杂抽样两大类。简单随机抽样因样本均匀、计算简便,是基础的抽样方式,但 ...
2026-02-02在数据驱动企业发展的今天,“数据分析”已成为企业经营决策的核心支撑,但实践中,战略数据分析与业务数据分析两个概念常被混淆 ...
2026-02-02在数据驱动企业发展的今天,“数据分析”已成为企业经营决策的核心支撑,但实践中,战略数据分析与业务数据分析两个概念常被混淆 ...
2026-02-02B+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