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摘 要：随着我国社会经济的不断发展，也促使了科学技术领域的蓬勃发展。如今人们都生活在信息时代，大数据已成为生活以及商业领域必不可少的信息技术。大数据不仅应用在日常生活中，在金融领域也存在着广泛的应用，一方面促进了银行业的快速发展，另一方面，也为银行业带来了极大的挑战，因此银行咱俩抓住大数据时代带来的机遇。大数据时代要求银行需要加强对大数据技术的研究和应用，银行能否做到创新，能否成功转型，是抓住大数据时代机遇的重要基础，也是目前银行工作面临的重点之一。在大数据时代，金融科技的发展上升到了一个全新的高度，随着手机的不断普及和互联网在手机上的应用，人们随时随地用手机查看各种信息、运用网络购买商品、办理各种业务已成为生活习惯。网络中的市场竞争变得越来越激烈，银行为了获得长远的发展，使用大数据技术驱动银行金融科技的创新转型，获取客户关键性信息，优化金融产品设计。
关键词：金融科技;银行业务;大数据;创新转型;互联网金融
一、大数据在银行业务中的应用
银行金融技术的创新迫在眉睫，大数据技术便是技术创新的成果之一，大数据在金融科技领域得到了良好的应用，其可以帮助银行获取大量的客户信息，从而降低成本提高银行效益。同时，大数据的应用也可以应用在银行的管理领域，效率得到了极大的提高。不过，银行在大数据技术的应用中出现了一些问题。数据管理系统的准确度受到质疑，系统本身是否存在问题，都是银行所要面临和解决的问题。银行金融科技的创新、大数据技术的应用，使得银行收集到了极多的数据，其中有顾客的联系数据，也有顾客的行为数据等。而面对如此庞大的数据，银行需要思考如何将这些数据转化为实际的收益，如果银行只是单纯的利用新技术对数据进行采集，那么单纯采集到的数据并不能为银行所用，银行只有对采集到的数据利用创新技术进行分析，才能够将数据转化为有价值的数据，能够为银行带来更多的经济效益。因此，在大数据时代的背景下，银行发展与大数据技术息息相关，银行需要思考自身应该如何改变思维和理念，如何进行创新，才能把握机遇，迎接挑战。
二、银行金融科技创新转型中大数据出现的问题
（一）数据管理系统不完善
现阶段银行的数据管理系统，一般是在原有业务管理系统的基础上，进行数据管理系统的建设。数据管理系统整体结构与新的大数据技术兼容性不是很好，是银行在开展大数据应用工作中所要面临的困难。监管部门对银行应用大数据技术的监管力度逐渐加强，提出了新的标准和要求，当前的数据管理系统需要进一步的完善和建设。
（二）数据分析的准确度问题
在银行运营过程中，使用大数据技术，为产品制定营销计划、控制个人信贷风险、业务流程管理等提供数据分析服务，如果数据出现错误，就会导致银行经营决策的失误，使人们无法准确地区分大数据分析数据的质量，从而数据分析的有效性难以保障。
（三）客户服务定位差
银行因为业务庞大，有着非常多的分支网点，往往需要招聘金融领域的专业人才，来为银行的客户进行服务。然而，网点不可能覆盖全部的客户，其覆盖面有限，再加上一些客户语言能力较差无法表达清楚自身的业务要求，以及客户的各种心理因素，这些都影响着银行对客户信息的采集，因此对客户的服务缺乏准确性和延时性。银行传统的获得客户信息的线下模式，没有合理的数字渠道、没有便捷的网络搜索，无法满足所有客户的金融服务的要求。
（四）業务流程成本高
受制于银行对数据处理的技术水平，银行在交易中采集到的数据，想要获得有用的信息，往往需要通过人工完成，这就要求银行需要招聘很多劳动力，人工分析数据也会消耗大量的时间，耗时耗力，并且人工也非常容易发生误差，造成银行效益的损失。人工的数据处理方式不仅效率低且成本高、精确度差。
（五）服务质量的问题
银行主要依托众多的营业网点作为金融产品的销售渠道，每个网点都设有专门的理财人员，为金融客户提供咨询、业务办理等服务。银行营业网点虽然数量较多，但是还没有实现区域的完全覆盖，银行面向的客户不同，知识水平、个人素质、理解能力都不尽相同，在与客户交流的过程中，很难获得精确的客户信息，不能制定出精准的服务方案，在运用大数据进行银行业务办理时，由于线上系统功能不够完善，只具有简单的业务查询功能和搜索功能，获取客户信息有限，为客户提供定制化的金融服务将受到一定的影响。
（六）金融产品设计缺陷
银行有着大量的金融产品，其中有个人信贷业务、理财产品、信用卡以及银行结算等，以往的金融产品服务主要体现方式是交易数据，而银行为客户提供的传统的金融产品，因为银行对数据处理能力非常差，导致传统的金融产品交易数据处理不精细，银行无法处理大量的、更细致的数据，传统金融产品的设计有很多问题。由于银行数据处理以及数据获取渠道有限，对于一些结构复杂，特别是第三方支付的交易，无法准确地进行数据处理，从而影响了金融产品设计存在一定的问题。服务方式比较单一，例如，客户使用银行卡进行第三方支付，银行仅仅记录了交易数据，而客户消费行为数据没有进行完整的收集和记录。
（七）客户信息获取运行效率较低
银行对办理业务中的数据进行分析和研究，选取具有价值的客户信息，一般是由工作人员进行数据的判断，浪费了大量的人力和财力。人工判断容易出现数据错误，工作效率不高的同时，数据准确度较低。例如，客户在银行办理个人信贷业务，工作人员需要获取客户的相关个人信息，包括征信记录、经济状况、固定资产等详细情况，由于银行风险控制的管理要求，需要客户经理和授信审批人员进行多人的严格审核，从而导致工作效率不高，并且信息获取成本较高。
三、个人信贷风险较高
个人信贷业务是银行获取经济效益的主要方式，是银行比较重要的金融服务项目。个人信贷业务风险较高，银行虽然制定了风险防控措施，但是网络的应用，使社会上的资金大量涌入信贷市场，对银行的个人信贷业务造成冲击，银行在面临个人信贷风险提高的同时，还要应对复杂的金融市场环境。 （一）信用风险个人信贷业务在办理过程中，银行要对客户进行信用等级评价，应用个人征信渠道，对客户进行信贷审核，现阶段我国还没有一套完整的信用评价机制，银行不能对客户进行准确地判断，导致银行信用风险较高，风险控制不力。
（二）监督管理造成的风险宏观调控效果有限、监管责任落实不到位，使互联网借贷业务出现诸多问题，尤其是针对学生的借贷服务，引发了大量的社会问题。而银行的信贷业务，现阶段在网上支付、小额贷款业务上的灵活性不够，个人信贷办理后，对资金的实际用途无法进行准确地追踪监管，借贷人申请贷款意图和实际应用容易出现偏差，致使银行信用风险失去控制。
四、依托大数据技术进行金融科技创新转型
（一）大数据实现金融客户精准化服务
如今，大量的用户会选择通过网络进行购物，金融领域也不例外，而用户通过网络检索自己所需要的金融产品时，会对金融产品的信息进行浏览，这时候产生的用户搜索数据就可以分析出用户的购买兴趣和购买偏好，银行可以利用创新的数据处理技术，对采集到的用户信息进行分析，通过分析结果来为用户推送其最感兴趣的金融产品信息，以此达到精准化的服务。银行要做到：一，获取用户的兴趣爱好。银行通过大数据技术对用户的兴趣爱好进行分析，获取用户需求，并以此为依据，为用户推送最适合其的金融产品;二，金融产品的销售定位要准确。银行利用创新技术对用户的兴趣爱好进行预测，并推算其最需要的金融产品，此过程要非常的准确，要保证推送的产品符合用户需求，考虑到用户兴趣爱好及财产情况。三，为用户定制个性化的产品。银行采集到大量的用户数据，包括交易数据、行为数据等，可以预测用户潜在的需求，为某一个用户建立一个个性化的定制服务。
（二）大数据助推金融产品精细化设计
银行利用大数据技术记录和分析客户对每种产品的消费和反馈数据，不断完善金融产品的精细化设计，增强金融产品的用户体验，为客户提供多样化的产品和服务。首先，产品营销要依靠丰富的客户信息和数据资源，银行可以构建消费金融产品的多维场景，挖掘潜在客户的需求，并建立个性化的产品和服务系统。其次要提高产品竞争力，通过对交易记录，消费习惯，理财偏好等金融产品数据的有效整合，可以挖掘客户迫切需要的、替代需求较少的产品，从而在细分市场和市场中形成差异化的竞争优势。避免同类产品的低水平竞争现象和价格战。第三，产品风险管理。依靠大数据技术，建立金融产品的风险计量和评分体系，并根据金融产品消费的风险评分进行风险控制分类，以提高金融产品的风险行为识别。
结语
综上所述，以大數据技术为指导的数据分析和数据集成的概念在促进银行金融服务模式和金融技术条件的创新方面具有重要作用。 在大数据市场环境下，银行可以通过技术学习和创新，将大数据技术与传统的银行金融服务相结合，以建立专业的银行金融服务能力，从而在金融市场上处于主动地位。
参考文献：
[1]金磐石，朱志，沈丽忠.融合大数据技术架构在大型商业银行海量数据分析的应用[J].计算机系统应用，2018，27（10）.
[2]罗雅兰.大数据技术下我国商贸流通企业融资风险计量分析——基于商业银行视角[J].商业经济研究，2018（19）.
[3]周凯.金融科技时代综合金融的风险管理——商业银行视角与大数据应用[J].当代金融家，2018（9）.
[4]王丽焱，王彦博.FinTech时代大数据在商业银行全面风险管理中的应用探索[J].银行家，2018（9）.
关键词：金融科技;银行业务;大数据;创新转型;互联网金融
一、大数据在银行业务中的应用
银行金融技术的创新迫在眉睫，大数据技术便是技术创新的成果之一，大数据在金融科技领域得到了良好的应用，其可以帮助银行获取大量的客户信息，从而降低成本提高银行效益。同时，大数据的应用也可以应用在银行的管理领域，效率得到了极大的提高。不过，银行在大数据技术的应用中出现了一些问题。数据管理系统的准确度受到质疑，系统本身是否存在问题，都是银行所要面临和解决的问题。银行金融科技的创新、大数据技术的应用，使得银行收集到了极多的数据，其中有顾客的联系数据，也有顾客的行为数据等。而面对如此庞大的数据，银行需要思考如何将这些数据转化为实际的收益，如果银行只是单纯的利用新技术对数据进行采集，那么单纯采集到的数据并不能为银行所用，银行只有对采集到的数据利用创新技术进行分析，才能够将数据转化为有价值的数据，能够为银行带来更多的经济效益。因此，在大数据时代的背景下，银行发展与大数据技术息息相关，银行需要思考自身应该如何改变思维和理念，如何进行创新，才能把握机遇，迎接挑战。
二、银行金融科技创新转型中大数据出现的问题
（一）数据管理系统不完善
现阶段银行的数据管理系统，一般是在原有业务管理系统的基础上，进行数据管理系统的建设。数据管理系统整体结构与新的大数据技术兼容性不是很好，是银行在开展大数据应用工作中所要面临的困难。监管部门对银行应用大数据技术的监管力度逐渐加强，提出了新的标准和要求，当前的数据管理系统需要进一步的完善和建设。
（二）数据分析的准确度问题
在银行运营过程中，使用大数据技术，为产品制定营销计划、控制个人信贷风险、业务流程管理等提供数据分析服务，如果数据出现错误，就会导致银行经营决策的失误，使人们无法准确地区分大数据分析数据的质量，从而数据分析的有效性难以保障。
（三）客户服务定位差
银行因为业务庞大，有着非常多的分支网点，往往需要招聘金融领域的专业人才，来为银行的客户进行服务。然而，网点不可能覆盖全部的客户，其覆盖面有限，再加上一些客户语言能力较差无法表达清楚自身的业务要求，以及客户的各种心理因素，这些都影响着银行对客户信息的采集，因此对客户的服务缺乏准确性和延时性。银行传统的获得客户信息的线下模式，没有合理的数字渠道、没有便捷的网络搜索，无法满足所有客户的金融服务的要求。
（四）業务流程成本高
受制于银行对数据处理的技术水平，银行在交易中采集到的数据，想要获得有用的信息，往往需要通过人工完成，这就要求银行需要招聘很多劳动力，人工分析数据也会消耗大量的时间，耗时耗力，并且人工也非常容易发生误差，造成银行效益的损失。人工的数据处理方式不仅效率低且成本高、精确度差。
（五）服务质量的问题
银行主要依托众多的营业网点作为金融产品的销售渠道，每个网点都设有专门的理财人员，为金融客户提供咨询、业务办理等服务。银行营业网点虽然数量较多，但是还没有实现区域的完全覆盖，银行面向的客户不同，知识水平、个人素质、理解能力都不尽相同，在与客户交流的过程中，很难获得精确的客户信息，不能制定出精准的服务方案，在运用大数据进行银行业务办理时，由于线上系统功能不够完善，只具有简单的业务查询功能和搜索功能，获取客户信息有限，为客户提供定制化的金融服务将受到一定的影响。
（六）金融产品设计缺陷
银行有着大量的金融产品，其中有个人信贷业务、理财产品、信用卡以及银行结算等，以往的金融产品服务主要体现方式是交易数据，而银行为客户提供的传统的金融产品，因为银行对数据处理能力非常差，导致传统的金融产品交易数据处理不精细，银行无法处理大量的、更细致的数据，传统金融产品的设计有很多问题。由于银行数据处理以及数据获取渠道有限，对于一些结构复杂，特别是第三方支付的交易，无法准确地进行数据处理，从而影响了金融产品设计存在一定的问题。服务方式比较单一，例如，客户使用银行卡进行第三方支付，银行仅仅记录了交易数据，而客户消费行为数据没有进行完整的收集和记录。
（七）客户信息获取运行效率较低
银行对办理业务中的数据进行分析和研究，选取具有价值的客户信息，一般是由工作人员进行数据的判断，浪费了大量的人力和财力。人工判断容易出现数据错误，工作效率不高的同时，数据准确度较低。例如，客户在银行办理个人信贷业务，工作人员需要获取客户的相关个人信息，包括征信记录、经济状况、固定资产等详细情况，由于银行风险控制的管理要求，需要客户经理和授信审批人员进行多人的严格审核，从而导致工作效率不高，并且信息获取成本较高。
三、个人信贷风险较高
个人信贷业务是银行获取经济效益的主要方式，是银行比较重要的金融服务项目。个人信贷业务风险较高，银行虽然制定了风险防控措施，但是网络的应用，使社会上的资金大量涌入信贷市场，对银行的个人信贷业务造成冲击，银行在面临个人信贷风险提高的同时，还要应对复杂的金融市场环境。 （一）信用风险个人信贷业务在办理过程中，银行要对客户进行信用等级评价，应用个人征信渠道，对客户进行信贷审核，现阶段我国还没有一套完整的信用评价机制，银行不能对客户进行准确地判断，导致银行信用风险较高，风险控制不力。
（二）监督管理造成的风险宏观调控效果有限、监管责任落实不到位，使互联网借贷业务出现诸多问题，尤其是针对学生的借贷服务，引发了大量的社会问题。而银行的信贷业务，现阶段在网上支付、小额贷款业务上的灵活性不够，个人信贷办理后，对资金的实际用途无法进行准确地追踪监管，借贷人申请贷款意图和实际应用容易出现偏差，致使银行信用风险失去控制。
四、依托大数据技术进行金融科技创新转型
（一）大数据实现金融客户精准化服务
如今，大量的用户会选择通过网络进行购物，金融领域也不例外，而用户通过网络检索自己所需要的金融产品时，会对金融产品的信息进行浏览，这时候产生的用户搜索数据就可以分析出用户的购买兴趣和购买偏好，银行可以利用创新的数据处理技术，对采集到的用户信息进行分析，通过分析结果来为用户推送其最感兴趣的金融产品信息，以此达到精准化的服务。银行要做到：一，获取用户的兴趣爱好。银行通过大数据技术对用户的兴趣爱好进行分析，获取用户需求，并以此为依据，为用户推送最适合其的金融产品;二，金融产品的销售定位要准确。银行利用创新技术对用户的兴趣爱好进行预测，并推算其最需要的金融产品，此过程要非常的准确，要保证推送的产品符合用户需求，考虑到用户兴趣爱好及财产情况。三，为用户定制个性化的产品。银行采集到大量的用户数据，包括交易数据、行为数据等，可以预测用户潜在的需求，为某一个用户建立一个个性化的定制服务。
（二）大数据助推金融产品精细化设计
银行利用大数据技术记录和分析客户对每种产品的消费和反馈数据，不断完善金融产品的精细化设计，增强金融产品的用户体验，为客户提供多样化的产品和服务。首先，产品营销要依靠丰富的客户信息和数据资源，银行可以构建消费金融产品的多维场景，挖掘潜在客户的需求，并建立个性化的产品和服务系统。其次要提高产品竞争力，通过对交易记录，消费习惯，理财偏好等金融产品数据的有效整合，可以挖掘客户迫切需要的、替代需求较少的产品，从而在细分市场和市场中形成差异化的竞争优势。避免同类产品的低水平竞争现象和价格战。第三，产品风险管理。依靠大数据技术，建立金融产品的风险计量和评分体系，并根据金融产品消费的风险评分进行风险控制分类，以提高金融产品的风险行为识别。
结语
综上所述，以大數据技术为指导的数据分析和数据集成的概念在促进银行金融服务模式和金融技术条件的创新方面具有重要作用。 在大数据市场环境下，银行可以通过技术学习和创新，将大数据技术与传统的银行金融服务相结合，以建立专业的银行金融服务能力，从而在金融市场上处于主动地位。
参考文献：
[1]金磐石，朱志，沈丽忠.融合大数据技术架构在大型商业银行海量数据分析的应用[J].计算机系统应用，2018，27（10）.
[2]罗雅兰.大数据技术下我国商贸流通企业融资风险计量分析——基于商业银行视角[J].商业经济研究，2018（19）.
[3]周凯.金融科技时代综合金融的风险管理——商业银行视角与大数据应用[J].当代金融家，2018（9）.
[4]王丽焱，王彦博.FinTech时代大数据在商业银行全面风险管理中的应用探索[J].银行家，2018（9）.