pos機流水如何變身貸款依據,高價值的銀行大數據

 新聞資訊2  |   2023-06-11 12:39  |  投稿人:pos機之家

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本文目錄一覽:

1、pos機流水如何變身貸款依據

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大數據對于很多人來說既熟悉又陌生。大家可能都聽到過大數據的概念,對大數據能產生的價值和未來的前景有些許了解,對“數據驅動” 滿懷憧憬。但是大數據到底是什么,究竟應該如何應用到具體場景中,這其實是一個很不容易回答的問題。

大數據革命對不同行業(yè)的影響有所差異,給軟件開發(fā)、信息安全等IT 類企業(yè)創(chuàng)造了更多的機會,對醫(yī)療、零售、食品等傳統類行業(yè)形成利空。對于歷史悠久的銀行業(yè)而言,如何與大數據有效結合,促進其轉型發(fā)展值得深入研究。特別是在我國商業(yè)銀行面臨利差壓縮窄、經濟增速放緩等負面沖擊之下,探索大數據在商業(yè)銀行領域中的應用場景,對于提升商業(yè)銀行的盈利能力具有重要作用。目前來看,大數據給商業(yè)銀行帶來的挑戰(zhàn)與機遇并存。

一、銀行業(yè)的大數據應用

隨著大數據技術的應用,諸多商業(yè)銀行也開始投身到大數據應用實踐中,大數據的應用也是由銀行的業(yè)務驅動而衍生出來的。目前主要的應用場景大致可分為客戶挖潛、風險控制、改善經營、服務創(chuàng)新和產品創(chuàng)新等五個方面。

1、客戶挖潛:客戶作為銀行賴以生存的基礎,尊重客戶需求、了解客戶需求、滿足客戶需求成為銀行保持競爭活力的關鍵。因此,從數據信息背后挖掘客戶潛在需求,進而改進產品質量構成銀行應用大數據的重要內容。銀行迫切地需要掌握更多用戶信息,繼而構建用戶360 度立體畫像,即可對存量客戶進行細分、挖潛,并針對不同層級的客戶制定個性化營銷策略。

2、風險控制:大數據不僅為商業(yè)銀行貸前審查提供了識別風險的工具,同時也為貸后管理增加了有效的監(jiān)測手段。應用大數據技術,銀行可以統一管理金融企業(yè)內部多源異構數據與外部征信數據,可以更好地完善風控體系。內部可保障數據的完整性與安全性,外部可控制用戶風險。

3、改善經營:通過大數據分析方法改善經營決策,為管理層提供可靠的數據支撐,使經營決策更加高效、敏捷、精確。比如, 美國銀行通過數據云滿足客戶在不同場景下的需求,進而精確制定服務客戶的管理方案,提高客戶信用卡使用的頻率,實現促進客戶滿意的管理目標;匯豐銀行引入SAS 的反欺詐管理系統,持續(xù)跟蹤其持卡用戶的交易行為變化,防范信用卡和借記卡的欺詐風險,并且將反欺詐應用到其他業(yè)務條線,緩解風險高發(fā)業(yè)務對其綜合管理帶來障礙。

4、服務創(chuàng)新:在商業(yè)銀行同業(yè)競爭加劇,同時面臨非銀行金融機構發(fā)展壯大的今天,營銷客戶的難度愈發(fā)上升。商業(yè)銀行需要最大程度地滿足客戶的需求,采取有效工具精確營銷客戶。不可否認,大數據已經成為營銷客戶的良好工具。商業(yè)銀行深入歸納客戶的自身信息、工作形態(tài)及其生活軌跡等,通過匹配方法可以洞察客戶的交易行為,捕捉客戶的興趣所在,進而開展具有針對性的營銷。例如,興業(yè)銀行根據聚類分析等統計方法,將其代發(fā)工資客戶群體劃分為不同類別,針對金領、白領等不同類別提供與之匹配的金融產品。

5、產品創(chuàng)新:統計技術的發(fā)展及數據處理能力的增強,奠定了建立穩(wěn)健數據預測模型的基礎,這為商業(yè)銀行推出創(chuàng)新產品提供了契機。商業(yè)銀行通過產品創(chuàng)新可以增加客戶黏性,培養(yǎng)客戶忠誠度,鞏固存量客戶資源,擴大增量來源客戶,促進其在市場份額競爭奪中保持優(yōu)勢。比如中國工商銀行構建分析小微企業(yè)的數據平臺。平臺依據POS 交易流水評估小微企業(yè)的風險,允許其中風險可控的企業(yè)采取非抵押方式獲得貸款,取而代之的則是以結算賬戶作為質押,打破小微企業(yè)貸款一般需要抵押的常規(guī),促進銀企雙方共同成長。

二、銀行業(yè)大數據應用的挑戰(zhàn)

近年來,在大力發(fā)展線上信貸業(yè)務的背景下,銀行業(yè)越來越重視外部數據的使用,特別是在大力發(fā)展線上信貸業(yè)務的背景下,商業(yè)銀行面臨缺少客戶外部融資信息、交易行為信息和無法進行線下盡調的難題,急需尋找可靠和穩(wěn)定的外部可信數據刻畫出準確的客戶畫像,支撐銀行各項業(yè)務的健康發(fā)展,但商業(yè)銀行在內外部數據的應用上面臨著一定的挑戰(zhàn)。

1、內部數據割裂嚴重

銀行業(yè)數據強度高居各行業(yè)之首,但在金融企業(yè)內部數據處于割裂狀態(tài),業(yè)務條線、職能部門、渠道部門、風險部門等各個分支機構往往是數據的真正擁有者,缺乏順暢的共享機制,導致海量數據往往處于分散和“睡眠” 狀態(tài), 雖然金融行業(yè)擁有的數據量“富可敵國”,但真正利用時卻“捉襟見肘”。

2、數據安全的保障

安全與隱私問題是大數據發(fā)展過程中的一個關鍵問題,即使無害的數據被大量收集后,也會暴露個人隱私。實際上,大數據安全含義更為廣泛,人們面臨的威脅并不僅限于個人隱私泄露,保護對象不僅包括大數據自身,也包含通過大數據分析得到的知識。與當前的其他信息一樣,大數據在存儲、處理、傳輸等過程中面臨安全風險,主要包括數據管理風險和數據運營風險。這里一方面需要技術手段的保護,同時需相關法律法規(guī)的完善和金融企業(yè)自身的自律。

三、結語

面對大量的外部數據和供應商,商業(yè)銀行除了需考慮數據合法性、穩(wěn)定性、可靠性等因素外,還面臨著如何從眾多數據中篩選出滿足業(yè)務需要的數據、如何充分挖掘外部數據價值,幫助銀行在營銷、風控等方面支撐業(yè)務發(fā)展。未來,商業(yè)銀行應當堅持在合法合規(guī)考量的前提下,按照集中管理原則,做好外部數據采集及應用規(guī)劃。外部數據的應用并不局限于數據本身,它的價值在于準確、及時地將外部數據與行內數據進行整合,把跨業(yè)、跨界多維度的數據集聚起來,發(fā)揮行業(yè)數據各領域所長打造數據生態(tài)圈,實現數據價值與業(yè)務深度融合,在客戶營銷、風險防控、反欺詐等各大應用場景下更科學地決策,促進最大化效果提升。

融聯易云致力于大數據服務金融創(chuàng)新,將分散在各個領域的碎片化企業(yè)信息進行聚合,并以風控模型、畫像標簽等形式進行輸出,可應用于銀行貸前風控、反欺詐、客戶營銷畫像、反洗錢等多個業(yè)務場景。同時嚴格落實國家和監(jiān)管機構的政策法規(guī),在信息傳輸過程中支持多種格式加密,確保企業(yè)信息安全。

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