銀行大數據 的轉變,已經是目前各家銀行正在積極的作為之一,而以下幾間 銀行大數據 ,是全球資料公司(GlobalData),所列出的預測預測。BBVA、星展銀行(DBS)和La Caixa等許多主要銀行,都公開將數位化轉型,將銀行轉變為一個資料驅動型的組織。

 

 銀行大數據 突破傳統數據

大數據沒有無懈可擊的定義,但將其整理分析後的資料是很有用的,因為它與傳統數據更具有一些不同的特徵,很難用傳統的資料分析方法進行分析。因此,它需要更適合該資料的具體特徵的新的處理形式;即容量、速度、多樣性和準確性。

 

銀行大數據將更加被依賴

到2020年,大數據將是各種新商業模式的關鍵推動因素。特別是,幾乎所有規模最大和(或)成長最快的新數位銀行都依賴於大數據之中,以使高風險領域(如小型和(或)農村中小企業)具有商業的營運可行性。現有銀行將越來越多地探索非傳統數據指標,以打入這些新領域,並帶來新的收入機會。

 

銀行大數據的提升與風險

為能實現大數據預測,大多數現有的IT系統無法有效地收集、存儲和分析所需的資料,這可能威脅到整個IT系統的穩定性。因此,銀行將繼續提高它們的存儲和處理能力,或者用成功的大數據、雲端和核心系統徹底進行檢修現有系統。

上星期中油的系統遭受綁架病毒的破害,就可知僅僅是資料部分就會帶來巨大的障礙與損失。而銀行將許多不同類型的資料集集中在一個地方,包括結構化和非結構化資料。然而,將這些資料集中將增加網路安全風險。

為使銀行大數據的演化,使用者是否願意提供個人資料,並將其數據用於某些目的使用,這樣的意願取決於使用者對該組織的信任程度,以及被要求提供哪些資訊及使用方向等,這也是存在於銀行大數據的風險之中。

銀行大數據 的資料來源及使用方式,是目前各專家討論的重點。一來有關於個人的資料及隱私,另外若使用者不同意之下,所取得的數據母體量不足,是否將影響所分析後之可信度及正確性。但為有效的應因未來的需求,各大銀行正極積的轉型中,因此數位化過程及大數據的應用是不可獲缺的。