对传统商业银行消费金融系统的建设思考

2018-07-13唐志宏

时代金融 2018年36期

唐志宏

（中国建设银行广西区分行信用卡业务部，广西南宁 530000）

消费信贷是产业结构中重要的内容，根据实际具体的信贷发展水平，分析以目前人口基数为标准，对我国整体上升空间的分析水平。金融产业发展过程中，信贷消费产业是商业金融银行系统的重要内容，消费信贷是金融产业的产物，通过消费金融发展，分析其中存在的问题。按照有效的数据信息进行剖析判断，找出症结。采用有效的针对性处理方法，分析客户质量提升的标准。按照大数据的分析方法，采用有效的风险调控方式，不断提高消费金融系统的建设，为其整体建设提供必要的建设意见和需求标准。

一、传统商业银行发展过程中存在的各类问题

（一）传统商业银行与线上支付模式缺乏同步

目前人们开始更多的使用微信、支付宝等方式完成消费、存储，借贷等业务。这些方式适合年轻人，根据具体的方法，及时审批操作模式。通过第三方支付的办法，客户可以准确的记录消费内容，按照每一个客户的实际需求，准确的分析额定比例和优惠政策，分析产品的销售量，分析客户可以获取的最大信息标准，从而有效的满足人们的基本需求。传统的商业银行采用被动方式，获取客户的基本信息，客户通过网络营销点，通过网络方式，及时调整营销政策。这种营销模式往往是被动的获取模式，业务的办理时间较长，直接影响客户体验的整体需求。

（二）高端客户占比不同

传统的商业银行客户占比往往是中小区域范围内的客户，中高端客户占比较低。线上网络支付模式通过大范围的客户符合，可以对小、中、高端客户进行共同支配，提高中高端客户的占比水平。

（三）传统商业银行客户业务复杂，体验差

传统商业银行之间竞争激烈，受移动互联网的影响，核心业务往往通过网络用户平台服务完成，客户愿意选择更加方便的线上交易，这降低了传统商业银行的业务量。通过对比人们认为传统线下的商业银行的业务操作流程繁琐，时间长，体验差，相比快速的单子化模式流程，人们更加愿意使用电子化流程服务模式，提高网络上的金融操作。通过网络金融平台的建设，实现手机银行、微信钱包、支付宝余额宝等多种服务模式的体系建设，不断提升客户的全方位立体金融服务模式建设。通过虚拟化电子账户的方法，不断完善网络交易服务的建设水平，实现业务流程的金融化调整。

二、传统商业银行金融核心体系的建设分析

（一）传统商业银行需要加强对金融服务、社区网点客户黏性的提升

根据传统商业银行的客户获取方式，采用互联网金融与传统商业金融结合的方法，改变传统获取客户的模式办法。通过改变网络模式，不断提升客户的服务满意度水平。按照实际需求，加强对客户的吸引能力水平建设。通过搭建有效的平台，不断吸引客户主动开展业务。按照网点业务的渗透区域，加强对客户便民服务的建设。加强线下的服务优势，调整价格竞争水平，从而更好的获取线下客户。通过分化区域，对网点的规模、功能进行分区划分，按照区域比例水平进行划分，制定旗舰店、微店等交易平台。

旗舰店是以划分的区域标准，开展模块区域化的综合网点建设，改变传统商业银行模式的业务内容，增加设置自动操作设备，将更多的业务变为展示机处理，可以分配操作引导员，指导完成机器上的自助操作。微店是以旗舰店为平台辐射的小型社区营业智能网点，通过微店网络的建设，组件综合性的业务服务机器，处理各类非现金的业务。按照配备的可视信息，通过视网膜、指纹识别技术，实现对人员的核对，明确食品连接的远程化操作过程。

按照这种布局，可以将资源模式扩展，实现金融业务服务线下的调整。准确的分析每一个社区网点服务的具体优势，分析减少客户网点等候的方法，不断提升客户综合服务的网络化建设，提高客户的主动业务操作能力。根据线下银行的优势，开展有效的银行服务，开展个人金融服务业务。如，学生学业贷款、汽车贷款、投资、金融贷款、保险按揭等。通过区域化的渗透，开展与社区之间相关的金融服务建设，明确具体部分之间的渗透操作模式。充分利用业务代发操作模式，加强客户综合金融服务方案的建设。

（二）充分挖掘数据服务的综合技术水平和竞争能力

按照互联网综合信息发展模式，不断完善互联网的技术应用。通过大量用户数据的分析，对银行的资本运作和分配进行载体分析，充分积累用户的各类数据信息。按照各类数据信息，对客户的世界行为进行判断，准确的分析有效提升银行综合竞争优势的方法。通过市场分析，明确具体的贷款模式。例如，通过支付宝的花呗、借呗等模式，充分挖掘大量客户，实现短期的消费差异化。传统商业模式往往是利用数据银行的封闭数据操作，对数据信息进行局限性的数据分析。引入大数据模式，可以不断提升金融数据与各个客户之间的数据关联性，精准定位，明确客户产品、客户服务的需求，从被动经营中找寻更加适合客户服务的模式，提高综合竞争力水平。

按照内在客户服务的需求，精准的分析客户的经营模式。通过行内系统的收集，对客户的交易信息进行大数据的挖掘分析，充分研究可能产生的潜在客户。按照产品信息的实际偏好使用情况，对客户进行精准的定位，帮助客户提高金融产业的有效使用水平。按照网点进行精准的分析，明确其中可能存在的各类风险控制。通过对客户需求的精准分析，及时找寻数据信息的具体金融业务内容，开展新的产业化服务模式，增强客户的精准黏性操作建设。