基于产品工厂的快速创新平台

正面对同业和互联网金融竞争加剧,商业银行需要通过多维度差异化定价对不同客户群体提供超值金融服务,同时实现产品创新的连续性与动态性,缩短产品研发与投产周期。而依托统一的企业级产品数据模型,从银行整体视角形成层级清晰的产品分类结构、产品组件和产品条件参数,构建商业银行的银行业务基因图谱,形成企业级的商业银行产品工厂,整合企业创新资源与流程,从根本上解决了此类问题的基础技术平台。     

数据仓库与商业银行战略管理

我国商业银行在股改上市后越来越重视战略管理。但是,从整体上看,在战略制定、战略执行、战略评估等方面,由于缺乏量化数据支持,商业银行决策层定性的主观判断较多,只有构建企业级的数据仓库平台方能解决这个问题。由此,数据仓库技术在我国商业银行战略管理领域得到了广泛的应用,     

商业银行流动性风险的因素分析

选用2003—2012年四大国有银行和六家股份制商业银行的年报以及各年《中国金融年鉴》的相关数据,运用面板数据模型从实证角度分析影响商业银行流动性的因素。研究结果表明:内部因素是影响商业银行流动性的关键因素。     

商业银行公司治理与信用风险:基于上市银行的实证研究

本文基于中国16家上市银行2008～2011年的数据,从股权集中度、董事会规模、董事独立性和监事会规模等方面反映银行的公司治理状况,并运用面板数据模型,实证分析商业银行公司治理与信用风险之间的关系。研究结果表明:商业银行股权集中度、商业银行董事会规模与信用风险显著正相关;商业银行董事独立性、商业银行监事会规模与信用风险显著负相关。     

商业银行股权结构差异会影响货币政策信贷渠道传导效率吗?——基于中国银行业数据的实证研究

本文基于我国31家商业银行2003—2014年的非平衡面板数据,利用动态面板数据模型,分别分析了以M2增长率、M1增长率和7天加权平均利率为货币政策代理变量下,商业银行股权结构差异对货币政策信贷渠道传导效率的影响.结果显示,我国商业银行股权集中度和国有股比例的提高会显著增强货币政策信贷渠道的传导效率,其中股权集中度的影响最强;外资持股比例的变动则没有显著影响;货币政策信贷渠道在五家大型商业银行的传导效率最强,其次是全国性股份制商业银行,地方性商业银行最弱.     

第三方支付对商业银行中间业务的影响及研究

随着科学技术的蓬勃发展,我国第三方支付发展态势迅猛,对商业银行中间业务等方面都产生了巨大影响。本文选取11家商业银行2013年至2019年7年间的中间业务收入及各类中间业务占比数据,结合相应的第三方移动支付交易规模和第三方互联网支付交易规模数据,构建面板数据模型进行回归分析。发现第三方支付对商业银行中间业务的整体发展有促进作用。根据结论对商业银行提出促进支付结算类业务的发展;加大中间业务的创新与拓展;加强与第三方支付机构的合作的发展建议。     

新一代商业银行报表和信息分析解决方案

友易软件的商业银行报表和信息分析系统包括了数据提取转换加载、建立业务指标、报表和查询制作、根据计划任务定时批量生成大量报表、数据和报表的分发、联机分析(OLAP)、基于Web的检索、查阅、服务器运行管理、安全管理等众多功能,是一个企业级的报表全面解决方案。     

利益相关者行为对商业银行业绩影响的实证分析

为了检验利益相关者控制行为对商业银行业绩影响,本文采用面板数据模型对我国商业银行利益相关者的控制行为对其业绩影响进行实证分析.从政府、管理层、股东、股东权益保障、债权人、存款人利益保障六个方面选取相应指标,采用我国12家商业银行的数据,分别进行变量分析和模型实证检验.实证分析结果显示,政府对我国商业银行的影响小;缺乏约束与监督的管理层行为会导致商业银行业绩下降;控股股东对商业银行业绩有着较大的正相关影响;股东权益保障有助于提升商业银行业绩;债权人对商业银行业绩影响不明显;存款人利益保障对商业银行业绩有一定的正影响,但较小.     

我国商业银行流动性风险影响因素研究

“新常态”经济背景下,商业银行面临着诸多内外部因素冲击,监管机构和银行内部加对强商业银行流动性风险管理.本文利用面板数据模型以流动性比例为度量指标对我国16家上市商业银行2006-2016年半年度财务数据和部分宏观经济数据从不同角度进行实证研究,实证结果显示,内部影响整体上因素对商业银行流动性风险的影响要相对大于外部影响因素,广义货币供应量对流动性风险的影响呈显著正相关,央行货币政策对大型及中小型商业银行流动性风险影响是不同的.     

我国商业银行贷款损失准备金管理的行为分析——基于前瞻性和后瞻性计提评估的视角

贷款损失准备可有效覆盖贷款损失,是影响商业银行资产计量和收益确认的重要因子,在防范和化解信用风险方面发挥着重要作用。本文选取13家商业银行2007-2011年的相关数据,通过建立面板数据模型进行实证分析,研究表明,现阶段我国商业银行贷款损失准备的计提不存在盈余管理、资本管理和信号释放动机,且是基于即期信息对计提作出判断,缺乏对未来信息进行前瞻性估计的逆周期管理思路。     

Teradata扩展财务管理解决方案的主题领域，增强分析能力

NCR Teradata数据仓库事业部近日宣布，将在其所有行业逻辑数据模型中扩展财务主题领域，以便为财务管理部门各项职务提供更为全面的企业级分析解决方案。除了总分类账外，新主题领域将让商业用户可访问明细分类账中更详细的数据，获得可作为行动依据的洞察力和决策支持，强化对业务和运营的控制能力。     

银行发展对企业技术创新的作用效果检验——基于省际面板数据的分析

商业银行是我国企业技术创新过程中获取外部资金的重要渠道。利用我国各省市2000～2009年的时间序列数据,通过面板数据模型检验了银行发展对企业技术创新的作用效果,结果表明:银行发展对企业技术创新具有显著的促进作用,但其作用效果受到市场化程度等非金融因素的限制。加快金融体制的市场化改革将会更好地发挥商业银行对企业技术创新的促进作用。     

大数据服务云2.0，实现新一代数据驱动、技术赋能

<正>"数字经济"时代,大数据技术作为新一轮科技革命和产业革命的核心驱动力之一,为商业银行带来了前所未有的机遇和挑战,并推动现代银行的经营、管理模式发生了翻天覆地的变化。面对这一趋势,工商银行以"开放、共享"为原则,于2016年启动大数据服务云体系建设,完成了企业级全量数据集中和通用服务沉淀,并在2019年实现了大数据技术平台的国产化转型。     

互联网金融对我国商业银行效率的影响研究

为研究互联网金融对商业银行具体领域所产生的影响,本文在测算出商业银行效率的基础上构建面板数据模型分析,结果表明,互联网金融对商业银行整体和国有商业银行的效率有正向影响;其对股份制商业银行的生产率和纯技术效率的影响为正,而对规模效率影响为负。     

数字化转型:PMO项目管理六大"误区"

随着大数据、云计算、区块链、人工智能等互联网新技术的广泛应用,科技赋能数字化转型已成大势所趋.加快金融科技系统升级换代,提高IT系统建设管理水平,打牢企业级系统开发"底座"根基,成为商业银行数字化转型的重要驱动与关键支撑.本文以恒丰银行与建信金科联合建设大型软件系统开发项目——恒心工程为例,归纳总结企业级IT系统建设项...     

基于面板数据的商业银行流动性风险研究

近年来随着互联网金融的高速发展,商业银行对于自身流动性风险的管理和控制能力的要求比以往更高。以16家上市的商业银行为例,自2009年至2018年每季度的相关数据,以流动性比例作为商业银行流动性风险的代表指标,从内部因素和外部因素两方面共选取9个变量作为度量指标,采用面板数据模型对商业银行流动性进行分析。结果显示M2增速与流动性比例关系不显著,资本充足率与流动性比例呈正相关,而通货膨胀则与流动性比例呈现负相关,基本与现阶段经济发展现状是相符的。     

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     

发掘企业级元数据管理体系建设亮点

工商银行企业级元数据管理体系的建立，填补了目前业界在元数据管理规范和标准方面的空白，从规划和控制的高度为今后金融行业数据的管理工作明确了指导思想。本刊记者围绕该项目建设历程及其实际应用等相关话题，采访了工商银行企业级元数据管理体系建设项目组，多视角展现该体系建设亮点。     

银行利差对非利息业务发展的影响研究——来自中国银行业的经验证据

本文运用我国92家商业银行2000～2015年的数据,通过多元回归模型研究商业银行实际利差对非利息业务发展的影响。研究发现:实际利差与非利息收入存在显著的负相关关系,而且这种关系具有同期性;实际利差越高,佣金手续费收入和投资收益越低;商业银行的规模越大,实际利差对非利息收入的影响越大,且对投资收益的影响尤为明显。研究结论具有稳健性。本文研究不仅有助于商业银行正确审视实际利差和非利息业务的关系,而且为商业银行业务转型及交叉补贴策略提供了参考。     

基于数据挖掘的商业银行对公信贷资产质量审计研究

根据商业银行信贷资产质量审计问题的特点,本文研究构建了商业银行信贷资产质量审计属性选择、决策树和支持向量机等数据挖掘算法体系。以A银行对公信贷实际数据为基础,运用定性的经济涵义和量化的属性选择算法,对其进行属性选择分析,并结合商业银行数据库中数据特点,完成数据预处理工作。对经过预处理后的数据集,进行关联规则和分类模式挖掘分析,通过在A商业银行的审计实践应用,识别出了一定金额影响该行资产质量的贷款记录,取得切实的审计成效。