BIG/IP技术在邮储银行前置大集中的应用

将F5公司的BIG/IP技术应用到邮储银行前置大集中项目当中,较好的做到了各服务器之间的负载均衡,消除了局域网的瓶颈,业务处理能力得到更好的改善.

大型科技公司金融科技与银行信用风险研究

通过构建理论模型并进行实证检验,研究了大型科技公司的金融科技对商业银行信用风险承担水平的影响。研究表明,大型科技公司的金融科技提升了理财产品的便利性,分流了商业银行的存款业务,削弱了银行的“特许权价值”,从而推升了商业银行的信用风险承担水平。大型科技公司的金融科技对银行信用风险的冲击存在规模效应和城乡差异,进一步研究发现,其规模效应和城乡差异主要来源于大型科技公司金融科技对银行存款分流冲击的客观作用效果差异,面对存款分流压力时不同规模和城乡属性的银行自身的行为差异并不是产生异质性影响的原因。基于此,对于金融科技发展的规划,需要建立适当的防火墙,防止金融科技相关业态引发金融风险跨市场、跨部门传播。

生态银行大数据平台赋能森林资源信息管理研究

本研究聚焦森林资源领域,通过分析福建顺昌、江西资溪、北京门头沟三地搭建的生态银行大数据平台中的森林资源管理利用模式,阐述顺昌县森林资源统计、资溪县林业金融创新、门头沟区林业碳汇交易案例。通过探索基于生态资源管理大数据平台建设推动森林资源管理的积极意义,为建设生态资源管理大数据体系提供参考。

银行业数字化转型重点问题研究——数字时代下的客户体验演变与转型路径

“加快数字化发展、建设数字中国”战略是推动商业银行数字化转型的重要机遇,本文首先分析了数字时代商业银行转型升级的背景和内在驱动因素,结合国内外多家不同类型商业银行在数字化转型方面的实践探索,总结出“渠道+组织”“市场+伙伴”“人才+技术”三种数字化转型路径;同时分析了数字时代的客户体验发展趋势,并从实际出发总结了商业银行数字化转型需要加强的六大创新能力,以及基于“数字运营”“数据驱动”的线上金融生态构建和客户体验提升。商业银行应积极把握数字时代带来的发展机遇,选取符合自身实际的数字化转型路径,提升市场竞争力,扩展知识边界,提高在客户获取、数据协同、产品创新等方面的能力,以更高效、便捷的金融服务为切入点,办好人民满意金融。

基于随机森林算法的僵尸企业大数据识别方法研究

僵尸企业严重浪费社会资源,应及时进行处置。但目前对僵尸企业的识别标准不够明晰是阻碍我国僵尸企业处置工作的重要因素。为解决这一问题,通过随机森林算法的大数据识别方法,发现净利润及其变动、纳税总额及其变动、最低利息保障倍数、政府补贴依赖程度等指标能更好地起到预警僵尸企业的作用。因此,随机森林算法等大数据识别方法为我国僵尸企业预警提供了新路径,有利于及时处置僵尸企业。

时空大数据在商业银行的应用研究

随着互联网的不断发展,跨界数据的融合应用已成为各行业数字化转型的重要趋势和突破口。时空大数据的跨界融合应用已经成为人们日常生活中不可或缺的一部分,但在商业银行中的应用尚处于探索阶段。本文旨在通过时空大数据在商业银行网点经营、运营管理、风险管理等领域的应用研究,挖掘跨界数据价值,为商业银行发展提供一种创新思路和有效方法。

面向金融场景的大数据与机器学习平台

随着金融领域对大数据与人工智能应用需求的迅速增长,相关支撑产品和服务等问题逐渐凸显,重点研究了基于大数据与人工智能的金融基础平台,打造了集模型需求管理、特征工程、模型生成、运维管理于一体的智能化工具平台——面向金融场景的大数据与机器学习平台。该平台围绕新形势下金融“精准营销”“风险控制”“运营决策”三大核心痛点,以大数据、机器学习为契机,打造了精准营销平台、风险控制平台、运营决策平台三大子平台,实现了新技术与金融业务的深度融合,使得金融机构能更方便、灵活、安全地使用基于大数据与人工智能的金融应用服务。

互联网大数据技术在融资领域的应用研究

近年来互联网金融蓬勃发展,互联网大数据技术在融资领域的应用模式主要有以阿里金融为代表的电商融资平台、以美国的Kabbage为代表的第三方电商融资平台、以中国建设银行善融商务为代表的自建电商金融服务平台等。商业银行应当通过自建电商平台、与电商平台合作、拓展互联网大数据来源、研究大数据挖掘技术、招聘培养专业人才以及倡导互联网精神等方面应对互联网金融挑战。

商业银行大数据应用的理论、实践与影响

本文首先对商业银行大数据应用研究进行了综述,其次从挑战和机遇两个方面分析了大数据应用对商业银行带来的影响,再次探讨了大数据在商业银行的具体应用实践,最后给出了大数据时代商业银行的应对之策。

大数据金融背景下商业银行客户信息保护研究

在大数据金融背景下,伴随新技术、新业务形态不断出现,客户信息保护成为商业银行面临的具有挑战性的新命题。本文结合国内的案例,首先分析了大数据金融对商业银行客户信息保护的影响机制,认为大数据技术背景下,客户信息被赋予了三大新的特点:数据量大、数据价值高、数据泄露破坏性强。客户信息数据流主要经过数据搜索、数据传输、数据存储三个环节,信息泄露主要通过信息脱敏处理、数据存储管理及内部违规三条渠道,存在黑客攻击、内部违规、管理疏漏三个主要原因。然后,结合信息泄露的环节、原因、结果进行了具体的案例分析。最后,从法律、管理和技术角度提出大数据金融背景下商业银行客户信息保护措施建议。

论驱动信息化银行的“三驾马车”:数字服务、大数据及信息安全

随着互联网金融和新技术的涌现,各大银行正加快推进经营模式转型,从银行信息化向信息化银行过渡已成为大势所趋。文章从分析信息化银行面临的外部竞争、内生需求和风险环境入手,提出以数字服务、大数据和信息安全为"三驾马车"的三元驱动模型,构建以服务为核心、以数据为导向、以安全为基础的信息化银行原型。同时以"三驾马车"为视角,从纵横两个维度对商业银行开展信息化银行建设实践提出了相关对策和建议。

金融要素扭曲与企业创新活动

本文利用世界银行的企业调查数据,将四大国有商业银行的市场份额作为金融要素市场化的代理指标,分析了金融要素扭曲对企业创新活动的影响。实证研究发现:金融要素扭曲对企业的研发投入和创新成果具有抑制作用,这种抑制作用在不同所有制企业间具有异质性,相比国有企业,私营企业的创新活动受金融要素扭曲的抑制作用更大。中小型企业的研发投入对金融要素扭曲的敏感性要高于大型企业,在过程创新中,金融要素扭曲对中小型企业的影响更大,但在产品创新中,金融要素的扭曲对大型企业的影响更强。本文为金融要素扭曲对经济增长有负面的影响这一论点,提供了来自企业创新的微观证据。因此,全面推进金融要素市场化改革有助于企业的创新活动,从而为国家经济转型提供持续创新与发展的动力。

面向风险管理的银行大数据分析系统架构研究

数据是银行风险管理的基础,数据分析是风险管理的关键。大数据为银行风险管理带来新的机遇,大数据分析对提升银行风险分析能力具有重要意义。本文提出了一种通用的面向风险管理的银行大数据分析系统架构,旨在将不同类型的数据进行整合的基础上,构建统一、规范和易用的大数据分析系统。

“TBTF”学理与我国中小银行发展

“ TBTF”学理在西方国家银行监管实践中普遍存在，也是存款保险制度或体系的固有问题之一。本文在对“ TBTF”学理进行评述的基础上，分析了其在我国银行监管实践中的体现。由于该学理对规模不同的银行所采取的差别待遇，其实践对我国中小银行的发展和整个金融体系产生了深远的影响，分析和研究其影响并采取有效的措施加以改善成为完善我国银行监管制度和建立存款保险体系亟待解决的问题。

大数据领衔:商业银行的经营与营销策略转变

大数据时代,商业银行竞争对手分化,新兴移动互联网企业、电商日渐分食银行利润,互联网金融的发展迫使商业银行转变经营与营销策略。银行将在客户服务、产品开发、精准营销、数据挖掘与整合上面临新的机遇,而大数据背景也对银行在公平竞争、成本控制和系统开发运作方面提出了挑战。对阿里巴巴的实证分析表明,商业银行必须对大数据高度敏感并精准应对,在经营理念、决策体系、数据平台搭建、信用评价体系及营销策略等方面积极转变与创新,在竞争博弈中立于不败之地。

资源优势视角的银行中高端业务市场细分

随着居民收入水平的提高特别是金融消费观念的更新,个人对金融服务的需求出现了多元化和个性化特征,中产阶层和富裕阶层作为社会阶层已经开始显现。为此,我国商业银行必须适应新的市场形势,对个人业务重新进行市场细分。鉴于我国个人银行业务消费市场的变化,建议我国商业银行将个人银行业务的服务链向上、下延伸,并将VIP客户深度细分为富裕阶层和上层中产阶层,特别提出要高度关注极具消费潜力的80、90后独生子女群体。

金融大数据及银行卡产业大数据实践

本文从大数据的起源开始,阐述了大数据的概念和基本特征,分析了大数据对金融和银行卡产业的影响,在分析银行卡产业数据特点的基础上,提出了数据聚合分析的概念,并介绍了中国银联面向银行卡产业的大数据实践。在大数据技术的支撑下,中国银联将与行业机构一起,充分聚合银行卡产业的各方数据,通过深度的分析和挖掘,为持卡人、商户和行业机构提供更优质的服务。

基于大数据的银行业管理路径探索

本文从大数据角度出发,分析我国银行业的现状及挑战,并对银行业的大数据管理提出几点建议。

大数据时代下的物流、信息流、资金流融合——基于商业银行视角

分析了大数据时代下信息收集和挖掘的特征,在此基础上描述了大数据时代下物流、信息流、资金流三流之间的关系,并提出以资金流为基础实现三流融合的优势。最后,提出大数据时代下商业银行主导三流融合的策略,包括人员调整、数据挖掘、技术突破、业务拓展、跨平台管理等。