金融信息化行业分析(6篇)

金融信息化行业分析篇1

关键词：金融产业集聚；金融中心；竞争力

文章编号：1003－4625(2008)04－0096－05中图分类号：F830文献标识码：A

金融是现代市场经济的核心，在一国经济发展中处于举足轻重的位置。20世纪80年代以来，伴随着金融自由化的进程日益加快，信息技术飞快发展以及新兴市场迅速崛起，金融全球化已经成为不可逆转的潮流。经济金融全球化的发展，扩展了金融活动和金融活动的全球化网络，国际资本流动加速，机构投资者快速发展，国际金融业购并重组迭起。同时也引发了金融活动和机构在少数重要金融中心高度集聚的现象。越来越多的学者把关注的目光于金融产业集聚现象，他们在不同的学科体系下采用不同的理论体系和方法研究探寻金融产业集聚现象。对金融产业集聚最早的探寻则要追溯到上个世纪初期经济学家powell(1915)在其著作《货币市场的演进》对金融业空间演化的关注，在书中他详细描述了银行集聚并集中在伦敦的金融机构演进过程，同时运用了许多生物学上的类比，比如“自然选择”和“适者生存”。经济史学家Gras(1922)曾深入分析了作为大城市功能之一的专业化金融机构的发展，之后，学者对金融的研究发生了转向，更多地集中于金融衍生工具的效应及对金融政策的研究和评论。值得注意的是，1955年，法国学者JeanLabasse最先将地理学的视角涉及金融业的研究，描绘了里昂地区银行网络的发展，以及中心城市问的金融联系。此后在20世纪的70年代到80年代曾掀起了研究金融中心的热潮。我国学者对金融产业集聚形成的理论研究关注不多，随着我国经济水平的不断提高，迫于产业升级和国家城市竞争的压力，特别是政府提出建设金融中心的口号之后，不少学者开始关注金融产业集聚和金融中心的研究。

一、金融产业集聚的现象及内涵

在金融产业领域，从上个世纪70年代开始，越来越多的金融机构开始采用企业间协调的方式来组织交易和生产活动，从最初的少数几家银行集中到金融控股公司的兴起，再到今天各种不同种类的金融机构的空间集聚，集群已经成为现代金融产业组织的基本形式。在世界范围内形成了以纽约、伦敦和东京为代表的三大国际金融集聚区，而在一些新兴的国家和地区也出现了明显的金融机构集聚趋势。新加坡在上个世纪90年代就通过税收政策优惠、亚洲美元市场的建立和对证券期货市场予以支持等措施吸引大量的金融机构集聚。国内的金融机构集聚现象也是风起云涌，北京的金融街已经成为国内金融机构的集聚地，上海浦东金融机构聚集的趋势也十分明显。

早期的空间分析体系承认产业集聚的存在(Weber(1909／1929)，最初对这种现象的原因进行正式阐释却是由Marshall给出的，提出产业集聚即空间外部性的概念，他的分析缘自Adam.Smith对劳动力专业化的观察。对产业集聚的经典定义则来源于Porter的《论国家的竞争优势》：它是一组在地缘上接近的相关企业和机构，它们同处或相关于一个特定的产业领域，由于共同性和互补性联系在一起，主要指生产、制造性企业。目前，理论界尚未有对金融产业集聚的明确定义，相比而言，金融产业集聚则包括了更多的内涵，不仅仅是一个过程，同样可以描述为一种状态或者结果，它既是金融资源、金融系统在结构、功能、规模、等级上的时空有序演变的结果，又是金融资源与地域地理环境、人文环境及其他产业相互融合、相互影响、相互促进的结果。金融产业总是以企业集群的形式出现并形成金融中心，金融中心是金融企业高度集聚的产物(Panditetal，2001)。因此，目前关于金融产业集群的内涵散见于国际金融中心的定义之中，KindleBerger(1974)从功能角度给出了金融中心的经典定义：金融中心不仅可以平衡私人企业储蓄和投资以及将金融资本从存款人向投资者转移，而且也可以影响支付和地区之间的存款转移。银行与金融服务中心充当了空间价值转移和交易的媒介与桥梁。香港大学饶余庆(1997)将国际金融中心定义为“一个金融机构和金融市场所趋近，并进行各种金融交易活动，如存款、放款、汇兑、资金转移、外币买卖、证券买卖、黄金买卖等等的都市”。最近的经典文献则把金融中心定义为，银行和其他金融中介及其附属机构在一定区域内的集中。

目前，国内学者对金融产业集聚的研究开始涉足。王步芳(2006)认为，金融产业集群是指金融产业的各种企业和机构根据纵向专业化分工以及横向竞争和合作关系，大量集聚于某一特定地区而形成具有聚集经济性的产业组织。金融产业集群综合了金融市场和金融企业科层组织的功能，能够形成一个稳定、持续、有序的金融生态组织，从而在金融整合力、竞争力、吸引力和影响力等方面具备金融市场或金融机构科层组织所不拥有的整体竞争优势。金融中心则不过是金融产业集群的表现形式，金融产业集群不是靠政策导向就能够发展起来的，而是市场长期竞争的结果。连建辉、孙焕民(2006)等认为：金融企业集群是复合性金融产品生产与交易的中间网络组织，构成所谓金融中心的微观基础，其存在有内在的经济逻辑。金融产业集群所具有的区域金融创新优势、风险缓释优势以及生产经营效率优势，能够为区域内金融企业带来租金，也能够为区域经济金融发展提供强劲的成长动力，由此成为现代金融活动的基本组织形式和栖息地。滕春强(2006)认为金融产业集群是具有空间地理接近性、行业接近性、社会接近性的金融机构及其相关企业，通过金融资源与地域条件协调、配置、组合的时空动态变化，达到一定规模和密集程度的介于金融市场组织和金融企业的一种中间网络组织。梁颖(2006)则把金融产业集聚定义为：金融产业集聚是指一国的金融监管部门、金融中介机构、跨国金融企业、国内金融企业等具有总部功能的机构在地域上向特定区域集中，并与其他国际性(跨国)机构、跨国公司、国内大型企业总部之间存在密切往来联系的特殊产业空间结构。

综合以上学者对金融产业集聚的定义，因此金融产业集聚可以定义为金融机构、金融企业、金融中介机构、金融监管部门及其跨国金融机构在某地域高度集中，通过市场联系和非市场联系，形成的相互竞争、相互合作的产业群体。

二、金融产业集聚的生成动因

金融产业集聚的生成动因包括金融产业集聚的生成的驱动因素及内在机理问题。多数学者对金融产业集聚的原因进行了理论和实证分析，并形成了丰富的理论成果。在金融产业集聚生成动因的理论依据方面，大多数学者以Marshall(1920)、Weber

(1929)、Porter(1990，1998)等的集聚理论为基础的，将金融产业集聚的主要原因归结于以下经济因素：外部经济、规模经济、集聚经济和交易成本。Kindleerger(1974)认为是规模经济使得银行和其他金融机构选择一个特定的区位。外部规模经济是自我加强的，更多的金融部门在一个区域内定位，那么这些区域对于其他金融参与者来说更加具有吸引力。韩国经济学家Park(1982／1989)将规模经济理论集聚经济理论应用于国际银行集中发展和国际金融中心的成因分析上，他认为当一个地区跨国银行的数量增多、规模增大时，国际中心便有形成的可能。同时外部规模经济会进一步促成生产和经营单位的空间集聚，表现为行业内银行之间的合作，金融机构之间共享基础设施，生产者和消费者之间更加邻近，流通环节的减少，信息沟通的便捷等。NareshR.Pandit(2001,2002)等学者采用了Swann(1998)提出的产业集群动态研究方法，对英国金融服务产业进行实证分析，得出的结论是集聚效应影响公司的成长及新进入者的数量，同一金融服务中心的不同金融部门之间存在相关性。EconomistsAdvisoryGroup(1984)在《城市20年：伦敦作为国际金融中心的未来》一文中指出：“金融中心发展缓慢，但是一旦建立，它们就显示出生存的巨大能量。这部分是因为习惯的力量、顾客的忠诚或者简单的惯性(或者说是“路径依赖”)，但大多是源于建立金融中心所享有的各种规模经济。”Arthur(1994)提供了一个路径依赖模型来描述下面情形：如果外部经济(或者集聚经济)盛行，那么一个具体企业定位是怎样变得比其他更为优越。他表明，对于一个特定种类的金融业务，这会使得这项业务对于其他银行来说更加具有吸引力，这些规模递增收益有助于一个地理上的“锁定(lock－in)”。也就是说，这使得一个区域优于其他区域，在此模型中，只要有新的企业进入，一旦它们选择了区域就很难有移动。Taylor(2003)等通过对伦敦金融服务业集群的实证研究，结果表明由地理邻近和面对面接触而发展密切的人际关系是伦敦金融服务业集群持续发展至关重要的过程。熟练的劳动力、顾客和供应者三者关系的地方化对金融服务企业的创新和产品、服务的递送很重要。

金融地理学主要从信息的角度对金融产业集聚的生成动因进行多角度的阐释。Porteous(1995)一系列的工具去说明和解释区域金融中心的发展，比如“路径依赖”说明为何某城市能长久在区内维持优势；而“不对称信息理论”和“信息腹地论”则能解释为何“路径依赖”优势会被改变或者削弱。Gehrig(1998)利用场摩擦理论和大量的实证分析，证明了某些金融活动在地理上的聚集趋势与另外一些金融活动在地理上的分散趋势并存。为了理解这看似矛盾的现象，根据信息内容将金融活动分类是特别有用的。信息敏感性的证券交易更易集中于相关证券信息更集中、更易交流的地区，而标准化证券可能较之更自由，对成本差别的反应更敏感。Zhao(2002)则运用信息腹地理论来研究中国金融问题，他将信息分为标准化信息和非标准化信息。要想准确解释非标准化信息的内涵和价值是非常困难的，必须要准确了解这类信息的广阔背景(或日文化)。正是由于信息的不对称性质，金融部门需要接近于信息源。该研究还指出，信息外部性和不对称信息不仅是塑造信息腹地的决定金融中心的重要因素，也是影响地区等级和全球层次的重要因素。标准化信息与非标准化信息的另一种表述为编码知识(codifiedknowl，edge)和默示知识(tacitknowledge)。这是演化经济学常用的表述方法。金融地理学家借用了这一概念，指出默示知识的学习需要面对面的交流(facetofacecontact)。因此，人们不可能完全摆脱地理因素的约束。Davis(1990)则通过对金融服务业领域的调查发现，在大都市区域里，大、中、小型的金融服务产业都倾向形成集聚。通过专业的劳动力人才以及其他相关领域的企业协助，例如会计业、保险精算、法律咨询等，金融服务产业将更加接近市场，减少交易成本，通过彼此之间知识与经验的分享，开发出创新技术。他指出，许多外部经济与优良的信息流有关，假如在更加准确和更加有竞争力的金融服务和金融工具定价的基础上，金融市场越大，那么它的效率和流动性就越高，并且金融市场是高度相关的，彼此之间相关度将不断增强。RistoLaulaiainen(2001)则从金融资源的流动性角度来研究金融产业集聚现象，他认为一种可自由兑换的货币或者一个重要国家的政府债券实际上是一种商品，在各个地方都可以同等交易，而逻辑上这种交易更倾向于在流动性：好的大金融中心进行。

城市经济学者则从经济发展和城市发展理论的角度对金融产业集聚现象进行论述。在城市经济中，城市功能的分化导致经济系统中等级框架的出现。Gras(1922)描述了从乡村、城镇到城市经济的发展阶段，将专业金融机构所提供的服务作为大城市一项功能来研究，他描绘了城市作为腹地的四个阶段，商业、工业、交通和金融业，金融业处在城市发展的最高阶段，与商业、工业和房地产业相比，金融业具有更大的集中度。Vernon(1960)认为，城市吸引着具有巨大不确定性、需要面对面接触的产业和服务业，吸引着那些以较快的互动速度为必要条件的行业。公司或者金融机构的集中能够促进为熟悉复杂多变的市场需求而建立起来的客户关系，纽约港吸引了批发商，批发商带来了金融机构，金融机构又引来了全国性公司的核心机构。

金融产业集聚生成的另一个重要原因是企业选择了同一个区位，但在竞争性的产业环境中，只有部分空间具有适合金融产业的空间要素，这种特殊的场所被Markusen称为“光滑空间中的黏结点”。这种独特的场所之所以成为金融产业集聚的合适温床，就在于具有独特的空间区位。空间区位是金融产业集聚的基本要素。Martin(1999)研究了不同金融机构的区位分布情况得出：银行与证券交易机构、外汇交易机构的区位会有所区别，前者会相对较为分散，而后两者会较为集中。Porteous对银行区位模型进行了很好的理论分析。通过分析距离对银行贷款监督成本影响的模型，他认为，如果市场潜力的空间分布是不均匀的，在不考虑价格竞争的情况下，将产生银行的集聚，其结果类似霍特林(Hotelling)对企业的空间分析模型。Choi&Gehrig对世界主要银行业中心的成因进行了理论和实证研究，研究证明了地区间贸易流量、直接投资规模、距离的远近、文化的差异及当地银行业商业机会的大小等因素是影响银行跨国区位选择的因素，但仍缺乏对这些因素重要性的实证检验。E.P.David(1988)首先将企业选址理论运用到

金融中心的形成研究中，并于1990年对企业选址理论进行了系统整理。该理论主要解释在各种可供选择的区位中，特定企业选择特定区位的原因，在“理性经济人”的假设成立的市场经济条件下，企业行为均以利润最大化为原则。他提出了一个清晰的分析框架，即影响企业选址的因素可分为供给、需求和外部经济三部分，这就是所谓的企业选址的利润最大化模型。但是利润最大化模型有弊端，而且过于简单化。我国学者潘江丽(2002)运用区位理论分析了金融机构选址决策的重要决定因素：1.地区成本优势；2.人力资源的规模和质量；3.电信设施的先进性与安全可靠性；4.金融监管环境与税收制度。

从上述对金融产业集聚的生成原因的文献回顾中可以看出，国内外学者还缺乏专门针对金融产业特性的集聚理论进行深入系统的探讨，而仅仅是分析促使集聚形成的具体因素，况且针对这些具体因素的研究也比较分散，缺乏系统的模型。因此，从总体而言，对金融产业集聚内在机理的研究还不够深入，需要有系统的理论和模型对其进行整合。

三、金融产业集聚的演化

金融产业集聚的演化是从动态角度探讨金融产业集聚。英国学者Dow总结了伴随着其组织变化的银行业空间演化过程。即银行业空间系统演化分为六个阶段。1.服务当地社区的金融中介；2.经营者信誉带来市场拓展但仍限于本地；3.银行系统向全国发展；4.依据国内向海外拓展；5.在全国市场上与非银行金融机构竞争；6.放松管制带来国际竞争并最终导致相关活动在金融中心集中。该过程可概括为，银行系统开始于当地或区域银行阶段，通过全国性银行的分支分散阶段和金融活动在特殊区位集中形成区域性和全国性金融中心阶段，达到国际发展和向国际金融中心集中阶段。

Naresh和Gary(2003)认为金融服务业集群是动态发展的。在Swan(1998)提出的集群生命周期的基础上，他们指出，金融服务业集群产生的积极效果并不会无限期地持续存在，到了一定的临界点就会成熟，这时集群内的拥挤和竞争现象会加剧，集群内企业的进入和成长速度就会降低，最终会导致集群的衰落。他们还分析了导致金融服务业集群动态发展的原因：金融服务业集聚能够带来利益，也会产生成本，当利益大于成本时，集群就会成长，包括集群内原有服务企业的成长，以及不断吸引新的企业加入；而当金融服务业集聚的成本大于收益时，集群就会逐渐衰落，他们用表1来表示促进金融服务业集群成长和导致衰落的因素。

Gehrig重点对金融中心的影响因素进行了分析，指出存在影响金融中心的向心因素和离心因素。其中向心因素包括：(1)规模经济，即当地的经济规模。已经存在的金融业规模，这一因素对于金融业集聚非常重要。(2)信息溢出效应。金融机构的集中使得有效信息更容易扩散，增大了金融从业者之间的交流，有利于新思路、新想法的出现。(3)市场的流动性。投资者往往更倾向于选择风险小的地区，而在流动性强的市场中，单独交易者对价格的影响比不流动的市场要小。因此，市场流动性强，相应的交流量更多。离心因素是指市场进入成本，政治上的干涉以及地方保护等。这些因素往往造成金融业进入的壁垒。

从上面的文献中可以看出，金融产业集聚的演化，既受集聚区内成本和利润变动的影响，也受外界因素的影响，比如政府政策、金融制度等。因此从系统动态的角度对金融产业集聚的影响，应比静态视角更能说明金融产业集聚这种复杂的经济现象。

四、金融产业集聚竞争力研究

金融产业集聚的竞争力研究主要集中于对国际金融中心的研究当中。对国际金融集聚区的形成和发展进行研究比较有影响的是Sagaram(2004)。他根据20世纪90年代的有关资料、选择指标，选取包括集聚在国际金融中心的国内银行总部数、国际金融中心通过对国内银行总部数与外部国际金融中心联系的个数、国际金融中心的国外银行总部数等在内的指标分析了除美国以外的37个1FC国家的发展和竞争力状况，得出提高竞争力是促使金融资源集中的重要诱因。Lee和S.Marwde(1993／1995)具体研究了集群内金融生产和创新的运作方式与金融产业集群彼此间竞争的关系，认为金融产业集群间的竞争关系是金融服务业生产环境、生产条件与金融产业集群的生产能力之间的辨证。他们特别强调“金融生产”的作用，认为金融业也有其实质生产条件，金融产业集聚正是市场、服务和组织间互动网络发生的场所；金融中心本身的竞争力来自其中运作厂商地方能力的总和，即金融服务业的本地化。Audress和feldman(1996)的研究表明，知识技术的外溢效应随空间距离的扩大而下降，因此，集聚所带来的知识溢出，有利于集聚区内经验共享和提高技术创新能力。RichardMcGahey(1990)等也从竞争力角度探讨了金融中心形成和发展的因素，指出了区位成本和区域优势，劳动力和人力资源优势，通讯和技术，法治与税收四因素决定金融中心的竞争力。殷兴山(2003)构建了金融综合竞争力的指标体系，指出金融综合竞争力由金融聚集力、金融区位力和金融资源力构成。倪腾飞和孙承平(2005)利用模糊曲线关系模型和样本城市的相关数据，计量了城市金融功能竞争力指数及其对城市综合竞争力的影响权重，并对哪些城市能够成为全国性金融中心和区域性金融中心进行了判断。

五、总结与展望

学者们从不同的学科角度用不同的理论和方法来研究金融产业集聚问题，对金融产业集聚的内涵、生成动因、演化和竞争力等方面得出了很多重要结论。总体而言，相对于制造业和高新技术产业，金融产业集聚的研究还显得较为单薄，还有很大的研究空间。笔者认为，对金融产业集聚的进一步研究，应该特别关注以下一些问题：

第一，从金融产业的特性出发，进行深入的理论探讨。金融产业有不同于制造业和高新技术产业的特性，其集聚的机理及集聚模式可能会与制造业和高新技术产业有所不同，因此应该紧密联系金融产业特性，进行深入系统的理论探讨。

金融信息化行业分析篇2

摘要数据挖掘能帮助商业银行分析金融业务数据，找出规律，并发现目标市场。本文通过对数据挖掘在国内外银行个人金融产品市场定位的应用状况进行分析，指出了中国商业银行在应用中存在的一些问题，由此提出相应的改进建议。

关键词数据挖掘个人金融产品市场定位

一、引言

数据挖掘是利用信息技术手段从大型数据集中挖掘出隐含的有潜在价值的信息，在商业银行日常业务中，能对金融业务数据进行分析，找出规律，发现目标市场。客户是银行生存和发展的基础，现在金融产品同质性非常严重，商业银行必须懂得利用数据挖掘认清自身的优势，对已有客户的历史资料进行分析，识别客户的消费偏好，找出客户的购买动机、购买行为和购买力等方面的特点，才能开发出适合客户的金融产品。

二、我国个人金融产品的发展现状及市场定位

1.我国个人金融产品的发展现状

为了满足当前社会个人融资及理财的需要，我国商业银行不断推出功能多样的个人金融产品，如：个人储蓄存款、银行卡、个人理财、个人消费信贷，以及电子汇款、银证转账、外汇买卖、电话银行、网上银行以及各种代收代付、代保管等。据中国人民银行统计，截至2013年5月底，我国个人存款余额为44.17万亿元。以全国人口总数13.5亿计算，人均住户存款应为32719元。央行数据还显示，我国个人存款中，储蓄存款为42.94万亿元，占了97%以上。另据国家统计局城市社会经济调查总队调查，占总调查量20%的高收入者拥有相当于42.4%的财富，不足5%的人占有全国居民储蓄存款总额的一半，城市中40%的最贫困家庭基本不具备承受消费信贷的能力。根据目前我国个人经济状况存在的差异，在推出个人金融产品时必须结合自身能力分析，做好客户定位、区域定位和产品定位。2008年招商银行推出的“一卡通”和“金葵花理财”，由于市场定位准确，很受客户欢迎，市场份额在银行业同类产品中一直处于领先地位。

2.个人金融产品的市场定位

商业银行个人金融产品市场定位的方法一般先按地区和人口因素的标准作初步划分，接着在这基础上再按收入标准实行差异化分层，然后针对不同收入层次的差异化需求开发新的产品。个人客户市场通常有四种划分方法：第一是按人口统计与社会经济变量划分，涉及不同年龄、收入、性别、教育、职业和种族等；第二按心理因素划分，包括客户的社会阶层、生活方式和个性特点；第三按地理因素划分，包括不同国家、地区、城市规模和地理密度等；第四按客户对金融产品追求的不同核心利益，分为不同的群体。

三、数据挖掘在个人金融产品市场定位中的应用

个人金融产品面向社会大众，而他们的需求是多种多样的，银行必须有相适应的一系列金融产品体系，满足不同顾客的需求。

1.数据挖掘在国外银行的应用

美国的大型银行大部分已经建成大型的数据仓库，具有强大的数据挖掘能力。美国现代商业银行在上世纪80年代中期陆续建立了管理信息系统（MIS），实现了对业务交易和经营管理信息的一体化管理；在90年代初期陆续建立了决策支持系统（DSS），在对业务交易信息和经营管理一体化管理的基础上实现了对信息分析、加工的集成；到了90年代中期，世界各国大型商业银行先后花巨资开始建立能够解决复杂问题的数据仓库（BDW）体系。如，美国Firstar银行的公共数据库中储存着每位消费者的信息，利用数据挖掘可以透彻分析消费者购买新产品的原因。在数据库中能够找出一种模式，为每种产品找到最合适的消费者。他们采用读出数据变量，结合消费者的具体情况，是否有家庭财产贷款、信用卡、存款或其他投资产品等，将他们分成若干组，然后使用数据挖掘预测何时向哪位消费者提供何种产品。数据挖掘使国外商业银行有很强的市场适应性，能够结合传统的存款、贷款、中间业务，与保险、证券买卖、基金、外汇交易、国际、信托业务等相联系，不断开发合适的新产品，形成多品种多层次的产品体系。通过准确定位的个人金融产品，银行的竞争力得到大大的提升。

2.数据挖掘的应用程序

（1）采集客户信息资料。每一次客户交易和服务的过程发生在不同的渠道中，通过对各渠道的数据进行采集并作初步归类处理，就能转换成丰富的客户信息，例如客户群体属性，客户背景信息、客户满意度评价等，详尽的客户信息有助于银行更好的制定产品定位策略。

（2）对客户信息作集成处理并存入数据仓库。数据仓库能够对信息作集成处理，形成一个汇总信息平台，为进一步分析提供支撑数据。在个人金融产品市场定位时，要先进行产品的属性定位、功能定位、档次定位和组合定位，以便确定产品类型和组合。例如一些银行在推出新的信用卡、转账卡、提款卡和联名卡时，要依据不同客户的需要赋予银行卡独特的产品特征。只有充分掌握了顾客需求差异的信息，才能更好地设计出功能独特的金融产品。

（3）创建分析模型及专项分析。数据挖掘能够随时调取客户相关信息，运用相关的模型和指标作专项分析，例如客户盈利能力分析、行为分析、贷款风险分析、追缴分析、资信评估等，这是数据挖掘的主要手段，它可以发现重点的目标使用者（购买者）。在客户盈利能力分析中，由于不同客户对银行创造的价值是不同的，通过数据挖掘可以有效地分析和预测不同市场活动情况下客户盈利能力的变化，以帮助银行制定适合的市场策略；通过客户的行为分析，可以判断客户对交叉销售的接受程度，从而找出对客户最优的产品或服务匹配。

（4）数据挖掘、为决策支持提供服务。这是最重要的一个环节，银行利用特定的分析工具，使用统计学和人工智能技术在客户信息的“数据矿山”中找到蕴藏的“金块”。经过数据挖掘银行将更清楚的认识自身条件，更好的把握自已的竞争优势。还可以经常审视金融产品提供的利益是否被目标市场所认可，产品的市场定位在目标市场上是否突出。1996年1月12日成立的中国民生银行，其产品定位和竞争战略围绕的是以“民”为本，并推出了相应的多种个人金融产品和服务，迄今已占有一定的市场地位。

四、数据挖掘在我国商业银行的应用状况

自1999年9月开始，我国各个银行都陆续开展数据大集中，数据挖掘技术不断发展，目前已经建立起的相关硬件设施包括服务中心和数据仓库等。2011年中国工商银行建成了面向全球化、综合化、集团化发展的第四代科技应用系统（NOVA+），创新推出短信服务平台、移动银行等一大批基础平台和拳头产品。个人理财及私人银行业务收入212.64亿元，增加64.06亿元，增长43.1%，主要是个人贷款服务、个人贵金属、个人银行类理财以及私人银行业务实现较快增长。银行卡业务收入172.68亿元，增加35.81亿元，增长26.2%。在应用数据挖掘过程中主要存在以下几个问题。

1.系统功能欠缺

已经建起的系统由于缺乏深度的客户信息分析以及后台可集成销售业务的操作功能，使得国内银行薄弱的客户关系和长期积累下来的大量客户数据未能被充分利用和挖掘。又由于信息技术应用水平不高，以及还没真正建成以客户为标识的统一数据库，导致在金融产品市场定位时缺乏足够的数据支持。

2.数据挖掘没有得到充分利用

各银行提供的金融产品和服务非常类似，在同一个地域内的客户从银行获得的服务大同小异，银行未能为不同客户提供个性化服务。当客户到银行咨询投资理财问题时，职员对客户的偏好及能力无法把握，很难令客户满意，最终客户失望离去。这反映了银行未能很好的利用数据挖掘分析客户，不知道应该对哪一类客户提供何种服务和产品，如何将重要客户留住，往往在业务决策时碰到极大的困挠，浪费了许多资源，失去了很多机会。

3.客户相关的数据处于分割状态

一直以来，我国银行信息系统是按照传统手工处理流程开发的，银行的交易业务，营销、销售、客户服务和支持业务都是孤立的进行。系统的设计都是以账号为中心，根据客户业务品种的不同，市场、销售、服务各个部门都有自己独立的信息系统，客户在银行内部各系统中的账号各不相同，客户信息是散乱和不连续的，客户在办理不同的银行业务（如存款、贷款、办卡）时，个人信息资料都要重复填写，这给客户带来了极大的不便。

五、改进建议及措施

基于上述分析，今后我国商业银行在应用数据挖掘时应注意以下几点：

（一）建造分布式数据库客户关系管理系统（CRM）

由于我国商业银行在各地拥有大量的分支机构，银行在建造客户关系管理系统（CRM）时可以采用分布式的数据库环境，让各分行都拥有自己的CRM系统，并与本地综合业务系统及呼叫中心连接，同时在总行建有CRM数据库，提供面向全行的分析决策功能。例如，银行总部统一建立一级网上银行，所有网上银行的客户均在同一数据库中注册，客户的信息直接在总行的CRM系统中集成，各分行可以随时调用总行数据库中的客户信息。

（二）银行内部应协调一致

由于金融产品本身所具有的无形性和易模仿性，因此，商业银行所提供的各种金融产品的差别就在于其服务质量和顾客对该服务的满意度上。这表明，充分满足客户的需求已成为各银行竞争的关键。银行必须充分调动内部各部门及每位员工的积极性，只有做到内部紧密协作，才能在开发、设计和推广金融产品的整个过程中全面贯彻以客户需求为导向的市场营销理念，共享信息，最大限度地发挥数据挖掘的作用。

（三）利用现代科技手段开发金融产品

银行要在已有业务基础上顺应客户消费多样化发展的趋势，利用各种现有的金融工具进行创新。例如，在经济领域存在着大量不确定因素，如何降低风险并提高资产的流动性已成为广大客户日益增长的需求；而面对新的投资机会，银行客户对新的信贷手段和权益生成的需求也随之增长。根据这些情况，银行可以与其它金融机构合作，加强银保、银证合作，实现优势互补，提升产品竞争力。同时，在开发新产品的过程中，做到高起点，高技术，大力发展网络银行、电话银行等新型产品。

六、结语

国外银行的科技化程度高，能够以客户信息为中心进行个人金融产品的市场定位，国内银行在这方面还处于被动的地位。实际上，在国内人们更愿意购买本国银行的金融产品，国内商业银行应该充分利用这种优势，以市场需求为出发点，进行开发、设计和经营，向客户提供合适与满意的金融产品。

参考文献：

[1]周梅.金融产品创新：历程、机制与策略.财贸经济.2009.02.

[2]黄少安，刘达，郭冬梅.我国金融产品创新的机制选择和政策建议.理论学刊.2011.01.

[3]崔海蓉，何建敏，胡小平.结构化金融产品的最优设计与定价基于发行者与投资者视角.中国管理科学.2010.04.

金融信息化行业分析篇3

如今世界经济的开展以及经济格式的变化关于我国的经济来讲具有十分重要的影响，我国如今的经济方面金融信息化的方式开展十分的迅速，并且金融信息的建立可以很好的对我国的经济停止监视与剖析。并且关于银行中存在的金融风险可以很好的停止掌握与评价，关于经济开展方式的判别也具有一定的效果。所以信息风险防控在金融管理中不只是促进经济开展的重要手腕更是促进金融波动的重要动力。在当前的任务中，增强国度经济金融信息化的建立可以很好的扩展金融开展的平台，经过更多的渠道逐步的完成企业金融方面信息的搜集，应用迷信的手腕对金融目标停止详细的剖析。

【关键词】风险防控;金融信息

随着我国经济的开展以及社会的提高，我国的金融行业正在逐步的开展成熟，金消融企业信息的开展遭到了普遍的关注，特别是在我国的挪动行业以及社交网络与网络中的搜索引擎等方面具有十分重要的作用，金融行业的开展不只对人们正常的消费生活具有重要的影响，同时也冲击了传统的金融机构。在这样的经济开展背景下，我们关于金融行业的信息化以及互联网两个方面触及的法律停止不时的健全与不时的完善。经过相关法律的管理效率对金融行业停止管理与约束，并且对金融行业中信息化的特征的影响停止详细的研讨与剖析，片面的解说在金融信息化建立关于银行防控的作用。

一、对金融信息化与风险的片面看法

在我国经济开展中金融行业并不是一个新兴的企业，其运转的工夫也比拟长，并且在金融方面还扮演着一个十分重要的角色，是我国经济开展中重要的一局部，也是经济的中心部门，社会经济开展的支柱。对金融行业停止及时的变革是对传统的经济开展停止的一次重要改造，也是顺应如今国际经济开展趋向的一个重要措施。从如今的经济情势上看，在各种经济研讨范畴很多的学者没有对经济金融信息构成一个比拟一致的观念。但是比拟顺应如今经济开展的，遭到很多人支持的是观念是信息化金融次要是应用如今信息化技术逐步的对金融业务停止研讨与创新，使其逐步的完成网络化、信息化与电子化。并且与此同时金融行业还应用如今信息化的经济开展方式，逐步的停止少量数据的剖析，这样可以爲金融行业提供比拟迷信的管理数据，逐步的促进金融行业经济利益的提升与质量的加强，从而促进企业经济管理形式的转变。从金融行业信息化逐步开展爲止我国经济次要阅历了三个阶段，在这三个阶段进程中金融信息化发作了很多的变化，并且爲我国经济市场的开展提供了愈加空虚的指点与根据。

二、金融信息下的风险预控现状

(1)信息化看法不够充足

在如今的经济开展下关于我国的信息化看法不够充沛，还存在很多的缺乏。金融信息化的开展在建立的进程中对其的思想也十分的重要，在停止金融行业的运转与看法时一定要可以片面的掌握如今的金融风险控制，并且对金融风险存在的特点等停止详细的理解，还需求从思想上进步关于这方面的看法。在如今这样信息化的条件下，与传统的金融方面的风险相比拟，金融风险具有很多的差别，所以在停止金融风险预控时一定要针对以后的实践资金运转状况以及其中存在的风险互相停止综合性的思索，最次要的目的就是将金融经济的效益提升到最大化，将风险降低到最小化。逐步的完成如今金融行业中信息化管理的效率。

(2)金融防备风险中存在很多的成绩

在停止金融行业信息化管理的同时，一定要依据实践的金融资金运转的状况停止风险的预控。我国如今的金融行业在处于建立的时期，其中还有很多方面开展的不够成熟，还存在很多的缺乏与破绽，其中有很多的成绩严重的影响了金融行业的开展与提高，并且加大了其中存在的风险。若是不对这些成绩停止及时的处置，则会招致金融行业开展愈加的迟缓，外部控制不够完善，不能及时的控制其中的风险，不能充沛的发扬金融的作用。

(3)金融信息化建立中关于金融组织管理存在的成绩

在如今这样的信息化开展进程中，关于金融信息平安的成绩不断是金融行业中的重中之重，信息平安方面需求借助我国的计算机技术停止无效的管理。在停止管理的同时还需求掌握纯熟的计算机技术，关于其中的组织管理需求停止详细的的剖析与掌握，如今的信息管理技术不够健全，不论是在管理机制方面还是在制度方面都存在很多的成绩需求处理。

三、企业如何防备金融风险

金融信息化的建立是顺应如今的经济开展以及社会提高下重要的决策之一，也是促进我国经济开展的必定选择，信息化建立可以很好的促进金融经济关于各种信息数据的掌握与评价，以及关于如今经济开展下金融行业运转形态的剖析，并且信息化建立关于金融管理来讲是其调理经济开展以及信息掌握重要的手腕与重要的载体，也是不时增强信息化建立平台以及金融管理任务的重要支柱与动力。在当前的开展任务中，关于金融的开展需求经过多种方式不时的完成信息的搜集，应用迷信的知识停止零碎的剖析完成金融行业的开展。

(1)增强关于金融信息化建立的看法，强化风险管理的掌握水平

在停止金融经济信息化管理的同时一定要留意如今的信息化开展的现状以及关于其最根本的看法与掌握，并且还需求不时的停止风险管理细化。金融行业中风险认识的增强与充沛看法可以很好的促进如今的金融行业的开展与提高，片面的降低金融行业的风险，进步金融行业效益提升。

(2)完善金融中信息化控制的法律环境，树立完善的管理机制

在停止信息化建立管理的同时需求我们不时的完善信息化管理的法律根底与管理机制，片面的保证信息化建立可以更好的，愈加片面的停止开展。树立比拟完善的信息化的管理机制可以很好的对信息化开展与建立做出正确的指点与标准，并且爲金融行业的开展提供重要的根据。

(3)完善金融风险管理将其渗入到管理业务中，促进企业金融的开展

关于如今的金融经济的开展来讲，其在我国的经济中十分的重要，所以在停止信息化管理风险预控开展的同时一定要注重关于金融业务管理，熟习金融业务的开展，将信息化风险预控不时的渗入到经济运营业务中，这样才干很好的促进企业金融行业的开展。

(4)树立比拟健全的金融风险信息管理保证体系

在我国的经济开展中，关于金融风险方面的管理还存在一些缺乏，在国外的经济金融管理中曾经树立比拟健全的风险管理体系停止金融风险的管理控制，我国可以向其自创一些管理方式或是风险控制经历，以及在金融风险控制中该当恪守的一些规范。结合本身的国情停止经济金融方面的风险防控以及管理，并且依据实践的状况停止信息平安方面的管理设计，其中信息管理平安十分的重要，一定要树立比拟片面的风险管理体系停止风险的控制管理。例如在前几年我国的中航油事情中，从最后的获利到后来逐步的资金充足，一开端其中就存在着宏大的隐患，在资金方面中石油选择的是风险比拟大的做空期权，并且在风险方面认识比拟单薄，没有及时的采取措施，来积极的应对对冲买卖招致风险被有限的扩展，最初被逼仓。所以在停止风险防备方面一定要掌握好防控技巧，不时的提升本身关于风险防控的技艺与认识。

四、完毕语

金融行业中的信息化开展是一种静态的开展方式，也是促进我国经济开展重要的动力，在一定水平上可以很好的促进经济的提高与社会的开展。从如今开展的状况来讲，关于金融行业中信息化开展还需求很多完善的中央，需求我们从多方面的角度停止信息化金融经济的建立。将信息化管理逐步的开展成熟不只可以促进我国金融经济的开展，还能很好的促进我国经济的建立与提高。

参考文献

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[2]阎枫.金融信息化建立在风险防控中的作用讨论[J].中外企业家，2015，01:104.

金融信息化行业分析篇4

1计算机技术在信息系统运行当中的作用

我国金融行业的信息管理系统当中的计算机运用水平的发展要快于其他行业，进入运用领域更早，技术更为全面，通过信息管理系统进行金融信息的处理也更加具备处理的深度。金融企业的前台已经完全实现了电脑处理，硬件的水平也与发达国家相当。

但是由于信息管理系统的种类变得多种多样，早期的技术不再适用于当前的数据传输流程，多家金融企业建立了跨地区的金融信息处理中心，柜面人员的工作负担进一步减轻，人力资源的投入逐步下降，工作效率显著提升。

金融信息系统的管理模式由单机模式变为多人同时处理模式，一台服务器可以带动多台主机，实现了面对大量用户的信息储存模式，金融信息管理系统在走向成熟的同时更加稳定。

内部企业网络化引入到了金融系统内部，借助金融网络金融企业实现了业务流程处理的信息化。金融信息管理的分类和分批处理更加细化，通过不同的数据接口，各种信息能够及时进入数据处理系统。

2现代信息技术在金融行业信息系统当中的具体运用

2.1金融信息处理网络已经初步形成

目前我国各大银行的信息处理系统已经可以实现集中处理，处理流程实现了集中化，各个业务网点均配备了适应工作需求的电子设备，建立起了可以充分利用现有信息数据资源的信息处理系统，合理利用了手头掌握的信息资源，通过促进系统功能更新，不断实现资源之间的互通共享，逐步建立起适合系统发展的信息处理结构框架。

金融数据处理中心的建设不仅可以起到信息的汇集功能，而且保障了信息传输的安全，可以保证资金流动实现实时监控。通过现金运行的操作系统，可以实现资源互通，支持金融程序的高效运行。

利用现有的系统软件和高效的网络技术条件，融合安全的金融网络格局，实现了系统内部硬件和软件的高效利用。通过金融网络的建立，实现系统的互通互享，丰富金融系统的业务处理流程，为系统提供了更完善的处理标准体系，很大程度上提升了系统整体运行的效率。

2.2数据仓库体系基本形成

数据仓库可以促进金融系统的管理者更加便捷的监督企业的运行情况，并实现监控的无差异化，运用数据仓库技术可以实现数据的无差异处理，并通过高效分析，实现金融机构的管理高效化，保证金融企业在激烈的市场竞争当中保持完全的竞争优势。

利用数据仓库的数据筛选功能可以高效的获取金融信息的具体数据，通过总体结构和分支结构之间的联系沟通，分层次的解析企业面临的竞争环境，面向被分析的对象获取有用资源。信息处理系统作为一种高效的管理系统，在金融信息的处理流程当中发挥着基础保障作用。实现数据仓库的功能在企业管理实践当中的完全发挥，可以促进金融企业实现信息系统的高效运行。

2.3金融数据的深度计算科学展开

深度计算在数据分析当中的功能十分突出，多项管理决策均涉及到金融数据的深度计算问题，通过计算机技术的高效运用，可以完美解决信息处理流程的技术运用问题，为金融企业的高层管理者提供决策有用信息，实现信息系统的分析和管控功能，通过计算机系统的监控可以确保计算深度的实现，保证技术完美支持决策。

3现代计算机技术对于金融信息管理的重要作用

现代计算机技术已经在金融信息系统当中进行了深入的应用，其系统误差率代表了信息系统管理的效果，通过对信息系统信息的收集和分析，对价值链中有内在联系的部分进行系统整合，实现信息系统的高效率特性，使得信息处理渐趋透明化，为金融信息处理提供科学的依据，通过计算机技术的运用，金融信息系统已经变成了高效的运行网络，对金融信息管理提供了极大的便利条件。

3.1?椭?进行金融信息的有效控制管理

现代信息技术的应用帮助金融机构内部降低了信息处理消耗的资源，有利于内部控制的实施。金融企业内部信息的流动更加快速，新技术的应用使得信息交换更为迅捷，各岗位之间优势互补避免了重复性劳动的发生。

之前通过手工方式处理信息流的过程涉及到多项收集和报送业务，通过运用计算机技术，可以实现信息流的快速传递，运用软件技术还能实现专业方面的分析控制，在极大程度上减少了人力资源的耗费，内控部门更方便利用信息系统进行内部控制，从而提升了金融行业整体的运行效率。

3.2节省了处理信息所需要的人力资源耗费

现代技术的运用节省了人力资源方面的消耗，实现了管理目标的快速传达。我国的金融企业内部已经形成了网络化的覆盖，通过网络传输信息实现了数据的快速传输，对于业务链条之间的划分实现了自动化全方位的要求，业务数据的区分和协调也更加规范。

目前金融行业的数据可以通过自行分析自动录入的方法进入财务报表系统，财务人员只需对信息进行核对之后便可以进行内容分析，如此一来大大降低了工作的强度，对人力资源是一种节省，同时上级与下级之间的沟通成本也通过信息流进行快速处理，实现了管理的高效化。

3.3有助于公正透明的管理层次的构建

金融信息化行业分析篇5

关键词：学习型组织；金融服务外包企业；运作模式

一、研究背景

对于金融服务外包企业来说，组织特别是关键环节组织的协调与职能发挥是企业生命力所在。而在金融服务外包企业中，其特殊的特征决定了组织内的知识与技术层次都较高，同时，对于不同组织之间的沟通与协调也极为重要，在这种情况下，学习型组织不失为一种符合金融服务外包企业的运作模式。

金融服务外包企业组织模式通常需要采取虚拟团队化的运作模式，而每一个虚拟团队的效率就构成了金融服务外包企业的整体效率与运行。在金融服务外包企业中，虚拟团队化组织能够通过“无上级约束”和“少领导”来实现其自组织效率。当然，由于金融服务外包企业相对于流程化组织而言具有较高的效率，因此，普通的团队化的运作模式可能与金融服务外包企业不匹配。在这种情况下，与金融服务外包企业的团队化运作模式相匹配的团队化运作模式就是学习型组织，基于此，本文需要对于金融服务外包企业内的学习型组织运作模式进行研究。

在这种背景下，金融服务外包企业内学习型组织运作模式的研究就可以为金融服务外包企业的组织流程与运作提供很好的支撑和解决方案，本研究正是基于此对学习型组织运作模式进行研究。

二、理论基础与研究框架

（一）金融服务外包企业学习型组织界定

金融服务外包企业学习型组织是一种扁平型的纵向自组织现象。根据学习型组织的界定，学习型组织主要是指在企业组织中，根据企业员工的不同特征与偏好等，对于该组织跨职能与跨组织进行知识、资源与技能的集成，并赋予充分的自主决策权与执行权，从而自主地在学习与创新中完成企业的目标。在学习型组织的管理与运作中，需要注意的是，由于企业赋予该组织极大的自由发挥空间，因此需要他们具备较强的自我管理能力，并同时使学习型组织的目标与企业目标保持高度一致，才能够保证金融服务外包企业学习型组织的顺利运行。

在金融服务外包企业中，由于通常采用不同的团队化运作模式，因此不同团队通常是实际的现场决策者，需要给予这些团队极大的自主决策权。因此，学习型组织作为金融服务外包企业中的通常的运作模式，可以满足这种要求。通过采取学习型组织的运作模式，能够很大地发挥各个团队成员的积极性和创造性，以解决不同部门和不同专业之间的协调问题。

（二）金融服务外包企业学习型组织运作模式

金融服务外包企业学习型组织运作过程遵循一般的组织运作过程理论，因此，根据组织运作过程的一般理论，金融服务外包企业学习型组织运作过程模型主要应该包括基本形式、要素、运行条件等，具体的学习型组织运作过程模型见图1。

三、金融服务外包企业学习型组织运作过程分析

（一）金融服务外包企业学习型组织的基本形式分析

金融服务外包企业学习型组织的基本形式为：流程化组织与学习型组织相结合。两者之间结合的方式为：流程化组织旨在实现组织中基础性工作的运作效率改善与提升；学习型组织则旨在实现非程序性工作的运作效率的改善与提升。其中，基础性工作主要是指组织中的程序性工作。这种流程化组织与学习型组织相结合就构成了金融服务外包企业学习型组织的基本形式，这种形式的组织既能发挥流程化组织对于基础性工作的解决，也能发挥学习型组织对于创新性和适应性的工作的解决，从而使金融服务外包企业的运作效率更高。

基于以上的分析，本文认为，金融服务外包企业学习型组织的基本形式可以设计为：流程化运作为基础，学习型运作为辅助。运作过程为：企业层级化组织中第一层级为顶层团队，第二层级则为以学习型组织为主的职能团队，见图1。

（二）金融服务外包企业学习型组织的基本要素分析

根据对于金融服务外包企业学习型组织基本形式的分析，结合其界定，可以对其基本要素进行分析，其基本要素主要由顶层团队、主体流程、学习型团队和信息技术平台四部分组成。

1.顶层团队

顶层团队在金融服务外包企业学习型组织中占据主要的地位，他们是学习型组织运作目标、发展方向、基本模式、运作保障等各个层面的重要控制者和决策者，是金融服务外包企业的最核心高层。通常情况下，顶层团队由战略、组织、运作和技术等各个领域的专家组成，他们的能力对于企业运作与发展具有非常重要的意义。

2.主体流程

金融服务外包企业的主体流程主要是指运作流程与服务流程。其中，运作流程主要是指金融服务外包企业运作的过程；服务流程则主要是指金融服务外包企业服务业务的流程。金融服务外包企业的主体流程的建立与重组需要企业对于主体流程进行分析，确定主体流程的目标，并使得主体流程的目标与企业目标保持一致，同时，进行系统分析，对于企业主体流程的基本工作完成度、工作瓶颈消除度、流程环节增值性和与目标之间一致性。通过这些步骤，对于企业主体流程进行优化，提高企业的运作效率与目标完成。

3.学习型团队

在金融服务外包企业学习型团队运作过程中，主要需要通过学习型团队来完成企业具体的工作。由于金融服务外包企业通常同时进行多种服务和项目的运作，而每个项目需要的团队成员、流程、目标等均存在着很大的差异，因此需要根据不同的实际情况进行学习型团队的组建。通过对于不同类型、不同特点的学习型团队依据项目特点进行分别组建，可以大大提升金融服务外包企业的运作效率，同时有助于金融服务外包企业根据不同的业务发展需要组建不同的团队，促进企业的健康与持续发展。因此，学习型团队是金融服务外包企业提升知识与技术层次以及改善运作效率的重要手段。

4.信息技术平台

金融服务外包企业学习型组织运作的第四个基本要素就是信息技术平台。在目前的信息化网络化条件下，企业的运作与信息技术平台的运行息息相关，是企业健康运行的重要保障。在金融服务外包企业中，信息技术平台通过信息技术、网络技术等的支持，将企业各个层级（包括顶层团队与职能层、团队层等）有机联系起来，使企业集成成为一个有效运作的整体，为企业的健康运作与发展提供技术方面的保障。

通过对于金融服务外包企业信息技术平台的建立，一方面，将信息技术与金融服务外包业务有机整合在一起，使得信息技术融入到企业中；另一方面，通过信息技术平台的建立，对于企业顶层团队的决策提供支撑，使得组织各个层级的沟通与协调更加顺畅，因此对于金融服务外包企业发展至关重要。

（三）金融服务外包企业学习型组织的运行条件分析

金融服务外包企业学习型组织是企业运行的较为高效的运作模式，因此，需要企业中不同条件的支持。根据文献与基本形式、基本要素等的分析，认为金融服务外包企业学习型组织的运行条件主要包括：技术条件和管理条件。

1.技术条件

主要包括信息共享平台、基础设施等两类。

（1）信息共享平台。信息共享平台可以为金融服务外包企业提供信息共享、学习、沟通、改进、协调等的机会，使得金融服务外包企业的所有成员均在信息共享平台中得到发展与进步的动力。信息共享平台的主要功能是对于企业内部信息与外部信息进行分析和预测，为企业顶层团队的决策提供支撑。内部的信息包括企业运作信息、技术信息等；外部信息则主要包括对于市场、竞争对手、外部技术等信息的搜集与分析。信息共享平台的建立与有效运行是金融服务外包企业学习型组织高效运行的基础，也是其不断发展与升级的基本支持，因此，是金融服务外包企业学习型组织运营的重要技术条件。

（2）基础设施。金融服务外包企业运行的另一个技术条件是基础设施。在这类企业中，基础设施主要包括信息工具、技术平台、工作设备与设施、工作环境等。这些基础设施的完备与好坏直接影响金融服务外包企业学习型组织的良好运作与发展，是其重要的必备技术条件。

2.管理条件

主要包括制度建设、顶层团队及其战略决策支持、组织文化环境等三种管理条件。

（1）制度建设。金融服务外包企业学习型组织的良好运作需要企业建立相应的制度，主要包括奖惩制度、培训与招聘制度、团队建设与运作制度、评价制度等。良好的制度建设是金融服务外包企业学习型组织的良好运作的辅助与补充，是其健康发展的必要条件。

（2）顶层团队及其战略决策支持。金融服务外包企业学习型组织的良好运作同样需要顶层团队及其战略支持，它们是学习型团队发展目标、运作方式以及支撑条件等的决策者和指导者，对于学习型团队需要有效的指导与管理。因此，顶层团队应能对金融服务外包企业学习型组织的运作提供战略性的、具有远见的并能够充分发挥其运作效率的战略性决策支持，以使金融服务外包企业学习型组织良好运作。

（3）组织文化环境。金融服务外包企业学习型组织的良好运作需要建立创新性的、自由发挥的组织文化环境，它不仅能够提高金融服务外包企业学习型组织的运作效率，也是其积极发展的动力，为其提供软环境，使其不断发展。

结论

在金融服务外包企业内部，运作模式的选择与决策已经成为企业发展的关键问题。通过金融服务外包企业内学习型组织运作模式的分析，可以看出，金融服务外包企业通过进行学习型组织运作模式运作，有效地适应了金融服务外包企业对组织发展的要求，是企业提高运行效率的可行方式。金融服务外包企业可以通过学习型组织运作模式来提高企业的组织运行效率，最终增强企业的竞争优势。

参考文献：

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[4]李东.基于结构特征的商业模式创新：路径类型、产业效应与策略体系――Meta分析[J].中国软科学，2006（11）.

[5]罗倩，李东，蔡玫.商业模式对高新技术企业业绩的影响――对Zott模型的改进研究[J].科研管理，2012（7）.

金融信息化行业分析篇6

本文分析了智慧金融基于海量数据分析、互联互通、社会化分工协作的三个基本特征，区分了智慧金融与传统金融的本质差别，并进一步提出智慧金融彻底改变了传统金融的服务主体、服务内容、服务方式和服务组织”，值得关注。

物联网和云计算的创新应用，推

动了智慧地球的概念普及和智慧城市的建设热潮，社会各行各业都在向智能化发展，智慧金融是互联网时代传统金融服务逐步演化的更高级阶段，是社会化网络、物联网、云计算等技术在金融领域的深入应用。简单地说，智慧金融就是资金与信息更迅速、更高效、更安全的畅通与交流。

智慧金融的特征

与传统金融相比，智慧金融的特征基本体现在三个方面：基于海量数据分析、互联互通、社会化分工协作。

基于海量数据分析

互联网信息的大数据时代即将来临，数据分析处理是应对大数据时代的利器。随着互联网web2.0以及社交网络和移动互联网的发展，网络空间出现海量数据，大数据时代，甚至是极端数据时代已经来临。数据存储巨头emc的ceopatgelsinger最近透露，大数据处理目前的市场规模已达700亿美元并且正以每年15-20%的速度增长。几乎所有主要的大科技公司都对大数据感兴趣，对该领域的基础研究、产品及服务进行了大量投入。其中包括了ibm、oracle、emc、hp、dell、日立、yahoo等，而且这个列表还在继续。

海量数据分析，是智慧金融决策的基础。智慧金融的工作流程包括感知、分析、决策、分工、反应和服务六个步骤。因此，智慧金融系统正常运行的前提条件是获得必要的主体和相关的数据，并且能够针对海量数据进行处理分析，得到具有针对性的决策信息。

通过对海量数据的分析与处理，从中寻找相应的规律性，就可以清晰地洞察用户的使用行为、态度、需求和发展趋势，从而能够进行市场细分、制定高效的服务和营销战略。例如，在买方市场条件下，用户就是上帝，要满足用户的金融需求，必须了解用户，获得用户的相关数据。谁掌握的用户数据多，谁的数据处理能力强，谁就能准确把握用户的需求，迅速通过实施营销组合，抢占市场先机。

另外，通过对大量中小企业用户日常交易行为的数据挖掘，还可以判断其业务范畴、经营状况、信用状况、用户定位、资金需求和行业发展趋势等。

譬如，阿里巴巴小额贷款公司在解决中小企业信用评价时，就是依托阿里巴巴草根”征信体系。目前，阿里巴巴中小企业用户已经超过800万家，这些企业日常在阿里巴巴平台信息、搜索信息、进行交易和资金流动，阿里巴巴不但掌握这些网商的资金流动数据，还了解它们的整个运营细节，包括企业订单数量、销售增长、仓储周转，以及投诉情况等数据信息，这让阿里巴巴比任何一个金融机构更了解这些企业客户。阿里巴巴对这些数据进行挖掘，通过大规模运算和风险模型设计，打造出一条小贷流水线”，助力融资服务实现标准化，降低成本并确保安全。截至2012年3月，阿里金融依靠这套技术，已经累计为接近11万家的小微企业提供融资服务，累计发放贷款金额超过190亿元。

互联互通

智慧金融的第二个特征是互联互通。互联互通是在不同系统节点之间建立有效连接，使信息畅通无阻，合作协调高效。从系统角度来看，智慧金融系统的互联互通，包括了用户与金融主体之间、金融主体之间、金融主体与第三方合作机构之间、金融机构主体与环境之间的互联互通。从微观层面，互联互通包括用户个体的账户之间、账户和金融机构及第三方服务机构之间、办公室和家里之间、手机和电脑之间等等的信息畅通和协调工作。

互联互通的意义重大。用户与金融主体之间保持畅通，可以方便用户即时了解金融机构的产品和服务信息，快捷办理金融业务。而这种畅通，也保证金融机构可以随时掌握用户的使用情况、需求。金融主体之间的信息畅通，可以促进双方信息共享，完善合作方式，提高协调和快速反应能力。金融主体与环境的互联互通，有助于金融主体能够快速了解环境的变化，分析利弊，并采取行之有效的应对策略。

互联互通的内容，包括三个层面，一是最底层系统之间的对接，按照标准化的接口，统一数据格式，实现银行系统、用户系统、平台、第三方服务机构的无缝连接，实现数据的共享；二是中间层信息流的共享，推动信息流、任务流、信任流和资金流在系统之间的无障碍流动；三是互联互通的最高层——主体之间的合作，主体之间本着开放的心态，形成合作伙伴关系，大家取长补短，优势互补，结成利益共同体，共同成长。

银行传统贷款模式下，中小企业贷款难点之一是人力成本太高。比如10亿元贷给一家大企业，银行只服务好一家大企业即可。但若200万元一笔贷给中小企业，就要找500家中小企业，银行要服务500家企业。中小企业财务不如大公司规范，信息分散碎片化，要从众多中小企业里摸清哪家好哪家不好、能不能贷，并提供贷前、贷中、贷后等服务，需要的人力成本难以想象。

全球网打造一个开放的第三方服务平台，融合了金融机构、信用评价机构、中小企业用户、担保机构等等主体，为这些金融主体提供基础服务，包括平台建设和运营、组织和服务、牵头制定服务规则、提供数据支持等。

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括企业基础信用信息，网络活动信用信息，水电、通讯、工商、税务、海关等公信平台信息，行业协会、各类专业市场掌握的属下企业的信息等，各方信息加以比对、交叉验证，就能够更全面看清这家企业，在一定程度上化解传统银行贷款模式的信息不对称问题。全球网的服务模式满足了各类主体的需要，顺应了智慧金融的发展趋势，亦因此得到快速发展。目前，全球网服务的中小企业客户达到0.7万家，占浙江省建设银行中小企业客户的47%，占建行总行客户总量的1%。

社会化分工协作

智慧金融表现出来的重要特征还包括社会化分工协作。当今环境下，用户分布地域广，需求呈现个性化、多样化发展趋势。一家金融机构不可能拥有全部资源，面向所有用户提供各种高质量服务，专业化分工和社会化协作必然成为发展趋势。专业化分工降低了生产成本，分散了投资风险，更有利于提高产品和服务质量。

社会化协作注重资源共享和优势互补，从而达到共赢目的。斯密在《国富论》中阐述了劳动分工对提高劳动生产率和增进国民财富的巨大作用：劳动生产力上最大的增进，以及运用劳动时所表现的更大的熟练技巧和判断力，似乎都是分工的结果。”分工协作既能发挥每个主体的专业化特长，更高效地满足各类用户多样化的需求，又能促进竞争，推动系统创新和演化。

智慧金融系统的分工协作既包括主体内部的分工，也包括主体之间的社会分工与合作。金融主体内部以服务用户为导向，设计出不同的部门和岗位，每个部门和岗位都有明确的职责划分。在统一指挥下，严格执行规章制度，按照既有工作流程承担各自职责。而金融主体之间的合作，则完全是自组织的过程。在网络时代，驱动企业不断竞争的传统力量已不可能再确保企业拥有高额利润。只有开放、分享和协作，才能获得更多的市场机会，实现协作链条整体利润的最大化。

全球网在对中小企业进行信用评价时，引入分布在全国各地的第三方专业机构，比如专业市场、商会。这些机构对所辖企业情况了解，其推荐的客户可信度就更高，可屏蔽掉一些风险。比如担保公司若对平台某一企业情况了解，愿介入担保，既可对企业增信，又可扩大自身业务，共同受益。同样，律师事务所可介入提供法律咨询服务，财务公司可以帮助企业整理财务资料，等等。借助这些社会化的力量，帮银行审核、筛选客户，并对贷后客户情况作出再评价，实际就是帮银行客户经理处理掉大量的贷前、贷中和贷后的工作，最终批量解决中小企业的融资问题。

智慧金融和传统金融的区别

智慧金融和传统金融虽然在本质上都是推动资金的有序流动，但是，智慧金融并不是传统金融信息化的升级版本，也不是传统金融的网络化。事实上，智慧金融和传统金融有显著区别，智慧金融彻底改变了传统金融的服务主体、服务内容、服务方式和服务组织。

服务主体不同

在传统金融情况下，金融机构与用户形成一对一的服务关系，也就是说金融机构分别向每一个用户提供服务。银行、保险、证券及中介服务机构等，凭借自身建设的网点、网站，分别为客户提供金融服务。各家金融机构及中介服务机构各自为战，竞争多于合作。每个金融机构基本上独立完成主要的营销活动，包括寻找用户、制定营销组合、售后服务等。例如，当前大企业的贷款业务，通常由银行单独完成，甚至包括贷前、贷中、贷后的全部流程。而如今，中国的中小企业已达到千万量级，由银行包揽全部业务过程显然不现实。原有金融服务模式已经不能满足实际的发展需要。

而在智慧金融体系下，金融服务的形式呈现多对一的服务关系，即多个金融机构通过合作连接在一起，形成一个共同体，各尽所长，形成一个完善的产品，共同服务同一个用户。金融机构之间，以及金融机构与用户之间依托开放的服务平台，互联互通，相互交换信息，形成紧密的分工和协作关系。而每个金融机构都只是服务链条的一个节点，按照服务分工，充分发挥自身优势，为用户提供专业化的服务。所有这些节点的专业化服务汇集到一起，形成一个个完整的一站式服务包，分别作为一个整体，呈现给用户。

市场主导不同

传统金融服务模式下，银行在客户服务关系中，处于支配地位，起到主导作用。现阶段，我国企业融资渠道少，银行成为企业融资的主要来源，形成所谓的银行主导型金融体系。然而，企业的发展迫切需要大规模的资金，尤其中小企业更是面临融资困难的局面。资金是企业正常运转的血液，企业维持运营、提升技术、开拓市场都离不开资金的支撑。融资渠道不畅，导致银行的资金成为各方争抢的稀缺资源，供不应求。

在智慧金融阶段，用户跃升为整个金融服务链条的核心，形成用户主导型的金融服务体系。在智慧金融阶段，全社会的信息透明度更高，资本市场更发达，银行贷款、租赁、证券市场等融资模式更加完善。那些盈利能力强、信用记录好的企业更容易受到金融机构的青睐，成为金融机构抢夺的目标客户。为了提高竞争能力，金融机构会联合与其他机构，进行产品和服务的创新，提高服务质量，开拓更广泛的市场。

服务的状态不同

智慧金融体系永远处在动态调整过程中，而传统金融服务体系在某一段时间内，处于相对静态中。传统金融体系下，由于信息获取渠道不畅，信息感知和分析能力滞后，金融体系的每一次决策和行动后，都会保持一段时间的相对稳定，直到信息积累到一定程度，才会被应用于决策，推动金融体系采取下一步行动。

智慧金融体系内，不断流动着信息流、信用流、任务流和资金流，整个系统处在动态的变化过程中。用户在变化、合作伙伴在变化、其他金融主体在变化、环境在变化，这一切的变化都会被金融主体即时地感知和分析，并不断调整自己的策略和行动，以适应外界的变化。这些

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变化永不停止，驱动整个金融体系保持相对稳定性和动态演化。

演化的动力不同

传统金融体系的发展动力是他组织的力量。在传统金融体系下，政府在制定金融规则和改变规则过程中，发挥更大的主动权，甚至超过了银行等金融机构和市场本身的驱动力。政府是规则的制定者和变革者，金融机构是实现经济、金融目标的桥梁。金融机构在政府制定的规则框架下运行，既是金融演进过程中的受益者，也是金融风险的主要承担者。

智慧金融体系的形成和演化都是一个自组织过程。金融机构主体通过不断感知外界信息，自发地、自主地向调整演化方向加速，从而提高服务效率，降低金融风险。在这个过程中，体系内的主体通过竞争和协同，在信息和利益不断交换中彼此约束，协同耦合，从而保持整个体系的有序运行。智慧金融体系下的发展动力是系统内部内各主体之间的竞争和协同，而不是政府的行政指令。