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数据治理的展望

数据治理不是一个临时性的运动,从银行业务发展、数据治理意识形成、数据治理体系运行的角度,需要一个长效机制来进行保证。 在大数据时代,经过数据治理的银行数据可以发挥更大的作用。

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1.利用大数据挖掘技术分析各类海量信息,发现市场热点与需求,实现产品创新服务
可以将大数据应用到产品生命周期,深入挖掘客户需求,把握客户痛点,推动产品创新。利用大数据技术对社交网络信息、在线客户评论、博客、呼叫中心服务工单、用户体验反馈等信息进行深度挖掘和分析,充分洞察客户,分析客户的情绪,了解客户对产品的想法,获知客户需求的变化趋势,从而对现有产品进行及时的调整和创新,事情贴近客户的生活场景和使用习惯。
基于大数据创新产品评价方法,为产品创新提供数据支撑。通过大数据分析,改变目前以规模、总量为主的业务评价方式,建立一整套完整的以质量、结构为主的全新的评价方式,以引导全行真正追求有质量、有效益的发展。

2.加强内外部信息联动,重点利用外部信息提升银行风险防控能力
进一步加强与税务、海关、法院、电力部门、水务部门、房产交易登记中心、环保部门以及第三方合作机构的数据互联共享,有效拓宽信息来源渠道,深度挖掘整合系统内外客户信息、关联关系、交易行为、交易习惯、上下游交易对手、资金周转频率等数据信息,利用大数据技术查找与分析不同数据变量间的关联关系,并建立相应的决策模型,提升银行风险防控能力。
在信用风险方面,可以结合外部数据,完善信用风险防范体系,基于可视化分析有效防控信用风险的传导。引入大数据理念和技术,统一信用风险模型管理,构建覆盖信用风险训练、模型管理、日常预警、评分评级、客户信用视图以及业务联动控制的信贷大数据平台,建立多维度、全方位的缝隙爱你预警体系。
在市场风险方面,基于市场信息有效预测市场变动,基于大数据处理技术提升海量金融数据交易的定价能力,构建定价估值引擎批量网格计算服务模式,支持对海量交易的实时定价,有效提升银行风险管控与定价能力,为金融市场业务的发展提供有力支撑。
在操作风险方面,依托大数据信息整合优势,有效防控操作风险。通过可视化技术,从业务网数据中发现识别风险线索,实现由“风险监控”向“业务监控”模式转变,提升风险的提前预警能力。加强跨专业风险监控模型的研发,通过由点带线、由线及面的矩阵式关联监控,提前识别风险交织趋势,防范风险传染。

3.利用大数据技术提升经营管理水平,优化业务流程,实现精细化经营决策
在经营决策方面,通过外部数据的补充和整理,实现经营分析外延的拓展,从市场和经营环境的高度分析各级机构的发展方向、竞争压力,制定更合理、更有效的经营策略。同时,应用大数据可视化技术,实现复杂分析过程和分析要素向用户的有效传递,增强分析结果说服力和指导性,向经营人员提供有力的信息支撑。
在资源配置方面,依托大数据采集和计算能力,提升测算的敏感性和有效性,加强财务预测的可靠性和有效性,为总体资源配置提供更好的信息支撑,实现对具体资源配置的动态管理。
在过程改进方面,优化业务流程,对交易、日志的专业挖掘,探索当前业务处理流程节点的瓶颈,寻求最有的解决方案。比如通过分析客户从排队到等候完成全部交易的流程合理性,提出过程改进方法,提升网点整体运营效率和客户体验。

在运维保障方面,基于流数据处理技术,搭建准实时的应用交易级监控平台,实现交易运行情况的即时监控,保障业务运行稳定高效。

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