大数据技术在银行管理中的应用

2021-04-04秦天浩

信息记录材料 2021年2期

秦天浩

（太原学院财经系山西太原 030032）

1 引言

随着现代化科学技术和银行业的兴起，科技正在全面影响着银行业的格局。科技已经渗透到银行业的每一个角落，云计算、大数据、人工智能、区块链等技术的应用正在解决着银行服务领域的每一个难题。大数据技术作为一种现代信息数据处理技术，是高科技时代的产物，在银行业中的应用优势十分明显，可以为众多银行提供精准营销服务、转型服务、挖掘数据价值服务等等，可以有效降低各大银行在日常管理中出现失误与异常数据的几率[1]。在此背景下，本文就大数据技术在银行管理中的应用展开分析与探讨。

2 大数据时代背景

随着信息的快速流动和科学技术的发展，人们的生活和工作越来越方便。大数据是这个高科技快速发展时代的产物，目前，大数据已被广泛应用于各行各业，逐渐形成了大数据时代。

“大数据”是目前社会发展中的热门话题，具备处理速度快、数据类型复杂烦琐、价值密度低、数据体量规模庞大四个主要特征，在一定条件下，可以实现对大规模数据的存储、整合、处理和分析，总的来说，大数据即在烦琐、庞大规模、类型众多的数据库中，以最快速度最短时间提取出具有价值数据的能力。大数据技术作为一种重要的信息技术，对企业而言，不仅改变了传统商业运作模式，为市场发展提供了技术支撑，还可以预测市场变化，为企业带来经济与影响双收益[2]。同时，大数据技术也影响着消费者的消费行为，可以帮助企业为消费者提供更好的服务，优化和提高产品质量。

3 大数据技术在银行领域中应用的重要性

传统的银行管理控制体系中对大数据、云计算、互联网等新兴信息技术的应用，也缺乏对庞大规模数据的治理。随着经济全球化进程的推进，我国经济进入稳中求进时期，银行业等与社会经济、现金相关的行业经营规模日益增大，面临的失误与异常数据出现的几率也逐渐加大，许多行业领域都面临着难以解决的困难，大数据应运而生。在盛行大数据的时代，有相关数据显示，我国的大数据应用规模中互联网行业、电信行业、经济行业占据前三，由此可见，大数据技术在银行业中的重要性[3]。大数据技术具有优越的存储、预测、分析功能，应用于银行数据管理中，可以准确地对银行的交易数据进行分析，缓解交易数据中遇到的各类难题，促进银行业朝向科学可管控的方向发展。在集约经营模式下，企业之间相互依存，交叉风险越来越严重。现代企业管理、多元化和信息化的趋势越来越明显，各业务单元之间的互动关系也越来越复杂。

利用大数据技术整合互联网数据平台，建立信息共享平台，实现数据信息的实时共享，共同控制风险；从各个渠道获取与企业业务相关的数据信息，通过对数据进行整理、分析与预测，对企业的发展与经营状况进行预测与评估，实现银行数据信息与日常交易的信息化管理模式，保障各大银行的健康发展。

4 大数据技术在银行管理中的应用

大数据技术在银行领域中有着十分明显的应用优势，本文以大多银行面临的问题为例，分析大数据技术在银行管理中的具体应用。

4.1 建立数据管理平台

大数据技术在数据信息处理方面有着非常高的处理效率，可以对多种类型的数据进行统筹管理。利用大数据技术，可以将银行的历史数据与日常数据进行快速的整理与分类，帮助银行在数据分析方面可以进行有效的预测与判断，降低银行数据信息失误事件发生的几率，从而采取针对性的措施进行预防，提高银行操作的安全性。自2014年起，江苏银行就开发了集数据市场、监督管理市场、资产负债管理市场等多个内部数据市场为一体的数据信息共享管理平台。在大量数据的基础上，利用大数据技术的流计算引擎对银行的日常管理与交易数据信息进行高效的实时监测与管控[4]。

4.2 掌握客户实时动态

首先，利用大数据技术可以形成客户的征信视图，对客户信息进行整理与分析，将客户的账户信息、资金信息、交易信息进行集成化与系统化的管理，最大限度内保障客户的资金安全，实现结构化与信息化管理。其次，通过大数据技术与大数据平台，还可以对银行客户的个人交易量、贷款次数、还款日期等信息进行实时监管，预测客户的信贷评价等级与诚信系数，实现对银行客户的高效管理。

4.3 建立数据驱动系统

银行在数据驱动系统创建与管理方面需要大数据技术的支持，通过利用大数据技术，实现对原始数据库中数据信息的有效识别。由于银行业中面临的是大规模资金交易与管控，在大数据技术的支撑下，可以实现数据信息的全面分析，帮助银行对每一笔业务数据进行安全保障，方便银行对业务数据进行分析比较，降低银行在日常经营管理中出现失误的几率，为银行业务提高安全保障。