京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据下的银行是“不作不死
随着新技术的不断引入,银行业新的想象空间也在不断打开。大数据,无疑是去年以来最受热议的技术之一,它与互联网的深度融合,甚至能够让徘徊在银行门口之外的资本有了颠覆传统的豪气。
但有意思的现象是,相对保守的银行却一直甚少表露自己的真实想法。这个领域内对此说得最多的,反而不是做银行的。
有分析人士认为,大数据不可能颠覆现有的零售银行的格局。理由很简单,大数据之所以令新的互联网银行模式兴起,是因为它提升了一个群体的商业价值--以往不被重视的客户。
用长尾理论来解释,这些客户为数众多,但价值贡献却很小。新技术降低了这些客户的开发成本,但也仅此而已,因为最具价值的客户群体依然被银行牢牢掌握。
评论人士认为,银行是“不作不死”,即便市场策略最差的银行也只是没特点,要被新技术彻底颠覆很难,更遑论一百年以来银行的产品已经没有大的创新,所有的改革都在流程和服务方面。
随着银行业务的载体与社交媒体、电子商务的融合越来越紧密,仅对原有15%的结构化数据进行分析已经不能满足发展的需求。北京银行一位高管坦言,大数据应用可能对银行的一些观念和经营模式产生颠覆。
清华大学五道口金融学院一位专业人士表示,互联网时代海量的数据和分析工具,催生出很多新的金融业态,切入传统银行的禁地,“他们比传统银行有更强的数据收集和分析能力”.
梦想很远,现实却很紧迫。“中国国内银行还处在搭建推广手机银行、网上银行阶段,”相对于大数据已经慢了一拍。
银行业对大数据的挖掘创新似乎并不如互联网企业那么热衷,这其中既有传统行业理念的保守,也有制度上的掣肘。
“银行进行大数据挖掘,必然牵扯多方面,譬如观念转变、制度建设、流程优化、系统开发以及人才储备,等等。”一位股份制银行的信息管理人士说。
变革的开始往往是以测量手段的革命为前奏,为应对大数据挑战,银行应根据业务目的和特点在相应领域配置感知装置。
大数据时代是分析时代。以往中国的银行业过于强调资源的整合,在政企界限模糊、金融资源高度垄断的时代这种模式能够成功。
但时代在改变,随着金融市场化改革的进行,银行不再拥有独一无二的资源,它们整合什么?又如何敢说自己的整合力比竞争对手更强呢?
大数据分析的实质就是将客户放到更大的社会背景下加以曝光,准确定位环境中客户所处的位置符合怎样一种商业模式;到现在为止没有任何技术能超越人(对银行来说就是客户经理)更能对活生生的客户加以把握分析。
客户经理是最好的社会感知装置,同时又肩负将银行预定的熟悉的关系模式导入到现实社会网络,扩大关系的重任,这种独特的非技术感知装置是银行最大的优势。
以科技引领业务发展,未来银行也同样需要借助由大数据构建的企业经营全景视图来进行风险管理、产品营销、业务创新等活动,进而寻找最优的模式支持商业决策。
银行从业者应尽量客观地描述复杂的世界。我们不确定大数据是否一定能主宰未来,但是它描述客观世界的理念正是我们所探寻的有效提高银行业务水平之道。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
【核心关键词】产品、经营、客户、调研、销售额、宏观、会计行业、客户满意度、发展趋势、经营状况、数据分析、竞争对手、数据 ...
2026-07-14问卷调查是市场调研、用户研究、社会调研与产品分析的核心数据采集方式。问卷数据大多以分类数据为主,例如用户性别、年龄分层、 ...
2026-07-14 很多数据分析师画过趋势图、做过业绩预测,但当被问到“这个月销售额增长20%,到底是长期趋势自然增长,还是促销活动的短期 ...
2026-07-14在数据分析、业务效果验证、AB实验扩展、行业对比等场景中,我们经常需要对比三组及以上样本的均值差异,例如不同区域的客单价对 ...
2026-07-13在互联网产品运营、用户生命周期管理与商业化数据分析中,留存指标是判断产品价值、用户满意度与商业模式健康度的核心基准。常规 ...
2026-07-13 很多数据分析师做过按月份的销售额趋势图,画过按天的流量折线图,但当被问到“时间序列和普通数据有什么本质区别”“季节性 ...
2026-07-13【核心关键词】统计学、互联网、知识、课程、学生、数学、软件、招聘、数据分析、实习经历、机器学习、理论基础、业务思维、统 ...
2026-07-10在互联网运营、产品设计、市场营销与商业数据分析领域,所有转化、成交、复购行为的底层逻辑,都依托于用户决策流程。用户从产生 ...
2026-07-10 很多数据分析师能熟练地计算指标、搭建标签体系,但当被问到“画像到底在解决什么问题”“画像和标签是什么关系”“画像如何 ...
2026-07-10数据透视表是数据分析中最常用、最高效的汇总分析工具,具备快速分组、聚合计算、维度拆解、数据可视化等优势,能够轻松完成求和 ...
2026-07-09在统计学、CDA数据分析、机器学习与商业数据研究中,正态分布是最基础、最重要的数据分布形态。绝大多数参数检验、数据建模、指 ...
2026-07-09 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 ...
2026-07-09【核心关键词】采购、周期、原材料、企业、产品、成本、要素、库存、供应商、数据分析、生产计划、生产制造、加工制造、技术工 ...
2026-07-08在数据分析、特征工程、机器学习建模的工作流程中,原始数据往往包含多个不同维度的数值指标,例如客户交易数据中的消费金额、交 ...
2026-07-08 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。 ...
2026-07-08商业谈判是企业采购合作、渠道签约、价格议价、项目合作、客户签约的核心关键环节,直接决定企业的合作成本、利润空间与经营风险 ...
2026-07-07在数据分析、业务效果验证、AB 测试、学术研究等场景中,T 检验是假设检验体系里最基础、应用最广泛的统计方法,也是均值差异分 ...
2026-07-07 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 ...
2026-07-07【核心关键词】转化率、企业、策略、岗位、互联网、拆分、产品、运营、分析师、指标体系、数据分析、用户画像、数据诊断、产品 ...
2026-07-06在数据分析工作中,文本数据处理是高频刚需场景,用户评论、客服工单、日志信息、调研问卷、商品文案等数据都包含大量文本内容。 ...
2026-07-06