大數據技術在銀行管理中的應用

秦天浩

（太原學院財經系 山西 太原 030032）

1 引言

隨著現代化科學技術和銀行業的興起，科技正在全面影響著銀行業的格局。科技已經滲透到銀行業的每一個角落，云計算、大數據、人工智能、區塊鏈等技術的應用正在解決著銀行服務領域的每一個難題。大數據技術作為一種現代信息數據處理技術，是高科技時代的產物，在銀行業中的應用優勢十分明顯，可以為眾多銀行提供精準營銷服務、轉型服務、挖掘數據價值服務等等，可以有效降低各大銀行在日常管理中出現失誤與異常數據的幾率[1]。在此背景下，本文就大數據技術在銀行管理中的應用展開分析與探討。

2 大數據時代背景

隨著信息的快速流動和科學技術的發展，人們的生活和工作越來越方便。大數據是這個高科技快速發展時代的產物，目前，大數據已被廣泛應用于各行各業，逐漸形成了大數據時代。

“大數據”是目前社會發展中的熱門話題，具備處理速度快、數據類型復雜煩瑣、價值密度低、數據體量規模龐大四個主要特征，在一定條件下，可以實現對大規模數據的存儲、整合、處理和分析，總的來說，大數據即在煩瑣、龐大規模、類型眾多的數據庫中，以最快速度最短時間提取出具有價值數據的能力。大數據技術作為一種重要的信息技術，對企業而言，不僅改變了傳統商業運作模式，為市場發展提供了技術支撐，還可以預測市場變化，為企業帶來經濟與影響雙收益[2]。同時，大數據技術也影響著消費者的消費行為，可以幫助企業為消費者提供更好的服務，優化和提高產品質量。

3 大數據技術在銀行領域中應用的重要性

傳統的銀行管理控制體系中對大數據、云計算、互聯網等新興信息技術的應用，也缺乏對龐大規模數據的治理。隨著經濟全球化進程的推進，我國經濟進入穩中求進時期，銀行業等與社會經濟、現金相關的行業經營規模日益增大，面臨的失誤與異常數據出現的幾率也逐漸加大，許多行業領域都面臨著難以解決的困難，大數據應運而生。在盛行大數據的時代，有相關數據顯示，我國的大數據應用規模中互聯網行業、電信行業、經濟行業占據前三，由此可見，大數據技術在銀行業中的重要性[3]。大數據技術具有優越的存儲、預測、分析功能，應用于銀行數據管理中，可以準確地對銀行的交易數據進行分析，緩解交易數據中遇到的各類難題，促進銀行業朝向科學可管控的方向發展。在集約經營模式下，企業之間相互依存，交叉風險越來越嚴重。現代企業管理、多元化和信息化的趨勢越來越明顯，各業務單元之間的互動關系也越來越復雜。

利用大數據技術整合互聯網數據平臺，建立信息共享平臺，實現數據信息的實時共享，共同控制風險；從各個渠道獲取與企業業務相關的數據信息，通過對數據進行整理、分析與預測，對企業的發展與經營狀況進行預測與評估，實現銀行數據信息與日常交易的信息化管理模式，保障各大銀行的健康發展。

4 大數據技術在銀行管理中的應用

大數據技術在銀行領域中有著十分明顯的應用優勢，本文以大多銀行面臨的問題為例，分析大數據技術在銀行管理中的具體應用。

4.1 建立數據管理平臺

大數據技術在數據信息處理方面有著非常高的處理效率，可以對多種類型的數據進行統籌管理。利用大數據技術，可以將銀行的歷史數據與日常數據進行快速的整理與分類，幫助銀行在數據分析方面可以進行有效的預測與判斷，降低銀行數據信息失誤事件發生的幾率，從而采取針對性的措施進行預防，提高銀行操作的安全性。自2014年起，江蘇銀行就開發了集數據市場、監督管理市場、資產負債管理市場等多個內部數據市場為一體的數據信息共享管理平臺。在大量數據的基礎上，利用大數據技術的流計算引擎對銀行的日常管理與交易數據信息進行高效的實時監測與管控[4]。

4.2 掌握客戶實時動態

首先，利用大數據技術可以形成客戶的征信視圖，對客戶信息進行整理與分析，將客戶的賬戶信息、資金信息、交易信息進行集成化與系統化的管理，最大限度內保障客戶的資金安全，實現結構化與信息化管理。其次，通過大數據技術與大數據平臺，還可以對銀行客戶的個人交易量、貸款次數、還款日期等信息進行實時監管，預測客戶的信貸評價等級與誠信系數，實現對銀行客戶的高效管理。

4.3 建立數據驅動系統

銀行在數據驅動系統創建與管理方面需要大數據技術的支持，通過利用大數據技術，實現對原始數據庫中數據信息的有效識別。由于銀行業中面臨的是大規模資金交易與管控，在大數據技術的支撐下，可以實現數據信息的全面分析，幫助銀行對每一筆業務數據進行安全保障，方便銀行對業務數據進行分析比較，降低銀行在日常經營管理中出現失誤的幾率，為銀行業務提高安全保障。

5 結語

綜上所述，大數據技術在銀行管理中的應用，通過數據管控平臺的實時監控與大數據技術的分析預測功能，能夠準確地識別出異常交易數據，及時發現銀行運作與管理中面臨的問題，有利于降低銀行失誤時間發生的幾率，便于銀行采取針對性的措施對異常交易進行管控，實現銀行業的健康發展。