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大數據如何影響銀行管理系統?

5DAt_jazzyear ? 來源:甲子光年 ? 作者:石小涵 ? 2021-01-12 16:13 ? 次閱讀

銀行作為數字化轉型的先鋒行業,一方面,隨著大數據時代的到來,紛紛上線數據分析、智能風控和用戶運營平臺;另一方面,也積極在智能客服、視頻直播、RPA等方向進行探索,以提高決策效率、運營效率和管理能力。

為幫助市場更好地把握銀行管理系統和支持系統的進化方向,甲子智庫梳理了100+家銀行管理系統的轉型與升級情況。我們的核心洞察和結論如下:

1. 大數據平臺與傳統的數據分析系統互為補充,兩者相輔相成,共同支撐整個數據條線的應用:

數倉加工完成的數據可提供給大數據平臺做高效分析處理,數據倉庫負責傳統報表、指標等負責的統計分析場景;

大數據平臺加工處理完成的結構化數據可回流給數倉進行進一步的融合處理和展現。大數據平臺一般負責歷史數據、外部數據、非結構化數據、數據挖掘、客戶畫像、風控等場景的支撐;

2. 風控領域的創新謹慎而行,主要集中在零售業務和交易相關業務方面:

穩定為主,風險管理子系統還是延續傳統軟件的方式,相對應的服務廠商也是長期服務于銀行的解決方案廠商;

創新為輔,隨著銀行業務范圍的變化和新風險類型的不斷出現,少數細分的風險領域出現了產品創新,如針對零售用戶的信貸系統、交易反洗錢系統等,大數據、人工智能等新技術得以發揮作用;

3. 走近用戶,客戶管理向用戶運營轉變:

傳統的客戶管理是對客戶信息的梳理、分析與應用,更多重在“管理”二字;

大數據時代的用戶運營同樣是客戶信息的梳理、分析與應用,但應用方向、分析方法等均有不同。但應用主動性更高、應用范圍更廣;

4. 銀行在客服、音視頻平臺等領域進行了創新嘗試:

營銷、客服機器人是隨著人工智能技術的成熟發展起來的新應用,在銀行中應用廣泛,其能夠幫助銀行有效緩解傳統呼叫中心壓力,進一步提升銀行的運營效率;

智能音視頻平臺則是銀行在新媒介中的新型內訓、營銷工具;

RPA則能輔助處理交易量大、重復性高、易于標準化的業務,幫助銀行提高業務處理效率和質量。

1. 銀行的數據智能系統變革

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2. 銀行風險管理體系與相關系統建設

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3. 銀行客戶管理向用戶運營的轉型歷程

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4. 銀行支持系統是創新的主陣地

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5. 未來報告大綱??

下一期金融科技系列報告中,「甲子智庫」將繼續推出“銀行信息化之路”系列報告,內容大綱如下。

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原文標題:《中國金融科技系列報告》No.5:銀行管理系統進階之路 | 甲子智庫

文章出處:【微信公眾號:甲子光年】歡迎添加關注!文章轉載請注明出處。

責任編輯:haq

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