商业银行中大数据技术的运用研究

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1、商业银行中大数据技术的运用研究　　大数据从概念上来说可以看成是海量的数据，因此其中所包含的信息量是非常巨大的，然而正由于其数据量的超大规模，普通的软件系统根本无法对其进行专门的处理，所以在对大数据进行信息挖掘的过程中，需要在最短的时间之内帮助人们获得其想要的信息，不仅如此，也要对其进行在时间上的处理和管理，这样才能够为现代化的企业经营提供有用的信息。银行是面对大数据较多的企业类型，在对其进行信息挖掘的过程中，常常需要面对众多的小问题，由于数据量众多并且数据的类型非常繁杂，因此能够包含的商业信息也非常丰富和珍贵，因此有必要在最短的时间内对其进行快速的信息

2、提取，保证大数据在商业银行内的应用质量。下图展示了商业银行中的大数据技术应用流程图：　　　　　　　　　　图1商业银行大数据技术应用流程图　　一般来说大数据在商业银行、政府部门、电信金融等行业的应用范围较广，但是在应用前仍然需要对大数据进行科学有效的分析，并对其进行有效合理的管理，这样才能够保证大数据在现代企业中的应用效果。　　一、商业银行中大数据技术的应用范围　　（一）经营分析　　在大数据中对信息进行提取和分析，可以帮助银行更好地在自己经营过程中找到不足之处，同时分析其因果关系，并对已有的经营情况进行诊断，能够帮助银行更快地找到解决问题的途径与方法。特

3、别是在上市公司中，银行的经营数据分析能够科学地反映自身的经营问题所在，同时在银行的大数据系统中也能够直接对业务数据进行读取和研究，并使用相关的数理模型来验证，以便更好地为银行的商业决策提供服务。　　（二）提升服务　　在商业银行中对大数据进行提取和分析，可以帮助银行寻找到工作中存在的问题，特别是服务上的问题，为自身后期服务上的改善来提供必要的参考。银行在为客户进行业务办理的过程中也会产生大量的数据，这些数据可以反映客户的消费情况和消费习惯，也能够帮助银行在服务中更加有针对性地对客户进行服务，提升客户的满意度，从本质上提升银行的服务质量。　　（三）精确营销

4、　　商业银行在对大数据进行分析和提取的过程中，能够得到客户在交易行为和交易习惯上的内容，这些内容可以帮助银行在营销过程中更加有针对性地进行服务，提升自己的营销效率和质量，同时也提升自己的服务成功率。如今经济的快速发展带来了科技水平的不断提升，现代社会人们的消费习惯和消费水平都在改善，网络银行的存在也大大方便了人们进行日常消费，在这其中也会产生大量的消费数据，银行可以在这些大数据中根据顾客的消费喜好和习惯来有针对性地推出新颖的服务类型和产品。　　二、商业银行中大数据的应用方法　　（一）数据分类　　在商业银行的海量数据库中，由于很多数据之间都有着共同的某种

5、属性，因此为了能够更加科学地对数据进行分类，就可以根据共同的属性进行类别的划分。同时建立相关的数据模型，可以将归类的数据划分到指定的模型中进行应用。银行在使用分类数据的时候可以根据客户需要的属性和特点来查到需要的属性数据，以便为客户推荐其需要的产品类型，这样可以帮助银行更好地保障产品营销的成功率。　　（二）回归分析　　在时间尺度上，某一种特定的数据也会产生规律性的变动，因此就可以将数据库中的某个类型数据应用在时间尺度上的对应模型中，这样就可以研究起在时间上的变化特征，也能够通过这样的回归分析来获得银行在经营和客户管理上的规律性特征，在针对银行的产品进行

6、推广过程中，就可以遵循这样的变化规律来在时间上有针对性地进行着重推广。　　（三）类聚分析　　在商业银行的海量数据库中，一组看似完全不相关的数据通过对其进行属性和归类，可以寻找到其中的相似点和差一点，同时应用到其它的数据类聚中去。所以说，商业银行可以利用这样的类聚分析技术来对客户群体进行分析，在日常处理的客户业务中发掘不同客户身上的共同特点，并对客户的消费购买习惯进行分析，预测其在未来的购买行为，这样就可以将客户关系管理的工作进一步细化，提升服务的针对性和质量。　　（四）网络挖掘　　随着互联网技术的应用越来越广泛，网络技术的全面普及，现代化的生活已经可以

7、让人们足不出户了解网络上的丰富信息，通过对网络海量数据进行挖掘，商业银行可以利用好这样的丰富数据进行提取分析，采集到有关经济、金融、政策、行业环境、市场信息等各种对自己有用的内容，着重挖掘企业中对外部环境影响较大或者容易受到外部环境变化影响的内容和信息，可以帮助企业更快地找出自身管理或经营中存在的问题和不足，对可能发生的风险进行早期预警，避免银行在激烈的市场环境中遭受到更大的损失。　　三、总结　　总的来说，商业银行对于我国的经济和社会稳定有着非常重要的影响，因此银行需要不断与时俱进用最新的技术来武装自己，利用好大数据技术更好地帮助自己进行各类决策和更加

8、高效的营销，以便提升服务水平，保证自身的营销质量，更好地在市场中确立自己的优势地位。