互联网金融时代商业银行大数据战略

• Data Base Technique

互联网金融时代商业银行大数据战略

文/徐翔

前在商业银行领域，大数据应用广泛，促使其

此类价值高、密度大的信息在商业银行中，为“大数据”战略的实时提供基础条件。经过云储存和云计算等网络技术，深入挖掘和分析数据，进而加强银行客户数据使用率，减少人工工作量。

（2）资金方面，我国商业银行具有基础坚定和资本雄厚的特点，运营能力强，为大数据战略平台的建立提供足够资金自称。据大数据分析，截止到2014年的三季度末，我国银行金融机构资产总值高达168万亿元。如此巨大的资金是同期任何行业都不能比拟的，可凭

以大数据时代下的运行情况分析，实际实施的“大数据”战略的优势为资金、资源和人力三部分。

（1）数据资源的优势，商业银行发展时间历史悠久，作为金融行业的核心，已经积累了大量的客户群体，为信息数据平台提供资源。并在业务进行的时候，还收集了大量客户的数据信息，如基本信息、资产情况与负债情况等。

借如此雄厚的资金构建信息技术平台。

（3）人力资源的优势，商业银行发展中已经产生了一批专业的金融人才，坚固的专业知识与实践能力，让其在互联网金融中，可以精准掌握发展趋势，建立大数据思维，快速转型。另外，银行内部也培养了大量的专业技术人员，具备丰富的创造力与想象力，接受事物能力较强，可以全面分析客户信息，分析其需

摘 要本文分析了当下商业银行内部使用大数据战略的优劣势，重点阐述执行途径，旨在为银行发展提供参考意见。营销策略转变，其主要分为三方面，如图1所示。一个良好战略的实施过程包括确定目标、分析战略、制定战略、实施与评估。并在不断调整下建立为一个循环的系统。商业银行进行大数据战略定位时，先深入分析大银行内外部

【关键词】互联网金融 商业银行 大数据战略

环境。如网络金融与信息化经济互动的条件下，通过SWOT要素分析法，为银行升级转型提

为了提升社会经济，我国开始使用大数据、云计算和物联网等促进经济发展，互联网金融也顺势产生，其中大数据作为一种虚拟技术，在金融行业中起重要作用，提升银行经营效果和管理手段，促进互联网金融的快速发展。

供依据。1.1 内部优势

1 互联网金融时代商业银行大数据战略实施环境分析

商业银行实施“大数据”战略工作实质是为了银行的快速转型，向互联网金融进军。当

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2.1 算法的基本思想及步骤

基于在线序列极限学习机的路段行程预测算法可分为以下两步：2.1.1 OSELM-TTP的训练过程

（1）选取行程时间样本集合，将样本数据进行归一化处理；

（2）将样本划分为训练集和测试集；（3）在训练集上进行算法的训练，选取隐层激活函数，并随机生成隐层神经元激活函数的参数；

（4）用测试集对OSELM-TTP 算法进行测试。

2.1.2 OSELM-TTP的测试与实际预测过程

（1）对新到达的数据X进行归一化处理；（2）获得X对应更新的网络参数；（3）得到最终的网络参数。

OSELM-TTP算法的描述如表1所示。2.2 算法的流程

基于在线序列极限学习机的路段行程预测算法的流程如下所示：

开始→给定数据源：当前交通流量、前一时段路段行程时间、当前时段路段行程时间；并确定隐含层神经元个数→随机生成w和b→初始化网络，计算得到H0和β0→输入新增TTP样本数据→更新网络：更新H和β→所有数据是否更新完毕？

如果更新完毕→结束；如果未更新完毕→更新网络：更新H和β。

验证OSELM-TTP用于路段行程时间预测的有效性和可行性。

参考文献

[1]杨兆升.关于智能运输系统的关键理论-综合路段行程时间预测的研究[J].交通运输工程学报,2001,1(1):13-16.[2]杨昊,钟雁.城市交通流路段行程

时间预测模型[J].北方交通大学学报,2001,25(2):65-69．

3 总结

本文针对行程时间预测要求的实时性问题，通过将实时序列预测与数据更新机制添加到ELM中，将在线序列极限学习机应用到路段行程时间预测中，提出了基于在线序列极限学习机的路段行程算法(OSEML-TTP)。下一步，笔者将采用MATLAB工具箱，基于实际检测的交通参数，采用本文提出的预测算法，对城市快速路进行路段行程时间预测仿真，来

作者简介

阳敏辉（1982-），男，湖南省衡阳市人。硕士学位，讲师。主要研究方向为计算机网络，Web前端设计。

作者单位

湖南财经工业职业技术学院 湖南省衡阳市 421001

182 •电子技术与软件工程 Electronic Technology & Software Engineering

图1

求，为客户提供个性化、专门化的金融服务。1.2 内部劣势

“大数据”战略发展初期，商业银行因为自身因素，建立与融合互联网金融的时候，会受到较大的冲击，银行管理转型面对巨大挑战。主要是因为银行对数据收集和处理能力较弱与相关保障法律缺失两种。

资源信息的处理上，银行面临的困境是：一个城市中银行网点较多，收集各个网点中的信息，如客户消费账户与资金流向等工作，转向互联网与电商平台中收集，但是基于银行缺少专业的数据分析人才，以往的数据分析库已经不能满足现在海量数据非结构化数据的分析，缺少有效技术支撑，严重约束了商业银行数据处理的精准性。

保障法律方面，商业银行发展与大数据的跨界融合，是金融体系转型的成功运用，但是互联网与金融在本质上还存在区别，如监管方式与商业规范等。商业银行作为当前金融发展的合规领域，有关法律完善，并有专门监管机构，互联网也是如此。但是两者融合下的法律法规却还处于空白状态，令“大数据”战略“无法可依”阻碍商业银行转型。

2 互联网金融时代商业银行大数据战略路径分析

2.1 建立“大数据”观念，提高商业银行核心竞争力

中国社会主义发展中，现阶段的策略方针是：建立具有中国特色的工业、农业、城镇、信息化道路，其中将信息化发展上升到核心位置。互联网金融时代的到来，银行大数据思维的转型促进我国信息化和智能化银行的建立，推动信息经济。所以，商业银行中管理层需利用大数据理念工作方针，意识到银行转型中大数据的重要性。

（1）加强银行中数据信息处理能力，以

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数据库技术

计算机硬件与软件为基础，提升对数据的整理2.3 挖掘客户需求，提升银行决策效率

能力，利用大数据思维，建立统一的整合标准，提升后期数据管理的规范化。同时加强数据分经济的世界化发展，我国金融市场中融析能力，实行“一切决策源于数据，通过信息入较多外资银行，这对商业银行工作带来压力，提升决策准确性”的理念，引入大量专业设施很多银行经营手段也发展变化，以客户为主体，与设备，实现银行中大数据思维的业务逻辑模致力于扩大客户数量，增加其粘稠度。但是与式在创造，将信息数据变为适合的决策内容。

发达国家银行发展形式相比，我国还存在很多（2）加深对数据信息管理，提升数据运问题，如金融产品同质化、对客户理解不深等，用质量。互联网金融人才要重视数据治理在大这样与其沟通的时候，未能抓住其心理，很容数据战略中的重要作用，并以此促进互联网平易造成客户流失。所以大数据战略制定中，银台中数据标准的建设。建立完整的数据处理计行经营重点放在对客户身上，尽量提升其信任划与数据管理规范，从制度上约束商业银行中与粘度。利用大数据平台整合客户信息，预测数据的运用。另外，创建数据查询平台，满足其需求和金融市场发展趋势，建立以客户希求银行内部实现数据查询的过程，快速检索和使为导向的工作理念。从大数据中深入探析客户用信息数据，并配合数据监理部门的审核工作。

生活状态，掌握其金融方面的需求。然后利用（3）优化银行大数据工作管理机制。为交流平台中信息的非结构化，建立数据化计划了避免大数据战略实施中对银行内部管理的破方案，并通过“微”手段推广，将微博和微信坏，建立“总-分”数据工作机制，制定银行充分利用起来。如在其中分析客户的需求，升内部人员工作权限。从主管部门做起的，统筹级或者调整金融产品，提升客户兴趣，进而咨工作计划，建立银行数据库，并与多个业务部询和购买金融产品。

门互通信息，建立以银行为单位的大数据工作3 结论

小组，完成对各种数据的收集，提升银行在大数据时代中的核心竞争力。

综上所述，大数据时代背景下，商业银行的大数据战略提出和实施，既是挑战，又是2.2 以整合银行内外数据为目标，建立大数据机遇。经过对现阶段银行使用大数据战略的优平台

势和劣势分析，提出几点发展策略，进而促进商业银行以往工作中，对于信息整合，我国商业银行的顺利发展。

将注意力放在结构化数据的整合与分析中，但是在大数据背景下，以往的数据分析库已经不参考文献

能满足对信息的分析和整合，所以需加大对大[1]苑建花.大数据时代的互联网金融创

数据分析平台的建设，以便提升银行信息整合新及传统银行转型[J].财经界(学术的效率和质量，完善大数据下的银行信息分析版),2019(04):5.

种类的。一方面，银行内部数据的整合，银行[2]王寒.大数据及互联网金融背景下商

作为金融行业中的中心，客户办理业务的过程业银行发展研究[J].山东行政学院学中，收集大量详尽的用户信息。因此，银行需

报,2019(01):102-107.

加强对内部客户信息的整合，将各个渠道收集[3]姚梦歌,王晨梦.大数据时代的互联网

而来的信息综合记录到一个统一数据平台中，金融创新及传统银行转型思考[J].纳为后期工作提供便捷。另一方面，充分使用外税,2018,12(29):158+160.

部数据信息，加强对各种数据的收集，突破以往数据边界，与电商和社交网络平台合作，银作者简介

行在做好自身数据整合基础上，建设数据共享徐翔（1986-），男，福建省莆田市人。大学的互联网机制，并以多种渠道为基础，获取更本科学历。工程师。研究方向为商业银行数据多银行客户以外消费者信息数据。并通过“微”挖掘与分析。

手段，加强与客户的互动与联系，扩展与客户交流渠道，提升服务质量，建立人性化银行品作者单位

牌形象，维护客户关系。

兴业银行股份有限公司福州分行 福建省福州市 350005

Electronic Technology & Software Engineering 电子技术与软件工程• 183