大数据时代金融统计在商业银行营销中的应用,该文是大数据时代方面有关研究生毕业论文范文与商业银行营销和应用研究和金融类电大毕业论文范文.

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【摘 要】如今“大数据”已经成为新闻、互联网反复提及的热门词汇,人们用这个词来形容信息爆炸时代,社会上各行各业所产生的海量的数据.“大数据”时代,金融行业庞大的数据资源,使商业银行可以全面的了解客户,精准地向客户销售产品,使商业银行在产品营销和信用风险防范方面有的放矢.随着“大数据”时代的来临,该模式已经逐步成为金融机构营销发展的新趋势.

【关键词】大数据 金融统计 商业银行 营销

伴随着经济全球化进程的加快,我们已经步入了一个全新的信息化时代.“大数据”成为新闻、互联网反复提及的热门词汇.面对来自社会上金融业务活动所产生的海量数据,如何收集、整理和分析；如何根据这些重要信息做出合理的管理决策,避免金融风险事故的发生.在金融“大数据”时代,缺乏统计的思想和方法已经很难进行科学的管理和决策.金融统计与现代IT信息技术的融合,使商业银行得以挖掘数据背后隐藏的商业逻辑,使商业银行在产品营销和风险控制方面有的放矢.“大数据”时代金融统计的应用对商业银行起着十分重要的作用,银行业面临着新的变革和挑战.本文对于“大数据”时代金融统计在商业银行营销中的应用进行了说明和分析.

一、“大数据”时代金融统计的含义及特征

受经济全球化和全球信息化,人类社会发展和需求多样性、云计算和物联网技术深化应用等方面的影响,人们用“大数据”这个词来形容信息爆炸时代,社会上各行各业所产生的海量的数据.“大数据”是指集合海量非结构化数据,比如气象数据、金融数据、信用数据、银行按揭数据、住房数据、电力数据、煤气数据、道路交通数据、客运数据、安全刑事数据、旅游数据、医疗数据、教育数据、环保数据等.这些数据在每个机构、部门里面虽然独立保存,但是将这些数据汇总,进行合理的分析处理,将会发现数据所蕴含的真正价值.

全球最著名的管理咨询公司麦肯锡对“大数据”给出的定义是：一种规模达到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合,具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征.“大数据”不仅仅是指拥有了数量多么庞大的信息数据,而在于如何对获得的这些信息和数据进行专业化的处理,使孤立的数据相互关联起来,运用数据来找出问题和答案.只有提高对数据的“加工能力”,通过“加工挖掘”才能实现数据的巨大价值.

迈入21世纪,我们的社会越来越快的发展着、科技越来越发达、信息快速传播,人和人之间的沟通交流变得越来越密切和频繁.在这样的一个信息化时代,促使了“大数据”现象的产生.随着“大数据”时代的来临,商业银行、金融机构积累了的庞大的金融数据.通过对这些海量的数据进行收集、整理和分析,便可以反映出经济金融活动中的规律性,可以更全面地了解客户的需求.通过分析客户的交易信息,可以掌握客户的消费习惯,从而准确预测客户将来的消费行为,使商业银行在营销和风险控制方面有的放矢.

二、“大数据”时代金融统计对商业银行营销的作用

金融统计的主要任务是运用统计学理论和方法,对金融活动内容进行分类、量化、数据搜集和整理,以及进行描述和分析.编制指标形成统计报表,统计分析金融活动中的规律或揭示基本的数量关系,为金融工作的开展提供科学客观的依据.在我国传统的金融统计工作中,比较重视数据收集以及制作统计报表,缺少分析层面的的创新应用.实际工作中,大部分的金融统计的成果就是形成一份份厚重的统计报表,而没有深入挖掘数据中存在的逻辑内涵,统计报表做成,工作就算完成.利用数据做出分析结论较少,缺乏将金融统计的成果进行合理的运用.我认为金融统计工作不仅仅是收集整理数据,还应该多注重实际分析,将零散的数据、孤立的信息关联起来银行 大数据时代,从数据中找规律、找逻辑、找问题、找答案.随着中国加入世贸,以及金融深化改革的进程不断加快,我国金融统计也应该与时俱进,提高金融统计的实用性,使金融统计为促进经济发展作出贡献.

“大数据”时代的金融统计对商业银行所起的作用：

(一)缓解信息不对称降低信贷风险

企业经营者掌握着包括生产经营情况、资产、负债、偿债能力等信息.而作为债权人的银行不可能拥有和掌握每个贷款企业的真实信息,缺少企业借款人信用记录等相关信息,对借款人真实的经营和财务状况缺乏了解.银行和企业之间信息不对称,导致信贷风险发生的概率很高.金融机构之间壁垒森严,“数据信息孤岛”现象十分突出.银行拥有金融交易流水,工商部门拥有企业登记信息,法院拥有刑事处罚等记录,但是这些信息数据没有得到合理的汇总和共享.企业、银行、证券、保险、等机构的金融数据均各自孤立,形成数据“孤岛”.客户的交易流水等金融业务信息均被视为视为各自的商业机密,没有得到合理的信息共享,商业银行所掌握的客户信息并不充分,信息优势难以充分体现出来.

信贷风险存在的原因是信息的不对称性[1].因此商业银行数据的收集整合与分析处理的能力决定了其信贷风险的管理能力.如今IT互联网先进技术的广泛应用,使海量金融数据的收集、处理和分析成为了可能.近几年,很多商业银行推出了创新型的金融产品.如POS流水贷等,结合POS机交易流水信息进行商户信用情况分析,无需抵押物或者担保,凭POS流水数据为客户发放信用贷款.商业银行可以借助“大数据”技术来改善信息不对称现象,有效控制面临的信用风险.

（二)客户信息采集实现精准营销

商业银行客户经理往往对客户的基本情况、投资经验、投资需求和资产情况并不是十分了解的情况下就进行理财产品推荐,没有了解客户的真实需要,过多的介绍产品,使客户产生反感情绪.对客户缺少分类,没有将普通客户和高端客户区别对待,销售上缺乏针对性,导致被客户拒绝,销售效果不佳,使客户经理的自信心受到打击,影响销售产品的积极性.

金融产品的客户群高度分散,背景差异大,收入水平、资金量、偏好、风险承受能力的不同导致对金融产品需求差别很大.谁是金融产品的潜在客户？客户对金融产品有什么喜好？商业银行精准营销的重点在于采用“大数据”金融统计,在数据库中进行客户筛选.对于已经有过交易记录的客户,根据客户的基本信息、购买记录,对客户的消费习惯做相应的分析,把产品推荐给合适的客户.

商业银行在日常的经营过程中会产生大量的客户信息.如信用卡客户,是商业银行最活跃、优质、贡献度最大客户群体,此类客户的信息比一般储蓄客户更丰富,非常值得商业银行深入挖掘.如招商银行自创办以来,积累了庞大的客户信息.当银行开发出新的金融产品,它便可以从客户数据库中筛选与该产品相匹配的客户,进行电话沟通,以此来实现精准的营销.

三、“大数据”时代金融统计在商业银行营销中的应用

（一)“大数据“金融统计应用于信贷业务的贷前调查

商业银行对能有效反映客户真实状况的信用数据需求强烈.如企业金融业务交易流水信息、企业缴纳水电费信息、企业财务纳税信息、企业为员工缴纳的社保医保记录、业务贸易往来信息等.因此,商业银行可以将传统金融统计与“大数据”信息技术相融合,通过银行数据库、以及第三方机构提供的数据,在系统中甄别客户真实的信息,为商业银行金融产品创新、业务开展提供支持.对经营主体基本信息、交易流水、纳税数据、业务往来以及信用情况等数据进行收集分析,对失信企业的处罚进行公示.缓解信息不对称现象,防范信贷风险,为商业银行信贷业务的顺利开展提供支持.

传统的银行信贷业务,当客户申请一笔信用贷款,需要提供收入证明、抵押证明、*面签,环节繁琐,时间长.信贷业务的贷前调查主要是借助客户线下填写的资料,经办人员对其相关信息进行核实,这种传统人工操作的方式对银行员工的信贷调查能力有较高的要求,有可能获取到的信息不够准确全面,可能该客户提供给银行的证明是假的.商业银行可以基于“大数据”技术来降低信贷风险.[2]除了传统央行征信系统外,相关机构也存在自己的数据库系统,通过对这些征信数据的调用,可以增加对客户信用情况的了解；比如对接银联系统,查看客户的消费情况、银行资金往来流水,或对接国家端口,收集客户的其他信息,如犯罪记录等；通过这些方式可以在对申请人的信用状况有一个全面的了解,并最终将其纳入是否为其*信贷业务的考量之中.

基于“大数据”技术创新传统信贷业务,通过银行数据库、以及第三方机构提供的数据,在系统中甄别客户真实的信息,比如社保缴费记录、纳税,电话数据甚至每个月跟家人的通话时间,便可以判断是否放款给这位客户.截止2015年底,中国互联网信贷业务损失率为18%,而平安银行的信贷的损失率只有5%作用,这归功于其强大的数据统计、分析能力.平安银行借鉴国际消费信贷行业的领先技术,采用评分卡模型,结合自身多年积累的业务数据,基于信用还款率、客户自然属性、第三方“大数据”等信息,综合的评估客户信贷风险.[3]把表示客户情况的不同“变量因子”放到一起,根据不同因素有不同权重,评分模型根据数学公式、算法为每个客户打分.根据不同的产品、渠道、区域和城市等不同侧重进行评分,以评分卡结果为依据,为客户提供最合适的信贷定价和贷款服务.同时,评分体系也会随着客户变量指标的不断变化进行调整.在借款之前,先通过后台数据的严格审批,把控风险.

（二）“大数据”金融统计实现商业银行精准营销

现代社会产品供过于求,市场竞争越来越激烈.消费者需求的变化也越来越快,人们有了更多的选择产品和服务的机会.市场营销观念就是在这种买方市场的条件下形成产生的.市场营销观念,是以消费者的需求为中心的经营指导思想,考虑的重点是消费者需要什么,把发现和满足消费者需要作为经营活动的核心.先进行市场调查和分析,发现、判断消费者的需求和愿望,然后根据市场情况确定产品和营销策略.

传统的商业银行大多是进行大众式的销售,从而忽视了客户的感受.营销要想行之有效,提供的产品就要符合客户的需要.对客户的情绪、消费心理、消费行为、经济实力、消费潜力、忠诚度等数据进行评估.通过潜在客户的共同特征,找到银行最有价值的那部分客户.“大数据”营销的优越之处在于它关注客户的需求和特点,改变强迫式、大众式的销售,所提供的服务符合客户的需要.根据客户的特征和需求提供个性化的服务,减少无效营销达到节约成本,提高投资回报率.

金融统计在商业银行营销中应用的重点在于数据的统计分析.运用科学的方法,透过数据,发现隐藏的商业逻辑.对各类信息数据进行加工整理、编制指标、建立数学分析模型,最终得出分析结果,为决策和管理提供依据.使商业银行找到最有价值的那部分客户.根据客户的不同的特征提供个性化的服务,减少无效营销,节约销售成本,提高了营销的回报率.

商业银行要改变传统大众式的营销.传统营销思维主观地假设客户群体,经常发生提供的产品不符合客户实际需要的情况.[4]基于“大数据”的营销思维,与大众营销思维不同之处在于,依靠数据得出结论,所以更加准确.例如：平安银行个人信用贷款项目采用了“大数据”技术,并结合机构调研情况,整体从年龄、性别等九个维度,从数据库提炼出优质客户群体的特征如下：一是年龄：25～45岁之间,35～45岁客户更佳；二是性别：不限,依据数据库统计,女性客户还款信誉相对较好；三是月收入：3000元以上银行 大数据时代,5000～10000元客户更佳；四是工作：有固定工作及收入来源；五是教育：大专以上学历；六是居住类型：拥有房产,且有按揭贷款,房龄在24个月以上；七是户籍：本地；八是婚姻：已婚；九是保险：拥有人寿保单,且已缴纳月份18个月以上.通过对数据进行分析,找出了潜在客户的特征,有针对性地营销,提高了销售的成功率.

四、结论

金融创新给市场带来了极大的活力,同时也存在着数据信息安全性的问题.由于银行业务范围的不断拓展延生,银行业务日趋多样化和复杂化,对信息数据的安全性也提出了新的挑战.“大数据”金融技术的应用虽然能够缓解信息不对称的问题,创新金融业务,对商业银行发展起到积极的作用.若数据管理不当,导致泄露、丢失、或者被不法分子窃取,都将会给银行和客户带来巨大的损失.泄露问题被新闻媒体频频.不法分子窃取,非法买卖公民,伪造资金,使客户银行账户里的钱不翼而飞,或进行“电信诈骗”,都将使客户遭受惨重的损失,造成严重

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