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大數據金融總結
總結就是把一個(gè)時(shí)間段取得的成績(jì)、存在的問(wèn)題及得到的經(jīng)驗和教訓進(jìn)行一次全面系統的總結的書(shū)面材料，它能使我們及時(shí)找出錯誤并改正，快快來(lái)寫(xiě)一份總結吧。如何把總結做到重點(diǎn)突出呢？下面是小編為大家整理的大數據金融總結，歡迎閱讀與收藏。
隨著(zhù)現代科技的不斷進(jìn)步，信息技術(shù)呈現出跨越式大發(fā)展的特點(diǎn)，以移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)、大數據和云計算等為代表的新技術(shù)應用大幅提高了社會(huì )的生產(chǎn)生活效率。而近年來(lái)，傳統商業(yè)銀行和互聯(lián)網(wǎng)金融之間的博弈也已被各界炒至白熱化�；ヂ�(lián)網(wǎng)金融生態(tài)的蓬勃發(fā)展、信息技術(shù)的快速變革與商業(yè)模式的不斷創(chuàng )新，給傳統銀行業(yè)帶來(lái)機遇的同時(shí)，也對銀行自身的經(jīng)營(yíng)理念和模式、信息處理能力提出了前所未有的挑戰。對于傳統商業(yè)銀行而言，如何有效利用既存的大數據，在互聯(lián)網(wǎng)金融時(shí)代突破重圍，以促進(jìn)自身的轉型與發(fā)展成為其需首要思考的問(wèn)題。
另一方面，隨著(zhù)利率市場(chǎng)化的不斷推進(jìn)，利差縮小，市場(chǎng)競爭激烈，業(yè)績(jì)增長(cháng)乏力將成為商業(yè)銀行發(fā)展所面臨的主要問(wèn)題。除此之外，產(chǎn)能過(guò)剩行業(yè)貸款是20xx年面臨的最主要信用風(fēng)險事件，鋼鐵、水泥、建材、船舶、光伏等行業(yè)遭遇經(jīng)濟周期下行和結構調整的雙重壓力，經(jīng)營(yíng)環(huán)境更趨艱難，整體行業(yè)信用風(fēng)險持續攀升，導致不良貸款率逐步攀升。嚴峻的經(jīng)營(yíng)態(tài)勢促使銀行通過(guò)開(kāi)展大數據分析等方式內部挖潛，以實(shí)現“盤(pán)活存量、用好增量”，有效提升業(yè)績(jì)、管控風(fēng)險，以實(shí)現自身的可持續性發(fā)展。
二、大數據應用于信貸管理的原因及意義
�。ㄒ唬┿y行大數據特點(diǎn)
從大數據特點(diǎn)角度來(lái)看，銀行業(yè)是一個(gè)數據驅動(dòng)的產(chǎn)業(yè)，在互聯(lián)網(wǎng)金融時(shí)代或者大數據金融時(shí)代，銀行信息化進(jìn)入了一個(gè)新的發(fā)展階段，即大數據應用階段。大數據應用作為創(chuàng )新的催化劑，正改變著(zhù)金融業(yè)態(tài)，并將引起銀行業(yè)務(wù)模式深刻的變革。由于銀行業(yè)大數據應用同時(shí)具備體量大、種類(lèi)多、訪(fǎng)問(wèn)速度快和準確性要求高等特點(diǎn)，大數據應用將拓寬商業(yè)銀行業(yè)務(wù)發(fā)展空間，加速產(chǎn)品創(chuàng )新，通過(guò)數據的不斷積累與整合，具體分析客戶(hù)需求以推出銀行差異化產(chǎn)品，改變當下銀行產(chǎn)品同質(zhì)化趨勢。其次，大數據應用將提升銀行的核心競爭力，通過(guò)大數據能夠更加有效地評價(jià)銀行的經(jīng)營(yíng)業(yè)績(jì)，評估其存在的經(jīng)營(yíng)風(fēng)險，尤其是信貸風(fēng)險。再者，大數據應用將開(kāi)拓銀行的經(jīng)營(yíng)渠道，使得網(wǎng)絡(luò )銀行，電子銀行得以不斷推廣和完善。最后，大數據應用將提高商業(yè)銀行的經(jīng)營(yíng)管理水平。隨著(zhù)商業(yè)銀行數據分析能力提升，通過(guò)對數據進(jìn)行統計、分析、評估，為銀行業(yè)務(wù)發(fā)展、市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)、資產(chǎn)負債管理、客戶(hù)關(guān)系管理等方面提供有效的決策支持。
�。ǘ┿y行不良貸款率現狀
中國銀監會(huì )2月15日的20xx年第四季度主要監管指標數據顯示，商業(yè)銀行不良貸款余額12744億元，較上季末增加881億元；商業(yè)銀行不良貸款率1.67%，較上季末上升0.08個(gè)百分點(diǎn)。我國商業(yè)銀行不良貸款率已連續10個(gè)季度上升，由于關(guān)注類(lèi)貸款和逾期類(lèi)貸款增長(cháng)較快，不良貸款后續仍面臨較大壓力，信用風(fēng)險管控壓力加大。此外，受不良貸款侵蝕、凈息差收窄等多因素影響，我國商業(yè)銀行利潤增長(cháng)持續放緩，商業(yè)銀行20xx年當年累計實(shí)現凈利潤15926億元，同比增長(cháng)2.43%。
近日，中國銀行業(yè)協(xié)會(huì )、普華永道會(huì )計師事務(wù)所聯(lián)合的《中國銀行家調查報告（20xx）》顯示，82.1%的銀行負責人認為產(chǎn)能過(guò)剩行業(yè)貸款是20xx年面臨的最主要信用風(fēng)險事件，鋼鐵、水泥、建材、船舶、光伏等行業(yè)遭遇經(jīng)濟周期下行和結構調整的雙重壓力，經(jīng)營(yíng)環(huán)境更趨艱難，整體行業(yè)信用風(fēng)險持續攀升。[1]短期內，利率市場(chǎng)化仍將擠壓銀行的存貸利差空間，這對于長(cháng)期以存貸利差為主要利潤來(lái)源的盈利模式，以及依賴(lài)基于此種盈利模式而形成的風(fēng)險管理模式將產(chǎn)生一定沖擊。在此形勢下，銀行需要不斷尋求安全高效的信貸資產(chǎn)，優(yōu)化調整信貸結構，利用大數據進(jìn)行商業(yè)銀行信貸資產(chǎn)的管理應運而生。
�。ㄈ┐髷祿刨J管理作用
首先，大數據將會(huì )改變信貸管理的分析方法，由于個(gè)人誠信數據庫的建立，避免了以往到第三方處開(kāi)具證明，利用抵押，質(zhì)押等擔保手段的繁瑣與復雜。銀行可以通過(guò)大量搜取客戶(hù)的誠信信息，并運用特定的運算程序進(jìn)行信用評級，綜合分析判斷最后決定是否放款。
其次，大數據將影響信貸管理的效率，隨著(zhù)大數據的普及與廣泛運用，銀行可以采用云計算等先進(jìn)的技術(shù)手段進(jìn)行分析，效率得以極大提高。
最后，大數據對于商業(yè)銀行的信貸管理有利于優(yōu)化其信貸結構，大數據的計算方法將改變固有的僅依靠企業(yè)財務(wù)報表及信用報告的信用評級方法，實(shí)現評級的多元化趨勢。打破信貸結構中由大中型企業(yè)信貸壟斷的局面，解決中小企業(yè)融資難的問(wèn)題。
三、大數據在銀行業(yè)務(wù)應用現狀
目前，已有多家銀行利用大數據的技術(shù)來(lái)增強自己的競爭力。中信銀行信用卡中心通過(guò)大數據完成了實(shí)時(shí)營(yíng)銷(xiāo)；交通銀行通過(guò)大數據實(shí)現了數據營(yíng)銷(xiāo)；建設銀行通過(guò)此項技術(shù)實(shí)現了電子商務(wù)平臺和信貸業(yè)務(wù)的結合；光大銀行則以此建立了社交網(wǎng)絡(luò )信息數據庫；招商銀行通過(guò)大數據來(lái)發(fā)展小微貸市場(chǎng)。由此，我們可以看出，從大數據概念的引入到在銀行業(yè)的廣泛實(shí)踐，大數據實(shí)際上為中國銀行業(yè)的發(fā)展帶來(lái)了很大的幫助。
在客戶(hù)營(yíng)銷(xiāo)方面，銀行通過(guò)大數據的營(yíng)銷(xiāo)模式可分為交叉銷(xiāo)售模式和個(gè)性化推薦營(yíng)銷(xiāo)模式。中信銀行的信用卡中心實(shí)現了實(shí)時(shí)、歷史數據進(jìn)行全局分析，風(fēng)險管理部門(mén)現在可以每天評估客戶(hù)的行為，并決定對客戶(hù)信用額度在同一天進(jìn)行調整；原有的內部系統、模型整體性能顯著(zhù)提高。Greenplum數據倉庫提供了統一的客戶(hù)視圖，更有針對地進(jìn)行營(yíng)銷(xiāo)。20xx年，中信銀行信用卡中心通過(guò)其數據庫營(yíng)銷(xiāo)平臺進(jìn)行了1286個(gè)宣傳活動(dòng)，每個(gè)營(yíng)銷(xiāo)活動(dòng)配置平均時(shí)間從2周縮短到2～3天。再以阿里信貸為例，其主要面向阿里巴巴的普通會(huì )員全面開(kāi)放，無(wú)須提交擔保和抵押，僅憑企業(yè)的信用資源就可以“微貸”�！拔①J”通過(guò)網(wǎng)絡(luò )低成本廣泛采集客戶(hù)的各類(lèi)數據信息，分析挖掘的數據，判斷客戶(hù)資質(zhì)，用戶(hù)可以24小時(shí)隨用隨借，商務(wù)平臺上的每一筆交易，建行都有記錄并且能夠鑒別真偽，可作為客戶(hù)授信評級的重要依據。
在授信審批階段，隨著(zhù)銀行數據采集范圍的擴大和建模技術(shù)方法的更新，銀行已經(jīng)開(kāi)始探索采用大數據方式，完善傳統的客戶(hù)評級評分模型，優(yōu)化自動(dòng)審批策略。其特點(diǎn)在于變量豐富，模型穩定，可將稀疏的數據逐步加工為密集信息。在信用額度及利率制定上，根據大數據產(chǎn)生的客戶(hù)風(fēng)險參數，各項成本參數，市場(chǎng)敏感性參數來(lái)設定授信的額度。在交行信用卡中心，最豐富的數據是與客戶(hù)電話(huà)溝通過(guò)程中的錄音數據。錄音數據是典型的非結構化數據，也是典型的“大數據”。一方面，數據不斷累積，而且隨著(zhù)業(yè)務(wù)的繁忙，還在不斷加速增長(cháng)，存儲和管理都較為麻煩，除了存儲備用和少量的人工的質(zhì)檢調聽(tīng)外，幾乎沒(méi)有其他用途，海量數據大都成了“沉沒(méi)數據”；另一方面，語(yǔ)音數據里蘊含了豐富的客戶(hù)信息，如客戶(hù)身份信息、客戶(hù)偏好信息、服務(wù)質(zhì)量信息、市場(chǎng)動(dòng)態(tài)信息、競爭對手信息等，但由于技術(shù)的限制，一直沒(méi)有有效的分析處理手段，數據的價(jià)值無(wú)法體現，具有豐富價(jià)值的數據卻成了“死數據”。交通銀行信用卡中心的破局之道，是采用智能語(yǔ)音云（Smart Voice Cloud）產(chǎn)品對海量語(yǔ)音數據進(jìn)行分析處理。智能語(yǔ)音云是新型數據服務(wù)平臺，它采用了大規模異構數據的高效存管和流式數據處理機制，實(shí)現了海量語(yǔ)音數據的歸集、處理、存儲、調用和分析。
四、大數據在信貸管理中對策建議
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為加強大數據在信貸管理中的作用，必須首先確保大數據自身構建的完善。大數據具有數據量巨大的特點(diǎn)，這一特點(diǎn)通常會(huì )造成與數據分析處理能力的不匹配，這需要加快技術(shù)創(chuàng )新，尤其是對基礎設施的創(chuàng )新。大數據的基礎設施通常包括硬件設施和軟件設施，硬件設施主要提高云計算的靈活、動(dòng)態(tài)的IT能力，以實(shí)現簡(jiǎn)化IT結構、降低管理成本、減少能耗的目的。而軟件設施則主要通過(guò)培養一部分能夠熟練掌握大數據應用技術(shù)的金融人才，其可以對數據進(jìn)行實(shí)時(shí)深度分析，并對未來(lái)的走勢進(jìn)行準確的預測，為決策提供智力支持。
搭建開(kāi)發(fā)式數據平臺，客戶(hù)信息和數據是銀行的共有資源，在開(kāi)發(fā)和分享的同時(shí)，要注意防范操作風(fēng)險，保證合規政策的執行與落實(shí)。在建立企業(yè)級數據倉庫的同時(shí)，要建立營(yíng)銷(xiāo)、風(fēng)險等數據倉庫，包括分析提供有力的信息與分析支持。為此，銀行與電商平臺可形成戰略合作，銀行業(yè)共享小微企業(yè)在電商平臺上的經(jīng)營(yíng)數據和經(jīng)營(yíng)者的個(gè)人信息，由電商平臺向銀行推薦有貸款意向的優(yōu)質(zhì)企業(yè)，銀行通過(guò)交易流水、買(mǎi)賣(mài)雙方評價(jià)等信息，確定企業(yè)資信水平，給予授信額度。銀行也可自建電商平臺，獲得數據資源的獨立話(huà)語(yǔ)權。在為客戶(hù)提供增值服務(wù)的同時(shí)，獲得客戶(hù)的動(dòng)態(tài)商業(yè)信息，為發(fā)展小微信貸奠定基礎，是銀行搭建電商平臺的驅動(dòng)力。此外，銀行通過(guò)建立第三方數據分析中介專(zhuān)門(mén)挖掘金融數據，在銀行與電商之間，加入第三方公司來(lái)負責數據的對接，為銀行及其子公司提供數據分析挖掘的增值服務(wù)。其核心是對客戶(hù)的交易數據進(jìn)行分析，準確預測客戶(hù)短時(shí)間內的消費和交易需求，從而精準掌握客戶(hù)的信貸需求和其他金融服務(wù)需求。
�。ǘ┛蛻�(hù)準入定價(jià)應用
在此環(huán)節中，應重點(diǎn)開(kāi)發(fā)智能人臉識別技術(shù)在商業(yè)銀行的應用。由于人臉信息有著(zhù)不可復制、不可盜取、簡(jiǎn)便直觀(guān)的特點(diǎn)，是大數據時(shí)代下商業(yè)銀行重要的戰略資源。在技術(shù)變革，人臉數據庫識別系統成本降低，識別精度不斷提高的情況下，此項技術(shù)在商業(yè)銀行領(lǐng)域的潛在價(jià)值不斷被挖掘提升，保障安全，節約時(shí)間，整合并挖掘數據資源方面具有廣泛的應用前景。在貸款過(guò)程中，為避免欺詐現象的發(fā)生，可以利用已有的人臉信息進(jìn)行身份驗證，實(shí)現貸款客戶(hù)身份認證信息化、智能化、網(wǎng)絡(luò )化管理。由于銀行數據是核心的金融數據，應充分考慮在監管要求下的用戶(hù)數據安全，在具體應用的功能設計方面，應遵循相關(guān)監管政策與行業(yè)的規范。
此外，征信是現代金融體系的基礎設施，是傳統行業(yè)轉型的內在要求，其本質(zhì)在于對金融主體的數據刻畫(huà)�，F行征信體系以央行征信系統為主，具有非營(yíng)利性，收費僅用于日常運營(yíng)，是銀行等金融機構主要征信信息來(lái)源。通過(guò)創(chuàng )新征信模式，如專(zhuān)門(mén)針對P2P行業(yè)而建的網(wǎng)絡(luò )金融征信系統（NFCS）和小額信貸征信服務(wù)平臺（MSP）可以更好地發(fā)揮征信作用。完善的法律體系是征信市場(chǎng)良性發(fā)展的前提，龐大而優(yōu)質(zhì)的數據庫則是征信機構的核心競爭力�；ヂ�(lián)網(wǎng)征信機構有望憑借海量的互聯(lián)網(wǎng)數據、強大的IT技術(shù)以及開(kāi)放創(chuàng )新的思維，建立互聯(lián)網(wǎng)平臺征信模式；而非互聯(lián)網(wǎng)征信機構則可能依靠多年的風(fēng)險評估經(jīng)驗、特色征信數據，深耕區域性、專(zhuān)業(yè)性等細分領(lǐng)域市場(chǎng)。
�。ㄈ┵J后監控環(huán)節應用
盡職的貸后管理可以發(fā)揮三個(gè)方面的作用：一是風(fēng)險預警。通過(guò)有效的貸后管理及時(shí)發(fā)現風(fēng)險隱患并快速化解，可以起到降低風(fēng)險化解成本、減少經(jīng)營(yíng)損失的作用；二是存量客戶(hù)深度挖潛。應該認識到貸后管理的過(guò)程是鞏固客戶(hù)關(guān)系和業(yè)務(wù)需求挖掘的契機；三是以管理創(chuàng )造價(jià)值。通過(guò)抓好貸后管理中的基礎管理工作，可以有效杜絕客戶(hù)信用評級中斷、貸款臨時(shí)性逾期等增加經(jīng)濟資本占用的事項發(fā)生，直接創(chuàng )造價(jià)值。
在“互聯(lián)網(wǎng)+”、大數據不斷深化發(fā)展的背景下，銀行業(yè)需要在激發(fā)內生資源的同時(shí)，積極借助外力，提升貸后精細化管理水平，補足這塊風(fēng)險管理的短板。大數據在銀行客戶(hù)貸后風(fēng)險預警體系中可包括單客戶(hù)風(fēng)險預警、客戶(hù)群風(fēng)險預警、風(fēng)險傳染預警等領(lǐng)域。依托運營(yíng)商、互聯(lián)網(wǎng)等外部數據資源，利用大數據位置定位、情緒分析、實(shí)時(shí)分析等技術(shù)，從償付能力異動(dòng)和償付意愿異動(dòng)兩大維度出發(fā)，對個(gè)人客戶(hù)、企業(yè)客戶(hù)進(jìn)行多維信息的深度洞察、行為精確跟蹤，實(shí)現信用風(fēng)險多維監控與實(shí)時(shí)評估。嚴格監控資金流向，把握資金流動(dòng)規律，對于償付出現的異常情況進(jìn)行預警。建立適當的大數據貸后風(fēng)險評估模型，將外部信息與銀行內部信息如資金往來(lái)異常信息相結合，建立完整的企業(yè)預警信息系統。結合各個(gè)風(fēng)險因素影響等級的不同對風(fēng)險劃分等級，實(shí)行分級管理。
五、總結
信息時(shí)代下，數據深刻影響著(zhù)銀行的未來(lái)發(fā)展。在中國龐大的人群和應用市場(chǎng)下，探索以大數據為基礎的解決方案，深入洞察復雜且充滿(mǎn)變化的市場(chǎng)成了銀行提高自身競爭力的重要手段。在大數據時(shí)代下，傳統銀行需不斷適應其自身的新角色，促進(jìn)自身的轉型。銀行需要不斷擴大觸角，全面收集、分析、辨別復雜的信息，改變運營(yíng)思路，審視市場(chǎng)和自身。
在經(jīng)歷過(guò)刺激政策下的信貸大投放、增速換擋中的信貸需求起落、結構調整陣痛期的信貸質(zhì)量下降之后，細化對銀行的信貸管理成為當下銀行工作中的重中之重。而加快銀行的信息化建設，完善銀行數據結構，順應數據化時(shí)代的浪潮，是推動(dòng)銀行經(jīng)營(yíng)轉型的必由之路。
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