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摘要：大数据技术的逐步发展推动了传统金融业的快速转型。互联网金融是金融行业大数据繁荣发展的必经阶段。整理大连银行大数据战略的欠缺点，第二部分分析总结出大连银行大数据战略的需要改进的部分并提出建议。通过大数据思想为指导，以推进大连银行转型和大连银行的升级。不仅满足了大连银行在互联网金融时代的发展要求，也有助于培养其银行的核心竞争力，从长远来看，抢占制高点市场竞争的高度。
关键词：互联网金融；大连银行；大数据
（一）分析数据能力不充分
大数据的数据必须来源多、渠道广、覆盖面广，这意味着大连银行必须拥有众多高素质的人才、专业知识、一流的技术、一定的分析能力，能够分析出数据中更多有利用性的信息和资源。大连银行特别在人力资源的管理和开发，并没有侧重人才招聘和建立一支更加专业的队伍。这就是大连银行抓紧实施人才战略，重点打造大数据人才队伍的原因。需要搞好企业人力资源信息管理，完善职工收入分配等制度，促进员工的积累和创新，增强员工凝聚力。因为没有提升对银行从业人员的大数据分析培训以及没有着重培养其金融基础知识、大数据概念、数学建模、计算机新方法等复杂的技术操作，就无法建设专业的大数据分析队伍。也因为没完善银行创造岗位，为了锻炼自己的大数据分析的人才，通过引进国外优秀的大数据人才，进行互相交流合作，加强银行员工的整体素养，打造优秀的银行氛围。
（二）风险识别能力待提升，组织架构不全面
大连银行需要洞察客户需求，在大数据基础上转变指导思想，提升银行经营决策效率。 由于外资银行慢慢打入中国市场，国内的地方性城市商业银行面临着日益激烈的市场竞争。银行已经开始重组业务，实施以客户为中心的银行理念，并致力于扩大客户规模和客户忠诚度。但与外资银行相比，国内银行业产品和服务同质化的一些现象相当严峻，因为客群管理经验不足导致客户依赖性不足，客户短缺的可能性很大，损害了银行的日常运作。在大数据信息时代，大连银行缺乏注重客户需求度和客户体验度以及客户忠诚度。也缺乏通过一个大型数据平台整合内部和外部数据资源，预测市场的热点和趋势，创造一种基于“企业概念”的客户主观需求。并没有通过深刻分析客户的行为和生活方式，来刻画客户整个生命周期的价值曲线，准确分析客群对金融产品、信贷、消费等方面的需求，客观准确的来探讨流失客户的具体原因。在借助微博、微信、QQ等社交网络平台，应该充分利用其非结构化的社交信息，正在开发一种新的数字投资战略模式。微博、微信、QQ信息是互联网平台上以文字、图像、视频、音频等形式存在的典型大数据。随着信息的广泛传播，快速传播已经成为人们日常生活中信息交流的重要手段。然而大连银行并没有积极探索微博、微信与投资策略相结合的模式，逐渐去摸索网络社交中的“数据财富”。
（一）树立大数据思维，提高大连银行竞争力
1.加强银行数据信息处理能力
针对计算机的硬件和软件，通过增强其银行数据信息的处理能力，提升了数据的分析能力，使用大数据的思想，建立统一的集成标准，然后加强数据管理的标准化。与此同时，增强数据信息的分析能力，贯彻落实各项决策的远程数据概念，以提高信息决策的准确性，引进了大批专业的设施和设备，在大连银行中实现大数据的业务逻辑模型，然后创建信息和数据，并转换成合适的决策研究内容。
2.提高数据信息管理
深化数据信息的管理，加强数据业务的质量。互联网金融专业人才都应关注在大数据策略的数据管理中的重要作用，促进数据标准在网络平台的建设。创建一个完整的数據处理程序和数据管理规范，来限制大连银行在数据系统中的应用。此外，数据查询平台已经建立，并满足银行内部数据查询的流程，快速检索和验证信息数据，并与数据管理部门审查合作。
（二）全面整合大连银行的内外部数据，提升风险识别能力
1.建立高效数据整合机制
在过去，大连银行专注于集成信息结构化数据的分析，在大数据时代下，以前的数据库已经无法提供分析和信息集成，这样它必须添加大数据分析平台，以便建设和提高银行信息集成的效率和质量，提高大数据类型的银行信息分析的效率。一方面，大连银行通过整理内部数据，将自己作为金融中心，当客户在办理业务时，收集到许多用户信息。所以，大连银行一定要认真整理内部客户信息，将全面收集而来客户信息整理记录到一个全面完整的数据平台中，为以后的运营打好坚实的基础。另一方面，完全详尽的运用外部数据信息，增强对各种数据的整理，冲破从前的数据的界限，与电商和社交网络平台联合，在加强自身数据整合能力基础上，设立数据共享的机制，基于各种渠道，获得比银行客户信息外的更多的用户数据。并通过“微”操作，增强与客户的联系频率，拓展与客户的沟通渠道，增强自身服务质量，打造出合格的大连银行的品牌形象，建立成功的客户关系。
2.识别风险并提升风险决策效率
众所周知，金融行业是个既有高风险又有高回报的行业。基于这些年互联网行业的欣欣向荣，大连银行也面临着更高的风险。如何在风险管理方面做得更好，以及规避风险和拓展价值这些问题一直是大连银行的难题。而风险管理是大连银行的重要组成部分，起到的作用更是至关重要，要想维护金融体系的稳定性，确保其安全平稳的运行，必须提高风险管控能力。这是大连银行必须面对必须解决的问题，通过对大连银行现有的经营状况进行分析后，可以发现，一般情况下大连银行会根据客户的个人信息抵押清单及调查情况等为基础进行风险决策。但是这种方法存在极大的弊端，虽然考虑的诸多关键因素，但是风险管理工作始终存在问题，大数据战略下大连银行应考虑更多的内容，综合判断不同因素给风险管理及风险因素带来的影响。
参考文献
[1]？张左敏，李文婷.大数据在商业银行中的应用——基于风险控制的视角[J].科技与经济，2020，33（04）：61-65.
[2]？刘晓慧.互联网金融背景下商业银行大数据战略[J].中国新通信，2018，20（19）：161.
[3]？陆岷峰，虞鹏飞.互联网金融背景下商业银行“大数据”战略研究——基于互联网金融在商业银行转型升级中的运用[J].经济与管理，2015，29（03）：31-38.
关键词：互联网金融；大连银行；大数据
一、大连银行大数据战略存在的主要问题
（一）分析数据能力不充分
大数据的数据必须来源多、渠道广、覆盖面广，这意味着大连银行必须拥有众多高素质的人才、专业知识、一流的技术、一定的分析能力，能够分析出数据中更多有利用性的信息和资源。大连银行特别在人力资源的管理和开发，并没有侧重人才招聘和建立一支更加专业的队伍。这就是大连银行抓紧实施人才战略，重点打造大数据人才队伍的原因。需要搞好企业人力资源信息管理，完善职工收入分配等制度，促进员工的积累和创新，增强员工凝聚力。因为没有提升对银行从业人员的大数据分析培训以及没有着重培养其金融基础知识、大数据概念、数学建模、计算机新方法等复杂的技术操作，就无法建设专业的大数据分析队伍。也因为没完善银行创造岗位，为了锻炼自己的大数据分析的人才，通过引进国外优秀的大数据人才，进行互相交流合作，加强银行员工的整体素养，打造优秀的银行氛围。
（二）风险识别能力待提升，组织架构不全面
大连银行需要洞察客户需求，在大数据基础上转变指导思想，提升银行经营决策效率。 由于外资银行慢慢打入中国市场，国内的地方性城市商业银行面临着日益激烈的市场竞争。银行已经开始重组业务，实施以客户为中心的银行理念，并致力于扩大客户规模和客户忠诚度。但与外资银行相比，国内银行业产品和服务同质化的一些现象相当严峻，因为客群管理经验不足导致客户依赖性不足，客户短缺的可能性很大，损害了银行的日常运作。在大数据信息时代，大连银行缺乏注重客户需求度和客户体验度以及客户忠诚度。也缺乏通过一个大型数据平台整合内部和外部数据资源，预测市场的热点和趋势，创造一种基于“企业概念”的客户主观需求。并没有通过深刻分析客户的行为和生活方式，来刻画客户整个生命周期的价值曲线，准确分析客群对金融产品、信贷、消费等方面的需求，客观准确的来探讨流失客户的具体原因。在借助微博、微信、QQ等社交网络平台，应该充分利用其非结构化的社交信息，正在开发一种新的数字投资战略模式。微博、微信、QQ信息是互联网平台上以文字、图像、视频、音频等形式存在的典型大数据。随着信息的广泛传播，快速传播已经成为人们日常生活中信息交流的重要手段。然而大连银行并没有积极探索微博、微信与投资策略相结合的模式，逐渐去摸索网络社交中的“数据财富”。
二、互联网金融背景下大连银行大数据战略的对策及建议
（一）树立大数据思维，提高大连银行竞争力
1.加强银行数据信息处理能力
针对计算机的硬件和软件，通过增强其银行数据信息的处理能力，提升了数据的分析能力，使用大数据的思想，建立统一的集成标准，然后加强数据管理的标准化。与此同时，增强数据信息的分析能力，贯彻落实各项决策的远程数据概念，以提高信息决策的准确性，引进了大批专业的设施和设备，在大连银行中实现大数据的业务逻辑模型，然后创建信息和数据，并转换成合适的决策研究内容。
2.提高数据信息管理
深化数据信息的管理，加强数据业务的质量。互联网金融专业人才都应关注在大数据策略的数据管理中的重要作用，促进数据标准在网络平台的建设。创建一个完整的数據处理程序和数据管理规范，来限制大连银行在数据系统中的应用。此外，数据查询平台已经建立，并满足银行内部数据查询的流程，快速检索和验证信息数据，并与数据管理部门审查合作。
（二）全面整合大连银行的内外部数据，提升风险识别能力
1.建立高效数据整合机制
在过去，大连银行专注于集成信息结构化数据的分析，在大数据时代下，以前的数据库已经无法提供分析和信息集成，这样它必须添加大数据分析平台，以便建设和提高银行信息集成的效率和质量，提高大数据类型的银行信息分析的效率。一方面，大连银行通过整理内部数据，将自己作为金融中心，当客户在办理业务时，收集到许多用户信息。所以，大连银行一定要认真整理内部客户信息，将全面收集而来客户信息整理记录到一个全面完整的数据平台中，为以后的运营打好坚实的基础。另一方面，完全详尽的运用外部数据信息，增强对各种数据的整理，冲破从前的数据的界限，与电商和社交网络平台联合，在加强自身数据整合能力基础上，设立数据共享的机制，基于各种渠道，获得比银行客户信息外的更多的用户数据。并通过“微”操作，增强与客户的联系频率，拓展与客户的沟通渠道，增强自身服务质量，打造出合格的大连银行的品牌形象，建立成功的客户关系。
2.识别风险并提升风险决策效率
众所周知，金融行业是个既有高风险又有高回报的行业。基于这些年互联网行业的欣欣向荣，大连银行也面临着更高的风险。如何在风险管理方面做得更好，以及规避风险和拓展价值这些问题一直是大连银行的难题。而风险管理是大连银行的重要组成部分，起到的作用更是至关重要，要想维护金融体系的稳定性，确保其安全平稳的运行，必须提高风险管控能力。这是大连银行必须面对必须解决的问题，通过对大连银行现有的经营状况进行分析后，可以发现，一般情况下大连银行会根据客户的个人信息抵押清单及调查情况等为基础进行风险决策。但是这种方法存在极大的弊端，虽然考虑的诸多关键因素，但是风险管理工作始终存在问题，大数据战略下大连银行应考虑更多的内容，综合判断不同因素给风险管理及风险因素带来的影响。
参考文献
[1]？张左敏，李文婷.大数据在商业银行中的应用——基于风险控制的视角[J].科技与经济，2020，33（04）：61-65.
[2]？刘晓慧.互联网金融背景下商业银行大数据战略[J].中国新通信，2018，20（19）：161.
[3]？陆岷峰，虞鹏飞.互联网金融背景下商业银行“大数据”战略研究——基于互联网金融在商业银行转型升级中的运用[J].经济与管理，2015，29（03）：31-38.