EAST数据报送对中小商业银行的机遇和挑战

2014-12-15 21:29:38苗家铭
商场现代化 2014年30期
关键词:机遇和挑战商业银行

摘 要:本文根据银监会对商业银行提出EAST数据报送的要求,分析数据报送工作给商业银行带来的机遇和挑战。

关键词:EAST数据报送;商业银行;机遇和挑战

网络金融和虚拟经济发展日新月异,金融行业的大数据时代已经到来。在大数据时代,通过对海量信息的收集、整理、分析,然后挖掘这些数据里隐藏的秘密,甚至跟大家生产、生活息息相关的规律。随着网络的快速发展,它与大家的关系越来越密切,同时也影响着生产关系和生活方式,其优势让之前存在的都淘汰了,取而代之的是新的规则和生产关系,让大家的生产、生活更美好,金融行业一直作为人们生活中的重要组成部分,也不例外。传统银行业务在激烈的市场竞争中受到挑战之时,银行的信息技术应用正在经历着一场深刻的变革。

一、中小商业银行应抓住的机遇

1. 更高效的风险管控

中小金融机构长期存在诸如经营理念陈旧、风险意识淡薄、信贷管理水平滞后所带来的贷款偏离度较高、风险管理水平低下等问题。EAST监管数据报送工作,不仅给中小商业银行敲响了风险管控的警钟,还将会引发整个银行业的变革,让现在的银行更加注重效率而采取精细化管理,也加强了各个银行之间的竞争关系。在庞大的数据中,银行资产、企业负债、银行客户、竞争对手等数据信息都包含在里面,通过对这些数据的分析和研究,找出影响银行向前发展的重要方面,确保把银行的风险控制在最小化,资本管理最大化,绩效最优等。由于各个银行都会涉及到这么多数据,那么怎么去分析利用这些数据,然后找出银行本身在经营管理过程中的风险,将会显得更加重要。海量数据的清洗、整理、挖掘,这将会成为以后中小银行在发展过程中必须采取的措施,精细化管理,甚至定量化管理都将提上日程,快速提高银行自身的风险管控能力。

2. 更科学的经营决策

由于数据形式不一和数据挖掘技术的缺乏,让传统的银行决策模式更多的依赖于宏观经济整体层面的判断和借助于专家的经验。而在大数据时代,除了传统的财务数据、经济指标等标准化数据以外,银行客户行为数据、交易数据等非结构化数据也可以被中小商业银行广泛收集并应用于决策分析。在经过EAST数据标准化报送过程,海量的源数据经过清洗、整理和挖掘后,得到的可供经营决策的数据基础更加坚实,有利于中小商业银行实现在战略部署和资源配置等方面进行更加科学决策。不仅数据应用上,EAST数据报送工作也给银行高层管理者发出信号,即经营决策应该以真实数据为基础,这使得高层管理人员转变思维方式和决策习惯,形成更加科学的决策习惯。

二、中小商业银行面临的挑战

1.技术方面

随着中小商业银行规模不断扩张,业务量的不断增加,每天都会产生大量的数据记录。这些数据的背后隐含的信息和价值由于缺乏挖掘技术而无法发挥作用。日益增加的业务数据非但没有成为支持中小商业银行决策的基础,数据的存储反而成为了负担,出现数据挖掘技术缺失的尴尬。因而,中小商业银行的数据驾驭能力受到了严峻的考验。

2.数据管理

大数据时代,中小商业银行数据报送的对象不仅是日常交易或者管理活动产生的记录和结果,而是银行的一种切实的资产。怎么确保这些记录和结果不会恶意访问、丢失甚至篡改,防止储户信息被盗取,银行业务信息被泄漏等关键部分都需要加强监管,不断利用新技术来阻止黑客的侵入,同时也加强管理,提高数据管理能力。

三、面向未来

EAST监管数据报送工作让中小型商业银行深刻的认识到,数据必将成为未来社会发展的重要戰略资源。对于商业银行而言,数据之争便是市场之争。无论从何种视角来看待大数据时代,毋庸置疑的是数据化的能力必将成为企业管理者运筹帷幄的重要利器,它给每一个中小商业银行在市场竞争中掌握先机,抓住主动权的机会。

因此,在中国银行业迎来机遇与挑战同步而至的大数据时代之时,中小商业银行只有紧握数据化能力这把钥匙,才能打开业务创新之门,更好地面向未来,面向日益开放的中国金融市场。中小商业银行不仅要做成数据银行,更要做成数据分析和数据解读之行,从而在数据中获得价值,在数据中赢得中小商业银行的未来。

参考文献:

[1] Hosmer D W, Lemeshow S, Sturdivant R X. Introduction to the logistic regression model[M]. John Wiley & Sons, Inc., 2000.

[2] Huang C L, Chen M C, Wang C J. Credit scoring with a data mining approach based on support vector machines[J]. Expert Systems with Applications, 2007, 33(4): 847-856.

[3] Shi Y, Peng Y, Xu W, et al. Data mining via multiple criteria linear programming: applications in credit card portfolio management[J]. International Journal of Information Technology & Decision Making, 2002, 1(01): 131-151.

作者简介:苗家铭(1990-  ),男,汉族,江苏宿迁人,金融学,单位:南京财经大学金融学院,研究方向:金融监管

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