京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
“大数据”大数据”催生新型电子银行_数据分析师
大数据,是近几年流行于各行各业的一个词,它指的是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。它不仅是指掌握庞大的数据信息,其内涵更在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。那么,对“含有意义的数据进行专业化处理”对电子银行的发展能产生什么样的影响,对千千万万使用电子银行产品的消费者又将产生什么影响呢?
“大数据”促进电子银行发展
2015年4月底,交通银行全新的“大数据”系统在苏州地区成功上线,交行老客户在系统升级后首次登录网上银行和手机银行就感觉到明显不同,不仅操作界面耳目一新,其应用化模块背后,更重要的是一整套大数据系统的支撑。新型电子银行能智能地分析客户的操作习惯、常用交易等,从而为其提供更深层次、个性化的专业服务。随着电子渠道个性化服务的加深,一方面是柜台压力的减弱,而另一方面客户则对电子银行产品要求不断上升。
在大数据时代,客户对银行服务的需求是不分时间和地点的全天候、实时的业务需求,任何客户都有可能在任何时间、任何地方以任何方式和渠道发起任何交易。显然实体网点已无法满足这一类快捷、便利的金融服务需求,只能通过通信网络技术拓展自助式服务才能满足这种需求,可以毫不夸张的说,大数据时代促进了电子银行向更专业、大众化、个性化的方向不断前进和发展。
电子银行发展让大数据更“大”
2012年8月,阿里金融开始为阿里巴巴用户提供无抵押贷款,用户只需要凭借过去的信用即可24小时随用随借、随借随还,审批比银行更快、贷款成本比银行更低、贷款的额度范围也比银行更宽,阿里金融之所以能比银行做得更好,就在于阿里金融比银行掌握更多的客户数据。
大数据也称巨量资料,是指所涉及的资料量规模巨大到无法透过目前主流软件工具,在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。大数据具有四大特点:大量、高速、多样和精确。因
此,大数据的来源至关重要,它直接决定了数据有多“大”,“大”的质量怎么样。大部分银行都已经清楚地认识到,金融服务机构不仅应该销售产品和服务,而且还应该在管理其客户数据以及通过不同渠道为其客户提供服务方面建立一套真正以客户为中心的组织,建立这套组织的关键即提供完美的多渠道体验。随着大数据的大量涌现,尤其是在社交媒体网络的背景下,渠道战略不应仅限于传统的银行渠道,而且还应整合新的客户接触点,比如充分利用各种社交媒体网站,这种趋势已经变得日益清晰。
在这样的背景下,新型的电子银行应运而生,它的发展不断向大数据时代靠拢,它不仅充当着为客户提供多元化服务渠道的作用,更加关键的是,电子渠道成为了“大数据”的重要来源。在获取大数据的“量”上,电子银行全天候7×24小时连续运行,不分昼夜,摆脱了传统银行上下班时间的限制,使客户可在任意地点选择合适的工具随时随地获得银行的服务,它大大延展了银行获取客户信息的时间;在大数据的“质”上,电子银行提供的是以人为本的服务,它不仅可以同传统银行一样提供各种服务,还可以推出一些人性化的新产品和服务,银行可以通过电子渠道积极与客户联系并获取反馈意见,并及时按照客户的需求来改进服务方式。电子银行充分发挥了信息技术高效处理的优势,低成本地提供程序化的,可以自动完成的常规业务。因此,电子渠道为客户也为银行实现多渠道数据的实时交互提供了可能,并加强了数据来源的质量。
大数据带来发展新挑战
与其说,大数据时代电子银行面临了诸多挑战,不如说,电子银行作为传统银行的一种拓展渠道,传统银行面临了巨大挑战。从目前形势看,互联网企业不断推出新产品、新商业模式,快速蚕食了传统银行业务。传统银行的互联网步伐多是止步开设网上银行、手机银行,只增加了渠道,而非阵地。因此,传统银行的电子银行发展面临了强有力的冲击:一是互联网企业的金融化;二是金融企业的互联网化;三是第三方支付与手机支付对银行传统支付业务的挑战。
特别是第三方支付企业的迅速发展,使客户和银行的关系进一步疏远,电子商务市场中,所有银行占的份额总共才不到2%。对很多客户来说,第三方支付的功能完全可以替代银行的部分业务,特别是便捷的支付功能,因此,对电子银行使用的人也越来越少,这在未来以数据取胜的时代对电子银行的发展非常不利。
面临这些巨大的挑战,对传统银行的电子银行业务发展来说既是困难,更是机遇。电子银行要怎么才能更好的依托大数据时代而实现真正的发展呢?转变发展思路、寻求理念突破,并依托强大的信息技术是关键。转变发展思路,在于变“渠道发展”为“平台发展”,对个人的电子银行服务,不能仅仅满足于向客户提供一个办理业务的渠道,而更应着眼于为为一个人甚至一个家庭构建一整套的金融服务平台,而理念突破则在于确立一套真正以用户体验为主导的发展机制。交通银行刚上线的新型电子银行系统,正是向转变发展思路和寻求理念上的突破迈出的关键一步。
大数据是神秘的,也是大众化的,每个经济体都能利用它,也能被它所利用。同样,电子银行业务的发展也和它息息相关,互相影响。可以预见,在未来电子银行的发展之中,机遇大于挑战,而不断发展创新的电子银行不但会给传统金融业注入新的活力,更会深刻地改变更多家庭的金融消费习惯,使更智慧的金融系统造福千家万户。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在全球化深度发展的今天,跨文化传播已成为连接不同文明、促进多元共生的核心纽带,其研究核心围绕“信息传递、文化解读、意义建 ...
2026-04-09在数据可视化领域,折线图是展示时序数据、趋势变化的核心图表类型之一,其简洁的线条的能够清晰呈现数据的起伏规律。Python ECh ...
2026-04-09在数据驱动的时代,数据分析早已不是“凭经验、靠感觉”的零散操作,而是一套具备固定逻辑、标准化流程的系统方法——这就是数据 ...
2026-04-09长短期记忆网络(LSTM)作为循环神经网络(RNN)的重要改进模型,凭借其独特的门控机制(遗忘门、输入门、输出门),有效解决了 ...
2026-04-08在数据分析全流程中,数据质量是决定分析结论可靠性的核心前提,而异常值作为数据集中的“异类”,往往会干扰统计检验、模型训练 ...
2026-04-08在数字经济飞速发展的今天,数据已渗透到各行各业的核心场景,成为解读趋势、优化决策、创造价值的核心载体。而数据分析,作为挖 ...
2026-04-08在数据分析全流程中,数据处理是基础,图形可视化是核心呈现手段——前者负责将杂乱无章的原始数据转化为干净、规范、可分析的格 ...
2026-04-07在数据分析与统计推断中,p值是衡量假设检验结果显著性的核心指标,其本质是在原假设(通常为“无效应”“无差异”)成立的前提 ...
2026-04-07在数字经济深度渗透的今天,数据已成为企业生存发展的核心资产,企业的竞争本质已转变为数据利用能力的竞争。然而,大量来自生产 ...
2026-04-07Python凭借简洁的语法、丰富的生态库,成为算法开发、数据处理、机器学习等领域的首选语言。但受限于动态类型、解释性执行的特性 ...
2026-04-03在深度学习神经网络中,卷积操作是实现数据特征提取的核心引擎,更是让模型“看懂”数据、“解读”数据的关键所在。不同于传统机 ...
2026-04-03当数字化转型从企业的“战略口号”落地为“生存之战”,越来越多的企业意识到,转型的核心并非技术的堆砌,而是数据价值的深度挖 ...
2026-04-03在日常办公数据分析中,数据透视表凭借高效的汇总、分组功能,成为Excel、WPS等办公软件中最常用的数据分析工具之一。其中,“计 ...
2026-04-02在数字化交互的全场景中,用户的每一次操作都在生成动态的行为轨迹——电商用户的“浏览商品→点击详情→加入购物车”,内容APP ...
2026-04-02在数字化转型深度推进的今天,企业数据已成为驱动业务增长、构建核心竞争力的战略资产,而数据安全则是守护这份资产的“生命线” ...
2026-04-02在数据驱动决策的浪潮中,数据挖掘与数据分析是两个高频出现且极易被混淆的概念。有人将二者等同看待,认为“做数据分析就是做数 ...
2026-04-01在数据驱动决策的时代,企业与从业者每天都会面对海量数据——电商平台的用户行为数据、金融机构的信贷风险数据、快消品牌的营销 ...
2026-04-01在数字化转型的浪潮中,企业数据已从“辅助运营的附属资源”升级为“驱动增长的核心资产”,而一套科学、可落地的企业数据管理方 ...
2026-04-01在数字化时代,每一位用户与产品的交互都会留下可追溯的行为轨迹——电商用户的浏览、加购、下单,APP用户的注册、登录、功能使 ...
2026-03-31在日常数据统计、市场调研、学术分析等场景中,我们常常需要判断两个分类变量之间是否存在关联(如性别与消费偏好、产品类型与满 ...
2026-03-31