伟大的数据时代对-0的影响巨大//时代到来后，商业银行大应用的策略数据大应用的策略数据随着以社交网络为代表的web2.0的兴起，智能手机的普及以及各种监控系统和传感器的大量分布，人类正在进入一个/。大数据或重建商业银行大数据或重建商业银行吴中国工程院院士、中国通信研究院副院长把“大数据”形容为“没门儿。
1、怎么看待银行行业数字化运营?
以银行网点为例。传统网点的智能化改造已成为新形势下银行创新业务服务模式和产品、优化客户体验、提质增效的主要阵地。如何在网络转型过程中充分发挥边缘计算等新技术的价值，引领行业数字化转型新趋势，成为银行业面临的共同课题。在传统银行网点向智慧网点转型的过程中，边缘计算与5G、云计算、人工智能等技术的深度融合，必将爆发巨大的创新潜力，催生新的服务模式和金融产品，全面提升服务水平。
效率低。合规、安全等自动化、智能化程度低；人工方式存在效率低、漏检率高、人力成本高等问题。压力很大。网点多，摄像头等设备产生的数据多；数据直接访问云端，导致网络带宽和云中心处理压力很大。低值。非结构化音视频数据没有得到充分利用，价值较低。以网点智能化改造为重点，实现“两增一减”，为银行数字化转型提供更加高效、智能、安全的支撑。
2、大 数据能为银行做什么
随着移动互联网、云计算、物联网和社交网络的广泛应用，人类社会进入了一个全新的“Big 数据”信息时代。而银行信贷的未来离不开大数据。国内很多银行已经开始尝试通过数据来带动业务运营。比如中信银行信用卡中心用数据技术实现了实时营销，光大银行建立了社交网络信息数据数据库，招商银行用数据发展小微贷款。从发展趋势来看，银行大学数据的应用大体可以分为四个方面:第一个方面:客户画像的应用。
个人客户画像包括人口统计特征、消费能力数据、兴趣数据、风险偏好等。企业客户画像包括生产、流通、运营、财务、销售及客户数据、相关产业链上下游等。值得注意的是，银行拥有的客户信息并不全面。基于自身数据，有时很难得出理想的结果甚至错误的结论。举个例子，如果一个信用卡客户一个月刷卡8次，平均一年打4次客服电话，而且从来没有投诉过，按照传统的数据分析，这个客户是一个满意度高，流失风险低的客户。
3、 商业银行的数字化转型
随着5G、区块链、物联网、Big 数据、云计算、数字结对、人工智能等数字技术引领的第四次工业革命的兴起，工业互联网发展进入快车道，居民消费转向线上，呈现个性化、定制化、多样化趋势。为了把握这短暂的转型窗口期，大部分商业银行都进行了数字化转型，数字化转型的本质和难点还处于探索阶段。因此，笔者基于商业银行中的实际管理经验，借鉴智能行业数字化进程，探讨商业银行数字化转型的实用方法。
数字技术直接拉近了银行与客户的距离。在竞争激烈的互联网环境下，银行必须在金融交付方面满足客户的个性化需求，从而获取、激活和坚持有价值的客户资源。在数字时代，银行必须以有限的人力、财力、R
文章TAG：商业银行 数据 商业银行的大数据
