日前，银行拓展新客户难点的话题受人关注，并且与之相关的银行拓展新客户难点问题同样热度很高。今天，康晓百科便跟大家说一说这方面的相关话题。
导读目录：
银行运营管理时代背景？
信息科技进步和互联网商业模式，正深刻改变商业银行的经营模式。加强金融创新、强化运营转型，探索集约化新模式、新工具是大型商业银行经营发展的迫切要求。
一、数字化背景下商业银行运营面临的挑战和机遇
（一）从宏观上看，数字经济给银行业带来新的机遇和挑战
挑战一：银行客户群体发生重要改变。互联网领军企业对传统银行消费金融、支付结算、小微金融等领域冲击明显，传统银行业务缺乏对年轻客群的拉新、促活、留存、转化的数字化手段。
挑战二：客户金融消费发生重要改变。随着科技创新带给客户在银行以外其他消费领域体验的提升，客户可不受时空限制选择最为合适的交易时间和交易渠道。客户也从资金安全的基础体验需求，逐步向简捷、便利、情感联系等卓越极致的客户体验升级跃迁。
机遇一：互联网大中台建设为银行运营提供了新思路。互联网大中台建设形成技术、数据、流程三大公共能力，为互联网运营提供了稳定的中台能力支撑；互联网的业务中台运营顶层设计以及样板间运营实践，为数字化运营提供了可借鉴的方法论和实践经验；商业银行应对互联网新形势，建设智能运营“大脑”，为银行运营提供了基于流程和数据的精细化运营管理服务，也为资源与运营任务的智能配置及跨渠道的协同运营提供了强有力的系统支持。
机遇二：数字技术和金融科技为运营提供了新对象。数字化技术改变了客户金融消费特征，客户业务办理渠道逐渐向线上化、无纸化、自动化迁移，也为银行创新服务模式创造了条件。国有大型商业银行拥有海量的用户数据，可以通过运用金融科技，分析、挖掘数据信息，快速实现融入高频生活场景，开展“平台中心化+门店本地化”协同运营来获客活客，实现运营对象从传统产品服务的单一对象运营到“人货场（用户，产品和服务，渠道、平台和系统）”的多元场景运营，集约化运营的对象得以充分延展。
机遇三：第二曲线发展拓展了运营边界诞生诸多新任务。随着互联网金融的持续发展，“共享性、普惠性、科技性”的新金融理念萌芽，要求商业银行按照互联网思维增强平台化、生态化运营能力，银行运营的内容和边界需要向非金融服务扩展，商业银行逐步开启“第二发展曲线”。推进数字化经营成为商业银行新的运行常态，催生出了新的任务、新的产品、新的服务、新的要求，用户、平台、内容、服务、活动、数据、风险等运营内容和边界不断清晰，运营任务标准化、集约化诉求不断增强，集约化运营的任务逐步细分集聚。
（二）从微观上看，数字化背景下营业网点面临新的痛点难点
1.客户行为线上化，营业网点服务内容亟待拓展。以建设银行为例，近三年建设银行物理网点的到店交易客流呈现下降趋势，从2017年的6.36亿人次下降至2019年的6.04亿人次，降幅达5%。同时，互联网平台从非金融高频场景切入，大肆掠取C端流量资源，并借此向支付、信贷、财富管理、征信等金融领域延伸，进一步导致客户流失。面对此种形势，营业网点必须加快生态圈建设步伐，将金融服务融入非金融场景，向开放银行转型。
2.新金融事项不断下沉，网点劳动力结构性问题突出。首先，是网点员工在岗工作时间较长。平均工作时间为9.9小时，其中最长的为营运主管（11.5小时），最短的为营销主管（8.33小时） 。其次，业务下沉带来的工作时长增加。线上业务线下售后服务增多，如快贷、网银、第三方交易等业务；个人类资产业务、普惠战略业务的后期维护时间增多；各条线用“大数据”生成的大量商机下发网点精准营销，形成大量临时性且时效性强的工作任务；基层网点涉赌涉诈防控、反洗钱及外汇管理政策性要求不断提升，处理监管要求的工作量增大。
孩子的数学扩展思维不行,稍微有点难度就不会做了，这该怎么办啊？
发展理论将数概念形成过程划分为以下三个阶：最初对实物的感知，例如数数、比对实物查数等；然后形成对数的表象，例如物体数量与数词形成联结；最后形成数的概念，即掌握数的实际意义、能够排列数的顺序、能够进行数的运算。
小学阶段数的运算比较简单，大部分运算还以与具体实物有较高相关，正确运用数概念对孩子抽象思维要求比较低。
升入初中之后知识难度加大，尤其数学以及后面的理科学习，需要孩子较快的将具体思维能力转化为抽象思维能力。
数概念建立在练习的基础上，可以通过系统的强化训练改善数概念与数学逻辑智能。
针对不同对象训练侧重点与方法不同，因此建议您能同孩子一起去就近的学习中心，为您孩子进行全面测评。
了解他的智能结构与学习中切实存在的问题。
针对这些问题，为他设计能够满足他“个性化”需求的、提高数学学习能力的辅导方案。
2021年大数据的主要难点是什么？
五大难点
1、解决方案无法提供新见解或及时的见解
（1）数据不足
有些组织可能由于分析数据不足，无法生成新的见解。在这种情况下，可以进行数据审核，并确保现有数据集成提供所需的见解。新数据源的集成也可以消除数据的缺乏。还需要检查原始数据是如何进入系统的，并确保所有可能的维度和指标均已经公开并进行分析。最后，数据存储的多样性也可能是一个问题。可以通过引入数据湖来解决这一问题。
（2）数据响应慢
当组织需要实时接收见解时，通常会发生这种情况，但是其系统是为批处理而设计的。因此有些数据现在仍无法使用，因为它们仍在收集或预处理中。
检查组织的ETL(提取、转换、加载)是否能够根据更频繁的计划来处理数据。在某些情况下，批处理驱动的解决方案可以将计划调整提高两倍。
（3）新系统采用旧方法
虽然组织采用了新系统。但是通过原有的办法很难获得更好的答案。这主要是一个业务问题，并且针对这一问题的解决方案因情况而异。更好的方法是咨询行业专家，行业专家在分析方法方面拥有丰富经验，并且了解其业务领域。
2、不准确的分析
（1）源数据质量差
如果组织的系统依赖于有缺陷、错误或不完整的数据，那么获得的结果将会很糟糕。数据质量管理和涵盖ETL过程每个阶段的强制性数据验证过程，可以帮助确保不同级别(语法、语义、业务等)的传入数据的质量。它使组织能够识别并清除错误，并确保对某个区域的修改立即显示出来，从而使数据纯净而准确。
（2）与数据流有关的系统缺陷
过对开发生命周期进行高质量的测试和验证，可以减少此类问题的发生，从而更大程度地减少数据处理问题。即使使用高质量数据，组织的分析也可能会提供不准确的结果。在这种情况下，有必要对系统进行详细检查，并检查数据处理算法的实施是否无故障
3、在复杂的环境中使用数据分析
（1）数据可视化显示凌乱
如果组织的报告复杂程度太高。这很耗时或很难找到必要的信息。可以通过聘请用户界面(UI)/用户体验(UX)专家来解决此问题，这将帮助组织创建引人注目的用户界面，该界面易于浏览和使用。
（2）系统设计过度
数据分析系统处理的场景很多，并且为组织提供了比其需要还要多的功能，从而模糊了重点。这也会消耗更多的硬件资源，并增加成本。因此，用户只能使用部分功能，其他的一些功能有些浪费，并且其解决方案过于复杂。
确定多余的功能对于组织很重要。使组织的团队定义关键指标：希望可以准确地测量和分析什么，经常使用哪些功能以及关注点是什么。然后摒弃所有不必要的功能。让业务领域的专家来帮助组织进行数据分析也是一个很好的选择。
4、系统响应时间长
（1）数据组织效率低下
也许组织的数据组织起来非常困难。更好检查其数据仓库是否根据所需的用例和方案进行设计。如果不是这样，重新设计肯定会有所帮助。
（2）大数据分析基础设施和资源利用问题
问题可能出在系统本身，这意味着它已达到其可扩展性极限，也可能是组织的硬件基础设施不再足够。
这里最简单的解决方案是升级，即为系统添加更多计算资源。只要它能在可承受的预算范围内帮助改善系统响应，并且只要资源得到合理利用就很好。从战略角度来看，更明智的方法是将系统拆分为单独的组件，并对其进行独立扩展。但是需要记住的是，这可能需要对系统重新设计并进行额外的投资。
5、维护成本昂贵
（1）过时的技术
组织更好的解决办法是采用新技术。从长远来看，它们不仅可以降低系统的维护成本，还可以提高可靠性、可用性和可扩展性。逐步进行系统重新设计，并逐步采用新元素替换旧元素也很重要。
（2）并非更佳的基础设施
基础设施总有一些优化成本的空间。如果组织仍然采用的是内部部署设施，将业务迁移到云平台可能是一个不错的选择。使用云计算解决方案，组织可以按需付费，从而显著降低成本。
（3）选择了设计过度的系统
如果组织没有使用大多数系统功能，则需要继续为其使用的基础设施支付费用。组织根据自己的需求修改业务指标并优化系统。可以采用更加符合业务需求的简单版本替换某些组件。
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