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        數字經濟行業現狀精選(五篇)

        發布時間:2023-10-08 17:36:26

        序言:作為思想的載體和知識的探索者,寫作是一種獨特的藝術,我們為您準備了不同風格的5篇數字經濟行業現狀,期待它們能激發您的靈感。

        數字經濟行業現狀

        篇1

        關鍵詞:商業銀行;數據資產;大數據

        隨著互聯網技術的發展我們已經進入大數據時代,銀行業對大數據的理論研究不斷出現,從2012年把數據作為銀行資產開始,數據資產化趨勢愈發明顯。銀行業的產品和服務創新速度越來越快,銀行服務的便捷性、安全性以及全能性對客戶滿意度影響越來越大,并成為商業銀行客戶去留的重要影響因素,客戶黏性降低導致很多客戶在不同銀行之間的流動速度越來越快。商業銀行核心競爭力不但體現在銀行之間不可復制的技術、運營模式方面,而且還體現在以提高客戶營銷準確度和運營管理效率以及提高客戶滿意度為目標的數據資產的大數據應用方面。商業銀行中誰擁有了優秀的大數據應用能力,誰就把握了未來!

        一、 大數據時代銀行大數據應用的現狀

        1. 基于商業銀行自有數據資產的大數據應用。

        (1)內部數據資產的來源。目前商業銀行價值最大的內部數據資產主要來源是核心銀行業務系統,核心銀行業務系統中的數據項主要包括對公客戶和個人客戶(或零售客戶)的基本信息、賬戶信息、交易信息、產品信息、渠道信息等相關數據,商業銀行通過大數據技術對這些信息進行關聯分析、深入挖掘就能有效提高客戶的管理水平、服務效率以及運營決策水平。

        (2)商業銀行數據資產的質量。銀行業大數據分析所用的模型對數據有較強依賴性,數據質量的高低直接關系大數據分析結果的準確性,進一步影響風險管理、運營決策的制定和實施。銀監會根據2011年的監管統計數據質量管理良好標準,對銀行現場評估結果顯示,我國銀行業數據質量管理有很大的提升空間,數據質量管理領先的銀行也僅僅處于標準的“大體不符合”到“大體符合”之間。受歷史原因影響,銀行業的數據資產雖然相對準確,但也存在部分數據錯誤、缺失和無法補充的情況,目前很多銀行開始全力拓展數據來源,進行數據治理,提高數據質量和數量。

        (3)數據資產目前最主要的作用是趨勢預測和決策支持。國內銀行業利用數據資產在風險管理、客戶管理和精準營銷方面利用大數據技術產生了明顯效果。招商銀行通過大數據建模進行客戶流失預警管理,使金卡客戶流失降低15%,葵花卡客戶流失降低7%;中信銀行通過對信用卡中心數據進行分析使信用卡客戶營銷平均時間從兩周縮短到2至3天;建設銀行通過對客戶數據進行分析將客戶細分為八類,通過對數據分析的系統篩選的客戶產品購買意向達成率是隨機抽取客戶的1.5倍、實際購買率是隨機抽取客戶的6倍。商業銀行通過對信用卡數據、客戶基礎數據和交易數據、語音數據等進行有效利用可以提高客戶黏性、提高銀行服務效率、提高開拓市場的效率,因此,數據資產成為銀行的戰略性資產。

        2. 基于商業銀行外部數據資產的大數據應用。國內商業銀行雖然處于數據資產化、產業化的起步階段,但銀行業在利用大數據進行產品和服務創新方面還是有了新的形式突破,商業銀行轉型過程中的互聯網特色逐漸顯現。隨著社會各界對數據潛在價值的認可,商業銀行外部數據形式和來源越來越廣泛,這里的外部數據是指與商業銀行經營沒有直接聯系的商業銀行運營體系以外的其它所有數據。伴隨大數據、云計算等技術的推廣應用,商業銀行外部數據逐漸融入銀行業務運營過程并對管理決策進行了有效支持。

        (1)銀行直接分析客戶企業的經營流水數據。銀行以客戶企業的經營流水等數據為分析對象,創建模型進行貸款服務模式創新。杭州犸凱奴戶外用品有限公司是一家電子商務企業,在天貓、京東等平臺的銷售額一年達到7 000萬,卻缺乏固定資產,電子商務企業以傳統的抵質押方式難以獲得銀行融資。華夏銀行杭州分行利用地域優勢于2015年9月份創新性的推出電商貸產品,具體方法就是銀行利用電商企業的數據平臺獲取電商企業的經營數據,銀行通過創建信貸估值模型對電商企業的數據進行分析,一般3天之內就能放款,截至2016年4月22日,華夏銀行電商貸產品已收到1 100多戶電商客戶的在線授信申請,授信367戶,授信總額1.15億元,貸款余額7 515萬元。目前,中國工商銀行、中國建設銀行、招商銀行、廣東發展銀行等都推出了類似產品。雖然電商貸產品處于起步階段,但這一模式作為大數據信貸的縮影,代表了銀行業產品和服務的發展新方向――形式和理念創新、以數據分析為基礎、以高效安全服務為目標。

        (2)銀行接受企業客戶的數據資產質押貸款。當大家還在討論數據是不是資產,數據到底價值幾何的時候,貴陽數海科技有限公司聯合貴陽銀行已經為50多家企業進行了數據資產質押貸款,累計發放貸款金額達到5 000萬元。自第一筆數據資產質押貸款發放開始,數據已經成為可以評估價值并進行質押的資產,數據資產開始步入產業化階段,銀行業進一步步入了數據時代,我們進入了一個新的數據資產時代。

        二、 銀行大數據應用面臨的問題

        1. 基于銀行自有數據資產的大數據應用面臨的問題。

        (1)開源軟件的安全性有待驗證。由于商業銀行使用開源軟件沒有經驗,基于Hadoop等開源軟件的大數據系統在銀行等金融產業的部署和應用安全性尚未得到深入驗證,再加上人力、財力等資源約束,商業銀行大數據系統部署仍然處于起步階段。2016年7月15日銀監會的《中國銀行業信息科技“十三五”發展規劃監管指導意見(征求意見稿)》鼓勵銀行加大在核心系統和關鍵技術方面研發創新投入,積極研究開源軟件在銀行重要信息系統的應用,促進銀行業信息系統向云平臺的轉換。

        (2)大數據技術相關專業技術人才以及業務技術復合型人才缺乏。雖然Hadoop、Spark等開源軟件逐漸成為大數據系統應用的主流,但是這些開源軟件與銀行信息系統業務的結合、云技術的應用在實際操作與部署時缺少經驗缺少相關技術人才,尤其是大數據系統應用前期,既懂銀行業務又懂大數據技術的復合型人才尤其缺乏,這成為制約大數據在銀行應用的重要瓶頸。在數據分析和應用過程中,商業銀行內部都知道進行客戶價值和行為畫像描述一般要用聚類分析模型、進行欺詐分析用Logistic模型、進行違約風險分析用決策樹模型,這些模型的使用框架流程都是基本固定的,但是模型應用效果卻有巨大差別,原因在于相關數據具有異質性,進行數據分析操作的團隊受工作經驗、教育背景等因素影響,造成同時具備統計、軟件編程和數學建模能力以及業務能力的復合型人才及其稀缺。

        (3)數據來源有待進一步拓展。大數據應用貴在信息的全面性、準確性和及時性。商業銀行自有數據主要來自于自有客戶的基礎信息、交易信息、理財信息等數據,目前外部數據主要引入第三方機構人民銀行的征信共享數據,在司法、工商、稅務、消費、電信、網絡輿論、位置等外部數據的引入方面還有待進一步開拓。這些商業銀行可用的外部數據分布在政府、電信、互聯網企業等各個分散的部門和行業里,要把有價值的數據進行集中收集有很大難度。銀行業已經重視大數據應用所必須具備的數據資源的開拓行為,但是由于合作方數據質量參差不齊、存儲規范標準不一致以及與商業銀行的合作意愿等因素為商業銀行引入外部數據進一步加大了難度。2016年5月,光大銀行宣布與螞蟻金服旗下芝麻信用正式合作,引入芝麻信用全產品體系,在取得用戶授權后,將借鑒芝麻分作為在線發卡、風險控制的依據,這是銀行征信體系在互聯網企業在數據應用方面的有益嘗試。

        (4)銀行業數據標準和系統建設標準需要統一規范。銀行業大數據應用的前提是數據質量。雖然銀監會于2011年了“監管統計數據質量管理良好標準”,確定了銀行數據管理的15項原則、61條標準,但是這個標準是針對監管統計數據的。2016年7月15日銀監會了《中國銀行業信息科技“十三五”發展規劃監管指導意見(征求意見稿)》,這是截至目前國內銀行業信息科技方面最全面系統的監管辦法。意見稿指出,銀行業監管部門將統籌規劃大數據基礎設施,穩步推進大數據平臺建設,推動大數據與云計算、物聯網、移動互聯網等新興技術融合發展。這意味著銀行業數據架構管理、數據標準建設以及數據來源將會有權威標準。隨著意見稿的逐步實施,將進一步提高銀行業數據的準確性和一致性,銀行業外部數據來源也將會有所規范,為銀行業全面應用大數據奠定規范基礎。

        2. 基于商業銀行外部數據資產的大數據應用面臨的挑戰。

        (1)授信客戶的經營流水數據面臨造假問題。從電商系統的數據看來,每一筆交易的客戶、金額、實施流程等信息都是有據可查并真實的,但在現實中電商商家“刷單”的情況真實存在,“刷單”就是指商家偽造訂單和交易流程信息呈現交易火爆以及銷售量高的假象,甚至電子商務平臺上的商家可以聯合電商服務平臺的內部工作人員聯合偽造交易量和客戶評價等信息。這種虛假的數據讓銀行在給客戶授信時難以辨別真偽,從而增加銀行風險管理的難度。

        (2)商業銀行與電子商務平臺合作缺乏穩定性。電子商務平臺阿里巴巴2007年開始就與建設銀行、工商銀行等銀行在貸款業務方面開展合作,比如阿里巴巴和建設銀行合作開展“網絡聯保貸款”,由3家或以上阿里巴巴電商平臺上的誠信會員或供應商會員企業組成一個聯合體,共同向銀行申請貸款,同時共擔風險,后來由于數據所有權和利益分享等原因合作終止,阿里巴巴成立民營銀行“浙江網商銀行股份有限公司”,而建設銀行開辦了自己的電商平臺“善融商務”,互聯網金融企業與銀行的行業界限開始模糊,互聯網企業與傳統銀行的銀行金融業務競爭開始激烈化。

        (3)質押數據資產的價值準確評估與變現問題。怎樣保證數據評估價值以后只能質押一次,在企業貸款發生違約情況以后,質押數據資產怎樣處理、是否能夠變賣、能夠賣給誰、質押數據資產接受者如何使用數據都是需要關注的問題。貴陽市政府、中國標準化研究院、清華大學數據科學研究院、金電聯行信息技術有限公司、德勤華永會計師事務所共同創建貴陽大數據資產評估實驗室,專門為企業提供數據定價服務,為大數據市場交易和數據資產所屬企業獲取金融機構融資服務提供支持,這為數據資產質押提供了相對權威的定價標準,商業銀行在為企業辦理數據資產質押業務時有了估值參考依據。由于數據有容易復制的屬性,如何保證債權人將質押數據順利變現依然是個大問題。

        三、 銀行業數據資產應用前景以及策略

        1. 加強基礎信息系統建設研發能力。為了更好地挖掘銀行業內部和外部數據資產的價值,大數據系統的建設必不可少,大數據系統與原有核心銀行系統是替代關系還是并行運行以及開源軟件的安全應用等問題是當前需要深入研究的問題,大數據系統建設必然引起國內銀行業現有的基礎信息系統的更新換代。比如,基于MPP或Hadoop框架的新型半結構化或非結構化數據庫將取代或與傳統的關系型數據庫并行運行,Hadoop框架下MapReduce和Spark的選擇問題,ETL部署、災難備份恢復等大數據配套流程,以及數據建模和分析結果可視化等一系列基礎信息系統建設部署和軟硬件工具的使用將推進銀行業加快基礎信息系統建設。

        2. 提高數據質量并擴大數據來源。銀行業除了客戶的基本信息、交易信息、財富管理信息等內部數據以外,還有來自人民銀行的征信信息,隨著政府公共信息的進一步公開,以后可能會有來自稅務、交通等政府部門的信息,以及來自于第三方合作單位的信息,商業銀行要逐步提高存儲、處理、挖掘這些外部數據的能力,提高內外部數據的準確性、及時性、連續性、完整性,為全面勾畫客戶信息、風險管理和預警、產品和服務精準營銷、決策準確制定并執行提供數據支持。隨著數據資產可以質押,商業銀行在質押數據貸款方面的數據資產生命周期全流程管理方面需要深入研究,接受哪些企業的哪些數據資產的質押請求、質押過程中怎樣保存數據資產并保證這些數據資產不被重復質押、收回貸款后怎樣解除數據資產的質押、不良貸款核銷后怎樣使數據資產變現等等,這一系列問題需要銀行業以及監管部門進行研究并實踐。

        3. 跨業穩定、健康合作實現差異化特色化服務,逐步打造特色化的金融生態圈。2007年阿里巴巴與建設銀行、工商銀行合作后來由于各種原因合作停止,現在華夏銀行杭州分行為與天貓、京東商城的優質商戶提供電商貸產品,銀行業與電子商務企業的合作有了新的方式。銀行業在與互聯網等企業合作時,如何保證合作的穩定性、同時獲取高質量的交易數據,并以交易數據為數據分析基礎為這類電商企業客戶提供更精準的產品服務并進行精準營銷需要不斷探索。未來,銀行業不管是自己建立跨界平臺還是同業合作甚至與電商平臺合作經營,銀行業必須打造或者融入特色的金融生態圈,但是到底什么是特色?這要依據不同銀行現有客戶服務優勢以及各銀行未來發展戰略和定位來決定,跨業創新合作不可避免。

        4. 監管部門加快推進銀行業創新性信息科技建設和數據資產管理標準建設。在信息系統建設方面,考慮到系統安全性和業務連續性問題,銀行業在開源軟件應用方面目前持相對保守態度。銀行業在企業數據資產抵押貸款業務方面處于探索實驗過程中,質押數據資產的生命周期管理尚未經歷完整周期也無先例參考,監管部門對數據資產質押業務開展方面仍有很多不確定性。2016年7月15號銀監會的《中國銀行業信息科技“十三五”發展規劃監管指導意見(征求意見稿)》指出,銀行業面向互聯網場景的重要信息系統到“十三五”期末將全部遷至云計算架構平臺,其他系統遷移比例不低于60%。監管部門定量的監管規則和辦法讓銀行業在監管項目具體實施時有了更明確的目標。

        5. 加快人才隊伍培養和建設。商業銀行在轉型浪潮中發現已有的人才隊伍遠遠不能滿足轉型需求,傳統數據建模分析和應用研究方面的技術人員缺乏,大數據、云技術、數字貨幣等創新性專業技術人員嚴重缺乏,既懂銀行業務又懂專業信息技術和數據建模的人更是千金難求。在這種專業技術人員嚴重缺乏并影響商業銀行創新和轉型的時期,商業銀行要在高端專業人才隊伍培養和建設方面投入更多資源,在應用新技術時要在能力允許范圍內成立大數據中心、數據建模中心、可視化中心、數據貨幣中心等專業的數據分析和應用研究中心。為應對未來智慧金融、普惠金融的發展要求,加快對區塊鏈、人工智能、機器學習等技術方面的研究投入,在外包非核心技術的同時培養并吸引技術人才隊伍,不斷加強在職人員的技術和業務能力培訓,打破部門之間的壁壘,部門間聯合培養復合型人才。參考文獻:

        [1] 郭英見,吳沖.基于信息融合的商業銀行信用風險評估模型研究[J].金融研究,2009,(1):95-106.

        [2] 石濤,邱兆祥,張愛武.商業銀行技術效率與市場結構:一個動態視角[J].管理世界,2012,(9):172-173.

        篇2

        關鍵詞:數字化煤礦;發展現狀;建設意義

        隨著信息技術的不斷發展,數字化概念逐漸的進入人類生活的方方面面,同樣,煤礦行業也朝著數字煤礦發展。煤礦行業生產過程中不斷自動化、信息化、集成化,使得數字化煤礦的發展得到了充分重視。數字化煤礦不僅能夠提供安全可靠的生產環境,而且能大大的提高煤礦行業的生產效率,為企業創造更多的經濟效益,同時,也能改善煤礦行業的傳統形象,提高企業的知名度。因此,煤礦企業都大力發展數字化煤礦,建設數字化煤礦的氣氛在行業內空前膨脹。

        但是在實際操作中如何實現數字化,本文結合我國現階段數字化煤礦建設的現狀,探討了數字化煤礦存在的問題和缺陷,得出了數字化煤礦建設的重要意義。

        1 數字化煤礦的概念

        數字化煤礦的定義從數字地球的定義衍生來的,它是基于信息的框架和三維坐標信息與相互關系組成的。煤礦可以得到兩個層面的信息:固有的信息和動態的信息,包括礦井地質、測量、鉆孔等原始數據的自然信息還包括煤層、圍巖、井巷等地質體空間信息;動態信息包括電力供應,采礦,運輸,通風,給排水等生產系統和裝備信息,生產過程中產生的信息。

        數字化煤礦建設的主要內容包括礦山科學技術的發展戰略、礦山數據資源的共享、礦產可持續發展戰略、礦山的經濟發展、采礦安全和采礦科學技術創新的需要等,它把關于礦山系統各環節的所有原始數據流轉換成我們可以理解的信息,轉換成具有煤礦經濟價值的知識。

        2 數字化煤礦的發展現狀以及存在的問題和不足

        首先,數字煤礦是十分復雜巨型系統,它不僅涉及煤礦地質勘查、地址規劃與設計、施工,而且還包括安全生產、企業管理等,許多信息需要繼續使用和共享,但目前的數字煤礦各鏈路的信息接入方式和水平不同,導致數據格式的兼容性是薄弱的,最終,信息不能使用,出現信息孤島現象。

        其次,現階段我國煤礦數字化還處在初級的發展階段,還沒有能夠實現統一管理、系統集成空間信息以及實時的迅速動態信息、管理信息的基礎平臺,這主要與煤礦開發商所涉及的專業有關。當前,可以把推動煤礦數字化發展的相關專業開發商分為三大類:開發煤礦地質測量系統、煤礦自動化系統、開發煤礦信息管理系統,這些開發商是數字礦山的領跑者和實踐者,由于這三種開發商幾乎覆蓋了煤炭所有主要業務部門,但技術路線和應用平臺的發展是大相徑庭,這導致目前的系統信息難以共享,信息資源不能共享,難以形成一個空間信息、實時信息和管理信息統一的平臺。

        再次,我國現在承載大量信息平臺的是3DGIS技術。但3DGIS理論與煤礦對數字化要求相差甚遠。因此,3DGIS信息系統與煤礦實際需求存在一定差距。

        最后,我國的煤炭開采環境復雜,存在許多因素,相關專業所需眾多、生產系統非常復雜、智能水平和技術設備不高、采掘現場的工況參數不能及時準確的獲取,這些都是制約數字化煤礦發展的因素。

        3 數字化煤礦的發展的意義

        ①數字化煤礦的建設可以不斷的完善測量計算、地質分析、選礦采礦、生產安全等各個專業知識和技術資料,再結合相應軟件建立一個形象逼真的三維模擬圖形,可以真實地模擬煤礦立體的地質形態和現場生產實際環境。還能設計出多種現場實際開采方案及采區閉坑復墾方案和開采模擬方案的實施效果,逼真地模擬再現了生產現場的調度指揮。

        ②數字化煤礦可以作為檢驗監測手段,能夠把容易發生危險的煤礦部位所設置的監控設施統一起來進行在線監控,起到有效的安全監控預防作用。

        ③數字化煤礦可以把其他合作單位提交的測量、勘探、設計等技術參數進行復核,找出其中需要進一步完善的關鍵部分,從而提高項目成果的精確度,最終使得設計方案能和礦山實際生產活動相吻合,科學推動煤礦的長遠發展。

        ④數字化煤礦的建設可以為企業領導和各級業務部門提供可信的決策依據和參考;不斷的提高生產效率,創造更高經濟效益,充分利用先進的自動化設備和技術,同時,信息的透明化加強生產信息數據的采集,大大提高數據的統計和分析能力,簡化工作流程和及時的完成各部門之間的信息傳遞。

        參考文獻:

        [1]夏良.數字煤礦淺論[J].陜西煤炭,2007(5):28-30.

        篇3

        關鍵詞: 中原經濟區建設 空間信息與數字技術專業 人才需求分析

        隨著信息革命發展起來的全球定位系統(GPS)、遙感(RS)和地理信息系統(GIS)三大空間信息技術(也稱為“3S”技術),已成為構建國家空間基礎設施的核心高科技手段,影響著國民經濟的眾多行業,以及社會民生的方方面面。《自然》雜志把空間信息技術稱作世界上繼生物技術和納米技術之后發展最為迅速的第三大新技術[1]。尤其是二十世紀末,前任美國副總統戈爾提出數字地球概念后,以計算機技術和空間信息技術為基礎,以互聯網為紐帶,運用空間信息對地球、城市等進行多分辨率、多尺度、多時空和多種類描述,并以此為工具支持和改善人類生產、生活活動的數字技術取得了長足的發展。數字城市、數字行業等數字工程項目建設不斷涌現且穩固推進。空間信息與數字技術專業正是在這樣的大背景下于2004年由武漢大學首次設置,培養面向國民經濟各行業數字化建設迫切需要,具有扎實數字工程技術、空間信息技術等領域的專業知識,掌握空間信息獲取、數字表達和應用等方面的關鍵技術和研究方法,能從事空間信息與數字技術領域科學研究、技術開發、工程應用、信息服務和管理工作的高級專業人才。但是,由于空間信息與數字技術是一個新興的專業,全國范圍內開設此專業的院校僅有七所,專業建設時間短、社會知名度低等不足使得本專業必須直面生存現狀,厘清自身優勢,在人才培養方案及模式這一核心內容上下工夫。我校(河南工業大學)2012年新辦此專業,當務之急就是制訂出能夠充分依托自身當前優勢,面向行業及社會需求,培養方向清晰、定位準確的人才培養方案。我校地處中原腹地的鄭州市,面對中原經濟區建設的重大機遇,準確科學地分析出中原經濟區建設對空間信息與數字技術專業人才的需求狀況,對于專業人才培養方案的制訂有著很強的指導意義。

        一、空間信息與數字技術專業人才培養現狀。

        目前,國內共有武漢大學、河南工業大學等七所院校結合自身的專業優勢(如測繪、電子、礦業、海洋環境、計算機等),開設了具有自身特色和定位的空間信息與數字技術本科專業(如下表所示)。

        經過近十年的專業建設,空間信息與數字技術專業無論從培養規模還是專業特色點位上都有了長足的進步,尤其是這幾所院校都充分發揮自身的區位優勢,結合當地經濟社會發展需求培養各自特色的空間信息與數字技術專業人才。例如廈門理工學院就是結合福建省/廈門市經濟社會發展需求,尤其是面向海峽西岸經濟區建設對空間信息與數字技術方面復合型、應用型人才每年近1000人的人才需求[2]制訂合理、特色的人才培養方案的。但是,空間信息與數字技術專業由于建設起步晚、開設院校少等原因,目前本專業人才培養規模與社會經濟發展的需求相距甚遠,有著很大的發展空間。

        (一)全國范圍內空間信息與數字技術人才的培養規模小、培養模式研究不足。

        《測繪地理信息科技發展“十二五”規劃》[3]指出面對經濟社會發展新形勢,我國測繪地理信息發展正進入全面構建數字中國的關鍵期、測繪產品服務需求的旺盛期、地理信息產業發展的機遇期、加快建設測繪強國的攻堅期。為牢牢把握難得的黃金戰略機遇期,推動測繪地理信息加速發展、轉型發展,提升對經濟社會發展的保障服務能力,《規劃》明確提出聯合國內高校,加強測繪地理信息學科建設;加大測繪地理信息科技人才培養力度,提升測繪地理信息隊伍整體素質的要求。因此,空間信息與數字技術人才的培養任務重要且緊迫。

        自武漢大學2004年在國內首次開設空間信息與數字技術專業,目前全國僅有武漢大學、西安電子科技大學、成都理工大學、山東農業大學、上海海洋大學、廈門理工學院、河南工業大學等七所院校招收培養空間信息與數字技術專業領域人才,畢業及在校本科生不足2000人,整體培養規模明顯偏小,遠遠達不到經濟與社會發展對本專業人才的需求。與此同時,這些高等院校中的大多數學校本專業也都剛剛起步,尚未成熟,因此對空間信息與數字技術人才培養模式的研究不足。

        (二)我校空間信息與數字技術人才培養遠達不到中原經濟區建設的需求。

        篇4

        關鍵詞:大數據;財富管理;技術;優化;數字化

        財富管理屬于金融服務范疇,通過財富管理為客戶制定完善的財務規劃,在現代科學技術的推動之下,我國財富管理模式不斷完善升級,從傳統的管理方式逐步實現了數字化管理。在大數據技術應用之后,財富管理行業的管理理念、管理方式都發生了巨大轉變,實現了金融信息數據化,財富管理師利用這些大數據合理規劃,降低財富管理的風險,創造出更高的經濟效益。因此,現階段銀行應充分發掘大數據技術的優勢,轉變管理模式,提高財富管理效率。

        1大數據技術在金融機構財富管理中的應用現狀

        1.1在國有銀行中的應用

        財富管理是一種金融活動,與金融機構有著密切的關聯。在我國處于主導地位的金融機構當然是銀行,目前我國有工、農、建、中、交五大國有銀行機構,再加上郵政儲蓄、農村信用合作社等,這些銀行機構都有著非常雄厚的資金實力和龐大客戶群體,而且在金融理財領域都有著非凡的影響力與良好口碑,這些銀行機構的營業網點遍布全國,得到客戶群體的信賴。傳統的財富管理方式主要是提供各種存款業務,部分銀行也在推銷本行的理財產品。財富管理業務的開展也是緊緊圍繞這五大銀行或者其分支機構來完成的。但是從大數據技術的應用現狀來看,這些國有銀行在新興技術應用方面略顯不足,財富管理業務缺乏創新性,數字化發展速度緩慢,無法應對新科技所帶來的沖擊,在這種情況下很多客戶流失。

        1.2在股份制銀行中的應用

        除了五大銀行外,我國還有很多股份制銀行,在金融領域中占據著非常重要的地位,與五大銀行相比雖然其規模不大,但是相對靈活,資金來源呈現多元化的特點,背后都有著雄厚的資本支持,成為金融界不可或缺的中堅力量,與國有銀行之間展開了激烈的競爭,在財富管理上也有自己的優勢。這些股份制銀行充分展現了其靈活的特點,用優厚的待遇引進大量的金融精英,充分挖掘政府的政策紅利,運用大數據技術獲取金融行業的市場數據、行業指數、客戶投資情況等,通過科學的分析后指導財富管理,因而贏得了許多優質客戶的信賴,特別是青年群體。還有些地方商業銀行,由地方國資委進行控股,在地方政策支持方面更是占得了先機,運用信息化技術、大數據技術建立自動化管理平臺,眾多青年客戶群體可以利用終端進行自主操作,借助自動化平臺實現自主財富管理。比如中信銀行、華夏銀行、招商銀行等都開發了屬于自己的手機App,通過App軟件,用戶可以進行24小時在線操作,而且提供免手續費的服務,吸引了更多的客戶資源,在財富管理行業中逐步擴大了自己的市場。

        1.3在虛擬金融機構中的應用

        上述所說的銀行機構都屬于實體金融機構,隨著互聯網技術的發展,一些互聯網金融平臺應運而生,這些機構在大數據技術的應用方面更具優勢,引領著社會財富管理的發展,轉變了人們財富管理的觀念與方式。在互聯網金融模式下,各種財富管理方法層出不窮,使金融行業發生了巨大改變。目前互聯網金融公司主要有螞蟻金服、京東金融、微眾銀行、陸金所等,其中螞蟻金服提出了“讓信用等于財富”的口號,借助大數據技術、云計算技術搜集、整理旗下電商平臺用戶的信用數據,推出了支付寶、余額寶、招財寶、螞蟻聚寶等金融平臺,吸引客戶開通網商銀行、花唄、借唄等業務,引導大眾消費方向、理財觀念,受到眾多網絡用戶的喜愛。同樣京東、微眾等金融平臺也提供與之類似的金融借貸、理財業務,成為財富管理行業的強力對手。

        2財富管理中存在的現實問題

        2.1數字化模型分析缺乏深度

        在大數據應用背景下,金融機構的財富管理環境已經發生了很大變化,特別是在經濟增長的刺激下,人們的財富需求快速增長,此時數字化模型的重要性得到凸顯。不過,從當前大數據技術的應用現狀來看,雖然已經建立了數字化模型,但是對數據的分析能力還比較欠缺,而且缺乏深度,使大數據技術的作用得不到有效發揮,具體表現在三個方面:一是雖然建立了數字化模型,但是模型的數據分析能力達不到,模型體系不完善,因此在財富管理數據分析中無法真正發揮出其應有的價值。二是數據分析缺乏精準性,分析要素比較單一,無法滿足財富管理對數據精準度的要求。三是金融機構財富管理體系不完善,在制定投資預期目標時出現偏差。基于這幾個方面,財富管理的數字化模型分析缺乏深度,也就達不到財富管理預期的目標。

        2.2金融機構業務整合能力欠缺

        隨著市場經濟的快速發展,人們的財富管理需求日益增長,在這種情況下金融機構應對一些金融業務進行有效整合,以提升財富管理的效率。但是,實際情況是金融機構缺乏完善的金融業務體系,對于金融業務的整合存在很大難度。首先,有些金融投資行為是為了投資趨利,而不是為了發展實體經濟,這種思想的存在阻礙了金融業務的整合發展。其次,金融產品類型與內容無法滿足客戶財富管理多元化的需求,現有的金融產品與金融業務的開展出現較大短板。金融業務得不到規劃整合,無法有效防范金融風險。

        2.3財富管理服務質量有待提高

        目前,財富管理市場正逐步向精細化的方向發展,市場需要更高的服務質量,在這方面金融機構顯然做得還不夠,表現為整體的服務質量欠缺,無法適應快速增長的服務需求(見圖1)。一是在金融服務中缺乏創新,精細化服務的理念并沒有得到落實。二是在財富管理服務中主觀能動性欠缺,被動服務的現象普遍存在,無法滿足日益增長的服務需求。三是財富管理服務人員綜合素質不高,面對大數據技術的運用表現出能力不足,專業水平欠缺。

        3大數據背景下的財富管理措施

        3.1加快數據分析型金融服務的建立

        一些資金實力雄厚的客戶希望得到一對一的金融服務,這時候信息不對稱引發的問題就比較突出。在這種情況下,基于大數據技術的數據分析型金融服務體系需要快速建立,利用大數據技術強大的分析能力,為客戶提供更加精準的金融分析服務,以滿足不同客戶在財富管理方面的不同需求。在當前時代背景下,數據分析型金融服務能夠適應市場發展,保證了財富管理的服務質量,與當前財富管理市場的發展需求完美契合。在大數據時代,強大的數據分析能力能夠在精準服務中發揮重要作用,使財富管理的效率、管理質量都得到提升,從而推進財富管理市場的健康發展。大數據技術的應用為財富管理行業帶來了機遇,在新的管理理念中加快數據分析模型的建立,面向不同客戶提供精準的財富管理服務,推動了財富管理的健康發展。

        3.2加快金融業務的快速整合

        為了拓寬金融機構財富管理市場,應加快金融業務的優化整合,優化金融產品的布局,利用大數據技術對市場資源進行系統性的、專業性的分析,更好地了解市場,明確客戶的財富管理需求,并精準導入服務管理模型,為客戶提供合適的、優質的金融產品,從而提高財富管理質量。利用大數據技術做好市場分析,在相關產業的核心領域對金融產品服務進行梳理優化,以順應財富管理市場的發展需求。一是面對金融市場日益增長的財富管理需求,金融機構應做好規范,以市場需求為導向,為客戶建立“VIP”服務模式,滿足客戶財富管理的需求。二是在整合金融業務的過程中立足于金融市場的發展需求,科學地做好金融產品開發,為客戶提供更好的金融產品。三是在傳統金融服務的基礎上,按照國家的相關要求做好金融業務的整合,在滿足不同客戶需求的同時,還要符合金融市場發展規律。

        3.3提高財富管理服務質量

        財富管理的起點是了解客戶的需求,為客戶提供合適的金融產品。在大數據時代加速財富管理數字化轉型,利用人工智能技術從穿透性、多樣性、時效性等維度詳細了解客戶的財富管理需求,從而制定具有個性化的金融產品與金融服務,給客戶帶來極致體驗。服務人員也要提高自身的職業素養與專業技術水平,為客戶提供全方位的服務。利用大數據技術做好市場信息的深度挖掘工作,借助大數據分析與算法交易,為投資客戶自動化匹配最優的財富管理組合。在大數據技術的支持下,數字化管理系統可以同時為更多的客戶提供專業性、個性化的服務,并且利用深層次的數字化模型建立面向未來的組織架構關系,全方位提升金融系統的服務能力。在財富管理服務中始終堅持服務質量為導向的理念,財富管理人員要樹立正確的價值觀,秉持正確的職業操守,在金融市場數字化轉型發展的過程中提高自身的職業素養,推動財富管理市場的健康發展。當前數字化轉型初期,數字化技術并不能完全替代人工服務的優勢,也缺乏服務的經驗,因此數字化轉型步伐不能太快,還要考慮到市場的發展現狀。同樣,財富管理行業也面臨著巨大挑戰,客戶對財富管理的理念理解不夠透徹,財富管理的專業化水平、市場運作機制都不完善,更需要金融機構為客戶提供專業化的服務。

        4結語

        當前社會進入了大數據時代,財富管理市場面臨著數字化轉型,金融市場體制需要進一步完善,從而為投資理財客戶提供更好的金融產品和優質服務。本文首先對當前我國各大金融機構的大數據應用現狀進行了系統分析,指出財富管理工作中存在的不足,并提出了完善財富管理的相關建議,希望金融機構以大數據技術為載體,對財富管理進行優化整合,為客戶提供更好的金融產品與金融服務,提高財富管理效能。對于金融機構來講,在財富管理數字化轉型期間,要堅持以市場為導向,規范財富管理市場環境,充分發揮大數據技術的優勢,利用其強大的數據分析能力,做好金融產品的整合,利用數字化管理優勢,全面提高財富管理效率,為財富管理市場的健康發展提供保障。

        參考文獻

        [1]吳小平.財富管理行業發展現狀與趨勢[J].山東工商學院學報,2020,34(1):9-20.

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        [5]李夢宇.如何借助“零接觸”服務模式加速銀行數字化變革:基于疫情期間的同業行為研究與展望思考[J].國際金融,2020(5):22-26.

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        篇5

        關鍵詞:數字城市技術;教學資源;社會環境;可持續發展

        21世紀是信息化、網絡化、數字化、智能化蓬勃發展的新世紀。根據武漢職業技術學院建筑學院的發展需求,建筑學院擬開設一個全新的專業――數字城市技術專業。數字城市技術是以計算機技術、多媒體技術和大規模存儲技術為基礎,以寬帶網絡為紐帶,運用遙感、全球定位系統、地理信息系統、遙測、仿真-虛擬等技術,對城市進行多分辨率、多尺度、多時空和多種類的三維描述,即利用信息技術手段把城市的過去、現狀和未來的全部內容在網絡上進行數字化虛擬實現。

        具體來說,開設數字城市技術專業有以下幾方面的優勢:

        一、專業開設背景

        (1)行業背景。美國前副總統戈爾于1998年1月21日提出了數字地球的概念之后,中國學者特別是地學界的專家認識到“數字地球”戰略將是推動我國信息化建設和社會經濟、資源環境可持續發展的重要武器,并于1999年11月29日至12月2日在北京召開了首屆國際“數字地球”大會。從這之后,與“數字地球”相關相似的概念層出不窮。“數字中國”、“數字省”、“數字城市”、“數字化行業”、“數字化社區”等名詞充斥報端和雜志,成了當前最熱門的話題之一。國家測繪局在2000年全國局長干部會議上明確提出,測繪局系統今后一個時期的主要任務是構建“數字中國”的基礎框架;數字城市的立項更是如火如荼。

        中國信息產業部信息化推進司司長宋玲說,實現城市信息化是中國城市融入全球化浪潮的首要和必要條件。中國現已制定了一套衡量信息化水平的比較體系。

        (2)學院背景。近年來,由于建筑行業的飛速發展,建筑學院人才不斷持續地輸送社會,就業率也穩居前三甲,去年更是排名第一。但在形勢大好的前提下,居安思危的道理更應該清晰地武裝自己的頭腦,備胎、憂患、危機的思想更應該在潛意識不斷提醒自己。

        二、教學資源優勢

        (1)師資隊伍在所調研的兩所學院中,大量的師資均是由企業提供,武漢商業服務學院由于此專業是掛名在信息工程學院下,因此基本上所有教師都由武漢比城比特公司提供。而湖南城建職業技術學院由于是建筑大類學院,則是實訓教師由公司提供。這樣從我院的層面上來說,節省了大量的師資資源,當然在不斷成長的專業從長遠考慮,必備的師資力量也是必不可少的。

        (2)教學條件一方面,校外實訓環境由企業全方位提供,不僅方便了學院企業的無縫對接,而且實現了學院企業的資源共享。另一方面,校內實訓基地大部分由企業贊助,緩解了經濟上的不足。這兩所學校的機房基礎實訓室、“數字城市”創新實驗室、“數字城市”環幕虛擬平臺等均由企業贊助。

        (3)環境資源。在辦學中,企業可提供眾多環境資源,如在武漢商務服務學院中,武漢比城比特公司不僅提供了師資資源,還提供了人才培養方案的制定、教學改革、精品課程、招生就業的全程支持。在湖南城建職業技術學院中,武漢比城比特公司更是參與了該專業教學申報項目的支持,使得該校的數字城市技術專業率先在全國順利審核通過,成為了高考名錄中名副其實的一員。事實證明,通過校企聯合辦學,各項隱性和軟性的環境資源在實際教學改革中的地位和作用是不可估量的。

        (4)科研共創。由于數字城市技術專業是一門新興專業,在許多方面還是空白,要做的工作還不少,特別是教學科研工作更是需要從長計議,但首先必須是要有開拓者和先行者的。在未來的工作當中摸索前行,可從教學改革、教學方法、教學模式、人才培養方案、師資隊伍建設、教材建設等諸多方面找出一點逐步開展。校企科研共創培養出的學生必將是社會所需求的高技能型技術人才。

        三、就業環境優勢

        (1)知識經濟與產業結構調整。現如今,知識型經濟在產業經濟的增長中,主導作用日益明顯,而知識經濟的興起必然引起勞動力的結構性轉移。一方面,由于是新興專業,入行設置了專業門檻,社會上的培訓機構還未涉及,這樣就從源頭杜絕了單一教育培養出來的模塊生擾亂社會環境,保證了就業質量和就業環境。

        (2)區域經濟與就業環境。由于地理和歷史的原因,造成了我國東、中、西部之間經濟和社會發展的不平衡格式,以珠江三角洲地區、長江三角洲地區、環渤海地區為代表的東部沿海地區的產業經濟基礎較好,而中西部內陸地區經濟發展水平相對較低。

        (3)整體社會環境需求影響。數字城市技術產業是地理信息產業的一個分支,面對國際金融危機沖擊,2009年我國地理信息產業繼續保持了超過20%的年增長率,產值達到750億元。國際金融危機爆發以來,我國地理信息產業繼續保持了高速發展態勢,絕大多數地理信息企業做到了增產增人增效益。近年來,我國大力發展衛星導航、三維地理信息系統、地理信息互操作、空間數據引擎、海量搖感影像管理、地理信息公共服務等測繪高新技術,積極開展測繪科技成果轉化,促進了我國地理信息產業保持健康、快速發展的良好態勢。

        總之,此次考察收獲不小,也更加明確了教育目的不僅僅是為了教學去教學,而滿足社會需求的教育才是職業教育的根本。作為職業教育的學院,何嘗不是一個社會服務行業呢?把握社會變化的人才供需、掌握社會深層的戰略動態,研究社會發展的行業方向,應是職業學院持續發展的不斷努力與追求的。

        參考文獻 :

        [1]趙賞,孫彩哥.數字城市研究綜述.地理空間信息,2011.12

        [2]郭理橋.科學規劃 資源共享 加快我國數字城市建設步伐,2011.1

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