大数据时代下的商业银行发展分析.docx

大数据时代下的商业银行发展分析大数据时代下，商业银行的发展已今非昔比。商业银行大数据的影响及作用主要是指银行利用互联网大数据收集、计算和分析，揭示出未来商业银行经营管理业务发展的模式及其趋势。激烈的市场竞争对数据的准确性提出了更高的要求。银行将基于数据分析的业务模式，建立健全的大数据治理体系，推动业务的开展。1大数据案例引入华夏银行集团股份有限公司（以下具体正式简称“华夏银行”），是我国一家集团内外部综合经营能力十分雄厚且同时具有一定市场竞争力的大型全国性股份制大型商业投资银行。经过20多年的快速发展，华夏银行已在全国119个地级以上的10个城市分别建立了众多城市分行与营业网点。截至2020年末，华夏银行总固定资产和企业负债投资规模同比累计增长达到33998.16亿元，较上年末预期同比增加3790.27亿元，增长12.55%;银行存款准备余额18183.30亿元，较上年末预期同比增加1618.41亿元，增长9.77%。而且它的固定资产管理规模也始终一直维护着稳步的高速增长，盈利管理能力也得到了持续提升。这种迅猛的经济发展增长态势，很大程度上归功于它对时代发展变化的主动适应能力以及前瞻性的战略预测。在互联网和大数据时代的冲击下，高度信息化的企业管理已经被认为是国内银行向“以客户为中心”模式转型的必由之路，华夏银行已经提出打造以客户服务体验为主要核心、以数据为基础、以互联网和技术驱动的智慧型零售服务体系，积极围绕推进数字化的战略重点，制定了长期发展计划，加大了资源和人才投入，加强了科技产业条线和数字化业务条线的合作，并且努力促进线上数字化转型，加速推动线上业务开拓发展、风控智能化、数据平台建设、生物识别技术应用等专项落地。2大数据的特点2.1 信息密度低随着移动互联网的深入和广泛应用，人们对信息的感知和海量数据无处不在，但其价值和利润率却相对较低。在大数据时代，一个需要解决的问题是如何通过强大的机器计算更快地实现数据的效率和价值“净化”。2.2 数据海量性由于大数据的变化规模一直被认为是不断变化的，单个海量数据集的变化规模和范围可以从十几TB扩展到几十TB。换句话说，要存储1PB的网络数据，每天至少需要2万台配备50GB SSD的大型个人网络计算机。2.3 高速性高速性指数据被创建和移动的速度，是区分于传统的数据挖掘，也是大数据最显著的特征。在高速互联网时代，创建实时数据交换流已成为一种流行趋势。基于技术实现软件性能的优化，即加强高速计算机处理器和服务器技术的提升。一般来说，企业除了需要清楚地知道怎么快速地创建自己的数据，还有可能需要清楚如何快速地处理、分析并再次返回到其他用户身上，来更好地满足他们的一些要求。2.4 信息多样化新型的多结构化大数据导致了信息多样化的程度大大增加。许多不同的形式（结构化数据、非结构化数据、半结构化数据）所表现的方式并不限于文本、图像、接口、文件、数据库类、标准格式等。并且其中包含了网络日历、社会媒体、移动电话通信记录、网络搜索和传感器网络等各种数据。2.5 容易变化大数据之所以会呈现一些多变化的表达方式和类型，主要是因为它们具有多层次的结构，相比于传统业务数据，大量的信息存在着不规则和模糊不清的属性,导致很难甚至没有办法使用一些传统的应用程序来进行分析。随着一段时间的发展，传统的业务数据己经拥有了一个标准化的格式，能够被一个标准化的商业智能软件所辨认。现在看来，要正确地处理和从各种方式所呈现出来的复杂信息和数据中发掘其价值，就成为一个企业必须要面对的挑战。3大数据背景下商业银行的发展方式3.1 建立数据平台传统模式下，商业银行的财务信息和数据主要局限于商业银行内部。由于互联网技术的进步和发展，数据的信息来源也可以直接利用各种信息渠道。例如，商业银行的智能应用和手机APP可以直接实现数据的采集和获取，丰富了信息和数据的信息源。通过利用这些数据平台，传统的基础业务就可以进一步实现扩张，也就是可以通过借助互联网和大数据分析解决客户的潜力和需求，针对这些需求为广大客户量身定制提供各种形式的、个性化甚至更为精准的服务。数据平台的建设和发展改善了传统数据管理方法的局限性，依靠大数据来实现各种信息的采集、存储、整合和分析，使数据平台更加科学合理。3.2 基于大数据的风险控制借助于大数据能够降低投资者因决策错误而导致的经济损失，实现投资者对于风险的精准管理。一些商业银行为达到最大化管理以及控制自己的不良贷款，可以通过借助互联网大数据来分析自己和客户的固定资产价值，对自己和企业的财务状况进行全面性的分析。通常借助于销售额、资本量、品牌和社会公众认可水平等，即可取得一个科学的考核结果，为企业在此时放贷的限额提供了基础。分析和评估大数据的应用与引入的风险，避免了在传统模型数据统计和分析下很难保证其准确、全面的缺陷，保证了评估的信息性与可靠性。3.3 科技智能随着大数据的快速增长，我国科技智能得到了不断的发展，科技智能化发展被认为是将互联网IT和科技相结合的一个新产物，尤其重要的是由于现代信息技术在我国的广泛运用，互联网和信息服务平台的帮助，使科技行业也得以进一步的创新和发展，传统的营销手段和方式也有了巨大的变化。从当前我国商业银行行业的发展趋势分析来看，传统的业务服务和科技技能型产品已经实现了一种更为紧密的相互结合，商业银行也借助于大数据技术促进了行业模式的创新，借助于互联网，银行行业的发展可以无所谓地不受时空的限制，并且其科技智能化的服务水平也得到了极大提升。4大数据对商业银行的作用4.1 商业银行在互联网和大数据的推动下，其原有的服务模式可以在市场上获得更广阔的空间银行传统的单一产品和服务模式已无法满足现今客户的需求，通过对数据进行充分的运用，从银行最基础的零售与对公业务出发，整合上下游资源，对存贷款、托收承付、支付与结算等进行全方位的渗透与扩展。通过对具体数据的提取和分析以及产品核算，商业银行对不同客户的产品覆盖率、产品利用率、产品粘度和产品收入进行了清晰的比较，进而针对不同的客户群体提出差异化的产品创新需求。4.2 借助于大数据，对商业银行经营者进行的运作分析、决策都能够得到更为精确的判断一方面催生了高度集中的数据运营架构，大量标准化、专业化的业务集中到总行或一级分行进行处理，形成了区域性的数据集中和业务运营中心。另一方面大概率避免了一些错误决策的发生，精准化、安全化运营与服务，大大提高了运营效率。4.3 互联网科技大数据将帮助商业银行加强风险防控商业银行通过大量的数据分析技术能够进一步地识别和规避风险，对于保护客户的资金信誉、交易行为、财务情况、违约概率可以进行多层次的分析，风险预警能够提前进行。4.4 保障银行客户信息安全客户信息关乎于财产与个人隐私安全，信息泄露、防控不到位等问题影响着商业银行基础业务的发展。大数据技术的开发与应用可增加信息可信度，开拓了数据获取渠道，加强了数据安全管理，防范了信息技术风险。5大数据背景下商业银行的风险管理5.1 筛选更多的有价值信息无论是基础业务还是新型创新业务，掌握必要的客户信息是商业银行业务开展的前提条件，同时客户信息也是商业银行判断客户风险、对其进行防控的重要依獴。基于大数据技术的应用，商业银行可以在最短时间内获得客户的最新信息,并通过对这些信息的分析、管理、整合，进而筛选出有价值的部分，防范客户信息风险。5.2 借助于大数据构建专业的风险防控团队商业银行可以从多个角度分析信用风险，如某一地区的信用风险，或某一行业的信用风险。在大数据技术的支撑下识别和总结风险规律，构建风险应对模型,为培养专业的风险防控人才提供经验依据，构建专业的风险防控团队。5.3 构建更加全面的风险防控机制如果大数据技术能够成功应用，商业银行将能够摒弃旧的风险管理模式，通过对客户的准确分析，更准确地预测风险。通过信息应用机制的完善，也可以提高信息共享的程度，为客户信息安全提供更坚实的保障。5.4 在大数据的支撑下调整信贷产品结构信贷产品结构是指信贷资金的使用。通过调整信贷结构，商业银行可以最大限度地降低信贷风险，获得更多的投资收益。因此，信贷结构的变化决定了银行的经营方向。