大数据金融的“王者之道”

大数据时代,信息科技的不断成熟推动着人工智能的飞速发展。在金融领域,随着金融科技和大数据技术的渗透,旧的银行体系正逐渐被解构与重建,本文从大数据金融"法"、"术"、"势"三个方面入手,对大数据金融未来发展趋势和方向进行分析和论述。     

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。     

互联网时代商业银行的竞争战略

本文在分析探讨互联网金融两大主体——商业银行与互联网企业当前和未来竞争态势及演化的基础上,提出了国内大型商业银行"大风控"、"大数据"、"大平台"三项应对策略。在互联网金融的竞争中,互联网企业占据主动,商业银行相对被动,而且在某些领域互联网企业还有进一步扩展空间,未来互联网平台的竞争将更加激烈,跨界收编、跨界合作等竞争手段将不断出现。对于商业银行而言,坚守风控底线是前提,推进大数据技术发展、加快构建信息化银行是应对的关键战略,而"大平台"战略将是大型银行谋取未来竞争优势和地位的唯一选择。     

数据存储系统在银行的应用

银行数据大集中需要数据存储近年来,国内商业银行普遍推行"以客户为中心,以市场为导向"的新型运作模式,也就是对银行业务实行整合再造。整合的基础是银行的核心业务系统和数据大集中,然后在此基础上,建立银行数据仓库和客户关系管理系统(CRM),以改善银行综合竞争实力和盈利能力,有效防范金融风险。银行数据高度集中,必然需要高速率、大容量的存储系统。同时随着银行业务的拓展,银行的计     

我国银行金融数据跨境流动的法律规制

随着全球范围内银行金融数据跨境流动日益频繁,欧盟和美国在整体数据跨境流动规则下,形成了各自不同的银行金融数据跨境流动规制模式。我国也在自身国情基础上,建立了将"数据主权、数据保护与发展数字经济相统一"的整体数据跨境流动规制理念,但仍存在不同部门的规制思路有待进一步协调,以及对不同类型的银行金融数据跨境流动进行规制的针对性有待进一步提高等问题。本文认为,未来对银行金融数据的跨境流动的规制应在明确金融监管部门特殊规制权限的基础上,建立以下有区别的规制模式:针对基于商业需求而产生的银行金融数据跨境流动,应当在"知情、同意"的前提下,原则上允许跨境流动,并实行备案管理;针对基于数据流入国监管机构要求而产生的跨境流动,除存在国际协定或其他国际合作形式外,原则上不予认可。     

大数据在商业银行中的运用与发展

众所周知互联网金融时代要看现金的大数据发展,并且运用广泛。可能对我国乃至银行界都会产生重大的影响。伴随着大数据将会产生新一轮的金融模式,为现在的银行发展提供机遇与契机。大数据运用于银行,可能是基于其银行内部系统的数据,将来银行在大数据的运用于发展可根据最新的产品实现定点的推送和创新营销的模式,将来大数据和银行的完美运用问我们提供了无限的契机和想象力的空间。     

基于大数据的互联网信息在银行辅助征信中的应用

本文从近年来热门的大数据应用和银行征信遇到的数据来源单一、覆盖面有限、时效性不强等问题入手,结合实际工作中银行利用跨界数据进行辅助征信的案例,提出整合互联网和其他财务数据以建立银行互联网征信模型,达到利用大数据进行辅助征信的目的。尽管互联网征信实际运用效果明显,但要广泛应用还需要各方努力,文章也对未来互联网征信的发展提出展望。     

数据集中对银行会计业务的影响及其风险防范

目前,为了在激烈的竞争中占得先机,国内的各家银行都在走数据大集中的发展之路,只是进程各有不同。由于数据集中对银行业务系统配置和人员素质要求高,随之而来的系统风险防范也成为各家银行研究的重点。本文从银行数据集中系统对银行会计业务的影响入手,对银行业务数据大集中的风险及其防范实施策略作出了探讨。     

大数据在银行金融业务风控管理中的应用

在当下我国商业银行发展的过程中,为了营造良好的发展平台,保证银行的既得利益不受影响,需要强化银行各项管理工作。其中风险管理便是银行管理工作中不容忽视的一点,在大数据时代背景下,银行管理人员应当结合当下社会的特点和形式,通过有效的方法对银行经营管理面对的风险进行有效控制,帮助银行规避风险,促进良好运转。基于此,本文对银行金融业务风控管理中如何有效应用大数据进行详细研究,期望对银行日后金融业务风控管理工作中有效利用大数据提供帮助。     

大数据时代商业银行参数运维与管理

进入大数据时代,数据已成为数字经济时代的新型生产要素,基于大数据的生产变革和业务模式创新正驱动着全球范围内经济社会各个领域的数字化转型。作为数据变量中起控制和决定作用的参数既是数据的重要组成部分,同时也是实现数据治理的重要抓手,数字化转型离不开参数的高效管理。本文通过对大数据的思维方式以及互联网银行营销案例进行分析研究,对参数进行新的定义,提出了"元参数"和"增值参数"的概念,并分析指出:对"增值参数"的管理和运用能力才是当前互联网银行的重要竞争力。针对商业银行参数管理的现状,本文提出了立足"大数据"思维,树立"大参数"观念,探索参数管理潜在价值的发展思路,以及"建机制、强资产、增服务、创价值"的措施和方法。     

大数据技术在商业银行对公营销中的应用

随着网络社会的全面到来,大数据技术应运而生,数据成为一种生产要素,对商业银行经营管理产生重大影响.国内商业银行纷纷展开大数据实践,主要集中在风险控制和零售业务,在对公业务营销领域的应用还不多.对公业务作为银行最重要的一个盈利点,在新的数据竞争环境中也存在借助大数据技术转变营销模式的需求.因此,大数据技术在对公业务营销管理中有着巨大的应用潜力.本文总结商业银行对公业务营销中大数据技术的应用现状和趋势,并基于"PDMA"梳理大数据技术在商业银行的应用框架,为商业银行对公业务的大数据营销提供一种思路.     

基于大数据的国有商业银行信贷风险管理体系研究

大数据时代背景下,数据日益成为商业银行最为重要的生产要素和战略资产,对银行积累的大数据进行有效管理和挖掘将成为商业银行未来竞争和增长的基础.研究基于大数据的智慧型信贷风险管理有助于丰富商业银行风险管理的相关理论和提高商业银行智能分析风险、管理风险的水平,具有十分重要的现实意义.     

大数据背景下提升内部审计价值的方法与难点

大数据时代的到来影响了各行各业的发展,其中银行等金融行业的内部审计也受到大数据的影响。从海量数据的挖掘分析中,内部审计工作变得更为有效准确。本文就从大数据时代对银行内部审计的影响出发,对大数据背景下提升内部审计价值的方法与难点进行分析。     

大数据时代银行应对互联网金融冲击的转型方式研究

近些年,网络技术日益兴起,电子商务也随之不断壮大,互联网金融愈发兴盛。互联网金融本是通过大数据与云计算技术来进行,并依托社交软件等可进行资金转账和投资理财等。然而,互联网金融却对银行产生了严重冲击。本文主要探讨大数据时代背景下银行的转型问题,希望可为银行的未来发展提供一定的帮助。     

区域经济一体化背景下的农村银行类机构综合经营取向问题研究

本文综合运用问卷调查、典型调查、数理统计和定量模型等研究方法,以长三角这一特定区域为例,探析区域经济一体化背景下的农村经济结构和"三农"多样化金融需求变化趋势,以及农村银行类机构对业务创新和综合经营的有效需求;运用面板数据(Panel data)模型模拟利率冲击(利差变动)对农村银行类机构赢利可持续性影响.模型结果显示,农村银行类机构的利润来源几乎完全依赖于利差收入,实际利差对此类机构净利润的影响远超过中间业务.而在区域经济一体化的背景下,将农村银行类机构办成金融百货公司、走综合经营之路是未来方向.     

银行规模、金融发展与中小企业规模增长——基于2006～2015年的省级面板数据分析

银行业结构及金融发展水平在中小企业发展过程中所起的作用,学术界至今未有明确结论。本文通过对2006年至2015年的省级面板数据进行研究发现,当大型银行规模高于31.5%时,金融发展显著促进了中小企业规模的增长;而当大型银行规模小于31.5%时,金融发展则会抑制中小企业规模的增长。实证结果支持了"大银行优势"而非"小银行优势"。因此建议把大型银行作为解决中小企业融资问题的主力军。同时我们还发现金融发展水平和大型银行规模之间存在着显著的负相关关系。此外,对影响中小企业发展的其他相关因素进行分析,我们发现出口对中小企业发展的影响显著为正,而国有经济占比以及政府支出的影响显著为负。     

客户为本，数据为源——银行客户洞察与体验提升

客户体验已经成为新时代银行竞争的焦点所在,极致的客户体验是银行未来竞争的护城河。文章从银行实际出发,对如何利用数字技术提升银行客户体验进行了体系化的研究,指出了传统银行在客户体验管理上的不足,分析了强监管对银行客户体验的影响,进而提出了基于数据驱动的银行客户体验提升模型及实施保障建议。     

银行数据仓库建设谈

数据仓库是一项管理技术，银行最需要数据仓库技术，我国商业银行目前建设数据仓库主要存在数据集成度不高、数据资源挖掘不充分等问题；建设好银行数据仓库要注意解决储户资料单薄和银行数据集中统一以及优良的系统设计等问题，未来的银行数据仓库将支持多维分析和未来状况预测。     

数据挖掘在银行数据“大集中“后的应用

以数据"大集中"为代表的银行综合业务处理模式建立了完整统一的电子化信息资源平台,而运用数据挖掘技术可以在这个平台上建设面向银行经营管理全过程的科学客观和量化的技术支持体系,从而更好地发挥数据集中优势.     

广发银行数据管控体系经验谈

当今,竞争和监管成为中国银行业的两大主题,而数据则是两者的共性。一方面,数据洞察尢将成为未来银行的核心竞争力已经成为业内共识;另一方面,经济和社会健康发展需要政府加强对金融行业的监管,这也要求银行具备有效、有力的数据以及对信息数据管理的能力。应对这样的经营管理和监管合规挑战,