京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
“大数据”推动银行业务创新
大数据运用在提升效率、降低成本、加强风控、创造价值等方面,对银行业务发展的贡献度正日益显现。近年来,越来越多的以大数据为核心的应用创新业务不断推出,在为客户提供更优质金融服务的同时,也使得银行运转得更为高效和顺畅。
大数据时代的到来,正在深刻地影响着社会经济生活的方方面面。面对大数据给金融竞争格局和商业经营模式带来的巨大影响,商业银行纷纷以互联网金融思维和大数据理念,推动金融产品和服务创新。而在这一轮基于互联网和大数据的创新热潮中,如何深入到数据价值链核心,从中发掘和创造价值,助力各项业务发展,是目前商业银行在实践应用中的关键所在。
记者近日在对光大银行的采访中了解到,大数据运用在提升效率、降低成本、加强风控、创造价值等方面,对银行业务发展的贡献度正日益显现。近年来,越来越多的以大数据为核心的应用创新业务不断推出,在为客户提供更优质金融服务的同时,也使得银行运转得更为高效和顺畅。
2012年年中,光大银行面向全行财富客户和私人银行客户推出了其自主研发的阳光理财·资产配置平台(AAP)。截至今年3月25日,AAP平台直接和间接促成的理财产品、代销基金、代销保险和其他产品的销售总额达到84.28亿元,其中通过AAP平台直接促成的销售额为28.73亿元,基于AAP平台生成的财富管理报告书达成的销售额为30.81亿元,预估通过门户网站达成的销售额为24.75亿元。
两年84.28亿元的销售额,对于零售金融服务的支持平台而言可谓战绩显赫。光大银行AAP平台的研发思路和服务理念,被认为是对大数据思维的一次成功运用,并由此开创了国内银行零售金融服务支持系统的先河。
“基于AAP平台,我们不仅实现了零售业务的交叉销售,最重要地是能够具体分析客户需求,进而为他们提供一站式的综合金融服务。”光大银行零售业务部负责人对记者表示:“AAP平台的推出,实际上帮助我们在转型路上迈进了一大步”。
在记者看来,银行理财业务转型的重要标志之一是从“卖产品”到“做服务”。2008年以后,国内银行理财业务发展迅猛,理财产品日益丰富,但与此同时也面临日趋严重的同质化问题。在国内银行理财市场打拼十年且一直走在同行前列的光大银行,开始转变思路、调整战略,希望从单纯地销售产品转向为客户提供个性化综合金融服务,将阳光理财塑造为“中长期机构投资者”的专业形象。而在这一重要转型过程中,以数据为支撑的AAP平台无疑起到了关键作用。
通常在银行内部,零售金融产品分部门或处室进行管理,多年积累下来的客户数据无法整合形成联动效应;且传统的客服系统仅具有客户数据管理功能,无法对数据进行分析。产品端和客户端的“束缚”使得各家银行局限于产品与客户的一对一销售,这样既无法通过交叉销售提升零售业务的规模效益,更无法满足客户多元化的理财需求。面对这一难题,光大银行决定用大数据理念打破“僵局”。据了解,AAP平台通过对海量、真实的客户信息进行分析,形成15类客户投资偏好;然后在产品端进行跨部门整合,创建了以客户需求为分类导向的产品库,再辅之以客户经理的微调建议,形成了基于客户个性化投资偏好的金融资产最优配置比例建议。目前,AAP平台不仅能够根据客户需求提供合理、个性化的资产配置建议,还能够对客户的持仓资产进行持续跟踪,根据宏观市场环境变化动态调整资产配置方案。光大银行零售业务负责人透露,随着客户投资理念的成熟,未来AAP平台将进一步向客户开放多个端口,包括手机端、iPad端应用等。另据了解,预计到年底,通过AAP平台达成的理财销售额将达到350亿元左右。
理财业务只是银行“大数据”应用的典型案例之一。在光大银行信息科技部总经理杨兵兵眼中,人本身就是一台可以综合运用大数据的“精密仪器”,而当今对于大数据的利用只不过才还原人脑50%的水平。随着对大数据综合运用能力不断提高,未来银行作为一台“精密仪器”也会变得越来越聪明。
他告诉记者,通过对客户数据的发掘和利用,可以发现业务需求、深度服务客户。如该行利用大数据社交媒体技术进行数据分析制作出的“云图”,为业务部门新拓展供应链或拓宽现有供应链网络,主动发现有价值客户提供了全面、准确的数据,同时也为银行根据客户特点订制个性化服务提供了依据。
据不完全统计,光大银行信息科技部门数据服务人员全年须完成人均近1000项业务部门提出的数据服务需求。面对海量业务需求,他们创新性地提出开放式数据服务社区理念,并建设成服务平台,利用“中文语义智能分析”技术,使得数据服务资源共享、知识共享成为可能。此举还曾荣获由中国人民银行颁发的科技发展二等奖,是大数据技术驱动优质服务的最佳实践。此外,通过在总、分行之间进行数据分析与服务的互动、培训,将数据运用能力有效传导至分行,两年内推动实现近350项数据分析业务营销活动,激发了分行业务发展活力。
2013年,光大银行还基于大数据Hadoop技术构建起核心历史数据查询平台,为客户提供联机历史数据查询应用功能,使以往需要3~4天的查询时长缩减到当日即可完成,从而大大提升了运营效率。据介绍,由于该平台采用开放式的大数据应用架构,在软、硬件科技成本投入上较传统技术架构应用节省近80%的费用,大幅降低了投入成本。这也是国内将Hadoop运用于银行在线运营业务的首个成功案例。
大数据时代,对大数据和互联网技术的应用能力,将成为激发商业银行创新的又一驱动力,在助力业务快速发展的同时,也将提升商业银行自身竞争力。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数据统计分析、数据清洗、异常值识别与数据分布研究中,箱型图是最直观、高效、专业的可视化分析工具。相较于柱状图、折线图仅 ...
2026-05-29Tkinter是Python内置的标准GUI图形界面库,具备无需额外安装、调用简单、兼容性强、轻量化高效等优势,是Python快速开发桌面小程 ...
2026-05-29 很多分析师在设计标签时思路清晰,但真到落地环节却面临“数据在手,不知如何转化为可用标签”的困境:或因加工方式选择不当 ...
2026-05-29【核心关键词】大数据、经理、专业、金融、客户、传统、建模、数据产品、互联网金融、产品经理、数据分析、金融行业、数据模型 ...
2026-05-28 很多分析师每天和数据打交道,但当被问到“标签是什么”“标签和指标有什么区别”“标签体系如何设计”时,却常常答不上来。 ...
2026-05-28随着大数据技术的快速普及,各行各业积累了海量的用户数据、交易数据、生产数据与行为数据。单纯的数据统计与报表分析只能呈现表 ...
2026-05-28在Python网络请求、接口测试、数据爬取、业务对接开发中,Requests库是最简洁、最高效的HTTP请求工具,凭借简洁的语法、完善的适 ...
2026-05-272025 年,零售与服务行业的竞争已从 “经验驱动” 全面转向 “数据驱动”。中小企业门店普遍面临数据零散、分析浅层、决策凭感觉 ...
2026-05-27 很多数据分析师每天都在写SQL,但当被问到“数据查询语言(DQL)的本质是什么”“SELECT语句中各子句的书写顺序与实际执行顺 ...
2026-05-27在统计学分析、实验研究、业务数据复盘过程中,单因素方差分析是检验自变量对因变量是否存在显著影响的核心方法。其中,两个水平 ...
2026-05-26【核心关键词】算法、客户、大数据、互联网、调优、建模、模型优化、机器学习、评分卡模型、模型开发、智能风控、业务场景、数 ...
2026-05-26 很多数据分析师写过无数个 SELECT,但当被问到“新建一张表,该如何定义字段类型来保证数据质量”“创建视图和存储物理表有 ...
2026-05-26在数据清洗、统计分析与数据质量检测工作中,箱型图(又称箱线图、Box Plot)是最直观、最高效的可视化分析工具之一。相较于柱状 ...
2026-05-25在大数据分析、数据清洗、质量管控、风险监测等领域,异常数据识别是保障数据质量、确保分析结论精准、规避业务决策失误的核心基 ...
2026-05-25 很多数据分析师精通Excel函数和透视表,但当被问到“数据从哪里来”“表和视图有什么区别”“数据库管理系统和SQL是什么关系 ...
2026-05-25数字化经营时代,企业的市场竞争早已从经验决策转向数据决策。门店营收、用户转化、产品销量、成本损耗、存量资产等所有经营行为 ...
2026-05-22在MySQL数据库日常运维、业务数据校验、数据迁移与数据清洗场景中,自增主键ID的连续性校验是一项基础且关键的工作。MySQL的Auto ...
2026-05-22 很多企业团队并非缺乏指标,而是陷入“指标失控”:仪表盘上堆满实时跳动的数据,却无法回答“当前瓶颈在哪、下一步该做什么 ...
2026-05-22【核心关键词】大数据、可视化、存储、架构、客户、离线、产品、同步、实时、数据仓库、数据分析、数据可视化、存储数据、离线 ...
2026-05-21在电商流量红利消退、公域获客成本持续走高的当下,存量用户深度挖掘已成为店铺增收增效的核心抓手。相较于付费投放获取的陌生新 ...
2026-05-21