ASSZ2015_刘译璟_大数据驱动的金融业务创新(4：3)_0717
金融科技行业SWOT分析
金融科技行业SWOT分析
技术创新
技术创新
技术创新驱动力
金融科技行业在技术创新方面拥有强大的驱动力。首先，云计算和大数据技术的不断发 展使金融机构能够更有效地管理和分析海量数据，从而改进风险管理和客户体验。其次 ，人工智能和机器学习的应用不断扩展，用于智能客户服务、反欺诈、交易分析等领域 ，提高了金融机构的效率和精确性。另外，区块链技术的崛起改革了金融交易和结算方 式，提供了更安全、透明和高效的解决方案。最后，生物识别技术的进步加强了身份验 证和安全性，为金融科技领域的创新提供了坚实基础。
数据收集和分析
金融科技公司通过大规模数据收集和分析来提供个性化服务和产品，但这也引发了 数据隐私问题。平衡数据收集与隐私保护是挑战之一。一些企业采用加密技术和匿 名化数据来保护用户隐私，但仍需要解决数据滥用和泄露问题。
数据隐私
用户权利和知情同意
用户拥有数据隐私的权利，包括知情同意、访问数据和删除数据。金融科技公司需要建立 透明的数据收集和使用政策，确保用户了解他们的数据如何被使用，以及随时可以撤销同 意。这将增加用户信任，并降低合规风险。
数字货币监管
随着数字货币的兴起，金融科技领域面临着数字货币监管的挑战。不同国家和地区对数字 货币的法规不一，有些国家鼓励创新，而有些则采取严格管制。金融科技公司需要在各种 法规环境中运营，同时确保遵守相应的法规，这对于跨境业务的公司尤为复杂。
法规挑战
消费者权益保护
金融科技行业必须面对保护消费者权益的法规挑战。一些金融科技产品和服务可能存在潜 在风险，如高的产品信息， 确保消费者知情权和选择权。此外，消费者数据的合法使用和保护也受到监管关注，金融 科技公司需要建立诚信和透明的业务模式，以维护消费者信任。
数字经济背景下证券公司业务数字化转型的路径研究
技术协作信息2023（5）总第1486期财金前沿数字经济背景下证券公司业务数字化转型的路径研究马笑璐刘佳缘杜博渤海大学摘要：党的二十大报告提出“加快发展数字经济，促进数字经济和实体经济深度融合”的战略安排，这表明数字经济的发展能够赋予各个行业“新动能、新优势”。
作为国内金融行业的代表———证券公司面临着数字化转型的问题。
在数字经济背景下，通过金融科技来赋能证券业务发展，是保障其数字化治理能力和金融信息安全的核心议题。
因此，本文针对数字经济背景下证券公司业务数字化转型的路径进行研究，分析当前证券业数字化转型过程中采取怎样的策略，如何应对数字化转型成券商竞争力提升的挑战，力图找出解决方案。
关键词：数字经济；证券公司业务；数字化转型引言随着《“十四五”数字经济发展规划》《数字中国建设整体布局规划》政策文件的落地及实施，我国各行业数字化经营管理已经成为重要的要求，必须做好各行业的数字算力及数据要素、资产的底座建设，以及产业数字化及数字产业化的问题。
在金融领域，《金融标准化“十四五”发展规划》政策文件，已经要求证券公司在业务场景的智能化打造与升级方面积极做好传统业务与数字化的融合。
一、数字经济背景下证券公司业务转型的必然性（一）数字化转型成为解决企业经营模式问题的关键一招根据中国证券业协会在2022年9月发布的《中国证券业发展报告（2022）》（简称《报告》）显示：国内证券公司都在持续加强总部IT人员的投入，其中2021年证券公司IT人员总数为30952人，实现了同比增长19.7%的速度，这充分反映出证券公司不断加大对金融科技领域的投入和布局。
目前，国内有140家证券公司初步将数字化转型列为公司发展战略，通过加强网络安全手段和平台建设来实现证券业务数字化，也是应对证券行业内受佣金率的下降、行业同质化竞争以及金融科技赋能等复杂因素影响下保持自身竞争力的关键。
数字化转型可以起到证券公司经营能力提高、经营效率提高和客户满意度提高的作用，表明数字化转型增强了证券服务体系的适应性和普惠性，拓展了证券服务能力的广度和深度。
数字化转型背景下商业银行创新发展策略研究
数字化转型背景下商业银行创新发展策略研究目录一、内容概述 (2)1.1 研究背景与意义 (3)1.2 国内外研究现状综述 (3)1.3 研究内容与方法 (5)1.4 论文结构安排 (6)二、数字化转型概述 (6)2.1 数字化转型的定义与特征 (7)2.2 数字化转型的动力与挑战 (8)2.3 商业银行数字化转型的现状分析 (10)三、商业银行数字化转型策略 (11)3.1 客户体验优化策略 (12)3.2 业务流程再造策略 (14)3.3 数据驱动决策策略 (15)3.4 技术创新与应用策略 (17)3.5 安全与合规管理策略 (18)四、商业银行创新发展的关键成功因素 (19)4.1 组织文化与领导力 (21)4.2 人才队伍建设与培养 (22)4.3 内部协同与资源共享 (23)4.4 开放合作与生态系统建设 (24)五、案例分析 (26)5.1 国内商业银行数字化转型案例分析 (27)5.2 国际商业银行数字化转型案例分析 (29)5.3 案例比较与启示 (30)六、结论与展望 (32)6.1 研究结论总结 (34)6.2 对未来发展的展望 (35)6.3 研究不足与局限性 (36)一、内容概述随着全球经济的快速发展和科技的日新月异，数字化转型已经成为商业银行发展的重要趋势。
在这个背景下，商业银行需要不断创新和发展，以适应市场的变化和客户需求的多样化。
本研究旨在探讨在数字化转型背景下，商业银行如何制定有效的创新发展策略，以实现可持续发展和竞争优势。
本研究首先分析了数字化转型对商业银行的影响，包括业务模式、客户需求、风险管理等方面。
从组织结构、人才培养、技术创新等多个维度提出了商业银行在数字化转型背景下的创新发展策略。
这些策略包括：加强顶层设计，明确战略目标和路径；优化组织结构，提高决策效率和执行力；培养数字化人才，提升员工数字素养；加大科技创新投入，推动金融科技与业务深度融合；拓展多元化业务，满足不同客户群体的需求；强化风险管理，确保业务稳健发展等。
商业银行金融市场业务数字化转型路径研究
商业银行金融市场业务数字化转型路径研究
刘思雨
【期刊名称】《现代营销（上）》
【年(卷),期】2024()6
【摘要】商业银行作为金融体系的核心组成部分,其金融市场业务的数字化转型尤为重要。
客户对金融市场业务需求日趋个性化和多样化,加快推动商业银行金融市场业务数字化转型对提升银行市场竞争力、促进金融市场普惠性发展、提高商业银行风险管理水平具有重要意义。
传统商业银行金融市场业务在风险管理、效率及成本等方面面临巨大挑战。
基于此,本文分析商业银行金融市场业务在数字化转型中存在的不足,提出解决路径,以期助力商业银行金融市场创新发展,增强商业银行金融体系的抗风险能力,让金融行业健康繁荣发展。
【总页数】3页(P46-48)
【作者】刘思雨
【作者单位】国家开发银行吉林省分行
【正文语种】中文
【中图分类】F860.2
【相关文献】
1.中小银行金融市场业务之数字化转型路径探索
2.数字技术引领商业银行零售业务发展新阶段数字化转型路径研究
3.数字化转型视角下商业银行金融市场业务优化
路径研究4.商业银行数字化转型趋势下交易银行业务发展路径研究5.商业银行业务数字化转型路径研究
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大数据分析在金融行业有哪些创新应用
大数据分析在金融行业有哪些创新应用在当今数字化的时代，大数据分析已成为金融行业创新和发展的关键驱动力。
它不仅改变了金融机构的运营方式，还为客户提供了更个性化、更高效的服务。
以下就让我们一起来看看大数据分析在金融行业中的一些创新应用。
首先，大数据分析在风险管理领域发挥着重要作用。
金融机构面临着各种各样的风险，如信用风险、市场风险、操作风险等。
通过对大量的交易数据、客户信息和市场动态进行分析，金融机构能够更准确地评估风险。
例如，在信用评估方面，传统的信用评分模型主要依赖于有限的几个变量，如收入、负债等。
而大数据分析可以纳入更多的非传统数据，如社交媒体活动、消费习惯、网络浏览行为等，从而更全面地了解客户的信用状况。
这使得金融机构能够更精准地预测违约风险，降低不良贷款率。
其次，大数据分析助力金融机构实现精准营销。
在竞争激烈的金融市场中，吸引和留住客户至关重要。
大数据分析可以帮助金融机构深入了解客户的需求和偏好，从而制定个性化的营销策略。
通过对客户的交易历史、资产配置、风险偏好等数据的分析，金融机构可以为客户提供符合其需求的金融产品和服务推荐。
比如，对于有投资需求的客户，根据其风险承受能力和投资目标，为其推荐合适的投资组合；对于有贷款需求的客户，根据其信用状况和还款能力，提供个性化的贷款方案。
这种精准营销不仅提高了客户的满意度，还增加了金融机构的业务量和收益。
再者，大数据分析在反欺诈方面表现出色。
金融欺诈是金融行业面临的一个严重问题，给金融机构和客户都带来了巨大的损失。
利用大数据分析技术，金融机构可以实时监测交易活动，识别异常模式和潜在的欺诈行为。
通过分析大量的交易数据、客户行为数据和外部数据（如公共信用记录、黑名单等），建立复杂的欺诈检测模型。
这些模型能够快速识别出异常的交易行为，如突然的大额交易、频繁的异地交易、与客户通常行为模式不符的交易等，并及时发出警报，让金融机构能够采取相应的措施来阻止欺诈行为的发生。
证券行业智能化数据分析与决策支持方案
证券行业智能化数据分析与决策支持方案第1章引言 (3)1.1 背景与意义 (3)1.2 研究内容与方法 (3)第2章证券行业概述 (4)2.1 证券市场发展现状 (4)2.2 证券行业业务流程 (4)2.3 证券行业数据特点 (4)第3章智能化数据分析技术 (5)3.1 数据预处理技术 (5)3.1.1 数据清洗 (5)3.1.2 数据集成 (5)3.1.3 数据转换 (5)3.1.4 数据归一化 (6)3.2 数据挖掘与知识发觉 (6)3.2.1 关联分析 (6)3.2.2 分类 (6)3.2.3 聚类 (6)3.2.4 预测 (6)3.3 机器学习与深度学习 (6)3.3.1 机器学习 (6)3.3.2 深度学习 (7)第4章决策支持系统构建 (7)4.1 决策支持系统框架 (7)4.1.1 数据采集与预处理 (7)4.1.2 数据存储与管理 (7)4.1.3 数据分析与模型构建 (7)4.1.4 决策支持与可视化 (7)4.1.5 系统接口与集成 (8)4.2 数据仓库设计与实现 (8)4.2.1 数据仓库架构 (8)4.2.2 数据模型设计 (8)4.2.3 数据仓库实现 (8)4.3 数据分析与决策模型 (8)4.3.1 数据分析模型 (8)4.3.2 决策模型 (8)第5章证券市场趋势分析 (9)5.1 趋势分析概述 (9)5.2 趋势预测模型与方法 (9)5.3 趋势分析在证券市场的应用 (9)第6章证券投资组合优化 (10)6.1 投资组合理论概述 (10)6.3 智能化投资组合优化策略 (10)第7章风险管理与控制 (11)7.1 证券市场风险概述 (11)7.2 风险评估与度量方法 (11)7.2.1 市场风险度量 (11)7.2.2 信用风险度量 (11)7.2.3 流动性风险度量 (11)7.2.4 操作风险度量 (11)7.3 智能化风险管理与控制策略 (11)7.3.1 建立全面风险管理体系 (11)7.3.2 利用大数据分析技术 (12)7.3.3 构建风险预测模型 (12)7.3.4 优化风险控制策略 (12)7.3.5 加强内部控制与合规管理 (12)第8章证券行业监管科技 (12)8.1 监管科技概述 (12)8.2 证券行业监管需求与挑战 (12)8.2.1 监管需求 (12)8.2.2 监管挑战 (13)8.3 智能化监管科技应用与案例分析 (13)8.3.1 智能合规检查 (13)8.3.2 风险监测与预警 (13)8.3.3 信息披露智能审核 (13)8.3.4 数据挖掘与分析 (13)8.3.5 智能监管报告 (14)第9章证券行业客户服务与营销 (14)9.1 客户服务与营销概述 (14)9.2 智能客户关系管理 (14)9.2.1 客户画像构建 (14)9.2.2 客户分层与分类 (14)9.2.3 智能客户服务 (14)9.3 数据驱动的精准营销 (15)9.3.1 营销策略制定 (15)9.3.2 营销活动实施与监控 (15)9.3.3 营销优化与调整 (15)第十章案例分析与发展趋势 (16)10.1 国内外证券行业智能化案例分析 (16)10.1.1 国内证券行业智能化案例 (16)10.1.2 国外证券行业智能化案例 (16)10.2 证券行业智能化发展趋势与展望 (16)10.2.1 发展趋势 (16)10.2.2 展望 (16)10.3 面临的挑战与应对策略 (17)10.3.2 应对策略 (17)第1章引言1.1 背景与意义信息技术的飞速发展，大数据、人工智能等先进技术在金融领域的应用日益广泛。
金融科技推动商业银行数字化转型
金融科技推动商业银行数字化转型沙思颖; 张笑【期刊名称】《《价值工程》》【年(卷),期】2019(038)036【总页数】3页(P142-144)【关键词】金融科技; 数字化转型【作者】沙思颖; 张笑【作者单位】中信银行博士后科研工作站北京100010; 清华大学公共管理学院北京100084【正文语种】中文【中图分类】F832.331 金融科技对银行业务发展影响深远“金融科技”是由金融与科技的动态融合，最早出现在20世纪90年代由花旗银行发起的“金融服务技术联盟”项目。
国际金融稳定理事会（FSB）将其定义为：科技为金融业带来新的业务模式、应用、流程和产品，从而影响金融市场、金融机构以及金融服务的提供方式。
目前金融科技主要包括数字支付、网络贷款、智能投顾等，以及在金融服务前端产品和后台技术中广泛采用的人工智能、区块链、云计算、移动智能网络等科技手段。
金融科技重塑商业银行的经营逻辑和发展生态。
推动IT系统架构从集中式转变为分布式业务；推动服务流程从产品中心转变为客户中心；推动金融生态场景从个体孤岛转变为平台共享；推动银行运行逻辑从资产为王转变为数据驱动；推动组织文化从封闭固化转变为开放创新；推动员工结构从资源变现转变为专业制胜。
金融科技已引起银行家的高度重视。
央行易纲行长指出：未来全球金融的增长点在金融科技，国际金融中心竞争的焦点也在金融科技。
《2018年中国银行家调查报告》显示，加大信息化建设投入，提升银行信息化建设水平，适应金融科技浪潮等已成为银行家共识。
在上市银行2018年年报中，各家银行也多次提到发展金融科技。
其中，招商银行提及次数最多，共70次；其次为建设银行，共54次；再次是中信银行，共25次。
同时，许多银行家也关注信息科技风险，强调如果没有正确的发展战略和科技路线图指引，盲目发展的金融科技也很可能将银行带入最后的“滑铁卢”。
总的来看，金融科技发展对于银行来说已成为业内共识。
2 商业银行加速金融科技布局为加快银行产品和服务创新、提升经营管理能力、优化业务结构，以及改进人力资源管理具有重要意义，各家银行都在加速布局和投入。
金融科技助力下的商业银行发展与转型
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自动化
现实业务
数据化
现实世界
大数据时代需要将“人”数据化：“用户画像” Big Data = 无处不在的数据
信息化建设
• 全社会的信息化程度越
可穿戴设备
• 可穿戴设备甚至可植入
信息网络
• 无处不在的网络将
来越高，越来越多的业
务需要计算机应用，用 户与这些应用交互产生
设备将越来越多的出现
在现实生活中 • 攻壳机动队（Ghost In
...
用户性别标签产出流程示例
采集用户 互联网行为
页面标签 抽取
用户行为 建模
用户标签 生成规则
用户采样
用户标签 扩散
用户行为 建模
用户标签 生成规则
用户自身价值
用户自身的价值 − − − − − − − 是否有车 车的品牌型号 是否有房 房的大小、位置 年收入区间 是否企业高管 是否他行VIP ...
用户风险评价
从行内、行外不同的 维度对用户的风险进 行评价 − − − − − − − − − 人行征信评分 百分点征信评分 信用风险等级 洗钱风险等级 综合授信额度 信贷违约记录 拖欠缴费记录 还款能力 违约概率 ...
大数据用户画像：验证
用户画像是对现实世界中用户的数学建模
模型是否反应了现实 • • • • 逻 搜 … 辑：可靠性 索：查准率 无法同时满足 现实是否在模型中体现 • • • • 逻 搜 … 辑：完全性 索：查全率
机器学习：准确率
机器学习：召回率
标签（体系）准不准？
标签（体系）全不全？
大数据用户画像：验证
数字化创新
产品 优化改进 ...
渠道管理部门 运营管理部
运营管理
网点布局 优化设计 网点定位和 功能规划 客户访问 流量预测 网点服务 优化改进 柜台资源 配置优化
...
分行 风险管理部
风险防范
申请过线率 提升 实时 反欺诈 客户信用 风险评价 客户 个性化定价 押品价值 自动评估
... 台
授信审批部 信用卡中心 科技部/信息中心
第三 方线 下渠 道
论坛 社区
微信
微博
智能 产品
客服
用户全渠道ID打通
图 中
• 有三类ID
用户A 用户B
• ID间有相互联系
• 相互联系的ID反映出它们很有可能代表同
一个用户
低密级业务
• 可以仅使用多重ID中的任意一个
用户C
• 最大程度打通，跨平台一致体验
高密级业务
• 使用特定ID，或者多种ID的组合
营销活动信息
用户对营销活动、以 及我行各类产品服务 的关系 − − − − − 忠诚度 用户满意度 用户流失概率 营销活动接受程 度 营销活动活跃度 ...
事 实 标 签
模 型 标 签
预 测 标 签
社交网络关联关系
用户社交网络图谱 − 粉丝数量 − 是否加V − 微信朋友圈 − 社交网络影响力 ...
分类、聚类算法
►KNN ►神经网络
统计分析 原始 数据
客户基本信息 客户持有产品 客户历史交易 客户风险等级
...
►贝叶斯网络 ►SVM支持向量机
文本挖掘算法
►TF-IDF ►TextRank ►VSM ►TopicModel ►CRF条件随机场 ... ►LDA
客户收入支出信息
客户渠道使用
客户资金往来
标签体系
化整为零 每个标签都规定了我们观察、 化零为整 用户画像是一个整体，各个维
认识和描述用户的一个角度
度不孤立，标签之间有联系
用户画像可以用标签的集合来表示
用户画像和标签的数学描述
标签是特征空间中的维度
特征空间
化整为零 每个标签都是特征空间中的基 化零为整 基向量之间有关联，不一定是
向量
正交的
身披鹤氅，飘飘然有神仙之概
用户画像的几个方面
描述人、认识人、了解人、理解人
• 依据：事实、
推理过程
• 检验
目标
• 非形式化手
段：文字、
验证
用户画
像
方式
语音、图像、 视频… • 形式化手段
常识、共识、知识 体系
标准
组织
结构化、非结构化
大数据用户画像：定义
用户画像是对现实世界中用户的数学建模
用户画像是描述用户的数据， 用户画像是通过分析挖掘用户
人和设备连接在一
起，认识人、与人 沟通的方法将发生
大量数据
The Shell）
本质性的变化
人类要学会从比特流中解读他人，更要教会机器从比特流中理解人类
• • EugeneGoostman 信息诈骗 • • 个性化推荐 个性化医疗 • • RTB 智能客服
理论
用户画像感性认识
身长八尺，面如冠玉，头戴纶巾，
微信ID
微博ID 微信ID
序列号 MAC IMEI 固话
手机 固话
会 员 标 识
序列号
序列号
手机
固话 用户名 邮箱 银行卡
手机
固话 旺旺 邮箱 支付宝 手机 固话
微信ID
手机 用户名 邮箱
手机
固话
手机
固话
用户名
邮箱
用户名 邮箱
一定能得到 的标识 有可能得到 的标识
官网 商城
第三 方电 商
体验 店/销 售专 员
营销活动 策划与支持 差异化广告 投放与推广 跨渠道 精准营销 搜索引擎 关键词优化 社会关系 营销 应用部门 个人金融部 电子银行部 分行 个人金融部 客户流失 预测
...
数字化洞察
客户 微观画像 高净值潜在 客户挖掘 多维度 客户细分 休眠客户 唤醒
...
信用卡中心
分行 产品管理部门
数字化渠道
渠道交互 分析与支持 客户体验 设计优化 ... 跨界 产品研发
Big Brother
政府对社会生活有
深入干涉
Big Govern ment
Big Oil、 Big Steel
1960年代，指代行
业中的超级企业
“Big Data” 之 “BIG”
大数据是信息化技术的自然延伸，它让我们从另外一种角度认识世界
IT时代
业务数据 生成和存储 业务IT系统
DT时代
业务IT系统 智能化 大数据
黑名单信息
− − − − − − 信用卡逾期黑名单 小贷逾期黑名单 欠费用户名单 保险骗保用户名单 最高法失信人名单 公安欺诈名单 ...
自定义信息
不同属性的自定义标签 − 白领 − 高收入人群 ...
行外渠道偏好
用户全网渠道偏好 − 上网习惯 − 上网时长 ...
第一维：业务层次划分
用户画像应用逻辑架构
数据+学习，可以验证结果 • 训练集 + 测试集 示 • 高、富 • 家住北京 例 • •
无事实标准
假设+实现，只能验证过程
•
计算过程是否合乎逻辑 示
好人 内心强大
例
实践检验
证伪主义 • 试错、A/B Test、数据闭环、自我完善
实践
大数据时代的金融应用框架：银行版
以客户为中心的数字化战略 数字化营销
用户画像是特征空间中的高维向量
大数据用户画像：验证
用户画像是对现实世界中用户的数学建模
模型是否反应了现实 • • • • 逻 搜 … 辑：可靠性 索：查准率 现实是否在模型中体现 • • • • 逻 搜 … 辑：完全性 索：查全率
机器学习：准确率
机器学习：召回率
标签（体系）准不准？
标签（体系）全不全？
是符合特定业务需求的对用户
的形式化描述
尽可能多的数据信息得到的
源于现实，高于现实
源于数据，高于数据
大数据 + 洞察
大数据用户画像：构建原则
用户画像 业务知识体系 形式化
本体
Wiki： • • • • 本体是一种形式化的、对于共享概念体系的明确而又详细的说明 本体提供的是一种共享词表，也就是特定领域之中那些存在着的对象类型或概念及其属性和相互关 系 本体就是一种特殊类型的术语集，具有结构化的特点，且更加适合于在计算机系统之中使用 本体实际上就是对特定领域之中某套概念及其相互之间关系的形式化表达
用户画像是对现实世界中用户的数学建模
模型是否反应了现实 • • • • 逻 搜 … 辑：可靠性 索：查准率 无法同时满足 现实是否在模型中体现 • • • • 逻 搜 … 辑：完全性 索：查全率
机器学习：准确率
机器学习：召回率
标签（体系）准不准？
标签（体系）全不全？
大数据用户画像：准确性验证
有事实标准
产品数据集成
用户数据集成
数据源
企业网站
社区论坛
移动App
第三方数据
数据集成和应用架构
数据源系统
数据中转系统
大数据平台
数据应用系统
通知类系统 短信平台
数据类系统
信用卡核心交易系统
信用卡风险关联系统 数据仓库 ……
信用卡中心 大数据平台
数据文件 T+1
电子邮件
API
实 时 接 口
营销类系统 网上银行 手机银行
近期需求信息
客户近期的需求 （包含金融+非金融） − − − − − 近期是否准备结 婚 近期是否生小孩 近期是否换工作 近期是否出行 近期是否想买理 财 ...
第 二 维 ： 标 签 应 用 深 度
生活信息
用户基本生活类标签 − 用水、用电 − 天然气使用信息 ...
非金融产品偏好
用户的兴趣爱好 − 喜欢高尔夫 − 经常看财经类新闻 ...
金融关联关系