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银行应用大数据优化经营管理策略研究

来源:用户上传      作者:漆红兵

[摘 要]大数据技术的不断发展,对于银行的运作与管理有着重要的影响,从产品创新、财务管理到客户营销、市场开拓均感受着大数据发展的力量,银行不断优化经营管理模式,发展自身科技技术水平,调整经营策略以适应大数据时代洪流。文章从银行应用大数据优化经营管理基本特点入手,开展了银行应用大数据优化经营管理的SWOT分析。并以此为基础,提出开展更加精准的营销活动、寻找蓝海市场、全面整合银行内外部数据、加强风险控制等策略,希望为相关人士提供借鉴。

[关键词]银行;大数据;经营管理;风险管理

[DOI]10.13939/j.cnki.zgsc.2021.21.177

1 引言

随着我国经济社会的不断发展,互联网技术得到了广泛的应用,信息化技术不断创新与完善,数据的存储更加方便、安全,大数据时代也由此到来。借助先进的信息化技术,实现各个家庭、企业以及个人的信息数据收集,并且做好数据的挖掘与存储工作。通过数据深入挖掘和处理,可以使银行风险管控、交易识别、客户挖掘、服务改进等多个方面的工作更为高效、精准,为银行经营管理提供有力的支撑。此外,银行在前沿科技上的竞争越发激烈,银行做好、做优信息化系统的建设工作、利用好大数据精准判断、迎合消费者偏好,紧跟时代的发展脚步,结合自身情况,因时制宜、因地制宜做好经营管理、风险控制、客户营销、市场开拓等工作,才能在时代的洪流中激流勇進,创造出更高的经济价值与社会价值。

2 银行应用大数据优化经营管理基本特点

银行通过利用大数据技术的方式,做好基础设施的建设工作,能不断推动银行各项业务的创新,也能不断提升风险管控水平。目前,大数据技术的发展与进步发展到了战略高度,银行在实际的运营管理中,也逐渐意识到了应用大数据技术的重要意义。其具有平台数据容量大的优势,能完成海量数据的收集以及管理。这对银行进一步做好信贷管理、柜面业务等工作具有重要意义。在此过程中,银行电子金融服务系统会产生许多非结构化数据,如人脸识别、指纹等。银行整体的数据结构比较复杂,在移动互联网的发展阶段,非结构化、结构化数据呈现出了爆发式的增长趋势,对其进行加工、分析,提取有效数据,可为风险识别、客户分层管理、客户偏好分析、经营策略等工作提供可靠支撑,发挥出数据价值,进一步实现数据资产保值增值的目标。

3 银行应用大数据优化经营管理的SWOT分析

3.1 拥有的优势

银行在运营发展阶段,创新优化管理体系,能在成本管理、营销管理以及风险管理等许多方面发挥一定的优势。首先,随着信息化技术的持续发展,银行机具替代率越来越高,人工成本得到有效降低。基于云计算技术与能力显著提升的背景下,云计算系统中的数据都会在云端中进行保存,并且减少银行基础设施、存储数据与处理数据的成本支出。其次,发挥出一定的营销优势。银行通过不断挖掘海量的数据,逐步了解客户的基本行为特点、静态特点、倾向等不同的层次,对客户进行分层聚类,偏好分析,建立起完善的客户体系,对客户进行更为精准与个性化的服务。同时,通过对客户上下游之间关系进行分析,能直观了解客户之间存在的业务往来情况,挑选出潜在客户,进一步提升营销精准度与综合服务效率。最后,具备风险管理优势。在开展风险管控工作的过程中,要想提升风险管理力度,需要合理利用大数据技术的优势,提前识别并且判定风险,及时进行财务预警,提升整体的管理质量。

3.2 存在的劣势

大数据的发展时刻考验着银行科技发展水平,同时对具有专业素质的数据分析人员需求增多。国有五大行具有资金雄厚的天然优势,这决定了其可以投入更多的研发成本精进科技水平、购买大数据处理设备、吸引大数据专业人才。而地方性银行受地域及资金的限制很难在设备上赶超大行,引进大数据人才更是难上加难,尤其是对中西部地区中小银行而言,数据共享情况不佳。各个银行都有自身的系统,从自身的获利角度考量,数据成为商业价值的体现,共享困难,从而大数据整体系统性不强,局限大数据分析工作,也有可能造成数据壁垒,使得银行呈两极化发展态势。

4 银行应用大数据优化经营管理策略

4.1 摆脱商业银行业务同质化窘境

目前,我国商业银行的主要利润来源是利差收益,主要业务依然是存、贷款。在商业银行竞争加剧和监管政策趋紧、利率政策逐渐放开的背景下,多渠道开辟、发展利润渠道显得至关重要。这就对结合客户的需求进行特色产品研发提出了更高要求。大力发展大数据技术,加强对数据的准确分析、共享,找到利益共存点,有助于银行发展中间业务,提供差异化产品,提高市场竞争力。

4.2 精准分析客户偏好,开辟发现蓝海市场

在应用大数据技术的阶段,银行应当注重发掘潜藏的价值。商业银行可以利用收集到的大量客户数据开展聚类分析,从中了解数据蕴藏的基本特性,为银行进行市场细分提供重要的参考,为经营决策提供有效数据支撑,为市场开拓提供关键线索。通过精准分析客户偏好,发挥大数据技术优势,进而获得潜在的新客户,了解销售的基础目标。在推进大数据技术的阶段,创新金融产品,开辟并且发现蓝海市场,为客户定制高质量的服务。在对海量数据进行预测分析的同时,完善策略模型,了解客户的行为特点与消费习惯,实现多渠道的销售。从客户行为特点中分析出客户潜在需求,挖掘开辟蓝海市场。

4.3 树立大数据理念,重视大数据工作

党的十九大报告中明确指出,走中国特色新型信息化、现代化、工业化道路的发展目标,信息化建设逐渐上升到了国家战略发展的高度。银行的管理层需要对大数据资源在银行战略转型中的地位入手,从以下三个方面入手,树立良好的大数据管理理念:①培养银行良好的大数据处理能力,并且以银行内部的各项数据为核心,借助大数据链条中的社会化数据,形成相对统一的管控标准,实现规范化的融合与管控。以大数据思维影响相关人员,实现再造业务流程的目标,完成非结构化数据的转换工作,提供决策性的数据与信息。②银行利用大数据技术,开展一系列的数据治理工作,能显著提升数据管控质量。在进行大数据分析的过程中,需要了解到数据管理的含义,还需要加快数据标准化管理体系的建设速度。在优化数据构建规划的基础上,实现全生命周期的数据管控,对各项数据费用使用进行规范化管理。采用建设多维度数据仓库的方式,针对过于分散的信息与数据,按一定标准做好信息的分类与存储工作。此外,做好数据查询平台的建设工作,务必要满足各个部门查询数据的需求,积极响应数据监督管理平台的数据审核要求。③银行完善大数据管理平台,结合实际情况,制定科学化的管控计划,在内部建立大数据业务部门,以此实现对数据的集中化管理,确保数据分析的及时性与真实性。在建立大数据工作小组之后,收集商业银行的内部与外部信息,优化大数据管理体系。

4.4 全面整合银行内外部数据,建立大数据平台

随着大数据技术的持续进步与发展,传统的数据库建设无法做好半结构化数据以及非结构化数据的处理工作。因此,借助大数据分析平台,整合内部的自然数据十分重要。在做好银行数据分析工作的同时,提升决策效率。银行不仅需要做好内部资料的整合工作,还需要了解客户的账号信息、年龄信息、收入、资产状况以及属性资料等,还需要从客户的消费爱好、行为信息、交易类型等多方面入手。在完善信息化技术平台的同时,整合各个部门的相关信息,分别完成多个渠道的数据收集工作,优化银行数据分析系统。此外,借助外部社会化的数据,银行需要更加注重数据的积累与收集,突破传统数据的界限,实现与电商企业、网络平台的协作与沟通。借助微博、微信平臺等新兴工具,做好整合客户渠道的工作,了解其实际需求,打造良好的银行品牌形象,拉近与客户之间的关系。对于中小型商业银行,探索更多获取数据路径,突破数据壁垒,试图达到银行间数据共享。

4.5 加强风险控制

银行靠经营风险为生,做好风险管控工作是银行持续健康经营的前提。采用大数据扩容的模式,对半结构化数据以及非结构化数据进行把控。在进一步完善大数据风险预警体系的同时,收集更多的数据信息。在实现外部信息与内部信息融合的基础上,做好金融信息数据的长期积累分析工作,还要提供更多的数据,避免出现信息不对称的风险问题。搭建风险管控模型,借鉴业内同行的做法,设计与发展目标匹配的模型,更改机械能配置参数,进行充分的参数检验,确保风险模型的有效性。

4.6 加强信用管理

对于银行的贷款决策来说,会受到信用风险管理工作的影响。银行需要采用数据以及人工结合的模式,发挥大数据挖掘技术的优势,真正的整合内部与外部的信息资源,并覆盖全体客户、机构等,做好产品的实时监测与分析工作,进而不断提升信用风险预警能力。利用大数据技术,做好贷款前、贷款中、贷款后的管理。在做好贷前风险识别的同时,做好客户的审批工作,结合行业内的信用数据库,评级系统等,更加精准地判断客户可能存在的违约风险。借助大数据技术,实现自主化的审批,并以风险控制模型自动审核为核心,人工审核为辅助。在做好贷款后风险动态化监督的时候,银行还需要从资产质量、信贷投入等方面入手,建立信用风险监测体系。

5 结论

随着大数据技术的不断发展,对传统的金融发展体系产生了较大的制约。大数据技术能够在一定程度上推动传统银行业的持续进步,并加快银行的转型发展速度。银行进一步健全经营管理制度,完善基础设施,建立信息化平台,实现各个系统的融合,能为各项业务的顺利开展提供可靠数据支撑与保障。在创新服务模式、发展体系的过程中,将银行建设渠道与客户体验服务结合,从根本上了解客户金融需求以及消费需求产生的变化,提供多元化的产品。在做好风险管理与安全管控工作的基础上,确保信息数据的安全性,不断加强监督力度,确保数据合法、合理、高质、高效利用,全面提升银行的综合竞争力。

参考文献:

[1]董倩.商业银行经营管理优化策略研究——基于大数据应用[J].中小企业管理与科技(中旬刊),2020(4):31-32.

[2]赵子罡.浅谈大数据在商业银行中的运用与发展[J].中国集体经济,2020(2):87-88.

[3]晏鸿萃.大数据赋能中小型商业银行提升市场竞争力[J].时代金融,2020(21):60-61.

[作者简介]漆红兵(1990—),女,汉族,贵州遵义人,对外经济贸易大学统计学院在职人员高级课程研修班学员,研究方向:大数据金融。


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