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如何構建銀行業大數據分析平臺

壹是銀行與電商平臺形成戰略合作。銀行業***享小微企業在電商平臺上的經營數據和經營者的個人信息,由電商平臺向銀行推薦有貸款意向的優質企業,銀行通過交易流水、買賣雙方評價等信息,確定企業資信水平,給予授信額度。建設銀行曾在這方面做過有益的嘗試。此外也有銀行參股電商、開展數據合作的案例。

二是銀行自主搭建電商平臺。銀行自建電商平臺,獲得數據資源的獨立話語權。在為客戶提供增值服務的同時,獲得客戶的動態商業信息,為發展小微信貸奠定基礎,是銀行搭建電商平臺的驅動力。2012年,建設銀行率先上線“善融商務”,提供B2B和B2C客戶操作模式,涵蓋商品批發、商品零售、房屋交易等領域,為客戶提供信息發布、交易撮合、社區服務、在線財務管理、在線客服等配套服務,提供的金融服務已從支付結算、托管、擔保擴展到對商戶和消費者線上融資服務的全過程。

三是銀行建立第三方數據分析中介,專門挖掘金融數據。例如,有的銀行將其與電商平臺壹對壹的合作擴展為“三方合作”,在銀行與電商之間,加入第三方公司來負責數據的對接,為銀行及其子公司提供數據分析挖掘的增值服務。其核心是對客戶的交易數據進行分析,準確預測客戶短時間內的消費和交易需求,從而精準掌握客戶的信貸需求和其他金融服務需求。

銀行業有處理數據的經驗和人才。數據分析和計量模型技術在傳統數據領域已得到較充分運用,同時也培養出大批精通計量分析技術的人才。如在風險管理方面,我國金融監管部門在與國際接軌過程中,引入巴塞爾新資本協議等國際準則,為銀行業提供了壹套風險管理工具體系。銀行在此框架下,利用歷史數據測度信用、市場、操作、流動性等各類風險,內部評級相關技術工具已發揮出效果,廣泛應用於貸款評估、客戶準入退出、授信審批、產品定價、風險分類、經濟資本管理、績效考核等重要領域。

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