关于银行业大数据应用的探讨

本文阐述了"大数据时代"对银行业带来的变革影响,分析了当前银行大数据应用的现状,并针对加快银行业大数据应用的方法和路径,提出了思考建议。     

基于大数据的银行业监管国际经验比较及借鉴

本文以大数据时代银行业金融监管面临的问题为出发点,对监管机构如何利用大数据应对监管思路的变化展开深入思考。本文比较了世界几个主要经济体基于大数据的监管实践,对我国基于大数据的银行业监管前景进行了预测,并基于大数据对银行业监管提出相应的政策建议。     

银行业数据集中——业务发展与技术进步的有机结合

数据集中已经逐步成为银行业信息化发展的主导趋势,在数据集中目标的指引下,银行业机构正在通过各种策略和方式,努力提高本单位数据的集中程度和应用程度。本文从数据集中的一般概念和形式出发,以银行业实施数据集中的实践经历为基础,重点分析一般意义数据集中和区域范围内数据集中的必要性、优越性、适用范围和方式选择等方面,并针对统一管理的区域数据集中模式下要注重处理的问题提出建议。     

数据要素赋能银行数字化发展实践与探究

当前,数据已成为数字经济发展的关键生产要素,引发社会经济形态的重大变革,带动社会数字化发展快速前进。文章旨在探讨数据要素对银行数字化发展的赋能作用,并列举了交通银行总分行协同激活数据要素价值的数字化实践,给出未来银行数据要素赋能数字化发展的参考建议,希望为银行业以及相关领域从业者提供有益参考。     

大数据时代我国商业银行发展问题研究

在大数据时代,数据驱动型发展方式将对商业银行的发展模式产生深远的影响。本文从大数据的研究与应用现状入手,基于大数据的价值创造机制分析大数据对银行业发展的影响,探讨了大数据时代我国商业银行发展面临的机遇与挑战,并提出了相关建议。     

中小银行如何应对大数据时代

大数据的意义在于从海量数据中及时识别和获取信息价值,其给银行业带来大量机遇。由于缺乏大银行的人才优势、良好的IT基础架构和资金投入,面对大数据时代的来临,中小银行应如何应对呢？     

大模型在银行业的应用探索

2022年11月以来,大模型成为业界关注的热点。本文概述大模型的定义、特点与分类,比较传统模型与大模型的异同,分析大模型在银行业的应用领域与相关实践,探讨大模型在银行业应用的着力点,并对未来应用作出展望。     

兴智慧,兴未来——记兴业银行大数据平台建设

伴随互联网、移动互联网、物联网的迅猛发展,大数据的规模正以前所未有的速度增长,大数据正从一种计算机处理对象演变为新时代的"数据石油"。在此大背景下,兴业银行在大数据和人工智能技术应用方面持续探索,特别是在兴智慧大数据平台、兴智系列模型库以及大数据产品方面进行了一系列的实践或规划,积累了一定的经验。未来五年,金融发展面临深刻、复杂的变局。金融业特别是传统银行业的发展境遇,将由于经济新常态、     

大数据时代银行业面临的问题及对策研究

随着移动互联网、云计算和物联网的普遍运用,数据以一种新的经济资产类别的形式呈现出来,一个全新的大数据信息时代已经到来。同时,新金融业态的大数据给传统银行带来了严峻的挑战。本文首先简要介绍下大数据的内容及其主要特征,再立足于大数据时代下银行业经营现状与发展,深入探讨银行业可能面临的问题,并在此基础上提出可行的政策建议。     

中小银行防范非法集资数字化应用实践

随着社会经济的快速发展,各类公众信息和数据的不对称性加大,导致非法集资犯罪活动呈现上升趋势,且犯罪手段极具复杂性和多样性.非法集资涉案金额大、危害范围广、扰乱金融秩序、破坏市场法则,特别容易引发群体事件,严重影响经济发展和社会稳定.本文通过对公众金融数据进行分析,探索银行业当前防范非法集资面临的挑战,并针对性地提出数字化应对策略,为中小银行防范非法集资工作提供实践参考.     

论银行数据大集中的最终目标

该文总结了国外银行业数据大集中的发展阶段，认为我国银行业目前基本已经实现了整合集中(Data Consolidation)，提出数据整合并不是银行数据大集中的最终目标，银行应该在数据整合的基础上构建分析型客户关系管理系统和数据仓库管理系统，实现经营模式由以“账务”为中心向以“客户”为中心的转变。全面提升市场竞争力。     

商业银行大数据分析与应用研究

随着金融科技的蓬勃发展,传统金融行业的市场环境发生较大变化,经营管理日趋数字化和智能化,市场营销日趋场景化和精准化,服务模式日益个性化和定制化,亟须建立符合时代需要的创新型管理与服务机制。随着大数据、云计算、区块链、人工智能等新信息技术的深入应用,大数据为银行业发展带来了前所未有的机遇。如何有效将大数据应用到商业银行各项经营管理与业务创新中来是当前整个银行业面临的一项重要课题。为此,商业银行要着眼于大数据产业发展格局,立足于自身业务实际,对大数据产业在商业银行的应用现状与未来场景进行深入研究和探索。应从政策导向、市场环境等多个角度对商业银行应用大数据的优势、劣势、机遇和挑战进行swot分析,探讨未来大数据技术应用于银行业务的优化策略,以期能提供一些借鉴和参考。     

数据库知识发现在保险公司的应用

20世纪末，数据库知识发现（KDD，Knowledge Discover Database）、数据挖掘、商、世智能等概念进入中国，并率先在证券业、银行业得到实践和应用。保险业信息技术的应用与发展落后于证券业和银行业，目前国内各大保险公司刚刚完成或正在进行数据大集中，正在加速建立和完善自己的信息系统：依靠信息化提高竞争能力已成为各保险公司的共识。     

大数据审计理论与实践研究

随着大数据技术的发展,对各行各业均产生了较大的影响。大数据技术与审计工作的结合,可以实现审计目标、审计思维、审计内容、分析技术的转变,保障审计质量。本文从大数据审计理论的概述出发,分析了大数据审计技术的实践应用及使用途径,促使相关行业积极开展审计工作的创新与改革。     

农业银行应对大数据时代策略研究

不久前,奥巴马政府把大数据的研究和发展上升到国家战略。可以预见,数据未来将会像土地、石油和资本一样,成为经济运行中的根本性资源。近年来,我国银行业以及互联网企业纷纷相机而动,抢滩设点,加快大数据的建设布局。本文从大数据的发展、同业运用等研究着手,力图为农业银行如何应对大数据时代的机遇与挑战提供一些有益的探索。     

大数据助力银行实现业务数据价值

信息技术是银行业务创新发展的驱动力,近年来,银行业利用互联网低成本、全球性、实时性以及互动性等特点,加速了业务处理电子化、管理决策信息化、服务渠道创新发展等,提高了银行业务处理效率,加快了产品创新部署,助推了银行管理水平的全面提升。当前,大数据、云计算、移动互联等新技术的出现及新应用的实现,加速了银行业信息技术的创新步伐,银行业唯有充分认识新技术的进步力量,主动拥抱新技术,才能实现银行业的可持续发展。本文着重阐述了银行业技术与业务融合的必要性,     

如何通过OS/390 SMF数据解析系统信息

随着银行业数据大集中的实现,商业大型计算机的安全和性能成了人们普遍关注的焦点。正确、完整、及时地采集系统数据并对它们进行科学分析是优化主机系统性能、监控系统安全的有效途径。然而,许多银行业常用的系统如IBM,除免费提供了少数系统软件的性能分析程序外,大多重要软件(如CICS,DB2,JES2等)的性能分析程序都需支付高额的软件费才能获得。其实,系统采集的各应用产品的原始数据都存放在SMF数据集之中,了解了SMF数据集的基本结构和使用方法我们就会发现,一个简单的COBOL程序便可使我们从SMF中获得想要的系统数据,并按自己的…     

数据集中与数据挖掘

目前,数据大集中已为国内银行业所熟悉,而在西方,银行业在20世纪90年代初期已经开始使用这项技术,如澳大利亚国民银行、加拿大皇家银行、美国的芝加哥银行等都在十几年前就先后实现了数据集中。这是一种趋势,也已经成为一种潮流。顺应这一趋势和潮流,中国民生银行于2001年底在国内银行业率先实现了数据大集中。     

大数据时代企业管理会计变革与实践探索

面对大数据时代海量的财务数据,企业管理会计做出相应的变革已刻不容缓。本文在界定大数据、企业管理会计等核心概念、时代特征等基础上,系统阐述了大数据在企业管理会计中的应用过程。其次,明确了大数据时代企业管理会计变革的现实原因,以及数字化、智能化、系统化的变革方向。最后,提出大数据时代企业管理会计变革实践过程中存在重视程度不够、高素质人才缺乏、部门间协调不足等问题,并给出了针对性建议。     

商业银行数据大集中的问题分析

引言 在信息技术广泛应用,全球经济一体化的大背景之下,各国银行为加强管理,提高竞争力,均进行了业务数据大集中。我国银行业自20世纪90年代末期开始,先后进行了数据大集中,建成或打算建成多个或单个大数据中心。这种模式依托于快速发展的大(中)型计算机技术、网络技术、通讯技术、安全技术,以一种庞大的新兴的技术架构,组成了银行业崭新的技术平台。它不仅推动中国银行信息技术的应用水平和信息化程度,还将更深层次地引发银行业管理体制的根本变革。