商业银行~大数据建设规划
工商银行大数据驱动的经营管理体系建设
工商银行大数据驱动的经营管理体系建设中国工商银行业务研发中心副总经理敦宏程中国工商银行业务研发中心副总经理 敦宏程经营管理是指银行为了自身的生存发展，对整体生产经营活动进行计划、组织、指挥、协调和控制，其目的是充分利用各种资源，最大程度满足用户需要，取得良好的社会效益和经济效益。
良好的经营管理体系可以聚合企业资源、提升运作效率、提高产品质量、优化客户体验、激发员工积极性和凝聚力、提升社会价值。
在数字经济时代下，银行业如何夯实数据基础设施，打造高效研发体系，促进金融产品创新，形成互联互通的综合化、数字化金融服务生态系统，是提升经营管理能力的关键。
工商银行坚决落实党中央决策部署，坚持“48字”工作思路，以客户为中心，积极推动数据与业务相结合，持续积淀数据要素，充分释放数据生产力，确立迭代优化的数据驱动机制。
工商银行通过智慧银行生态建设工程（ECOS）构建企业级大数据服务能力和数字化业务研发能力，围绕产品、服务、运营、风险四大领域形成“AI+”服务新生态，打造专业化、体验化、集约化、自动化的智慧经营管理体系。
一、大数据服务体系为经营管理提供技术、数据双要素数字时代的大型商业银行面对多样化的客户需求、复杂多变的业务场景，需盘活用精数据资产，形成数据编者按：智慧银行生态建设工程（ECOS）是工商银行坚决贯彻落实党中央关于金融服务实体经济、做大做优做强数字经济、加快实现高水平科技自立自强等战略决策部署，举全行之力、历经数载实施的一项系统性工程，创新提出了一整套国际领先的分布式开放生态银行系统建设方案，依托企业级业务架构建设，实现了大型银行全分布式系统架构、大型银行主机下移、银行系统生态化转型、大规模交易型分布式数据库等多个领域“从0到1”的突破。
近日，工商银行智慧银行生态建设工程（ECOS）荣获人民银行“2020年度金融科技发展奖特等奖”。
为此，本刊特推出“ECOS工程”专题，邀请多位参与ECOS工程建设的相关负责人及专家撰稿，分享工商银行ECOS工程建设取得的创新成果与成功经验，以期为商业银行数字化转型提供有益借鉴。
银行业大数据解决方案
银行业大数据解决方案随着互联网技术的不断发展和普及，银行业也面临了新的挑战和机遇。
银行业需要利用现代化技术手段，提高企业管理水平，提高服务质量和效率，增强竞争力。
传统的数据处理模式已经不能满足银行业面临的新的需求，银行需要更加便捷、高效、智能的数据管理方式，这就需要银行业对大数据技术的应用。
银行业大数据解决方案主要包括以下几个方面：一、数据采集和存储银行需要对业务数据、客户数据、交易数据等进行采集和储存。
数据采集要做到准确、完整、及时、高效，并且保证数据的可信性。
数据存储则要求数据容量大、访问速度快、存储安全可靠、备份完善等。
现在最流行的数据存储技术是分布式系统，通过分布式存储技术可以进行数据冗余备份，可以保证数据在系统出现问题时依然可以正常使用。
二、数据分析和挖掘通过对大量的数据进行分析和挖掘，可以发现其中的规律和模式，可以帮助银行业制定更加准确有效的市场营销策略、产品设计和服务模式，提高盈利能力和客户满意度。
数据分析和挖掘还可以帮助银行业进行风险评估和预警，帮助银行业控制风险、提高资产质量。
三、智能风控系统基于大数据技术，银行业可以建立智能风控系统，通过对客户的信用记录、财务状况、交易行为等进行综合分析，预测客户可能出现的风险，及时提供预报警学报。
在客户申请贷款、信用卡、保险等产品时，自动进行风险控制和审核，减少了人工审核的时间和成本，提高了审核的准确性和效率。
四、客户关系管理和营销银行业可以借助大数据技术，对客户的行为、财务状况、需求等进行深入分析，实现对客户的精准识别和分类，提供个性化的服务和产品，有效提高客户满意度和忠诚度。
银行业也可以利用大数据技术，对不同时间段、不同地区的客户分布进行分析，制定更加精准有效的市场营销策略，如地域营销、精细化营销、跨界营销等。
五、自动化运营管理大数据技术可以帮助银行业构建智能化的自动化运营管理系统，提高业务的处理效率和客户服务质量。
银行业可以利用大数据技术，对企业内部流程和资源进行全面优化和管理，实现精细化、高效化、自动化管理，减少人工、时间、财力资源的浪费，从而加快企业的发展节奏。
商业银行的大数据分析与
商业银行的大数据分析与商业银行的大数据分析与决策随着信息技术的快速发展，大数据分析在商业银行的运营中扮演着越来越重要的角色。
商业银行拥有海量的交易数据和客户信息，通过对这些数据的深入挖掘和分析，可以为银行提供全面的洞察力和决策支持。
本文将探讨商业银行如何利用大数据分析来优化经营和决策。
一、大数据分析在商业银行中的应用领域1. 个人征信风险评估：商业银行通过对大数据的分析，可以更准确地评估个人征信风险。
通过分析客户的信用历史、还款能力等数据，银行可以根据个人征信评估结果来制定个性化的贷款利率和额度，从而降低风险和提高贷款收益。
2. 营销策略优化：通过对客户的行为数据进行分析，商业银行可以更好地理解客户的需求和偏好，并根据这些信息来制定更精准的营销策略。
例如，对客户的消费习惯进行分析，可以根据其购买行为来推荐相关产品，提高销售转化率。
3. 风险管理：商业银行通过对大数据进行分析，可以实时监测交易风险，并及时采取相应的应对措施。
通过对异常交易、欺诈行为等进行识别和分析，银行可以降低金融风险，保障资金安全。
二、商业银行的大数据分析平台建设商业银行在进行大数据分析之前，需要建设一个稳定、可靠的大数据分析平台。
该平台可以基于云计算、大数据存储和计算等技术来实现。
以下是商业银行构建大数据分析平台的关键步骤：1. 数据收集与清洗：商业银行需要收集、整理和清洗各类数据，包括交易数据、客户数据、市场数据等。
清洗后的数据才能确保质量和准确性，为后续分析提供可靠的基础。
2. 数据存储与管理：商业银行需要选择合适的数据存储系统，如分布式文件系统或关系数据库等，来存储和管理大量的数据。
这些系统需要具备高可靠性、高可扩展性和高性能等特点。
3. 数据分析与挖掘：商业银行可以通过各种数据分析技术，如机器学习、数据挖掘和统计分析等，来对大数据进行深度挖掘。
这些技术可以帮助银行发现隐藏在数据中的规律和模式，为决策提供支持。
4. 结果可视化与应用：商业银行需要将分析结果以可视化形式展示，如数据仪表盘、报表和图表等，方便管理层和决策者理解和运用。
商业银行的大数据应用及发展建议
商业银行的大数据应用及发展建议摘要：本文综合分析了大数据时代，商业银行信息化建设发展的情况、存在的问题及对未来商业银行在信息化建设提出现实可行的建议。
关键词：大数据时代；商业银行；数据应用；信息化发展引言现阶段，我国商业银行的发展面临着新的问题，变量主要来自社会的发展和信息技术的进步，一方面，先进技术代表的生产力进步给社会生活造成了巨大的冲击，尤其是大数据技术，创新了商业经营模式，拓宽了人类的行动空间。
在商业银行业，大数据技术的出现淡化了传统行业之间的界限，当前商业银行的金融生态朝着更加开放化的方向变革，并且，金融生态的发展速度前所未有地提升，得到了社会各界的普遍认同。
以大数据为代表的信息技术发展是金融创新的根本。
另一方面，商业银行的经营内容与外部政策环境之间存在着不可分割的关系，支付结算开放就是其中重要的一点。
目前，微信支付和支付宝支付等独立于商业银行之外的第三方支付公司纷纷与各个商业银行之间展开了合作，建立起支付结算的通道，以网络融资产品为代表的互联网金融产品层出不穷。
鉴于此，传统商业银行需要积极展开变革，革新经营管理理念、创新运营的业务。
只有充分利用以大数据为代表的信息技术，朝着信息化的方向发展，才能在当下的环境下提高商业银行的竞争能力。
1.信息化及大数据信息化并非独立进行，其是经济社会逐渐发展过程中的产物，并且信息化处于一种动态变化的过程中，信息化作为一种先进的生产力代表，正在主导着经济社会的发展演变，以大数据为代表的新技术正在加速这一进程。
被广泛认可的“大数据”概念，最早是2001年由高德纳咨询公司的分析师道格拉斯·兰尼提出。
2011年，麦肯锡在发布的研究报告中提到大数据时代已到来。
目前公认的大数据特征有以下四点。
（1）规模性。
大数据最为明显的一个特征就是量大，需要我们有强大的数据处理技术，对信息进行统计和分析。
随着信息化技术的高速发展，数据开始爆发性增长。
大数据中的数据不再以几个GB或几个TB为单位来衡量，而是以PB（1千个T）、EB（1百万个T）或ZB（10亿个T）为计量单位。
银行大数据方案
银行大数据方案引言银行作为金融行业的重要组成部分，在日常运营中产生了大量的数据。
这些数据包括客户信息、交易记录、市场数据等。
随着数据量的不断增加，如何利用这些数据来提高银行的效率和竞争力成为了一个重要的课题。
本文将介绍银行大数据方案，探讨如何利用大数据技术来解决银行面临的各种挑战。
银行大数据的挑战银行面临着以下几个挑战：1.数据量庞大：银行每天产生的数据量巨大，包括客户信息、交易记录、市场数据等。
如何高效地存储和处理这些数据成为了一个问题。
2.数据质量问题：银行的数据来源多样，包括手工录入、系统导入等。
因此，数据质量的问题也不可避免。
如何解决数据质量问题，确保数据的准确性和完整性成为了一个重要的任务。
3.数据分析能力不足：银行拥有大量的数据，但是如何利用这些数据来进行数据分析和洞察成为了一个挑战。
为了更好地了解客户需求和市场趋势，银行需要提升自身的数据分析能力。
银行大数据方案银行可以通过以下几个步骤来实施大数据方案：1.数据整合和存储：银行应该将各个数据源的数据整合到一个统一的数据仓库中。
通过使用大数据技术，可以将存储数据的成本降低，并实现数据的高效存储和管理。
2.数据清洗和质量控制：银行应该建立一套完善的数据清洗和质量控制机制，确保数据的准确性和完整性。
通过使用数据质量工具，可以进行数据的清洗、去重和转换等操作，提高数据的质量。
3.数据分析和挖掘：银行可以通过数据分析和挖掘来获得更深入的洞察。
例如，通过对客户的交易记录进行分析，可以发现客户的消费偏好和行为模式，并据此制定个性化的营销策略。
同时，银行还可以通过分析市场数据来了解市场趋势和竞争对手的动态，为自身的决策提供支持。
4.风险管理和反欺诈：大数据技术可以帮助银行进行风险管理和反欺诈工作。
通过对客户的交易记录和行为进行分析，可以及时发现风险和欺诈行为，并采取相应的措施进行预防和处理。
5.个性化服务和智能推荐：通过大数据技术，银行可以为客户提供个性化的服务和智能推荐。
商业银行数字化转型思路及建设方案
主要内容 1 以客户为中心的智能互动机制建立 2 员工赋能及替代人工 3 新技术带来流程变革，推动科技金融生态繁荣 2 数据转型融入业务创新
建立 以客户为中心的互动机制
以客户为中心的智能互动机制建立
大数据
其他相 关信息
银行信 息系统
服务
产品
员工赋能及替代人工
员工赋能及替代人工
知识库和搜索引擎
• 各类员工知识库的建立和动态更新 • 检索方式人性化
工作助手智能化
• 员工需要帮助的人系统能智能连接 • 管理者能根据系统信息推断出什么人需要
帮助
新技术带来流程变革，推动科 技金融生态繁荣
新技术带来流程变革，推动科技金融生态繁荣
互联网金 融大环境
的影响
内容多样 化
流程不断 变革升级
云技术/ 物联网/ 区块链
全方位场 景
将数字化 融入金融产品创新
数据型融入业务创新
数字化使得许多产品交易方式变成 随时随地:多渠道的接入使产品设计更灵 活;客户对产品的选择更方便。
产品与产品之间的连接无缝化:信息 系统对产品与产品之间的引用智能化,无 缝化;产品设计方式多样化。
银行业大数据解决方案
银行业大数据解决方案随着互联网时代的到来，数据已经变得比以往任何时候都更为重要，而银行业也不例外。
银行一直是高度数据化的行业，它们收集和处理大量的数据，以对客户进行风险评估、决策和其他业务。
但是，传统的数据处理方式已经无法满足大规模数据处理所需求的速度和效率。
因此，银行现在需要寻找一种更快、更有效的数据处理方式，以优化其运营和获得更多的业务优势。
这就是银行业大数据解决方案所涉及的内容。
以下是银行业大数据解决方案的一些主要方面：1. 数据存储和管理银行拥有各种各样的数据和信息，比如客户数据、交易数据、营销数据、信用评级、风险评估等，这些数据都需要进行收集、存储、管理和分析。
解决方案要能够提供可靠的数据存储和管理，满足安全、快速和方便访问的需求。
2. 数据分析和挖掘银行业大数据解决方案需要配备强大的数据分析和挖掘工具，以从庞大的数据中提取出有用的信息。
这些工具可以让银行更好地了解客户和市场，发现趋势并做出数据驱动的决策。
通过数据分析和挖掘，银行可以提高客户满意度，发掘出新的商业模式，协助员工了解市场领域。
3. 风险管理银行一直面临着来自市场、信用、操作和监管等方面的风险，风险管理是银行业大数据解决方案的一大重点。
通过快速且准确地预测和识别风险，银行可以避免潜在的经济损失。
大数据解决方案借助大量的数据和实时的统计学分析方法来解决风险识别等方面的问题，从而降低银行因风险而导致的损失。
4. 个性化销售和营销银行业大数据解决方案可以有效地定位高质量客户，并能够为客户提供高度个性化的产品和服务。
银行可以根据客户的历史数据和其他个人偏好来定制产品和服务，从而提高客户忠诚度并增加营业额。
5. 安全保障由于银行持有大量敏感信息，因此保证数据安全至关重要。
银行业大数据解决方案需要提供高级的安全保护措施，以确保客户数据不会被未经授权的人获得，避免数据泄漏和其他风险所导致的影响。
银行业大数据解决方案的好处：1. 优化业务流程，提高效率；2. 预测和识别风险，并及时处理；3. 对客户需求和偏好进行输入和分析，以制定更好的整体营销策略；4. 提高客户满意度和服务水平，增加客户忠诚度。
商业银行大数据建设规划
商业银行大数据建设规划随着信息技术的迅速发展，数据已成为商业银行的核心战略资源之一。
商业银行需要将内部大量的数据资产进行有效管理和利用，以提高数据的价值，为业务发展和风险控制提供有力的支持。
因此，商业银行的大数据建设规划变得越来越重要。
一、商业银行大数据建设规划的意义大数据建设规划是商业银行对于数据资产的长期规划和指导，是银行数据战略的重要组成部分。
制定一个合理的大数据建设规划，对于提高商业银行的竞争力和效率，具有很重要的意义。
具体表现在：1. 利用大数据提高银行运营效率通过大数据技术，商业银行能够对海量的数据进行处理和分析，从而更加深入的了解客户需求，并根据客户的需求来开展更加精准的营销。
此外，银行还能通过数据分析，对业务和财务情况进行及时的跟踪和分析，从而及时发现和处理问题。
2. 降低商业银行风险在商业银行的运营过程中，风险是难以避免的。
然而，通过对大数据的处理和分析，可以更好的帮助商业银行发现和评估风险。
通过风险预警技术，商业银行可以提升自己的反欺诈以及信用风险控制能力。
3. 提高商业银行的决策效率大数据分析可以帮助商业银行做出更加准确的决策。
通过对数据的收集、分析和挖掘，商业银行可以更全面地了解客户的需求、行为以及市场趋势，从而指导业务决策。
二、商业银行大数据建设规划的目标商业银行制定大数据建设规划的目标主要包括两个方面，即提高业务效率和提供更加精准的金融产品和服务。
具体表现在：1. 提高业务效率商业银行大数据建设规划的一个重要目标是提高业务效率。
商业银行大量的日常数据，需要利用大数据技术有效整合和管理。
银行可以通过大数据管理和分析，可以更加全面、深入地了解客户信息和行为，优化业务流程，提高业务处理效率。
2. 提供更加精准的产品和服务通过大数据分析技术，商业银行能够更准确地了解客户需要什么样的服务、产品和体验。
银行可以针对不同的客户群体，推出针对性的金融产品和服务，增强产品的竞争力，提高客户忠诚度和满意度。
大数据在商业银行的具体应用
大数据在商业银行的具体应用随着信息技术的飞速发展和数据规模的不断扩大，大数据已经成为商业银行业务中不可或缺的一部分。
商业银行利用大数据技术，可以更好地理解客户需求，提高风险管理能力，优化运营效率，创新金融产品及服务，并提升市场竞争力。
本文将就大数据在商业银行的具体应用进行分析和讨论。
一、客户需求分析商业银行可以通过大数据技术实现对客户需求的深度分析，包括客户行为、偏好、消费习惯等。
通过大数据分析，银行可以更全面地了解客户的借贷需求、投资偏好以及消费习惯，从而为客户定制个性化金融产品和服务。
这包括通过分析客户的社交媒体数据、消费记录等信息，实现精准营销和精准推荐，提高产品销售效率和客户满意度。
二、风险管理能力提升大数据技术可以帮助商业银行更准确地评估客户的信用风险和市场风险。
通过对海量数据的分析，可以建立更加精细化的风险评估模型，更好地发现异常交易和欺诈行为。
大数据还能帮助银行进行更加精准的反欺诈监控和客户身份识别，提升风险管理能力，降低信用风险。
三、运营效率优化利用大数据技术，商业银行可以对业务流程进行优化，提高各项运营指标的效率。
通过对数据的深度分析，可以找到运营流程的瓶颈和优化空间，实现对业务流程的精细化管理。
通过大数据分析实现精准风控、准确预测客户需求以及进行客户服务的智能化升级，提升整体运营效率和服务水平。
四、金融产品及服务创新大数据技术可以帮助商业银行对金融产品及服务进行创新。
通过对客户行为数据的分析，银行可以更好地了解客户需求，研发符合客户需求的创新金融产品。
大数据技术还可以帮助银行进行智能化风险定价，实现风险定价的精准化，为客户提供更加个性化的金融产品及服务。
五、市场竞争力提升大数据技术可以帮助商业银行更好地理解市场趋势，把握商机，提升市场竞争力。
通过对市场数据的深度分析，银行可以更准确快速地发现市场机会，及时调整产品定位和营销策略，更好地满足客户需求。
大数据技术也可以帮助银行对竞争对手进行深度分析，发现对手的优势和劣势，帮助银行进行更加有效的战略规划。
银行信息化建设工作计划
银行信息化建设工作计划
一、完善银行业务系统，提升服务效率
1. 优化核心业务系统，提升数据处理能力和稳定性。
2. 完善网上银行、手机银行等渠道，加强客户体验。
3. 强化风险管理系统，提高业务安全性。
二、推进数字化转型，加强信息安全保障
1. 加强数据管理和隐私保护，全面提升数据安全能力。
2. 推进金融科技应用，提高金融服务智能化水平。
3. 完善灾备系统和网络安全设施，强化信息安全保障。
三、加强人才队伍建设，提升信息化水平
1. 培养信息化专业人才，提高银行员工信息化应用能力。
2. 定期举办信息化培训和交流活动，促进员工技能提升。
3. 建立健全激励机制，吸引和留住优秀信息化人才。
四、持续提升数据分析能力，提高决策效率
1. 加强大数据平台建设，深化数据挖掘和分析应用。
2. 开展数据驱动的业务决策，提高业务运营效率。
3. 推进数据共享和交换机制，促进跨部门协同合作。
五、加强合规管理，规范信息化运作
1. 严格遵守相关法律法规，推进合规意识教育培训。
2. 完善信息化运营管理制度，规范信息化管理行为。
3. 配合监管部门开展信息化审计和检查工作，确保合规运营。
银行大数据项目解决方案10
银行大数据项目解决方案10银行大数据项目解决方案随着现代社会信息技术的快速发展，大数据在各个领域得到广泛应用。
银行作为金融领域的重要组成部分，也迫切需要利用大数据技术来提升业务水平和服务质量。
本文将详细探讨银行大数据项目的解决方案，以帮助银行更好地应对挑战，提高竞争力。
一、背景与意义银行作为金融行业的重要一员，日常业务产生的数据量庞大且多样化。
充分利用这些数据，可以帮助银行更好地理解客户需求，优化产品设计，提高风控能力，并为决策提供数据支持。
银行大数据项目的意义在于，通过挖掘和分析海量数据，为银行提供全方位、精准化的服务，从而满足客户的个性化需求，提升客户满意度。
二、银行大数据项目解决方案1. 数据收集与整合银行大数据项目的第一步是收集和整合各种数据源，包括批处理数据、交易数据、客户行为数据等。
通过建立海量数据的统一接入渠道，实现数据的全面汇集和整合，确保数据的完整性和准确性。
2. 数据存储与处理银行大数据项目需要构建高效可靠的数据存储与处理体系。
传统的数据库技术已无法满足对大数据的存储和处理需求，因此需要引入分布式存储和计算技术，如Hadoop和Spark。
这些技术能够将数据分散存储在多个节点上，并并行进行处理，大大提升数据处理效率。
3. 数据挖掘与分析数据挖掘和分析是银行大数据项目的核心环节。
通过各种算法和技术，挖掘数据中隐藏的规律和价值信息，以帮助银行实现智能化决策和个性化服务。
例如，通过对客户行为数据的挖掘，可以准确预测客户需求，为客户量身定制产品和服务。
4. 风险控制与安全保障银行作为金融机构，风险控制是至关重要的。
在大数据项目中，需要构建完善的风险控制和安全保障机制，确保数据的安全性和隐私性。
采用高级加密算法和权限管理措施，限制不相关人员对敏感数据的访问，同时建立监控机制，及时发现并应对数据安全问题。
5. 服务优化与创新银行大数据项目的最终目标是提供更优质的服务。
通过对大数据的分析和挖掘，银行可以了解客户需求变化趋势，优化产品设计，提供个性化的金融解决方案。
商业银行数字化转型的战略规划与实施
商业银行数字化转型的战略规划与实施一、引言在日新月异的科技发展浪潮下，传统商业银行面临着数字化转型的迫切需求。
数字化转型可以提升银行的运营效率、加强风险管理能力、提供更加个性化的服务，并与其他技术企业建立良好的合作关系。
本文将探讨商业银行数字化转型的战略规划与实施，旨在帮助商业银行制定有效的转型蓝图。
二、商业银行数字化转型的重要性1. 提高运营效率通过数字化转型，商业银行可以实现自动化、智能化的业务流程，减少人为错误和冗余步骤，提高工作效率。
2. 加强风险管理数字化转型可以帮助商业银行建立更加完善的风险管理系统，实现对客户信息、交易行为等的实时监测和风险分析，降低潜在风险带来的损失。
3. 个性化服务数字化转型使得商业银行能够更加精准地了解客户需求，并为客户提供更加个性化的产品和服务，从而提升客户满意度和忠诚度。
4. 建立合作关系数字化转型可以帮助商业银行与科技企业建立紧密的合作关系，通过共享技术和资源，实现共赢发展。
三、商业银行数字化转型的战略规划1. 定义目标商业银行需明确数字化转型的目标，包括提升客户体验、优化业务流程、降低成本、加强风险管理等方面的目标，并制定相应的量化指标。
2. 评估现状商业银行需要对自身的数字化程度进行评估，了解当前的数字化水平以及与竞争对手的差距，为后续规划提供依据。
3. 资源配置商业银行需要确定数字化转型所需的资源，并进行合理的资源配置，包括人员、技术、资金等方面。
4. 制定策略商业银行应根据自身的定位和竞争优势，制定适合的数字化转型策略。
可以选择自主研发、战略投资或合作创新等不同路径。
5. 风险管理商业银行在数字化转型过程中应重视风险管理，确保安全可靠。
包括信息安全、合规风险等方面的管理。
四、商业银行数字化转型的实施1. 技术更新商业银行需要投入并使用先进的技术设备和系统，如人工智能、云计算、大数据等，以支持数字化转型的实施。
2. 数据整合商业银行应建立统一的数据平台，整合各类数据资源，以实现对客户信息和业务数据的全面管理和分析。
城市商业银行双活数据中心建设方案v1.0
城市商业银行双活数据中心建设方案v1.0一、背景随着金融科技的快速发展，数字化转型已成为银行业发展的必然趋势。
建设数据中心成为银行数字化转型中的核心基础设施之一。
城市商业银行（以下简称“城商行”）也在数字化转型的道路上加速前行，在数据中心建设方面也投入了大量人力和物力资源。
目前，城商行的数据中心全部在本市，为了保障业务的稳定运行，提高业务的可用性和可靠性，城商行需要建设双活数据中心。
二、双活数据中心概述双活数据中心是指银行建立两个或以上的数据中心，并通过网络技术将数据中心实现同步备份。
当一个数据中心出现故障时，其他数据中心能够迅速切换并接替故障中心的功能，保证业务的持续可用性。
同时，双活数据中心能够提高系统的容错能力和安全性。
三、建设目标城商行双活数据中心建设的总体目标是提高业务的可用性和可靠性，保障业务的稳定运行。
具体目标如下：1.建设双活数据中心，实现数据中心的同步备份。
2.提高系统的容错能力和安全性，保障业务的持续可用性。
3.保证数据中心的运行符合监管规定和行业标准。
四、建设方案1. 选址和场地准备城商行将双活数据中心选在本市经济中心区，选址应遵循以下原则：•地理位置优越，便于数据中心之间的网络通信。
•地质构造稳定，地震烈度低。
•环境优雅，无污染源存在。
场地准备应根据数据中心的设计容量和功能需求选择适当的场地，并进行场地设计和改造。
2. 基础设施建设合理的基础设施建设是双活数据中心的基础，包括配电、供电、制冷、制气、照明、安监、灭火、环境监测和机房净化等基础设施建设。
3. 系统集成系统集成是城商行双活数据中心建设的关键环节。
系统集成包括物理层、网络层、存储层、计算层、安全层等部分的集成。
在系统集成方面，城商行需要对设备和软件进行全面的测试和评估，确保系统的性能、可靠性和安全性。
4. 数据迁移和同步备份数据迁移和同步备份是城商行双活数据中心建设的重点。
数据迁移和同步备份需要严格按照规定程序进行，确保数据安全、完整、可靠。
浅谈大数据时代背景下商业银行的发展
浅谈大数据时代背景下商业银行的发展随着信息技术的飞速发展，大数据技术已经成为商业银行发展的一大趋势。
在大数据时代，商业银行面临着前所未有的机遇和挑战。
本文将就大数据时代背景下商业银行的发展进行浅谈。
一、大数据时代的背景大数据时代是指通过互联网和其他通信技术获取的大规模的数据，这些数据非常庞大，传统的数据处理软件和工具无法处理。
在大数据时代，数据的获取、存储、分析和应用都成为了一个巨大的挑战和机遇。
大数据时代的背景主要体现在以下几个方面：1. 数据量大：随着互联网的普及和移动互联网的发展，人们可以通过各种设备获取和产生大量的数据，包括文字、图片、音频、视频等各种形式的数据，这些数据规模庞大。
2. 数据多样化：传统的数据主要是结构化数据，而在大数据时代，数据呈现多样化的趋势，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据等，这为数据分析和利用带来了一定的难度。
3. 数据价值高：随着互联网的发展，人们可以通过数据挖掘、机器学习等方法，挖掘出数据中蕴含的商业价值和社会价值，使得数据的重要性愈发凸显。
4. 技术支持：随着计算机技术和互联网技术的飞速发展，数据处理和分析的技术得到了长足的进步，大数据技术已经成熟，为数据的获取、存储、处理和应用提供了强有力的支持。
5. 商业银行发展：商业银行作为金融行业的重要组成部分，也受到了大数据时代的影响，商业银行需要借助大数据技术，实现自身的转型升级和发展。
二、商业银行的发展趋势商业银行是金融体系中的主要组成部分，其发展状况对整个金融体系和经济发展具有重要影响。
在大数据时代，商业银行的发展呈现出以下几个趋势：1. 数据驱动：在大数据时代，商业银行需要转变发展思路，由原来的产品驱动转变为数据驱动。
商业银行可以通过大数据技术，挖掘客户的行为数据、交易数据等，深入洞察客户的需求和偏好，从而更好地提供个性化的金融服务。
2. 客户体验：大数据时代，客户体验变得尤为重要。
商业银行通过大数据技术，可以为客户提供更便捷、个性化的金融服务，从而提升客户满意度和忠诚度。
商业银行大数据战略目标与发展路径分析
商业银行大数据战略目标与发展路径分析作者：（李欣宇）来源：《经济技术协作信息》 2017年第36期一、商业银行大数据战略目标大数据战略是基于互联网金融背景下运用大数据思维来实现商业银行的转型升级。
在当前商业银行大数据战略目标设定过程中，主要包括以下几个方面：（一）客户中心目标商业银行的发展离不开客户的支持，因此满足客户需求应为商业银行大数据战略目标重要内容之一。
商业银行在转型发展过程中，要树立以客户为中心的经营理念，并引入大数据数据思维，深入客户群体，了解客户的实际需求，通过构建客户管理大数据应用平台，从而为消费者提供更具针对性和合理性的金融产品和服务。
（二）经济发展目标商业银行在大数据战略发展过程中，其以服务于实体经济作为根本方向，即利用大数据思维，并以实体经济发展需求为导向，进一步对实体经济资源配置进行优化，助推普惠金融的实现。
特别是在当前经济新常态下，银行列需要充分的运用互联网技术，通过拓宽服务实体经济的渠道，创新服务手段，从而全面提高资金使用效率。
（三）风险管理目标商业银行转型发展的成败与风险管理具有直接的关系。
银行作为特殊的行业，其生存和发展需要以完备的风险管理费体系作为保障。
商业银行运营过程中风险的发生多是由于信息不对称，在商业银行传统的信用风险决策中，其主要是以管户各方面的结构化数据作为什主要依据，缺乏量化数据的支持，这就导致决策的准确性得不到有效的保障。
通过引入大数据思给，有效的解决了银行与客户之间信息不对称的问题，通过对大量数据信息进行深入挖掘和分析，从而来识别风险，全面提高银行风险防控能力。
二、商业银行大数据战略发展路径（一）树立大数据理念在当前互联网金融环境下，商业银行在发展过程中需要提高大数据理念，认识到大数据资源的重要性，并以此来作为银行战略发展的动力。
因此在实际工作中要以银行内部数据作为基础，充分的利用社会化数据，进一步规范数据的交负和融合。
同时还要利用数据挖掘和分析工具，将非结构数据转化为决策支持信息。
商业银行科技发展三年规划
商业银行科技发展三年规划随着人工智能、大数据、云计算等新兴技术不断涌现，商业银行正在积极探索数字化转型之路。
作为金融行业的龙头企业，商业银行在科技发展方面的投入越来越多，同时也面临着前所未有的市场竞争压力。
要在行业中保持竞争优势，银行需要有针对性地进行科技规划和布局，以确保未来的可持续性发展。
因此，本文将从以下几个方面提出商业银行科技发展三年规划。
一、数字化转型升级随着移动互联网的发展，金融业务已经从传统的线下渠道转移到线上渠道，并且向移动端拓展。
为了迎合消费者的需求，银行需要建立完善的数字化银行系统。
在这个过程中，银行可以通过以下四个方面来达成目标：1. 提供全球化银行服务银行可以建立全球化银行服务系统，提供全球范围内的银行服务。
这样可以吸引更多的客户，加强银行的国际化程度。
2. 完善自助服务银行可以通过增加ATM机和自动柜员机数量，提高自助服务的便利性。
同时，银行可以加强在线银行系统的安全性和便利性，让客户可以随时随地完成所需的银行业务。
3. 建立云计算系统银行可以建立云计算系统，将大量的数据集中管理，以方便数据分析和业务扩展。
通过云计算系统，银行可以将系统运行成本降低到最低，提高数据处理速度和安全性。
4. 发展人工智能技术银行可以通过发展人工智能技术，提高客户体验和服务水平。
其中，自动化客户服务系统是很好的选择。
这些系统可以提供智能的语音沟通服务和针对客户需求的智能化推荐服务。
二、构建用户中心化平台商业银行可以通过用户中心化的方式，将焦点放在顾客需求上，从而提高顾客的满意度和忠诚度。
在这个过程中，应该考虑以下几个方面：1. 提供个性化银行服务银行可以发行专属的金融产品，满足客户的个性化需求，如针对不同家庭、不同年龄段、不同收入等级的客户个性化产品设计。
2. 打造一站式金融服务平台银行可以打造一站式金融服务平台，提供各种服务。
这个服务平台应该包括，电子商务、基金、保险等金融相关的服务，各种帮助客户获得个人财富增值的选项。
智慧银行建设方案
五、风险评估与应对措施
1.技术风险：积极关注新技术动态，加强与科技企业的合作，确保技术先进性和安全性。
2.法律风险：严格遵守国家法律法规，确保项目合法合规。
3.市场风险：密切关注市场动态，及时调整业务策略，提升市场竞争力。
4.运营风险：建立健全内部管理制度，提高运营效率，降低运营成本。
2.服务器设施：采用高性能、高可靠性的服务器，满足大数据处理和存储需求。
3.终端设备：部署智能化终端设备，如自助服务终端、智能机器人等，提高业务办理效率。
（二）业务系统优化
1.业务流程重构：简化业务流程，提高业务办理速度，降低客户等待时间。
2.系统集成：整合各类业务系统，实现信息共享，提高业务协同效率。
-服务器设施更新：部署高性能服务器，提升数据处理与存储能力。
-终端设备智能化：引入智能终端设备，如智能柜员机、自助服务设备等。
（二）业务流程再造
-业务流程简化：对现有业务流程进行梳理，去除冗余环节，提升业务办理效率。
-系统集成：通过系统整合，实现客户信息共享，简化客户操作流程。
（三）智能服务与创新
-智能客服系统：建立全天候在线的智能客服系统，提供快速、准确的问题解答。
智慧银行建设方案
第1篇
智慧银行建设方案
一、项目背景
随着互联网、大数据、人工智能等技术的飞速发展，金融行业正面临着深刻的变革。为适应金融市场变化，满足客户需求，提高服务效率，降低运营成本，智慧银行的建设成为我国银行业发展的必然趋势。本方案旨在为我国某商业银行提供一套合法合规的智慧银行建设方案，以实现业务创新、服务升级、风险可控的目标。
六、结论
本智慧银行建设方案从基础设施、业务流程、智能服务、风险管理等多方面入手，旨在为某商业银行打造一个高效、安全、创新的智慧银行体系。通过实施本方案，银行将能够提升客户服务水平，增强市场竞争力，为未来的可持续发展奠定坚实基础。
商业银行的大数据分析与决策支持
商业银行的大数据分析与决策支持在当今信息技术高速发展的时代，大数据分析已经成为商业银行决策支持的重要手段。
商业银行作为金融机构，积累了大量的客户数据、交易数据、市场数据等各类数据，有效利用这些数据资源对银行经营和风险管理进行分析，可以为银行提供更准确、更智能的决策支持。
本文将深入探讨商业银行的大数据分析与决策支持，并介绍其应用实例和未来发展趋势。
一、大数据分析在商业银行的应用商业银行作为金融机构，其日常运营和风险管理都需要依赖大量的数据支持。
传统的数据处理方法已经不能满足商业银行的需求，而大数据分析技术的引入，则为银行提供了更加高效、精准的数据处理和决策支持。
1. 客户数据分析商业银行拥有众多客户，客户数据的分析是银行决策的重要基础。
通过对客户的个人信息、消费行为、信用评级等数据进行分析，银行可以更好地了解客户的需求和风险，进而制定相应的产品推荐策略和风险管理措施。
例如，通过对客户的消费习惯进行大数据分析，银行可以精准推送符合客户需求的优惠活动，提升客户满意度和忠诚度。
2. 交易数据分析商业银行每天都会处理大量的交易数据，这些数据蕴含着大量的商业价值。
通过对交易记录的分析，银行可以了解客户的消费行为、支付习惯等信息，为商业决策提供有力支持。
例如，银行可以通过对交易数据的实时分析，及时发现异常交易行为，对可能存在的欺诈行为进行预警和防范，保护客户的资金安全。
3. 市场数据分析商业银行需要不断了解和把握市场变化，才能制定相应的业务发展策略。
大数据分析可以帮助银行挖掘市场趋势、预测市场需求，优化产品和服务。
例如，银行可以通过对市场数据的分析，及时调整存贷款利率、推出适应市场需求的金融产品，提高市场竞争力。
二、商业银行的大数据决策支持实例1. 风险管理商业银行面临着众多的风险，包括信用风险、市场风险、操作风险等。
大数据分析可以帮助银行更好地管理和控制这些风险。
例如，通过对客户的信用状况、历史交易记录等数据进行分析，银行可以评估客户的信用风险，制定相应的借贷政策和风险控制措施。
银行数据标准建设实施方案
银行数据标准建设实施方案一、背景随着金融科技的快速发展，银行业面临着越来越多的数据管理挑战。
数据标准化是银行数据管理的基础，对于提高数据质量、降低数据管理成本、提升数据应用效率具有重要意义。
因此，银行数据标准建设实施方案的制定显得尤为重要。
二、目标1. 建立统一的数据标准体系，确保数据在不同业务领域之间的一致性和可比性。
2. 提高数据质量，减少数据错误率，降低数据管理成本。
3. 优化数据应用效率，提升业务决策能力。
三、实施方案1. 制定数据标准化规范首先，银行需要对各类数据进行分类，明确数据的属性和含义，制定统一的数据命名规范、数据格式规范、数据编码规范等，确保数据标准的一致性和规范性。
2. 建立数据标准化管理机制银行应建立数据标准化管理委员会，明确数据标准化的组织架构和职责分工，制定数据标准化管理制度和流程，确保数据标准化工作的有序推进。
3. 技术支持银行需要投入足够的技术资源，建立数据标准化的技术平台和工具，实现数据标准化的自动化管理和监控，提高数据标准化的效率和精度。
4. 培训与推广银行应加强对员工的数据标准化培训，提高员工对数据标准化工作的认识和重视程度，推动数据标准化理念的深入人心。
5. 监督与评估银行需要建立完善的数据标准化监督机制，定期对数据标准化工作进行评估和审查，及时发现和解决数据标准化中的问题和难点。
四、保障措施1. 领导重视银行领导应高度重视数据标准化工作，将其纳入银行发展战略的重要组成部分，提供充分的支持和资源保障。
2. 绩效考核银行应建立与数据标准化工作相关的绩效考核机制，激励和约束相关人员的工作表现，推动数据标准化工作的深入开展。
3. 风险防控在数据标准化实施过程中，银行应加强风险防控意识，及时发现和处理数据标准化中的风险和问题，确保数据标准化工作的顺利进行。
五、总结银行数据标准建设实施方案的制定和落实，对于银行业务的稳健发展和金融科技的应用具有重要意义。
通过建立统一的数据标准体系、优化数据管理机制、加强技术支持和培训推广，银行将能够提高数据质量、降低数据管理成本、提升数据应用效率，为银行业务发展提供有力支持。
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XX银行大数据建设规划一、项目背景随着信息化程度的加深，以及移动互联网、物联网的崛起，人们产生的数据急剧膨胀，传统的数据处理技术难以支撑数据大量的增长和处理能力。
经过近几年的发展，大数据技术逐步成熟，可以帮助企业整合更多的数据，从海量数据中挖掘出隐藏价值。
大数据已经从“概念”走向“价值”，逐步进入实施验证阶段。
人们越来越期望能实现海量数据的处理，从数据中发现价值。
数据越来越成为一种重要的资产。
在2014年Gartner技术炒作曲线的报告中也体现了大数据技术将走向实际应用。
我行已深刻认识到数据战略对企业运营以及企业未来发展方向的重要性。
互联网金融的本质是金融，核心是数据，载体是平台，关键是客户体验，发展趋势是互联网与金融的深度融合，要提升大数据贡献度。
因此，要深化互联网思维理念，稳步推进互联网金融产品和服务模式创新，积极利用移动互联网、大数据等新技术新手段，沉着应对冲击和挑战，实现传统金融与互联网金融的融合发展。
做好海量异构数据的专业化整合集成、关联共享、安全防护和维护管理，深度挖掘数据含的巨大价值，探索银行业务创新，实现数据资源的综合应用、深度应用，已成为提升企业核心竞争力，实现企业信息化可持续发展的关键途径。
按照行领导部署，信息科技部组织力量对大数据技术进行研究，完成对市场上主流的大数据平台及应用技术预研，征求业务部门建议，提出项目建设要求。
二、建设目标以大数据项目建设作为契机，凝聚我行优势力量，全面梳理数据资源，完善数据体系架构，自主掌握大数据关键技术，加速大数据资源的开发利用,将数据决策化贯穿到经营管理全流程，建设智慧银行，提升核心竞争力。
（一）建设大数据基础设施，完善全行数据体系架构构建大数据平台，实现更广泛的半结构化、非结构化数据集中采集、存储、加工、分析和应用，极丰富我行的信息资源，同现有的企业级数据仓库和历史数据存储系统一起，形成基础数据体系，提供支撑经营管理的各类数据应用。
（二）开发大数据资源，支撑全行经营管理创新建设离线数据分析、实时数据/流数据分析集群和各类数据分析集市，提供高性能可扩展的分布式计算引擎，通过数据挖掘、计量分析和机器学习等手段，对丰富的大数据资源进行开发使用，并将数据决策化过程结合到风控、营销、营运等经营管理活动。
（三）培养大数据人才队伍，建立大数据分析能力结合大数据项目的落地实施，建立起一支大数据技术和分析人员队伍，具备自主运营和开发大数据的能力，以更好推动业务创新，提升我行核心竞争力。
三、发展趋势近年来，银行业大力发展面向客户的新一代核心业务系统，信息系统建设日趋完备，电子银行等在线金融服务大幅增长，在提升客户体验和风险管控能力、满足监管各项要求的同时，形成并储存了庞大的可用数据资源。
银行业的数据资源不仅包括存贷汇等结构化数据，也包括客户浏览痕迹、在线交易记录等非结构化数据，还包含客户语音、网点视频等非结构化数据。
2012年，银行业的记录数据、业务数据、数据仓库数据、结构化数据和非结构化数据的数据规模分别达到938T、1688T、3125T、5313T 和3938T。
Celent公司预计未来5年将增长7倍。
除数据本身的快速增长外，银行业面临的更大的挑战是大数据带来的业务挑战，这包括：小微贷市场上，银行与互联网小额贷款公司难以竞争；支付市场中，网银支付所占比重越来越低，这使得银行越来越难以知道客户的消费行为；各种互联网融资模式的出现，在未来可能会超过以银行为中心的间接融资。
所有这些挑战，本质上是银行对于客户的了解程度相对越来越弱。
麦肯锡指出，在大数据时代，不能充分形成大数据使用能力的竞争者将被淘汰。
（一）同业案例情况国领先的商业银行已经启动大数据平台的建设，并应用于精准营销、风险管理和业务创新等领域，以获得竞争优势。
工商银行通过构建大数据平台，收集网银用户的行为轨迹并进行分析，精准营销，扩大销售，优化网银服务模块的质量，提升客户体验。
招商银行通过大数据平台构建全量数据分析和挖掘平台，推出在线明细，实时征信，精准营销等创新业务，提升小微贷获客率。
银行构建大数据平台，用于对客户的资金的流入流出分析。
银行、光大银行、平安银行、民生银行都在建设自身的大数据平台。
（二）业务应用场景大数据技术在银行业的应用围包括：客户洞察、营销支撑、风险管控和营运优化等领域。
客户洞察分析用户的各种数据，包括语音、网络的监控录像、商城交易信息、金融业务信息以及外部的社交信息、第三方履约行为等多方面信息，从而实现对客户进行分类和服务。
对现有CRM系统中的客户分层的数据要素进行延伸。
●营销支撑实时营销：是根据客户的实时状态来进行营销，如客户当时的所在地、客户最近一次消费等信息来有针对地进行营销。
社交网络营销：主要是微博营销，这主要是捕捉用户的言论和行为，并有针对地开展相关营销活动。
事件式营销：将改变生活的事件视为营销机会，如换工作、改变婚姻状况、置业等。
●风险管控信用评级：运用社交网络、行为特征、交易网、基本社会特征、人行征信等多个维度对客户综合评级，运用大量的指标构建多重模型，以识别客户的信用风险。
反欺诈：通过监控客户、账户和渠道等，提高银行在交易、转账和在线付款等领域防御欺诈的能力。
在监控客户行为时，可以识别出潜在的违规客户，提示工作人员对其予以重点关注，从而节省反欺诈监控资源。
●营运优化改善用户体验：运用大数据能够处理海量数据的能力，将传统数据统计分析等业务切换到数据处理能力更强的平台，来解决查询历史数据的困难，提升用户体验。
客服中心优化：通过对客服中心的数据分析，允许银行提前预测用户需求用以快速地解决问题，能够快速满足用户的需求。
降低运营成本：大数据平台采用普通的PC服务器和廉价存储，相对原有的小型机的硬件架构，可以有效的降低IT运营成本。
四、平台建设原则平台是大数据的基础实施，其建设、设计和系统实现过程中，应遵循如下指导原则：●经济性：基于现有场景分析，对三年的数据量进行合理评估，确定大数据平台规模，后续根据实际情况再逐步优化扩容。
●可扩展性：架构设计与功能划分模块化，考虑各接口的开放性、可扩展性，便于系统的快速扩展与维护，便于第三方系统的快速接入。
●可靠性：系统采用的系统结构、技术措施、开发手段都应建立在已经相当成熟的应用基础上，在技术服务和维护响应上同用户积极配合，确保系统的可靠；对数据指标要保证完整性，准确性。
●安全性：针对系统级、应用级、网络级，均提供合理的安全手段和措施，为系统提供全方位的安全实施方案，确保企业部信息的安全。
大数据技术必须自主可控。
●先进性：涵盖结构化，半结构化和非结构化数据存储和分析的特点。
借鉴互联网大数据存储及分析的实践，使平台具有良好的先进性和弹性。
支撑当前及未来数据应用需求，引入对应大数据相关技术。
●平台性：归纳整理大数据需求，形成统一的大数据存储服务和大数据分析服务。
利用多租户, 实现计算负荷和数据访问负荷隔离。
多集群统一管理。
●分层解耦：大数据平台提供开放的、标准的接口，实现与各应用产品的无缝对接。
五、分析应用规划大数据项目实施在保持核心账务系统稳定同时，实现外围IT架构逐步向开放架构演进，同时逐步吸纳互联网技术创新，应对大数据技术的快速发展和进化。
以全行三年战略发展规划和十三五规划为导向，借鉴同业和互联网企业的先进经验，分步实施分析应用，基础平台、外围系统改造以及业务流程优化相应地进行配套调整。
规划的大数据平台及应用的整体架构如下：大数据平台重点功能模块定位如下：●基础数据集群使用分布式文件系统和数据库等组件实现全量结构化数据和非结构化数据存储，并提供标准接口或Rest标准接口，上层业务以只读方式访问。
数据使用平台集成的工具批量导入导出。
●在线处理集群基础数据集群中的存放的往往是低价值密度的数据，经过加工处理后，提取出高价值密度的数据，放入在线查询集群，支撑实时业务、自助查询等高并发，低时延的数据查询。
●离线处理集群离线数据处理集群主要用于海量数据的分析处理，提供数据挖掘、数据探索功能框架，从海量数据中提取高密度价值的数据。
适用于对海量用户行为数据挖掘、建模，以支撑以客户为中心的精准营销、决策分析等应用场景。
流式处理集群使用流式处理组件，将实时数据接入。
通过注入实时业务处理规则，对事件做分析处理，实时决策。
流事件处理过程中，需要访问基础集群或在线处理集群，获取必要的支撑信息，如风险信息表、黑白、历史交易信息等，要求支持每秒万级别并发数据访问。
适用于信用卡授权风险控制、移动在线支付、在线统计分析等对实时性要求较高的场景。
大数据平台的数据来源及应用场景规划如下：计划分三步进行实施，如下：（一）2015年完成大数据基础平台的搭建，构建简单的查询分析应用，科技人员熟悉平台关键技术和开发技能。
●基础平台完成大数据平台的搭建，实现平台的基础功能和基础数据集群。
完成HDS历史数据、科技运维日志、网银日志、智能营销网页信息数据的存储。
构建多种数据挖掘算法库。
完成基础数据平台对外数据服务的标准化接口。
●分析应用完成资金流向分析主题和历史数据部查询交易。
提出直销银行、手机银行、微信银行的数据采集点数据要求。
提出用于支撑营销的个人信息的数据采集要求。
●外围系统改造完成直销银行、手机银行、微信银行的数据采集点改造，将行为日志数据记录下来。
（二）2016-2017年完善大数据基础平台，增加离线数据处理集群，采集行各系统产生的客户行为数据，第三方合作机构（含同业）的外部数据，丰富客户营销、风险管理方面的数据信息，探索大数据同云计算平台的结合，构建相应的分析应用系统，将数据决策融入营销和风控过程。
科技人员掌握平台关键技术，能够自主营运开发。
●基础平台增加离线数据处理集群，完善多种数据挖掘算法库，用于对海量数据进行加工处理，分析应用。
采集客户行为数据，包括直销银行、手机银行、微信银行等。
迁移影像平台的历史数据。
采集同业产品信息，我行网上舆论信息，特定客户和行的互联网舆情信息，第三方合作机构、银银合作平台的外部数据。
●分析应用构建数据分析应用云计算平台，实现半结构化、非结构化数据的解析功能，完善支撑数据分析应用集市，提供更多的数据服务，实现灵活深入的客户细分、专业化的营销与销售、优化管理流程，提升运作效率、降低管理成本。
主要应用方向包括：客户画像分析（个性化理财、交叉销售、客户挽留）。
舆情分析（对产品的比较、评价等反馈，进行营运优化）。
分析（手机终端、微信、直销银行等），分析客户行为。
科技运维优化（结合ITSM、系统运维日志分析事件、问题的关联性、各类统计等）。
信用风险（在现有的信用评级体系中，增加外部数据来源，优化评级结果），完善自动化授信审批，尤其是针对小微企业或特定产品，推出信贷差异化定价体系，做到对不同产品、不同行业、不同区域实施差别化定价。