大數據的銀行業務模式創新范文

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一、經營管理生態化

當下互聯網企業均在打造自己的生態平臺，從自己擅長的網絡購物出發，面向供應鏈的上下游和其中的金融支付、結算進行全面地滲透和拓展，打造屬于自己的閉環系統。互聯網企業攜手打造生態系統的同時，非常注重交易及結算數據的采集、保存和綜合利用，這些數據日積月累就成為大數據，而大數據成為互聯網金融生態系統的重要支撐。因此，在大數據時代，商業銀行要敏銳地洞察金融服務形式的變化，通過整合上下游資源，加強與互聯網企業和客戶的深度合作，打通全流程的業務鏈條，注重構建具有特色的金融生態圈，不斷獲取、積累大量的生態圈客戶數據，對其數據進行充分利用，以金融服務為核心，以網絡信貸、供應鏈金融要素市場為切入點，建立全流程的電子商務解決方案，為個人提供全面、綜合的財務管理服務。

二、金融服務個性化

互聯網企業利用大數據的優勢，分析個人的消費行為和習慣，定制個性化、特色化的金融產品。在大數據時代，標準化金融服務只是基礎，個性化、特色化的服務才是互聯網金融企業和銀行打造核心競爭力和搶戰制勝高地的關鍵。面對互聯網金融企業的挑戰，銀行必須研究和提高全面的、個性化的金融服務，為客戶打造量身定制的金融服務解決方案，為客戶提供個性化的金融服務，讓客戶隨時隨地感受到貼心的服務。商業銀行要加強與互聯網企業的合作，利用互聯網企業的數據掌握客戶的分布、興趣和愛好，洞察客戶的行為特征，實現精準的營銷服務和金融產品的推送。

三、決策支持數據化

對數據的綜合利用是商業銀行打造核心競爭力的關鍵。商業銀行不斷積累了大量的業務交易數據，而且還可以和互聯網企業合作，獲取社交網絡數據。社交網絡數據蘊含了豐富的個體交易、關聯特性和消費偏好等方面的數據，商業銀行可在這些數據的基礎上進行整合、轉換、分析和挖掘，充分發現數據中蘊藏的價值信息，增加風險控制的預測性、前瞻性和系統性，提升銀行業務管理水平。

通過對銀行會計核算系統和信貸管理系統等系統的基礎數據進行抽取、整合和轉換，在此基礎上進一步分類、分析、統計、挖掘和預測，給銀行高層提供各個層面科學、準確的統計、預警、趨勢分析信息，以供宏觀的各種決策支持，新業務的拓展價值等。另一方面，給各級基層的業務人員提供詳盡的細節性數據，以準確地把握當前業務的進展。