隐藏按钮
开课吧企业服务客服
开课吧企业服务联系电话
开课吧企业服务市场部二维码

银行数字化建设方法有哪些

2021年12月24日 14:50

随着信息技术的快速发展,生成大量数据的同时也将有用信息的提取变得异常艰难,推荐系统技术随着时代的发展而不断涌现,蓬勃发展,越来越强大的活力。然而,在金融领域等一些真实世界的应用中,金融产品的推荐系统通常需要长期的重大财务承诺作为其效用,因为它不能立即实现,取决于几个外部因素,如市场回报或政府正规化。那么银行数字化建设方法有哪些?



1、基于客户特征的金融产品推送机制


银行数字化基于客户特征的金融产品推送主要涉及到个性化推荐以及群体推荐,面向的客户可以是个人,也可以是一个社交群体(比如家庭、朋友圈、同事等)。基于个性化推荐的投资理财研究架构可分为训练阶段和测试阶段两个部分,可以使用协同过滤进行判断结果的动作。为了满足互联网银行面向群体客户的推荐,可以采用基于金融领域专家群体推荐算法。


2、基于综合收益的财富管理优化机制


在进行财富管理的过程中,由于涉及到了银行成本与获客能力之间、银行获利与产品推荐之间、客户收益与流动性之间、客户收益与产品风险之间的权衡,需要采取优化方法进行综合评估,给出综合收益高的财富管理方案。由此可见,在金融科技追求智能化的基础上,本课题所提出的智能金融更关注个性化服务,其关键技术主要包括金融时间序列分析、用户画像、推荐引擎、大数据挖掘、智能投顾等。用户画像是指金融机构通过标签对用户特点进行理解及量化,通过分析用户的基础信息、财务状况、投资经营、风险偏好、行业偏好等维度,进而为其提供符合预期目标的金融产品;推荐引擎是基于用户画像的结果,通过分析用户属性及交易行为,进而判断用户对给定金融产品的接受程度,结合市场现状

及金融产品属性为用户提供个性化的内容。


随着现代金融业的快速发展,特别是网上支付系统的普及,每分钟都会产生大量有价值的数据。由于智能投顾的精度需要依赖大量的外部数据,通过网络爬虫、公开数据、文本挖掘等方法对非结构化数据中的金融信息进行提取,银行数字化结合金融时间序列分析及个性化推荐技术,可以为客户推荐不错的产品和资讯。