放下身段对接互联网 提升服务利用大数据
从纯粹的电商类小贷业务、理财业务到风靡全国的p2p平台,以及业内炙手可热的网络公司申请银行热潮,金融的互联网式玩法既成为了消费、融资市场的新宠,也成为风投资金竞相追逐的对象。阿里银行、前海微众银行牌照的发放和开业,无疑将给传统金融业带来实实在在的冲击,他们将怎样“颠覆、挑战”传统银行业?
深圳市银行业协会认为,互联网金融崛起帮助传统银行业更好地服务客户,而不是颠覆性地改变行业现有格局。
该协会研发发展工作委员会最近撰写的一份研究报告指出,2013年被普遍认为是互联网金融元年,金融与互联网的界限开始模糊,跨界行动此起彼伏。但是,金融业本质上属服务业,不管传统金融还是互联网金融,其内核还是“金融”。互联网金融崛起的结果更可能是科技进步帮助传统银行业更好地服务于既有客户,而不是颠覆性地改变行业现有格局。在“金融脱媒”日益明显和利率市场化及混业经营趋势下,传统银行与互联网金融的融合将是新常态,传统金融将与互联网金融良性互动、共生发展。
报告指出,传统银行从未与互联网疏远。金融业互联网技术的应用非常广泛和深入,网上银行、手机银行和各种app应用,极大地突破了空间、时间和服务手段的种种限制。近几年,商业银行更是不断颠覆传统观念和经营模式,向电商、移动支付等领域拓展,布局互联网金融。一方面,网上银行、手机银行、微信银行等渐渐替代传统柜台渠道;另一方面,银行建设电商平台或者与电商平台合作,销售银行金融产品,并介入个人在线信贷和企业全产业链综合金融服务。
线下业务线上化,金融服务“移动化”。如,中国银行全新推出手机银行服务“中银掌上行”,为客户提供手机理财、账户管理和掌聚生活等随身金融服务;招商银行深圳分行今年联手qq推出在线客服;建设银行推出“悦生活”全景化生活服务缴费平台,为客户提供41类日常生活所需的缴费支付项目;民生银行、兴业银行、中国银行、江苏银行等均已在深圳推出直销银行,引起市场和社会的广泛关注。
深圳银行业还积极对接互联网信息平台,利用“大数据”,批量开发中小企业客户,提升服务,降低成本,提升风险管理能力。如平安银行橙e网与海尔集团、寿光农产品交易市场等核心企业,与一达通、合力中税等信息平台对接,帮助他们对产业链上下游中小企业进行商务整合;与中企数据等第三方供应链平台合作,共享大数据,为平台上中小企业提供融资、理财等金融服务。
数据分析咨询请扫描二维码
统计学基础 - 理解统计学的基本概念和方法是数据分析师必备的技能之一。统计学为他们提供了处理数据、进行推断和建模的基础。 数 ...
2024-11-25数据分析师在如今信息爆炸的时代扮演着至关重要的角色。他们不仅需要具备扎实的数据分析技能,还需要不断学习和适应不断发展的技 ...
2024-11-25数据分析师的工作职责涉及多个关键方面,从数据的获取到处理、分析再到可视化,旨在为企业的决策提供有力支持。让我们深入了解数 ...
2024-11-25数据分析师:洞察力量的引擎 数据分析师的兴起 数据分析师行业目前正处于快速发展阶段,市场需求持续增长,薪资水平也有所提升。 ...
2024-11-25数据收集与整理 - 从各种来源收集数据,清洗和整理以确保数据质量和可用性。 数据分析与建模 - 运用统计学方法和机器学习模型对 ...
2024-11-25数据分析是当今社会中不可或缺的一项技能,涵盖了广泛的工具和技术。其中,掌握各种数据处理函数对于数据分析师至关重要。本文将 ...
2024-11-25“大数据治理”是一个涵盖广泛的复杂概念,其核心在于确保大规模、多样化的数据资源能够被有效管理和利用。不仅涉及数据的采集、 ...
2024-11-25一、引言 背景介绍 随着信息技术的快速发展和互联网的普及,大数据已经成为现代社会的重要资产。大数据的兴起不仅推动了各行各业 ...
2024-11-25《Python数据分析极简入门》 第2节 7 Pandas分组聚合 分组聚合(group by)顾名思义就是分2步: 先分组:根据某列数据的值进行 ...
2024-11-25数据分析需要学习的内容非常广泛,涵盖了从理论知识到实际技能的多个方面。以下是数据分析所需学习的主要内容: 数学和统计学 ...
2024-11-24数据分析师需要具备一系列多方面的技能和能力,以应对复杂的数据分析任务和业务需求。以下是数据分析师所需的主要能力: 统计 ...
2024-11-24数据分析师需要学习的课程内容非常广泛,涵盖了从基础理论到实际应用的多个方面。以下是根据我搜索到的资料整理出的数据分析师需 ...
2024-11-24《Python数据分析极简入门》 第2节 6 Pandas合并连接 在pandas中,有多种方法可以合并和拼接数据。常见的方法包括append()、conc ...
2024-11-24《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