大数据技术在商业银行的应用研究
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摘 要：在科学技术水平快速提升的大背景下，传统的金融市场环境发生了很大的改变，金融市场的经营管理呈现出数字化、智能化的趋势，服务模式也具有个性化和定制化特点，这就要求金融企业建立适应现代化社会发展的创新型管理和服务机制。现阶段，很多先进技术已融入金融行业的发展中，如大数据技术、云计算技术、人工智能技术的应用为企业带来了一定的机遇和挑战，文章主要研究了大数据技术在商业银行中的应用。
关键词：大数据技术;商业银行;应用
一、引言
在现代化社会的发展中，商业银行的建设数量在不断增加，各个银行之间的竞争越来越激烈，商业银行发展十分迅速，信息处理技术得到了广泛应用。商业银行应该加大大数据技术的应用力度，将其融入信息处理过程中，优化商业银行的信息处理技术，减缓商业银行的大数据处理压力，进而提高商业银行的综合竞争实力。同时，在商业银行的未来发展中，相关部门应该充分应用大数据技术，提高自身的信息处理能力。
二、大数据技术在商业银行中的应用现状
现阶段，互联网技术已被广泛应用到人民群众的生活和工作中，使得大家的生活需求发生了很大的改变，这就要求市场运作方式重构，使得多元化的需求整合将发展成未来社会的主要发展方向，互联网技术也在很大程度上影响着银行的业务，主要体现在信贷业务和支付业务中：第一，第三方支付和手机支付为银行传统支付业务提出了更高的要求;第二，P2P网贷平台和网络中小贷平台为银行信贷业务带来了一定的挑战。在新时期的发展中，第三方支付比较关注数据分析和收集工作，并形成了很多数据，且处于持续创新的过程中，而网络支付逐渐被移动支付所取代了，移动支付市场在不断扩大和发展，商业银行、网络运营商、第三方支付平台中存在竞争和合作的关系。
三、大数据技术在商业银行的应用表现
1.电商渠道
在金融行业的发展中，商业银行的重要性越来越明显，在数据存储方面提出了长期战略规划。因此，商业银行应积极引入大数据技术，确保商业银行发展的稳定性。商业银行可以应用大数据技术构建电商渠道，为商业银行的发展提供数据支持。在新时期的快速发展中，电商渠道能够实现商业银行管理的精细化，将银行客户作为主体，充分发挥出自身的作用。现阶段，商业银行需要被保护的客户越来越多，这些客户相关的信息和数据也呈现出快速上涨的趋势，但这些数据为商业银行的发展提供了保障，尤其是交易数据和交易信息，由于第三方支付软件的交易数据日益完善，商业银行需要深入分析客户的实际消费情况，以此为基础制定计划，这就使得商业银行的电商渠道越来越宽，为交易数据的存储和获取提供了保障，在了解客户消费方式的基础上，获取了更多效益。因此，大数据技术在商业银行中的应用，通过实行不同的方式融入电商渠道中，打开了商业银行内部非利息盈利的平台。
2.体验平台
在新時期的发展中，商业银行通过应用大数据技术，构建了客户为主体的体验平台，而商业银行的发展为大数据技术提供了基础。大数据技术在商业银行中的应用，不仅收集了大量的数据，还在与金融企业对比的基础上，完善了体验平台中的数据。在大数据时代，商业银行数据的全面性有利于体现出检验平台的应用，实现体验平台的立体效果。在商业银行体验平台中，存在大量数据，而大数据技术的应用能够分析并管理这些数据，有效地处理非结构化数据，如客户语音、信息等。同时，在应用大数据技术构建体验平台的过程中，商业银行需要将软件和硬件融合起来。其中，软件指的是云计算数据处理方式，商业银行可以自行开发专业的数据计算系统，分析体验平台中的数据;硬件指的是存储数据的服务器。同时，商业银行中的交通银行、信用卡服务平台，能够将大数据技术运用到位，智能化分析客户的语言，预测客户的行为。
3.小微信贷
在新时期的发展中，商业银行借助贷款市场，应用小微贷款的方式，为企业的运营和发展带来了更多的经济效益。小微信贷应和大数据技术进行融合，实现银行的战略转型，提高小微信贷市场的占有率，分析商业银行内小微信贷的实际发展情况。例如，平安银行数据股份制银行，应用供应链金融模式增加小微信贷的附加值，以平安银行为代表的股份制商业银行在金融市场中的应用，需要投入丰厚的资金，为用户提供高额度的贷款。现阶段，P2P平台涉及的贷款比较少，往往在10万元以下，在应用大数据技术分析信贷现状的过程中，可以发现商业银行的信贷机遇。
4.关系管理
在新时期的发展中，大数据技术已被广泛应用到银行的发展中，尤其在客户关系管理过程中发挥着重要作用。例如，仓库技术是在大数据技术的基础上发展起来的，能够有效地管理商业银行的数据，发现更具价值和潜力的信息，进而明确银行的重点数据，掌握银行数据之间的管理，实现数据分析的全面性，吸引更多的客户，仓库技术在商业银行中的应用满足了客户的个性化需求。首先，在应用挖掘技术的基础上，分析客户的行为习惯能够对客户群体进行分类，为客户群体提供更多个性化的服务，如金融、贷款等;其次，根据客户群体维度的差异，区分各个等级的客户群体，以此为基础制定营销策略，提升客户的服务水平和满意度;最后，大数据时代的仓库技术通过建立预测模型，维护商业银行之间的关系，预测商业银行的客户流失情况，确保商业银行挽留更多的老客户，降低客户的流失率。
四、商业银行内大数据技术的运用策略
1.将金融服务和社交网络进行融合
商业银行不仅需要收集传统的交易数据，还应该扩展渠道，获取与客户相关的全面、立体的数据，互联网技术的应用推动着社交网络的发展。在大数据时代，商业银行需要积极引进先进技术，建立客户系统，加强银行和客户的交流和沟通，还应该开发社交网络平台，实行精准营销模式。例如，银行客户在微信朋友圈分享了商场购物信息，银行后台网络人员就可以将银行和商场的合作促销信息发送给客户。
2.增强银行的综合竞争实力
商业银行为了提升自身的综合竞争实力，需要提升自身的数据分析能力和产品创新能力。首先，银行需要创新数据产品，设计出更多满足客户需求的大数据产品;其次，银行需要为投资人创造更多的投资突降，将大数据技术和银行产品融合起来;最后，商业银行应该加大管理力度，提高自身分析处理大数据的能力。在传统的商业银行管理中，处理对象比数据库中的结构化数据更多，而现阶段的银行数据处理明显增多。因此，传统的数据处理技术和处理体系已无法满足现代化社会的发展需求，银行需要实行先进的数据处理技术，适应大数据时代的发展。
五、结束语
综上所述，在商业银行的建设和发展中，银行需要积极引入大数据技术，并将其落实到实际工作中，挖掘出更多有商业价值的信息，提升商业银行的综合竞争实力。同时，在商业银行的运营过程中，相关技术人员需要将大数据技术引入各个信息处理领域，加大大数据的应用力度，为商业银行创造更多的经济效益，推进商业银行的进一步发展。
参考文献：
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