大数据时代的商业银行风险审计

作为信息革命的第二个高潮,"大数据"的高速发展,使银行业的客户数据、交易数据、管理数据等均呈现爆炸式增长,海量数据席卷而来,发展机遇和挑战也随之而来,银行业服务及管理模式都将发生根本性改变。在这样的大环境下,商业银行运用各种技术及管理审计手段,最大化地实现这些价值显得尤为重要。     

大数据时代商业银行的客户信用风险管理研究

随着我国金融市场的深化改革,金融风险正呈现出多样化的态势,而这里面商业银行的客户信用风险尤为突出,有研究显示,银行风险损失的80%来源于客户信用风险,2008年由美国的次贷危机引发的全球性的金融危机给我国的商业银行带来了警醒,此外本文由此出发分析了我国商业银行目前的信用风险现状,并且提出了改进的对策建议。     

我国商业银行利率风险模型及实证分析

银行间同业拆借利率是商业银行利率风险测度的重要指标。我国银行间同业拆借利率中的隔夜拆借利率具有明显的尖峰、厚尾特征,可以利用ARCH族模型估计得到的条件标准差来度量其VaR值。我们对2007年我国商业银行数据进行了实证分析,结果表明,只有ARCH(1)和EARCH(1,1)模型能较好的拟合隔夜拆借利率,且从VAR值可以看出我国商业银行利率的日风险巨大。     

商业银行零售客户大数据精准营销的方法和策略研究

大数据作为近年来较为流行的概念,在金融行业已引起广泛重视。但商业银行应用大数据进行精准营销的解决方案实例较为少见。应用大数据进行精准营销解决方案的设计、实施、评估是一个复杂的系统性工程,论文介绍了一个大数据解决方案在亚洲A银行构建、应用、检验结果的全过程,包括数据分析、预测模型简述、营销方案设计、营销过程推进、营销结果分析等。未来其他银行构建大数据分析方案时可以借鉴此案例的实践经验,更合理地设计精准营销项目。     

个人基本客户——零售时代商业银行的核心资源

个人基本客户的数量和质量影响到银行的负债管理、零售资产业务和零售中间业务,特别是银行的中间业务收入,将越来越多地依赖个人基本客户的贡献。零售业务时代,个人基本客户将成为商业银行最重要的核心资源。     

我国商业银行客户贡献度模型设计与分析

实施客户关系管理系统是二十一世纪商业银行的发展趋势,对客户进行细分,实施差别化的客户管理是客户关系管理系统的重要内容,建立客户贡献度模型是目前商业银行实现对客户细分的主要方式。本文通过对现代商业银行构建客户贡献度模型的意义着手分析,得到自己对客户贡献度模型建设所依据原理的新见解,并依据该原理设计了具有较强的可实施性的客户贡献度模型,针对模型展开具体公式构成要素以及具体实现方法的分析。     

商业银行大数据时代的SWOT分析及战略探讨

大数据时代将带来商业模式的变革,商业银行将面对各种挑战。本文将在大数据时代的背景下对商业银行进行SWOT分析,并对其战略选择进行探讨。     

关于零售评分模型部署方式的理论及实证研究

从国内外商业银行执行新资本协议的实践来看,构建以评分模型为代表的量化管理工具已成为促进零售业务发展、提高风险管理水平的必然趋势。而评分模型如何在系统中部署实施,往往是其落地、应用及持续监控的关键。本文对评分模型在系统中的不同部署方式进行解析比较,就其源问题的理论基础及置信区间进行了相应的推理和计算,并采用数值模拟方法从实证上求解出多维情形下不同部署方式的数值差异范围及分值出现差异的频率。最后;本文基于评分差异对商业银行经营管理所产生的影响,结合对两种部署方式在模型配置的便捷程度、维护成本及运算性能方面的比较分析,给出了零售评分模型部署方式的选择建议。     

大数据时代商业银行数据挖掘攻略

正大数据时代,对于商业银行而言,在不断完善计算机应用系统底层数据库群、操作数据存储、主数据存储、企业级数据仓库、数据集市等建设的基础上,网络爬虫、Hadoop、MapReduce、NoSQL、Lucene等技术拓宽了银行的数据掌控能力。当前,银行无论面对内部数据还是外部数据、结构性数据亦或非结构性数据,数据的产生、捕获、整合、存储、访问等技术均已日渐成熟。与此同时,数据的价值也随着数据生命周期的不断延伸而大幅提升。为实现数据价值的最大化,银行还     

大数据推动商业银行零售业务转型升级

伴随金融自由化与金融创新不断深入,全球金融业的发展出现了深刻的变化,国内外商业银行发展理念和经营模式不断调整。在商业银行诸多业务中,零售业务是与个人和家庭联系最为密切的银行业务,由于具有庞大的客户资源以及强大的价值创造能力,越来越受到商业银行的重视,并逐渐成为商业银行最具发展活力的业务领域。零售银行业务集中体现了商业银行以客户为中心的经营战     

大数据时代的商业银行数据治理研究

随着金融创新的快速发展和信息科技的日新月异,商业银行积累的数据量呈现几何倍数的增长,数据来源也已从传统的结构化数据逐渐扩展到以网络日志、社交媒体为代表的半结构化和非结构化数据,商业银行逐步进入大数据时代。在大数据时代如何有效治理结构化、半结构化和非结构化的海量数据,     

我国商业银行操作风险度量模型与实证分析

2000年以来我国商业银行频繁发生一些涉案金额巨大、情节恶劣的操作风险案例,给商业银行造成了巨额的经济损失,严重影响了商业银行的社会形象.近几年我国商业银行加强了对操作风险的管理.我国商业银行操作风险度量模型选择的构建要以操作风险的特征和我国商业银行具体情况为基础.本文描述了操作风险的定义及其特征,并通过对招商银行和深圳发展银行的操作风险状况采用收入模型进行实证分析,证明了我国商业银行运用模型进行量化管理的可行性.     

基于大数据视角的商业银行零售转型研究

随着5G、AI等技术的发展,大数据在各行各业应用日益广泛,对业务支撑作用日益明显,改变了人们的消费习惯,对经济发展和生产生活产生影响。金融科技发展、居民消费升级、客户需求变化、市场竞争加剧等对传统零售银行带来了冲击。对商业银行来讲,从大数据视角审视、研究零售业务转型有重要现实意义和实践意义。本文基于大数据视角,通过对商业银行零售转型必要性和存在问题分析,提出零售业务转型发展的建议和措施。     

商业银行个人客户洗钱风险分类指标设计

面对海量金融数据,如何实现客户洗钱风险的精准分类对于银行反洗钱的意义重大.本文结合工作需求,以商业银行个人客户的真实金融数据为研究对象,设计出重点关注客户和大额可疑交易的19个分类指标.在使用层次分析法初步计算指标权重的基础上使用熵权法对权重进行合理修正和调整,据此计算出样本数据中每个个人客户的风险值,然后使用帕累托原则将客户洗钱风险从高到低分为3类,初步实现了对客户洗钱风险的定量分析.     

商业银行集团客户授信风险成因分析

集团客户授信风险形成的原因较为复杂,既有我国经济体制改革的历史因素,也有目前法律法规存在的制度性缺陷因素,最为关键的还是由于银行信贷管理体制与企业集团发展模式不相适应所引起的.     

“大数据”时代中的商业银行

一中国工程院院士、中国通信学会副会长邬贺铨将＂大数据＂描述为＂没有办法在容许的时间内用常规软件工具对其内容进行抓取、管理和处理的数据结合。＂他同时又指出,大数据本身的规模标准在不断变化中,以前叫海量数据,现在数据比海量数据还大量。     

“大数据”时代中的商业银行

一中国工程院院士、中国通信学会副会长邬贺铨将大数据描述为没有办法在容许的时间内用常规软件工具对其内容进行抓取、管理和处理的数据结合。他同时又指出,大数据本身的规模标准在不断变化中,以前叫海量数据,现在数据比海量数据还大量。简言之,大数据的特征为:数据量极大,数据的种类繁多,数据增速加快,数据来源多样,数据必须经过处理,数据具有定向性。浩如烟海的大数据用处极大,完成了以往不     

大数据时代商业银行信息化问题浅析

随着云时代的来临,大数据(Big data)也吸引了越来越多的关注,在商业银行信息化建设及电子银行的发展过程中,数据量的增长已经达到了前所未有的速度。商业银行在建设大数据平台提升信息化能力上倍感到巨大的压力,如何在大数据时代提高信息化建设能力,已成为商业银行信息技术部门的主要讨论话题。为此,围绕大数据背景下的商业银行信息化建设展开讨论,以求抛砖引玉,破解难题。