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大数据技术在商业银行中的应用分析

2016-10-18丁源

电脑知识与技术 2016年21期
关键词:挖掘大数据技术商业银行

丁源

摘要:商业银行,是我国银行体系内的重要项目。商业银行发展的过程中,面临着很多技术上的压力,采取大数据技术的方法,改进商业银行的运行,完善商业银行的金融服务,通过大数据技术,规范的处理商业银行中的各项数据,促进商业银行的综合化发展。大数据技术,可以解决商业银行内的数据问题,构建商业银行的信息化体系,一方面体现大数据技术的优势,另一方面满足商业银行的发展需求。

关键词:大数据技术;商业银行;挖掘

中图分类号:TP391 文献标识码:A 文章编号:1009-3044(2016)21-0192-03

近几年,商业银行之间的竞争非常大,在商业银行发展的过程中,信息处理成为核心的环节。商业银行将大数据技术,引入到信息处理环节,通过大数据技术的运用,优化商业银行内的信息处理,缓解商业银行内庞大数据处理的压力,实现大数据技术在商业银行中的可持续发展。商业银行在未来的发展中,需要提高对大数据技术的重视度,提升信息数据的处理能力。目前,随着商业银行的网络化发展,再加上互联网金融的影响,在商业银行转型的过程中,全面落实大数据技术的运用,逐渐将大数据的思想,渗透到商业银行内。

1 大数据技术在商业银行中的运用

大数据技术在商业银行中的应用,是因为商业银行对大数据技术有一定的需求,所以大数据技术顺应了商业银行的发展,保证商业银行能够面临金融行业的各种挑战。

1.1 运用现状

互联网是日常生活的重要组成部分,我国网民的数量越来越多,利用互联网的便捷性,改变着生活方式。商业银行方面,对互联网有很大的需求,其在互联网环境下,为用户提供诸多便捷。随着大数据时代的到来,商业银行得到很大的改善,分析商业银行的现行状态,表现大数据时代在商业银行中的机遇。

首先商业银行的支付条件,互联网的作用下,第三方支付的发展非常迅速,增加了商业银行数据处理的难度,而且各项数据,都需要在足够安全的状态下完成[1]。商业银行的支付过程中,采取大数据技术,目的是提高商业银行的竞争力,特别是面对现在的支付宝等,对大数据技术的需求与日俱增,高效的处理商业银行的数据信息。商业银行内,包含所有客户的网络信息,大数据技术能够准确的处理各项网络信息,避免出现信息遗漏或者缺陷问题。

然后现代中小额贷款的发展,对商业银行造成很大的冲击性。中小额贷款下的P2P平台,能够为款项的运作提供简单的操作方式,缩短了贷款申请的周期,占有一定的市场位置。商业银行想要提高自身的操作效率,需要大力构建数据平台,不仅支持银行货款的流动项目,还要具备代收的条件[2]。大数据技术,恰好可以解决商业银行的运作需求,在后台提供信息管理功能,而且能够根据商业银行的状态,拓宽服务的领域,如:移动终端服务、手机支付服务等。

最后是商业银行在大数据技术的基础上,引入云计算、云存储的方式,监控客户在商业银行中的消费,把控好整个数据流通过程中的风险。云计算、云存储,在大数据技术的条件下,全面落实到实际服务内。大数据与云概念的结合,不仅提升了商业银行后台数据的存储能力,更是记忆了款项数据的流通,方便日后的调用,禁止出现数据误差。

1.2 运用表现

大数据技术在商业银行内的应用,构建了各种渠道,商业银行运行中,充分利用大数据技术,刺激金融业的发展。分析商业银行中,大数据技术的运用表现,如下:

1.2.1 电商渠道

商业银行,是金融行业的一项代表,其在数据存储方面,提出了长期的战略计划,深化大数据技术的运用,确保商业银行能够实现稳定、快速的增长。大数据技术,在商业银行方面,构建了电商渠道,专门应用大数据资源,引导商业银行的发展。大数据技术下的电商渠道,更为精细的管理商业银行,逐步以银行客户为中心,实行电商化的渠道作用[3]。我国商业银行群体,保护的客户比较多,对应的客户数据应以海量计算,而且数据本身是商业银行的主要,尤其是交易数据方面,传统的商业银行,不能获取客户的交易数据,第三方支付软件,是可以明确掌握交易数据的,其可根据客户的消费方向,制定发展计划,由此,商业银行利用大数据技术,拓展电商渠道,便于获取并存储商业银行用户的交易数据,掌握客户的消费模式,进而确保盈利。商业银行在大数据作用下,可以采取不同的方式,参与到现行的电商渠道内,打开商业银行内,非利息盈利的平台。例如:商业银行通过大数据技术,分析银行参与电商渠道后的交易数据,利用电商平台提供的交易数据,将商业银行的服务,运用到生活内,制定电商消费的渠道,精细化的预测客户群体,帮助商业银行的电商渠道,做出准确的电商服务计划。

1.2.2 体验平台

大数据技术,支持商业银行构建以客户为主的体验平台,稳定大数据在商业银行中的运用。商业银行处在互联网环境内,为大数据技术提供了运行基础。大数据技术不能单纯的收集商业银行内的数据,还要与金融行业的其他企业进行对比,便于更为全面的构建体验平台。大数据技术中,商业银行的数据越全面,越能体现出体验平台的应用,展示体验平台的立体效果。我国商业银行群体内,已经存在体验平台的案例,例如:民生银行的大数据基础平台,到2015年年底,已经实现了大数据服务。商业银行体验平台中,面临着大量的数据,大数据技术,需要仔细的分析并管理此类数据,更重要的是体验平台内,有秩序的处理非结构化的数据,如:客户语音、信息等,提高体验平台的数据处理能力,更好地为客户提供服务。商业银行借助大数据技术构建体验平台时,需要配合好软件和硬件,软件是指云计算等数据处理方法,商业银行也可以自行开发一套专门的数据计算系统,分析体验平台内的客户数据,硬件是指用于存储数据的服务器。商业银行中的交通银行,信用卡的服务平台,能够将大数据技术运用到位,智能化的分析客户的语言,预测客户的行为,进而提供服务。

1.2.3 小微信贷

贷款市场,是商业银行获利的一项途径,适度增加小微贷款,促使商业银行在运营中,可以找到新的增长点。小微信贷的运用,需要积极利用好大数据技术,实现银行的战略转型,进而提高小微信贷的市场占有率。结合大数据技术的应用,分析商业银行内小微信贷的发展。例如:平安银行,其属于股份制银行,采用供应链的金融概念,增加小微信贷的附加值,以平安银行为代表的股份制商业银行,其在金融市场内,属于高端领域,具有丰厚的资金,而且银行体系成熟,能够为用户提供高额度的贷款。目前,P2P平台,只涉及小额贷款,基本小于10万元,当大数据技术分析此类信贷现状时,能够发现商业银行的信贷机遇。

1.2.4 关系管理

大数据技术,运用在客户关系管理方面,为银行数据提供可靠的仓库。例如:大数据中的仓库技术,专门围绕大数据技术,管理商业银行中的各项数据,挖掘有价值、有潜力的信息,仓库技术,可以找出商业银行中的重点数据,挖掘内在的关联,明确银行数据之间的关系,多方面进行数据的分析,同时衡量客户在商业银行内的款项表曹县,进而完善商业银行的客户群体。仓库技术的运用,可以满足客户的个性化需求,首先仓库技术在商业银行的客户关系管理中,借助挖掘技术的方式,区分客户的群体,按照客户的行为,分析客户的群体,根据不同的客户群体,提供个性化的关系服务,如金融、货代等;然后在客户群体维度上,区分不同级别的客户群体,制定商业银行的营销策略,提升客户的服务水平,保障客户的满意度;最后仓库技术在大数据环境内,为商业银行的客观关系,构建预测模型,用于预测商业银行的客户流失情况,保证商业银行能够尽力挽留老客户,降低客户的流失率。

2 大数据技术对商业银行的影响

第一,大数据技术完善了商业银行内的数据关系,掌握商业银行的信息框架。大数据技术主要作用在商业银行信息构架的数据层,负责处理商业银行内的各类信息,以便为商业银行提供利益商机,创造经济值。

第二,大数据技术具有挖掘的作用,其可挖掘出商业银行内的信息,经过实际的案例分析与相关算法,同时借鉴以往的经验数据,一方面实现商业银行的稳定性,另一方面提高商业银行的数据效率,注重技术性的管理与控制,满足商业银行的数据需求。

第三,大数据技术促使商业银行具有可视化的效果,确保商业银行内的各项数据,均具备可视化的特点,所有数据的运行,都处于大数据技术的管控之下,促使商业银行的数据,趋向于简单化。

3 商业银行内大数据技术的运用建议

首先商业银行利用大数据技术,实行金融服务和社交网络的相互融合,构建全面化、多样化的客户信息,既要应用到传统的网络交易内,又要构建立体化的关系数据,采取微博、微信等方式,传播商业银行的各项信息,拓宽商业银行的服务渠道,彰显大数据技术的服务途径,而且大数据时代的作用,拉近了客户与银行的关系,客户利用最简单的微博或微信的方式,就能将个人的意见反馈给商业银行的服务平台,经过数据分析后传递到商业银行的管理后台,客服人员一方面解决客户的信息,另一方面完善商业银行的服务。

然后是商业银行与其他大数据金融产生竞争、合作的关系[4]。例如:阿里巴巴集团,其为互联网内较为成功的兼容案例,商业银行运用大数据时,了解阿里巴巴内金融行业的工作方式,商业银行在与阿里巴巴竞争的过程中,也要找出与其合作的机遇,典型的“善融商务”案例,2012年,建行与阿里巴巴合作,虽然合作时间短,但是却能表现出大数据技术的重要性,阿里巴巴因为具备丰富的数据资源,最终选择结束合作,所以商业银行更应该注重大数据技术,明确自身与金融市场的合作、竞争关系。

最后是树立大数据技术在商业银行中的核心地位,商业银行在大数据技术中,提出创新的理念。商业银行要在大数据技术的作用下,为客户提供创新化的服务。大数据技术,不能仅仅参与商业银行的数据服务,还要应用到风险控制上,经过大数据技术对商业银行数据的分析,评估商业银行中的风险,尤其是信用风险,杜绝发生信用诈骗、恶意透支等问题。

4 大数据技术在商业银行中的前景

商业银行运营中,积累了大量的信息,具备庞大的数据库,存储着各种各样的信息。商业银行面临着数据上的问题,其在未来发展中,需要通过大数据技术,挖掘海量信息中有价值的部分,促使此类信息能够转变为具有实际价值的信息,便于创造更大的利润。商业银行中的数据信息,都是随着商业银行的运营产生的,数据信息的规模会越来越大,表明大数据技术在商业银行中的应用前景,大数据技术要进行深度的挖掘,掌握各项数据规范。

大数据技术在商业银行中逐步走向成熟,其在未来应用中,要注意挖掘有价值的潜在数据信息,及时发现隐藏的信息,同时提高数据处理的速度,注重在零散的数据信息中,找出可用的商业信息,服务于商业银行[5]。针对商业银行对大数据技术的应用,提出未来的发展前景,如:(1)精准的营销服务,根据商业银行的运行,构建精准的营销服务关系,为每一个银行客户,提供到位的服务,服务期间需要对客户的营销需求做出规划,明确客户的营销意向;(2)管理精细化,主要应用在商业银行的传统业务中,大数据技术区分商业银行中的各项数据,为精细化管理提供可靠的条件,在此管理状态下,得出信息化的决策方式,辅助用户体验;(3)低成本管理,大数据技术的运用,促使商业银行进入低成本的运营状态,准确的记录好商业银行的数据流通,禁止出现数据错误,特别是银行贷款业务内,不能出现财务缺陷,以免影响银行的财务信息,实现低成本的管理过程。大数据技术在商业银行的发展中,积极引进各类信息化技术,成熟运用到商业银行内,进而为商业银行创造更大的经济利益。

5 结束语

大数据技术,可以用在商业银行数据处理的过程内,促使商业银行跟上信息化发展的速度,稳定商业银行的信息化发展,在商业银行群体内,树立竞争意识。商业银行在未来建设与发展中,全面落实大数据技术的运用,挖掘出商业银行内有价值的信息,确保商业银行具备一定的竞争力,以免增加商业银行的发展压力。商业银行运行中,还要将大数据技术,不断的引入到不同的信息处理领域,强化商业银行的发展,推行大数据技术的应用力度。

参考文献:

[1] 韩浩.大数据技术在商业银行中的运用探讨[D].苏州大学,2014.

[2] 路鑫.数据挖掘技术在商业银行体系中的应用[J].现代商业,2013,(31):90.

[3] 傅俊.数据挖掘技术及其在商业银行中的应用[J].软件导刊,2014,(13):118-121.

[4] 马宜青,屈松川.数据挖掘技术在商业银行中的应用[J].福建电脑,2009,(25):104+106.

[5] 李虹含.大数据技术在商业银行中的应用:场景、优势与对策[J].广西大学学报(哲学社会科学版),2016,(38):73-78.

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