第一篇：.大數據時代下農發行統計工作現狀及對策研究

.大數據時代下農發行統計工作現狀及對策研究

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關鍵詞：大數據 統計 現狀 對策

一、大數據時代銀行統計工作基本情況

(一；統計相關概念介紹

金融業統計是指金融機構統計部門按照規定的統計制度、根據統計的一般原理、運用科學的統計方法，對各項金融業務活動的情況和資料進行收集、整理、分析，從而為決策提供依據及政策建議的過程。

銀行統計是指反映銀行信貸資金的來源和運用、現金收支分配及其平衡和變動情況的統計。銀行統計是國民經濟統計的重要組成部分，所提供的數據資料是組織和加強銀行信貸和現金計劃管理，進行信貸監督，組織市場貨幣流通以及開展銀行日常業務工作的重要依據。

農發行統計是指為滿足本行經營管理的需要，以及人民銀行金融統計、銀監會監管統計的需要，組織各級農發行對本行業務活動和資料進行調查、收集、整理和分析，提供統計資料和統計咨詢意見，實行統計管理和監督活動的總稱。農發行統計工作以數據為核心，開展

多方位服務，充分發揮統計的信息、咨詢、監督三大功能。

(二；大數據在銀行業的應用情況

現代信息技術迅猛發展，新興互聯網、“云”計算、物聯網廣泛應用，標志著大數據時代已悄然來臨。大數據具有大量化、多樣化、快速化、價值化的特征，大數據意味著對海量交易數據、海量交互數據的海量處理。

大數據對個體的思維方式、行為習慣，對企業的生產方式、運行模式都產生了顛覆性地影響。國內外在醫療、衛生、保險、航空、金融、電商等行業、領域引入大數據思維，采用大數據技術，使用大數據管理模式。金融業大數據應用主要體現在研判宏觀經濟趨勢及微觀政策走向、分析客戶動機和行為、判斷交易對手風險特征、提升工作效率等方面。

近十年來，以工商銀行為代表的國有銀行率先通過IT架構再造，整合內、外部各種不同類型、不同渠道的數據資源。以防范風險為動力、以滿足市場需求為目標、以產品創新為導向、以服務客戶為遵旨、以提升效率為目的，推進系統大集中和數據大集中，建立數據交換平臺(或者數據倉庫；，優化運營流程，提升服務水平，信息化程度不斷提高。

目前，一些商業銀行在客戶分析、風險管理方面對大數據運用已初步積累了一定的經驗，為未來過渡到全面大數據運用奠定了良好基礎。大數據思維開始滲透在經營策略選擇、經營手段設定的各環節、全流程。

二、農發行統計工作現狀

(一；農發行統計工作管理情況

農發行統計工作實行“統一領導、分級負責”的管理體制。總行資金計劃部是農發行統計工作的主管部門，具體由統計處負責。總行各業務部門由指定處室負責本部門統計報表的管理，各省級分行在資金計劃處設統計崗，各市分行在客戶部設統計崗，縣支行在客戶部或2/6頁

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第二篇：大數據時代下的電子商務研究

【核心期刊網】——中國權威論文發表平臺，我們為您提供專業的論文發表咨詢和論文發表輔導!大數據時代下的電子商務研究

王洪軍

摘 要：鑒于當今大數據與電子商務的有效結合，傳統的方法已不能滿足現在的電子商務模式，該文主要討論了大數據要求電子商務平臺的特征匹配，大數據要求電子商務平臺的擴展功能和完善，以及在大數據時代，有關職能部門加強電子商務管理等方面的問題。希望為建設大數據電子商務平臺建設提供有針對性的指導。

關鍵詞：電子商務 大數據 擴展功能 信息處理 數據分析

電子商務（E-Commerce）是19世紀90年代隨著Internet的普及而發展起來的一套交易系統。它利用國際互聯網信息傳遞快以及覆蓋地域廣等特性來完成企業內部之間、企業與企業之間以及企業與消費者之間的商業聯系[1]。它的出現，改變了傳統的生產、銷售、采購方式，實現了資源的有效配置與重新整合，減少了商品銷售成本與流通環節，縮短了商品的生產周期，提高了企業的運營效率，增強了其市場競爭力。

大數據是近年來出現的比較火的詞匯，最初由美國人提出，近些年來我國政府也十分重視大數據建設，已將大數據技術上升為科技戰略問題[2]。大數據與電子商務結合是時代和科技發展的必然趨勢，大數據是加深企業創新的利器。在當今大數據時代，電子商務產生、存儲與處理的數據量巨大。巨大的數據一方面給企業與消費者提供了更多的信息量，可以更為詳細的了解企業和商品的信息，為消費者提供了更多的參考信息；另一方面，巨大的信息量要求更多的存儲空間，以及相應的搜索查詢算法，挖掘更為深層次、更有意義的信息，同時可能提供更為安全的認證。這些必然要求探索在大數據時代下電子商務平臺的開發問題。大數據要求電子商務平臺的特征匹配

隨著大數據時代的來臨，相對于傳統的銷售企業來講，爆炸性增長的數據已成為電子商務企業非常具有優勢和商業價值的資源，成為未來企業的核心競爭力。近年來，隨著大數據資源的增長和有效利用，帶來的電子商務交易額逐年走高。表1和表2給出了2008-2010年中國主要省市電子商務交易規模和所占比例。

由表1和表2可以看出，隨著大數據利用程度和效率的增加，中國主要商業中心電子商務交易規模和比例逐年增加，在大數據支持下電子商務的優勢已經逐步顯現。但同時，大數據必然對電子商務提出了更多更高的要求。以淘寶網為例，要滿足三點要求。

1.1 強大的信息檢索功能

對于電子商務而言，商品種類的豐富性是其提高競爭力的重要手段與措施[3]。在大數據的背景下，商品的種類和數量等信息越來越多，同時伴隨數據垃圾的增多，客戶很容易受到干擾。在不增加網絡和數據庫硬件的基礎上，開發新的程序和算法，優化網絡結構，提高搜索效率。在云計算基礎上的大數據處理，能夠為客戶提供比較全面、強大的信息檢索功能，結合用戶的個體差異和需求等特點，對海量數據進行搜索，從而提高搜索的準確率。同時，設計一個支持多領域動態數據集成的數據庫網絡系統，對數據庫進行有效管理。在此基礎上，對熱點信息進行推薦和推送等檢索服務，增加獲取資源的準確性，排除垃圾信息的干擾，提高查詢效率。

1.2 準確的數據分析能力

在大數據時代，數據實時性分析已經成為電子商務最主要的著重點，其主要價值體現在詳細快速的分析和利用相關信息。如果數據沒有實時性作為保證，數據本身也就沒有意義。根據實際需要，在盡量避免過多安裝硬件的基礎上，開發新的數據挖掘算法，深入分析用戶的需求，挖掘深層次相關信息，準確的確定最滿意的答案。利用云計算可以在較短的時間內【核心期刊網】——中國權威論文發表平臺，我們為您提供專業的論文發表咨詢和論文發表輔導!【核心期刊網】——中國權威論文發表平臺，我們為您提供專業的論文發表咨詢和論文發表輔導!對于較多的數據進行收集、存儲以及分析與處理。

1.3 快速的彈性處理能力

對于電子商務系統而言，擁有快速的彈性處理能力是其主要目標。特別是在大數據時代，突發訪問量的增加、海量的訂單以及瀏覽客戶的增多，這些需求都不是算法本身方面所能完全處理的，必須根據客戶的具體要求以及不斷上漲的業務量來擴充服務器，同時增加相應的存儲設備。同時，繼續開發相應的具備彈性處理能力的算法，與硬件相互匹配，實行彈性的伸縮，最大限度的整合現有資源，實現資源的合理利用和充分發揮。大數據要求電子商務平臺的功能擴展

在大數據時代，除了要求具有強大的信息檢索功能，準確的信息分析功能以及快速的彈性處理能力之外，還必須對原功能進行擴展和完善，滿足大數據對電子商務的要求。

2.1 加強對逆向物流的重視

隨著電子商務的發展，我國逆向物流的發展也在不斷的發展，同國外發達國家比起來，差距還很明顯。隨著電子商務規模持續增長以及訂單量的增多，退貨量也在不斷上漲。我國企業對逆向物流的重視程度不高，服務意識淡薄，致使我國逆向物流的發展受到一定障礙。電子商務逆向物流的發展，將有助于企業效率的增加，物流業的發展壯大，更有利于建立顧客的忠誠度，從而更加促進電子商務的發展。目前，我國的逆向物流存在一系列問題： 商家不重視退貨管理，觀念跟不上去，退貨標準不統一，保障制度不完善。面對上述困難，企業應該從觀念上重視逆向物流的發展，加強專業物流人員的培訓，制定合理的退貨制度，提高顧客的滿意率，達到增加效率的目的。

2.2 建立健全電子商務營銷渠道

由于開展電子商務有投資成本低、管理方便等優勢，很多創業者首選在網上開店，這使得實體店因為銷售業績不好而逐漸關閉，也使得很多消費者不得不去網上購物。網點的店主們為了增加網上市場的占有率和競爭力，不得不用各種營銷渠道吸引消費者的注意力。目前，電子商務技術方面的競爭很難拉開企業與企業之間的差距，只有健全的電子商務營銷渠道，深入挖掘企業和市場的潛力，企業的綜合競爭力才能得到提高。

2.3 妥善處理隱私

大數據環境將使用戶的信息越來越公開，針對隱私保護方面的問題，建議增加以下幾項措施：（1）電子商務企業應該恪守行業道德，不能將消費者的個人信息進行交易和泄露；（2）

企業應該從技術層面上開發先進的隱私保護技術；（3）隨著大數據應用的發展，隱私保護問題和概念不斷發展，國家之間應該制定相應的隱私保護法規，確保公民的隱私權。在大數據時代，職能部門加強電子商務管理

在大數據時代，企業和客戶得到的關于商品的信息量十分巨大，同時垃圾信息，詐騙信息和虛假信息也呈遞增趨勢，有關職能部門應該加強對電子商務平臺的監督和管理力度，過濾掉有害信息，堵住此類信息的發布渠道，查處有問題的企業和個人，整改評價差的商戶，完善電子商務平臺交易制度，關注企業的信譽度，凈化電子商務平臺。建立企業的信譽度排序，同時每間隔一階段，對信譽度進行重新排序，將最新的考評結果及時發布，反饋到用戶手里，使他們能夠第一時間掌握企業的信譽度，方便客戶購物的判斷。結語

當下正值我國大數據和電子商務的發展階段，以前的商務模式已不再適用大數據時代的電子商務，該文在傳統電子商務模式的基礎上，主要論述了在大數據背景下，新型電子商務模式具有的特點，以及功能拓展，職能部門應加強電子商務平臺的監督和管理，為新型電子商務的發展指明方向。

參考文獻

[1] 龐一華，田德鵬.我國電子商務發展中的問題與對策[J].鄭州航空工業管理學院學報：【核心期刊網】——中國權威論文發表平臺，我們為您提供專業的論文發表咨詢和論文發表輔導!【核心期刊網】——中國權威論文發表平臺，我們為您提供專業的論文發表咨詢和論文發表輔導!社會科學版，2006，25（6）：133-134，138.[2] 甘麗新，涂偉.大數據時代電子商務的機務與挑戰探討[J].科技廣場，2013（3）：137-140.[3] 全石峰.云計算環境下大數據處理對電子商務發展的作用[J].電腦知識與技術，2013：9（20）：4762-4763，4770.【核心期刊網】——中國權威論文發表平臺，我們為您提供專業的論文發表咨詢和論文發表輔導!

第三篇：淺議基層農發行檔案管理現狀及對策

淺議基層農發行檔案管理現狀及對策

農發行正定縣支行 張華平

檔案是依據、是資源、是財富，是歷史的見證，是一種重要的不可再生資源。一個單位的檔案是對其經營管理過程的客觀、全面、真實的記載，不僅可以為領導決策提供科學、詳細的參考資料，而且是處理問題的重要依據。然而目前農發行的現狀是人少事多，一般的縣級支行只有辦公室、客戶業務部、財務會計部三個部門，卻對應著上級行10多個部門。特別是檔案管理工作在這種情況下極難得到充分重視，導致了一系列工作不到位的情況。

一、檔案管理工作的重要意義

隨著農發行各項業務的不斷拓展，客戶數量的不斷增加，內控管理工作中不斷涌現出新的情況和新的問題，檔案管理工作涉及到我們每個部門和個人，是農發行內部公務活動的真實記錄;通過檔案可以真實再現農發行某一階段工作的歷史面貌。重視檔案工作，進行規范化管理，對拓展農發行各項業務、維護平穩運行具有至關重要的作用。

二、當前農發行檔案管理工作中存在的問題

1、“重”業務發展而“輕”檔案管理。檔案管理是目前農發行業務、內控等每個環節的真實反映，是維護農發行權益的重要依據，如果某一環節的檔案信息資料出現丟失、差錯、泄漏等，將會給農發行的信譽等帶來不可挽回的損失。實際工作中，因發

把檔案管理作為農發行干部職工的培訓內容，不斷提高廣大干部職工的檔案管理意識，進一步增強管檔人員依法管檔的責任意識。在日常工作中，嚴格貫徹執行檔案管理的相關制度，不斷加強對檔案管理工作的組織領導，及時協調解決實際困難和問題。健全和完善檔案管理工作責任制，明確人員責任，在行內形成全行關心、支持、參與檔案管理工作的良好氛圍。

2、注重業務培訓，實現檔案操作標準化。加強對檔案專(兼)職管理人員的培訓。特別是在檔案管理的操作方法、要求、規定、標準及應注意的事項上，通過專家授課、相互觀摩交流和不定期檢查輔導，使他們盡快地熟悉和掌握檔案管理工作。抓好對新上崗管檔人員的“傳、幫、帶”工作，為檔案管理標準化奠定堅實基礎。

3、注重日常維護，實現檔案程序規范化。一是要抓好對各類原始資料的收集、整理與歸檔工作，做到“做事有依據，做了事有證據”，確保各類檔案資料齊全完整;二是要抓好對檔案室的日常管護，經常對室房溫濕度進行測控，保持通風和清潔，確保不出現霉變、褪色、塵污、破損及蟲蛀鼠咬等現象;三是要抓好對檔案的借查閱工作，既要做到保證及時、準確提供檔案資料查閱服務，充分發揮檔案的價值和作用，又要做到保證被借檔案的及時歸還，以免造成檔案不必要的流失。

4、注重系統應用，實現信息科學化。隨著電腦信息技術化的快速發展，現在我們的檔案不僅僅局限于文本檔案還包括聲像、影音、網絡信息等資料，我們還應改進檔案傳統服務方式，實行

第四篇：大數據時代下的生活方式

論文簡介

本論文第一部分介紹了大數據的定義及特征以及如何使用大數據；第二部分分別介紹了大數據在商業預測、體育領域、購物等方面的應用；第三部分介紹了大數據帶來的風險和隱私問題；最后一段總結全文內容。

大數據時代下的生活方式

從2012年開始，大數據一次開始明顯的受到廣泛關注。通常“大數據”一詞，給人的感覺就是信息時代下產生的海量的數據，這是我們最直觀的感受。如果要給大數據一個比較專業的定義的話，可以這樣描述：大數據，是指無法在可承受的時間范圍內用常規軟件工具進行捕捉、管理和處理的數據集合。國際數據公司也給出了大數據的四大特征：海量的數據規模（vast）、快速的數據流轉和動態的數據體系（velocity）、多樣的數據類型（variety）和巨大的數據價值（value）。從大數據的特征中我們可以看出，大數據強調數據的海量還流轉。在我們現在身處的互聯網時代，我們每打開一個網頁，搜索一個關鍵字，網購一件商品，都會產生大量的數據，海量的數據似乎就是這個時代的產物。同時，即使在線下，我們隨身穿戴的智能設備，比如手機、手環等，也在實時的上傳數據到云端，網絡互連也讓數據更加方便快捷的流動。大數據到底有多大？一組名為“互聯網上一天”的數據告訴我們，一天之中，互聯網產生的全部內容可以刻滿1.68億張DVD；發出的郵件有2940億封之多（相當于美國兩年的紙質信件數量）；發出的社區帖子達200萬個（相當于《時代》雜志770年的文字量）；賣出的手機為37.8萬臺，高于全球每天出生的嬰兒數量37.1萬……

大數據中雖然蘊含著海量的信息，但其價值并不體現于此。數據之海量，包含著許多無用的信息，如何處理大數據，獲得有用信息才能體現大數據的價值。大數據技術的戰略意義不在于掌握龐大的數據信息，而在于對這些含有意義的數據進行專業化處理。換言之，如果把大數據比作一種產業，那么這種產業實現盈利的關鍵，在于提高對數據的“加工能力”，通過“加工”實現數據的“增值”。目前，國內外的一些大公司都已經具備了一定的對大數據的“加工能力”，他們正在利用大數據的價值提升自身的服務以及改善我們的生活。

大數據在商業制作的案例

2013年出品的美國政治題材電視劇《紙牌屋》受到廣泛好評，就連美國總統奧巴馬也是《紙牌屋》的粉絲。然而一部《紙牌屋》，就讓全世界的文化產業界都意識到了大數據的力量。《紙牌屋》的出品方兼播放平臺Netflix在一季度新增超300萬流媒體用戶，第一季財報公布后股價狂飆26%，達到每股217美元，較去年8月的低谷價格累計漲幅超三倍。這一切，都源于《紙牌屋》的誕生是從3000萬付費用戶的數據中總結收視習慣，并根據對用戶喜好的精準分析進行創作。

《紙牌屋》的數據庫包含了3000萬用戶的收視選擇、400萬條評論、300萬次主題搜索。最終，拍什么、誰來拍、誰來演、怎么播，都由數千萬觀眾的客觀喜好統計決定。從受眾洞察、受眾定位、受眾接觸到受眾轉化，每一步都由精準細致高效經濟的數據引導，從而實現大眾創造的C2B，即由用戶需求決定生產。

如今，互聯網以及社交媒體的發展讓人們在網絡上留下的數據越來越多，海量數據再通過多維度的信息重組使得企業都在謀求各平臺間的內容、用戶、廣告投放的全面打通，以期通過用戶關系鏈的融合，網絡媒體的社會化重構，在大數據時代下為廣告用戶帶來更好的精準社會化營銷效果。

大數據在體育領域的應用

2014年巴西世界杯，德國再次捧得世界杯的獎杯。而在悄然影響綠茵場強弱較量的“大數據”，對德國隊來說可謂功不可沒。在世界杯比賽開始前，德國足協就與SAP公司合作，“私家定制”了一款名為“Match In-sights”的足球解決方案，用以迅速收集、處理分析球員和球隊的技術數據，基于“數字和事實”優化球隊配置，提升球隊作戰能力，并通過分析對手技術數據，找到在世界杯比賽中的“制敵”方式。

這款數據分析系統首先通過攝像頭、傳感器等工具捕捉到球員跑動速度、位置、控球時間、防御范圍、動作細節等大量數據，并傳入數據庫，隨后，基于SAP HANA平臺運行的分析工具可迅速對這些數據進行后臺分析處理。據SAP介紹，在短短10分鐘內，10名球員用3個球進行訓練，可產生超過700萬個可供分析的數據點，而SAP數據分析平臺完全可對這些數據實現實時處理。

通過這些數據進行加工處理提取有用信息，德國隊教練可以迅速評估比賽狀況、每個球員的特點和表現，球員的防守范圍，對方球隊的空擋區等信息。通過這些信息，教練可以更有效地對球員上場時間、位置、技戰術等情況優化配置，以提升球隊表現。

與此同時，在了解自己的基礎上，德國隊還利用這一工具對對手的技術數據進行了分析，這些分析涉及對手球隊的幾乎所有方面。德國隊教練組并根據分析結果針對不同的對手確定相應戰術，從而提高了球隊獲勝的概率。

大數據在購物方面的應用

經常在瀏覽購物網站的用戶可能會注意到一個有趣的現象：兩個人打開同一個網址，顯示的內容卻不一樣。這是由于用戶之前在訪問購物網站時留下了一些數據，購物網站通過收集大量的用戶留下的數據，進行加工分析，針對用戶的喜好向用戶推薦有用的商品。不同的用戶喜好不同，商家會根據用戶不同的喜好推薦不同的商品，所以當不同的人打開同一個網址時顯示的內容卻不相同。

這種案例不只是發生在互聯網上，在線下的商店中也有類似的應用。最經典的案例就是“尿布和啤酒”的故事：在美國沃爾瑪超市中有一個有趣的現象：尿布和啤酒赫然擺在一起出售。但是這個奇怪的舉措卻使尿布和啤酒的銷量雙雙增加了。這不是一個笑話，而是發生在美國沃爾瑪連鎖店超市的真實案例，并一直為商家所津津樂道。對于這種現象有這樣的解釋：美國的婦女們經常會囑咐她們的丈夫下班以后要為孩子買尿布，而丈夫在買完尿布之后會順手買回自己愛喝的啤酒來犒勞自己，因此這就增加了啤酒和尿布在一起購買的機率。

發現這種現象的超市是通過對一年多原始交易數字進行詳細的分析，才發現了這對神奇的組合。

大數據在其他方面的應用

大數據的應用不僅給商家帶來了更多的收益，其對改善大家的生活方面也是功不可沒。以前在瀏覽購物網站時面對琳瑯滿目的商品會不知所措，而在網上的商品更是海量，選擇依據自己喜歡的需要花費很長的時間。現在根據分析大數據生成的商品推薦功能，大大節省了用戶搜索心儀商品的時間，提升了用戶體驗。近些年，美國谷歌公司通過使用搜索的數據來預測實時流感動態對流感傳播的預測。研究顯示，結合傳統監測方法和大數據，可以預測美國未來1周的流感感染情況。這一發現可能影響國家層面和地方層面預防和流感暴發控制。這種利用大數據對傳播性疾病的預測可是讓我們防患于未然，提高了我們的生活質量。大數據已經滲透到了生活中的各個方面，2014年04月04日，百度上線了一款新的大數據產品“百度預測”。這款可以通過分析大數據，對經濟指數、疾病、高考、城市、旅游景點、體育賽事、電影票房等方面進行預測。通過對高考情況的預測，可以讓考生選擇更加適合自己的高校和專業；通過預測旅游景點，可以幫助我們做出更佳的出行方案。這些應用十分貼近生活，實實在在的讓我們每個人都能夠享受到大數據帶來的價值。

大數據預測帶來的問題

一、風險問題

由于大數據中包含了海量的數據，這些數據是否真的有用？如何有效的區分有用數據和干擾數據？這些問題不禁會讓我們擔心，從這些雜亂的數據中分析出來的結果是否真的可靠。

2008年，谷歌第一次開始預測流感就取得了很好的效果，比美國疾病預防控制中心提前兩禮拜預測到了流感的爆發。但是，幾年之后，谷歌的預測比實際情況(由防控中心根據全美就診數據推算得出)高出了50%。據分析，這是由于媒體過于渲染了谷歌的成功，出于好奇目的而搜索相關關鍵詞的人越來越多，從而導致了數據的扭曲。如果根據這樣的數據分析出的結果必然大大的偏離實際，做出錯誤判斷。

二、隱私問題

在大數據時代背景下，個人數據能夠更容易獲取和更廣泛傳播，而侵犯隱私權的行為卻難以察覺，侵犯后果愈加嚴重。大數據時代的主要特點之一在于數據的膨脹、開放以及高速傳播。借助強大的搜索引擎，許多希望被各種利益團體得到的信息，當然包括個人信息，都可以在虛擬的網絡世界輕易獲取。可是，與獲得和傳播個人隱私的“易”相比，若想在海量的信息中主動覺察到個人數據隱私權受到侵犯的蛛絲馬跡，可謂“難”。

在網絡空間，尤其在大數據時代，隱私的喪失很容易發生。在移動互聯、網絡社交、定位系統與大數據分析愈演愈烈的今天，手機、導航儀、電腦、電視機，每個電機設備都有可能成為數據的記錄端口，隱私保護則成為了最大的難題。利用大數據獲取有價值的信息固然十分重要，但如何防止這些數據被過度泛濫、被公開和不法分子利用，則是大數據分析者們必須思考的問題。

綜述

大數據時代無論是國家、企業還是個人都面臨這機遇和挑戰，能夠正確合理地使用大數據能夠給國家和社會帶來福利，給企業創造大量的財富，也能夠使每個人的生活得到改善。不過，要想做到夠準確利用大數據，并能夠控制風險，保護隱私，還有很長一段路要走。但無論怎樣都不能否認，大數據標志著一個時代，無論時誰都無法抵制這個時代的來到。

第五篇：大數據時代下的銀行業

大數據時代下的銀行業

一、前言

2012 年3 月，奧巴馬政府宣布投資2 億美元啟動“大數據研究和發展計劃”，并且定義為“未來的新石油”，希望增強政府收集、分析和萃取海量數據的能力。這個由世界最強國家政府推動的項目，標志著“大數據”時代的到來。

近年來,移動互聯網、物聯網等迅速發展,使得新數據源不斷出現,全球的數據總量正呈指數增長,過去3年間產生的數據量已超過以往總和。大數據時代的到來已經成為全球共識,數據正成為與物質資產和人力資本相提并論的重要生產.隨著信息技術及互聯網的快速發展，社會正在走向全面數字化。處于大數據時代的銀行業，正面臨著一場經營方式的大變革。一方面，互聯網和大數據打破了原有銀行在渠道和信息上的壁壘，給銀行帶來更多的競爭對手；另一方面，大數據將推動銀行更加科學地經營管理，從而促進銀行更健康地發展。

二、大數據時代銀行業分析

目前，銀行業正處在以客戶為中心、以市場為導向的激烈競爭時代，如何應用先進的計算機網絡技術跟蹤、預測銀行客戶的發展動向，最大限度地挖掘客戶信息的潛在價值，并利用這些信息來改進銀行服務，提高競爭能力對銀行來說至關重要。

（一）獨特優勢分析

對銀行獨特優勢或其存在理由的理解有很多角度，基本的一種是將銀行看作一個信息處理的機構，它能夠獲得和處理金融市場所無法獲得的信息，并通過貸款決策向市場發送有關借款人信用的信號。

所謂市場無法獲得的信息，首先來自于借款人為獲得貸款而自愿向銀行做出的披露，其次來自于銀行家對于借款人進行的近距離的調查和判斷。這些信息又可以分為兩類，一是能夠被編排的、數碼化的或結構化的；二是只能意會的。銀行貸款決策的做出，固然有賴于對于數碼化信息進行分析的技術，但也離不開銀行家的職業直覺和判斷。

（二）機會分析

1、助推經營轉型。以小微貸款發展為例，導致小微企業貸款難的原因很多，包括缺乏足夠的抵押擔保、缺乏信用評價機制、銀行管理成本高等等。而大數據給這個難題帶來了新的解決思路，通過大數據可以建立更完善的信用評價機制、風險定價機制、貸款全流程管理機制，并降低人工成本。

2、提升精準營銷能力。通過大數據技術，信用卡客戶營銷可能基于以下的流程：首先對客戶的性別、年齡、職業、金融資產、刷卡頻度、消費地點、購物種類、營銷活動參與情況等數據進行分析，得到客戶的貢獻度、活躍度和行為偏好等客戶特征；然后根據客戶特征進行分類差異化營銷設計、舉辦營銷活動；最后根據營銷結果再進行數據分析，為下次改善提供參考。

3、提高客戶滿意度。通過分析客服中心的咨詢、投訴內容，可以及時發現產品或服務存在不起眼的小缺陷，而改變這些小缺陷，可能會極大地提升客戶滿意度。通過對大量交易、行為數據、社交網絡數據的分析，可以幫助銀行找準客戶需求，真正做到以客戶為中心設計開發產品。

4、創新品牌營銷策略。大數據時代，信息傳播的方式、渠道和速度都是前所未有的。社交網絡將會成為品牌營銷的主陣地，客戶在社交媒體上快速傳播自身體驗和感受的影響力將遠遠超過空洞的形象廣告。傳統上依賴信息不對稱的品牌營銷都將無所適從，與其投巨額資金到媒體做廣告，不如扎扎實實地搞好自身的產品和服務，通過客戶來幫助銀行宣傳。

三、對我行采取的策略建議

大數據時代是分析時代。大數據分析的實質就是將客戶放到更大的社會背景下加以曝光，準確定位環境中客戶所處的位置符合怎樣一種商業模式；到現在為止沒有任何技術能超越人（對我行來說就是客戶經理）更能對活生生的客戶加以把握分析，客戶經理是最好的社會感知裝置，同時又肩負將銀行預定的熟悉的關系模式導入到現實社會網絡，擴大關系。

打好數據基礎。“在今天的社會中，最重要的資源，不再是勞力、資產或是土地，而是數據和知識。”我行首先要把行內業務系統的數據用好，這些數據是高價值密度的數據。除了要完整地保存這些數據外，還需要注意數據治理，保證內部數據的可用性。在此基礎上，還需要進一步打破傳統數據源邊界，通過各種渠道和方式獲取行外數據。銀行可以通過合作、購買、收集等方式獲取相關的數據，包括政府公布的各類統計數據、央行征信數據、企業客戶的ERP數據、第三方評級機構的數據，以及電商、社交網絡的數據等等，用以豐富和完善數據資源。

做好技術支撐和人才培養。當前采用傳統的數據庫已難以支撐大數據的需求，需要采用開放式的并行計算架構來建設大數據平臺。而技術支撐的關鍵在于人才，既需要熟悉大數據技術的科技人才，也需要具有數據思考能力的業務人才，更需要具有綜合素質的數據科學家。

強化數據治行理念。“除了上帝，任何人都要憑數據來說話。”要強化依靠數據說話的理念。首先要改善現有的管理決策文化，真正把數據分析作為決策重要依據；其次要優化數據分析流程，更好地把業務與技術融合在一起。

創新業務發展。大數據應用的深入，將為銀行經營模式、業務流程的轉變提供依據。我行需要建立新型的創新機制，為基于大數據分析的業務創新提供充分的條件和保障。無論是產品服務創新、風險管理創新、客戶營銷創新還是運營模式創新，大數據分析都將成為必不可少的途徑。

四、結束語

在這個不斷創造神奇的大數據時代，銀行無法置身度外。若干年后，我們再回看銀行的轉變，也許會發現改變銀行的不是某個人，某個企業，而是大數據。因此，我行有理由自信地擁抱大數據時代，具備作為信息處理機構的傳統優勢，在大數據時代有無限機遇。

附：基于數據挖掘的銀行客戶管理信息系統的構建（百度完全摘抄，供參考）

(一)顧客互動模塊?它為整個客戶管理信息系統提供具體的客戶信息,這些信息包括客戶的基本信息?財務會計信息?行為特征信息?信用信息等,把這些數據信息進行預處理存入數據庫后,可以為銀行的客戶工作提供有利的支持,銀行可以在此系統的支持下選定最為便利的渠道同客戶進行溝通,同時也可以在客戶營銷管理的進程中直接為這些渠道提供信息?

(二)公共信息模塊?公共信息模塊是存儲金融信息和金融行情的模塊,它可以為銀行提供服務和支持,能使銀行便捷地查閱各種金融信息與行情?同時,這個擁有大量信息的模塊系統還可以充分利用資源為客戶提供專家服務建議?標準化的流程支持和隨時更新的公用信息,使銀行和客戶都能獲得及時寶貴的信息反饋

(三)銀行產品信息模塊?銀行產品信息包括銀行為客戶所開發的各種金融傳統產品和衍生產品?隨著金融市場的開放與發展,金融衍生產品層出不窮,銀行這些產品的出現為拓展客戶服務提供了很大的平臺,有關信息包括這些產品的特征?價格?適用等?產品信息模塊可以為客戶提供有關產品信息的服務和支持并為信息庫不斷提供新的產品信息?

(四)數據存儲模塊?信息庫可以在數據上進行清理和集成,消除信息噪聲和不一致數據,使多種數據組合在一起,然后將結果數據存放在分門別類的數據倉庫中,再根據使用客戶管理信息系統的銀行請求,數據倉庫可以負責高效地提取相關數據?同樣,存儲模塊信息也可以進行不斷的更新?

(五)數據分析模塊?數據分析模塊一方面通過定制的評價和分析模型對提取的數據進行分析和評價,然后按照銀行的業務側重點把目標客戶從中篩選出來;同時,以各種信息為基礎,分析出客戶的行為特征,這樣就可以為銀行進行個性化的差別服務提供分析依據?另一方面,為銀行指定客戶拓展策略和創新產品提供依據?

(六)工作管理模塊?工作管理模塊的主要任務是對分析模塊分析出來的銀行重點客戶進行管理?銀行客戶經理通過該工作平臺,針對不同的客戶,將合適的產品通過合適的渠道在適當的時期以合理的價格銷售給不同的目標客戶,這就克服了傳統客戶管理上費時費力在龐大的客戶資料中難甄別出重要客戶的弊端,同時,基于數據挖掘的工作管理模塊更能高效科學地根據不同的客戶群制定出針對性很強的銷售策略?