银行对公业务数字化迎来新机遇

银行对公业务的数字化转型正在加速,受新冠疫情影响,线上服务需求增加,各大银行如中国银行、工商银行等纷纷推进对公业务的线上化进程。招商银行推出企业数字化服务体系,涵盖七大渠道,旨在提升企业服务效率,实现银企合作的新形态。对公业务的数字化不仅提高了服务效率,也为企业提供了更便捷的金融解决方案。

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对公业务的数字化正在成为各家银行的必选题。

提到银行业务的数字化转型,业内讨论最多也是银行发力主要方向的无疑是零售业务。依托于手机银行APP,线上个人零售业务的替代率早已超过90%。此时,对公业务线上化的重要性加速凸显。

业内专家认为,对公业务既是零售业务的资产端来源之一,又是部分银行的负债端来源。在零售业务全面数字化的背景下,对公业务数字化加速。而这一趋势已在部分上市银行的半年度业绩报告中有所体现。

对公业务数字化转型提速

中国银行半年度业绩数据显示,截至6月末,该行境内对公贷款本外币余额折合人民币71560.55亿元,较上年新增6341.23亿元,增长9.72%。增量创历史同期新高。

该行首席信息官刘秋万在业绩发布会上表示,环球交易银行iGTB建设继续加速对公业务线上化,跨境汇款、供应链融资、票据服务等打造全新线上交易模式,实现全流程线上化。

工商银行副行长张文武在该行中期业绩发布会上表示,在数字产品方面,该行充分利用境内外广泛的网络体系以及行内自主研发系统,构建了多币种、多时区、多支付方式的全球结算清算服务体系。“这对我们的对公业务,如全球现金管理、面向外贸企业的新跨境结算服务、面向个人客户的跨境支付业务等,都是巨大的支持。”张文武说道。

不难发现,受新冠肺炎疫情影响,传统临柜业务难以实现,客观上加速了银行对公服务数字化技术应用。虽然起步晚于零售业务数字化,但受益于零售金融科技的探索和实践,对公业务数字化或具备“弯道超车”机遇。

近年来,交易银行、开放银行、供应链金融等与对公业务密切结合的概念热度不断攀升。具体到操作层面,各家银行则展现出差异化打法,例如,为服务上海“一网通办”,交通银行主打“金融+智慧”政务服务;招商银行则致力于构建企业数字化服务体系。

此外,中信银行、平安银行、兴业银行自去年以来均在对公业务场景金融布局方面纷纷发力,如兴业银行提出将金融服务嵌入企业各

【电力系统】单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真(带说明文档)内容概要:本文档围绕“单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真”展开,提供了完整的仿真模型与说明文档,重点研究电力系统在发生短路故障后的暂态稳定性问题。通过Simulink搭建单机无穷大系统模型,模拟不同类型的短路故障(如三相短路),分析系统在故障期间及切除后的动态响应,包括发电机转子角度、转速、电压和功率等关键参的变,进而评估系统的暂态稳定能力。该仿真有助于理解电力系统稳定性机理,掌握暂态过程分析方法。; 适合人群:电气工程及相关专业的本科生、研究生,以及从事电力系统分析、运行与控制工作的科研人员和工程师。; 使用场景及目标:①学习电力系统暂态稳定的基本概念与分析方法;②掌握利用Simulink进行电力系统建模与仿真的技能;③研究短路故障对系统稳定性的影响及提高稳定性的措施(如故障清除时间优);④辅助课程设计、毕业设计或科研项目中的系统仿真验证。; 阅读建议:建议结合电力系统稳定性理论知识进行学习,先理解仿真模型各模块的功能与参设置,再运行仿真并仔细分析输出结果,尝试改变故障类型或系统参以观察其对稳定性的影响,从而深对暂态稳定问题的理解。
本研究聚焦于运用MATLAB平台,将支持向量机(SVM)应用于据预测任务,并引入粒子群优(PSO)算法对模型的关键参进行自动调优。该研究属于机器学习领域的典型实践,其核心在于利用SVM构建分类模型,同时借助PSO的全局搜索能力,高效确定SVM的最优超参配置,从而显著增强模型的整体预测效能。 支持向量机作为一种经典的监督学习方法,其基本原理是通过在高维特征空间中构造一个具有最大间隔的决策边界,以实现对样本据的分类或回归分析。该算法擅长处理小规模样本集、非线性关系以及高维度特征识别问题,其有效性源于通过核函将原始据映射至更高维的空间,使得原本复杂的分类问题变得线性可分。 粒子群优算法是一种模拟鸟群社会行为的群体智能优技术。在该算法框架下,每个潜在解被视作一个“粒子”,粒子群在解空间中协同搜索,通过不断迭代更新自身速度与位置,并参考个体历史最优解和群体全局最优解的信息,逐步逼近问题的最优解。在本应用中,PSO被专门用于搜寻SVM中影响模型性能的两个关键参——正则C与核函γ的最优组合。 项目所提供的实现代码涵盖了从据加载、预处理(如标准处理)、基础SVM模型构建到PSO优流程的完整步骤。优过程会针对不同的核函(例如线性核、多项式核及径向基函核等)进行参寻优,并系统评估优前后模型性能的差异。性能对比通常基于准确率、精确率、召回率及F1分等多项分类指标展开,从而定量验证PSO算法在提升SVM模型分类能力方面的实际效果。 本研究通过一个具体的MATLAB实现案例,旨在演示如何将全局优算法与机器学习模型相结合,以解决模型参选择这一关键问题。通过此实践,研究者不仅能够深入理解SVM的工作原理,还能掌握利用智能优技术提升模型泛性能的有效方法,这对于机器学习在实际问题中的应用具有重要的参考价值。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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