빅 데이터 시대에 은행 들의 대처 방법

2012 년에서 기술 산업을 명 중 한 큰 것은 오바마 행정부에 의해 큰 데이터 프로그램. 주요 미국 기술 개발 배포 1993 정보 고속도로 프로그램, 정보를 생산 하 고 세계의 인터넷 혁명을 트리거링 전송 방식을 변경 했다. 통계 표시는 ATM, 인터넷 뱅킹, 모바일 뱅킹, 전자 은행 60%, 대체 율의 중국의 전통적인 채널의 주요 네트워크 등 곧 큰 데이터 혁명 수의 아이디어와 비즈니스 모델 다시 파괴.

큰 데이터 응용 프로그램 및 은행 경쟁 업체의 분석의 사례 연구

인터넷 및 관련된 네트워크의 도래와 함께 은행 더 이상 필드에 규칙의 주요 건축 업자는 하 고 은행의 전통적인 관계를 훼손이 변화 얼굴의 서비스 모델을 개선 하기 위해 큰 데이터 뱅크의 사용 재현 하 고 새로운 사회적 관계를 형성 하는. 외국 은행 고급이 측면에서 주로 매니페스트 생각은 특정 탐사에서 실시 하고있다:

객관적인 세계를 지 각의 능력을 향상 시키기 위해 감지 장치를 증가. 예를 들어 미국 Zestcash 수천 정보 단서를 사용 하 여 고객의 신용이 낮은, 선택 하지만 환경에 대 한 실제 신용 제한 됩니다. Zestcash 너무 많은 센서를 사용 하 여 실제 차이 이해 하는 웹 현실 세계를 반영 하는 방법을 이해.

소비자 정보 센터, 고객 인식 개선, 심층 데이터 분석 서비스를 제공 합니다. 싱가포르 씨티 은행 소비자 신용 카드 거래에 따라는 경우 비즈니스와 레스토랑 양보 그들을 제공 하기 위해 타겟입니다. 이 동작은 경합 및 개간 하우스-의 표시는 소비자 정보 센터-경제 정보 센터에서 쓰 신 하지만 클라이언트 액세스 하 고 은행의 정보 처리 능력, 강한 이며 따라서 인식 은행은 안정적이 고 안전한 느낌.

큰 데이터의 수사 단서의 가능성의 비 전통, 비 회계 자연에 대 한 사용. 자금 세탁 방지, 경우 용의자, 비록 은행에 직접 관련은 의도적으로 또는 실수로 복용 은행 정보 센터, 용의자는 은행을 숨기려고 할 했,이 표준 문서를 다루는 전통적인 은행 강도. Watson, 텔레비전 퀴즈 쇼의 "위기"에 인간의 상대를 패배 컴퓨터 스타 그 보다 객관적인 세계 관계와 일관 된 구조화 되지 않은 데이터 분석에 익숙해 있기 때문에 돈 세탁의 도전을 해결 하기 위해 씨티 그룹에 의해 사용 되었다. 그래서 큰 데이터 은행의 정상적인 업무 처리 하는 효과적인 도구입니다.

사용 큰 데이터를 구축, 고객 그룹의 그들의 자신의 기업 모델에 대 한 적합 한 자들을 찾아 기업 관련 비즈니스 모델을 강화. ING 다이렉트 온라인 뱅킹의 비즈니스 철학은 간단 하 고 고객에 게 매력적인 추구 높은 반환 합니다. 이 대 한 그들은 지불 높은 관심의 4%의 평균 당좌 예금 계좌에 그들은 자료를 계산 하 여 납부 하실 수 있습니다와 저장 되는 인건비. ING 직접적인 또한 적극적으로 고객에 게 너무 많은를 호출할 센터, 수백만 달러를 절약 고객 같은 그들의 비용을 낭비 일축 한다. 제인의 ING 직접 기적 zestcash 하는 방법 두 극단에 성공 하는 것: 어떻게 다른 비즈니스 모델에 있든, 그들은 모두는 종종 큰 데이터를 통해 오늘날의 사회의 복잡성 때문에 각 성 진짜 사회 관계를 분석 하는 능력을가지고. 그것은 동일한 품질 고객 선택 되므로 작업의 그들의 형태와 가장 일치 사회 관계를 분석할 수 있습니다.

또한, 다양 한 새로운 신용 중 개인 등장, 그리고 은행 들의 주요 경쟁자는 대형 고객과 금융 회사 전통적인 은행에서 서비스 전통적인 은행의 작은 마이크로 클라이언트를 제공 하는 서비스/콘텐츠 공급자 네트워크. 금융 회사에 대 한 높은 비즈니스 및 데이터의 표준화는, 더 나은 비용을 줄이는 것입니다. 그러나, 금융 자본과 산업 간의 위험을 제어 하기 위해 방화벽 필요 설정할 수 있는 비즈니스의 극단적인 표준화 및 금융 회사의 데이터에서 일탈 합니다. 이 점에서 은행 금융 회사 보다 더 많은 샘플을 관찰할 수 있다 은행의 가장 큰 장점은 위험 관계의 컨트롤 센터를 될 것입니다, 그리고 큰 데이터 은행 경쟁의 마법 무기 된다. 반면, 은행 웹 서비스/콘텐츠 제공 업체, 검색 엔진 기업, 전자 상거래 기업, 소셜 네트워킹 회사, 및 첫번째 생산자와 네트워크 기술 규칙의 규칙 제작자는 소매 부문에 택배 회사로 표시에 의해 도전을 받고 있다. 그들은 그들이 큰 데이터 나이 및 중단에 서곡에서 공격으로 간주 됩니다 고객-에 표준화 된 요구를 부과 하는 것 보다는 행동, 변화에 대 한 가져온 데이터의 변화에 적응할 수 있는 정보의 영역을 생성 하고있다.

큰 데이터 문제를 다루는 은행 산업에 대 한 제안

변화의 시작은 종종 큰 데이터도 처리 방법, 측정의 혁명에 서곡, 은행 사업 목적 및 특성에 따라 해당 도메인에 있는 지 각 장치를 구성 해야 합니다.

큰 데이터 나 분석의 나이입니다. 과거에는, 중국의 금융 산업 자원의 통합, 기업 및 기업 흐리게의 경계를 너무 강조, 금융 자원의 높은 독점의 시대가이 모델 성공 하실 수 있습니다. 하지만 시대는 변화, 금융 시장 개혁, 은행 더 이상 독특한 자원, 그들은 무엇을 통합? 어떻게 당신이 말을 감히 통합 경쟁사 보다 강하다? 독특한 비즈니스 모델을 찾기 위해 분석을 통해 더 중요 한 것은 시장에 대 한 리소스를 찾을 분석 능력을 강화 함으로써만 우리의 미래의 방향. 그들의 자신의 독특한 비즈니스 설정에서 모델 모든 고객은 고객의 일부만 일치, 균질 고객의 서비스의 대부분 가치는 종종 다른 데이터 적용을 비즈니스 모델의 은행의 선택 데이터 분석을 사용 하 여 찾이 필요가 적합 인정 합니다.

대용량 데이터 분석의 본질은 더 큰 사회적 배경, 고객 비즈니스 모델의 어떤 종류에 따라 환경에서 고객의 위치를 정확 하 게 위치를 노출, 지금까지 없는 기술 (에 대 한 은행 계정 관리자) 사람들을 능가 할 수 있다 생활 고객의 분석 파악 하 더 클라이언트 관리자 최고의 사회 인식 장치 이며 그것은 또한 진짜 소셜 네트워크에 은행 예약의 익숙한 관계형 모델을 가져오고 은행의 가장 큰 장점은 관계 확대의 책임 있다.

은행 복잡 한 세계를 최대한 객관적으로 설명 하려고 한다. 우리 여부 큰 데이터, 미래를 지배할 수 있을 것입니다 확실 하지 않다 하지만 객관적인 세계를 설명 하는 아이디어는 우리가 효과적으로 뱅킹의 수준 향상을 추구.

(책임 편집기: 유산의 좋은)