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银行该如何应对大数据时代

  在“大数据时代”,银行所面临的竞争不仅仅来自于同行业内部,外部的挑战也日益严峻。互联网、电子商务等新兴企业在产品创新能力、市场敏感度和“大数据”处理经验等方面都拥有明显的优势,一旦涉足金融领域,将对银行形成较大的威胁。日前,互联网公司阿里巴巴已开始在利用大数据技术提供金融服务,通过其掌握的电商平台阿里巴巴、淘宝网和支付宝等的各种信息数据,借助大数据分析技术自动判定是否给予企业贷款,全程几乎不用出现人工干预。这种基于“大数据”分析能力的竞争优势已明鲜显示了这种威胁的现实性和急迫性。

  数据将是未来银行的核心竞争力之一,这已成为银行业界的共识。应该说,银行对于传统的结构化数据的挖掘和分析是处于领先水平的,但一方面银行传统的数据库信息量并不丰富和完整,如客户信息,银行拥有客户的基本身份信息,但客户其他的信息,如性格特征、兴趣爱好、生活习惯、行业领域、家庭状况等却是银行难以准确掌握的;另一方面对于多种异构数据的分析是难以处理的,如银行有客户的资金往来的信息、网页浏览的行为信息、服务通话的语音信息、营业厅、ATM的录像信息,但除了结构化数据外,其他数据无法进行分析,更谈不上对多种信息进行综合分析,无法打破“信息孤岛”的格局。也就是说,在“大数据时代”,银行的数据挖掘和分析能力严重不足。

  因此,对于银行来讲,要拥有强大的“大数据”处理能力,才能使数据真正成为核心竞争力。

  构建银行强大的“大数据”处理能力应该是两条腿走路:

  一是要“走出去”。即与互联网社区、电子商务等企业进行深入的合作,获取更多的用户行为信息,从而开展“大数据”分析。这方面,很多商业银行已经开始了有益的尝试和探索。如中信银行、宁波银行等已经开始了银行网上社区的建设,为中小企业、个人用户提供开放的服务平台;光大银行与新浪微博合作进行舆情监控和开发缴费应用;而交通银行的电子商城已向普通用户开放注册账户,并为其提供一系列相应的服务。

  二是要“请进来”。即与各类数据分析的专业厂商合作,对银行已经存在的“大数据”进行综合处理与分析。银行与专业厂商在数据分析领域的合作有着悠久的历史,在传统结构化数据分析方面有着众多的成功案例,但由于“大数据”的分析处理仍处于初创的时期,各家银行和专业厂商都在进行探索。在这方面,交通银行信用卡中心应用智能语音云对银行的语音数据进行分析处理是一个较为成功的案例,为同业提供了很多有益的经验和启示。

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