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。     

逻辑回归模型在银行业金融机构风险用户检测中的应用研究

风险用户检测作为银行业金融机构的一项常规工作,在银行业金融机构反洗钱、规避经营风险等方面具有重要意义。文章创新性探索将机器学习中的逻辑回归模型应用于银行业金融机构风险用户判断及识别领域,以某商业银行脱敏用户数据为训练数据,对正常用户和风险用户进行二分类,通过下采样、交叉验证等方法,得出训练模型并验证。实验结果表明：风险用户检测精度达99.6%,召回率达77.9%,逻辑回归模型对银行业金融机构风险用户检测具有应用研究价值。     

数据仓库技术及其在银行业的应用

目前,国内各商业银行正面临着前所未有的激烈竞争。与此同时,随着中国加入WTO,金融自由化、国际化的速度也正在逐渐加快。在不久的将来,国内各商业银行除了彼此之间相互竞争以外,还将迎接来自许多世界级外资银行的挑战。在这种竞争压力下,利用先进的数据仓库技术建立集中的、包     

呼叫中心在银行业的应用

电子商务的蓬勃发展和全球经济一体化的趋势正以前所未有的广度和深度改变着传统银行竞争的基础。先进的通信手段和强大的信息接入能力大大减弱了地域、劳动力资本、规模等因素在经济发展中的作用，而难以模仿的客户服务质量正逐渐成为银行竞争成败的关键因素。随着网络经济的到来，银行必须着眼于客户关系并提供独具特色的个性化服务，才能在竞争中立于不败之地。呼叫中心融合了计算机领域和通信领域的最新技术，为银行建立客户关系提供了有效的手段，逐渐成为当今银行业竞争的有力武器。 　　在国外，呼叫中心的应用已有相当长的时间。有…     

银行业顺周期性的影响因素与反周期监管研究北大核心SSCI

银行业顺周期性会引起金融体系的不稳定,在金融危机后受到极大关注。顺周期性的原因主要在于银行贷款供求、盈利能力以及有效市场假说的偏离等,而影响因素则包括宏观经济政策、银行体系的监管以及会计标准等。有必要采取反周期监管政策来减轻顺周期性的负面作用,目标的明确和工具的应用需要具体的政策来实施,这些部分在巴塞尔协议Ⅲ的框架中有所体现,但仍需要将其他有效政策建议纳入使之完善,这将为中国银行业反周期监管的政策措施提供借鉴。     

呼叫中心在国内银行业的应用

我国商业银行在国内具有其它行业无可比拟的人才和科技优势，但在很大程度上这些优势并没有很好地转化为服务优势，创造出应有的效益。银行服务管理薄弱，无论是在外延上还是在内涵上都与国际一流银行的服务管理存在很大差距，这也是造成我国商业银行经营效益不佳的根源之一。为了在未来的竞     

客户关系管理系统在银行业的应用

随着国有商业银行从“以资金为中心”向“以客户为中心”的市场营销观转变,客户关系管理(CRM)为银行管理客户资源提供了有力的工具。本文在介绍客户关系管理理论内容的基础上,着重分析了我国银行业实施客户关系管理的必要性和可能性,以及实施的问题和策略。     

数据挖掘技术在银行业的应用

随着数据库技术的迅速发展以及数据库管理系统的广泛应用,人们积累的数据越来越多.激增的数据背后隐藏着许多重要信息,人们希望能够对其进行更高层次的分析,以便更好地利用这些数据.目前的数据库系统可以高效地实现数据的录入、查询、统计等功能,但无法发现数据中存在的关系和规则,无法根据现有的数据预测未来的发展趋势.缺乏挖掘数据背后隐藏的知识的手段,导致了"数据爆炸但知识贫乏"的现象.正是为了解决这种状况,近年来数据挖掘技术有了长足的发展和广泛的应用.     

数据挖掘及其在银行业的应用

数据挖掘技术是近年来在国外银行业得到广泛应用的一门新兴边缘信息技术。随着我国银行业信息技术应用的不断成熟，数据挖掘技术也必将极大地促进我国的金融电子化建设。本简要介绍了数据挖掘技术的概念、分析手段、核心技术、在银行的成功案例以及在我国的应用前景。     

基于机器学习的互联网金融机构信用风险识别

相比传统金融行业,由于网络空间的复杂性,互联网金融的信用风险往往更为显著,因此,预测信贷违约成为控制信用风险、保证相关金融业务或借贷平台正常运行的重要条件。本文基于互联网金融上市公司拍拍贷的大量真实交易数据,经过数据清洗和特征工程,对多种机器学习算法建立融合模型,提升了信用风险预测的准确性。同时,基于人工特征筛选和树模型信息增益的特性,发现用户网络行为特征相比个人信息特征在信用风险的识别中更为有效。最后,本文还针对互联网金融行业的信用风险提出了应对措施与建议。     

商业智能技术在银行业的应用

随着市场竞争的日趋激烈,越来越多的问题困扰着银行业的管理者和业务人员:如何细分市场?哪些客户是重点客户?如何管理客户的价值周期?服务渠道的效率和盈利能力怎样?信贷风险综合情况如何变化?……如何从浩瀚如海的数据中有效提取需要的信息,并形成决策,已经成为现代银行业发展     

管理会计在银行业的深入应用

随着中国加入 WTO,国内银行业原本日趋激烈的竞争态势越来越呈现白热化。长期以来国内银行业从对外经营到内部管理等方方面面已经形成的惯例,都     

浅议SOA及其在银行业的应用前景

一、SOA概述计算机软件技术上存在着CORBA组件模型JAVA组件模型、COM＋组件模型和．NET组件模型。前2种组件模型被IBM,BEA和Oraele等公司支持;而后2种组件模型属于Microsoft独有,两类组件模型之间相互割据,难于交互。为解决此类问题,业界很早就提出了异构组件交互的设想,这就是SOA出现的技术背景。     

保险在银行业风险管理中的应用分析

购买商业保险作为分散和转移风险的有效手段,是银行业管理风险的重要工具,银行对于经营过程中的某些特定风险,可通过投保银行综合保险、银行责任保险、现金保险和高管责任险等来分散和转移。这一风险管理工具在大多数发达国家的银行已被广泛运用,我国银行业随着经营环境和市场环境的改变也应予以重视。     

Java技术在银行业的应用

经过十年的发展，Java技术已成为世界上最具影响的开发平台之一．它从最初网络编程语言，发展成为一种网络计算中的主流技术，更进一步成为网络计算机平台，受到全世界各阶层人士的重视。     

虚拟专用网技术在银行业的应用

我国加入WTO后,金融业正在逐步和国际接轨,参与国际市场的竞争。为了开拓国际和国内市场,越来越多的银行特别是大型商业银行纷纷在全国乃至世界各地建立分支机构开展业务和金融活动。这种分支机构和营业网点的分散化趋势,导致其以前所固有的银行专用通信网络不能满足业务的发展需要。特别是网络银行、电子银行、移动银行     

未来数据仓库在银行业的应用

监管机构通过制度形式明确指出了未来我国银行监数据仓库建设的必要性．这一举措将进一步推动数据仓库在银行业的实施步伐．掀起银行业新一轮数据仓库建设的热潮,同时,也将深入影响未来我国银行业数据仓库的架构趋势,改变未来数据仓库在银行业的应用模式。     

论管理会计在银行业的应用

管理会计是一门新兴的学科，半个世纪以来在西方经济界得到丰富和发展。20世纪80年代初引入我国，就迅速为我国的广大会计理论和实际工作者接受和推广运用，并且在现代化企业管理中发挥着越来越大的作用。所以，将管理会计的理论和方法运用到银行业的管理中来，以完善银行业会计管理体系是一个亟待研究的课题。