原创《大数据时代商业银行数字化转型》：本论文可用于商业银行论文范文参考下载，商业银行相关论文写作参考研究。
大数据时代的来临,催化了互联网金融的发展,随着大数据技术日益广泛应用,对金融生态和金融格局都将产生深刻影响.国家层面对大数据发展给予高度重视,2015年8月,国务院印发《促进大数据发展行动纲要》,明确指出大数据已成为国家基础性战略资源,《大数据产业“十三五”发展规划》已征求了专家意见,有望年内发布.我国商业银行在经历十年的高速增长后正步入转型时期,其整体运营模式正在从“外延式”发展向“精细化”发展转型.未来的商业银行应主动拥抱“大数据”,从数据中获得洞察力,占据价值链核心位置,引领传统模式向数字化的智慧银行转型.可持续发展的数字化智慧银行意味着银行将围绕数字技术不断优化其客户交互、产品、流程和数据,在降低客户服务成本的同时也增强更高接触程度的服务.为此,数字化智慧银行要求银行战略、业务模式和理念的深层数字化转型,也要求将和客户面对面的亲密感融合到数字交互中,从数据中提取洞察力.本文将分析大数据能推进商业银行向数字化转型的特性,探讨商业银行数字化转型的基础,提出转型的思路和策略,以期为我国商业银行数字化转型的探索提供有价值的参考.
大数据推进数字化转型的特性
大数据是指数据容量大到超出传统数据工具获取、存储、管理和分析的能力,同时,大数据由量变引起质变,需要创新思维模式和处理方式,能带来更强的决策能力、洞察能力、流程优化能力.大数据的内涵决定其具有推进商业银行数字化转型的特性.
加速金融脱媒.以商业银行为代表的金融机构在传统金融体系内扮演者信息的角色,在充斥信息不对称的金融市场中,规范着一种金融秩序.随着大数据时代的来临,传统金融机构作为媒介正成为低效率和高成本的制造者,传统金融体系的脱媒化趋势愈演愈烈.大数据和传统数据相比具有“4V”的特点：一是数据存储容量巨大（vo l ume）,大数据以ZB为统计单位；二是数据类型众多（variety）,包括结构型数据也包括音频、视频、图片等非结构性数据；三是数据价值密度低（value）,单位数据价值度比较低；四是处理数据的速度要求非常快（velocity）,时效性强,智能分析能力强.以第三方支付、余额宝、P 和众筹等为代表的互联网金融利用大数据优势,使得金融市场几乎达到没有金融的状态,成本更加低廉、效率更高,严重削弱商业银行在传统体系内的金融作用.商业银行数字化转型以大数据应用为前提,转变以往依赖网点规模和人员数量扩张的运营模式,深刻领会大数据的理论和精髓,创新“去化”的价值创造方式.
改变信息创造方式.信息处理方式是商业银行运营的核心技术,商业银行数字化转型首先体现在信息创造方式的改变.大数据被广泛应用于信息处理中,主要体现在各种算法,执行自动、高速、网络化运算,提高风险定价和风险管理效率,能有效降低现实中的信息不对称性.大数据分析方法是统计方法而非计量方法,侧重于全样数据而非样本数据,分析中寻找相关性而非因果关系,分析结果为概率而非精确度.例如利用大数据技术的网贷业务,发放信贷最重要是信息处理,网贷平台通过搜索引擎对互联网用户在进行网上支付或购物时留下大量信息进行搜集和筛选,然后在信息处理的过程中,利用云计算、云存储技术和信用模型进行信用评级.阿里小贷是这方面的开拓者,基于其自有电商平台,用户数据和信息很容易获得,利用云计算和信用模型评估信用状况,贷后风险管理通过阿里小贷的后台管理完成,分析贷款跟进速度、滞留状况和违约情况.商业银行数字化转型的关键是信息创造方式的改变,在大数据时代,商业银行需构造高效、高价值、低成本、低信息不对称的信息创造方式.
拓展客户界定范围.大数据技术极大地拓展了客户的服务范围,能兼顾大客户和“长尾市场”的金融服务需求.商业银行一般遵循“二八定律”进行客户服务,即主要关注20%的重要客户,往往忽略80%的普通客户.互联网时代,客户需求更具有个性化、碎片化、大数量、分散化的特点,“长尾理论”被认为是对传统的“二八定律”的彻底颠覆,只要产品存储和流通的渠道足够广,需求不旺或销量不佳的产品所共同占据的市场份额可以足够大,足以和那些少数热销产品相匹敌甚至更大.但是,商业银行运营模式决定其具有高服务成本,信息处理处于劣势,技术水平不符合大数据时代要求,使其难以服务“长尾市场”.商业银行数字化转型体现在运用大数据的价值和创造力服务于更智慧、更高需求的客户,能迎合互联网时代金融需求的新变化.通过对客户的浏览行为及地理位置轨迹、POS等终端、各种APP软件等大数据的清洗、整合和分析,找到这些现象背后的相关因素,快速形成对当前市场环境的洞察力,拓清并预测未来发展脉络,进行分析客户、定位市场、创新产品设计.
提高灵活性且简化运营流程.通过大数据应用,商业银行能构建适应性强的核心银行业系统来创建灵活敏捷的银行业环境.通过对业务、运营和技术做出调整,银行将能够使用行为模式识别技术,来满足规章制度和风险控制需求,同时提高服务水平及客户满意度.这种敏捷的运营模式将允许银行快速实施产品和服务创新、提高服务质量、改善客户关系、提高灵活性.使用大数据技术,商业银行能够推出模块化的商业服务来规范业务流程,组成这些商业服务的通用数据、业务规则及流程均可快速配置,创新简化的运营流程提高客户赢取率,增加每一位客户收入,降低运营成本,消除阻碍商业洞察力的因素,从而利用信息来提高竞争力.例如一家顶级的欧洲跨国银行实施大数据核心系统转型计划,分析从制造到产品和服务分配的整条价值链,将调查结果和业务模式进行比较,针对选定的重点领域提高经营利润,在6年时间内,这家银行已将成本收入比从50%降低至30%.
优化风险管理.商业银行通过大数据优势,可以识别并且全面管理企业中的各类风险,如信用风险、运营风险、名誉风险和IT风险等.基于大数据应用的风险管理,能形成新型风险洞察力,通过构建风险视图,实施风险调整值管理,借此提高经营效力和财务业绩,并从客户赢取率、产品定价到执行标准以及商业战略的执行中受益.为此,商业银行通过部署大数据平台,给整个财务、风险及合规部门提供系统的、可靠的、实时的信息,从而使得这些部门可以利用高级分析和情境分析工具來模拟投资风险、压力测试、风险回报、资本分配及报告制作,最后将风险分析结果完全集成到管理信息系统中,以便及时做出明智决策.借由基于大数据的风险管理,商业银行可以把整个解决方案实施到监管、业务流程和系统中,以实现在风险和预期收益间取得均衡.
商业银行论文参考资料：
结论：大数据时代商业银行数字化转型为关于商业银行方面的的相关大学硕士和相关本科毕业论文以及相关商业银行信用卡申请论文开题报告范文和职称论文写作参考文献资料下载。
