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銀行與大數(shù)據(jù)的戰(zhàn)略思考概述(參考版)

2025-07-02 06:07本頁面
  

【正文】 42 / 42。目前,國內(nèi)各大銀行在這方面已經(jīng)有了比較好的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)和技術(shù)儲備,數(shù)據(jù)大集中已經(jīng)完成,建設(shè)數(shù)據(jù)分析中心的條件已基本成熟。第二個特點是“價值驅(qū)動”,它可以支持對客戶整個生命周期的價值管理,包括客戶獲取、客戶保留、客戶服務(wù)和客戶提升等。(七)建立專業(yè)的大數(shù)據(jù)分析中心不少國外先進銀行都建立了專門的大數(shù)據(jù)分析中心,是一個集管理理念、分析模型、方法論和技術(shù)工具為一體的分析平臺,通過收集銀行內(nèi)外部相關(guān)數(shù)據(jù)信息并進行深度挖掘,為業(yè)務(wù)經(jīng)營和風(fēng)險管理提供準確、及時、全面的商業(yè)智能支持。希望全行不同的業(yè)務(wù)條線、有條件的城市行,可能嘗試建立價值分析中心,培養(yǎng)一些數(shù)據(jù)挖掘?qū)<?,綜合各類數(shù)據(jù)進行分析、挖掘,那么經(jīng)營、管理決策就會有比較好的支撐,客戶細分、交叉營銷等精細化管理就能成為現(xiàn)實。對于經(jīng)營部門,像公司部、國際部、機構(gòu)部、房貸部、小企業(yè)部和信用卡中心等,真正利用數(shù)據(jù)挖掘把價值分析中心建立起來,那么客戶需求、產(chǎn)品創(chuàng)新就不再是難事,市場響應(yīng)和競爭能力不言而喻;風(fēng)險管理部門如果把價值分析中心建立起來了,政策制定、監(jiān)測分析、監(jiān)控預(yù)警等問題都能得到實際性的解決,風(fēng)險的精確打擊能力也會有較大的提升??赡墚斒氯嘶驒C構(gòu)總心存顧慮而不愿或缺乏動力去保留交易違約或損失的數(shù)據(jù),但對銀行來說,不能通過這些數(shù)據(jù)建模、來找到規(guī)律,下次可能還會犯重復(fù)性的錯誤,數(shù)據(jù)基礎(chǔ)至關(guān)重要!另外一方面是數(shù)據(jù)的挖掘使用,這將是支持全行戰(zhàn)略發(fā)展的一個重要支點。(六) 構(gòu)建和完善全行的數(shù)據(jù)基礎(chǔ),豐富數(shù)據(jù)挖掘功能當前銀行不是缺數(shù)據(jù),反而是存在海量的數(shù)據(jù),只不過是這些數(shù)據(jù)分散在不同系統(tǒng)、不同臺賬之中,或是數(shù)據(jù)質(zhì)量差,或是數(shù)據(jù)不標準,應(yīng)用難度較大?,F(xiàn)在我們講的小企業(yè)數(shù)據(jù)挖掘案例,是在本行客戶基礎(chǔ)之上做的案例分析,未來,我們要站在中國整個小企業(yè)數(shù)據(jù)之上開展數(shù)據(jù)挖掘和分析。同時,從長遠來看,我們需要進一步提煉價值,高度濃縮,用更多的數(shù)據(jù)建模,實現(xiàn)“價值催化、價值轉(zhuǎn)化、價值強化”。當然數(shù)據(jù)專家的成本可能比客戶經(jīng)理高,但是1個專家和10個客戶經(jīng)理比,還是少了很多。我問過投入是多少?他們說投入是不超過過去的1/3,有的說是1/5,甚至1/10。換句話說,也就是我們的大缸上漂著很多浮油,現(xiàn)在不需要運用很復(fù)雜的工具,而是找出重點,用簡單的方法都能做出效益。如跨國公司金融服務(wù)、高端個人客戶價值挖掘、國際業(yè)務(wù)產(chǎn)品開發(fā)、養(yǎng)老金融業(yè)務(wù)、結(jié)算與供應(yīng)鏈產(chǎn)品、業(yè)務(wù)單元與分支機構(gòu)考核與激勵、風(fēng)險識別與預(yù)警等。關(guān)于與數(shù)據(jù)有關(guān)的知識產(chǎn)權(quán)問題必須要澄清以下內(nèi)容:誰擁有這些數(shù)據(jù),與數(shù)據(jù)庫相關(guān)聯(lián)的權(quán)利是什么?如何界定“正當使用”數(shù)據(jù)?另外,還有和責(zé)任有關(guān)的問題:在不準確數(shù)據(jù)導(dǎo)致負面結(jié)果時,誰要承擔責(zé)任?如果我們從外部購買第三方的數(shù)據(jù),這些數(shù)據(jù)能夠合法使用嗎?像這些法律問題都需要搞清楚。同樣一幀數(shù)據(jù)可以同時被多人使用。三是關(guān)注大數(shù)據(jù)帶來的法律風(fēng)險,特別是數(shù)據(jù)信息與其他財產(chǎn)有著本質(zhì)區(qū)別。近來的一些例子也表明,數(shù)據(jù)泄露不僅會造成個人消費信息的外泄和機密法人信息的外泄,還會造成國家安全機密的泄露。二是高度重視數(shù)據(jù)安全。但是,消費者也會把數(shù)據(jù)分類視為最敏感的事情。隨著大數(shù)據(jù)價值越來越明顯,隱私的重要性,特別是對消費者而言,也越來越顯著。一是建立良好的數(shù)據(jù)政策。銀行數(shù)據(jù)必須按照統(tǒng)一的標準、統(tǒng)一的規(guī)范進行定義、采集,要遵循數(shù)據(jù)質(zhì)量要求,強化各部門、各分行的數(shù)據(jù)質(zhì)量責(zé)任,尤其是作為數(shù)據(jù)采集第一關(guān)口的基層行的責(zé)任。如果把數(shù)據(jù)認認真真的當成資產(chǎn)對待,數(shù)據(jù)質(zhì)量,就是需要面對的第一個問題。數(shù)據(jù)質(zhì)量主要包括數(shù)據(jù)的真實性、完整性、一致性。這就是典型的“數(shù)據(jù)割據(jù)”現(xiàn)象。但是這些數(shù)據(jù)因為各種各樣的原因在氣象局那里睡大覺。數(shù)據(jù)割據(jù)現(xiàn)象更多存在于國家各部門、各地方之間;大型企業(yè)內(nèi)部也會存在數(shù)據(jù)割據(jù)現(xiàn)象。數(shù)據(jù)割據(jù)、數(shù)據(jù)孤島和數(shù)據(jù)質(zhì)量,是典型的三大數(shù)據(jù)管控問題。有的銀行還基于渠道整合、客戶管理、產(chǎn)品服務(wù)與業(yè)務(wù)操作、管理決策、應(yīng)用環(huán)境五個層級,建立架構(gòu)合理、便捷高效、功能集成的數(shù)據(jù)平臺,為業(yè)務(wù)經(jīng)營和風(fēng)險管理(特別是風(fēng)險計量)打下良好的基礎(chǔ)。(三) 大數(shù)據(jù)應(yīng)用和數(shù)據(jù)挖掘工作開展需要強有力的數(shù)據(jù)管控,關(guān)鍵是提升數(shù)據(jù)質(zhì)量,加強數(shù)據(jù)集中管理數(shù)據(jù)質(zhì)量不高、管理基礎(chǔ)薄弱是長期以來國內(nèi)銀行面臨的共同問題。再比如說地震,你要準確把握地殼變化來預(yù)測地震,目前幾乎不可能,但是我們可以記錄地球磁場的數(shù)據(jù),觀察這些磁場的變化就能發(fā)現(xiàn),就能預(yù)測,甚至是農(nóng)民習(xí)慣觀察動物的表現(xiàn)也能預(yù)測,這就是大數(shù)據(jù)思路。如按照過去的辦法,我們要等財務(wù)報表,財務(wù)數(shù)據(jù)上反應(yīng)出來才能發(fā)現(xiàn)問題,這就晚了。我舉幾個例子。大數(shù)據(jù)并不神秘,理解清楚之后其實很簡單。這是銀行的長遠大計,要達到超高水平的大數(shù)據(jù)管理、大數(shù)據(jù)應(yīng)用、大數(shù)據(jù)理念設(shè)計,沒有一批高素質(zhì)的人才不行。高素質(zhì)的人才是實施大數(shù)據(jù)的關(guān)鍵,一方面我們要從自己內(nèi)部培養(yǎng),現(xiàn)有人員要加強學(xué)習(xí),可以到同業(yè)、到互聯(lián)網(wǎng)公司學(xué)習(xí),了解先進公司是如何進行大數(shù)據(jù)管理和分析的,可以選擇部分員工專門送出去培養(yǎng),成為專業(yè)的數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)管理人才,這對銀行長遠發(fā)展很重要。前面我們講到,數(shù)據(jù)是我們的重要資產(chǎn),如何用簡單的方法來使我們的重要資產(chǎn)發(fā)揮重大作用,就必須依賴于一批高水準的數(shù)據(jù)專家。我們看花旗銀行、匯豐銀行、美國銀行這些做的比較好的銀行,都組織了一支相當數(shù)量的數(shù)據(jù)分析專業(yè)人員,花旗銀行亞太地區(qū)就有300多人,這個隊伍對支持營銷和價值創(chuàng)造發(fā)揮了重大作用,前面已經(jīng)提到,亞太區(qū)有25%的收益來自數(shù)據(jù)挖掘工作。(二) 大數(shù)據(jù)工作的關(guān)鍵是人才的培養(yǎng)和平臺的搭建,重點是要打破大數(shù)據(jù)的神秘面紗銀行要轉(zhuǎn)型,真正意義上做到立足于市場的不敗之地,必須要有一批具備全球領(lǐng)先水平的數(shù)據(jù)專家。大數(shù)據(jù)管理理念,核心是要推進量化管理變革,需要管理者轉(zhuǎn)變思路,從“基于經(jīng)驗”的管理模式轉(zhuǎn)變?yōu)椤盎跀?shù)據(jù)”的管理模式。因此,現(xiàn)代銀行風(fēng)險管理的理念和方法又有了新的變化,已經(jīng)從被動地承擔風(fēng)險向積極主動的經(jīng)營風(fēng)險轉(zhuǎn)變,其核心要義不是“控”與“堵”,而是通過對數(shù)據(jù)信息的定量采集與分析,尋找發(fā)展的機會,平衡風(fēng)險與收益之間的關(guān)系,將積極的風(fēng)險經(jīng)營與嚴謹?shù)膬?nèi)部控制相結(jié)合?,F(xiàn)代銀行業(yè)發(fā)生了很大的變化,一方面,隨著信息網(wǎng)絡(luò)化、計算機技術(shù)發(fā)展、征信體系日益健全,銀行獲取內(nèi)外部信息的能力、掌握信息的廣度和深度、處理信息的技術(shù)和方法等方面都有質(zhì)的提升,原先困擾銀行的信息不對稱問題得到明顯緩解。從業(yè)務(wù)本質(zhì)上看,商業(yè)銀行是經(jīng)營風(fēng)險的企業(yè),這一理念已被廣泛接受。這方面國外先進銀行有很多成熟的經(jīng)驗可資借鑒,總結(jié)起來主要有以下幾個方面:(一) 樹立大數(shù)據(jù)管理理念。比方說有一些很有用的數(shù)據(jù),但是沒有標識,就像一堆圖書沒有編碼、沒有分類隨便丟在倉庫里,很難進行有效運用。二是技術(shù)水平較低,特別是數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)還比較落后。近年來,國內(nèi)銀行特別是大型銀行在數(shù)據(jù)管理方面有了很大進步,但是與國際先進銀行相比,對數(shù)據(jù)的挖掘利用還遠遠不夠,主要還是限于在低層次的錄入、查詢、統(tǒng)計等功能,信息資源優(yōu)勢還沒有發(fā)揮出來。這些信息是寶貴的資源,是“金山寶藏”,也是那些小銀行、新成立的銀行所不具備的資源。這是近期的一個策略,想透過大數(shù)據(jù)的運用推動銀行經(jīng)營模式的轉(zhuǎn)型,授信模式只是其中的一個方面。那我們?yōu)槭裁礇]有做好?“阿里小貸”的不良率不到1%,收益率卻高的很,依賴的就是大數(shù)據(jù)?,F(xiàn)代市場經(jīng)濟的發(fā)展,很多銀行在嘗試供應(yīng)鏈融資,但是風(fēng)險事件很多,一個優(yōu)質(zhì)的市場,為什么一直沒有優(yōu)質(zhì)的表現(xiàn)?究其根本,是因為我們總是將客戶授信的模式套在供應(yīng)鏈融資,但其實供應(yīng)鏈融資最適合的,是采取大數(shù)據(jù)的方法。大數(shù)據(jù)的分析方法能夠更好地推動項目融資的發(fā)展。除了對客戶授信需要轉(zhuǎn)型,項目授信也能完成轉(zhuǎn)型。這部分數(shù)據(jù),在市場上是被充分反映,充分記載的。過去的評級主要是依賴客戶的財務(wù)數(shù)據(jù)對客戶進行建模并評級,這時出現(xiàn)了另外一個問題,客戶的價值和風(fēng)險并不完全體現(xiàn)在財務(wù)報表上,這對于我們尋找有價值的客戶,預(yù)判客戶出現(xiàn)風(fēng)險的概率是沒有幫助的。在這個過程中,一直困惑銀行的,就是對授信額度的把握。比如授信,其實是考慮風(fēng)險和收益平衡的問題。另外,國內(nèi)大型銀行多數(shù)擁有龐大的機構(gòu)網(wǎng)絡(luò)和客戶群體,而且這些機構(gòu)、客戶在區(qū)域上分布廣泛,便于采集所需要的各種數(shù)據(jù),特別是需要抽樣采集數(shù)據(jù)時更加便利。信息科技的進步以及大數(shù)據(jù)時代來臨,要求銀行業(yè)重視對數(shù)據(jù)的挖掘運用。(八) 利用大數(shù)據(jù)編制相關(guān)經(jīng)濟和金融健康指數(shù)大型銀行多年積累的大量業(yè)務(wù)、客戶等各類數(shù)據(jù),為編制相關(guān)指數(shù)奠定了基礎(chǔ)。還有,征信中心不僅可以提供信用報告查詢,還可以提供其他綜合性產(chǎn)品,比如行業(yè)、區(qū)域金融生態(tài)分析報告、集團企業(yè)關(guān)聯(lián)信息查詢、對貸款逾期客戶進行預(yù)警提示、開發(fā)小微企業(yè)信用報告特色模板和小微企業(yè)信用評分等。征信中心擁有海量數(shù)據(jù),這些數(shù)據(jù)既真實,又有長度,挖掘和使用這些海量數(shù)據(jù)一定大有可為。一家銀行自身的數(shù)據(jù)雖然很多但遠遠不夠,對外部數(shù)據(jù)的需求非常迫切。要專門針對數(shù)據(jù)管理建立完善的體系,包括組織、制度、流程、系統(tǒng),這如同建立量化分析手段一樣,是業(yè)務(wù)變革的重要環(huán)節(jié)。為此,要特別重視客戶數(shù)據(jù)管理的規(guī)范、安全和效率,保證經(jīng)營數(shù)據(jù)儲存的及時、準確,做到對數(shù)據(jù)的產(chǎn)生、變化進行客觀、全面地記錄、跟蹤更新、分析評價。對數(shù)據(jù)的長度、標準化、準確性和真實性都有要求。大數(shù)據(jù)在幫助我們實現(xiàn)“內(nèi)控夢”方面會大有可為。我們采取了一系列的方式,希望能夠提前發(fā)現(xiàn),采取監(jiān)督制衡措施,但是在實踐過程中,效果打了折扣。但事實上,我們現(xiàn)在所有的銀行,尤其是中國的大型銀行,在內(nèi)控方面承擔的壓力要遠大于市場帶來的壓力。資本管理天然需要與數(shù)據(jù)結(jié)合在一起,尤其是要精確地測算一筆業(yè)務(wù)占用的資本數(shù)量、創(chuàng)造的價值以及對應(yīng)的資本收益情況,需要知道業(yè)務(wù)本身的風(fēng)險以及業(yè)務(wù)間的相關(guān)關(guān)系,以往我們采用一些精算模型,模型假設(shè)合理與否直接影響資本計量結(jié)果,大數(shù)據(jù)則為我們準確計量資本提供了可能,從而提高資本管理精細化水平。一方面資本不夠用,經(jīng)常要補充資本,另外一方面,資本浪費極其嚴重。這不僅有利于風(fēng)險管控,而且可以大大增進客戶忠誠度,挖掘客戶的潛在價值(如交叉銷售),提高客戶的綜合貢獻度。如果能夠依托現(xiàn)有數(shù)據(jù),借助數(shù)據(jù)挖掘技術(shù),研究開發(fā)響應(yīng)評分卡等工具,識別信用卡目標客戶群體并進行交叉銷售,那么將會大大提高營銷的針對性和風(fēng)險選擇的有效性,同時降低發(fā)卡成本,提高卡均收益。這方面我們與國際先進銀行的差距還比較大,但從另一個角度來看,也意味著有很大的潛力。從這個案例就可以看出數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在現(xiàn)代銀行經(jīng)營中的重要作用。這種營銷策略非常成功,ATamp。ATamp。舉個例子,上世紀90年代,美國電話電報公司(ATamp。再如,可以通過數(shù)據(jù)挖掘技術(shù),研發(fā)相關(guān)風(fēng)險識別模型,建立信貸客戶的生命周期管理機制,不僅有利于風(fēng)險管控,而且可以大大增進客戶忠誠度,挖掘客戶的潛在價值,提高客戶的綜合貢獻度。例如,目前國內(nèi)大型銀行的信用卡業(yè)務(wù)在行內(nèi)客戶中的滲透率普遍不高,如果依托現(xiàn)有數(shù)據(jù),借助數(shù)據(jù)挖掘技術(shù),研究開發(fā)響應(yīng)評分卡等工具,以此區(qū)分信用卡目標客戶群并針對風(fēng)險可控的群體進行交叉銷售,將會大大提高營銷的針對性和風(fēng)險選擇的有效性。在大數(shù)據(jù)的支持下,風(fēng)險管理工作不僅是量化和控制風(fēng)險,還是合理平衡風(fēng)險收益,挖掘客戶價值,實現(xiàn)更大的價值創(chuàng)造?,F(xiàn)在我們銀行家對自己面臨的風(fēng)險都清楚嗎?風(fēng)險在承受范圍之內(nèi)嗎?所有的風(fēng)險都是可控、可處理的嗎?我看還未必。銀行是經(jīng)營風(fēng)險的企業(yè),一個銀行家的“風(fēng)險夢”,包括清楚知道自己面臨的是什么風(fēng)險,是否能夠承擔風(fēng)險,安排好所有風(fēng)險在可控范圍之內(nèi),這依賴于對風(fēng)險的識別和測量,銀行業(yè)在這方面進行了大量技術(shù)方法上的探索,開發(fā)了各類風(fēng)險計量模型和測度工具,在銀行管理風(fēng)險中也起到了很好的作用。大數(shù)據(jù)正在改變風(fēng)險管理方法,大數(shù)據(jù)方法使提前預(yù)測客戶風(fēng)險事件成為可能。現(xiàn)代銀行各種風(fēng)險經(jīng)營和決策,都強調(diào)“數(shù)據(jù)說話”。從這個角度說,我們的盈利能力還有很大的提升空間。再比如國際業(yè)務(wù),中國現(xiàn)在是世界最大的貿(mào)易國家,國際貿(mào)易相關(guān)的貿(mào)易融資、國際清算以及相關(guān)的金融服務(wù),應(yīng)該也是全球最大的。比如信貸業(yè)務(wù),2013年,美國的國內(nèi)貸款余額是43萬億美元,;我國去年國內(nèi)貸
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