在市场风险方面,基于市场信息有效预测市场变动,基于大数据处理技术提升海量金融交易的定价能力。在既有历史市场数据报价的基础上,进一步引入宏观经济参数、公开数据披露信息
2018-05-09 阅读全文>>进一步加强与税务部门、海关、法院、电力部门、水务部门、房产交易登记中心、环保部门以及第三方合作机构的数据互联共享,有效拓宽信息来源渠道,深度挖掘整合系统内外客户信用、关联关系
2018-05-09 阅读全文>>利用大数据技术挖掘分析各类海量信息,发现市场热点与需求,实现产品创新服务
2018-05-09 阅读全文>>随着大数据时代的到来和互联网金融的兴起,银行的业务挖掘分析需求出现了爆发式的增长,而且呈现出处理时效高、数据多样性及海量数据等特点。银行应结合大数据时代的需求特点
2018-05-09 阅读全文>>海量数据给银行的数据治理带来挑战,但是,大数据技术的快速发展,对银行的数据治理来说也是一种机遇,可使数据治理的方法和手段更加丰富,使数据治理的效果更为显著,数据的价值可以获得更大的发挥。
2018-05-09 阅读全文>>完善数据管控相关标准,提升相关系统控制能力
2018-05-09 阅读全文>>数据治理不是一个临时性的运动。从银行业务发展、数据治理意识形成、数据治理体系运行角度,需要一个银行数据治理的长效机制进行保证。
2018-05-09 阅读全文>>数据治理是一个长期的持续过程,需要有一套长效保障机制。数据治理的方法和手段也不是一成不变的
2018-05-09 阅读全文>>从我国商业银行意识到绩效考核评价的重要性开始,银行绩效评价经历了一个由简单到复杂、由低级到高级、连续演变、梯次推进的发展阶段,但是其根本的宗旨并没有改变,就是完善考核机制,彻底改变以前由于思想观念陈旧和技能严重匮乏造成的银行绩效评价体系简单的问题
2018-05-09 阅读全文>>商业银行需要综合利用自身的大数据信息资产,加强运用大数据进行分析挖掘,从而用于指导经营分析,实现精细化经营管理,真正“以数据说话”。通过大数据挖掘分析方法进行数据探索,呈现全行网点运营基本情况
2018-05-09 阅读全文>>关联分析主要对文本进行算法处理,得到文本的数字特征格式;情感分析主要对文本情感进行分析,从而得出文本的情感基调,判断主观语义;分类分析主要通过分类器进行训练,从而得到不同维度下分类的概率特性。
2018-05-09 阅读全文>>实现舆情风险管理的文本挖掘技术过程一般分为文本获取、预处理、分析挖掘、可视化展现等步骤。
2018-05-09 阅读全文>>信用风险管理对于风险管理领域
2018-05-09 阅读全文>>提升行内外结构化与非结构化数据的综合运用能力,深入分析客户行为特征和关联关系,在客户特征的基础之上,进一步完善客户信用评分评级模型,侦测客户信用风险,对客户风险等级进行动态调整,
2018-05-09 阅读全文>>客户服务商业银行每天都会从不同渠道接收到海量的客户心声
2018-05-09 阅读全文>>23880条 上一页 1.. 1319 1320 1321 1322 1323 ..1592 下一页