原创《大数据助推银行零售业务量化经营》：这篇零售业务论文范文为免费优秀学术论文范文,可用于相关写作参考。
摘 要：大数据时代给人们的生活、生产方式带来了巨大改变,从而引发人们的消费、生活等各方面需求特征发生转变.商业银行应积极把握大数据时代的相关特征,把握机遇,采用循序渐进的方式稳妥推动大数据在商业银行零售业务中的应用,以有效应对大数据时代各种挑战.
关键词：大数据；商业银行；零售业务
中图分类号：F832 文献标识码：A〓 文章编号：1003-9031（2014）01-0066-04 DOI：10.3969/j.issn.1003-9031.2014.01.13
目前,大数据的概念风靡全球,但关于大数据怎么用、怎么落地等问题在产业界、学术界等各个领域众说纷纭.有学者断言人类已进入“大数据时代”,大数据将对我们的思维方式、商业模式、管理手段等各方面将产生革命性影响.
商业银行基于数据的量化经营虽已是其经营现代化的一个重要特征,但如何在大数据浪潮中把握趋势,挖掘出推动商业银行精细化管理的有利因素,最重要步骤是要找准契合大数据时代的方向和方法.
一、大数据时代的主要特征
1.大数据的基本概念.目前,关于大数据并没有一个明确的基本概念,比较有代表性的观点认为：大数据并不纯粹指数据量大,还应涵盖从交易信息到交互信息,从结构化到非结构化的各种新类型数据、分析方法、新思维认知等内容,其数据量的容量、增长频率、变量生成速度、数据种类和复杂度等都是传统的数据库表格无法完全实现的[1].
2.大数据的本质特征.从大数据的本质上看,其目的是预测未来和判断趋势,而传统的数据分析更关注于分析过去及现在的状况.其主要特征一是要分析和对象有关的所有数据而不是部分数据；二是承认数据的复杂性,不再强调精确；三是不再探求事物的因果关系,强调相关关系[2].
3.大数据和传统数据的区别.可以形象的认为,大数据和传统数据的区别就像高像素单反相机和人工画像的差异.从量上看,人工画像只能表现人物形象中最主要的元素；相机可以将画面中任何一个细微的细节都抓取下来,存储信息更多,画面的精细度、质感等方面远胜于人工画像.相机中几个坏点（如噪声数据）对整体相片影响不大,但画像只要有一个地方处理不好,整个就会大受影响.从丰富性上看,画像只能从某一个角度来描写,而相机可以从多个角度连续拍摄.画像即使再传神,也只能表现被画者某一个角度,某一个神态,对被画者着表达的信息很少；相机的多角度、连续拍摄可以展现被拍者的立体形象、多种神情,任务形象更丰满,传递的信息更多,更能真实反映实际.从速度上看,画像需要数小时完成,而照相机可以在瞬间捕捉十数张照片,处理和形成的速度更快,对于运动物体或需实时画像时照相机的优势更加明显.
因此,大数据和传统数据相比,其优势主要体现在：一是数据的存储容量大,涵盖范围广,信息内容多；二是对数据质量不追求过于精准；三是计算速度快,智能分析能力强,可以动态获取分析结果,具有较强的时效性[3].
二、商业银行量化经营及新巴塞尔协议对数据管理提出了新要求
1.从基于经验的管理转变到基于量化的管理是商业银行业务经营模式变化的重要特征.目前,国内外各大商业银行早已步入量化经营的时代,在开拓某一项新业务时,需要充分依据业务数据判断潜在市场的规模,在进行客户风险及价值的判断环节,要遵循严格的数据及规则构建科学的评价模型.如果没有足够的数据基础,业务开拓及管理的不确定性增大,风险也会增加.但同时,目前量化管理的特点是基于高度结构化、严格定义和大量清洗后的历史交易数据,更多是用于报告已经发生过的事情.因此,其利用的数据不够大,挖掘的程度不够深,应用的领域不够广.
国外先进金融机构已意识到相关问题,开始应用海量的客户交易和行为等数据,基于新的数据分析技术支持经营管理.例如,美国银行构建的反洗钱模型、富国银行进行的交叉销售等.
2.在实施新资本协议过程中,数据的挑战贯穿整个过程.2012年,巴塞尔委员会发布“有效风险数据整合和风险报告的原则”,对新协议实施中数据的要求进行了概括总结.委员会指出,2009年金融危机的一个最重要教训,就是银行的IT和数据架构不足以支持金融风险管理的要求,很多银行无法及时、准确地在集团、跨业务条线、子公司间汇总风险暴露和风险集中度.因此,委员会明确要求银行高层治理结构中必须包括良好的数据整合能力,并采取措施建立一个良好的、有前瞻性的数据库,帮助银行及监管者预测未来可能发生的风险.
基于此,各国银行业新协议实施的评估过程中,最重要的工作之一,就是评估该国商业银行的数据管理水平.2011年,我国银监会发布“监管统计数据质量管理良好标准”,确定了数据管理的15项原则、61条标准,要求建立定期评估工作机制,并将标准实施情况作为银行高级计量方法验收的重要条件.从银监会现场评估结果来看,我国银行业数据质量管理仍有较大提升空间,领先银行也仅处于“大体不符合”到“大体符合”的中间阶段.
监管机构之所以对数据如此重视,主要有四个原因：一是高级计量模型对数据依赖性强,模型越精细,数据质量对模型结果准确性的影响就越大；二是数据质量的高低直接关系到资本计量的准确性,进而影响风险管理、监管的有效性；三是随着风险管理量化水平的提高,需要采集、处理的风险管理基础数据范围越来越大；四是委员会强调监管者和银行具有对风险的预测能力,现有的数据、计量体系离这个要求差距较大.
3.大数据契合新资本协议实施对数据的要求.新资本协议实施的本质是提升资本对风险的敏感程度,要求银行能够准确地识别、度量风险,并将计量结果贯穿到业务经营管理的全流程之中.从资本协议发展的历程看,Basel I作为标准法体系,仅在风险资产的标准分类基础上赋予统一的权重,而Basel II则更加依赖对客户PD、债项LGD/EAD等风险参数的估计,在风险度量方面向前走了一大步.新资本协议的实施及标准的不断提升,表面上是针对资本充足率,使用更高级的方法有助于节约资本,但这不是实施新协议的主要目的,其根本目的是建立完整的风险识别、度量、预测和管理体系,进而通过资本覆盖非预期损失.
零售业务论文参考资料：
结论：大数据助推银行零售业务量化经营为适合不知如何写零售业务方面的相关专业大学硕士和本科毕业论文以及关于招行零售业务论文开题报告范文和相关职称论文写作参考文献资料下载。
