大数据时代金融统计在商业银行营销中应用,本论文为免费优秀的关于商业银行营销论文范文资料，可用于相关论文写作参考。
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【摘 要】如今“大数据”已经成为新闻、互联网反复提及的热门词汇,人们用这个词来形容信息爆炸时代,社会上各行各业所产生的海量的数据.“大数据”时代,金融行业庞大的数据资源,使商业银行可以全面的了解客户,精准地向客户销售产品,使商业银行在产品营销和信用风险防范方面有的放矢.随着“大数据”时代的来临,该模式已经逐步成为金融机构营销发展的新趋势.
【关键词】大数据 金融统计 商业银行 营销
伴随着经济全球化进程的加快,我们已经步入了一个全新的信息化时代.“大数据”成为新闻、互联网反复提及的热门词汇.面对来自社会上金融业务活动所产生的海量数据,如何收集、整理和分析；如何根据这些重要信息做出合理的管理决策,避免金融风险事故的发生.在金融“大数据”时代,缺乏统计的思想和方法已经很难进行科学的管理和决策.金融统计和现代IT信息技术的融合,使商业银行得以挖掘数据背后隐藏的商业逻辑,使商业银行在产品营销和风险控制方面有的放矢.“大数据”时代金融统计的应用对商业银行起着十分重要的作用,银行业面临着新的变革和挑战.本文对于“大数据”时代金融统计在商业银行营销中的应用进行了说明和分析.
一、“大数据”时代金融统计的含义及特征
受经济全球化和全球信息化,人类社会发展和需求多样性、云计算和物联网技术深化应用等方面的影响,人们用“大数据”这个词来形容信息爆炸时代,社会上各行各业所产生的海量的数据.“大数据”是指集合海量非结构化数据,比如气象数据、金融数据、信用数据、银行按揭数据、住房数据、电力数据、煤气数据、道路交通数据、客运数据、安全刑事数据、旅游数据、医疗数据、教育数据、环保数据等.这些数据在每个机构、部门里面虽然独立保存,但是将这些数据汇总,进行合理的分析处理,将会发现数据所蕴含的真正价值.
全球最著名的管理咨询公司麥肯锡对“大数据”给出的定义是：一种规模达到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合,具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征.“大数据”不仅仅是指拥有了数量多么庞大的信息数据,而在于如何对获得的这些信息和数据进行专业化的处理,使孤立的数据相互关联起来,运用数据来找出问题和答案.只有提高对数据的“加工能力”,通过“加工挖掘”才能实现数据的巨大价值.
迈入21世纪,我们的社会越来越快的发展着、科技越来越发达、信息快速传播,人和人之间的沟通交流变得越来越密切和频繁.在这样的一个信息化时代,促使了“大数据”现象的产生.随着“大数据”时代的来临,商业银行、金融机构积累了的庞大的金融数据.通过对这些海量的数据进行收集、整理和分析,便可以反映出经济金融活动中的规律性,可以更全面地了解客户的需求.通过分析客户的交易信息,可以掌握客户的消费习惯,从而准确预测客户将来的消费行为,使商业银行在营销和风险控制方面有的放矢.
二、“大数据”时代金融统计对商业银行营销的作用
金融统计的主要任务是运用统计学理论和方法,对金融活动内容进行分类、量化、数据搜集和整理,以及进行描述和分析.编制指标形成统计报表,统计分析金融活动中的规律或揭示基本的数量关系,为金融工作的开展提供科学客观的依据.在我国传统的金融统计工作中,比较重视数据收集以及制作统计报表,缺少分析层面的的创新应用.实际工作中,大部分的金融统计的成果就是形成一份份厚重的统计报表,而没有深入挖掘数据中存在的逻辑内涵,统计报表做成,工作就算完成.利用数据做出分析结论较少,缺乏将金融统计的成果进行合理的运用.我认为金融统计工作不仅仅是收集整理数据,还应该多注重实际分析,将零散的数据、孤立的信息关联起来,从数据中找规律、找逻辑、找问题、找答案.随着中国加入世贸,以及金融深化改革的进程不断加快,我国金融统计也应该和时俱进,提高金融统计的实用性,使金融统计为促进经济发展作出贡献.
“大数据”时代的金融统计对商业银行所起的作用：
(一)缓解信息不对称降低信贷风险
企业经营者掌握着包括生产经营情况、资产、负债、偿债能力等信息.而作为债权人的银行不可能拥有和掌握每个贷款企业的真实信息,缺少企业借款人信用记录等相关信息,对借款人真实的经营和财务状况缺乏了解.银行和企业之间信息不对称,导致信贷风险发生的概率很高.金融机构之间壁垒森严,“数据信息孤岛”现象十分突出.银行拥有金融交易流水,工商部门拥有企业登记信息, 法院拥有刑事处罚等记录,但是这些信息数据没有得到合理的汇总和共享.企业、银行、证券、保险、等机构的金融数据均各自孤立,形成数据“孤岛”.客户的交易流水等金融业务信息均被视为视为各自的商业机密,没有得到合理的信息共享,商业银行所掌握的客户信息并不充分,信息优势难以充分体现出来.
信贷风险存在的原因是信息的不对称性[1].因此商业银行数据的收集整合和分析处理的能力决定了其信贷风险的管理能力.如今IT互联网先进技术的广泛应用,使海量金融数据的收集、处理和分析成为了可能.近几年,很多商业银行推出了创新型的金融产品.如POS流水贷等,结合POS机交易流水信息进行商户信用情况分析,无需抵押物或者担保,凭POS流水数据为客户发放信用贷款.商业银行可以借助“大数据”技术来改善信息不对称现象,有效控制面临的信用风险.
(二)客户信息采集实现精准营销
商业银行客户经理往往对客户的基本情况、投资经验、投资需求和资产情况并不是十分了解的情况下就进行理财产品推荐,没有了解客户的真实需要,过多的介绍产品,使客户产生反感情绪.对客户缺少分类,没有将普通客户和高端客户区别对待,销售上缺乏针对性,导致被客户拒绝,销售效果不佳,使客户经理的自信心受到打击,影响销售产品的积极性.
金融产品的客户群高度分散,背景差异大,收入水平、资金量、偏好、风险承受能力的不同导致对金融产品需求差别很大.谁是金融产品的潜在客户?客户对金融产品有什么喜好?商业银行精准营销的重点在于采用“大数据”金融统计,在数据库中进行客户筛选.对于已经有过交易记录的客户,根据客户的基本信息、购买记录,对客户的消费习惯做相应的分析,把产品推荐给合适的客户.
结论：关于本文可作为商业银行营销方面的大学硕士与本科毕业论文商业银行营销计划论文开题报告范文和职称论文论文写作参考文献下载。
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