银行业正面临六大核心挑战,这些挑战无一不在敦促银行业加快大数据的规模化应用。
026 拥抱大数据,提升银行竞争力
大数据会深刻影响银行的竞争力。本文介绍银行如何充分挖掘数据潜力,提升销售、消除风险、改善盈利。
美国6 位资深高管分享了制胜大数据和高级分析在技术、
人才、流程和文化上所需的变革,以及上述转型对其组织的重大影响。
本文分享了在高级分析规模化应用上卓有成效企业的成功实践,并总结了推进大数据战略的全景图——1)公司上下制定统一战略;2)夯实数据和模型基础;3)突破规模化应用的“最后一公里”。
推进大数据规模化应用主要受制于两大核心挑战:1)数百个用例的优先级排序;2)内部流程调整及固化。基于此,本文结合国外银行的领先实践,给出五大有针对性的解决方案。
本文旨在讨论敏捷数据的核心原则及其价值,并为致力于启动数据敏捷化转型的企业提出五大关键举措建议
本文分享了行业领军者的三大关键举措——制定清晰的数据和分析决策,更好的组织设计和人才管理及更注重将新的数据洞察转化为行动。
瑞银数字化与分析总监 Laura Meryer 分享了该行高级分析的转型旅程,及后续如何实现高级分析的规模化应用。
麦肯锡基于与数百名企业高管的对话,就企业领导如何更好
地运用大数据分析提出9 条建议。
在大数据规模化发展的进程中,CEO 应该从整体战略、工作方式、产品思维和外部合作4 个方面思考问题。
在高级分析飞速发展的当下,CAO(首席分析官)的角色愈发重要。是否兼备技术与执行能力是考核CAO 的关键。
零售银行大数据能力建设和数据驱动的转型是一场长期的精益增长之战,“五大秘笈”可助力银行取得成功。
领先的资产管理机构利用机器学习算法分析历史投资数据,揭示出投资的偏见模式,然后通过定制除偏措施改善投资决策。
从2009 年到2012 年,美国的财产险宣传支出上涨62%,而全美互惠保险公司增幅为0,且市场营销生产率年增长15%以上。该公司CMO Matthew Jauchius 分享了如何应用高级分析做出更优的市场营销决策。
展望未来10 年,银行风险管理部门存在哪些新机会,又如何捕捉这些机会?我们从风险部门管理人员、CEO、业务和客户部门主管及监管部门四大关键利益相关方的角度对长期愿景目标进行了诠释,并分享了典型案例。
银行风险管理智能化转型迫在眉睫,银行需要充分利用大数。据和高级分析工具实现风控场景应用。
大数据和高级分析技术揭示出人力资源部长期以来可能做错的三件事,而应用高级分析,企业可更高效地识别、招募和奖励最优秀的人才。
数字技术、人工智能和自动化将金融行业的“人才战”推向了一个新的战场,赢家将是那些能驾驭好数据、先进分析以及行为科学,以前所未有的针对性做出人才和组织决策的公司。
大数据及人工智能的规模化应用普遍推进缓慢,这实则反映了各企业未能做好转型准备,其中最大的障碍莫过于文化和组织。本文旨在从组织架构层面提出破局建议。
创建一个内部大数据分析学院,从而全面提升员工的技能,对于企业推进大数据规模化应用至关重要。本文将分享大数据分析学院的关键价值及真实的企业案例。
Don Callahan 介绍了如何加快数字化转型,以及善用人才和敏捷方式对转型成功至关重要。
建立数据文化可加快大数据分析的规模化应用,并切实放大其效力,帮助企业创造收入、规避风险;而要打造数据文化,各高层应坚守七大原则
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