大数据分析在商业银行中的应用研究

大数据分析在商业银行中的应用研究

随着数据科技的进步与商业领域的不断普及，商业银行作为服务经济的重要机构，也日益逐渐意识到数据分析的重要性。大数据作为当前最为火热的数据资源，其应用也得到越来越多商业银行的重视。本文将从商业银行大数据分析的概念、数据来源、业务需求以及分析思路等方面进行探讨。

一、概念

大数据分析是对大规模数据处理的技术与方法的应用。商业银行从各种业务系

统和渠道获取的海量数据包含着银行客户的大量行为信息，通过对这些数据进行收集、清洗、加工、转换、存储及分析，银行能更深入地了解客户，推出更精准的营销方案，降低风险，提升效益。牵扯到量大、速度快、多样化、精准性的特点，大数据分析为商业银行提供了更广阔的应用空间。

二、数据来源

在数字化时代，商业银行从客户身上获取的数据来源繁多，主要可以分为以下

几类：

1. 银行内部数据：包括核心业务系统记录的客户交易信息、账户信息、信用评

分等相关数据。

2. 外部数据：包括银行之外丰富的数据资源，如政府公共数据、社交媒体数据、市场数据、气象数据等等。

3. 新兴数据：大数据技术的日益普及，带来了许多新兴的数据类型，如位置信息、生物识别信息、视频与图像等。

4. 用户反馈数据：商业银行在金融产品推出前，会通过短信、邮件、微博、微

信等方式获取用户反馈数据。

以上数据来源收集后，需要进行数据清洗、融合、整合等预处理操作，方能对

数据进行大数据分析。

三、业务需求

商业银行在实际运用大数据分析技术时，需要解决以下几个业务难题：

1. 如何挑选出有商业价值的数据。

2. 需要建立一个高效、安全、稳定的数据存储体系，保证各类数据的快速、稳

定和高效存储。

3. 对数据进行处理、分析、挖掘出商业价值。包括但不限于预测客户需求、行

业趋势等。

4. 如何确保数据的精准性，尤其在涉及财务、客户等数据时需要保证数据的真

实性、准确性。

四、分析思路

商业银行进行大数据分析时，需要合理运用信息技术和统计学等分析方法、技

术手段，不断探索、挖掘和创新分析模型和算法，达到从庞杂数据中提炼价值、服务业务的效果。具体可从以下几个方面进行总结：

1. 数据挖掘：通过大数据分析手段，寻找客户尚未展示出来的隐藏的金融需求，展现手段与供需相结合。

2. 风险控制：商业银行可以依据客户行为模式、信贷记录等相关数据，挖掘客

户违约风险。

3. 营销推广：可利用大数据技术对客户行为特征进行挖掘、分类、评估，制定

更加精准的营销策略。

4. 产品升级：通过对银行客户使用行为的发现和分析，优化提升产品性能和服务质量。

5. 交叉销售：基于客户行为模型，商业银行可针对指定客户推送相应的新产品信息和营销活动。

综上，大数据分析是现代商业银行的一大利器。通过对大数据进行分析，不仅可以更好地满足客户的需求，在严格控制风险的同时，也可带来更高的效益。商业银行需要创新思路、勇担责任、加强数据分析人才的培训和引进，为金融行业的数字化转型注入新的活力和推动力。