购物中心收银员与时俱进，购物中心收银员工作流程

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于购物中心收银员与时俱进的问题，于是小编就整理了2个相关介绍购物中心收银员与时俱进的解答，让我们一起看看吧。

银行网点转型后，柜员该去哪儿？

想起了上世纪90年代的下港职工，当时二次就业无非就是重新找私企上班、做小买卖创业、做保险、做直销。而银行柜员这工作和高速路口收费站人员差不多，虽然技术含量不高，但很多高学历的人，当时去银行上班，也是大学毕业，家里找了关系的。现在失业了，第一会借着曾经的光辉继续找份企业财务人员的工作，或者创业做点小买卖，或者卖保险，

这几年，在互联网金融的普及下，银行人过得也没有那么快活。银行物理网点的增速放缓甚至是减少，银行对柜员的需求程度也大不如从前。国有大行柜员连年减员，从2014年的减员1.7万余人到2016年的骤减近6万，几年时间，银行改变翻天覆地。曾经牢固无比的铁饭碗，说没就没了……

随着货币去现金化和数字化，从某种程度上来看，银行的柜员人数减少是银行智能化的必然结果。这几年，超高的离柜率已经为物理网点与柜员减少带来了充分的理由。

对于银行来说，大量下线网点已成为不可逆转的趋势。既然是大势所趋，那柜员又该何去何从？

根据裁员情况来看，先走的大部分都是只有低端技术的员工，人工智能的兴起也必将淘汰掉一些可替代性强，重复率高的岗位。所以作为银行柜员，首先要避免自己成为一个纯手工的机械工，居安思危，勇于跳出舒适区。

与冷冰冰的ATM机，手机银行，网银相比，柜员的优势显然是能更好与客户进行有效沟通，增强情感联系。柜员应该有意识建立起自己的目标客户群，以便及时抓住客户需求，增强营销业务产品的针对性和成功率。

除了强化自身技能和业务知识，还要与时俱进，多维度拓展，挖掘培养自己的看家本领。在危机来临之际，柜员也可借势换岗，实现转型。

银行网点的转型，对于柜员来说，既是机遇又是挑战，任何时候，只有转变思维直面挑战才能利于不败之地。

银行都在转型，就目前而言我们银行就配备了自助存取款机，自助开卡开折机，自助缴费查询机等智能机器。在有些银行还推出了智能机器人协助客户办理业务。

银行转型升级，将更加智能化，大大减少对人工的依赖，只要存在一两个柜台办理特殊业务，一些简单存取业务都被机器取代，以后一个银行服务人员就只需要三四个人剩余的人去哪里呢？

毫无疑问也不会闲着，外拓营销去！现在银行员工职能界限已经很模糊了，向着全面化，复合型发展。不拘泥于单一的智能，简单来说就是，什么都要懂，什么都要会。近两年很多银行客户经理需求大大增加，客户经理不再是以往概念上专门办理贷款的人员，存贷款，信用卡，手机银行各种任务的分配逼着老员工都不得不放下身段走出去营销！

银行业的没落是必然的，随时互联网金融的发展，特别是大家对于银行业服务的诟病，包含了很多政府机关的服务诟病，早已深恶痛疾，所以，互联网发展了告别银行就非常迅速，而且很坚定。柜员可以去很多工作做出纳，或者其它一些会计材料 工作都可以的。

能简单通俗的解释一下什么是大数据吗？

第一，大数据数据体量非常大，传统的单机存储系统，已经无法在存储这么大量的数据，此时需要用到分布式存储技术。

第二，大数据的数据种类非常多，数据的格式也会变得复杂，比如数据种类有视频、文档、图片、消息记录等等。

第三，大数据中潜藏着非常重要的价值，通过数据分析技术，对商业决策做出智能化以及数据化的支持。

大数据最主要的功能，就是为公司上层提供商业化决策支持，让公司能够结合历史数据，往正确的方向发展。大数据技术主要分为两类：大数据计算和大数据存储。

离线计算对于数据的产出会有一定的时延，具体时延可以是15分钟、小时或者天级别的。离线任务一般会对数据进行全局批计算，这一次运行完就运行完了，不会像实时计算那样，除非你自己停止实时任务，否则实时程序会一直运行。

实时计算数据是不断产生的，一般数据产出的延迟会很低，最多是秒级别的。比如我们的数据大屏、实时数据流的加工处理等，这些场景对于数据的产出的时延要求很低。

离线计算的话，一般对于数据的产出时延没有那么高的要求，只要数据最终产出即可，具体使用像现在很多公司离线业务报表。目前大多数公司离线计算引擎使用的是Hive或者Spark，实时计算引擎目前主要是Flink。

在传统的关系型数据库中，当一个表非常大时，会使用分库分表技术，将表分布式的存储在不同的机器上面。分库分表技术可以使用开源工具TDDL。

到此，以上就是小编对于购物中心收银员与时俱进的问题就介绍到这了，希望介绍关于购物中心收银员与时俱进的2点解答对大家有用。