利润下滑银行需要大数据治理创新盈利能力
受经济增速下滑等因素影响,现在银行业躺着都能赚钱的好日子已不复存在。据银监会公布的上半年数据显示,截至6月底,银行业金融机构不良贷款余额为1.8万亿元,同比增长35.7%,比年初增加3222亿元,已达去年全年增量的1.25倍;不良贷款率1.82%,较年初上升0.22 个百分点。这一组数据说白了就是,银行坏账疯狂增加,利润大幅缩水,以前那种依靠低成本揽钱,高利息放贷的盈利模式已经不行了,银行业只有积极融入国家战略调整,加业务模式创新、提高盈利能力,才能度过危机,健康发展。
传统发展模式难以为继
平安银行行长邵平以"寒风刺骨"来形容今年银行的艰难处境。他表示,2013年上市银行利润增长12.8%;到2014年降至个位数,只有7.7%;2015年则只有3.2%。邵平坦言,中国银行业进入了30年来未有之变局,盈利水平呈现断崖式下滑。
目前,我国商业银行的盈利模式主要是"存款+贷款+中间业务"的模式,以利差收入占为主体,中间业务收入的比重还比较低,银行要想盈利就必须提高存贷比的值。对于银行来说,贷出去的款越多,资金利用率就高,盈利就越多。而存款是给利息的,如果一家银行贷款很少,存款很多,那么收入就会很少,无法较好盈利。银行要盈利,就要加大放贷,而面对如此惨淡的实体经济环境,一放就可能成为不良贷款。这就造成了银行不对外放贷银行没钱赚,还要向储户支付巨额利息;然而又不敢轻易放贷,怕形成不良贷款。难怪中国银监会国有重点金融机构监事会主席于学军最近在出席2015中国银行业发展论坛时表示,银行一方面营收下降,另一方面不良贷款不断爆发,受两方面挤压,日子非常难过,有干了几十年的行长,不知道银行下一步做什么,觉得非常困难。
而更让银行雪上加霜的是,来自互联网金融的蚕食和冲击:今年腾讯微众银行、阿里网商银行接连获批;同时,以京东、苏宁等为代表的电商巨头也纷纷发力互联网金融;此外P2P、众筹、互联网理财等快速兴起,他们都想从把持资金供应链的银行手中抢食蛋糕,银行的存款和人才像流水一样正在哗哗流走,银行传统的发展模式难以为继。
大数据推动银行模式创新
面对来自各方的挑战和冲击,那么银行的出路在哪里呢?对此,中国人民大学重阳金融研究院客座研究员董希淼认为,银行面临盈利模式的转型,能否找到新的利润增长点将影响银行的长期发展和盈利能力。同时董希淼还建议,在负债成本上升的趋势下,资产管理在商业银行中的地位更加重要,银行要加强资产端的资产管理能力和资金运用能力。
目前很多银行开始依靠中小企业发展、产业升级、金融政策开放及互联网新技术,全方位提升银行面对挑战的各项机制。尤其重要的是很多银行机构已经开始"触网",通过与互联网融合建立自己的"大数据"系统,进行更严格、更规范的风险管理和信用管理体系建设,以及创造新的更多的金融中间业务及服务,进行高盈利模式的发展创新。
实际上,数据一直是银行最为重要的资产之一,是银行业务决策、客户营销、内控管理向精细化发展的基础。近年来,互联网的发展使银行业面临的金融环境已经发生深刻变化。数据来源的渠道越来越多样,并呈几何式、爆发式的增长。数据的处理对象,处理范围、处理能力越来越庞大、多元、复杂,银行传统的采样统计方式已经跟不上互联网时代的需要。有专家认为,传统的采样统计是用最少的数据得到最多的信息,分析结果往往多少加入了很多主观臆想的成分,受此所限,其数据结果实战性不强、精确度度不高,其前瞻性、有效性和针对性等更是无法谈起。
而基于互联网的大数据,是根据整个互联网采取的全数据模式(不是随机分析法)进行数据分析,数据结果更精确、更时效、更有针对性和更能体现市场的真实性,能满足银行在管理决策中所需要的高精准信息,为银行在内部管理、业务发展、客户营销、风险管理等各个方面提供决策支持,进一步提高银行在资产管理和资金运用方面的创新能力。
99click助力银行挖掘新的盈利点
以专注于互联网营销与电子商务数据分析的国内著名数据平台提供商99click为例:旗下的SiteFlow?电子商务数据分析系统、 SiteChannel?跨渠道数据分析系统、SiteFlow?-M营销效果分析系统、以及SiteAPP? APP数据分析系统,其出色的数据技术,通过海量数据的采集和处理,可为银行分析出客户的行为习惯、风险偏好、健康情况、消费能力、渠道喜好、信用状况等众多方面的价值信息,帮助银行全面提高信用管理水平和信贷抗风险管控能力。同时,根据对客户的消费行为、购买倾向、渠道喜好、信用和风险评测、忠诚度等进行分析,指导银行开发满足客户需求的个性化的金融产品和金融服务。此外,公司研发的SiteAPP? APP数据分析系统,还可以帮助银行对接移动客户端,针对移动端的客户,在APP中的浏览、点击、购买、订单等行为做全方位各角度的分析,开发移动端的数据资源价值。
在互联网时代,一个全新的金融商业系统正在形成,银行业只有从战略的高度推动大数据在业务经营中的应用,才能实现转型,并找到创新盈利模式,开拓新利润增长点的途径
数据分析咨询请扫描二维码
《Python数据分析极简入门》 第2节 5 Pandas数学计算 importpandasaspdd=np.array([[81,&n ...
2024-11-23数据分析涉及多个方面的学习,包括理论知识和实践技能。以下是数据分析需要学习的主要方面: 基础知识: 数据分析的基本概念 ...
2024-11-22数据分析适合在多个单位工作,包括但不限于以下领域: 金融行业:金融行业对数据分析人才的需求非常大,数据分析师可以从事经 ...
2024-11-22数据分析是一种涉及从大量数据中提取有用信息和洞察力的过程。其工作内容主要包括以下几个方面: 数据收集与整理:数据分析师 ...
2024-11-22数据分析师需要掌握多种技能,以确保能够有效地处理和分析数据,并为业务决策提供支持。以下是数据分析师需要掌握的主要技能: ...
2024-11-22数据开发和数据分析是两个密切相关但又有所区别的领域。以下是它们的主要区别: 定义和目标: 数据开发:数据开发涉及数据的 ...
2024-11-22数据架构师是负责设计和管理企业数据架构的关键角色,其职责涵盖了多个方面,包括数据治理、数据模型设计、数据仓库构建、数据安 ...
2024-11-22数据分析师需要具备一系列技能,以确保能够有效地处理、分析和解释数据,从而支持决策制定。以下是数据分析师所需的关键技能: ...
2024-11-22数据分析师需要具备一系列技能,以确保能够有效地处理、分析和解释数据,从而支持决策制定。以下是数据分析师所需的关键技能: ...
2024-11-22数据分析师需要具备一系列的技能和能力,以确保能够有效地处理、分析和解释数据,从而支持业务决策。以下是数据分析师所需的主要 ...
2024-11-22需求持续增长 - 未来数据分析师需求将持续上升,企业对数据驱动决策的依赖加深。 - 预测到2025年,中国将需要高达220万的数据人 ...
2024-11-22《Python数据分析极简入门》 第2节 4 Pandas条件查询 在pandas中,可以使用条件筛选来选择满足特定条件的数据 importpanda ...
2024-11-22数据分析师的工作内容涉及多个方面,主要包括数据的收集、整理、分析和可视化,以支持商业决策和问题解决。以下是数据分析师的一 ...
2024-11-21数据分析师必须掌握的技能可以从多个方面进行归纳和总结。以下是数据分析师需要具备的主要技能: 统计学基础:数据分析师需要 ...
2024-11-21数据分析入门的难易程度因人而异,总体来看,入门并不算特别困难,但需要一定的学习和实践积累。 入门难度:数据分析入门相对 ...
2024-11-21数据分析是一项通过收集、整理和解释数据来发现有用信息的过程,它在现代社会中具有广泛的应用和重要性。数据分析能够帮助人们更 ...
2024-11-21数据分析行业正在迅速发展,随着技术的不断进步和数据量的爆炸式增长,企业对数据分析人才的需求也与日俱增。本文将探讨数据分析 ...
2024-11-21数据分析的常用方法包括多种技术,每种方法都有其特定的应用场景和优势。以下是几种常见的数据分析方法: 对比分析法:通过比 ...
2024-11-21企业数字化转型是指企业利用数字技术对其业务进行改造和升级,以实现提高效率、降低成本、创新业务模式等目标的过程。这一过程不 ...
2024-11-21数据分析作为一个备受追捧的职业领域,吸引着越来越多的女性加入其中。对于女生而言,在选择成为一名数据分析师时,行业选择至关 ...
2024-11-21