大数据分析在银行业的应用研究

发布时间：2021-10-16 06:54

　　金融科技方兴未艾,其中大数据分析是重中之重。金融危机之后,大数据分析技术越来越受重视,正在引发银行业的一场颠覆性革命。银行历来依赖数据,但当今依赖程度日益加深,客户关系管理（客户情绪分析、数据收集、客户分类和行为预测）和风险管理与评级是银行大数据分析的重要业务领域。精准营销是客户关系管理的重要目的,信用风险和反欺诈是合规管理的重要内容,大数据在这些领域的应用正逐步改造着传统银行业务,为银行产品与服务创新打开了方便之门。与此同时,大数据的算法改进（决策树和随机森林、聚类、文本分析、逻辑回归、神经网络、连接分析和生存分析）有助于发现隐藏在数据中的商业价值与机会。未来的银行会更像数据公司,传统银行模式将逐步消失或被淘汰。 

【文章来源】：新金融. 2019,(10)北大核心CSSCI

【文章页数】：6 页

【文章目录】：
引言
一、大数据与银行客户关系管理
    （一）客户情绪分析
    （二）全方位了解客户
    （三）客户细分
    （四）预测客户近期消费行为
二、大数据分析与银行信用风险管理
三、大数据与银行商业模式变革
四、结论


【参考文献】：
期刊论文
[1]大数据时代商业银行服务小微企业的风险管控[J]. 李健旋,张宗庆.  河海大学学报(哲学社会科学版). 2018(06)
[2]大数据时代:人工智能与商业银行创新[J]. 李佳,钱晨,黄之豪.  新金融. 2018(12)
[3]大数据时代商业银行小微金融客户续贷预测研究[J]. 王彦博,刘曦子,陈进.  浙江社会科学. 2017(06)
[4]大数据技术在商业银行中的应用:场景、优势与对策[J]. 李虹含.  广西大学学报(哲学社会科学版). 2016(01)
[5]互联网金融背景下商业银行“大数据”战略研究——基于互联网金融在商业银行转型升级中的运用[J]. 陆岷峰,虞鹏飞.  经济与管理. 2015(03)
[6]中国传统银行的经营转型之道——互联网金融视角[J]. 罗琰钦.  云南财经大学学报. 2015(01)
[7]大数据时代的互联网金融创新及传统银行转型[J]. 孙杰,贺晨.  财经科学. 2015(01)



本文编号：3439365