大数据培训班_大数据技术在银行业中的应用场景主要有哪些?

栏目:大数据资讯丨时间:07-04丨来源:未知丨作者:光环IT学院
  光环it学院的大数据培训班的讲师团及时掌握时代潮流技术,将前沿技能融入教学中,确保学生所学知识顺应时代所需。通过深入浅出、通俗易懂的教学方式,指导学生更快的掌握技能知识,成就上万个高薪就业学子。

大数据培训班
 
  传统银行经营模式之下,商业银行仅能记录每次的银行卡消费信息,却无法实现实时的消费信息反馈,归集整理;在存款、贷款风险管控过程当中,银行也对小额贷款实施有效的风险管控。一般的商业银行在记录了客户消费和挑选产品的数据后,也没有利用好这些并不是为商业银行经营活动(风控、催收)而产生的数据。顾客的每笔投资和消费都被记录分析之后,运用数据挖掘技术将产生信息化决策,有助于提升用户体验,精细化管理水平将不断提高。

  传统银行业中的信息数据是手工化产生的,容易产生错误。特别是在信贷活动过程当中,对于银行客户信息在记录过程中产生的错误将会给银行经营的有效性造成损失,这种传统的手工信息处理方式效率低下、准确度差、成本高。在商业银行的贷款业务当中,银行需要对客户的个人信息、财务状况和抵押品等内容进行尽职调查,信息获取的成本较高。但在大数据时代,商业银行对客户信息的采录过程完全自动,通过客户自填、自报,收录客户的个人信息,从而更加精确地了解到客户的实际情况,降低人工处理成本,提高办事效率。对于个体、小微层面的关注将有效解决长期以来困扰中国企业的“小微融资难”问题。

  此外,商业银行的传统业务模式当中,跨地区、跨国经营成本极高,商业银行不仅要承担开设实体机构的成本,还要承担与代理行之间产生的摩擦经营成本。在大数据技术的帮助之下,商业银行总部机构将可以更加便捷地获取更多有价值的信息,不仅局限于当地的分支机构,跨越了地域、时空限制。

  将大数据技术应用于金融业不仅是技术发展的需要,也是金融业提高自身盈利能力的需要。在当前“以客户为中心、以市场为导向”的激烈竞争时代,在各大金融机构准备“二次转型”的改革进程中,要想提高核心竞争能力、防范业务风险、提高业务分析数据的时效性及准确性,就必须懂得如何利用现代管理信息系统进行综合分析,挖掘客户的潜在价值,利用有价值的信息改进服务手段,运用数据挖掘技术实现职能化的决策支持功能管理。

  一直以来,金融行业对数据的重视程度非常高。随着移动互联网发展,各种金融业务和服务的多样化和金融市场的整体规模扩大。对于大数据带来的主要业务价值,参加调研的金融企业表示,大数据的价值是他们可以根据商业分析实现更加智能的业务决策,让决策的制定更加理性化和有根据。依靠有前瞻性的决策,实现生产过程中资源更优化的分配,能够根据市场变化迅速作出调整,提高用户体验以及资金周转率,从而获取更高的利润。

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2017-07-04 12:01 发布 丨 人浏览

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