大數據技術在商業銀行的應用研究
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摘 要：在科學技術水平快速提升的大背景下，傳統的金融市場環境發生了很大的改變，金融市場的經營管理呈現出數字化、智能化的趨勢，服務模式也具有個性化和定制化特點，這就要求金融企業建立適應現代化社會發展的創新型管理和服務機制。現階段，很多先進技術已融入金融行業的發展中，如大數據技術、云計算技術、人工智能技術的應用為企業帶來了一定的機遇和挑戰，文章主要研究了大數據技術在商業銀行中的應用。
關鍵詞：大數據技術;商業銀行;應用
一、引言
在現代化社會的發展中，商業銀行的建設數量在不斷增加，各個銀行之間的競爭越來越激烈，商業銀行發展十分迅速，信息處理技術得到了廣泛應用。商業銀行應該加大大數據技術的應用力度，將其融入信息處理過程中，優化商業銀行的信息處理技術，減緩商業銀行的大數據處理壓力，進而提高商業銀行的綜合競爭實力。同時，在商業銀行的未來發展中，相關部門應該充分應用大數據技術，提高自身的信息處理能力。
二、大數據技術在商業銀行中的應用現狀
現階段，互聯網技術已被廣泛應用到人民群眾的生活和工作中，使得大家的生活需求發生了很大的改變，這就要求市場運作方式重構，使得多元化的需求整合將發展成未來社會的主要發展方向，互聯網技術也在很大程度上影響著銀行的業務，主要體現在信貸業務和支付業務中：第一，第三方支付和手機支付為銀行傳統支付業務提出了更高的要求;第二，P2P網貸平臺和網絡中小貸平臺為銀行信貸業務帶來了一定的挑戰。在新時期的發展中，第三方支付比較關注數據分析和收集工作，并形成了很多數據，且處于持續創新的過程中，而網絡支付逐漸被移動支付所取代了，移動支付市場在不斷擴大和發展，商業銀行、網絡運營商、第三方支付平臺中存在競爭和合作的關系。
三、大數據技術在商業銀行的應用表現
1.電商渠道
在金融行業的發展中，商業銀行的重要性越來越明顯，在數據存儲方面提出了長期戰略規劃。因此，商業銀行應積極引入大數據技術，確保商業銀行發展的穩定性。商業銀行可以應用大數據技術構建電商渠道，為商業銀行的發展提供數據支持。在新時期的快速發展中，電商渠道能夠實現商業銀行管理的精細化，將銀行客戶作為主體，充分發揮出自身的作用?，F階段，商業銀行需要被保護的客戶越來越多，這些客戶相關的信息和數據也呈現出快速上漲的趨勢，但這些數據為商業銀行的發展提供了保障，尤其是交易數據和交易信息，由于第三方支付軟件的交易數據日益完善，商業銀行需要深入分析客戶的實際消費情況，以此為基礎制定計劃，這就使得商業銀行的電商渠道越來越寬，為交易數據的存儲和獲取提供了保障，在了解客戶消費方式的基礎上，獲取了更多效益。因此，大數據技術在商業銀行中的應用，通過實行不同的方式融入電商渠道中，打開了商業銀行內部非利息盈利的平臺。
2.體驗平臺
在新時期的發展中，商業銀行通過應用大數據技術，構建了客戶為主體的體驗平臺，而商業銀行的發展為大數據技術提供了基礎。大數據技術在商業銀行中的應用，不僅收集了大量的數據，還在與金融企業對比的基礎上，完善了體驗平臺中的數據。在大數據時代，商業銀行數據的全面性有利于體現出檢驗平臺的應用，實現體驗平臺的立體效果。在商業銀行體驗平臺中，存在大量數據，而大數據技術的應用能夠分析并管理這些數據，有效地處理非結構化數據，如客戶語音、信息等。同時，在應用大數據技術構建體驗平臺的過程中，商業銀行需要將軟件和硬件融合起來。其中，軟件指的是云計算數據處理方式，商業銀行可以自行開發專業的數據計算系統，分析體驗平臺中的數據;硬件指的是存儲數據的服務器。同時，商業銀行中的交通銀行、信用卡服務平臺，能夠將大數據技術運用到位，智能化分析客戶的語言，預測客戶的行為。
3.小微信貸
在新時期的發展中，商業銀行借助貸款市場，應用小微貸款的方式，為企業的運營和發展帶來了更多的經濟效益。小微信貸應和大數據技術進行融合，實現銀行的戰略轉型，提高小微信貸市場的占有率，分析商業銀行內小微信貸的實際發展情況。例如，平安銀行數據股份制銀行，應用供應鏈金融模式增加小微信貸的附加值，以平安銀行為代表的股份制商業銀行在金融市場中的應用，需要投入豐厚的資金，為用戶提供高額度的貸款。現階段，P2P平臺涉及的貸款比較少，往往在10萬元以下，在應用大數據技術分析信貸現狀的過程中，可以發現商業銀行的信貸機遇。
4.關系管理
在新時期的發展中，大數據技術已被廣泛應用到銀行的發展中，尤其在客戶關系管理過程中發揮著重要作用。例如，倉庫技術是在大數據技術的基礎上發展起來的，能夠有效地管理商業銀行的數據，發現更具價值和潛力的信息，進而明確銀行的重點數據，掌握銀行數據之間的管理，實現數據分析的全面性，吸引更多的客戶，倉庫技術在商業銀行中的應用滿足了客戶的個性化需求。首先，在應用挖掘技術的基礎上，分析客戶的行為習慣能夠對客戶群體進行分類，為客戶群體提供更多個性化的服務，如金融、貸款等;其次，根據客戶群體維度的差異，區分各個等級的客戶群體，以此為基礎制定營銷策略，提升客戶的服務水平和滿意度;最后，大數據時代的倉庫技術通過建立預測模型，維護商業銀行之間的關系，預測商業銀行的客戶流失情況，確保商業銀行挽留更多的老客戶，降低客戶的流失率。
四、商業銀行內大數據技術的運用策略
1.將金融服務和社交網絡進行融合
商業銀行不僅需要收集傳統的交易數據，還應該擴展渠道，獲取與客戶相關的全面、立體的數據，互聯網技術的應用推動著社交網絡的發展。在大數據時代，商業銀行需要積極引進先進技術，建立客戶系統，加強銀行和客戶的交流和溝通，還應該開發社交網絡平臺，實行精準營銷模式。例如，銀行客戶在微信朋友圈分享了商場購物信息，銀行后臺網絡人員就可以將銀行和商場的合作促銷信息發送給客戶。
2.增強銀行的綜合競爭實力
商業銀行為了提升自身的綜合競爭實力，需要提升自身的數據分析能力和產品創新能力。首先，銀行需要創新數據產品，設計出更多滿足客戶需求的大數據產品;其次，銀行需要為投資人創造更多的投資突降，將大數據技術和銀行產品融合起來;最后，商業銀行應該加大管理力度，提高自身分析處理大數據的能力。在傳統的商業銀行管理中，處理對象比數據庫中的結構化數據更多，而現階段的銀行數據處理明顯增多。因此，傳統的數據處理技術和處理體系已無法滿足現代化社會的發展需求，銀行需要實行先進的數據處理技術，適應大數據時代的發展。
五、結束語
綜上所述，在商業銀行的建設和發展中，銀行需要積極引入大數據技術，并將其落實到實際工作中，挖掘出更多有商業價值的信息，提升商業銀行的綜合競爭實力。同時，在商業銀行的運營過程中，相關技術人員需要將大數據技術引入各個信息處理領域，加大大數據的應用力度，為商業銀行創造更多的經濟效益，推進商業銀行的進一步發展。
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