基于大数据视角的商业银行零售业务转型研究

随着大数据技术的发展,拥有海量数据和大数据处理技术的互联网金融企业正在形成对商业银行传统零售业务的挑战,零售业务转型已成为商业银行当前的核心任务之一。本文首先在大数据视角下对互联网金融的兴起以及商业银行零售业务所受到的影响进行了分析;其次,在大数据视角下分析了商业银行零售业务的转型现状;最后,针对大数据时代商业银行零售业务转型提出了建议和措施。     

数据集中后的安全性分析及措施

数据集中在提高人民银行集约化管理水平、降低运行风险的同时，对计算机信息系统的可靠性和安全性也提出了更高的要求。面对数据集中后出现的风险集中、内控滞后、同步性差等问题，提出在数据集中后，要把风险防范侧重点放在业务处理大集中、数据系统管理大集中、网络管控大集中三个层面。     

大数据征信业务特征探析

随着信息技术的快速发展,大数据征信业务应运而生.大数据本身独有的特性,决定了大数据征信业务在征信活动的各个环节上特征鲜明,特别是在信息采集、处理、应用三个方面.信息采集方面的特征表现为:内容丰富、格式不受限制、数量异常庞大、方式主动灵活和渠道广泛多样;信息处理方面的特征表现为:存储智能化、处理快速化、加工个性化和挖掘深度化;信息应用方面的特征表现为:主体多元化、领域广泛化和方式便捷化.     

1996年计算机网络发展趋势

一、公用数据通信网公用数据传送业务提供电路交换数据传送、分组交换数据传送以及租用电路数据传送。对这三类业务,通信部门当前分别建立了三个数据网来支持,即公用电路交换数据网(CSPDN)、公用分组交换数据网(PSPDN)和数字数据,(DDN)。CSPDN 主要适用于业务量大、实时性要求高的数据传送场合;PSPDN 主要适用     

科学评估银行计算机系统风险

以现代计算机技术和网络通信技术为代表的信息技术在银行业的广泛应用与发展,把我国银行电子化推进到数据大集中的发展时期。这个时期的银行计算机系统有三个显著特征：一是数据中心化。各家银行,特别是国有商业银行都不断把分散在各分支机构的业务集中到核心部分的数据中心处理;一些银行已实现全国数据大集中。     

大数据赋能重载货车保险业务高质量发展

<正>引言近年来，大数据的发展逐渐受到社会各界广泛关注。中国共产党第十八届五中全会提出要实施国家大数据战略，标志着大数据发展上升为国家战略。党的十九大明确提出，要推动互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合。2021年12月29日，中国保险行业协会发布的《保险科技“十四五”发展规划》提出要推动大数据技术在保险业务全价值链的深度应用，进而带动业务模式的持续创新。作为在建设现代化经济体系中具有重要战略意义的新兴力量，大数据领域的创新突破及其广泛应用至关重要。加快推进大数据与实体经济深度融合，将为经济发展质量变革、效率变革、     

互联网金融时代商业银行大数据战略思考

农业银行“科技先行”战略符合互联网金融和大数据发展需要。“科技先行”需要银行具有更加前瞻性的技术研究和应用的观念以及战略思维,银行科技部门职能范围和工作内容也要随之主动前移。即：战略要前移,形成与全行发展战略相匹配的IT战略;规划要前移,实现业务和技术深度融合,展开具有前瞻性、实用性和稳定性的IT专项规划;标准要前移,大力推进企业级流程和数据标准建设,彻底解决重复创新、低效创新问题;需求要前移,确保业务需求先进性和时效性;服务要前移,推动科技服务由单纯的技术实施向IT全流程服务转变。     

新时期机构业务服务实体经济的路径思考

机构业务是商业银行传统银行业务的基石,是商业银行服务实体经济、贡献金融智慧的重要领域。新时期机构业务服务实体经济要创新服务模式,积极贡献新思路、新方案、新智慧:一是主动服务,强化总分直营直销,构建新时期立体式服务新模式;二是融智服务,贡献金融智慧,解决新时期机构客户的新痛点、新难题;三是立体服务,绘制客户生态图谱,深化圈链池新型营销模式变革,加快新时期营销体系建设;四是科技服务,加快云计算、大数据、区块链、人工智能与金融科技服务的整合,强化科技赋能,为新时期机构业务打造新引擎。     

论财务人员合同评定风险及管理

按照国家税制改革的要求,"业务控税、合同控税、发票控税"成为必然,加之现行的税收监管是建立"一个平台、两级处理、三个覆盖、四个系统"全方位大数据税务识别系统"金税三期"和国地税合并意味着无缝对接的税收强监管时代来临.在财税变革的大时代背景下,财务人员要快速适应新的制度环境,及时了解最新财税政策,从业务合同源头上把控财税...     

对贫困地区农村信用社增盈后劲问题的几点思考

<正> 一、要做大做强做优存贷款业务,为后续增盈提供有效资源。首先,针对自身业务规模较小,依据县域农村经济发展速度,要认真制订三至五年存贷款业务发展规划方案,明确具体发展目标要求;其次,认真组织实施方案。要积极抓组织存款规模的扩大,不断壮大贷款投放资金来源。     

我国商业银行发展投资银行业务现状及建议

本文从最新数据分析我国商业银行发展情况。首先从利润收入分析,商业利润的两大来源:一是利息收入二是中间业务收入。用数据和开展业务说明未来商业银行的利润增长点。投资银行首当其冲成为各个银行新一轮竞争业务。其次分析现有银行业务发展的特点和存在的问题。最后提出要大力健康发展投行业务,使其成为商业银行有竞争力,有品牌效应的业务的建议。     

我国商业银行发展投资银行业务现状及建议

本文从最新数据分析我国商业银行发展情况。首先从利润收入分析,商业利润的两大来源:一是利息收入二是中间业务收入。用数据和开展业务说明未来商业银行的利润增长点。投资银行首当其冲成为各个银行新一轮竞争业务。其次分析现有银行业务发展的特点和存在的问题。最后提出要大力健康发展投行业务,使其成为商业银行有竞争力,有品牌效应的业务的建议。     

后数据大集中系统参数管理的风险防范

数据大集中既提高了银行的核心竞争力,又为银行应对越来越激烈的市场竞争提供了广阔的技术平台;同时也为银行的业务流程再造及管理制度改革提供了有力的技术支持。目前,大部分商业银行的核心业务数据已全部集中,后台运行已成为商业银行各项业务发展的基础。数据大集中的好处是显而易见的,其发挥的效益也逐步显露。数据的集中带动了业务创新、管理创新,但数据大集中的方式也不是无懈可击的,随之而来的是风险的大集中,如果不处理好数据大集中后的一系列风险问题,将无法达到预期的目标,并有可能产生严重的后果。因此,研究数据大集中之后后台运行的风险及其变化特征和防范对策,不仅至关重要,而且甚为迫切。     

建设“大同城小异地”灾备模式

光大银行早在2000年就完成了全行业务系统的大集中。实现了应用和数据的集中部署和管理，在促进业务快速发展的同时，也带来了运行风险的集中。对系统稳定运行提出了更高的目标要求。围绕这个目标，我行确立了4项原则：一是业务与科技结合，二是技术与管理并重，三是数据为本、分级保护，四是统筹规划、     

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。     

关于发展零售银行业务的几点思考

加快发展零售银行业务已经成为我国商业银行业的共识近几年,为在激烈的竞争中生存和发展,国内商业银行纷纷提出了加快发展零售银行业务的战略构想。其所以要“加快”发展,有三个原因:一是提升发展速度,达到规模经济要求;二是从成本管理角度,对现有产品进行整合;三是通过发展零售业务,形成与公司业务互动、共同发展的格局,全面提升综合竞争能力。加快发展零售银行业务符合国内外银行业发展大趋势。目前,国际上大多数综合性商业银行的利润来源已经由以公司业务为主转向公司业务和零售业务并重。据统计,国际性大银行的资产业务中个人贷款占比一…     

简析金融创新的动力和机遇

在21世纪的前几年里，中国银行业最重要的IT事件，无疑是数据大集中。工商银行在2003年完成了全国业务数据和核心业务系统向北京、上海两大数据中心的集中，自主研发的第三代业务系统——全功能银行系统（NOVA）也正式投产；2004年，完成两大数据中心整合，建成具有世界先进水平的灾难备份恢复中心，并于2005年完成第一次全行范围内业务级灾难恢复应急演练。工商银行在这几年来中实现了从应用系统的统一到数据的集中，不但促进了业务的发展，而且将其信息化建设推向一个新高度，成为我国银行业技术发展的先行者和参照系。     

建设银行柜面业务风险防范浅析

<正>随着建设银行前后台业务分离项目的纵深推进,商业银行逐步建立起数据高度集中的运营架构,大量标准化、风险性、批量化业务集中上移到总行和一级分行层面处理,柜面业务的内容和形式发生了较大变化,"大数据"模式逐步形成,为顺应这一趋势,探讨新形势下的柜面案防机制很有必要。一、大集中模式下柜面业务的变化伴随着核心业务系统上线、前后台业务分离、总行区域性后台业务处理中心建立、柜面业务深度分离等一系列举措的推进,建行     

金融业IT风险管理与防范

为了满足业务的进一步发展,提高行业竞争力,近几年,我国各大银行纷纷从原有的数据分布式处理模式,逐渐转向了数据大集中处理模式。随着这一进程的不断推进,数据集中为各金融机构带来的收益是巨大的,其优势不言而喻。但是由于数据高度集中,由此引发的各种风险也不断地凸显出来。近年来这些风险已在各银行的业务实践中不断的得到了验证。令人担忧的是,当重大故障来临时,当事银行有时近乎束手无策。这样,轻者降低了业务的服务水平、阻碍了业务的正常发展;严重的则导致了大范围、长时间的停业,使银行面临着更大的信用危机和社会影响。     

加强生产运行管理提高分行IT服务质量

目前，交通银行的整体科技工作包括总行、一级分行（省直分行）、二级分行（省辖行）等多个层次。在数据大集中实施前，各级分行都配置了业务应用主机存储核心业务数据，业务处理主要在分行。分行信息技术部门同时承担着运行维护、系统开发、计算机安全、网络和设备管理等职能。各地管理不统一、技术不规范，存在着应用系统版本差异性大、重复开发严重、信息资源浪费等问题，对分行业务的安全经营构成了较大威胁。随着交通银行数据大集中工程一期的顺利完成、二期的逐步推广上线，这种情况将发生很大变化。一是核心主机物理集中，总行配备大型主机，集中负责后台业务处理，省直分行配置小型机作为综合前置；二是数据集中，全行的核心数据集中在总行；三是应用的集成与业务处理的集中，对公综合业务与对私零售业务集成为核心账务系统。后台核心业务系统在总行大机中运行，同时国际结算、信贷管理、个人信贷、外汇宝等外围系统采用B／S结构将账务处理和事务处理集成在总行端的服务器中运行。