基于大数据下商业银行的产品创新,大数据背景下银行零售业务的创新和发展

商业银行经营管理问题研究论文

商业银行经营管理问题研究论文 篇1 商业银行经营管理存在的问题 （一）银行内控机制不健全，规避银行风险不到位 健全的银行内控机制能够有效的对银行风险进行规避，在我国近年来发生的金融事件中，都体现出我国商业银行的内控机制存在问题，造成重大损失。建立健全我国商业银行的内控机制，是银行发展的关键。

对于商业银行中的员工而言，他们每个人都想要在工作中凸显自己的价值，因而银行管理中要给予每个员工充足的展示自我的空间，敢于放手让员工去做，这样员工会受我自激励的影响，尽自己最大的努力来作出业绩，当受到银行的认可时，员工就可以提升到自己想要的岗位及奖励，这样能鼓励其他员工进行自我激励。

商业银行如何确保托管业务运营规范、做到零失误是一个值得深思的问题。需要从系统、制度、管理等多方面着手，采取得力措施有效防范托管业务风险： （一）业务系统支撑有力 应从业务实际出发自主开发全行集中、统一的托管业务系统，用系统来规范业务流程，加强对业务的管理和监控。

监事会的职责是代表股东大会对银行全部经营管理活动进行监督和检查。行长（总经理）的职责是执行董事会的决定，负责组织、实施、管理、协调银行的业务经营活动。 员工知识化 21世纪是知识经济时代，商业银行的员工必须是知识化的员工。

与英国、德国、日本、美国等发达国家的会计规范体系相比，我国商业银行的会计规范体系存在以下问题： 商业银行会计规范体系的主体主要产生于20世纪90年代，会计科目设置、账务组织结构、会计报表的种类和形式带有一定计划的色彩，侧重统计职能，缺乏对商业银行经营风险、经营成果的和预测，难以满足商业银行经营管理的需要。

如何运用大数据做好精细化营销?

大数据精准营销方法如下：建立用户画像 根据用户社会属性、生活习惯和消费行为等信息而抽象出的一个标签化的用户模型，包括用户固定特征、兴趣特征、社会特征、消费特征、动态特征等多个层面。然后从已知的数据出发，挖掘和寻找线索，分析用户需求，进一步开发市场。

精准数据采集 通过指定的场景或者人为去精准用户地点去进行线下数据采集，采集进来的数据通过大数据的清洗分析去重后，得到的准确数据存入私人数据库中。

社交化营销-善融商务 人们的社交行为产生了巨大的数据，利用社交平台，结合大数据分析，金融行业可以开展成本较低的社交化营销，借助于开放的互联网平台，依据大量的客户需求数据，进行产品和渠道推广。

第三，实现点对点智能广告模式。 企业广告投入的核心问题在于：如何从海量数据中寻找目标受众，并投放相应的广告信息。大数据能通过互联网点击流，跟踪个体用户的行为，更新其偏爱，并实时模仿其可能的行为，让点对点的精准广告投放成为可能。第四，更好地进行顾问式营销。

首先，大数据精准营销要解决的首要问题是数据整合汇聚。运营商目前运用大数据实现精准营销的一个重要挑战是数据的碎片化，即信息化系统各自为政。

如何利用运营商的大数据精准获取客户。根据运营商的大数据精准接入客户，及时截取精准的客户数据进行脱敏，并安排CRM电话营销部门对服务渠道进行汇总。相关企业可以登录自己的专属席位账号进行精准投资和转换，也可以根据客户的详细情况填写白职称和待遇方案。

大数据时代下商业模式的创新

“大胆创意、小心求证”可以突破现状条款限制，还能发掘有价值的商机，特别是在新兴产业、传统产业升级或跨界转型，更能体现商业创意的优势。作为第一个吃螃蟹的人，就是商业创新。

大数据颠覆传统 变革商业模式_数据分析师考试 “大数据”是继云计算、物联网之后IT产业又一次颠覆性的技术变革。对国家治理模式、企业决策和业务流程、个人生活方式都将产生巨大的影响。

电子商务是崭新的模式，也是现代服务业的重要组成部分，由于大数据的支撑，电商正在成为世界经济中一个崭新的亮点，并将深刻改变人们的消费、流通和生产。现在种种势头表明，电子商务有利推动了全球化。

数字化创新：数字技术的迅速发展，为创业者提供了更多的机会和工具，可以利用人工智能、大数据、区块链等新技术进行创新和创业。 跨界融合：数字技术打破了传统行业的边界，不同行业之间的融合变得更加容易。创业者可以通过结合不同领域的技术和知识，创造出全新的商业模式和产品。

其次，技术的快速发展为商业模式创新提供了无限可能。例如，利用大数据和人工智能技术，企业可以更精准地分析客户行为，提供个性化的产品和服务。Netflix就是一个很好的例子，它通过分析用户的观看习惯来推荐内容，从而提高了用户满意度和留存率。再者，商业模式创新也需要对现有的行业规则和挑战者保持敏感。

互联网时代，商业模式创新的六大特点：特点一：独特性、创新性。企业必须要塑造企业的独特性和创新性，使自己的商业模式有别于其他企业，能持续发展和赢利。特点二：有一定壁垒，不易被模仿。不能让其他企业马上被竞争对手模仿。特点三：客户价值的不断挖掘、满足、实现。

大数据在银行业的应用与实践

网上购物：零售商从客户开始购物的那一刻起就利用大数据，定向广告投递包裹。生命监测：佩戴健康手表等设备可以监控日常活动和睡眠。能源消耗：大数据与智能物联网设备相结合，使智能电表可以调节能耗，从而实现有效的能源利用。物流：大数据可简化物流流程，使其在严格的时间表内平稳运行。

这个过程预计需要一两年的时间，而在所有工作完成之后，一朵华为云支撑起工行整个业务和数据体系的运行与管理。刘承岩认为，大数据技术平台融合了云计算、大数据和人工智能等技术，为工行数据中台生态的创新应用，提供了强大存储、算力、算法的保障，是工行数据智能体系的技术底座。存贷是银行业的核心业务之一。

在运行逻辑上，大数据风控不强调较强的因果关系，看重统计学上的相关性是大数据风控区别于传统金融风控的典型特征。传统金融机构强调因果，讲究两个变量之间必须存在逻辑上能够讲通因果。在数据维度这个层级，传统金融风控和大数据风控还有一个显著的区别在于传统金融数据和非传统金融数据的应用。