大数据背景下商业银行发展策略研究
商业银行数字化转型的优势及发展路径研究
营销界商业银行数字化转型的优势及发展路径研究张轶达（徽商银行股份有限公司）摘要：目前，全球已经进入数字化时代，各行各业都在探索数字化发展路径。
商业银行也不例外，不仅积极主动探索新的管理思路和发展路径，还结合数字化发展趋势，不断完善和优化数字化转型的制度体系。
数字化技术对商业银行传统业务的开展产生了深远影响，紧跟时代发展步伐，分析商业银行数字化转型的必要性具有重要的现实意义。
本文围绕商业银行实施数字化转型的相关问题，从商业银行数字化转型发展思路、商业银行数字化转型的优势、完善商业银行数字化运营体系、加强内部管理、优化业务流程、构建数字化风险控制体系等方面展开讨论，探索商业银行数字化转型的发展路径。
关键词：商业银行；数字化转型；发展路径对于商业银行来说，较强的运营管理能力是实现稳定发展目标的基础。
在新的经济形势下，商业银行需要营造安全稳定的内部环境以应对市场变化。
数字化时代已经来临，商业银行需要寻找新的创新发展路径，不断调整优化商业银行的发展战略，有效应对各类风险。
另外，商业银行也要立足于市场需求，顺应时代发展趋势，不断创新数字化转型的运营模式，优化内部流程，完善运营体系，持续提高自身的竞争力和风险应对能力。
商业银行数字化转型概述一、商业银行数字化转型发展思路要想实现商业银行的数字化转型，就要以大数据以及人工智能等相关技术为基础，构建具备数字化运营能力的管理体系。
利用大数据和人工智能等技术实现线上线下业务的有效融合，不仅可以提高商业银行业务流程的运转效率，还能提升客户体验，高效满足客户多元化的金融服务需求。
商业银行数字化转型需要重点关注以下几点：第一，银行网点是业务办理的基础平台，商业银行应将增强服务意识、转变服务观念、提高服务能力作为重要内容，不断完善服务体系，提高综合服务能力。
第二，做好风险管控工作。
高效的风险管理是商业银行健康发展的重要保障，完善风险管理体系，提高风险应对能力，有助于商业银行规避、分散、转嫁、控制和化解所面临的各种风险，从而减少商业银行的资产、资本损失，提高银行营利能力，维护银行的声誉。
商业银行的大数据分析与
商业银行的大数据分析与商业银行的大数据分析与决策随着信息技术的快速发展，大数据分析在商业银行的运营中扮演着越来越重要的角色。
商业银行拥有海量的交易数据和客户信息，通过对这些数据的深入挖掘和分析，可以为银行提供全面的洞察力和决策支持。
本文将探讨商业银行如何利用大数据分析来优化经营和决策。
一、大数据分析在商业银行中的应用领域1. 个人征信风险评估：商业银行通过对大数据的分析，可以更准确地评估个人征信风险。
通过分析客户的信用历史、还款能力等数据，银行可以根据个人征信评估结果来制定个性化的贷款利率和额度，从而降低风险和提高贷款收益。
2. 营销策略优化：通过对客户的行为数据进行分析，商业银行可以更好地理解客户的需求和偏好，并根据这些信息来制定更精准的营销策略。
例如，对客户的消费习惯进行分析，可以根据其购买行为来推荐相关产品，提高销售转化率。
3. 风险管理：商业银行通过对大数据进行分析，可以实时监测交易风险，并及时采取相应的应对措施。
通过对异常交易、欺诈行为等进行识别和分析，银行可以降低金融风险，保障资金安全。
二、商业银行的大数据分析平台建设商业银行在进行大数据分析之前，需要建设一个稳定、可靠的大数据分析平台。
该平台可以基于云计算、大数据存储和计算等技术来实现。
以下是商业银行构建大数据分析平台的关键步骤：1. 数据收集与清洗：商业银行需要收集、整理和清洗各类数据，包括交易数据、客户数据、市场数据等。
清洗后的数据才能确保质量和准确性，为后续分析提供可靠的基础。
2. 数据存储与管理：商业银行需要选择合适的数据存储系统，如分布式文件系统或关系数据库等，来存储和管理大量的数据。
这些系统需要具备高可靠性、高可扩展性和高性能等特点。
3. 数据分析与挖掘：商业银行可以通过各种数据分析技术，如机器学习、数据挖掘和统计分析等，来对大数据进行深度挖掘。
这些技术可以帮助银行发现隐藏在数据中的规律和模式，为决策提供支持。
4. 结果可视化与应用：商业银行需要将分析结果以可视化形式展示，如数据仪表盘、报表和图表等，方便管理层和决策者理解和运用。
商业银行的大数据应用及发展建议
商业银行的大数据应用及发展建议摘要：本文综合分析了大数据时代，商业银行信息化建设发展的情况、存在的问题及对未来商业银行在信息化建设提出现实可行的建议。
关键词：大数据时代；商业银行；数据应用；信息化发展引言现阶段，我国商业银行的发展面临着新的问题，变量主要来自社会的发展和信息技术的进步，一方面，先进技术代表的生产力进步给社会生活造成了巨大的冲击，尤其是大数据技术，创新了商业经营模式，拓宽了人类的行动空间。
在商业银行业，大数据技术的出现淡化了传统行业之间的界限，当前商业银行的金融生态朝着更加开放化的方向变革，并且，金融生态的发展速度前所未有地提升，得到了社会各界的普遍认同。
以大数据为代表的信息技术发展是金融创新的根本。
另一方面，商业银行的经营内容与外部政策环境之间存在着不可分割的关系，支付结算开放就是其中重要的一点。
目前，微信支付和支付宝支付等独立于商业银行之外的第三方支付公司纷纷与各个商业银行之间展开了合作，建立起支付结算的通道，以网络融资产品为代表的互联网金融产品层出不穷。
鉴于此，传统商业银行需要积极展开变革，革新经营管理理念、创新运营的业务。
只有充分利用以大数据为代表的信息技术，朝着信息化的方向发展，才能在当下的环境下提高商业银行的竞争能力。
1.信息化及大数据信息化并非独立进行，其是经济社会逐渐发展过程中的产物，并且信息化处于一种动态变化的过程中，信息化作为一种先进的生产力代表，正在主导着经济社会的发展演变，以大数据为代表的新技术正在加速这一进程。
被广泛认可的“大数据”概念，最早是2001年由高德纳咨询公司的分析师道格拉斯·兰尼提出。
2011年，麦肯锡在发布的研究报告中提到大数据时代已到来。
目前公认的大数据特征有以下四点。
（1）规模性。
大数据最为明显的一个特征就是量大，需要我们有强大的数据处理技术，对信息进行统计和分析。
随着信息化技术的高速发展，数据开始爆发性增长。
大数据中的数据不再以几个GB或几个TB为单位来衡量，而是以PB（1千个T）、EB（1百万个T）或ZB（10亿个T）为计量单位。
金融科技背景下的商业银行转型发展研究
金融科技背景下的商业银行转型发展研究随着金融科技的迅速发展，商业银行的传统业务模式和经营方式面临着挑战和变革。
商业银行必须加快转型步伐，跟上时代的步伐，全面战略升级，提高回报率和盈利能力。
本文将探讨商业银行转型发展的关键因素和策略，以期为商业银行提供有价值的启示。
一、商业银行转型的背景和重要性随着金融科技的发展，特别是互联网、大数据、人工智能等技术的广泛应用，金融行业的业务形式和竞争格局发生了深刻变革。
新的金融创新模式和业务模式层出不穷，互联网金融、移动支付、P2P网络借贷、数字货币等等成为疯狂话题，这些新型金融业务给商业银行的传统业务带来很大威胁，这是由于新型的金融产品和服务模式的出现使得商业银行的传统业务受到了强烈的冲击，而这些新型业务的主要特点是，从交易渠道、服务形式、用户规模和盈利模式等多个方面上都表现出了突出的优势。
因此，商业银行必须深入分析和研究金融科技的发展趋势，从而加快转型步伐，改变传统的经营模式，加强技术创新，提高核心竞争力，实现持续发展。
二、商业银行转型的关键因素商业银行转型的关键因素在于：加快业务模式创新、优化组织架构和流程、推进数字化和网络化建设以及加强风险管理和合规监管。
2.1 加快业务模式创新商业银行必须加速业务模式创新，特别是在数字化的趋势下，通过创新产品和服务，提供更加个性化、多样化的金融服务。
商业银行必须深入挖掘消费者需求，针对不同客户群体提供不同的产品和服务。
此外，商业银行还应加强对金融科技的研发，探索新型金融产品和服务，例如：房屋租赁、新型消费金融、区块链等等。
2.2 优化组织架构和流程商业银行必须从内部进行优化，整合资源，加强组织架构和流程的优化，以便更好地适应市场变化、提高工作效率、提高服务效果。
与此同时，商业银行还应加强人才培养，招募高水平人才，不断提升员工素质和技能，以便更好地适应新的工作流程和工作方式。
2.3 推进数字化和网络化建设商业银行必须推进自身的数字化和网络化建设，以便更好地满足客户需求、优化运营效率、提高风险管控能力和发展空间。
数字背景下商业银行数字化转型现状和经验
对商业银行数字化转型的建议
加强顶层设计
商业银行应该从战略层面出发，制 定数字化转型规划，明确转型目标 和实施路径。
构建敏捷组织
商业银行应该建立敏捷组织，快速 响应市场变化和客户需求，提高决 策效率。
强化技术支撑
商业银行应该加强技术研发和引进 ，提高自身技术实力，为数字化转 型提供强有力的技术支持。
重要性
数字化转型是商业银行适应金融科技快速发展、满足客户需求变化、提高竞 争力的必然选择。通过数字化转型，商业银行可以实现业务模式创新、提高 运营效率、降低风险、提升客户满意度等目标。
国内外商业银行数字化转型现状
国内现状
国内商业银行在数字化转型方面取得了一定进展，但仍面临诸多挑战。一些银行已经建立了数据中心、云计算 平台等基础设施，并积极推广移动支付、在线客服等数字化服务。然而，在数据治理、信息安全等方面仍存在 不足，同时还需要加强人才培养和科技创新。
对策
商业银行应该加强科技创新，提高自主研发能力；加强数据治理和信息安全保障 ；加强人才培养和引进；加强与金融科技公司的合作，共同推动数字化转型。
03
商业银行数字化转型经验
建立数字化转型战略
01
02
03
制定转型目标
明确数字化转型的目标， 如提高业务效率、提升客 户体验等。
制定转型计划
根据目标，制定详细的数 字化转型计划，包括转型 的时间表、资源投入、合 作伙伴等。
05
案例分析
中国建设银行数字化转型案例
背景介绍
中国建设银行作为国内领先的商业银行，面临着市场竞争加剧、 客户行为变化等挑战，因此进行数字化转型战略。
转型内容
建设银行通过大数据、云计算等技术手段，优化业务流程，提升 客户体验，加强风险管理。
大数据技术在商业银行的应用研究
大数据技术在商业银行的应用研究随着互联网、物联网、云计算、移动互联网等信息技术的迅猛发展，一个数据爆炸的时代已经到来。
有海量的数据，但如何从中获取有效信息并进行分析，成为众多企业共同面临的难题。
商业银行以其金融信息化的优势，成为大数据的重要应用领域之一。
本文将从商业银行大数据的特点、分类、应用案例及其优势等方面对商业银行大数据技术的应用进行研究。
一、商业银行大数据的特点商业银行的大数据具有以下特点：1. 海量性：商业银行每天处理的数据量是非常庞大的，顾客的各种交易行为、存款、贷款、信用卡账单、ATM等等，均产生大量数据，商业银行需要高效处理这些数据。
2. 多样性：商业银行数据来源的多样化，数据种类包括文本、图像、声音等多个类型的数据，并且各种数据间的相互关联性非常复杂。
3. 实时性：商业银行的数据处理需要及时性，及时反馈数据的变化，保证系统能够随时响应客户的需求。
4. 精准性：商业银行的数据中包含大量的客户信息，对这些信息的获取和分析能够帮助银行对客户做出更准确精准的判断。
1. 交易数据：包括各类交易信息，如贷款发放、信用卡、基金、理财等的交易历史信息和客户动态统计信息，这些数据都是银行内部重要的结算、资金流转、客户分析等关键信息。
2. 风险数据：商业银行的风险数据包括违约、欺诈、信用等方面的数据，这些数据对银行的风险控制和监控具有重要意义。
3. 客户数据：商业银行内的客户数据是一个非常重要的方面，包括追踪商业银行客户的身份信息、财务状况等经济和社会信息，以及客户历史交易等数据等。
4. 外部数据：商业银行的外部数据包括政府数据、媒体数据、社交网络数据、市场状况等诸多方面，它们具有关联性，可以被利用和分析来构建更加精细的商业模型。
三、商业银行大数据的应用案例商业银行大数据技术在银行业中得到了广泛的应用，以下列举几个案例：1. 以物联网和大数据为基础的风险管理系统应用：商业银行通过借助于物联网技术，能够对风险进行评估和处理。
大数据时代商业银行数据治理研究
大数据时代商业银行数据治理研究【摘要】本文主要探讨了大数据时代下商业银行数据治理的重要性和挑战。
在首先分析了大数据时代对商业银行数据治理带来的挑战，接着对商业银行数据治理的现状进行了深入分析，然后探讨了大数据技术在商业银行数据治理中的应用以及关键问题，并提出了建立科学合理的商业银行数据治理模式的建议。
在总结了本文的研究成果，并展望了未来研究方向。
本文旨在为商业银行在大数据时代下构建有效的数据治理模式提供理论支持和实践指导，以应对日益复杂的金融市场环境和数据管理挑战。
【关键词】大数据时代、商业银行、数据治理、研究、挑战、现状分析、技术应用、关键问题、数据治理模式、总结、展望、未来研究方向、结论。
1. 引言1.1 背景介绍在大数据时代，商业银行作为金融领域的重要组成部分，拥有海量的客户数据和交易信息。
这些数据不仅包含客户的个人信息，还涉及到各种交易记录、风险评估等关键信息。
随着信息技术的飞速发展和数据量的急剧增加，商业银行在数据治理方面面临着越来越多的挑战和压力。
在大数据时代，商业银行需要面对的挑战包括但不限于：数据质量问题、数据安全风险、数据隐私保护等方面的困扰。
商业银行还需要确保数据的准确性、完整性和实时性，以满足监管要求和客户需求。
在这样的背景下，进行商业银行数据治理研究显得尤为重要和迫切。
通过对商业银行数据治理的现状分析，了解大数据技术在其数据治理中的应用，研究商业银行数据治理的关键问题，并建立科学合理的数据治理模式，可以帮助商业银行更好地利用数据资源，提高数据管理和运营效率，降低数据治理风险，推动金融行业的可持续发展和创新。
1.2 研究意义商业银行作为金融服务的主要机构，在大数据时代面临着数据管理和治理的挑战。
商业银行拥有大量的客户数据、交易数据等敏感信息，如何有效地管理和保护这些数据，成为了当前亟需解决的问题。
研究商业银行数据治理的意义在于，可以帮助商业银行更好地利用大数据技术，提升数据处理的效率和准确性，提高风险控制能力，增强竞争力。
浅谈大数据时代商业银行管理会计发展
浅谈大数据时代商业银行管理会计发展【摘要】大数据时代的到来对商业银行管理会计提出了新的挑战和机遇。
本文从大数据对商业银行管理会计的影响、大数据分析在管理会计中的应用、面临的挑战、技术提升与发展以及改革和转型等方面进行探讨。
通过对大数据时代下商业银行管理会计展望和未来发展方向的分析，指出了管理会计需要逐步实现数字化、智能化和创新化的方向。
在管理会计发展中，商业银行需要不断适应新的时代需求，加强创新能力和技术应用，实现管理会计的现代化转型。
通过本文的讨论，可为商业银行管理会计在大数据时代下的发展提供一些建议和思路，促进管理会计在商业银行中的应用和升级。
【关键词】大数据时代、商业银行、管理会计、发展、影响、分析、应用、挑战、技术、提升、改革、转型、展望、未来发展方向、总结1. 引言1.1 大数据时代背景随着信息技术的飞速发展，大数据时代已经到来。
大数据是指规模巨大、种类繁多、处理速度快的数据集合，它在商业领域的应用已经成为一种趋势。
在金融行业中，商业银行作为重要的金融机构之一，面临着大数据时代带来的挑战和机遇。
大数据时代背景下，商业银行管理会计面临着新的需求和要求。
随着金融科技的快速发展，商业银行管理会计需要更加高效、精准地进行数据分析和决策支持。
传统的管理会计方法已经无法满足大数据时代的需求，因此商业银行需要对管理会计进行创新和改进。
大数据时代背景下，商业银行正面临着来自竞争对手和市场环境的压力。
只有通过更加深入地理解和利用大数据，商业银行才能在激烈的市场竞争中立于不败之地。
大数据时代对商业银行管理会计提出了更高的要求，促使商业银行进行管理会计的创新和发展。
1.2 商业银行管理会计的重要性商业银行管理会计是商业银行运营管理中至关重要的一项工作。
它通过对银行内部各项财务数据进行分析和管理，为银行管理层提供数据支持和决策依据，帮助银行实现规范运营、有效管理资金、降低成本、提高效益。
在商业银行日益激烈的市场竞争环境中，管理会计的重要性愈发凸显。
浅谈大数据时代背景下商业银行的发展
浅谈大数据时代背景下商业银行的发展随着信息技术的不断发展和社会经济的不断进步，大数据时代已经来临。
大数据时代以其庞大的数据量、多样的数据类型、高速的数据处理能力和复杂的数据分析方法，为商业银行的发展提供了前所未有的机遇和挑战。
在这个变革的时代，商业银行必须不断创新，适应大数据时代的潮流，以求在激烈的市场竞争中立于不败之地。
一、大数据时代的背景1.1 大数据时代的特征大数据时代的主要特征是数据量巨大、处理速度快、数据类型多样、数据价值高。
大数据时代的数据量达到了以往无法想象的规模，传统的数据处理技术已经无法满足大数据的要求，因此需要新的技术和方法来应对这一挑战。
大数据的处理速度也非常快，要求数据处理系统能够实时处理数据，及时反馈信息。
数据类型的多样化也是大数据时代的一个特征，包括结构化数据和非结构化数据。
大数据的多样性需要银行拥有更加灵活的数据分析方法来处理这些数据。
大数据时代数据的价值也非常高，它可以帮助商业银行更好地了解客户需求，提高风险控制能力，创新商业模式等。
1.2 大数据时代的意义大数据时代对商业银行的发展意义重大。
大数据时代为商业银行提供了更多的商机。
通过对大数据的分析，商业银行能够更好地了解客户需求，为客户提供个性化的金融产品和服务，增加业务量。
大数据时代也为商业银行提供了更好的风险控制能力。
通过分析大数据，商业银行能够更好地识别风险，降低不良贷款率，提高资产质量。
大数据时代还为商业银行提供了更大的创新空间。
通过大数据分析，商业银行可以开发出更多的金融产品，拓展新的业务领域，提高竞争力。
二、商业银行面临的挑战2.1 数据隐私与安全在大数据时代，商业银行面临着日益严峻的数据隐私与安全挑战。
随着大数据的广泛应用，个人信息的收集和使用变得更加便捷，但与此个人信息的泄露和滥用问题也随之而来。
商业银行必须在提高数据使用效率的加强个人信息的保护，保证客户数据的安全和隐私不被侵犯。
2.2 数据分析能力大数据时代要求商业银行具备更强的数据分析能力，以更好地挖掘数据的潜在价值。
大数据时代互联网金融冲击下商业银行发展的SWOT分析
DOI：10.16660/ki.1674-098X.2017.27.136大数据时代互联网金融冲击下商业银行发展的SWOT分析张泓（杭州银行 浙江杭州 310003）摘 要：近些年来，互联网金融的发展可谓是如火如荼，现已广泛渗入了人们日常生活的多个方面，其对于传统商业银行的存款吸收、资金支付与贷款融资等业务所造成的影响已初见端倪。
面对来势汹汹的互联网金融冲击，商业银行应该采取何种应对措施，现已成为相关行业从业者所必须重点思考的一个问题。
本文将基于对互联网金融概念的简要介绍，进一步就商业银行在面对互联网金融冲击时的优势、劣势、机遇、挑战展开具体分析，并最终提出了一些应对策略，旨在为商业银行的破旧立新提供新的思路与方法。
关键词：大数据时代 互联网金融 商业银行 SWOT中图分类号：F724.6 文献标识码：A 文章编号：1674-098X(2017)09(c)-0136-02随着近年来互联网产业的快速发展，其也被应用到了越来越多的社会领域当中，尤其是与金融行业的结合大放异彩，产生出了互联网金融这一新兴产物，多种形式的互联网金融服务已逐渐渗入了人们的日常生活之中。
但与此同时也应注意到，互联网金融的迅速崛起，对传统的商业影响的核心业务将会带来严重影响。
在本次研究中将利用SWOT分析法来对大数据时代互联网金融冲击下商业银行所面临的发展环境展开相关的研究工作。
1 互联网金融定义互联网金融（Inter net Fi nanc e，ITFIN）即为互联网技术与金融行业的融合，借助于大数据技术与云计算在开放式的网络平台上形成功能化金融业态与服务体系，具体就涵括了存在于网络平台基础之上的金融市场体系、金融组织体系、金融服务体系、金融产品体系及互联网金融监管体系等，是一种有别于传统金融的新型化金融模式。
2 商业银行发展的SWOT分析2.1 优势传统商业银行的优势主要体现在以下三个方面：(1)运营优势。
传统商业银行经营历史悠久，在客户资源与资金量上均有着十分显著的优势，且有国家公信力作为保障，更易获得用户信任。
大数据时代商业银行面临的挑战及对策
大数据时代商业银行面临的挑战及对策作者：朱文生来源：《中国金融电脑》 2015年第12期中国工商银行股份有限公司江苏省分行朱文生随着移动互联网、云计算、物联网和社交网络的广泛应用，人类经济社会活动正走向全面数字化。
数据已经成为一种新的经济资产类别。
银行业又一次面临新的机遇和挑战。
商业银行能否用好大数据，实现经营、管理和服务创新，决定了其未来的可持续发展能力。
本文针对大数据时代商业银行面临的挑战进行分析，探讨适合我国商业银行大数据应用实际的措施和办法。
一、大数据在金融行业的作用1. 推动商业银行战略转型在宏观经济结构调整和利率逐步市场化的大环境下，我国商业银行受金融脱媒的影响日趋明显，表现在存款流失、利差收窄、竞争加剧、业务定位亟待调整等方面。
商业银行转型发展的关键在于创新，经营模式要从“以产品为中心”向“以客户为中心”转型，营销模式要从“粗放营销”向“精准营销”转型，服务模式要从“标准化服务”向“个性化服务”转型。
商业银行要准确、实时掌握客户的真实需求，全面完整描述客户的真实面貌，通过广泛收集各渠道、各类型的数据，利用大数据技术整合各类信息、还原客户的真实面貌，并根据客户需求快速作出应对，实现“精准营销”和“个性化服务”。
2. 推进商业银行风险决策模式的创新银行业是经营风险的行业，风险管理是银行的生命线，风险管理的成败决定着银行的存亡。
目前，商业银行在进行信用风险决策时，主要依据客户的会计信息、前台客户经理的调查、客户征信记录、抵质押物担保情况等进行综合判断决策。
这种决策方式的弊端主要表现为：一是这种方式只适用于经营管理规范、会计信息真实可靠的企业；二是决策基本上取决于主观判断，缺乏足够的客观证据支持；三是决策所依据的主要是企业过往的静态信息，而非实时动态信息，时效性、相关性和可靠性不足，风险无法得到有效控制。
大数据技术可以有效解决上述问题。
通过多个渠道采集数据，可以帮助银行更加客观、全面、真实、准确、实时地掌握借款人信息，有效降低信息不对称带来的风险。
商业银行大数据的应用现状与发展研究
依据”转化 ，将在深入了解和把握 自身乃至市场状况的 的发放速度。
基础上 ，更加科学地评价经营业绩 、评估业务风险 、配
二是促进产 品创新 。商业银行通过大数据挖掘 、分
置全行资源 ，引导商业银行业务科学健康发展 。
析 、整合 ，实现客户洞察和ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ分 ，了解客户需求和偏好 ，
再次 ，商业银行的经营管理更加精细 。在大数据时 整合客 户经营及资金流动情况 ，综合预测客户潜在的市
重要影响”。商业银行对于大数据的规划与应用已经启程 ， 经过多年的发展，商业银行 自身拥有海量的客户数据 、交
一 大 数据 的特 点 、
易痕迹数据、经济发展信息数据，以及不良客户交易记录、
近几年来 ，大数据概念和技术经过探索和发展 ，在
客户流失预兆数据，在大数据应用方面具有得天独厚的优 理论界和实务界形成了很多成熟的理论 、方法和工具。
时代 ，人类社会面临的中心问题将从如何提高生产率转 抵押 、无担保 ，随借随还 、按 日计息”。通过大数据平台，
变为如何更好地利用信息来辅助决策。对于商业银行而 “微粒贷”瞄准 目标客群 ，为客 户提供更加安全 、快捷 、
言，大数据将使商业银行决策从 “经验依赖”向 “数据 便利的贷款服务 ，实现小额信贷最快 ４５秒 ，最慢 ９０秒
的结构化 、非结构化 的海量数据 ，为商业银行创造了深
２０１５年 ９月 ，针对互联 网消费群体 ，腾 讯旗下微众
化客户挖掘 、强化交叉销售 、加快产品创新 的广阔空间。 银行推出了首款产 品 “微粒贷”。 “微粒贷”是一种基
其次 ，商业银行 的决策判断能力更加精准。在信息 于大数据模型的互联网小额信用贷款产品，其特点是 “无
基于大数据下的商业银行金融业务创新研究
基于大数据下的商业银行金融业务创新研究随着大数据技术的不断发展和应用，商业银行金融业务的面貌也在发生着深刻的变化。
大数据技术的应用为商业银行提供了更多的机会和可能性，使得银行在金融业务创新方面有了更加丰富和多样的选择。
本文将从大数据技术在商业银行金融业务中的应用、金融创新的问题与挑战以及未来发展趋势等方面展开研究，探讨基于大数据下的商业银行金融业务创新的全貌。
一、大数据技术在商业银行金融业务中的应用1.1 大数据技术的重要性大数据技术是指利用各种先进的技术手段，从数据中挖掘出有用的信息，为企业决策提供支持。
在商业银行金融业务中，大数据技术的应用已经成为了提升竞争力的重要手段。
商业银行在日常运营中产生大量的数据，这些数据包含了客户的个人信息、消费行为、交易记录等重要信息，通过大数据技术的应用，银行可以对这些数据进行全面的分析和挖掘，从而更好地了解客户的需求和行为习惯，为产品设计、营销策略、风险管理等提供有力支持。
（1）风险管理：大数据技术可以帮助银行对客户信用状况、还款能力、交易风险等进行深度分析，从而更好地识别和管理风险。
（2）营销服务：通过大数据技术的应用，银行可以更好地了解客户的需求和偏好，精准推送个性化的金融产品和服务，提高客户满意度和留存率。
（3）产品创新：大数据技术可以帮助银行对市场进行精准分析，发现新的需求和机会，从而推出更加符合市场需求的金融产品和服务。
目前，已经有越来越多的商业银行开始将大数据技术运用到金融业务中，并取得了一定的成效。
以中国的银行业为例，借助大数据技术，银行可以实现对客户行为的深度洞察，精准推送产品和服务，提高了客户的满意度和忠诚度，同时也大大降低了风险管理的成本和准确度。
通过大数据技术的应用，银行可以更好地满足客户的个性化需求，提高了金融服务的质量和效率。
二、金融创新的问题与挑战2.1 数据安全与隐私保护随着大数据技术的应用，商业银行所面临的数据安全和隐私保护问题也变得日益严峻。
大数据在我国商业银行中的应用研究
大数据在我国商业银行中的应用研究随着信息技术的不断发展和普及，大数据技术的应用在各个领域中都得到了广泛的应用。
在银行金融领域，大数据技术的应用也逐渐成为了一个热门话题。
商业银行作为金融行业的重要组成部分，对于大数据技术的应用也具有重要的意义。
本文将深入探讨大数据在我国商业银行中的应用研究，分析其应用现状和发展趋势。
一、大数据技术在商业银行中的应用现状1. 风险管理商业银行面临着各种各样的风险，包括信用风险、市场风险、操作风险等。
大数据技术可以通过对海量数据的分析和挖掘，帮助银行更准确地识别和评估各种风险，提升风险管理的效率和水平。
2. 客户管理商业银行的核心业务之一就是客户管理，大数据技术可以帮助银行实现对客户信息的全面分析和挖掘，精准识别客户需求，提供个性化的金融服务，增强客户满意度。
3. 营销推广通过大数据技术，商业银行可以更好地了解客户的消费习惯和行为特征，实现精准营销，提高推广效果，实现精准营销。
4. 金融创新大数据技术可以帮助商业银行进行金融产品创新和业务模式创新，满足客户多样化的金融需求，并提升竞争力。
工商银行采用大数据技术构建了一套全面的风险管理系统，通过对大量的交易数据和客户数据进行分析挖掘，提高了风险管理的精准度和效率。
中国银行利用大数据技术，对客户的消费行为和偏好进行深入分析，实现个性化的金融服务，提升客户满意度和忠诚度。
建设银行依托大数据技术，通过对市场和客户数据的深入分析，推出了一系列创新金融产品和服务，提升了银行的市场竞争力。
1. 数据驱动决策大数据技术为商业银行提供了更多、更精准的数据支持，能够帮助银行实现数据驱动的决策，提升决策的科学性和准确性。
3. 降低成本大数据技术可以提高商业银行的运营效率，降低成本，增加盈利空间。
随着大数据技术的不断发展，数据安全问题日益突出，商业银行需要加强数据安全管理，保护客户隐私和机密数据。
2. 人工智能人工智能技术与大数据技术的结合将成为未来的发展趋势，人工智能可以帮助商业银行更好地实现对客户的智能化服务。
金融科技背景下的商业银行创新发展战略
金融科技背景下的商业银行创新发展战略随着金融科技的快速发展，商业银行正在面临着前所未有的挑战和机遇。
如何利用金融科技创新，变革传统的商业银行经营模式，提高竞争力，是商业银行发展的关键。
本文将探讨商业银行在金融科技背景下的创新发展战略。
1. 传统商业银行经营模式受到挑战。
随着移动互联网的普及，越来越多的人开始使用网上银行、手机银行等新型金融服务模式，这使得传统的线下服务模式受到冲击，转型成为线上服务模式已经成为必然趋势。
2. 金融科技的发展对商业银行的风险管理产生影响。
随着金融科技的不断发展，商业银行采用的传统风险管理模式面临着挑战。
新型金融产品、服务模式的出现，业务复杂性增加，对商业银行的风险管理能力提出了更高的要求。
3. 金融科技的发展对商业银行的盈利模式产生影响。
互联网金融的发展，引领了新型金融产业的崛起，对于传统商业银行的盈利模式形成了冲击。
传统的利差业务和信贷业务已经无法满足消费者诉求，因此商业银行需要通过金融科技的手段实现盈利的转型。
1. 加强金融科技基础设施建设。
商业银行需要加强各类金融科技基础设施建设，建立完善的业务流程和信息系统，提升风险管理和服务质量。
2. 提升服务创新能力。
商业银行需要通过互联网、大数据、人工智能等技术，开发出更具创新性的金融产品和服务。
例如利用区块链、人工智能等技术，开发出更加智能化的风险管理系统、智能客户服务机器人等智能服务产品，提升服务的智能化、自动化程度。
3. 推进跨界合作创新。
商业银行需要积极与其他行业合作，寻求跨界合作机会，开拓新的业务增长点。
比如与科技公司合作，利用科技公司的技术优势，提升商业银行的服务水平和用户体验。
4. 加强金融监管和风险管理。
随着金融科技的快速发展，商业银行需要加强金融监管和风险管理，确保业务安全和稳健。
同时，商业银行还需要加强用户隐私保护和信息安全管理，确保用户信任和忠诚度。
5. 推动组织变革和人才引进。
商业银行需要推动组织变革，改变原有的管理和组织结构。
商业银行数字化转型实践与策略
商业银行数字化转型实践与策略1. 引言1.1 概述商业银行数字化转型是指利用信息技术和数字化手段，对传统银行业务、流程以及管理方式进行全面升级和优化的过程。
随着信息技术的快速发展，数字化转型已成为商业银行提升竞争力、适应市场需求、实现可持续发展的关键战略之一。
本文旨在通过对商业银行数字化转型的实践与策略进行分析，探讨该领域的最新发展趋势，并提供相关建议。
1.2 文章结构本文主要分为五个部分进行论述。
首先，在引言部分介绍了商业银行数字化转型的背景和重要性，以及本文的目的。
接下来，在第二部分将详细探讨商业银行数字化转型所面临的挑战与机遇。
第三部分将介绍商业银行数字化转型的具体实践步骤，包括确定目标和规划战略、提升基础设施和数据能力以及优化组织架构和人才培养方面的内容。
第四部分将通过案例分析，分享招商银行、工商银行和建设银行的数字化转型实践和成功经验。
最后，在结论与展望部分总结了本文的主要观点和研究结果，并展望了商业银行数字化转型的未来发展趋势，提出了进一步研究的方向和建议。
1.3 目的本文旨在深入探讨商业银行数字化转型的实践与策略，从背景、重要性、挑战与机遇等方面进行分析，并借助真实案例，分享商业银行在数字化转型过程中的成功经验。
通过对相关内容的论述和讨论，期望提供有价值的参考和指导，帮助商业银行决策者更好地理解数字化转型对企业发展的重要意义，并制定有效的战略规划和实施方案。
同时，本文还将对未来商业银行数字化转型发展趋势进行预测，并提出进一步研究该领域所需关注的问题和建议。
通过这些内容，期望为推动商业银行数字化转型提供不同层面上的参考和指导。
2. 商业银行数字化转型实践与策略2.1 数字化转型的背景和动因商业银行数字化转型是指传统银行在信息技术快速发展的推动下，通过引入数字技术和改变商业模式，以实现更高效、便捷、创新的服务方式。
数字化转型的背景是当今社会信息化水平不断提升，互联网、大数据、人工智能等技术的迅猛发展使得用户对于金融服务的需求日益多样化和个性化。
商业银行的大数据分析与决策支持
商业银行的大数据分析与决策支持在当今信息技术高速发展的时代，大数据分析已经成为商业银行决策支持的重要手段。
商业银行作为金融机构，积累了大量的客户数据、交易数据、市场数据等各类数据，有效利用这些数据资源对银行经营和风险管理进行分析，可以为银行提供更准确、更智能的决策支持。
本文将深入探讨商业银行的大数据分析与决策支持，并介绍其应用实例和未来发展趋势。
一、大数据分析在商业银行的应用商业银行作为金融机构，其日常运营和风险管理都需要依赖大量的数据支持。
传统的数据处理方法已经不能满足商业银行的需求，而大数据分析技术的引入，则为银行提供了更加高效、精准的数据处理和决策支持。
1. 客户数据分析商业银行拥有众多客户，客户数据的分析是银行决策的重要基础。
通过对客户的个人信息、消费行为、信用评级等数据进行分析，银行可以更好地了解客户的需求和风险，进而制定相应的产品推荐策略和风险管理措施。
例如，通过对客户的消费习惯进行大数据分析，银行可以精准推送符合客户需求的优惠活动，提升客户满意度和忠诚度。
2. 交易数据分析商业银行每天都会处理大量的交易数据，这些数据蕴含着大量的商业价值。
通过对交易记录的分析，银行可以了解客户的消费行为、支付习惯等信息，为商业决策提供有力支持。
例如，银行可以通过对交易数据的实时分析，及时发现异常交易行为，对可能存在的欺诈行为进行预警和防范，保护客户的资金安全。
3. 市场数据分析商业银行需要不断了解和把握市场变化，才能制定相应的业务发展策略。
大数据分析可以帮助银行挖掘市场趋势、预测市场需求，优化产品和服务。
例如，银行可以通过对市场数据的分析，及时调整存贷款利率、推出适应市场需求的金融产品，提高市场竞争力。
二、商业银行的大数据决策支持实例1. 风险管理商业银行面临着众多的风险，包括信用风险、市场风险、操作风险等。
大数据分析可以帮助银行更好地管理和控制这些风险。
例如，通过对客户的信用状况、历史交易记录等数据进行分析，银行可以评估客户的信用风险，制定相应的借贷政策和风险控制措施。
大数据技术对商业银行的影响及应对策略
大数据技术对商业银行的影响及应对策略随着信息化发展的快速推进，大数据技术已变成了商业银行和各行业的关键技术之一。
大数据是指超大规模的、复杂的数据集合，这些数据由各种各样的数据来源产生，并且需要新型的技术工具才能管理、存储和分析。
商业银行正处于收集和使用大量数据以加强产品竞争力的时期，这使得大数据技术在银行业中越来越流行。
在这篇文章中，我们将探讨大数据技术对商业银行的影响及其应对策略。
一、大数据技术在商业银行的应用商业银行在日常经营中需要大量数据来进行风险管理、流动性管理、客户服务、市场营销等方面的决策。
现在，随着技术的崛起，这些数据变得更加复杂多样，包括社交媒体、位置信息、在线交易和移动设备等，这使得这些数据被归类和分析变得更加困难。
大数据技术能够处理这种大量、分散、异构的数据，帮助银行更好地理解市场和客户需求。
商业银行的数据分析主要涵盖运营、风险、客户和市场等各个领域。
通过对大数据技术的应用，商业银行能够更精准地识别业务的关键绩效指标、了解客户需求和行为习惯、发现市场机会和风险、改善客户体验等。
在客户服务方面，大数据技术可以帮助银行在提高个性化服务能力的同时，更好地了解客户，加深对客户需求的洞察。
大数据技术能够提供客户的在线信息、互动数据、反馈数据等，为银行设计更加个性化的服务方案，从而满足客户的不同需求。
在市场营销方面，银行可以通过大数据技术更好地了解客户的需求和偏好，针对性地进行市场营销，实现精准推销。
大数据分析能够更精准地判断推销策略的有效性和客户的反应，因此可以及时调整，避免浪费资源和时间。
在风险管理方面，商业银行需要从市场、用户、环境和组织等各个方面获取数据，利用大数据技术进行分类、分析、整合、对比，及时掌握市场风险。
通过可视化展示，银行可以更直观地把握情况，并及时实施控制措施，减少相应的风险。
二、大数据技术带来的挑战尽管大数据技术为商业银行提供了诸多优势，但同时也带来了一系列的挑战。
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大数据背景下商业银行发展策略研究作者：李福保来源：《科学与财富》2020年第07期摘要：随着经济迅猛发展，商业银行的发展也越来越完善。
金融的发展，对一个国家、一个地区的经济发展有着重要的影响。
随着我国金融环境与金融体制的改变，商业银行的市场竞争形势愈演愈烈，既存在着银行同业间的竞争，也面临着其他金融机构带来的挑战，例如支付宝、微信支付、蚂蚁金服以及各类网络借贷公司等新型金融服务平台的兴起，更加剧了金融市场份额的竞争压力。
商业银行想要维持自身的经营竞争实力，实现经营利润的稳定增长，就必须不断提高金融创新意识，打破传统经营模式，转变科技应用观念，借鉴国外银行的先进经验，打造多功能服务平台，从而抓住市场需求，抢夺市场份额，实现创收增益，提高商业银行的服务水平、管理水平以及市场综合竞争力。
关键词：大数据背景;商业银行;发展策略研究0引言大数据的应用有助于银行更好地识别客户需求，提高金融服务能力。
大数据时代的发展是一种时代的趋势。
目前商业银行主要靠单一的经营模式效率及低。
但通过新兴技术逐渐向金融领域渗透融合，不断释放地创新活力和应用潜能，这将为金融行业特别是为商业银行带来巨大的机遇。
1我国商业银行金融创新的现状2019年8月8日，国务院印发了《关于促进平台经济规范健康发展的指导意见》，该意见指出，鼓励银行业金融机构基于互联网和大数据等技术手段，创新发展适应平台经济相关企业融资需求的金融产品和服务，为平台经济发展提供支持。
可见，我国十分注重银行业的金融创新发展。
在金融服务和金融工具创新方面，我国商业银行比较重视小微企业、地方性金融创新以及整体服务水平的提升。
近几年，国内各大商业银行金融科技产品也层出不穷，推陈出新。
中国农业银行成功研发的“超级柜台”的出现，带来了新的运营服务模式，彻底改变了银行柜面业务的流程，不仅简化了办理流程，还节约了运营成本，同时缓解了银行办理业务排队的问题。
人脸识别、生物识别和语音识别等一系列人工智能技术陆陆续续在各大银行进行开发应用并试点运行，为客户提供更加人性化和便捷式的服务。
从某种程度上来看，虽然我国商业银行在创新发展的过程中获得了一定的成就，但是仍然存在着一系列亟待解决的问题。
2互联网金融发展对商业银行的影响2.1使商业银行可以挺进长尾市场，增加市场占有规模随着克里斯？安德森在美国市场上观察到这样一个统计规律性：在20%的热销商品中会有10%的商品独占鳌头，而这10%的热销商品会分化为2%的超级热销商品和8%的次热销商品。
50%的营业收入和33%的营业利润仅仅是由2%的超级热销商品产生的，25%的营业收入和33%的营业利润也只是由8%的次热销商品产生的。
而剩下的25%的营业收入和33%的营业利润却是由高达90%长尾商品的产生的。
从营业利润上看，经营超级热销商品和经营长尾商品一样。
对银行来说，长尾产品就指的是差异化、多样化程度较高的小微企业以及个人的存款、贷款以及理财产品，数量庞大的小微企业和低收入人群的特色金融需求汇聚起来，形成了互联网金融市场的长尾。
各种互联网理财产品的定制化服务，扩展了投资供给，同时刺激了居民的理财需求，满足了不同人对个性化和碎片化的理财服务需求。
通过对大数据的利用，商业银行可以设计更加符合客户多样性需求的产品，吸引存款扩大资产规模，发放贷款提高资金使用率，从而挺进长尾市场，增加市场占有度，扩大市场规模，增进营业利润。
2.2提高商业银行资金配置效率，使资金流向更为合理在传统的贷款模式下，只有具有良好信用条件并且拥有足够的抵押品的大企业，才能在商业银行贷款成功。
但是亟须资金支持的中小企业往往因为没有足够的抵押品、甚至在银行内部没有充足的信用记录，而且得不到银行的资金支持，只能通过民间借贷的方式，以高额的利率进行举债。
但是由于逆向选择问题，高额的利率往往吸引来的企业往往是从事于风险较高的投资项目，投资项目的破产率往往较高，这又会导致借款人采取高利率的方式进行放款。
一些具有优质投资项目的企业因为投资项目风险低收益低导致没有偿还高额利率债务的能力，从而使得企业无法跨国初期资金投入门槛，轻则导致企业运行受阻，严重的更会导致企业破产。
但是互联网金融时代的到来，是银行利用区块链、大数据、云计算等技术，采取全方位的大数据征信，对企业及个人进行信用分析，达到合理的放款，是资金配置的效率更加提高，资金的流向更为合理。
3大数据背景下商业银行发展策略3.1 5G提升现代商业银行金融服务过程的温度在商业银行系统内，服务过程是不容忽视的。
顾客会亲自参与到商业银行服务的过程中，服务过程设计得是否合理，服务环境是否令人愉快，服务效率是否高效快捷会影响其对商业银行服务质量的评价。
因此，商业银行近几年纷纷加大了对服务过程管理的投入。
在网络技术高速发展的时代，商业银行想让服务变得更有温度，必然离不开5G的支持。
中国银行的“5G智能+生活馆”网点验证了这一点。
在5G网络下，网点门口大电子屏幕可以实时推送天气信息、室外实时温度及气候预警，让即将进入网点和路过网点的顾客都能感受到来自中国银行的温暖。
当顾客在等候办理业务时，中国银行也为其提供了配套智能服务空间—“咖啡空间”，顾客可以通过刷脸的方式品尝拉花咖啡，这些配套设施提升了传统金融服务的温度，让顾客在“香味”和“时间”中体验幸福独特滋味的同时，增强其金融消费的意愿。
在中国银行“5G智能+生活馆”里，与5G技术结合紧密的还有VIP服务区，在5G网络下，顾客不用拿着卡或身份证去验证，而是通过面部识别技术快速自动识别身份，人脸识别正确后，玻璃门自动开启，原先的落地透明玻璃会自动变成半透明，在5G网络支持下，顾客可以与全球各地的金融专家进行视频交流，收获专业智能的财富管理服务。
这样的服务设计更具人性化色彩，为顾客打造出了一种无卡、无证的全自助智能服务，缩短了顾客的等待时长，提高了其用户体验。
与此同时，我认为半隐私的服务区设计是值得其他商业银行借鉴的，因为它恰到好处地保护了顾客的隐私，为其创造了相对独立的服务体验空間，能使顾客感到暖心，有助于提升其幸福感。
此外，5G网络搭建的数字平台往往能为客户提供跨越太平洋的投资交流体验，有助于顾客确定满足其个性化需求的、充满智慧的未来投资，使其在专业的服务中收获家庭财富。
顾客在享受跨时间、跨空间、跨场景的、定制化金融服务过程中，会感受到更多的温暖。
顾客往往习惯于根据服务过程中的每一个细节来评价服务质量，对服务形成一个整体的感知。
因此，商业银行格外关注服务过程的管理，彻底改变以“产品和银行为中心”的传统服务模式，坚持“以客户为中心”的服务理念，同时5G技术的投入，有助于帮助现代商业银行将服务系统中与顾客接触的每一个关键点迅速识别出来，从而推动金融服务过程的优化，让金融服务更有温度。
3.2建立完整机制控制安全风险由于人工智能在商业银行中的应用还不成熟，一是智能化技术在商业银行的应用仍处于探索阶段，银行在智能化过程中难免会存在一些系统漏洞，再加上与金融相关的信息很容易受到黑客的攻击，而安全漏洞的补修速度要慢于非法使用信息的速度，从而埋下了安全隐患。
二是数据在传送过程中可能存在缺失的风险。
所以商业银行应该建立完整的机制来控制安全风险，人工智能技术基于现有大数据系统，获取客户更多、更全面的信息，细分不同客户群体，有针对性的对客户需求进行判断，并组织专门的部门检测，建立相关的法律法规，从而构建坚固的安全风险墙。
3.3结合自身数据收集优势，深化大数据的利用商业银行要利用自身收集数据的优势，提高数据利用效率，对海量的、多类型的、快速流转的数据进行分析，归纳出客户的消费习惯，对客户的行为進行预测，挖掘出潜在的数据价值。
银行要学习P2P模式与众筹模式，实现自身产品的多样化、网络化，提高产品的实用性和可接受度。
并且不能囿于传统的抵押贷款模式，要大力开展大数据征信模式来提高借贷效率、增加银行营业利润。
例如，商业银行可以利用大数据征信系统，合理预测客户的偿贷能力，在无需抵押的情况下，快速地进行放贷，做到精细化管理。
还可以利用大数据分析客户的需求，做出差异化的银行理财产品，更新产品设计、进行业务开发、推动业务种类多样化，更好地满足客户需求，做到精准营销。
3.4强化案防意识，健全风险防范体系金融创新的发展，在一定程度上增加银行业务的复杂化与多样化，还会带来一些不确定性因素，比如出现业务创新速度较快，体系创新较慢的现象。
因此，金融创新发展的同时，需要建立健全风险防范体系，提高风险管理水平和防控意识。
按照国际标准，建立金融系统内部的安全网和金融风险的评估体系，严格执行金融法律法规的金融风险监管指标，定期监测考核商业银行资本充足率、逾期贷款率、资本效益率、市盈率等，通过指标的动态变化分析商业银行可能存在的风险因素，制定可行的应对措施，防止风险的发生和恶化。
以风险监管评级为抓手，完善公司治理结构。
各商业银行要设立并强化内部审计或者稽核部门的职责，定期独立开展审计工作，同时完善“三会一层”工作机制，建立一套与股权结构相适应、权责分明的组织体系，不断修改完善内控制度，以动态适应金融创新对风险控制的需要。
实行压力测试制度，尤其是针对创新推出的金融产品，都必须进行相应的压力测试。
通过分析宏观经济变量的变动可能对商业银行金融体系稳健性的影响，评估可能带来的风险和潜在的脆弱性，提前做好应急预案和措施。
构建风险预警系统，开发金融风险评测模型。
商业银行在加大金融创新的同时，应充分利用金融工程方法、统计分析方法和人工智能技术，开发适合自己机构的风险预警系统，对各经营监管指标动态化的变化情况能够灵敏反应、及时反馈，提高对金融风险的研判水平和识别能力。
4结语综合来讲，互联网金融时代的降临，各种互联网金融平台的兴起，在短期内对商业银行产生了一定的负面冲击。
但是从长期来看，它促使金融行业发生新的变革，使商业银行可以开展的金融服务更加得多样化，同时也为人们提供了更多的融资方式。
参考文献：[1]刘洪冰.克里斯？安德森的长尾理论[J].企业改革与管理，2008（4）.[2]文翼.互联网金融对经济发展的影响[J].现代营销（经营版），2019（2）.作者简介：李福保，男，汉族，就读于东南大学经济管理学院，研究方向：经济管理.。