大数据技术下的小微金融服务与产品创新

小微企业融资难的根本原因在于商业银行与小微企业之间的信息不对称。商业银行难以了解小微企业的信用状况和真实经营情况,导致在开展小微金融服务时面临着各种业务拓展和风险防控的考验。随着移动互联网的迅速普及,利用大数据技术作为支撑,各家商业银行加快了小微金融的转型步伐,不断完善小微金融业务服务和产品体系。本文结合小微企业特点和大数据技术,从小微金融产品创新、服务创新和风险控制三个维度,提出了大数据技术下小微金融的转型提升策略。

基于最优化估计的ATM智能化选址模型研究

ATM布设是一项系统工程。如何在合理的区域布设ATM,以及在控制ATM投放数量和成本的前提下尽可能地覆盖更多的客户,成为了商业银行提升品牌实力和服务覆盖面的竞争焦点。提出一种基于最优化估计的ATM智能化选址算法,通过建立新增地域覆盖度、取款活跃度模型,及综合考虑交通便利性、运营成本、安全性等多个维度,对大量候选地址进行量化计算,并利用可视化技术建立ATM布放推荐图,为商业银行ATM布放提供精准决策支持。

小微企业贷款定价量化管理模型构建研究

2020年政府工作报告指出,大型商业银行普惠型小微企业贷款增速要高于40%。这一要求,是综合考虑新冠肺炎疫情冲击、小微企业信贷需求、大型银行服务能力等因素后作出的,有助于做好“六保”工作,帮助小微企业渡过难关,稳定市场信心和预期,激发市场需求和活力。由于经济下行期小微企业贷款定价影响因素比较复杂,尽管商业银行已经引入了利率风险定价机制,但相关人员贷款定价专业知识欠缺、定价管理方法不完备等因素常常导致小微贷款利率与风险不能精准匹配。如何优化改进小微贷款定价模式以适应小微企业和商业银行自身发展要求,是商业银行需要思考的首要问题。因此,针对小微贷款定价方法展开研究,有助于商业银行进行精准的市场细分和目标市场选择,有助于培育优质客户,实施个性化和定制化营销,打造服务型银行,从根本上提升商业银行服务小微企业和实体经济的效率。