| 摘要 | 第3-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第10-15页 |
| 第一节 选题背景及研究意义 | 第10-12页 |
| 第二节 国内外相关研究动态及文献综述 | 第12-13页 |
| 第三节 研究方法 | 第13-15页 |
| 一、文献研究法 | 第13-14页 |
| 二、个案研究法、经验总结法 | 第14页 |
| 三、调查法(共同座谈研究) | 第14-15页 |
| 第二章 大数据技术的发展现状 | 第15-29页 |
| 第一节 大数据概述 | 第15-16页 |
| 一、大数据的基本概念和特征 | 第15-16页 |
| 二、基于大数据时代的发展 | 第16页 |
| 第二节 大数据对金融业的影响及应用 | 第16-25页 |
| 一、金融科技带动互联网金融飞速发展 | 第17-22页 |
| 二、商业银行传统业务发展遭遇瓶颈亟须创新动能 | 第22-25页 |
| 第三节 个人数据管理的发展及现状 | 第25-29页 |
| 一、个人数据的定义 | 第25页 |
| 二、个人据的来源 | 第25-26页 |
| 三、个人数据的法律保护 | 第26页 |
| 四、数据保护与数据共享的冲突 | 第26-29页 |
| 第三章 大数据与商业银行零售业务 | 第29-38页 |
| 第一节 大数据技术影响下零售业务的发展现状 | 第29-32页 |
| 一、零售业务概述 | 第29页 |
| 二、零售业务发展现状 | 第29-31页 |
| 三、零售业务发展趋势 | 第31-32页 |
| 第二节 商业银行零售业务的竞争格局分析 | 第32-34页 |
| 一、大数据技术对商业银行零售业务的机遇 | 第33页 |
| 二、大数据技术对商业银行零售业务的挑战 | 第33-34页 |
| 第三节 第三方创新金融模式案例分析 | 第34-38页 |
| 一、芝麻信用的运作模式 | 第34-36页 |
| 二、芝麻信用征信模式的特点 | 第36-38页 |
| 第四章 大数据技术在JS银行中的运用现状及问题 | 第38-53页 |
| 第一节 大数据组织构架及系统构架 | 第38-43页 |
| 一、建立了全行统一领导、分工协作的一体化大数据工作机制 | 第38-39页 |
| 二、数据管理部与数据分析中心保持一体化工作,一同承接数据分析工作 | 第39-40页 |
| 三、建立结构化数据管理体系 | 第40页 |
| 四、建立大数据应用体系 | 第40-42页 |
| 五、发展大数据技术的四种能力 | 第42-43页 |
| 第二节 客户关系管理 | 第43-46页 |
| 一、客户分析挖掘模块 | 第43-45页 |
| 二、客户精准营销模块 | 第45页 |
| 三、存在的问题及可改善的方面 | 第45-46页 |
| 第三节 电商平台 | 第46-49页 |
| 一、平台模块介绍 | 第47-48页 |
| 二、存在的问题及可改善的方面 | 第48-49页 |
| 第四节 小微信贷 | 第49-50页 |
| 一、基于大数据的批量模式的小微信贷——善融贷 | 第49页 |
| 二、业务模式相比传统信贷业务发展模式的优势 | 第49-50页 |
| 三、存在的问题及可改善的方面 | 第50页 |
| 第五节 网点服务转型 | 第50-53页 |
| 一、运用选址模型数据,加快营业网点建设步伐 | 第50-51页 |
| 二、革新网点服务流程,实现“智慧”服务转型 | 第51页 |
| 三、以稽核监测模型为引擎,实现系统化运营风控 | 第51-52页 |
| 四、存在的问题及可改善的方面 | 第52-53页 |
| 第五章 大数据技术在JS银行中的运用策略建议 | 第53-69页 |
| 第一节 提升大数据核心能力 | 第53-55页 |
| 一、进一步丰富数据信息内涵 | 第53-54页 |
| 二、着力提升数据挖掘、分析和应用能力 | 第54页 |
| 三、人才是推动大数据应用发展的关键 | 第54-55页 |
| 四、持续做好现有大数据应用的迭代优化 | 第55页 |
| 五、高度重视大数据应用的数据安全 | 第55页 |
| 第二节 促进大数据金融服务与第三方的跨界融合 | 第55-57页 |
| 一、以行业协作促进良性竞争 | 第56页 |
| 二、建立健全网络平台 | 第56页 |
| 三、提升社交网络中的客户服务 | 第56-57页 |
| 四、跨界融合构想 | 第57页 |
| 第三节 拓展外部数据来源 | 第57-62页 |
| 一、国内大数据交易市场现状 | 第58-59页 |
| 二、国内金融同业外部数据管理实践 | 第59-61页 |
| 三、JS银行外部数据管理现状及建议 | 第61-62页 |
| 第四节 布局人工智能投顾业务 | 第62-66页 |
| 一、人工智能投顾应用现状 | 第62-64页 |
| 二、布局人工智能投顾业务的原因 | 第64-65页 |
| 三、JS银行人工智能投顾业务发展建议 | 第65-66页 |
| 第五节 构建流程管理型的组织结构 | 第66-69页 |
| 一、JS银行零售业务组织结构现状 | 第66页 |
| 二、部门银行割据现象突出 | 第66-67页 |
| 三、流程银行是零售业务转型的基础 | 第67-69页 |
| 第六章 大数据技术在商业银行零售业务中的运用展望 | 第69-71页 |
| 第一节 客户智能 | 第69页 |
| 第二节 产品智能 | 第69页 |
| 第三节 风险智能 | 第69-70页 |
| 第四节 运营智能 | 第70-71页 |
| 第七章 结语 | 第71-73页 |
| 参考文献 | 第73-75页 |
| 致谢 | 第75页 |