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银行数字化‍的建设中有哪些技巧

2021年12月29日 14:23

物理层是用于支撑网络银行运行的数字网络部分,也包括具体的硬件。数据层也叫基础层,主要是指网络银行运行过程中所需的基础数据,包括产品、渠道、客户信息,正确有效的获取数据层数据并对其进行建模是用于做大数据分析的基础。服务层也叫业务层,主要是指具体业务场景所产生的数据,比如金融资源调度、金融服务定制以及社交金融等。应用层,主要是从银行、客户两个维度考虑收益支出扩优化。那么银行数字化‍的建设中有哪些技巧?


 

1、基于客户差异化分析的金融产品设计机制

在银行数字化‍的框架下,可借助数据挖掘技术完成客户分析,并针对不同用户群体设计金融产品。为此,需重点探讨银行如何有效应用数据,在瞬息万变的金融市场环境中通过为客户提供差异化的金融产品与服务,提高银行整体盈利水平,主要步骤为:首先,利用大数据分析对客户进行细分,基于客户的分层结果提供差异化的产品及服务;其次,利用数据挖掘对客户行为进行分析,从客户开户、激活、交易等方面进行跟踪,基于客户的习惯性操作预测客户未来的发展趋势,提前布局;基于对客户的细分和客户行为的预测,银行可以直接面向市场、面向客户提供差异化的产品。


2、基于流动性风险预测的金融资源调度机制

近年来,金融时间序列分析领域引起了大量的关注。同时,金融计量学领域也经历了各种新的发展,特别是在高频金融、随机波动性和软件可用性方面。金融时间序列预测已经研究了很长一段时间,并有各种各样的应用。例如,它可以用于现金流量预测、经济特征预测和股票市场预测。


为了提高资本回报率和有效地管理流动性风险,可以考虑引入机器学习方法对金融时间序列进行预测。银行数字化‍偏向将人工智能、大数据、区块链等技术应用在金融领域,其核心在于金融服务的数字化管理。在交易不断产生的情况下,需要充分考虑到投资者风险偏好也在动态变化的情况,考虑到投资者风险承受能力的变化以及资产组合的多样性。