002 大数据时代下金融业发展

大数据时代·

金融营销知识框架背景篇第1章 大数据时代悄然来临第2章大数据时代下金融业发展基础篇第3章金融营销概述第4章金融营销环境分析第5章客户金融交易行为分析第6章目标市场营销策略知识框架策略篇第7章金融服务产品策略第8章金融服务定价策略第9章金融服务分销渠道策略第10章金融服务促销策略第11章金融服务人员策略第12章金融服务过程策略第13章金融服务有形展示策略趋势篇第14章大数据时代金融营销发展趋势第2章

大数据时代下金融业发展

学习目标熟悉改革开放以来我国金融业的发展历程掌握大数据时代金融业的发展优势掌握大数据促进金融业创新的主要维度理解大数据在金融业应用的现实意义理解大数据如何助推金融业转型升级导入案例—大数据规模化应用

是中国银行业大势所趋规模化应用大数据和高级分析可显著提升银行业务绩效、降低运营成本、优化风控和决策、改善监管数据效率及提升客户体验。90%、15-17%、17%、5%拥抱大数据、提升银行竞争力已是整个行业的共识，能够率先转型为科技银行、数据银行的金融企业，将在未来10年领跑同业。”主要内容2.1改革开放以来我国金融业发展回顾2.2大数据在金融业的应用2.3大数据助推我国金融业发展体系结构与市场框架建设阶段（1979-1997）应对金融冲击与蜕变发展阶段（1997-2008）宏观审慎管理框架探索阶段（2008-2012）市场化、国际化和多元化阶段（2012-2017）稳发展、强监管与防风险阶段（2017至今）2.1改革开放以来我国金融业发展回顾1.体系结构与市场框架建设阶段（1979-1997）20世纪80年代，我国开始向市场经济转轨，金融市场领域尝试引进市场经济金融体系的基本结构。20世纪90年代上半期和中期，金融改革发展以党的十四大和十四届三中全会为根据，着手建立符合市场经济的金融市场基本框架。首先，专业银行向商业银行转型。其次，建立证券市场。再次，保险业取得较快发展，特别是寿险开始初步发展。最后，建立新的宏观调控框架，明确国家计委、财政政策、货币政策的职能，从直接调控加快转向间接调控。2.1改革开放以来我国金融业发展回顾2.应对金融冲击与蜕变发展阶段（1997-2008）1997年全国金融工作会议对金融体系的组织结构做了调整。大多数效益比较好的银行、保险、证券逐步发行上市。农村信用社改革采用了与前述大型国有银行类似的办法。在抓好大型金融企业和农村信用社改革的同时，以财务损失自担为原则推进中等金融企业，包括中等商业银行和城市商业银行的改革。2.1改革开放以来我国金融业发展回顾2.应对金融冲击与蜕变发展阶段（1997-2008）证券领域，国家于2005年推动股权分置改革。保险领域，通过财政和金融体系拿出一部分资源包括外汇储备和黄金储备来改善保险公司的资本状况，使得其基本合格。监管领域，2003年中国银监会从人民银行分设，明确了银监会、保监会、证监会三家专业性监管机构的目标职责，理清了金融监管和宏观监管的责任关系。2.1改革开放以来我国金融业发展回顾3.宏观审慎管理框架探索阶段（2008-2012）针对2008年全球金融危机给宏观调控和金融体系提出的重大挑战，我国在金融领域做出大量纠正和显著改进。鉴于顺周期因素加大了经济金融的波动性和危机程度，尝试建立健全宏观审慎管理框架。采用传统政策工具，增加了“逆周期”的要素，防止并化解风险的积累；突破传统监管的边界，向跨行业、跨市场、跨国界进行延伸，强凋“更全面”的监管和各种监管规则的一致性；积极采用新的监管工具，解决“顺周期”等问题。2.1改革开放以来我国金融业发展回顾4.市场化、国际化和多元化阶段（2012-2017）利率市场化，在2015年取消存款利率浮动上限，几乎完全实现了利率市场化。汇率市场化，经过2007、2012和2014年三次调整，人民币兑美元交易价每天浮动幅度扩大到2%，人民银行退出常态化的外汇干预。金融改革和发展加大国际化的步伐。2014年推出沪港通，人民币国际化势头加快、人民币资本项目可兑换加快推进、人民币离岸市场建设得到加强，以及金融支持企业“走出去”的步伐加快。健康化、规范化、专业化、市场化和国际化为中国金融的多元化发展提供了胆量和底气。2.1改革开放以来我国金融业发展回顾5.稳发展、强监管与防风险阶段（2017至今）2017年7月，第五次全国金融工作会议召开，我国金融业进入了稳发展、强监管、防风险阶段。2019年以来，全球政治经济局势更加复杂严峻，中国经济金融体系面临的外部不确定性有所加大。2020年，面对突如其来的新冠肺炎疫情，金融系统围绕抗击疫情、复工复产、“六稳”“六保”不断推出创新举措，加大服务经济社会发展力度。2.1改革开放以来我国金融业发展回顾1.大数据时代金融业的发展优势2.2大数据在金融业的应用1.大数据时代金融业的发展优势信息优势：行业属性决定了金融业是大数据的重要产生者；与此同时，金融业也高度依赖信息技术，是典型的数据驱动型行业。人才优势：金融企业普遍拥有大量IT设施投资和IT技术开发与应用人才。我国金融企业均设有科技开发中心、数据测试和收集中心，以便于开发拥有自主知识产权的个性化业务、功能。资金优势：资金优势使金融企业在构建三网融合过程当中可以建立先进的数据操作系统、存储系统和计算系统，有利于大数据技术的发展和应用。2.2大数据在金融业的应用2.大数据促进金融业创新的主要维度（一）可扩展性开放架构支撑金融业发展（二）促进金融业风险管控、精细化管理和产品创新（三）推进高频金融交易、小额信贷等业务创新（四）促进金融企业的精准营销2.2大数据在金融业的应用2.大数据促进金融业创新的主要维度

（一）可扩展性开放架构支撑金融业发展所有的核心系统软件都具备基于开放Linux平台的解决方案层面的可靠性设计，选择性更多，也很可靠。随着x86架构CPU处理器制程、内部计算架构设计推陈出新，性能已逐渐赶上RISC服务器；同时，在稳定性、可用性及服务性也足以胜任海量数据对基础架构能力的要求。因此，具备高扩展性的开放架构正逐步成为金融业应对大数据的优选方案。2.2大数据在金融业的应用2.大数据促进金融业创新的主要维度

（二）促进金融业风险管控、精细化管理和产品创新首先，大数据能够加强风险的可审性和管理力度；其次，大数据能够支持业务的精细化管理。再次，大数据技术支持金融产品创新，能够更好地做到“以客户为中心”，通过对客户消费行为模式进行分析（比如事件关联性分析），提高客户粘性与转化率，开发出不同的产品以满足不同客户的金融需求。2.2大数据在金融业的应用2.大数据促进金融业创新的主要维度

（三）推进高频金融交易、小额信贷等业务创新高频金融交易数据可以被用于进行数据挖掘和创新，实现创造和量化投资交易模型，将其应用于真正的投资活动过程当中，以期为企业和投资者创造利润。专注于小额信贷的E贷通，根据阿里巴巴大量用户数据、交易记录，建设银行进行数据挖掘，以判断是否应当给该网络店铺或网商提供贷款。2.2大数据在金融业的应用2.大数据促进金融业创新的主要维度

（四）促进金融企业的精准营销金融企业可通过大数据分析技术对客户的金融消费习惯及购买能力进行分析并做出预测和判断，为客户建立精准的营销方案。客户对金融企业推出的金融产品也可以借助大数据技术详细了解其相关信息、通过对了解到的信息进行分析和判断，以确定是否购买。2.2大数据在金融业的应用2.3大数据助推我国金融业发展1.大数据在银行业的应用第一，客户画像。包括个人客户画像和企业客户画像。第二，精准营销。包括实时营销、交叉营销、个性化推荐、客户生命周期管理。第三，风险管控。主要涉及中小企业贷款风险评估、实时欺诈交易识别和反洗钱分析。第四，运营优化。首先，市场和渠道分析优化。其次，产品和服务优化。再次，舆情分析。2.3大数据助推我国金融业发展2.大数据在证券业的应用第一，经纪业务层面。智能投资顾问、精准营销第二，投资银行业务层面。利用大数据确定合适的发行价格、发行规模、承销差价等；找寻证券设计的创新防线，设计出受到市场欢迎和有效降低风险的证券。第三，资产管理业务层面。将大数据运用到市场行情预测中，有利于证券公司对投资标的及资产配置做出决策。2.3大数据助推我国金融业发展第四，资金营运业务层面。利用大数据找寻投资热点和优化金融资产的选择与配置，同时有效风险管理水平。3.大数据在保险业的应用第一，费率厘定。在拥有庞大的有效数据和云计算能力前提下，保险公司有能力将费率的厘定更加具体化。第二，客户维护。保险公司通过各种信息数据的收集分析，有能力分析