在我国科学技术不断发展的过程中，大数据应运而生，并且在各行业提升自身行业竞争力时,都会使用大数据对大众的需求进行分析，以此来为人们提供高质量的服务，银行业也不例外。在银行业的发展过程中，相关人员在进行工作的过程中会使用大数据对行业中的信息进行分析，通过分析所得的数据对银行产品进行设计，促进行业的快速发展。并且,相关技术人员通过大数据对客户信息的分析来制定方案针对不同类型的客户提供不同的服务,进而不断的增加金融产品使用时的体验感与满意度，进而促进行业的发展。本文通过对银行业大数据的发展前景及大数据的在行业中的使用方法进行分析,提出一些关于大数据在银行领域应用中主要的意见与建议。
一、银行业大数据的发展前景
随着我国信息化时代的到来，人们在生活的过程中，通过电子设备的使用而产生大量的信息,各行业会通过分析信息而来进行分析人们所需，制定一些决策来不断的发展行业。在各行业的发展过程中，大数据逐渐的被运用其中，并且大数据不断的推动着各行业的发展。随着电子移动设备的普及，人们的多数需求都会通过使用电子设备传递给各行业,行业只有通过对人们产生的数据进行分析，才可以快速的进步与发展。银行业在发展的过程中，产生了大量的数据，银行业对这些数据的储存与分析日益困难，使得工作人员不能从数据分析的过程中提取较为有价值的信息，进而阻碍了银行业的发展，但是大数据的使用可以在一定程度上改变这种现状。银行业在使用大数据的过程中，会将一些不具有特殊价值的信息进行摒除，将一些对银行业发展具有重要意义的信息提取出来并对各种信息之间的关系进行分析，使得银行工作人员可以为人们创造更高收益的金融工具，提供高质量的服务。在银行业发展的过程中，管理者应重视大数据使用的重要性，并对其进行充分的利用，进而促进银行业的不断发展。
二、大数据的挖掘
1.大数据在银行业中的作用。随着科技的发展，大数据逐渐的在各行业间进行运用，大数据可以在一定程度上帮助行业对客户的信息进行挖掘，文章编号：2096—3157(2019)18-0169—02并对这些数据进行分析，发现客户对行业的需求，进而明确企业的发展方向。银行业在发展的过程中应使用大数据获取具有价值的信息，并将这些信息通过建立模型和回归分析等方法进行分析,从中获取数据之间的关联与客户对银行产品的使用情况，通过各种信息的明确，为银行技术开发人员提供产品开发的依据，保证在银行业的发展中，相关人员开发产品方向的正确性。传统的银行数据分析方式会涉及到大量的数据与复杂的算法，这使得银行工作人员在进行数据分析的过程中，要花费大量的时间与精力对信息进行分析，这种情况会降低工作人员的工作质量与工作效率。大数据信息的使用可以对银行信息进行自动分析,从海量的数据中提取出一些对银行发展有意义的信息，这些信息可以为银行管理层作出决策提供理论依据。2.主要的挖掘方法。(1)分类分析法在银行对客户进行分析时,可以通过将海量的信息进行分析,并将具有关联的信息同时进行分析，进而将银行业中的客户进行分类,并且银行业的决策者可以通过这种分类性的信息，针对各类客户制定科学合理的服务方案，进行开发金融产品。(2)回归分析的方法。银行业在使用大数据进行各项工作时，可以通过回归分析的方式，预测客户对金融产品的需求方向，结合发展趋势对金融商品进行开发,并通过不断的优化银行的服务质量来提高银行的行业竞争力，促进银行的快速发展。(3)关联分析的方法。在银行使用大数据对使用金融产品的客户进行分析时，一定要注意客户的行为，通过关联分析的方法,将大量的客户之间的行为进行分析，不断通过海量的数据寻找出客户使用金融工具出现那些行为具有关联性。进而在银行的发展中，当客户出现这一行为时，银行就应通过以往的数据记录来预测客户接下来的行为，并提前做好准备,因此来提高银行的行业竞争力。(4)孤立点检测。银行在使用大数据对客户的行为进行分析时，不要遗漏客户较为特殊的行为。在银行的发展过程中，如果出现某一客户在使用金融产品的过程中，不与其他的客户行为一致时,就会被认为是孤立点，银行应对海量的客户进行分组轮番检测，进而了解奇异点的情况。3.数据的挖掘流程。(1)数据获取。银行相关人员在进行工作的程中，会通过各种方式来获取信息,并且银行的各组成部分会将自身所收集到的信息进行共享,银行内部都会对这些信息进行分析与整合，在进行分析的过程中，工作人员需要将银行的发展需求目标进行明确,再进行信息的整合。工作人员进行信息整合的过程中，应对不具有价值的信息进行剔除，对信息进行精化，为分析数据奠定基础。(2)数据取样。银行人员在建立分析模型时，会对信息进行取样，银行人员会对这些信息进行不断的分析，进而明确数据之间的关系，检测大数据所得关系的质量。并且对这些数据进行重新整理后，投入到信息整体中去。(3)建立模型。银行人员在进行工作的过程中，应通过不同的分析方法对数据进行分析，并对这些分析方法分析的数据结果进行比对，选择最为合适的分析方式进行建立模型。并且在使用模型的过程中，不断的对模型进行优化，使其在银行发展的过程中，发挥重要的作用。(4)模型部署。银行在进行使用模型的过程中，应对模型进行部署，首先，工作人员要在银行的数据库中进行部署，当模型在数据库中具有一定稳定性后,将模型投入到实际的使用中去，对银行的工作情况进行分析。(5)模型评估。在银行使用模型时，应定期对模型进行评估，明确模型的使用情况，充分了解模型的使用情况，明确模型在使用的过程中是否对银行的发展做出重要的贡献，明确模型的价值。并且，相关技术人员应通过模型的使用情况对模型进行不断的调整,使其更能符合银行的发展。
三、大数据在银行领域中的主要应用
1.提升银行客户的精准营销水平。随着社会的不断发展，银行在发展的过程中逐渐的认识到客户的重要性，因此，银行要对客户的需求进行分析，满足客户的需求。在工作人员工作的过程中，会使用大数据对客户使用金融产品信息进行收集与分析，以此来明确客户接下来使用金融产品的行为，并对客户提供具有针对性的服务，提高对客户的精准营销水平。2.拓展和优化金融服务渠道。银行在发展的过程中，逐渐的认识到拓展和优化金融服务的重要性,银行应运用大数据对数据进行整合与分析，并通过信息的分析，获取人们的需求，根据人们的需求进行营销。银行在进行营销的过程中，不能只通过传统的方式进行营销，要积极的使用信息化技术通过电子银行、微信公众号等科技工具对银行进行营销，使人们可以有更多的金融投资选择,进而不断的提高自身的行业竞争力，促进银行的发展。3.对金融产品不断创新。随着社会的进步与科技的发展，金融行业的金融理财产品的更新速度较快，人们对金融产品的需求也在不断提高。银行在发展的过程中，应通过互联网对人们使用金融产品的情况进行了解，并通过大数据对银行客户进行分析,结合银行运转的实际情况，对金融产品进行不断的创新，开发出符合人们需求的金融理财产品，并且要针对不同的客户制定不同的金融理财产品，使其具有独特性，通过对理财产品的不断创新，不断的提高银行的行业竞争力，进而促进银行的快速发展。4.开设小金额贷款。在金融产业的发展过程中，电子银行与第三方的崛起使得人们在生活中拥有了全新的支付方式，这在一定程度上减少了银行的业务。但是银行应正确的认识电子支付方式对银行的影响，应积极的与第三方支付平台进行合作,从而获得大量的客户信息与客户使用金融产品的信息。银行对这些信息进行分析,可以帮助银行明确未来的发展目标与发展方向，开设小额的贷款，进而促进银行业的不断发展。5.建立健全的风险管理制度在银行业发展的过程中，极易发生金融风险，相关管理人员在开展工作时，应正确的认识金融风险管理的重要性，采取有效的风险管理措施对风险进行规避。银行业在进行规避风险的过程中，使用大数据对信息进行分析，不断的积累风险管理的经验及信息，不断加强对风险管理的力度。
四、结论
随着科技的不断进步，我国的银行业在发展的过程中逐渐将大数据运用到日常工作中去，大数据的使用可以帮助银行业对行业的产品及服务进行创新与优化，提高银行业的服务质量，进而促进银行业的快速发展。相关技术人员在使用大数据对数据进行分析时，使用分类分析与回归法进行数据的分析，对产品进行开发。另外，在相关人员对银行产品开发的过程中,要使用大数据对产品开发流程充分的掌握，保证相关人员对数据分析的正确性，保证产品开发的正确性。在银行业发展的过程中,工作人员应正确的认识大数据使用的重要性,应将大数据进行全面的应用，在提升银行客户的精准营销水平、拓展和优化金融服务渠道、对金融产品不断创新、开设小金额贷款、建立健全的风险管理制度等方面应用大数据,保证大数据在银行业的发展中发挥积极的作用，进而促进银行业的快速发展。
参考文献：
:1]宋婷江.大数据在银行业务管理中的应用研究[J].新经济,2016,(23)：60〜60.
[2]谭伟明，黄杰.大数据驱动银行业务创新和转型发展的思考[J].区域金融研究,2015,(5):46〜49.
[3]焦子倩.大数据在银行业务管理中的应用实践研究论述[J].经营管理者,2017,(14)：29〜29.
[4]王晓燕.会计业务大数据在A银行运营管理领域的应用[J].财务与会计,2018,(1)：26〜28.
[5]黄莉莎.大数据助推商业银行信贷业务与风险管理创新[J].经济师,2018,357(11)：167〜169.
[6]朱良平.大数据在银行信贷业务中的应用实践及建议[J].中国金融电脑，2015,(12)：32〜37.
[7]程华，杨云志，曾令涛.运用大传统价值：美国第一资本金融集团案例[J].南方金融,2016,(8).
[8]凌家全，陈方仪，王春雨.大数据时代银行内部审计的求索与变革[J].中国农村金融,2014,(6)：72〜74.
[9]奇兰涛，杨唯实.大数据环境下银行数据分布与存储架构设想[J].中国金融电脑,2013,(7)：39〜40.
作者:王哂 单位:对外经济贸易大学统计学院