客户金融论文范文-简谈金融行业高峰论坛word版下载

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1、客户金融论文范文:简谈金融行业高峰论坛word版下载金融行业高峰论坛论文导读：本论文是一篇关于金融行业高峰论坛的优秀论文范文，对正在写有关于客户论文的写作者有一定的参考和指导作用，论文片段：主持人：《SP/计算机产品与流通》副主编方秀珍嘉宾：华胜天成邮政行业事业部副总经理巫志辉北京宇信易诚科技有限公司北部交付中心总经理王晓东业务分析关注客户感受及体验主持人：请问专注于邮政行业的巫总，冃前四大行的信息化非常完善，邮政储备银行的信息化和其他银行的区别是什么？王总所专注的领域是横跨银行与电信两大行业，一些项目也在进行中。请问就落定大数据

2、，金融行业目前存在哪些理由？巫志辉：大家多对四大行的信息化认识较深。其实邮储银行在国内，已发展到了很大规模。在全国的网点不比四大银行少；冃前信息化建设项目也非常多，信息化能力也非常强；现在已慢慢在不断往新技术和新的一些业务上扩展。简单说，原来的邮储银行是全业务在发展，现在他们的信息化建设很多在内容业务，包括更多在数据中心建设，这块比较大。他们在建设模式和四大行不一样。因为他们的IT建设并非基于像大型的IBM的主机等。就这而言可能给我们集成商或厂商带来很多挑战。主持人：大家认为大数据要落到风险管控和营销管理这两大块,用户的兴趣会相当

3、大。华胜就已推出了一个反洗钱系统。王晓东：银行业务模式和银行的定位有关。巫总提到时效性理由，一个业务是否顺畅完成，正是客户所关注的。我们做网银就很关注客户感受。比如是否迅速定位到什么应用上，是不是能够便捷完成业务。数据分析目是为了引导业务的发展。我觉得数据分析集中于两方面，一是对内是做分析，如直接使用某些分析结果，如优化系统，让客户感受更好；对外让客户觉得它适合英应用，且有个性化感受。不同级别客户体验的要求不一样。什么样的客户群，其选择哪类银行有其潜在偏好。如选择在招行还是工行开户，肯定有喜好在里面。这种喜好以前靠直觉判断，但直觉

4、会有偏差。而数据分析则基于客户历史行为分析得出客户主要群体在哪里。如何将基于大数据将精准分析落定主持人：对于银行用户来说对大数据的概念不会那么清晰。用户着眼于大数据的数据库本身，更在意对营销效率的需求。金融IT服务商如何将用户潜在需求和业务本身相结合，关键在于服务商如何帮助用户挖掘数据商业价值。借助大数据平台，市场的这种需求趋势是不是影响了你们的业务导向？王晓东：行业IT公司两条腿走，即跟上银行本身变化，另外跟上技术变化。大数据是架构理由，没有技术支撑，理念就没法落定。我们做了很多数据中心，包括传统的数据仓库。以前宇信易诚做数据仓

5、库、营销分析的时间非常长。一个模型是否合理，营销分析结果是不是有用，需要不停的做迭代开发，而采用传统技术迭代周期非常长。现在采用大数拯的计算模式还在尝试中。也有一些合作项目，如与IBM合作向给客户推荐，有一些客户也在尝试使用。巫志辉：我认为大数据还限定在技术范畴。我们所接触到的很多客户并不关心大数据云计算。他们认为这些都只是IT的基础；他们更关注的是IT能给他们带来什么价值。现在和客户沟通，不说什么技术什么产品卖给你，而更多的是谈相关业务。顺着王总说，现在银行在转型，银行转型其中的关键就是品牌。银行要创品牌。为什么要选择这个银行，

6、而不选择那个银行,这里关乎的就是品牌战略。涉及到品牌，其中心点其实就是客户，即以客户为中心。以客户为中心看似简单。但客户的关注点是什么？如何扩展客户、如何实现营销、如何做到风控预警、如何实现快速应对等，这些银行都要进行分析。银行领导只关心业务怎么发展。他们首先要对客户信息挖掘，知道哪些是自己的潜在客户。现在传统厂商可能基于软硬一体的系统，数据上升到TB级，但数据增加对系统的处理能力或者时效性都有影响。所谓大数据面对的是几百TB,单纯一体化系统的技术性能是有限的。大家知道ETL是很重要的工具。在一般场景下可能实现，但是几十、几百TB

7、怎么解决ETL?需要对ETL流程或我们的工具重新设计。大数据还有一个理由，怎么管理、存储和检索？在大海里怎么获取所需信息？包括数据的展现。随着平板电脑、智能手机等终端应用越来越丰富，驱使多数银行应用慢慢走向网络化。如何把后台数据整合放在前端？这是客户比较关注也是与大数据相通的热点。所以，大数据一定要找到切入点，不能盲从。我们不能简单地和客户讲大数据产品和技术，而是需要根据业务特点和后续发展进行业务创新，与之慢慢梳理，从业务需求出发提供支撑技术。如果纯讲技术，他觉得你说这么多没有用。在行业开拓中应对自身挑战主持人：对于用户需求点，金

8、融IT服务商应该是非常了解。经过多年的行业积累，多数IT金融服务商专业性很强。面对越来越激烈的商业竞争环境，金融IT企业自身挑战也非常大。请问两位，在开拓公司核心业务上有没有遇到新的困难？比如说在客户面前，你们的话语权在降低，核心团队人员变动频繁等