2023年金融科技征文比赛三等奖：商业银行数字化转型背景与技术驱动分析

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当前金融界热议的是，银行如何运用数据促进自身多角度增长。不同主体对数据使用的需求各异，业务部门和管理层关注的焦点也不一样。此外，如何在保障数据安全和合规的同时，有效挖掘其价值，也是一个挑战。

业务与管理层的数据需求

业务部门的目标是利用数据来洞察客户。比如，在日常运营中，他们会分析客户的消费记录来设计营销方案。管理层则希望通过数据来掌握银行的总体趋势。比如，在考虑是否要开拓新的业务领域时，数据的全面性和精确性显得尤为重要。目前，美国的许多银行都在努力使管理层的决策更加依赖于数据。

高效利用数据对银行实现转型至关重要。众多现代商业银行正朝着从经验导向向数据导向转变的方向发展。大型银行的转型进程可以推动整个银行业的变革，增强其竞争力。

数据交互与安全监管

在数字化转型的浪潮中，银行在内部和外部进行着大量的数据交流。字节跳动集团旗下的金融服务领域，同样涉及到了大量的内外部数据交流。为确保数据的安全与合规，这一点至关重要。欧盟对金融数据安全有着严格的标准，银行若想进军国际市场，就不得不面对这些规定。

确保数据安全对挖掘数据价值至关重要。在安全的基础上，进行数据挖掘等提升经营效率的活动才有实际价值。若银行不重视安全，一旦数据被泄露，所造成的损失将非常巨大。

数据湖在银行的作用

数据湖能够容纳不同类型的数据。对大型银行而言，每天需要保存大量的交易数据与用户信息，数据湖正好能提供这样的存储服务。例如，摩根大通银行就拥有类似的数据存储架构。

其数据分析处理能力覆盖多平台与语言，这为银行高效利用数据创造了条件。银行各部门的系统采用各异的平台和编程语言，而数据湖恰能消除这些差异，进而实现银行数据资源的统一管理。

数据资产管理体系建设

这一体系的实施是一个漫长的阶段。以我国银行为例，从起步搭建到熟练运用，需要跨越数年时光。

确保运营顺利实施并维护其成效至关重要。我们可以通过人员培训、流程改进等途径入手，例如组建专门的运营小组，制定符合规定的流程来提供保障。

服务型数据资产的构建

服务型数据资产对业务直接贡献价值。比如，依托客户信用数据，运用算法技术，结合贷款业务的具体情况，便能为业务风险评价提供关键指标。

该数据经过基础处理，用于业务场景。例如，某国一家银行的信用卡部，便以基础消费数据为基础，将其转化为用户消费偏好数据，以此辅助制定营销计划。

浦发银行广州分行的成果

积极打造众多服务性数据资源。截止到6月，已有300多个被推广并投入使用。其中，有十多个资源已应用于各项业务中。例如，在信贷业务的风险评估环节，这些数据资源已被采纳并可作为参考。

在多个领域进行了积极创新和尝试。这包括数字化客户管理中的用户分类，以及风险管控中的预警指标等。这些成果的应用促进了本土业务的管理提升。目前，这些成果在浦发行的应用范围正在逐步扩大。未来，在反欺诈等领域，还有新的探索计划。此外，该行在隐私计算领域也计划继续进步。这种持续的探索精神，有助于其在金融科技发展规划中，进一步扩大数据资产优势，并助力生态伙伴的发展。

各位读者，请问您觉得您所了解的银行在数据管理上表现如何？期待您的评论、点赞和转发。

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