Название статьи:
Особенности применения систем анализа больших данных в деятельности коммерческого банка
Авторы: Локтионова Е.А., кандидат экономических наук, старший преподаватель, кафедра банковского дела и ценных бумаг, Байкальский государственный университет, 664003, г. Иркутск, ул. Ленина, 11,
loktionova_ea@mail.ru,
Рагозина А.В., магистрант, кафедра банковского дела и ценных бумаг, Байкальский государственный университет, 664003, г. Иркутск, ул. Ленина, 11,
alex.managarova@yandex.ru Для цитирования:
Локтионова Е. А. Особенности применения систем анализа больших данных в деятельности коммерческого банка / Е. А. Локтионова, А. В. Рагозина // Baikal Research Journal. — 2017. — Т. 8, № 2. — DOI: 10.17150/2411-6262.2017.8(2).9.
В рубрике:
ФИНАНСОВАЯ, НАЛОГОВАЯ И ДЕНЕЖНО-КРЕДИТНАЯ ПОЛИТИКА
Год: 2017 Том: 8 Номер журнала: 2
Страницы: 9-9
Тип статьи: Научная статья
УДК: 336.76 (075.8)
DOI: 10.17150/2411-6262.2017.8(2).9
Аннотация:
В представленной статье рассматриваются особенности использования в банковской сфере современных информационных технологий для создания условий, способствующих эффективному управлению банком: больших данных и аналитических систем типа «Data Mining». Раскрываются возможности интеллектуального анализа данных банками. Отмечается, что с позиций банковского маркетинга, технология больших данных помогает обнаружить новые источники информации, улучшить оперативность и качество решений, принимаемых для привлечения клиентов, персонализации специальных предложений для клиентов, разработки новых услуг. Проводится анализ состояния рынка технологии больших данных в России. Делается вывод о том, что ключевыми потребителями технологии «Big Data» в России являются банки. Обобщается опыт использования технологии больших данных в российской банковской практике. На основе анализа проблем и перспектив использования больших данных в банковской практике делается вывод о необходимости использования современных информационных технологий крупными финансовыми организациями в целях укрепления их конкурентных преимуществ на рынке.
Ключевые слова: информация, информационные технологии, большие данные, Big Data, банки
Информация о статье: Дата поступления 28 марта 2017 г.; дата принятия к печати 18 апреля 2017 г.; дата онлайн-размещения 19 июня 2017 г.
Список цитируемой литературы: - Локтионов В. И. Влияние неопределенности исходных данных на варианты долгосрочного развития топливно-энергетического комплекса / В. И. Локтионов // Экономический анализ: теория и практика. - 2015. - № 31. - С. 51-60.
- Локтионов В. И. Учет фактора неопределенности при оценке вариантов использования Ковыктинского газа / В. И. Локтионов, Ю. Д. Кононов, П. В. Ступин // Энергетика России в XXI веке: стратегия развития - восточный вектор. Энергетическая кооперация в Азии: что после кризиса? - Иркутск : Ин-т систем энергетики им. Л. А. Мелентьева Сиб. отд-ния РАН, 2010. - C. 655-660.
- Локтионов В. И. Оценка эффективности инвестиционных проектов в энергетике с учетом предельных цен на энергоносители / В. И. Локтионов // Экономический анализ: теория и практика. - 2014. - № 33. - С. 17-22.
- Демурин В. Б. Принятие управленческих решений в информационной системе гостиничного комплекса в условиях неопределенности и нечеткости исходных данных / В. Б. Демурин // Известия Тульского государственного университета. Экономические науки. - 2011. - № 1-2. - С. 191-197.
- Некрасова Е. Большие деньги, большие данные, большие перспективы [Электронный ресурс] / Е. Некрасова. - Режим доступа: http://www.computerra.ru/cio/487.
- Просто о больших данных / Дж. Гурвиц, А. Ньюджент, Ф. Халпер, М. Кауфман. - М. : Эксмо, 2015. - 348 с.
- Локшина Э. А. А ваша компания готова к управлению клиентским опытом? 7 признаков клиент-ориентированной компании [Электронный ресурс] / Э. А. Локшина. - Режим доступа: http://love-credit.ru/st/kak-banki-upravlyayut-klientskimi-vpechatleniyami.
- Рудская Е. Н. Клиентский опыт как инструмент конкурентоспособности коммерческих банков / Е. Н. Рудская, Г. А. Болохова // Молодой ученый. - 2016. - № 11. - С. 937-948.
- Шурчкова Ю. В. Конкурентная среда и ее влияние на стратегию поведения организации: дис. … канд. экон. наук : 08.00.05 / Ю. В. Шурчкова. - Воронеж, 2004. - 185 с.
- Рудская Е. Н. Технологии профилирования заемщиков в банковской сфере: инновации в скоринге и минимизации рисков мошенничества / Е. Н. Рудская, Ю. Ю. Полтавская // Молодой ученый. - 2015. - № 24. - С. 567-574.
- Татаринова Л. В. Методические подходы к оценке финансовой устойчивости коммерческого банка / Л. В. Татаринова. - Иркутск : Изд-во БГУЭП, 2013. - 130 с.
- Терехов С. Кроссканальное решение по противодействию мошенничеству [Электронный ресурс] / С. Терехов. - Режим доступа: http://www. journal.ib-bank.ru/pub/297.
- Нестренко С. Технологии Big Data для клиентской аналитики [Электронный ресурс] / С. Нестеренко. - Режим доступа: https://www.ibm. com/ru/events/presentations/connect2014/12_connect14.pdf.