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數據不一致，缺乏統一標準

實際工作中經常會遇到這樣的現象：不同部門的領導做工作匯報時，同一指標的數據相去甚遠，甚至截然相反，到底哪個數據準確？無從確認。造成這種現象的原因很多，數據標準不統一就是一個重要原因。
2018-04-25 閱讀全文>>
數據不夠完整，具有一定片面性二

外部數據獲取不足。當前銀行存儲的數據主要是由銀行系統自身產生的，銀行外部數據相對缺乏，導致客戶數據不完整，不能全視角去衡量客戶特征。現今社交網絡、論壇、電商等包含著大量的客戶數據，而目前銀行則缺乏有效的手段或渠道來獲取這些客戶的信息，難以建立完整的客戶信息視圖。
2018-04-25 閱讀全文>>
數據不夠完整，具有一定片面性一

盡管銀行經過多年的信息系統建設累積了海量數據，但是受業務場景、技術水平及組織管理等限制，銀行數據仍具有一定的片面性
2018-04-25 閱讀全文>>
數據多頭管理，缺少專門對數據進行監督和控制

數據多頭管理，缺少專門對數據進行監督和控制的組織多數商業銀行的系統建設和管理職能分散在各個不同的部門，致使出現數據管理職責分散、權責不明確的情況。
2018-04-25 閱讀全文>>
銀行數據管理存在的不足

當前，我國的商業銀行正處于戰略轉型的關鍵時期，銀行需要探尋新的發展模式，逐步實現從“銀行信息化”向“信息化銀行”的轉變，銀行業務的電子化、產品的多元化、服務的個性化、渠道的網絡化
2018-04-25 閱讀全文>>
數據是銀行價值提升的“助推器”之有利于保障宏觀經濟穩定

有利于保障宏觀經濟穩定性金融業是我國宏觀經濟穩定的基石，建立全面嚴格、監管到位的金融監管體系離不開各類商業銀行。而嚴格全面的銀行業監管措施和信息披露要求都必須基于數據的有效管理，涉及內容廣泛，信息量大，如資產負債表、利潤表、經營管理資料等，囊括客戶、資金及分潤等多領域數據，時間要求緊，質量要求......
2018-04-25 閱讀全文>>
數據是銀行價值提升的“助推器”之優化資產配置

優化資產配置，提升銀行競爭力數據是銀行定量分析和精細化管理不可或缺的基礎，通過了解客戶及自身的資產負債數據，調節產品配置，合理利用資源，降低流動性風險，提高資本利用率。同時，銀行發展模式轉型、金融創新和管理升級等都需要充分利用數據進行支持。
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數據是銀行價值提升的“助推器”之助力風險管理

助力風險管理風險表現為損失的不確定性，風險表現出來的只有損失而沒有獲利的可能性。商業銀行的數據是助力銀行進行風險管理的基礎，而數據的不正確、不及時、不完整都是造成風險的潛在隱患。
2018-04-25 閱讀全文>>
數據是銀行價值提升的“助推器”之實現業務流程整合

實現業務流程整合，降低管理和運營成本商業銀行可以利用數據有效整合分割的金融業務流程，實現整個業務鏈條的整合，進而降低管理運營成本。
2018-04-25 閱讀全文>>
數據是銀行價值提升的“助推器”之加快金融產品

加快金融產品和服務創新經過多年的信息技術大發展，當前我國商業銀行的管理水平得到了極大改善，提供的金融產品和服務也越來越豐富，在便利并滿足客戶各類需求的同時，也大大提高了銀行的競爭力。
2018-04-25 閱讀全文>>
數據是銀行價值提升的“助推器”之實現精準營銷

實現精準營銷，降低營銷費用收集并分析客戶交易數據，可以推動商業銀行有針對性地將金融產品和服務推薦給特定客戶群，收集客戶反饋意見，提高營銷成功率，降低營銷成本。在往常的銀行柜面營銷理財產品過程中
2018-04-25 閱讀全文>>
數據是銀行價值提升的“助推器”之充分了解客戶需求

數據作為一種資源，最終將發揮其重要作用。通過對數據的全面分析，可以加強對銀行價值創造節點的識別與分析，并通過信息化手段推動業務流程的再造和產品的創新，進一步促進科技與業務的融合，提升應用系統的效率、服務和管理價值
2018-04-25 閱讀全文>>
數據是業務與技術溝通的共同語言

銀行信息系統建設的過程中出現的大多數問題一般不屬于單純的技術問題，而是業務需求與技術實現出現了脫節，往往體現為雙方缺乏深層次的理解與溝通，其原因就在于沒有找到可以直接進行交流的共同語言。這種共同語言其實就是“數據”，數據是對業務管理過程的真實記錄。在信息系統建設過程中，通過分析數據基本上就可以......
2018-04-25 閱讀全文>>
數據是銀行信息系統建設的重要資源

溯本求源，信息系統實質上是一個數據的輸入(I)、加工(P)和輸出(0)的工具，而“程序=數據結構+算法”就像一個數據工廠的流水線。其核心就是數據的加工和流轉，最有價值的其實就是數據。如果沒有數據，就像設備沒有原料，銀行的信息系統建設就是一副空架子，產生不了任何價值。
2018-04-25 閱讀全文>>
數據對銀行發展的重要作用

近些年來，伴隨著計算機技術和移動互聯網技術的迅速發展，互聯網（社交、搜索、電商）、移動互聯網（微博、微信）、物聯網（傳感器、智慧地球）、金融（銀行、股市、保險）、電信（通話、短信、彩信）、安全和監控等領域都在瘋狂地產生著海量的數據，特別是來自于社交媒體、電話、圖片、視頻等數據源的數據量已蔚為壯......
2018-04-25 閱讀全文>>