互聯網金融網點轉型

『壹』 農業銀行何時舉行年中經營工作會議

2018年7月日至11日，農業銀行在京召開2018年年中經營工作會議。會議總結了農行上半年黨建和業務經營工作，分析當前經營管理形勢，部署下半年重點工作任務。

會議明確，全行下半年業務經營工作的總體要求是，堅決落實國務院決策部署，深入實施行黨委治行興行「六維方略」，繼續堅持穩中求進工作總基調，抓重點、補短板、強弱項，全力強化「三農」和實體經濟金融服務，全力推進改革轉型，全力守住風險底線，確保國務院決策部署不折不扣落到實處，確保各項監管要求全面達標，確保完成全年各項目標任務。

會議要求，要進一步深化鄉村振興金融服務，全面推進服務鄉村振興戰略「七大行動」方案落地，著力推進「三農」金融產品和服務模式創新。高質量完成全年金融精準扶貧任務，做到資源投入到位、產品服務到位、貸款管理到位、督導落實到位。實現小微金融服務突破性發展，加大貸款投放力度，強化產品和服務模式創新，落實好普惠政策，加強業務監測。加快拓展新經濟、新領域金融服務，進一步總結經驗、加快發展，全力搶抓市場機遇，加強行業研究，抓好精準營銷，實現重點突破。

毫不鬆懈推進「凈表計劃」，毫不鬆懈防範各類外部風險，毫不鬆懈築牢案防「堤壩」，毫不鬆懈推進全球合規管理工作，做到風險防控焦點不散、靶心不變，持之以恆抓好各項工作落實。

互聯網金融服務「三農」「一號工程」要量質齊升；公司業務要補弱補短；中間業務要增收創效；零售業務和網點戰略轉型要抓緊抓實、抓出成效。

加快推進科技與產品創新管理體制改革，推進資產管理業務體系改革盡快破題，深入推進業務流程優化。要按照建立現代金融企業制度的要求，在體制機制上求突破，加快建立市場化的資源配置、利益分配和選人用人機制，不斷鞏固改革成果、釋放改革紅利。

強化總行及一級分行牽頭營銷功能，加強對經營行的指導和幫扶，切實提升政策的精準性和及時性。

會議對全行下半年經營管理重點工作作了部署。

『貳』 傳統銀行去互聯網什麼崗位適合

要看你的專業和能力。
面對銀行網點的快速轉型，銀行櫃員要想不被時代淘汰專，應至少具備以下兩屬種思維。
一是不可替代的思維。互聯網金融、電子機具不能替代櫃員，如同出現電腦自動駕駛的汽車不能替代司機一樣。互聯網固然能為客戶提供許多便捷服務，但實體櫃台和銷售人員不可或缺，一些復雜的業務不能完全用互聯網來替代。
二是要有轉型思維。其實銀行櫃員數量減少是合情合理的，但走到櫃台外面來，滿足客戶多樣化的金融需求，比如推銷理財產品、教客戶使用自助設備、增加近距離服務等，所以銀行櫃員要逐漸由櫃面走向大堂，成為集「櫃面、理財、營銷」業務技能於一身的多面手。

櫃員應培養自身核心競爭力。櫃員服務的基本技能、服務規范關乎為客戶服務的效率，這是櫃員捧穩飯碗最起碼的要求。在信息量爆炸的今天，櫃員應不斷優化自己現有的業務知識結構，加強多領域知識的學習，開拓多維度的視野，吐故納新，深度挖掘自身潛力，逐漸培養出自己獨特的「看家本領」。

『叄』 傳統商業銀行轉型互聯網金融有何優劣勢

優勢：

1. 具有龐大的用戶群，這些用戶群就是將來互聯網金融產品的目標受眾。

2. 信譽，品牌內

3. 具有線下實體網容點，可以線下支撐線上的營銷，推廣等活動。並且線下實體網點可以讓用戶有一個咨詢，交流復雜業務的場所，特別實在金融危機的時候更讓人安心。這一點比沒有實體網點的互聯網金融網站更具優勢。

劣勢：

1.互聯網思維稍弱

2. 行動較慢，執行力稍弱

3. 傳統銀行做互聯網金融，會考慮風險，資金監管，審核資質等等，產生了較多的成本，雖然銀行提供的互聯網金融產品更安全，但收益不具備絕對競爭力。

這是本人的一點分析。希望能對你有所幫助。我也是銀行的，互相交流哈。

『肆』 互聯網金融的快速發展，許多銀行和金融機構都在做轉型，而對於網點轉型4.0大家都怎樣看待

這是大趨勢，必要要走過的歷程，在國外早已走完這個歷程了

『伍』 國內保險公司排名前十是哪幾家

說到中國保險公司的綜合排名，誰也沒辦法給個定數，畢竟衡量一家保險公司好不好的因素太多了，如：償付能力、理賠糾紛、服務等級、盈利周期、保費收入等等……每個因素都能拎出來弄成榜單進行單獨比較，倒不像是中高考分數那樣，多少分就是多少名。

奶爸這里正哈有一份最新的保險公司排名，好奇的小夥伴趕緊戳《2020保險公司全國排名新鮮出爐！》

衡量選擇一家保險公司，消費者不妨從以下幾方面來綜合考慮：
1、品牌規模
如果從險種上看，各家保險公司都各有特點，但如果從安全方面考慮，規模大的保險公司肯定會更穩妥些，萬一保險公司經營出現問題，國家可能會優先扶持規模大、客戶多、影響大的保險公司。

2、產品種類和產品細節
通過各保險公司網站或咨詢電話都可以了解有關產品信息，看看公司產品是否涵蓋了生活中不可缺少的保險產品，給買家更廣闊的選擇空間，滿足更多的保障需求。更重要的是，應當選擇能為客戶量身打造人性化產品的保險公司。

選擇一家靠譜的保險公司難，選擇一份合理的保單更難，如果自己不太懂又想買保險不被坑的話，可以找一家第三方咨詢公司進行咨詢。比如奶爸保，奶爸保是一個互聯網第三方保險咨詢平台，從客戶角度出發，用大數據模型在全網產品中整合資源、篩選比優，推薦真正適合客戶和高性價比的保險配置方案。

『陸』 智能金融的內容是什麼

1、什麼是智能金融？

智能金融尚無統一定義。《報告》提出，智能金融是指人工智慧技術與金融業深度融合的新業態，是用機器替代和超越人類部分經營管理經驗與能力的金融模式變革。

2、智能金融和金融科技有什麼區別？

《報告》提出，智能金融與數字化轉型、金融科技既有密切聯系又有重要區別。

智能金融的發展基礎是金融機構數字化轉型，數字化轉型為智能金融的發展提供了基礎設施的保障。

智能金融是金融科技發展的高級形態，是在數字化基礎上的升級與轉型，代表著未來發展趨勢，已成為金融業的核心競爭力。

相比互聯網金融、金融科技，智能金融更具革命性的優勢在於對金融生產效率的根本顛覆。智能金融替代甚至超越人類行為和智力，更精準高效地滿足各類金融需求，推動我國金融行業變革與跨越式發展。

3、為什麼要專門研究智能金融？

把智能金融從金融科技中單列出來編制專門的發展報告，主要是基於以下考慮：

一方面，發展人工智慧技術已成為我國的一項重要戰略，當前各國在新一代人工智慧技術已展開激烈競爭。而金融與人工智慧具有天然的耦合性，是人工智慧技術應用最重要的領域之一，發展智能金融有利於我國搶抓人工智慧發展機遇，佔領技術制高點，特別是金融業的特殊性，勢必對人工智慧技術提出新的要求和挑戰，可以推動我國人工智慧技術的突破與升級，提高技術轉化效率。

另一方面，人工智慧技術為未來金融業發展提供無限可能，是對現有金融科技應用的進化與升級，對金融業發展將會產生顛覆性變革。專門研究智能金融有利於跟蹤世界人工智慧技術與金融業融合的應用開發，有利於加強金融行業的適應性、競爭力和普惠性，極大地提高金融機構識別和防控風險的能力和效率，推動我國金融供給側結構性改革，增強金融服務實體經濟和人民生活的能力，守住不發生系統性風險的底線，加快建設我國現代化金融體系，增強金融國際競爭力，助力由金融大國到金融強國的轉變。

4、智能金融現在有哪些應用場景？

《報告》提到，目前智能金融的應用主要包括前中後台三大方面。

第一，智能身份識別已廣泛用於個人身份驗證。以指紋識別和人臉識別為代表的主流智能身份識別技術已進入大規模應用階段，在遠程核驗、人臉支付、智慧網點和運營安全方面應用廣泛。

第二，智能營銷降低營銷成本、改善服務效能。智能營銷正在經歷從人機分工向人機協同方式的轉變，未來的智能營銷將變成跨領域、融合的人機合作工作方式，進一步改善金融服務的效能。

第三，智能客服能節省客服資源和提升服務效率。智能客服不僅提供自動化問題應答，而且對接前端各個渠道，提供統一的智能化客服能力，並持續改進和沉澱，提供全天候精準的服務，提升服務效率。

第四，智能投顧已有試點，全面推廣有待繼續探索。智能投顧在國內外已有諸多應用案例，但我國因為缺乏明確的業務模式、服務定位仍不明確，全面推廣仍有待繼續探索發展。

第五，智能投資初具盈利能力，發展潛力巨大。一些公司運用人工智慧技術不斷優化演算法、增強算力、實現更加精準的投資預測，提高收益、降低尾部風險。通過組合優化，在實盤中取得了顯著的超額收益，未來智能投資的發展潛力巨大。

第六，智能信用評估提升小微信貸服務能力。智能信用評估具有線上實時運行、系統自動判斷、審核周期短的優勢，為小微信貸提供了更高效的服務模式。在一些互聯網銀行中應用廣泛。

第七，智能風控實現金融機構風控業務轉型。智能風控為金融行業提供了一種基於線上業務的新型風控模式，但目前只有少部分有能力的金融機構運用，有待繼續試點和推廣。

第八，智能運營管理提升運營效率，降低運營成本。智能運營管理將業務運營逐漸從分散走向集中、從自動化走向智能化。從而提升業務運營效率，減少業務辦理差錯，降低管理成本。智能運營成為各家金融機構開展智能金融的優先考慮和使用的場景。

第九，智能平台賦能金融機構提升服務、改造流程、轉型升級。智能平台建設是金融機構智能化轉型的核心，持續為上層應用提供豐富、多維度的智能服務，構建完整的服務生態圈。

綜上所述，智能金融目前整體仍處於「淺應用」的初級發展階段，主要是對流程性、重復性的任務實施智能化改造。

《報告》認為，人工智慧技術應用正處在從金融業務外圍向核心滲透的過渡階段，發展潛力巨大。

5、在智能金融應用場景中，「演算法黑箱」問題可能會更加突出？如何避免？

肖鋼認為，人工智慧有一個問題是演算法的可解釋性比較差，要解決這個問題可以從幾個方面來著手：

第一，要讓演算法可解釋。現在人工智慧科學家正在攻克模型演算法的黑箱問題，期待著不久的將來在技術上有所攻破。

第二，可以採取分層管理。例如，根據是否對金融消費者產生傷害的程度進行分類管理，有的可以不解釋，有的只是解釋模型怎樣運行的，有的要解釋結果及其原因，有的需要進一步解釋模型背後的邏輯和運作原理。當然，如果最後還是無法解釋，投資者和消費者也不相信，監管部門就不準在金融領域使用。

因此，如果人工智慧運用到金融行業，未必需要解釋所有的模型，可以對模型進行分層管理，提出明確要求。

第三，分清楚責任。無論是否使用人工智慧，金融機構銷售金融產品和服務的賣者盡責義務沒有減弱。機構需要了解自己的客戶，把恰當的產品賣給恰當的人。責任不會因為是否採用了人工智慧技術而有所改變。

6、個人隱私和數據保護問題已經成為社會普遍關切。智能金融時代，如何構建起相關法律法規體系？

《報告》中提到，個人數據的問題目前缺乏法律規定，確實需要立法。肖鋼認為，數據很重要，尤其在人工智慧時代，其重要性日益凸顯，這與原來的工業革命時期不同。工業革命建立在物理資本上，而人工智慧則是建立在信息資本和數據資本上。因此，誰控制了數據，誰就壟斷了權力。

肖鋼認為，個人隱私和數據保護領域有很多問題待明確，例如哪些數據能搜集、數據的權屬是誰的、如何建立個人信息權的體系等，這些都是新的課題。

保護個人數據隱私，肖鋼從以下方面提出建議：

第一，需要補短板，抓緊制定相關法律法規，並逐步加以完善。

第二，要防止數據壟斷。鑒於大型科技公司的技術優勢與數據獲取能力，存在贏者通吃的效應，要求大公司開放數據，讓中小科技公司也要利用其數據開發業務，維護公平競爭環境。

第三，要進行綜合治理。數據隱私保護不僅是金融監管的事情，還涉及到政府部門、IT公司、金融機構、實體企業和個人，是全社會的事情，所以要形成各方參與，協同治理的體系。

第四，需要發展新技術，以解決技術帶來的問題。「聯邦學習」的技術就是一個方法，既保護了數據安全，同時又可以共享數據建模。

『柒』 銀行營業大廳都應該有哪些功能區

以農行濟南銀河支行為例。

濟南銀河支行明亮營業大廳內，分別設置了客戶引導區、智能服務區、貴金屬產品展示區、現金和非現金服務區、貴賓服務區等區域，對各類客戶進行了有效分流。客戶在大廳內悠閑地刷微博、讀新聞、喝咖啡，按秩序辦理業務，整個營業大廳井然有序。

大廳里的智能機器人，以及自助服務區只需掃描臉部即可存取款的ATM機，吸引了大部分客戶駐足體驗。裝修改造後的濟南銀河支行，在「智慧化」上凸顯了以下三大特點：

一是「智慧化」的渠道接入。充分利用信息技術開放、互聯和智能的特性，實現了網銀、掌銀等各類電子渠道之間，以及電子渠道和物理網點之間的高效協同，為客戶提供「隨時隨地、一點觸發、多點對接、全程協同」的「一站式」金融服務。

二是「智慧化」的客戶體驗。由「以產品為中心」向「以客戶為中心」轉變，智能導覽台、互動茶幾、手機同屏等智能設備，更加尊重客戶的自主選擇，提高產品服務的技術、智力和信息附加值，打造了全新的客戶體驗。

三是「智慧化」的客戶管理。基於雲計算處理技術的運用，人臉識別系統對海量客戶信息和交易數據進行挖掘分析，敏銳洞察客戶的行為模式、消費理念、風險信息，為實施精準的客戶營銷、產品定製和風險管理提供依據。

(7)互聯網金融網點轉型擴展閱讀：

面對服務業未來智能化的趨勢，農行山東省分行不斷深化網點經營轉型，對傳統網點進行「智能服務」升轉型，網點服務模式從「以櫃台為中心」向「客戶為中心」轉型升級，客戶可以自主辦理個人業務、在線預約排隊、互聯網預填單、自助發卡等。

同時，緊跟客戶金融服務需求升級步伐，充分應用金融科技技術，發揮金融科技力量主動轉型，加快構建智慧銀行服務模式，有效降低金融服務門檻和成本，提升金融覆蓋率和可獲得性，踐行普惠金融理念，實現自身的可持續發展。

參考資料來源：人民網-農行又一智慧銀行亮相泉城

『捌』 互聯網金融對銀行沖擊很大嗎

互聯網金融對銀行的沖擊：
1、重新審視金融戰略，適應互聯網金融模式帶來的挑戰。互聯網金融模式的出現為中小銀行提供了與大銀行競爭的契機。如果能夠利用好這一模式，積極創新，將在一些新興業務上趕超大銀行，形成競爭力。傳統銀行業可能因為互聯網金融模式發生競爭格局的改變。一些互聯網企業已不滿足只做第三方網路支付平台，而是憑借數據信息積累與挖掘的優勢，直接向供應鏈、小微企業信貸等融資領域擴張，未來可能沖擊傳統銀行的核心業務、搶奪銀行客戶資源、替代銀行物理渠道，顛覆銀行傳統經營模式和盈利方式。

2、拓展銀行業務的客戶和渠道。客戶是商業銀行等金融機構各項業務的基礎。互聯網金融模式有利於商業銀行拓展客戶基礎。2012年，全球互聯網用戶達24億人;我國互聯網用戶為5.65億人2，網購人數1.93億人3。在互聯網金融模式下，商業銀行可以與自身戰略結合，一方面挖掘、吸引新客戶;另一方面增加客戶粘合度，拉近與客戶間的業務關系。互聯網金融模式下，銀行傳統目標客戶群可能發生改變，傳統物理網點優勢弱化，追求多樣化、個性化服務的中小企業及個人客戶更傾向於通過互聯網參與各種金融交易。商業銀行傳統價值創造和實現方式將發生改變，能夠提供快捷、低成本服務的金融機構會得到市場青睞。
3、提升資源配置效率，有效解決小微企業融資難題。互聯網金融企業擁有大數據、雲計算和微貸技術。這三項技術可以使互聯網金融企業全面了解小企業和個人客戶的經營行為和信用等級，建立資料庫和網路信用體系。在信貸審核時，投資者將網路交易和信用記錄作為參考和分析指標。貸款對象如違約，互聯網金融企業還可利用網路平台搜集和發布信息，提高違約成本，降低投資者風險，在服務中小企業融資及個人貸款具有獨特優勢。因此，互聯網金融模式可以超越傳統融資方式的資源配置效率，大幅減少交易成本，有力支持實體經濟發展。
4、價格發現功能，推動利率市場化。互聯網金融模式能夠客觀反映市場供求雙方的價格偏好，是商業銀行等金融機構應對利率市場化的有效方式。互聯網金融作為交易平台，資金借方報價，貸方依據對流動性、風險等因素偏好選擇貸款對象，雙方議價成交，交易完全市場化。隨著利率市場化推進，金融機構不能完全依賴央行的基準利率指導，應主動在市場上尋找利率基準。互聯網模式下，金融機構可以通過互聯網金融市場利率走勢，判斷特定客戶群的利率水平。如果還能夠深入研究挖掘數據，甚至可以形成完全由市場決定的「利率指數」，從而完善貸款定價基礎。
5、加速金融脫媒。傳統銀行在金融業務往來中，主要充當資金中介的職能。互聯網金融將加速金融脫媒，使商業銀行的資金中介功能邊緣化。在互聯網金融模式下，互聯網企業為資金供需雙方提供金融搜索平台，充當資金信息中介的角色。從融資角度看，資金供需雙方利用搜索平台尋找交易對象，之後的融資交易過程由雙方自己完成。

『玖』 如何運用新型科技實現零售銀行轉型

作為全球銀行業最親密的合作夥伴之一，IBM[微博]公司一直在為世界各地的各種類型的銀行提供從提供端到端的業務咨詢和系統集成服務。本期年終策劃，《零售銀行》再次邀請到IBM大中華區相關專家撰文，來為大家解讀大數據在銀行業的具體應用方案。
人民幣(6.2278, 0.0193, 0.31%)的國際化、利率的逐步市場化、方興未艾的互聯網金融和客戶對金融產品和服務體驗日益提高的期望，對所有的商業銀行都是「危」與「機」並存的「新常態」。這些新趨勢和新事物意味著不容忽視的挑戰，也蘊藏著巨大的潛在機會，如果抓住了這輪轉型的契機，銀行就能佔得未來持續發展的先機。
針對中國銀行業的創新轉型，IBM在今年的北京國際金融展上對國內銀行業的發展提出了以下四點建議：1.以人為本，刷新移動互聯新體驗；2.數據為先，洞察客戶業務新需求；3.系統為實，讓核心能力支撐創新；4.風控為要，讓企業安全盡在掌握。從以上4點建議中不難發現數據在銀行的經營和發展中扮演著越來越重要的核心地位。因為歸根到底，銀行業就是一個跟數字和風險打交道的行業，不管是客戶體驗的提升還是金融風險的管控，都需要有強大的數據分析能力的支撐和保駕護航。這也是過去數年來，大數據分析（Big Data Analytics）日漸成為各家銀行重點關注焦點的原因。
銀行研究和使用大數據，實質就是要弄清楚銀行應該如何獲取和處理日益增多的數據，驅動產品和服務的創新，利用分析創造業務和客戶價值。本文就將針對大數據在銀行業的使用，介紹IBM在全球和中國的大數據分析實踐經驗和實施案例，以幫助從事零售銀行的朋友們開闊思路、更好的利用大數據，打造"以客戶為中心"的新一代零售銀行。
數據已經成為21世紀全新的自然資源，全球范圍內數據產生的數量、種類及速度都在以爆炸性方式增長。而銀行天然擁有的海量客戶信息為銀行進行大數據分析，挖掘客戶洞察，發現全新商業機會提供了重要基礎。利用大數據分析，銀行可以在兩大領域實現創新與突破。首先，基於銀行現有數據的再利用，藉助大數據新的思維和手段，銀行可以挖掘隱含的客戶社交屬性、位置信息、行為信息、賬戶關系網路等信息。先進的大數據分析技術，能夠顯著改善銀行業務洞察的精確性，從而建立起全面的業務數據洞察力。通過對這些信息的掌握，可以使得銀行更精確對客戶的完整畫像進行描，從而挖掘新的業務機遇。此外，應用大數據分析，銀行可以與第三方合作夥伴建立廣泛的業務聯系，打造跨行業聯盟，實現資源整合和優勢互補，建立更加完整的大數據客戶視圖。
目前，IBM已經幫助花旗銀行、新加坡星展銀行、澳新銀行以及眾多國內銀行成功利用大數據分析技術，為銀行業務發展灌注了新的創新能力。IBM根據近幾年來在全球各地幫助銀行業客戶的近千個大數據項目的落地實施經驗，總結出了如下圖所示的銀行業大數據分析應用的典型場景。大數據分析在銀行業的落地，我們認為主要應該關注以下三個領域：
1. 客戶和市場洞察
2. 運營洞察與優化
3. 風險和欺詐洞察
一、客戶和市場洞察，是指銀行充分利用能獲得的各種行內和行外的大數據，增加對銀行客戶的了解，做好客戶的細分，最終的目標是做到所謂的360度客戶視圖，全方位的了解客戶的交易歷史和他們在各渠道上的行為，在合適的時間點、在合適的接觸渠道上做好產品和服務的推薦，實現精準營銷，提升客戶體驗。在引入大數據理念和實踐後，銀行的客戶數據主要分為以下三類：靜態交易數據、動態行為數據和外部社交數據。如何利用好以上三類數據進行客戶分析是目前零售銀行從業者最關心的大數據分析的使用場景，也是近年IBM在大數據領域投資最多，經驗最為豐富的領域。
案例：IBM幫助一家股份制商業銀行的電子銀行部門建立下一代大數據客戶分析平台，基於IBM領先的大數據分析軟體和硬體，結合IBM中國研究院多年積累的大數據分析模型和演算法，整合海量的結構化和非結構化數據，為該銀行提供客戶全景視圖、客戶細分、精準營銷、產品推薦等業務場景的分析服務，有效幫助該銀行獲取新客戶、維系老客戶、提升現有客戶的價值。
二、運營洞察與優化，關注的是銀行運營效率和各種系統的安全管控問題。通過對各業務和IT系統的各種運行數據、日誌文件的收集、關聯和分析，銀行就能提升對系統運行狀態和效率的洞察，及時了解、定位和解決各類系統不可避免都會出現的問題和故障，以及面對日益嚴峻的各種網路和系統安全威脅。
案例：某國有大行的傳統監控體系主要關注於底層IT組件異常事件告警和主要性能指標的集中展示，無法從交易運行的全局視角快速呈現業務可用性及IT異常的影響，造成監控結果與客戶業務體驗存在較大差距。日常系統運維中發生的交易異常往往需要跨部門、跨平台進行協作，以明晰各個部門之間的責任范圍、有針對性的對不同平台進行排查，造成問題診斷耗時耗力，難以快速定位問題所在，嚴重影響客戶體驗和滿意度。該行採用IBM實時大數據軟體，結合IBM對業務的理解和開發服務，實現了端到端的交易監控方案。項目實施後，該行做到了從伺服器組件級粗粒度監控到業務交易精細化監控的全面管理，實現以交易路徑為主線的端到端應用監控，通過對交易全路徑和中間環節的響應時間和交易量等KPI指標的監控，實現主動式預警，主動探測用戶體驗，先於用戶發現問題達到預警的效益。
三、風險和欺詐洞察，主要是指利用大數據分析技術幫助銀行的風險管理和合規內控部門，做好全面風險管理。這可以涵蓋信用風險、市場風險、操作風險、反欺詐反洗錢等方方面面的工作。特別是在大數據分析技術引人之後，銀行可能將對風險和欺詐的管控從之前業界普遍實施的事後調查、報告，有效地擴展到事中的實時監控、可疑交易的及時阻斷，甚至能做到事前的預測預警。
案例：MoneyGram International是一家在全球190個國家擁有23萬個網點的跨國支付服務公司，和所有類似的金融服務公司一樣，MoneyGram面臨著金融欺詐的風險和嚴厲的監管壓力。通過和IBM合作實施大數據反欺詐解決方案之後，該公司對欺詐交易的識別和阻斷能力提升了40％，一年之內就幫其客戶杜絕了近千筆欺詐交易，挽回了近4千萬美元的經濟損失，與欺詐相關的投訴也相應下降了72％。
下面分享給大家的是IBM商業價值研究院最新發布的白皮書《分析：價值藍圖 — 將大數據和分析洞察轉變為切實的業務成果》中的最新研究成果。該白皮書研究分析了全球業界領先企業如何將分析功能融入整個企業的方方面面，推動智慧的決策，支持更快的行動並且優化業務成果。有意充分利用大數據分析能力的中國銀行業者可以從中吸取全球先進理念和經驗。
在該研究中，IBM調研了70多個國家或地區的900多位業務和IT高層主管。通過研究發現了如下圖中所示的 9 大支持因素，可以幫助企業從各種來源中不斷增加的數據獲得洞察，通過分析這些數據在企業各個層面採取行動，從而創造出非凡的價值。這9大因素代表了能夠最有效區分領先者與其他受訪者的差異化能力。結果表明，領先者實現9大要素的方式基本類似，即利用分析創造價值。
雖然了解這9大要素中的每個要素如何影響價值創造很有幫助，但是考慮每個要素適合業務日常運營的哪些方面也至關重要。IBM認為，這需要戰略、技術和組織架構之間的相互配合。分析實施戰略必須支持企業最重要的業務目標；所使用的技術必須支持分析戰略；而企業的文化必須與時俱進，以使相關人員可以根據戰略使用技術來採取正確的行動。這三個關鍵因素必須相互配合，才能為企業創造切實的價值，通過分析結果結出豐碩的業務果實。

回到零售銀行業，正如以上分享的大數據分析實施案例和研究報告給出的建議，我需要再次強調的是，雖然大數據中毋庸置疑的潛藏著驚人的價值和無限的可能性，但是大數據要在零售銀行業落地開花，真正產生業務價值，並不是一件特別容易和可以立竿見影的事情。知易行難，大數據分析需要銀行的各級領導、業務條線、科技部門等相關方的通力合作才可能成為現實。