论文银行大数据应用现状和未来趋势分析是适合不知如何写趋势分析方面的相关专业大学硕士和本科毕业论文以及关于趋势分析法的基本步骤论文开题报告范文和相关职称论文写作参考文献资料下载。
一、背景介绍
自2016年 “十三五”规划纲要中明确将大数据作为国家基础性战略资源后,人民银行和银监会也分别出台了《中国金融业信息技术“十三五”发展规划》和《中国银行业信息科技“十三五”发展规划监管指导意见（征求意见稿）》.在国家战略和监管思想的指导下,各家银行都积极推进大数据在银行中的应用.银行对大数据的应用效果和各行的组织架构、应用方向、创新能力、科技能力等诸多因素有关.目前为止,国有银行、城市商业银行、民营银行均有典型的大数据应用推进案例,本文阐述了银行大数据应用的组织架构和应用现状,并对银行未来金融科技的布局提出了推进思路.
二、银行大数据组织架构
银行在大数据应用推进过程中面对的首要问题是如何将大数据融入原有的组织架构中.根据已有的实践情况来看,主要存在三种类型：平衡推进型、风控主导型、科技驱动型..
(一)平衡推进型
平衡推进型的大数据组织架构是将大数据应用的职能设立在一个和所有部门均有交互的部门,例如计财部、营运部、网络金融部或电子银行部等.
由计财部牵头大数据应用的银行多为规模较大的国有银行,通常和新资本协议的实施工作相结合,通过整合数据资源来推进本行新资本协议的落地；由运营部牵头大数据应用的银行主要是通过银行业务流程为切入口来推进大数据应用,并且按照“营销和风控并重”的思想同步推进大数据在营销和风险管控中的应用；由网络金融部或电子银行部牵头大数据应用的银行往往在大数据应用的同时更注重和互联网渠道作用的结合,在金融产品和服务流程的创新上也更具活力.
平衡推进型大数据组织架构的银行大多为基础较好、业务开展比较全面的银行,这类银行开展大数据应用的目的是为了提升自身的市场综合竞争力.
(二)风控主导型
由风控部门主导大数据应用的银行,指导思想源于“银行的本质是经营风险”.以银行最主要的信贷业务为例,业务全流程包括贷前调查、贷中审批和贷后管理三个环节,这三个环节都离不开风险管控：贷前调查的风控是指客户准入风控、客户信息核验、黑名单和反欺诈过滤等；贷中审批的风控主要是指客户信用评分和审批决策,其中审批决策又包括额度审批、期限审批、定价审批、还款方式审批等；贷后管理的风控是指贷后预警、风险分类、催收管理、核销管理等.
除银行自身经营偏好的原因外,选择由风控主导大数据应用的银行往往还有一个外部因素,即大数据市场上的数据源多为信息验证、黑名单、反欺诈等风险类的数据,外部数据的基础促使某些银行选择由风控部门首先尝试开展数据应用工作.
(三)科技驱动型
科技驱动型的大数据组织架构在实践中是最常见的,所谓的科技驱动型是指将大数据应用部门设在信息科技部,或者以 “数据中心”、“数据管理部”等二级部门的形式挂靠在信息科技部门架构下.
科技驱动型的大数据组织架构最大优势在于IT部署全面、技术落地快,在大数据工作开展初期优势尤为明显,比如：分布式系统的搭建、传统数据库到分布式数据库的迁移、科技整体架构的调整等.此外,科技驱动型的大数据架构更利于数据标准、数据质量、数据需求、数据安全的快速落地,便于尽快建立良好的数据积累和管理机制.
三、银行大数据应用现状
大数据不仅是一种新技术,也是一种新的资源.通过内、外部数据的融合,在数据获取、存储、分析、挖掘等过程中让大量隐藏的信息呈现出来.通过挖掘这些隐含信息,银行可以迅速扩大信息获取渠道、降低信息获取成本,为自身的业务发展、风险管控、内部管理等寻找到更广阔的提升空间.经过大数据市场四五年的沉淀和发展,银行大数据相对成熟的应用主要有以下几类：
(一)大数据营销
在互联网移动设备普及之前,营销广告的推送主要以扫街营销、电话营销、短信营销等低效率方式进行.這些广告推送方式属于普遍撒网式的推销方式,对客户不加筛选,营销的有效反馈率很低,也很容易引起客户的反感.
大数据营销是指利用多渠道、多维度的数据,通过统计分析、挖掘建模、机器学习算法等技术寻找出相对精准的营销对象和时机,达到“以合适的方式、向合适的客群、提供合适的产品”的效果,以实融产品营销精准化,大数据营销的实现方式有以下几种：
（1）存量客户挖潜
一般规国有银行和规模较大的城市商业银行的存量客户基数都比较大,客户数从几千万到几十亿,如此大量的既有客户中存在着大量的睡眠客户和低价值客户.存量客户挖潜就是针对这些活力不强的客户进行价值挖掘,对睡眠客户进行激活,对低价值客户进行价值提升,使银行客群整体的有效性大幅提升、降低单个客户维护成本.
以自然人客户为例,存量客户的挖潜主要以银行自有的信贷数据、投资理财数据、账户交易数据分析为主,再辅以外部征信数据、消费数据、风险数据（、司法、处罚等）对客户进行综合分析,寻找客户潜在的信贷需求、投资需求、信用卡需求、代扣代缴业务需求等,实现营销广告的按需推送.
（2）新客户拓展
由于金融产品的特殊性,银行在新客户拓展上一直比较依赖客户经理的个人资源,因此容易造成银行对客户经理的依赖.为了改变这种现象,银行开始尝试利用大数据和互联网的优势进行新客拓展,通过数据驱动的新客户拓展方式减少客户资源流失成本.
新客户拓展中最重要的问题是如何寻找新客户,解决新客户来源的方式有以下几种：一是关联关系挖掘.以行内已有客户为中心建立关联关系图谱,挖掘围绕在既有客户身边的潜在客户资源.对于企业客户来说可以是股权关联、担保关联、上下游关联等；对于自然人客户来说可以是资金往来关联、亲属关系、同事关系等.二是场景营销.通过特定金融需求场景的建设进行新客户拓展,这些场景可以是线下活动场景,如贵金属展销、车展联动营销等；也可以是线上的金融需求场景,如企业纳税场景、线上购物场景等.场景营销最大的优势在于需求明确、针对性强,能显著减少无效营销的概率.
总结:本论文可用于趋势分析论文范文参考下载，趋势分析相关论文写作参考研究。
参考文献：
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