基于迁移学习风险管理模型为例的中小型商业银行研究

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全球经济的快速增长,离不开大数据的推动,而新型的移动金融、互联网金融也在新的经济形势下,层出不穷,这些新型金融机构的出现,抢占了传统金融行业的业务,使得传统的金融行业面临着更大的压力和挑战,因此,商业银行也需要尽快摆脱传统的经营模式,进行数字化转型。中小型商业银行资金规模较小,社会认可度特别是在中老年客群、基层地区的认可度不高,客户忠诚度较低,抗风险能力较弱,其进行数字化转型的要求更为迫切。目前,金融学界对银行数字化转型的策略、途径研究较多,归纳起来有以下几条:转变服务观念、重视科技力量、建立数据库,收集数据,进而提高数据分析的技术和能力、坚持以客户为中心,围绕客户开展一切经营活动、对现有经营模式进行系统的分析,并及时更新老旧的经营模式等。但要注意的是数字化转型的所有途径和策略都有与之适应的程度,重视科技投入要与自身的利润分配相结合,进行数据分析也需要提高共享度,大城市分支行加快转型速度,提高线上化经营,基层分支行则要考虑客群的接受度,稳步进行数字化转型,在转型的过程中要关注客户,特别是客户的网店体验感。在信用贷款的风险防控上,数字化转型具有较大贡献,通过对数据的收集,使用迁移学习的方法构建数据模型,并以查准率与查全率对其进行检验,筛选出信用风险较高的客户,以数据分析加强信贷风险防控。中小型商业银行通过数字化转型,可以达到提升员工综合素质、满足客户各项需求的直接目的,以此在激烈的同业竞争中保障生存,并提高利润,最终助力商业银行向4.0开放式银行的转型,这有利于对金融市场进行完善,再者,金融市场完善之后,各个金融机构经营工作的开展更加有序,提高经济效益,推动社会经济的发展。总之,中小型商业银行为了生存和提高利润,迫切需要进行数字化转型,在转型中要把握各种策略的力度,以最适应自身发展的方式,完善金融市场,促进社会经济发展。
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