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标题 大数据技术在银行业务中的应用
范文

    母百灵

    中图分类号:F830 文献标识:A 文章编号:1674-1145(2019)8-122-01

    摘 要 随着我国经济和科学技术的不断发展,人们正式迈入信息化大数据时代。在我国,许多新型的银行遍布国内各大城市,但在信息化大数据时代的冲击之下,如何利用大数据技术拓宽银行业务是一大难题,在下文中,通过对大数据技术进行分析研究,并会阐述相应的应用建议。

    关键词 大数据技术 银行业务 作用和方向

    目前,大数据技术推动了许多的新兴技术、新兴服务的发展,这些技术并被应用在各行各业之中,显著提升了这些行业工作效率和质量。为此,越来越多的银行意识到大数据技术的重要性和战略意义,并将大数据技术作为新的发展方向,以便分析客户市场,重新打造经营策略,进而提升服务质量和态度。基于此,积极推动大数据技术在业务中的应用,可以显著提升银行的竞争力。

    一、大数据技术改变银行发展方向

    以银行为代表的金融产业,一直注重计算机技术的发展,每一次计算机技术的进步和变革都会带给企业巨大的变革,而以大数据技术为主的计算机技术的革新,更是对传统银行业产生了巨大的影响。

    一是业务发展重心发生改变。传统的银行发展核心主要放在:发展银行规模、拓展下属网点等方面,而在大数据时代的冲击下,衡量一家银行的成功与否,主要体现在是对信息数据的收集和使用。所以在未来主要的发展侧重点是客户,根据客户不同的需求进行人性化的服务,开发出安全、快捷、高收益的产品,吸引客户进行投资。二是业务范围发生改变。传统意义上的业务范围是信息流、物流、和资金流等方面,而在大数据技术的影响下,三者进行结合,然后通过大数据技术进行对每一步管理。三是经营方式发生改变。在大数据技术的驱动之下,可以将互联网技术和银行业务进行结合,进而提升研究理财产品的进度。同时通过大数据技术对客户的投资习惯、风险评估等操作数据进行收集、归类分析,可以找出数据中的共同点,明确客户的需求,并针对客户的需求提供相对应的理财产品,做到精准销售。

    二、大数据技术对银行基础工作提出新的要求

    (一)大数据技术在数据信息统计方面的体现

    采集数据的真实性是将大数据技术应用至银行业务中的基础和根本,随着数据量的上升出现错误的可能性也越高,所以银行业要重视数据的采集质量,这就要求工作人员在进行数据收集时,注重数据采集的准确性。同时应重视对数据录入人员的规范化培训,统一其操作步骤,并专门设置复查小组,对数据进行二次核查和校对,进而为大数据应用在银行业务方面打下坚实基础。

    (二)利用大数据技术对现有数据进行整合

    想要充分发挥大数据技术的作用,必须要求数据足够多、足够规范,才能在此基础上进行分析和预测。同时,随着信息化改造的逐步深化,现代银行多使用电子文件代替了纸质文件,更易引用和保存,目前数据库编程技术足够成熟,在银行对现有数据进行整合之后,由相关数据库编程技术人员通过创建银行内部数据库,实现数据的完整性和统一性,为大数据分析和预测打下基础,进而推动银行业务的拓展。如:使用大数据技术实现发现潜在客户和预测投资风险等功能。

    三、大数据技术助力银行提升服务水平

    (一)运用大数据创新金融产品,改变销售模式

    应用数据挖掘技术是大数据技术的核心技术,通过利用该技术就可以发现客户与产品的购买时间规律和需求,从而总结出其中的规律,找出客户的消费方向和水平,进而对内部的投资产品进行创新,以便有针对性的提供个性化服务,满足每一个客户的需求。例如:某某银行,通过利用大数据技术中的应用挖掘技术,对每个消费层次的客户进行分析,找出其消费习惯和风险承受能力,并利用该银行软件进行线上消息渠道推送量身打造的理财产品,仅一个月该银行的销售额提升200%,足见大数据技术应用至银行业务方面而产生的效益。

    (二)运用大数据创新服务手段,丰富业务渠道

    大数据时代下,众多技术得到了发展,为银行量身打造一个服务软件是志在必行的,移动APP编写技术也是大数据技术立体化应用中重要的一环。通过对银行创建一款专业的、独立权威的掌上“APP”,可以加快大数据技术在银行业的应用,不但可以实现线上业务办理还可以进行实时交流,从而满足客户个性化服务需求,同时增加交水费、电费、通讯费等便民功能,更加客户使用粘性,以此实现银行服务手段的创新和业务渠道的丰富。

    四、结语

    大數据技术应用在银行业务方面,不但可以在提高业务效率的同时提升服务质量,还可以精准营销潜在客户,提高银行效益,对银行有百利而无一害,希望上述分析成果可以加快大数据技术在银行业务中的应用速度。

    参考文献:

    [1]周俊臣.浅谈大数据技术在侦查破案中的应用[J].中国新通信,2019,21(05):57-58.

    [2]徐桔桔.基于大数据的信贷风险管理案例分析[J].时代金融,2019(10):54-55.

    [3]甘煜,王衍行.银行软文化和硬数据的碰撞——基于大数据视角下的银行企业文化对策[J].当代金融家,2014(06):60-63.

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更新时间:2025/3/15 22:28:21