商業銀行大數據應用研究

㈠ 大數據能為銀行做什麼

隨著移動互聯網、雲計算、物聯網和社交網路的廣泛應用，人類社會已經邁入一個全新的「大數據」信息化時代。而銀行信貸的未來，也離不開大數據。
國內不少銀行已經開始嘗試通過大數據來驅動業務運營，如中信銀行信用卡中心使用大數據技術實現了實時營銷，光大銀行建立了社交網路信息資料庫，招商銀行則利用大數據發展小微貸款。從發展趨勢來看，銀行大數據應用總的可以分為四大方面：
第一方面：客戶畫像應用。
客戶畫像應用主要分為個人客戶畫像和企業客戶畫像。個人客戶畫像包括人口統計學特徵、消費能力數據、興趣數據、風險偏好等；企業客戶畫像包括企業的生產、流通、運營、財務、銷售和客戶數據、相關產業鏈上下游等數據。值得注意的是，銀行擁有的客戶信息並不全面，基於自身擁有的數據有時難以得出理想的結果甚至可能得出錯誤的結論。
比如，如果某位信用卡客戶月均刷卡8次，平均每年打4次客服電話，從未有過投訴，按照傳統的數據分析，該客戶是一位滿意度較高流失風險較低的客戶。但如果看到該客戶的微博，真實情況是：工資卡和信用卡不在同一家銀行，還款不方便，好幾次打客服電話沒接通，客戶多次在微博上抱怨，該客戶流失風險較高。所以銀行不僅僅要考慮銀行自身業務所採集到的數據，更應考慮整合外部更多的數據，以擴展對客戶的了解。包括：
（1）客戶在社交媒體上的行為數據（如光大銀行建立了社交網路信息資料庫）。通過打通銀行內部數據和外部社會化的數據可以獲得更為完整的客戶拼圖，從而進行更為精準的營銷和管理；
（2）客戶在電商網站的交易數據，如建設銀行則將自己的電子商務平台和信貸業務結合起來，阿里金融為阿里巴巴用戶提供無抵押貸款，用戶只需要憑借過去的信用即可；
（3）企業客戶的產業鏈上下游數據。如果銀行掌握了企業所在的產業鏈上下游的數據，可以更好掌握企業的外部環境發展情況，從而可以預測企業未來的狀況；
（4）其他有利於擴展銀行對客戶興趣愛好的數據，如網路廣告界目前正在興起的DMP數據平台的互聯網用戶行為數據。
第二方面：精準營銷
在客戶畫像的基礎上銀行可以有效的開展精準營銷，包括：
（1）實時營銷。實時營銷是根據客戶的實時狀態來進行營銷，比如客戶當時的所在地、客戶最近一次消費等信息來有針對地進行營銷（某客戶採用信用卡采購孕婦用品，可以通過建模推測懷孕的概率並推薦孕婦類喜歡的業務）；或者將改變生活狀態的事件（換工作、改變婚姻狀況、置居等）視為營銷機會；
（2）交叉營銷。即不同業務或產品的交叉推薦，如招商銀行可以根據客戶交易記錄分析，有效地識別小微企業客戶，然後用遠程銀行來實施交叉銷售；
（3）個性化推薦。銀行可以根據客戶的喜歡進行服務或者銀行產品的個性化推薦，如根據客戶的年齡、資產規模、理財偏好等，對客戶群進行精準定位，分析出其潛在金融服務需求，進而有針對性的營銷推廣；
（4）客戶生命周期管理。客戶生命周期管理包括新客戶獲取、客戶防流失和客戶贏回等。如招商銀行通過構建客戶流失預警模型，對流失率等級前20%的客戶發售高收益理財產品予以挽留，使得金卡和金葵花卡客戶流失率分別降低了15個和7個百分點。
第三方面：風險管控
包括中小企業貸款風險評估和欺詐交易識別等手段。
（1）中小企業貸款風險評估。銀行可通過企業的產、流通、銷售、財務等相關信息結合大數據挖掘方法進行貸款風險分析，量化企業的信用額度，更有效的開展中小企業貸款。
（2）實時欺詐交易識別和反洗錢分析。銀行可以利用持卡人基本信息、卡基本信息、交易歷史、客戶歷史行為模式、正在發生行為模式（如轉賬）等，結合智能規則引擎進行實時的交易反欺詐分析。如IBM金融犯罪管理解決方案幫助銀行利用大數據有效地預防與管理金融犯罪，摩根大通銀行則利用大數據技術追蹤盜取客戶賬號或侵入自動櫃員機(ATM)系統的罪犯。
第四方面：運營優化。
（1）市場和渠道分析優化。通過大數據，銀行可以監控不同市場推廣渠道尤其是網路渠道推廣的質量，從而進行合作渠道的調整和優化。同時，也可以分析哪些渠道更適合推廣哪類銀行產品或者服務，從而進行渠道推廣策略的優化。
（2）產品和服務優化：銀行可以將客戶行為轉化為信息流，並從中分析客戶的個性特徵和風險偏好，更深層次地理解客戶的習慣，智能化分析和預測客戶需求，從而進行產品創新和服務優化。如興業銀行目前對大數據進行初步分析，通過對還款數據挖掘比較區分優質客戶，根據客戶還款數額的差別，提供差異化的金融產品和服務方式。
（3）輿情分析：銀行可以通過爬蟲技術，抓取社區、論壇和微博上關於銀行以及銀行產品和服務的相關信息，並通過自然語言處理技術進行正負面判斷，尤其是及時掌握銀行以及銀行產品和服務的負面信息，及時發現和處理問題；對於正面信息，可以加以總結並繼續強化。同時，銀行也可以抓取同行業的銀行正負面信息，及時了解同行做的好的方面，以作為自身業務優化的借鑒。
銀行是經營信用的企業，數據的力量尤為關鍵和重要。在「大數據」時代，以互聯網為代表的現代信息科技，特別是門戶網站、社區論壇、微博、微信等新型傳播方式的蓬勃發展，移動支付、搜索引擎和雲計算的廣泛應用，構建起了全新的虛擬客戶信息體系，並將改變現代金融運營模式。
大數據海量化、多樣化、傳輸快速化和價值化等特徵，將給商業銀行市場競爭帶來全新的挑戰和機遇。數據時代，智者生存，未來的銀行信貸，是從數據中贏得未來，是從風控中獲得安穩。

㈡ 大數據或重構商業銀行

大數據或重構商業銀行
中國工程院院士、中國通信學會副會長鄔賀銓將「大數據」描述為「沒有辦法在容許的時間內用常規軟體工具對其內容進行抓取、管理和處理的數據結合。」他同時又指出，大數據本身的規模標准在不斷變化中，以前叫海量數據，現在數據比海量數據還大量。
簡言之，「大數據」的特徵為：數據量極大，數據的種類繁多，數據增速加快，數據來源多樣，數據必須經過處理，數據具有定向性。浩如煙海的「大數據」用處極大，完成了以往「不可能」完成的任務。
在美國總統科學技術顧問委員會提交給總統和國會的一篇名為《規劃數字化的未來》的報告中，明確提到「如何收集、管理和分析數據正日漸成為網路技術研究的重中之重。以機器學習、數據挖掘為基礎的高級數據分析技術，將促進從數據到知識的轉化、從知識到行動的跨越。」
「大數據」時代與既往存在的數據區別是，由於數據量的不同，使得「大數據」的挖掘工作量迅猛增加；尤其是數據來源更廣，通過交換、整合和研究，可以發現市場發展趨勢，市場參與者的需求，讓企業從中尋找適合自己的商機，商機在握，就能為企業創造新價值。相比「大數據」的作用，如果說現有的數據能提供對企業類似的幫助，僅是在邊緣地帶，「大數據」卻能真正深入核心。為此，必須使用模擬和復雜的計算，計算速度要求極快，以適應超量、在限時內完成工作的要求。
當然，「大數據」由於人為製造、以訛傳訛、操作失誤等問題，同樣會存在虛假數據。因此，為了最大限度保證數據的准確性，需要大量的數學模型，而且分析結論可直觀獲得。其中，多源數據的存在提高了結論的完整性。所謂多源數據，是指對同一事物，採集它多方面、多緯度、多形態的記錄數據。特別是用於預測時，還要關注歷史數據，將兩者對比，以縮小過去與未來預測的映射差距。
另外，「大數據」的最終結果展示也應該引起我們足夠重視。最近爆發的美國「棱鏡門事件」，表面上看，是美國政府對情報的竊取。實際上折射出「大數據」如何展示、向誰展示的問題。特別是「大數據」能夠在一定程度上探尋人的思想時，就更加突顯其重要性。
三十年前，商業銀行用傳統的算盤核算、簿記記錄各類數據，今天，則以計算機運行、電子數據採集為主，並由此形成了海量數據。
相對「大數據」，過往數據因為過於零散、連續性不足、源頭單一、形式單調，無法表現客戶的交易行為、交易偏好和交易習慣等個性特徵，銀行也無法知曉客戶對銀行產品喜歡或討厭的具體原因，以及對銀行產品和服務滿意與否的信息。海量的「大數據」卻可以彌補這些缺憾。
商業銀行核心競爭力，外部體現在市場份額、市場對其綜合評價；內部則是股東利益最大化，員工的滿意度。要實現核心競爭力，源頭是市場與客戶。「大數據」恰恰可以為開拓兩個源頭發揮重要引領作用。《經濟學人》在一篇報道中寫到「過去，這些數據儲存在不同的系統當中，如財務系統、人力資源系統和客戶管理系統，老死不相往來。現在這些系統彼此相連，通過『數據挖掘』的技術，可以獲得一幅關於企業運營的完整圖景，這被稱為：一致的真相。」
可以預見，今後「大數據」對商業銀行的作用主要表現在：第一，對客戶的了解程度與過去徹底不同。「大數據」不但讓銀行把握客戶現在，更可以了解客戶的歷史，通過數據的交換、映射對其進行短期、中期預測。
第二，與客戶開展多渠道互動，全面評估商業銀行自身的產品和服務在客戶中的滿意度。商業銀行通過自身和公共信息歸集渠道掌握的數據，進行分析，有助於改進和提高產品種類及服務質量，在第一時間爭取主動。
第三，「大數據」成為商業銀行競爭的主要手段之一，其完整性、准確性將決定商業銀行的競爭結果。「大數據」在競爭中成為名副其實的「雙刃劍」，競爭雙方都可以利用掌握的數據來制訂競爭策略。
第四，商業銀行營銷手段以「大數據」為依託，開展針對性的銷售。
第五，商業銀行風險管理出現巨大變化。商業銀行風險管理模型離不開數據。「大數據」的數據多樣性和豐富性，能彌補過去數據不夠的缺陷，最終帶來管理方法的飛躍。
第六，多樣化金融型態與傳統商業銀行展開競爭。馬雲[微博]涉足准金融業務，是電商市場發展的必然結果。某種意義上也預示「大數據」時代中，新的、能夠節約交易成本的方式將不斷涌現。
在「大數據」時代，商業銀行要積極做好應對工作。
首先，商業銀行在日常經營中產生的大量數據是形成整個社會「大數據」的重要組成部分，因此，要對數據管控、數據處理和數據結果反映作出正確處置。
一是數據管控上要依照標准化採集，統一化處理，時效化完成，分級化查閱。堅持做到採集的數據准確，結果可視，使數據應用性大大提高；二是數據處理時一定要科學、依照規則，特別要杜絕以假亂真，以次充好現象；三是處理後的結果，要依照規定展示，並且嚴格按照國家法律法規進行使用，避免影響商業銀行聲譽風險事項產生。
其次，商業銀行需要投入大量資源用於適應「大數據」技術的需要。對此，對資源的投入一定要有相當的前瞻性，並兼顧當前實際。爭取在過渡期內，盡可能地實現資源利用最大化。
最後，商業銀行要高度重視適應「大數據」技術的人力儲備。美國就曾預計，為適應「大數據」時代到來，未來美國需要60萬名擁有數據分析特長，又懂行業知識的復合型人才。這類人才僅僅經過大學培養遠遠不夠，還需要豐富的實踐經驗。我國商業銀行對此類人才的儲備相當不足，抓緊人力資源准備更為迫切。
此外，「大數據」時代將帶動整個社會交易方式的變化，對諸如商業銀行大多不需要體驗型服務的行業沖擊更大，從業人員和物理型網點一樣將趨於減少。一增一減矛盾日益明顯，要戰略上著眼，早做布局。
商業銀行對系統建設要高屋建瓴。今後商業銀行的產品和資金提供主要由數據流來實現。同樣，服務的虛擬化趨勢，會讓更多的服務由網路來承擔。這一方面需要商業銀行藉助於社會網路，另一方面其自身的系統建設也必須與此匹配，強大的系統是商業銀行未來經營管理的利器。
同樣，商業銀行要注重利用社交媒體的數據，拓展渠道獲取客戶信息。學會使用各類媒體，不但為客戶服務，而且為優化商業銀行自身形象服務。積極參與網路工具形成的各種運作方式，並研究在運作方式中融入商業銀行工作目標。真正使媒體、網路工具成為維系、拓展客戶的橋梁和重要的通道。

㈢ 商業銀行經營管理問題研究論文

商業銀行經營管理問題研究論文

當代，論文常用來指進行各個學術領域的研究和描述學術研究成果的文章，簡稱之為論文。下面是我整理的商業銀行經營管理問題研究論文，一起來看看吧。

商業銀行經營管理問題研究論文 篇1

一、商業銀行經營管理存在的問題

（一）銀行內控機制不健全，規避銀行風險不到位

健全的銀行內控機制能夠有效的對銀行風險進行規避，在我國近年來發生的金融事件中，都體現出我國商業銀行的內控機制存在問題，造成重大損失。建立健全我國商業銀行的內控機制，是銀行發展的關鍵。大部分銀行有針對自身發展特點的內控規章制度，但是這種機制在不合理的激勵約束下，在支行行長的權利過大，造成相應的監督機制不能夠順利進行的情況下，在電子化控制水平較低的情況下，造成商業銀行的內控機制不能夠很好地發揮效果，阻礙了商業銀行規避風險的能力②。

（二）經營管理的方法落後，無法滿足業務需求

盡管我國的商業銀行在國際影響下也實行了資產負債比例管理，但是沒有很好的進行落實，很多銀行都是吸收更多的存款，卻忽視了成本，這與外國銀行追求效益的目標所取得的效果是截然不同的。這種經營管理的落後，造成我國商業銀行的經營管理機制並不健全，使得不能夠很好地發揮作用，在競爭中處於不利地位。

（三）分業模式對商業銀行造成限制

為了降低風險，我國商業銀行實行了分頁的經營模式，但是這種方式卻導致了我國商業銀行的發展受到了限制。這種分頁的經營模式，使我國商業銀行難以滿足企業所需的國際水平的金融產品和業務服務，使一些企業選用外國的銀行作為自己的支持後盾。

（四）員工的專業水平不高，易造成風險

銀行的許多工作人員只是單純的完成數字任務，認為只要完成了任務就能夠保證銀行發展。忽略了員工素質對整體的發展提高作用。

二、商業銀行經營管理問題的對策

（一）建立健全適合銀行發展的內控體制

在經營管理的改革中，建立健全內控體系是商業銀行發展的必然趨勢，對於支行行長的權利要進行適當的控制，行長要明確自己的職責，不能盲目行使權利。要強化支行的內控體制建設，通過一系列的方法使支行的內控逐漸的科學化。

（二）改變經營管理模式，提高競爭力

商業銀行的根本目的是盈利，因此要在這一目標的趨勢下，不斷地進行經濟管理體制的改革，要運用現代管理技術，加強計算機技術的運用，進行精細的分工，對銀行上下進行系統的培訓，提高員工的經營管理理念，增強銀行的競爭能力。改變經營管理模式還要積極吸收國外的有利經驗為自己所用，並且不斷地進行創新③。

（三）提高員工的整體素質

要加強員工的思想教育，提高員工的素質，對於員工的崗位特點，進行系統、針對的培訓，對於員工的工作銀行要進行明確劃分，使銀行的崗位得到具體的落實，並且崗位責任有人可尋，對員工要進行獎勵與約束並存的管理機制，使員工意識到工作責任心的重要性，對員工的知識技能要進行定期的檢查，做到用員工之所長，謀銀行之發展。

三、結語

商業銀行的發展對於我國整個金融業的發展有著積極的推動作用，我國商業銀行的經濟管理在經濟全球化的背景下，競爭能力較弱，跟不上發展的步伐。加強我國商業銀行的經營管理，對於一些金融風險起到規避的作用，對於銀行自身的發展以及參與國際競爭能力都有很大的提高。

商業銀行經營管理問題研究論文 篇2

【摘 要】

隨著移動互聯網、雲計算、大數據挖掘技術的不斷發展，大數據在銀行業領域的應用日趨深入。論文以大數據時代為背景，對大數據在商業銀行中的應用現狀和存在的問題進行研究。論文運用SWOT分析法對商業銀行目前的優勢、劣勢、機遇和挑戰進行分析，發現現階段銀行業在經營管理上的問題，結合大數據應用，從精準營銷、客戶關系管理、風險控制和用戶信用管理四個方面，提出優化商業銀行經營管理的策略。

【關鍵詞】

大數據；商業銀行；經營策略

1.商業銀行業大數據應用的特點

2017年人民銀行和銀保監會分別在《中國金融業信息技術「十三五」發展規劃》中提出，商業銀行要引入大數據等新技術，推進大數據基礎設施建設，加快推動銀行業務創新，加強風險控制能力。大數據已經被提升到了國家戰略高度，在銀行業運用過程中取得了一定的成果[1]。

數據容量大。我國商業銀行長期的業務開展，使得銀行業「天然」擁有海量數據，商業銀行的主要數據是圍繞櫃面業務系統、信貸管理系統和風險控制系統等產生結構化數據。商業銀行推出的電子金融服務系統，使得一些非結構化的數據信息開始產生，包括指紋和人臉識別等。數據結構復雜，移動互聯的發展促使半結構化、非結構化數據爆發式增長。數據資產化，利用價值大。商業銀行在穩健經營中對數據的准確性有很高的要求，利用好銀行已有的海量數據，應用在客戶識別、風險識別和產品營銷等不同場景下，更好地實現數據資產的增值。

2.基於大數據應用的商業銀行經營策略的SWOT分析

2.1 擁有的優勢（Strength）

成本控制優勢。隨著信息技術發展，商業銀行能夠實現現有業務流程的自動化，大大降低了物理網點的工作人員數量，降低了銀行的運營成本。隨著雲計算能力的提高和技術的成熟，雲計算系統中的數據均保存在「雲」端，減少關於IT基礎設施的建設、單位數據存儲和處理的成本。

營銷效率優勢。商業銀行通過本身的海量數據進行深度挖掘，對客戶進行靜態特徵、行為特徵、傾向預測三個層次的刻畫，構建客戶體系，進行營銷活動的精確推送。通過分析客戶上下游相互關系，了解客戶間業務等往來情況，發掘新的潛在客戶，確定交叉銷售目標，提高了客戶服務效率及營銷精準度。

風險管理優勢。銀行在傳統風險控制方面積累了豐富經驗，這些為大數據挖掘、傳輸、存儲與安全應用提供了相對成熟的基礎環境。將大數據、人工智慧等技術作為風控工具應用到風險控制工作，提升風險控制效率和精準度。

2.2 存在的劣勢（Weakness）

業務同質化。我國商業銀行盈利的主要業務是貸款業務，少有針對客戶需求設計開發的特色產品。因此，大數據的應用范圍可以深入其他能夠盈利的業務，如銀行業的中間業務。利用大數據優勢，找准銀行的自身業務定位，打造差異化的競爭模式。

數據共享程度不高。各家商業銀行均擁有自己的系統，出於自身利益考慮，幾乎不存在分享機制，導致大數據基礎建設效率低、數據利用率低、在整體上缺乏系統性，各銀行只能描繪客戶在本行的交易畫像，不能展示出客戶的金融全貌。

2.3 擁有的機會（Opportunity）

強化優勢。商業銀行傳統所具備的安全、穩定、誠信等優勢可以通過大數據應用進一步鞏固強化。在風險管理中進一步利用大數據，提高銀行自身的安全性。在營銷方面，不斷完善客戶畫像，了解客戶真實需求，實現精準營銷。成本控制方面，隨著大數據技術的不斷成熟，人力成本、設備成本和運營成本也將不斷降低[2]。

金融產品的創新。在大數據時代，銀行業不斷進行產品創新，以滿足客戶個性化需求。這就需要深入了解客戶的核心需求，利用大數據建立數據模型，為其定製專屬於消費者自己的金融產品，提升用戶的體驗滿意度。

2.4 面臨的威脅（Threat）

銀行業與互聯網金融企業的競爭加劇。信息技術的快速發展，促使互聯網金融呈現出爆炸式的發展態勢。互聯網金融模式具有資金配置效率高、交易成本低、支付便捷、普惠性等特點。互聯網企業加快布局金融業，對整個銀行業的核心業務產生沖擊，擠佔了原本屬於傳統銀行業的利潤空間。

數據的安全性問題。首先，隨著互聯網技術的發展，數據量的大幅增加導致了數據的嚴重失真，大量無序低效的無用信息混進資料庫形成垃圾數據，增加信息誤讀的風險。其次，商業銀行運用雲平台也伴隨著一定的風險：一是網路系統與存儲中心可能存在漏洞引起技術安全風險；二是海量客戶信息與個人隱私信息的泄露風險。

3.基於大數據應用的商業銀行經營管理優化策略

3.1 精準營銷

大數據應用更強調相關關系釋放出的潛在價值。商業銀行擁有海量數據，可利用聚類分析，挖掘出更多數據中含有的潛在特性，幫助商業銀行進行市場細分。通過大數據挖掘中的關聯分析相關關系，發掘新的潛在客戶，確定交叉銷售目標。大數據不斷推進金融產品創新。商業銀行通過大數據挖掘為客戶提供差異化服務和定製化價格。根據對海量數據的分析預測，建立相應策略模型，掌握客戶的消費習慣和行為特徵，實現創新式的營銷、無縫多渠道的銷售、個性化的服務[3]。

3.2 客戶關系管理

商業銀行業務同質化嚴重，客戶管理十分重要。在互聯網背景下，金融脫媒現象加速，碎片化金融產品抓住了市場需求，提供差異化產品的同時也剝奪了銀行的客戶資源。因此，運用大數據挖掘方法可以為商業銀行提供更精確的客戶關系管理。商業銀行可以與其他行業或大數據公司形成合作關系，以獲取客戶出行、交易習慣等數據，進行客戶信用評分，當客戶提出需求時，商業銀行利用人工智慧進行判斷。商業銀行還可利用大數據更精準地預測客戶流失概率，並對相應超過客戶流失概率閾值的客戶實行定製化客戶挽留措施[4]。

3.3 風險控制

銀行業作為高經營風險的行業，風險控制是其生存和發展的基礎。通過大數據技術擴容傳統商業銀行風險管理的數據源並處理半結構化和非結構化的各類數據，構建大數據風險管控平台，全面收集客戶的數據。注重內外部數據的融合，整合銀行內部積累的金融信息，同時，獲取外部數據或公共信息等數據，降低信息不對稱程度，增強風險控制能力。建立風險管控模型，可以借鑒國內外同業的做法，設計符合實際要求的模型，根據實際情況開展訓練，輸入實際的數據進行模型訓練和驗證，合理地改進模型的配置參數，提高模型的准確度[5]。

3.4 信用管理

商業銀行信用風險管理對商業銀行的貸款決策具有顯著影響。商業銀行要構建人工和數據相結合的模式，運用大數據挖掘技術，集合內外信息資源，形成覆蓋所有機構、所有客戶、所有產品的實時監測分析和預警控制網路，提高信用風險預警水平。利用大數據，實現貸款業務的貸前、貸中和貸後全過程管理。強化貸前風險識別，在客戶審批階段，依託行內信用資料庫、評級系統及反欺詐平台，提前對客戶可能存在的違約風險進行精準判斷；強化貸中審批自主化，大數據信貸審批系統以風控評分卡模型的自動審核為主，加以人工審核進行輔助的模式；強化貸後風險監測，商業銀行要建立信貸投放、資產質量等多維度的信用風險日常監測指標體系。

【參考文獻】

【1】韓雪峰,朱青,馬文捷.商業銀行應用大數據的安全風險防範研究[J].江蘇商論,2017(11):88-92.

【2】齊貴柱,齊苑博.大數據時代商業銀行大數據分析研究[J].財經界,2019,500(01):128-129.

【3】屈波,王玉晨,楊運森.互聯網金融沖擊下傳統商業銀行的應對策略研究--基於SWOT分析方法[J].西部金融,2015(1):41-45.

【4】嚴文樞.關於商業銀行大數據應用的思考和探析[J].福建電腦,2014(7):68-69.

【5】信懷義.商業銀行大數據的應用現狀與發展研究[J].中國金融電腦,2016(8):26-28.

商業銀行經營管理問題研究論文 篇3

【摘要】

在經濟全球化迅速發展以及改革開放不斷擴大的機遇中，我國各行各業得以迅猛發展，其中我國銀行業的發展舉世矚目，取得了許多長足的進步。但是，機遇與挑戰通常是並存的，在銀行業場迅速發展的同時，商業銀行之間的角逐也逐漸激烈起來。因此，我國商業銀行也面臨著許多挑戰。比如，在商業銀行的經營管理中，還存在著許多風險與不足，與此相關的經營管理體制也未能及時的建立健全。商業銀行若是想在如此激烈的角逐佔有一席之地，就必須對其管理中存在或者潛在的風險加以預測並且進行防範。本論文根據商業銀行經營管理中的出現的情況進行分析，通過一些成功經驗，提出對風險的預測以及防範策略。

【關鍵詞】

商業銀行 經營管理 風險 防範措施

一、商業銀行經營管理中存在的風險

（一）銀行出現的不良貸款率較高

銀行經營管理中出現風險種類十分多，但是主要對銀行經營造成影響的是銀行資產的質量風險。而對於資產的質量起到關鍵性作用的.是貸款的質量，許多銀行存在的風險大多是由不良貸款引發的。依據近過去幾年的數據統計，我國商業銀行的不良貸款率相對於國外的主要商業銀行還是偏高的，因此得出不良貸款率仍舊是造成我國銀行資產質量風險的主要原因之一。

對不同種類企業的還貸能力進行准確評估存在一定難度，這給銀行貸款的發放與回收帶來困難。對於部分經營能力較強、企業規模大並且實力相對雄厚的企業，這部分企業絕大多數已經具備上市的資格，在相關行業中具有穩定地位。因此，在商業銀行放貸中十分搶手，銀行也十分願意向其發放貸款。但是，相對的一些企業經濟效益並不是十分理想，對於銀行的貸款不能及時返還，造成銀行信貸資金的危機，使其流動性受到限制。近年來由於經濟增速的下降，大量企業盈利能力降低，對於商業銀行的貸款質量造成了一定不利影響。

（二）員工的綜合素質不高

在銀行經營管理風險中，員工是主要的操作人員。但是，由於不少員工的綜合素質以及學習水平不足，也成為影響銀行經營管理風險的主要因素之一。員工的總體水平是企業競爭力的直接影響因素。但是我國銀行員工的綜合素質還不能滿足銀行業務發展的需求，更有甚者，有部分員工缺乏職業道德素養，利用個人的職位謀取或者侵犯銀行利益，在進行工作的同時，出現了挪用公款、貪污等違法行為，對銀行業務的發展造成不利影響。其次，就是銀行員工的個人工作水平以及經驗不足，對經營管理崗位的需求無法滿足，缺少長遠發展的眼光，不能應對隨時出現的風險，成為阻礙銀行發展的因素。

（三）個人信用系統的不完善

在銀行經營管理中存在的影響因素之一是個人信用系統的不完善。銀行業務中的重要組成部分是個人信貸，為了能夠讓個人信貸能夠及時的返還，銀行一般是要對貸款人的個人信用進行審查，對於一些沒有良好的個人信譽的客戶，將不會同意其貸款要求。但是，從銀行業務對於個人信用的審查流程來看，普遍存在的問題是，對個人信用審查的不嚴格以及相關的貸款信用管理體制尚未健全。如今信用系統中涉及貸款人的各種信息以及身份證明並不能對貸款人的信用情況進行真實有效的反映。個人信用系統的不完善以至於出現對貸款人的可支配資金、可抵押的資產或是其收入情況不能全面掌握，或是貸款人出現一些偽造信息的情況。個人信用系統的不完善最終導致的結果是銀行的貸款不能在規定時間內及時的收回，從而對整體運轉系統造成影響。

二、銀行經營管理中的防範策略

（一）資產配置進行優化，降低不良貸款率

對資產配置進行優化，從而降低不良貸款率。這不僅能降低銀行風險爆發的概率，還會銀行業務的發展有著促進作用。首先，要提高資產的質量，就要對資本的運作水平進行提高。要對銀行業務中長期貸款進行科學的設置，使銀行的流動性得以保障。其次，對金融科技的創新能力進行強化，將大數據、雲計算等技術運用到貸款過程中，收集、分析各類數據，使銀行能夠精確的了解貸款過程中各種信息，使不良貸款率降低。最後，對於出現的不良貸款採取相應的手段，對其進行約束，並且對審款、放款、貸款等流程進行嚴格把控，增強信用貸款的管理，推進銀行經營的進步以及銀行業務的發展。

（二）提高員工綜合素質

員工的綜合素質與銀行能否順利發展有著不可磨滅的聯系，根據這一實際狀況，銀行應當對員工的綜合素質引起重視，增強員工的綜合素質，建成一支高素質、復合型人才隊伍。第一，在招聘中進行嚴格要求，對人才的綜合素質進行嚴格的考察與測評，既要對其專業能力進行考評，還要對其職業道德素質以及道德水平進行測評，使其能夠保持對工作的熱情以及在工作中能夠發揮其能動性，積極的承擔自己的責任。第二，對銀行員工進行定期的培訓，提供外出學習先進經驗的機會，使其的專業知識不斷更新，不斷的積累先進經驗。第三，在金融市場風雲變幻中，銀行也必將隨之變動。因此，要求員工能夠及時掌握市場的行情，通過對市場行情的分析開拓自己的眼界，提高員工對風險的敏感度。第四，要提高員工的綜合素質水平，必須要定期的對員工進行考評，嚴格對其行為進行把關，有助於形成良好的學習氛圍，促進員工綜合素質的進步。

（三）建立健全信用系統

建立健全信用系統對推進銀行經營管理有著關鍵性的作用，同時也是信貸業務能否良好展開的必要保障。在貸款業務的進程中，信用系統能否建立健全對貸款人的信用審查部分有著重要的推動作用。第一，銀行在信貸業務中要完善信用審查環節，對其工作流程嚴格把關，對貸款人信息進行精確嚴格的問詢，保證其信息的准確性。第二，在建立健全信用系統的過程中，要求銀行員工在工作時，要對貸款人的信息填寫進行具體的指導，並且明確的對其進行提示，要求其填寫關於信用貸款的所有相關信息，包括其可抵押資產、收入來源、總體資金以及貸款資金的用途等詳細信息。第三，對於貸款人填寫的信息，銀行後期應該進行仔細核查，並定期對其進行追蹤，使信用系統的健全得以保障，從而降低潛在的信用風險。

三、結語

在經濟全球化帶動我國銀行發展的同時，我國銀行的競爭也日益激烈。在各種風險因素的影響下，銀行的經營管理也存在著各種不同的風險。在商業銀行經營管理中，風險的存在是不可迴避的問題。因此，銀行應該通過各種手段對已出現的或是潛在的風險採取解決措施或是提前預測，有效的規避風險。只有提高對風險認識的敏感度，才能對出現的風險坦然面對，繼而能夠使銀行能夠順利發展，為我國經濟發展做貢獻。

㈣ 商業銀行應用大數據之策

商業銀行應用大數據之策

隨著以社交網路為代表的web2.0 的興起、智能手機的普及、各種監控系統及感測器的大量分布，人類正在進入一個數據大爆炸的時代，「大數據」的概念應運而生。大數據被譽為繼雲計算、物聯網之後IT產業又一次顛覆性的技術變革，已經引起各方面的高度關注。大數據的意義在於從海量數據中及時識別和獲取信息價值，金融業在IT基礎設施、數據掌控力和人才富集度方面較之其他產業更具優勢，具備了深度「掘金」的潛力。但是，大數據也給金融業帶來劇烈的挑戰與沖擊，我國商業銀行需要樹立「數據治行」理念，明確大數據戰略的頂層設計，加強大數據基礎設施建設，實施穩妥的大數據安全策略，方能從容迎接大數據時代。

大數據帶來的沖擊與挑戰

(一)傳統發展戰略面臨沖擊。傳統銀行發展戰略，是在預計未來金融政策、經濟環境的前提下,根據現有銀行人員、網點、客戶、資本、存貸款規模等資源佔有狀況,以及競爭對手、客戶需求狀況，來確定其戰略目標及發展路徑和方式的。步入大數據時代後, 對數據資源的佔有及其整合應用能力是決定一家銀行成功與否的關鍵因素,而傳統的網點、人員、資本等因素則趨於淡化,未來商業銀行的客戶營銷,將主要依靠對不同類型客戶需求數據的掌握，並開發設計出安全、便捷、個性化的金融產品。因此，這就要求各商業銀行在評判競爭對手實力與自身優勢時，要注重考量IT能力與大數據實力；在制定戰略目標時，必須兼顧財務承受能力來決定對大數據的投入,從而確保戰略規劃與大數據支撐相適應；在確定戰略目標的實施路徑時，必須將互聯網金融、電子渠道、數據的收集與挖掘作為向客戶提供服務的重要方式和手段。

(二)傳統經營方式面臨重大轉變。在大數據時代, 金融業務與互聯網深度融合, 商業銀行的經營方式將會發生徹底改變。在產品開發、營銷方面,通過對海量交易、行為數據的收集、分析和挖掘,科學構建數據模型, 分層客戶的不同金融需求可以得到充分展示,進而針對客戶需要、市場需求研發產品、開展營銷,真正做到以客戶為中心開發設計產品,並實現精準營銷,而不是以銀行為中心製造、推銷產品。在風險防控方面,許多商業銀行在風險分析和評估中，雖然已經引入了數量分析方式,但是因歷史數據的積累不足,經驗判斷依然在風險管理、決策中起主導作用。依託大數據，對客戶實施多維度評價,其風險模型將會更加貼近市場實際,對客戶違約率的取值變得更加精準,長期以來銀行憑經驗辦業務的經營範式將會得到根本改善。在績效管理方面,可以通過對大數據的有效利用,並藉助通訊、視頻、移動終端等技術手段，對商業銀行員工的工作方式、頻率、業績等做出更加准確的評價,有助於充分發揮績效考核的正向激勵作用。

(三)數據基礎設施建設面臨嚴峻考驗。進入大數據時代，數據來源的多元化主要體現在兩個層面：一是在金融業務鏈條之外。移動網路設備和網路社交媒體產生了極其豐富的實時化的客戶行為數據，在這種環境下，客戶行為偏好數據往往隱藏在社交網路之中。如果要實施「大數據工程」，商業銀行必須搜集開放的網路數據，但現有的銀行IT系統、技術手段還無力搜集、分析、利用大數據。二是在金融業務鏈條內部。隨著專業細分與金融外包的趨勢愈加明朗，由一家或少數幾家銀行掌控關鍵業務數據的時代已經走向終結，業務數據產生、流轉於金融業務鏈條的各個結點，業務數據、客戶行為數據不可能自動集成至某個機構，這對「大數據工程」的實施提出了嚴峻挑戰。

商業銀行的應對與謀變

(一)優先搞好大數據戰略的頂層設計。大數據戰略必須超越電子銀行部或IT部門的狹隘視角，面向全局、面向未來，以客戶需求、市場需求為導向，建立自身的大數據架構。完整的客戶數據必須是多維度的，至少包含以下幾個方面：一是客戶的基本信息，譬如信用信息、社交關系信息等；二是客戶的偏好信息，譬如金融產品偏好、金融服務偏好等；三是客戶的行為信息，譬如銀行范圍內的行為數據、外部行為數據等；四是客戶的分析數據，譬如客戶風險度、客戶價值度等。要想使這些不同維度的數據信息具有分析價值，首先必須具有合理的數據結構。但現實情況卻不盡如人意，各銀行的數據結構基本上是條塊分割的。為此，各銀行必須優先搞好頂層機制的設計與改革，逐步打破業務界限，重組業務流程，確保數據靈活性。

在總行層面上，需要抓緊制定大數據工作規劃，建立大數據工作推進機制。主管數據部門負責組織協調，對大數據工作進行統籌規劃、集中管理；業務部門負責大數據的搜集、整理、存儲、分析和應用，全面採集、多方式整合商業銀行內外部各類數據，形成數據管理、數據使用、數據推廣的有效工作機制。

(二)科學謀劃和打造大數據平台。一方面各銀行要積極與社交網路、電商、電信等大數據平台開展戰略合作，建立數據信息交流、共享機制，全面梳理、整合客戶各類信息，將金融服務與社交網路、電子商務、移動網路等深度融合。另一方面各銀行也可考慮自行打造大數據平台，以便牢牢掌握核心話語權。

(三)積極建設大數據倉庫。著眼於大數據挖掘和分析，對海量數據的持續實時處理，建設數據倉庫項目，為服務質量改善、經營效率提升、服務模式創新提供支撐，全面提升運營管理水平。在項目建設中，通過梳理整合經營管理關鍵數據，建立數據管控體系，搭建基礎數據平台。通過數據倉庫建設，運用數據挖掘和分析，全方位調整管理模式、產品結構、營銷模式、信息戰略，從根本上提高風險管理、成本績效管理、資產負債管理和客戶關系管理水平，實現多系統數據的業務邏輯整合，形成全行級客戶、產品等主題數據。

(四)以大數據思維推進金融互聯網化戰略。進入大數據時代，金融產業與信息技術將實現深度融合, 金融電子化的深度、廣度將日漸強化。各銀行必須順勢而為, 緊緊追隨迅猛發展的互聯網、移動互聯網浪潮, 積極實施金融互聯化戰略, 嘗試構建電子化金融商業模式, 著力發展直銷銀行、社區智能銀行、互聯網金融、電子商務等業務。這就要求各銀行應當從發展戰略的高度，將金融互聯網作為未來提供金融服務、提升核心競爭力的主渠道。

(五)依託大數據技術實現風險管理的精細化。大數據時代，商業銀行可以消除信息孤島，全面整合客戶的多渠道交易數據，通過經營者個人金融、消費、行為等信息進行授信，有效破解傳統信貸風險管理中的信息不對稱難題，降低信貸風險。為此，各銀行必須深化風險管理體制改革，運用大數據理念來構建以客戶為中心的全面風險管理體系，理順部門間的職責，淡化部門色彩，徹底打破以往小數據模式下形成的部門、機構、區域、產品間數據信息分隔管理以及由分支機構各自分散識別風險的做法，形成按客戶集中統一管理數據信息和高效協調機制。

要積極推行把現場調查與非現場數據信息挖掘分析相結合、模型篩查與經驗判斷相結合，以定性信息與定量財務、經營等多重數據信息的勾稽核驗等為重點內容的風險管理創新。總行要通過大量數據信息的挖掘分析，勾畫出客戶的全景視圖，更加全面地評估客戶風險狀況，有效提升貸前風險判斷和貸後風險預警能力。

要進一步完善基於大數據信息平台的集中式風險審查審批體制，採用大數據方式來驗證借款人的數據信息，校正申報機構或部門對借款人的風險判斷。運用合理的參數和模型，計量出可接受的最大風險敞口，精準識別和動態審查借款人的每一筆融資業務。再利用習慣性數據信息和常識性、邏輯性分析，作出更專業的判斷，使風險識別、防範、決策更加可靠、更加貼近實際。

以上是小編為大家分享的關於商業銀行應用大數據之策的相關內容，更多信息可以關注環球青藤分享更多干貨

㈤ 大數據時代對商業銀行的影響

大數據時代到來後,信息的數量劇增,並且傳播非常迅速,這對於商業銀行來說是一個非常大的挑專戰。
大數據有屬力地推動了商業銀行傳統客戶管理形式的不斷完善,新的經營管理方法因運而生,將第三方加入到了金融競爭中,並迫使其增強自身的管理能力,在這樣的狀況之下,商業銀行如果不在第一時間內轉換傳統的經營管理形式,就很有可能會成為大數據時代的犧牲品。
身處在大數據時代,應當及時調整原有思維,加大對數據變動的關注度,發揚自身優勢,藉助大數據努力處理好新產品的研究和開發、客戶管理和銀行內部管理等事項,採用完備資料庫、創建數據平台、建設數據隊伍等手段,通過對大數據技術的合理運用,推動商業銀行的整體發展。

㈥ 大數據在銀行業的應用與實踐

大數據在銀行業的應用

一、輿情分析

對於銀行來說，輿情分析包括：銀行的聲譽分析、品牌分析和客戶質量分析。它主要是通過分析網路社交媒體的評論，對於客戶的流失情況進行預警，還可以通過對新聞熱點的跟蹤以及政府報道的分析，為銀行提供個性化的分析場所。

二、客戶信用評級

銀行可以通過手機客戶申請信用卡的數據，分析客戶的信用程度，從而幫助業務人員做出相應的決策。

三、客戶與市場洞察

銀行可以通過跟蹤社交媒體的評論信息，利用各種非結構化數據，對客戶進行細分，改進客戶的流失情況。這是銀行對於市場的趨勢分析。

四、運營優化

銀行通過大數據平台對各種歷史數據進行保存和管理，同時可以對系統日誌進行維護、預測系統故障，從而提升系統的運營效率。

五、風險與欺詐分析

主要包括財務風險分析、貸款風險分析、各種反洗錢和欺詐調查和實時欺詐分析等內容。所謂財務風險分析是分析信用風險和市場風險產生的數據；貸款風險分析是從媒體或者社會公眾信息中提取企業客戶和潛在客戶的信息。提高對於風險的預測能力和預警能力；反洗錢與欺詐調查是提取犯罪記錄的信息；實時欺詐分析則是對大量的欺詐數據進行分析。

銀行數據架構規劃

隨著銀行業務的擴展，可以對數據進行架構規劃。大數據的數據架構規劃可以採用Hadoop技術，即通過與節後或數據進行關聯，進一步拓展對非結構化數據的處理。其數據源包括結構化數據、半結構化數據和非結構化數據。半結構化數據和非結構化數據通過網路爬蟲的方式來搜集，再經過內容管理處理，將數據進行結構化處理，然後可以將內容管理處理得出的數據信息存放到基礎數據存儲中。這是基於HDFS存放的非結構化數據。

大數據為銀行創造的價值

當銀行客戶與銀行產生交易，會產生大量的數據，這些數據具有大量的業務價值，為銀行進行有針對性的營銷創造了機會。

在大部分的應用中，隨著數據量指數級的增長，特別是一些非結構化數據的快速增長，大量的數據導致分析時間增長，傳統的商業智能已經無法滿足需求，阻礙了業務的發展，以FineBI為代表的新型BI的涌現，無論在數據處理量和速度上都相比傳統BI有突破性的進步。

在很長的一段時間內，銀行的大部分業務是建立在客戶和銀行的交易過程中的，但是為了能更好地為客戶服務，光靠依賴這些數據是不夠的。隨著技術的進步，銀行可以通過很多途徑來搜集客戶的資料。從而進行有針對性的營銷。

隨著互聯網技術的發展，客戶可以通過電子渠道對銀行業務發表看法或者購買銀行產品。這些操作都是為增強對於客戶的了解，降低信息的不對稱性。

目前來說，在利率市場化的趨勢下，存款的穩定性降低，存貸款的利差收窄，數據分析已經逐漸成為銀行實現核心業務價值的重要手段。金融脫媒會導致大量客戶的流失和客戶忠誠度的降低。銀行作為「支付中介」的地位開始動搖，客戶對於銀行服務的要求越來越高。

在這種情況下，銀行需要通過大數據深入全名了解客戶的基本信息，提升業務運行的效率，逐步提高客戶的體驗。通過對大數據的加工以及挖掘，可能為銀行帶來極大的效益，特別是商業銀行。

對於銀行來說，風險管控和用戶營銷是未來最重要的兩個方向。而對客戶的信用評分是實現這兩個方向的重要條件之一。信用評分是根據申請人的申請信息和證明材料，幫助業務員作出決策，降低壞賬率。

比如：我們可以根據大數據的分析和查詢，有針對性地為客戶提供理財產品建議和提醒，同時通過對大數據的分析和挖掘，來評估客戶的信用風險和資金償還能力，降低了銀行的各種風險。