招商银行吴颖:招行大数据应用经验分享(1)
借助移动大数据,招商银行实现“互联网+”战略落地
借助移动大数据,招商银行实现“互联网+”战略落地作者:李庆莉来源:《中国金融电脑》 2015年第8期本刊记者李庆莉在“互联网+”时代,移动大数据分析管理平台作为招商银行互联网金融“平台、流量、大数据”整体布局的重要组成部分,在推动招商银行业务模式向网络化和数字化运营转变的过程中发挥了重要作用。
未来,招商银行将以更加开放的竞争合作方式,进一步融入互联网经济形态,打造招商银行互联网金融生态体系。
伴随信息技术和移动通信技术的飞速发展,企业业务数据、移动终端数据、客户信息数据之间联系愈来愈密切,庞大的数据流游走在各部门之间,其背后是数据本身所蕴藏的无限价值。
可以说,移动互联网时代,具备大数据价值洞察能力的企业将会在竞争激烈的商业市场中取得领先优势。
招商银行作为国内具有影响力的商业银行,一直以持续的金融创新、优质的客户服务、稳健的经营风格和良好的经营业绩闻名。
近年来,招商银行进入高速发展期, 资本净额超过3600 亿元、资产总额超过4.7 万亿元、全国超过1200 家网点、员工超过7 万人, 跻身全球前100 家大银行之列。
2015 年,为应对互联网金融挑战,充分发挥大数据价值,招商银行采用了TalkingData统计分析与管理平台,借助移动大数据咨询服务、开展移动APP 平台运营,不断优化客户体验,激活老客户,获得新客户,实现招商银行“互联网+”战略的落地。
实现数字化APP 运营,将数据转化为价值移动应用正在以前所未有的强势渗透人们的生活。
数据统计表明,用户平均一天使用移动设备的时间在4个小时左右。
为顺应用户行为方式改变,进一步提升用户体验,招商银行推出手机银行APP,拓展新的客户群体,激活客户的金融服务需求。
手机银行APP 作为招商银行与客户沟通、为客户提供服务的主要渠道之一,产生了大量的行为数据。
如何通过精准的数据分析了解用户偏好,从用户的点击情况、位置信息、消费情况、交易明细中整理出清晰的客户需求,提供个性化的金融服务,提高移动运营的水平,从而提升招商银行移动互联网转型能力,成为招商银行亟待解决的重要课题。
大数据在商业银行中的运用与发展论文
大数据在商业银行中的运用与发展论文大数据在商业银行中的运用与发展摘要:随着科技的不断进步和信息化发展的推动,商业银行作为金融行业的中枢,也面临着巨大的变革。
大数据作为一种新兴的技术和工具,对商业银行的发展具有重要的意义。
本文将着重探讨大数据在商业银行中的运用和发展。
1. 引言商业银行作为金融行业的中枢,具有信息量大、特定行业和客户群体的特点。
随着金融行业的不断发展,商业银行面临着巨大的挑战和机遇。
大数据的兴起为商业银行带来了新的发展机遇。
2. 大数据在商业银行中的运用2.1 风控和欺诈检测商业银行需要不断进行风控和欺诈检测以确保金融交易的安全和稳定。
大数据可以帮助银行分析海量的交易数据,识别潜在的风险和欺诈行为,提前做出预警和处理。
2.2 客户分析和营销商业银行拥有大量的客户数据,通过对这些数据的分析,可以更好地了解客户的需求和喜好,为客户提供个性化的金融产品和服务,并提高客户的满意度和忠诚度。
2.3 信用评估和贷款审批商业银行需要对客户的信用评估和贷款审批进行准确和高效的处理。
大数据可以帮助银行从海量的数据中提取有用的信息,为信用评估和贷款审批提供更准确和全面的依据。
3. 大数据在商业银行中的发展3.1 技术支持和人才培养商业银行需要持续投入资金和资源来推动大数据技术的应用和发展,并培养专业人才来应对大数据的挑战和机遇。
3.2 数据安全和隐私保护商业银行需要加大对大数据的安全和隐私保护的力度,确保客户信息的安全和保密,避免数据泄露和滥用。
3.3 合作与共享商业银行可以与科技公司、数据公司和其他金融机构进行合作,共享和交流数据和技术,提高数据的利用价值和商业化程度。
4. 面临的挑战和机遇大数据在商业银行中的运用和发展不仅面临着各种技术和安全问题,还需要应对监管政策和商业模式的变革等多重挑战。
但同时也带来了更大的机遇,可以提高银行的效率、降低成本,并且创造更多的商业机会。
5. 结论大数据在商业银行中的运用和发展具有重要的意义和潜力。
【经验分享】数据分析在银行逆袭之路
【经验分享】数据分析在银行逆袭之路科技爸2020-03-20 17:01:00数据分析,是大数据时代一项重要的职能,尤其是银行业,非常重视用数据说话。
在一些主要依靠线上的银行,比如微众、新网银行等,数据分析已成为了银行的核心支撑技术。
但是尴尬的是,有很多时候,数据分析师沦为了提数机器,被业务部门呼来唤去,成为了打杂人员。
1 数据分析的尴尬处境在很多传统银行,数据分析工作在很多时候充斥着这样的内容:(1)筋疲力尽的为业务部门汇总各项指标数据,形成月报、季报、年报;(2)计算某业务今年营业额,利润,计算同比增长幅度,给业务经理出经营报告。
(3)不断收到业务部门临时提数要求,要提供激活率、留存率、增长人数。
……总结起来,就是深陷于写SQL,无止境的出各种简单数字汇总的统计报表、报告,成为了“表哥”“表姐”,经常被各业务部门催促,地位很低。
2 数据分析职能定位著名的咨询公司Gartner于2013年总结、归纳、提炼出一套数据分析的框架,把数据分析分为了四个层次,分别是:(1)描述性分析(Descriptive Analysis)-解决发生了什么?该层次主要是对已经发生的事实用数据做出准确的描述,这也是许多企业需求最多、最杂的统计工作。
比如某企业本月订单签约额比上月增加100万,至1100万。
(2)诊断性分析(Diagnostic Analysis)-解决为什么会发生?知道到底发生了什么,对我们的帮助不大,更重要的是,我们要明白为什么发生。
比如经过分析,发现订单履约率下降的原因是成品生产不出来,无法完成交付。
而成品生成不出来的原因则是部分原材料的供应商未能按时送货,导致原材料不齐套,无法开始生产。
到这一个层次就开始脱离的打杂,成为了辅助经营的角色。
(3)预测性分析(Predictive Analysis)-解决什么可能会发生?通过寻找相关特征和运行逻辑规律,借助定量和定性的分析,实现预测。
不仅能找到问题发生原因和解决办法,还能防患于未然,提前调整发展方向,这是辅助经营的更高一个层次。
数据驱动未来——招商银行数据驱动的互联网智能获客系统建设
数据驱动未来——招商银行数据驱动的互联网智能获客系统建设作者:赵春辉康方向来源:《中国金融电脑》 2017年第12期在《亚洲银行家》主办的“2017 年度国际零售金融服务卓越大奖”评选中,招商银行第8 次登顶“中国最佳零售银行”。
一直以来,零售业务都是招商银行总体战略的核心业务和立行之本,2014 年,招商银行开启了“一体两翼”打造轻型银行的战略转型,其中“一体”就是指零售银行,在“一体两翼”中,更加突出了零售银行的战略地位。
目前,信用卡发卡市场所采用的传统直销模式日益呈现出竞争激烈、效率低下的特征,人力驱动的信用卡推广模式难以为继。
与此同时,互联网网民规模日益壮大,智能手机用户持续增长,以80 后、90 后为主的中坚群体已成为强大的消费力量。
用户在线上自主选择并申请信用卡的需求日益强烈,银行便捷的线上信用卡申请服务可以更好地支持用户的消费行为。
银行将线上与线下服务进行双向融合,可以形成更加有效的客群聚合平台,既提升了用户体验,又实现了低成本获客。
科技进步日益加快,“互联网+”、大数据和人工智能的时代已经来临,新科技未来的应用前景十分广阔,既具有传统银行业务无边性,又能融合大数据风控技术,将获客业务下沉到长尾群体,因此潜力巨大。
同时,在商业经济及其他领域中,决策将日益基于数据和分析,而并非基于经验和直觉。
在以“网络化、数据化、智能化”为目标的金融科技战略指引下,招商银行正发起一场由技术驱动的渠道优化和服务升级革命,以建设平台、引入流量、内接场景为重点,提升零售业务体系化运营能力,以开启全行新零售的未来。
一、数据驱动的互联网智能获客系统1. 系统业务简介数据驱动的互联网智能获客由用户从线上发起,银行实时进行名单收集及数据承接,随后进入“网上申请,上门服务”或“网上申请,网点核身”的业务流程,通过“线上申请+ 双线下”的体系化服务模式,帮助用户办理信用卡,在线获取信用卡价值客户。
目前,系统每天实时向各地下发新户申请名单,巨大的数据流量支撑了招商银行全国39 个信用卡部门、数千名的信用卡直销队伍及全国所有的招商银行营业网点,使招商银行成为全国率先实现规模化、集约化、成体系运作的商业银行。
如何进行大数据分析在金融行业的应用
如何进行大数据分析在金融行业的应用大数据分析在金融行业中的应用正变得越来越普遍。
大数据分析提供了一种方法,可以帮助金融公司更好地理解其客户,做出更准确的决策,发现新的商机。
此外,大数据分析还可以帮助金融公司更好地控制风险、减少欺诈、提高稳定性和降低成本。
本文将探讨如何进行大数据分析在金融行业的应用。
我们将从以下几个方面讨论这个话题。
1. 数据采集对于金融公司来说,数据是非常重要的。
如果没有数据,就不能进行大数据分析。
数据采集是大数据分析的第一步。
金融公司可以从多渠道收集数据,例如:网站交互、电话、社交媒体、电子邮件、应用程序等等。
这些数据可以被用来帮助预测客户的行为和需求,并帮助金融公司更好地了解其客户。
2. 数据质量数据分析的结果将取决于数据的质量。
因此,金融公司需要确保其数据的准确性和完整性。
数据的质量包括数据的精确度、可靠性、完整性和一致性等。
如果数据不准确或不完整,那么分析结果就可能会被歪曲或误导。
3. 数据分析数据分析是大数据分析的最重要的步骤之一。
数据分析可以为金融公司提供有用的信息,从而帮助决策者做出更好的决策。
数据分析可以帮助金融公司预测未来的市场趋势、了解客户行为和需求以及发现新的商业机会。
4. 数据可视化对于非技术专业人士来说,大量的数据可能很难理解。
因此,数据可视化是非常重要的。
数据可视化可以把数据呈现在图表、图形和其他可视化对象中,使数据更容易理解。
金融公司可以使用数据可视化工具(如Tableau、PowerBI、QlikView等)来快速生成各种图表和报表,使更客观的分析数据方案。
5. 预测建模预测建模可以使金融公司获得更深入的分析结果,进而帮助他们做出更明智的决策。
预测建模是指使用历史数据来预测未来的趋势。
金融公司可以使用一些预测建模工具(如SPSS)来帮助他们实现这个目标。
6. 应用案例数据分析可以在金融行业中的不同领域应用,以下是一些最常见的应用案例:a. 风险管理:金融公司可以分析数据,以确定哪些客户可能会违约或欺诈,并将这些客户排除在风险管理的范围之外。
银行大数据应用
银行大数据应用随着科技的不断发展,大数据技术在各行各业都得到了广泛应用,其中银行业也不例外。
银行大数据应用已经成为银行业务发展的重要支撑,为银行提供了更精准的客户服务和风险管理。
本文将从不同角度探讨银行大数据应用的重要性和优势。
一、客户服务优化1.1 个性化推荐:银行可以通过大数据分析客户的消费习惯和需求,为客户提供个性化的产品推荐,从而提高客户满意度。
1.2 客户画像:通过大数据分析客户的行为数据,银行可以建立客户画像,更好地了解客户需求,提供更精准的服务。
1.3 服务升级:银行可以通过大数据分析客户反馈和投诉数据,及时调整服务策略,提升服务质量。
二、风险管理提升2.1 信用评估:银行可以通过大数据分析客户的信用记录和行为数据,更准确地评估客户的信用风险,降低不良贷款率。
2.2 反欺诈监测:大数据技术可以帮助银行监测和识别潜在的欺诈行为,保护银行和客户的资金安全。
2.3 风险预警:银行可以通过大数据分析市场数据和宏观经济数据,提前预警风险,采取相应的风险控制措施。
三、营销推广增效3.1 精准营销:银行可以通过大数据分析客户的消费行为和偏好,制定精准的营销策略,提高营销效果。
3.2 跨渠道营销:大数据技术可以帮助银行实现跨渠道的营销推广,提升客户转化率和留存率。
3.3 数据驱动决策:银行可以通过大数据分析市场数据和客户数据,为决策提供数据支持,提高决策的准确性和效率。
四、产品创新加速4.1 产品定制:银行可以通过大数据分析客户需求,定制个性化的金融产品,提高产品的市场竞争力。
4.2 快速迭代:大数据技术可以帮助银行快速收集和分析市场反馈数据,及时调整产品策略,加速产品迭代。
4.3 创新孵化:银行可以通过大数据技术挖掘潜在的创新机会,推动产品创新和业务转型。
五、成本效益提升5.1 自动化流程:银行可以通过大数据技术实现业务流程的自动化和智能化,降低运营成本。
5.2 精细管理:大数据技术可以帮助银行精细管理各项业务指标,提高运营效率和成本控制能力。
商业银行如何利用大数据提升营销效果
商业银行如何利用大数据提升营销效果随着信息技术的不断发展,互联网大数据时代已经来临。
在这个时代,数据成为了一种重要的资源,商业银行也开始意识到大数据对于提升营销效果的重要性。
本文将探讨商业银行如何利用大数据来提升营销效果,并给出相应的实施策略。
一、数据采集商业银行需要通过各种手段来采集客户信息和行为数据。
其中,客户信息数据主要包括个人基本信息、家庭状况、职业信息等;而行为数据包括客户的消费行为、投资偏好、信用评级等。
通过采集这些数据,银行可以了解客户的需求、偏好和风险承受能力,为下一步的精准营销打下基础。
在数据采集方面,商业银行可以通过以下几种方式获取数据:1. 内部数据:商业银行可以利用自身的客户关系管理系统(CRM)或核心银行系统来采集客户信息和交易数据。
2. 外部数据:通过与第三方数据提供商合作,商业银行可以获取更多的外部数据,如信用评级、社交媒体数据等。
3. 移动端数据:随着智能手机的普及,商业银行可以通过移动端应用程序收集客户的地理位置、消费行为等数据。
二、数据分析商业银行需要将采集到的大量数据进行整合和分析,以便更好地了解客户需求和市场动态。
数据分析可以帮助银行发现客户的消费习惯、潜在需求和市场趋势,从而为营销策略的制定提供决策依据。
在数据分析方面,商业银行可以采取以下几个步骤:1.数据清洗和整合:对采集到的数据进行清洗和整理,确保数据的准确性和完整性。
2.数据挖掘:通过应用数据挖掘技术,商业银行可以从大数据中发现隐藏的模式和规律,为制定个性化营销策略提供支持。
3.预测分析:商业银行可以利用预测分析模型,对客户的行为做出预测,从而提前做出相应的调整和决策。
三、个性化营销在了解客户需求和行为后,商业银行可以通过个性化营销来提升营销效果。
个性化营销是指根据客户的特征和需求,向其提供个性化的产品、服务和推荐。
个性化营销可以通过以下几个方面实施:1.个性化产品设计:商业银行可以根据客户的需求和风险承受能力,设计出符合其特点的金融产品,满足不同客户的个性化需求。
浅谈大数据在商业银行经营管理方面的应用
统计与管理二○一五·八财经论坛摘 要:由于人们越来越频繁地使用互联网,网络购物、网络视频、网络社交等纷纷兴起,互联网日益渗入日常生活,随着时间推移,海量数据得以积累,另一方面,计算能力持续提高,不仅单个电脑能够处理越来越多的信息,不同电脑还可以通过网络连接起来同步运算。
这两方面互相配合,共同催生了大数据时代的到来。
这势必对商业银行传统的经营管理模式带来挑战,促进商业银行的转型发展。
笔者结合自身的知识和工作体会,简要分析了大数据在中国商业银行经营管理方面的应用。
关键词:大数据 商业银行 经营 管理DOI:10.3969/j.issn.1674-537X.2015.08.025在大数据时代,数据资产是产业兴衰、企业存亡的关键因素,公司的价值与其数字资产的规模、活性成正比,与其解释、运用数据的能力成正比,商业银行也不例外。
微众银行和阿里小贷是互联网企业利用大数据优势分食银行业蛋糕的两个案例,可称其为互联网银行。
目前,他们的规模在整个银行业里面是微不足道的,但他们代表着一种新趋势,假以时日,很可能颠覆传统银行业,正如电商对传统商业的颠覆。
本文就如何将大数据应用到商业银行经营管理、促进商业银行转型发展谈几点认识。
一、培养大数据思维在《大数据时代》一书中,作者舍恩伯格认为大数据思维的三个因素是:分析数据的全体而不是部分;关注效率而不是精确度;重视相关性而不是因果关系。
这是比较具体的大数据思维。
从更基本的角度看,大数据思维就是对于数据的重视,只有不断培养大数据思维,才能持续提高利用大数据的能力。
(一)大数据思维要重视数据的搜集和存储数据的搜集和存储是分析利用的前提,如果没有数据,再强大的分析利用能力也是“巧妇难为无米之炊”。
在搜集和存储数据方面,要有长远的眼光,当前已会分析利用的数据需要搜集,还不会分析利用的数据也要搜集,等到新的数据分析利用方式出来之后再开始搜集数据就已悔之晚矣。
由于数据的存储需要花费不少成本,搜集、存储一些看似无用的数据需要有坚定的信心和雄厚的财力。
招商银行吴颖:招行大数据应用经验分享
招商银行吴颖:招行大数据应用经验分享该文为招商银行信息技术部数据仓库开发团队负责人吴颖在第六届中国(深圳)金融信息服务发展论坛银行保险业分论坛上的发言。
很高兴今天能够有机会,跟大家分享招商银行在大数据应用体系建设方面的一些思考与实践。
我们今天的分享会围绕着大数据技术应用这样一个主题,谈一谈招商银行在当今时代背景下面所面临的挑战,我们对此的一些思考和实践,以及我们对未来的展望。
互联网特别是移动互联网对银行的冲击,我想大家都是深有体会的。
以招商银行为例,今天我们手机银行的登录次数已经是我们网点访问量的10倍,是我们网上银行专业版的2 倍,同时这个数字仍以每个月10%的速度持续增长。
移动互联网的流量竞争和经营,我们认为会是未来竞争的一个主战场。
最近招商银行发布的手机银行3.0版,它的整个设计思路与以前的版本有了非常大的变化。
我们做这样一个变化的目的,实际上就是通过打造极简金融、极致体验去抢占移动互联网的制高点。
从表面上看,手机银行和移动互联网,它们是银行与客户在交互渠道上面的一个革新,但是我想更为本质的,应该是数据驱动对银行服务的一种颠覆。
这里有一组企业对大数据的投资意愿及大数据领域相关市场增长率预测的数字。
它进一步可以佐证大数据的火热程度以及它受关注的程度。
我想跟两年前相比,现在已经很少会有人再去质疑大数据在影响未来人类生活方面的巨大作用。
从前面的介绍中我们可以看到,互联网和移动互联网给银行业带来的变革需求。
互联网思维正在影响我们整个社会的方方面面,包括像普惠、开放、极致体验等一些概念,已经对传统银行业提出了巨大的挑战。
我想,既然这个挑战已经不可避免,作为其中一个主要的数据拥有者——银行,我们是不是可以直面挑战、抓住机遇、争取逆袭?我想,这是需要我们思考的。
大数据应用体系的建设,它包含了技术上和管理上的一系列措施和政策,是一个系统性的工程。
尽管大数据的热度很高,但是在具体的实践上面,我们还是需要避免出现头脑发热、一哄而上的情况,需要我们能够有理性的分析,以一个全局性的视角去思考,正视过去、立足现在、放眼未来。
招行银行的数字化转型与金融科技应用
招行银行的数字化转型与金融科技应用随着科技的飞速发展和互联网的普及,金融行业也面临着巨大的变革机遇和挑战。
招商银行作为中国领先的商业银行之一,一直致力于数字化转型,并积极应用金融科技来提升服务质量和用户体验。
本文将探讨招行银行在数字化转型和金融科技应用方面的实践与成果。
一、数字化转型数字化转型是招行银行面临的最重要的战略之一。
通过整合信息技术和金融服务,银行可以提高运营效率、降低成本、拓展业务边界。
招行银行积极进行内外部的数字化整合,构建起了一个完整的数字化生态系统。
首先,招行银行注重内部数字化建设。
通过引入大数据分析、云计算、人工智能等技术手段,招行银行实现了对业务数据的高效管理和分析,提升了业务决策的准确性。
同时,银行内部运营流程的数字化转型也为员工提供了更高效、便捷的工作方式,提高了工作效率。
其次,招行银行通过与外部合作伙伴进行战略合作,开展数字化转型。
与互联网巨头、科技公司等建立合作关系,招行银行借助其技术和资源优势,实现了外部资源的共享和优化配置。
通过与第三方支付、电商平台等合作,招行银行推出了更多便捷、智能的金融服务产品和渠道,满足了用户多样化的金融需求。
二、金融科技应用金融科技是数字化转型的核心和重要驱动力。
招行银行在金融科技领域积极探索和应用,以提升金融服务的质量和效率。
第一,招行银行加大对人工智能技术的应用。
通过人工智能算法和大数据分析,银行可以实现客户画像、智能风控等功能,为客户提供更加个性化、定制化的金融服务。
例如,用户在招行银行APP上查询信用卡账单时,系统可以根据用户的消费习惯和信用记录,自动提醒还款时间和额度,极大地方便了用户的还款操作。
第二,招行银行推出了移动支付和电子银行等金融科技产品。
通过手机App和智能终端,用户可以随时随地进行转账、缴费、理财等操作,实现了线上线下的无缝对接。
招行银行的支付产品“招行一网通”已经与主要电商平台合作,为用户提供了便捷、安全的支付方式。
银行如何应用大数据
银行如何应用大数据作者:王艳来源:《中国经济报告》2013年第12期互联网、物联网、即时通讯工具、社交网络等的兴起和普及,特别是大数据技术的应用,正深刻改变着当前的金融生态和金融格局。
从国外的Wonga、Lending Stream、Zest Cash、Klarna、Pawn Go到国内的阿里金融、百度金融、融360,一股“银行如果不改变,我们就改变银行”的飓风席卷全球。
2012年1月,达沃斯世界经济论坛发布的《大数据,大影响:国际发展的新可能》的报告宣称,大数据已成为与货币和黄金一样的一种新的经济资产类别。
2012 年3 月29日,美国总统办事室(EOP)公布了《大数据研究和发展规划》,把大数据研发应用从商业行为提升到国家战略层面。
在这种新形势下,商业银行何去何从,如何“应势而变”,怎么以未来5至10年为界限从战略高度研究应用大数据,已成为当前的迫切任务。
大数据已成为重大经济资产数据本来只是某些产品、业务、管理以及客户的副产品,只起到后台支持的作用。
现在,数据已经成为与物质资产和人力资本同等重要的生产要素,成为能为企业带来经济利益的重大资产。
根据Dynamic Markets的研究,英国有1/5的企业将公司数据的价值进行了货币计量,作为一项资产列入资产负债表。
在大公司(1万名以上员工)当中,对数据进行货币计量的比例达到了30%。
数据回报率(Return on Data)已成为一个与投资回报率类似的关键绩效评价指标。
根据麦肯锡公司的预测,如果能够有效的、创造性的利用大数据,美国医疗行业每年可通过大数据获得超过3000亿美元的潜在价值,使医疗卫生支出降低8%;零售商如果能够充分利用大数据有可能将其经营利润提高60%以上。
与其他行业相比,大数据对银行更具潜在价值,麦肯锡的研究显示(见图1),金融业在大数据价值潜力指数中排名第一。
这主要是因为:一方面,大数据决策模式对银行更具针对性。
发展模式转型、金融创新和管理升级等都需要充分利用大数据技术、践行大数据思维。
大数据-智慧招商新思路
大数据-智慧招商新思路引言概述:随着信息技术的快速发展,大数据已经成为各个行业的关键词之一。
在商业领域,大数据的应用也越来越广泛,其中之一就是在招商过程中的应用。
大数据技术可以帮助企业更加精准地找到潜在客户,优化招商策略,提高招商效率。
本文将介绍大数据在招商中的应用,并提出一些智慧招商的新思路。
一、精准客户定位1.1 数据分析:通过对海量数据的分析,可以了解潜在客户的行为特征、消费习惯等信息,从而精准地定位目标客户。
例如,可以通过分析客户的购买记录和浏览行为,了解他们的需求和偏好,从而针对性地进行招商活动。
1.2 地理信息分析:结合地理信息系统,可以将客户的位置信息与其他数据进行关联分析,找出潜在客户的分布规律。
这样一来,企业可以有针对性地选择招商地点,提高招商的效果。
1.3 社交网络分析:通过分析客户在社交网络上的关系和互动,可以了解客户的社交圈子和影响力。
这样一来,企业可以通过社交网络的力量,扩大招商的影响范围,吸引更多的潜在客户。
二、智能招商策略2.1 数据驱动决策:基于大数据分析的结果,企业可以制定更加科学、合理的招商策略。
通过对客户需求的深入了解,可以根据不同客户的特点,制定个性化的招商方案,提高招商的成功率。
2.2 实时数据监测:通过实时监测客户的行为数据,企业可以及时调整招商策略。
例如,如果发现某个招商活动的效果不佳,可以及时进行调整,避免资源的浪费。
2.3 智能推荐系统:基于大数据分析的结果,企业可以开发智能推荐系统,为客户提供个性化的推荐产品和服务。
这样一来,可以提高客户的满意度,增加客户的忠诚度。
三、数据驱动招商活动3.1 数据挖掘:通过对大数据的挖掘,可以发现潜在客户的隐藏需求和潜在机会。
例如,可以通过分析客户的购买历史和浏览记录,发现客户的潜在需求,从而开展相应的招商活动。
3.2 数据预测:通过对历史数据的分析,可以预测客户的未来需求和行为。
这样一来,企业可以提前做好准备,满足客户的需求,增加招商的成功率。
稳中求进,积极探索实践大数据创新应用
稳中求进,积极探索实践大数据创新应用作者:曹广智来源:《中国金融电脑》 2017年第6期在当前信息新思维、新技术、新方法不断涌现的复杂形势下,商业银行要有清晰的信息科技战略定力,主要体现在两个方面,一方面,要围绕全行战略,科技体系规划,保持战略主线不动摇,避免掉入创新陷阱;另一方面,要积极拥抱外部形势变化,及时了解、跟踪、评估、掌握新思维、新技术、新方法,为进一步应用打下基础。
近年来,大数据应用已成为行业共识,各商业银行都在积极研究和应用大数据,并在一些局部应用领域取得了一定的成果,但也应该清醒地认识到,商业银行在大数据应用的深度和广度尚浅,缺少进一步深入应用的动力。
主要原因有几个方面:一是数据质量问题仍然制约数据深入应用的重要因素;二是商业银行越来越重视数据的价值,但是数据文化、数据思维还远未深入人心;三是商业银行熟悉业务的数据专业分析人才严重缺乏。
近年来,上海银行一直从战略层面推动数据管理和应用工作,实施数据治理、数据应用、数据创新的递进发展规划,持续推动数据质量的提升;利用信息新技术、新思维、新方法推动产品创新、经营效率提升,支撑业务转型战略目标,加强数据在经营活动中的应用能力,在大数据推动零售转型发展、银企客户合作、互联网金融业务、风险控制管理效率等领域取得显著成果。
一、上海银行大数据应用实践1. 狠抓数据治理,提升数据质量成立上海银行专职负责数据工作的信息中心,全面负责数据架构规划、数据管理制度、数据标准,数据管理流程等数据管理工作。
一是制定数据管理总体规划,形成数据管理总体目标、发展蓝图以及推进策略。
二是制定数据管理制度,形成数据质量、数据生命周期、数据模型、数据安全、元数据管理等数据管理制度,推进建设元数据系统,在全行信息化系统建设和需求开发过程中对数据标准进行控制。
三是重点推进主题数据落地工作,通过近三年的数据治理和标准落地,十大主题数据标准中,数据标准落标 970 项,其中,较为基础和重要的客户主题的落标率达到 80%。
银行业中的大数据分析实践与成功案例
银行业中的大数据分析实践与成功案例在当今信息爆炸的时代,银行业作为金融行业的重要组成部分,积累了大量的客户数据。
这些数据蕴含着丰富的信息和价值,然而如何利用这些数据进行分析,成为银行业在数字化转型中的一个重要课题。
大数据分析技术的应用为银行业带来了巨大的机会和挑战,本文将介绍银行业中的大数据分析实践与成功案例,探讨其对银行业的影响和意义。
一、大数据分析在银行业的应用银行业作为金融行业的核心,与广大民众息息相关。
在日常运营中,银行积累了大量的客户数据,包括个人账户信息、交易记录、信用评级等。
这些数据是银行业实施大数据分析的重要来源。
银行利用大数据分析技术可以从客户数据中挖掘出有价值的信息,为业务决策提供支持。
通过分析客户的消费习惯、行为特征等,银行可以精确地进行市场定位和客户分群,为产品推广和精准营销提供依据。
此外,大数据分析还可以帮助银行进行风险管理,监测客户的信用风险和交易异常,及时采取措施防范风险。
二、银行业中的大数据分析成功案例1. 招商银行的风险管理招商银行通过大数据分析,建立了全面、精准的风险管理系统。
他们对客户的信用评级、交易记录以及资产负债状况等进行综合分析,实现了对风险的精准监控和预测。
通过这一系统,招商银行能够及时发现潜在的风险并采取措施,有效地降低了不良资产和违约风险,提高了资产质量和盈利能力。
2. 中国工商银行的智能营销中国工商银行利用大数据分析技术,实现了智能营销的突破。
他们通过对客户数据进行深度挖掘和分析,建立了精准的客户画像和偏好模型。
借助这些模型,工商银行能够根据客户的需求和行为特征,精准推送个性化的产品和服务。
这种个性化的营销策略有效提升了客户满意度和产品销售额。
三、大数据分析对银行业的意义和挑战1. 意义大数据分析为银行业提供了更精确、更全面的数据支持,使得业务决策更加科学合理。
银行可以基于大数据分析结果,精细化地运营产品和服务,提高客户满意度和忠诚度,增强市场竞争力。
释放DT时代数据价值驱动“金融科技银行”转型——招商银行研发中
释放DT 时代数据价值 驱动“金融科技银行”转型本刊记者 焦卢玲当前,我们正从IT 时代迈入DT 时代,数据已成为最具价值的战略资源。
伴随着互联网技术的飞速发展,数据量呈现出爆炸式增长态势,这些蕴涵无限价值的大数据已成为重塑金融竞争格局的一个重要支撑和抓手,给整个金融体系带来了创新动能。
在此过程中,基础层的大数据、云计算等技术的成熟更催化了人工智能浪潮,迅猛发展的大数据和人工智能技术未来将推动整个金融环境和交易模式产生彻底性、颠覆性的变革。
在此背景下,近年来将打造“金融科技银行”作为战略转型方向的招商银行在新兴技术快速发展的浪潮中不断锐意创新,把科技作为驱动自身转型的核心动力,并以金融科技的思维武装整体组织、每位管理者及所有岗位员工,以金融科技的手段重塑发展理念、基础架构、业务模式、组织机制等,提升银行整体金融科技竞争力。
作为国内最早一批尝试开展企业级数据仓库建设的金融机构,招商银行不断加大在数据领域的投入力度,逐步构建及优化大数据平台架构及应用,加快IT 与业务融合步伐,积极借助自身数据资源优势,充分挖掘DT 时代的数据价值。
——招商银行研发中心数据仓库团队访谈招商银行研发中心副总经理 吴颖双轮驱动:平台、应用相互赋能,打造高效智能大数据平台架构时间重返2013年,这一年,招商银行下定决心加大在数据领域投入,并开始快速打造数据架构、应用,当时招商银行的数据量在120TB左右,日均作业数约为2万个。
此后,移动互联技术的飞速发展,新兴技术与金融业的融合渗透逐步深化,数据规模以加速态势快速扩展……伴随着这些信息科技发展特征,时间演进到2019年,截至目前,招商银行入湖的数据量约为5PB,日均作业数超过40万个,并形成数据相关产品4大类、16个产品线、92个产品……快速增长的态势折射出招商银行对大数据领域发展的高度重视、大数据平台架构的强大支撑,以及大数据管理机制的日臻完善。
据招商银行数据架构师顾里介绍,招商银行大数据应用体系建设遵循“以平台建设赋能前端应用,以应用实践推动平台升级”的基本策略,目前已基本建成涵盖客户服务、产品销售、风险管理、绩效管理、监管审计等领域的完整的数据应用平台。
招行银行的金融大数据应用
招行银行的金融大数据应用近年来,随着科技的快速发展,金融行业也开始大规模引入大数据技术,以提升业务效率和用户体验。
作为国内领先的商业银行之一,招商银行积极探索金融大数据应用,并取得了显著成效。
本文将重点介绍招行银行金融大数据应用的相关情况,包括其应用领域、具体案例以及所取得的成果。
一、招行银行金融大数据应用领域1. 客户画像与精准营销招行银行依托大数据技术分析客户的消费行为、交易偏好等信息,构建了客户画像模型。
通过深入分析客户画像,银行能够更好地了解客户需求,实现精准营销。
比如,针对高净值客户,招行银行可以通过个性化财富管理服务,提供更符合其需求的投资方案,从而提升客户满意度和忠诚度。
2. 风险管理与欺诈检测金融行业一直面临着风险管理的挑战,尤其是在信贷和支付环节。
借助大数据技术,招行银行能够对客户的信用风险进行准确评估,及时发现潜在的违约风险。
同时,该银行还建立了欺诈检测模型,通过对大量交易数据的挖掘,及时发现异常交易行为,保障客户资金安全。
3. 产品创新与智能投顾金融科技的发展为银行机构带来了新的发展机遇。
招行银行充分利用大数据技术,推出了一系列创新产品和服务。
例如,基于大数据分析的智能投顾系统,能够根据客户的风险偏好和资产状况,为其推荐最合适的投资组合,提升投资效益。
二、招行银行金融大数据应用案例1. 数字化风控系统招行银行构建了基于大数据的数字化风控系统,通过对大量客户数据的分析,对客户的信用风险进行实时监测和预警。
该系统通过建立风险模型和算法,能够快速评估客户的信用水平,提升信贷审批效率。
同时,在贷后管理方面,数字化风控系统还能及时发现和应对潜在风险,保障银行资产的安全。
2. 数据驱动的精准营销招行银行利用大数据技术对客户数据进行深度挖掘和分析,实现了个性化的精准营销。
银行通过对客户消费行为和偏好的了解,能够为客户提供更加符合其需求的金融产品和服务,提高市场竞争力。
同时,银行还通过数据分析来跟踪客户反馈和评价,为产品改进和服务升级提供依据。
基于数据驱动的招行数字化应用实践
基于数据驱动的招行数字化应用实践近年来,数据驱动的应用在各个行业中得到了广泛的应用和推广。
作为一家领先的金融机构,招商银行不断加强对数据的挖掘和分析,将数据驱动的思维融入到其数字化应用中。
本文将以基于数据驱动的招行数字化应用实践为题,从数据的收集、分析、应用以及效果评估等方面进行探讨。
招商银行在数据驱动的过程中,注重数据的收集和整合。
通过与合作伙伴的数据共享、用户行为数据的追踪以及第三方数据的收集,招行构建了一个庞大而全面的数据池。
同时,为了提高数据的质量和准确性,招行还引入了数据清洗和预处理的技术手段,对数据进行筛选和去噪,确保数据的可靠性和准确性。
在数据分析方面,招商银行依托大数据和人工智能技术,开展深入的数据挖掘和分析。
通过对海量数据的挖掘,招行能够发现用户的潜在需求和行为特征,为用户提供个性化的金融服务。
同时,招行还利用数据分析技术进行风险预警和反欺诈措施,提高了金融交易的安全性和稳定性。
在数据的应用方面,招商银行通过数据驱动的思维,将数据应用到产品创新、业务优化和风险管理等方面。
例如,在产品创新方面,招行基于对用户数据的分析,推出了一系列符合用户需求的金融产品,满足了不同用户群体的个性化需求。
在业务优化方面,招行通过对运营数据的分析,优化了运营流程,提高了工作效率和用户体验。
在风险管理方面,招行通过对大数据的分析和建模,能够及时发现和预防潜在的风险,保护客户的资产安全。
招商银行对数据驱动的应用效果进行了评估和优化。
通过对数据驱动应用的效果进行监测和评估,招行能够及时发现问题和不足,并进行相应的优化和调整。
同时,招行还利用数据驱动的方法,进行用户满意度的调查和分析,为用户提供更好的金融服务。
总结起来,基于数据驱动的招商银行数字化应用实践,通过数据的收集、分析、应用和效果评估,实现了金融服务的个性化、安全化和高效化。
未来,随着技术的不断发展和数据的不断积累,招行将继续深化数据驱动的思维,不断创新和优化数字化应用,为用户提供更加智能、便捷和优质的金融服务。
移动大数据在金融投资领域中的运用
移动大数据在金融投资领域中的运用作者:卢涛来源:《今日财富》2022年第22期随着金融市场竞争的日益激烈,金融机构在面临日益增加的挑战与应用需求时不得不加大资金投入,利用大数据的优势来提升市场竞争力,进而规避金融风险。
从目前移动大数据在金融领域的应用情况看,其应用范围是十分广泛的,尤其是在金融投资领域移动大数据的应用优势十分明显。
与传统的数据分析模式相比,移动大数据的频率、维度、时间、真实性都能够很好地满足金融机构投资决策的需要。
利用移动大数据分析模型通过移动大数据的采集、存储、清洗与挖掘等过程可以为金融投资决策提供有效的数据支撑。
因此,移动大数据也成为金融投资领域十分重要的辅助工具。
随着我国金融科技的快速发展,大数据、人工智能、云计算、移动互联网等技术与金融业务的深度结合大大推动了我国金融行业的发展。
在发展的过程中,大数据技术的发展最为成熟与广泛。
从未来发展趋势看,人工智能已经逐渐成为金融大数据应用的新方向,金融行业数据的整合与开放也为金融行业的发展提供了新的契机与动力。
一、大数据的解释大数据作为一个综合分析的概念主要具备大量、高速、多样、真实性等特点。
通过对移动大数据的存储、收集与分析不仅可以实现数据的高效使用,还能大大提高各个行业的工作效率。
但是从目前大数据的使用情况来看,大数据庞大的数据规模与复杂的内容给现有的数据管理工具以及数据的收集处理带来了很大的挑战。
二、大数据时代背景以及大数据技术在金融投资领域的重要性(一)大数据时代背景随着信息化时代的到来,我国大数据技术也在不断完善。
但是与发达国家相比,我国的大数据技术还不够十分成熟。
尽管如此,我国的大数据技术仍然推动了各行各业的发展,并且为市场开辟、模式更新、企业盈利的增加贡献了许多的积极作用。
(二)金融投资中应用大数据技术的重要性随着社会经济的不断发展,经济一体化的到来也进一步加剧了金融危机所带来的伤害。
在这样的背景之下,金融投资者所面临的问题也就更为多样和复杂。
课题五 如何利用大数据提升移动支付体验
课题五:如何利用大数据提升移动支付体验
课题背景:移动支付已经渗透到我们生活的方方面面,在风险可控的前提下提供极致的支付体验,精准了解用户需求并量身定制金融服务,是招商银行一直以来的努力目标。
用户在每时每刻的交易过程中留下了大量宝贵的行为数据,如何尽可能捕捉全量数据,快速清洗、分析并在支付交易中加以应用,具有很大的想象空间。
请提交解决方案:
(1)招商银行现有移动支付产品(如“一网通支付”“Apple Pay”)流程中,哪些环节可以利用大数据优化和提升体验、为用户及商户创造独特价值?
(2)选择你认为最重要的1-2个环节,深入阐述具体方案,包括但不限于市场分析、可行性分析、产品方案描述、产品原型展示等。
招商银行实例告诉您:如何四步实现互联网时代下的数据化运维
招商银行实例告诉您:如何四步实现互联网时代下的数据化运维最近有一个来自传奇人物Elon Musk的大新闻,他的仅需缴纳人民币8000元即可预定的“史上最便宜特斯拉”Model 3短短3天之内全球预定量就超过了27万辆,预计将给特斯拉带来150亿美元的收入。
但是Elon可能还有一个头痛的事情,那就是,对于要承担其中交易和支付环节的银行来说,碰上这种爆发性的脉冲式交易,应该如何完美收官呢?我们拿大家最熟悉的双11来让大家感同身受一下。
通过支付宝购物分成两个阶段,一是同银行内部划转,二是跨行头寸清算。
其中的同银行内部清算部分,双十一的巨大交易量实在是让任何一家银行都都无法以正常策略应对。
以交易量最低的第一届双十一为参考,该年双十一成交额350.19亿元,支付宝成功支付1.88亿笔。
双十一开始后8小时42分钟成交121亿,粗略等比计算一下大约等于从凌晨零点到早上八点期间发生了6496万笔在线交易,即为每分钟13.53万笔交易!这种每分钟10万以上的交易量到现在都还让许多银行的IT系统吃不消——这还是2013年的双11,2015年双11的交易峰值已经达到了8.59万笔/秒!据说从双十一开始成气候以来,每年11月11号各银行同行之间最感兴趣的就是今天早上哪家最先崩溃,谁家的系统死扛到了最后…………通过与IBM合作,招商银行采用IBM数据运维(IT Operations Analytics)解决方案,自如应对了来自“互联网”时代的新挑战。
先说结果,通过IBM数据运维解决方案,招商银行将问题的查询时间从20-30分钟减少到了20-30秒,为加速排除故障, 保证业务系统的稳定运行提供了强力保障!这是什么概念呢?作为“一寸光阴一寸金“的互联网抢过双11的,抢过春运车票的,懂的自然懂~首先,数据的采集及使用是IT运维的第一步。
双11、618这些关键节点往往意味着海量的日志数据,当每天的日志量从几十G到上百G乃至几个T时,传统的日志分析手段已经无法适用,更需要借助于近几年日将成熟的大数据技术来对日志数据进行收集、索引和KPI计算。
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招商银行吴颖:招行大数据应用经验分享该文为招商银行信息技术部数据仓库开发团队负责人吴颖在第六届中国(深圳)金融信息服务发展论坛银行保险业分论坛上的发言。
很高兴今天能够有机会,跟大家分享招商银行在大数据应用体系建设方面的一些思考与实践。
我们今天的分享会围绕着大数据技术应用这样一个主题,谈一谈招商银行在当今时代背景下面所面临的挑战,我们对此的一些思考和实践,以及我们对未来的展望。
互联网特别是移动互联网对银行的冲击,我想大家都是深有体会的。
以招商银行为例,今天我们手机银行的登录次数已经是我们网点访问量的10倍,是我们网上银行专业版的2倍,同时这个数字仍以每个月10%的速度持续增长。
移动互联网的流量竞争和经营,我们认为会是未来竞争的一个主战场。
最近招商银行发布的手机银行3.0版,它的整个设计思路与以前的版本有了非常大的变化。
我们做这样一个变化的目的,实际上就是通过打造极简金融、极致体验去抢占移动互联网的制高点。
从表面上看,手机银行和移动互联网,它们是银行与客户在交互渠道上面的一个革新,但是我想更为本质的,应该是数据驱动对银行服务的一种颠覆。
这里有一组企业对大数据的投资意愿及大数据领域相关市场增长率预测的数字。
它进一步可以佐证大数据的火热程度以及它受关注的程度。
我想跟两年前相比,现在已经很少会有人再去质疑大数据在影响未来人类生活方面的巨大作用。
从前面的介绍中我们可以看到,互联网和移动互联网给银行业带来的变革需求。
互联网思维正在影响我们整个社会的方方面面,包括像普惠、开放、极致体验等一些概念,已经对传统银行业提出了巨大的挑战。
我想,既然这个挑战已经不可避免,作为其中一个主要的数据拥有者——银行,我们是不是可以直面挑战、抓住机遇、争取逆袭?我想,这是需要我们思考的。
大数据应用体系的建设,它包含了技术上和管理上的一系列措施和政策,是一个系统性的工程。
尽管大数据的热度很高,但是在具体的实践上面,我们还是需要避免出现头脑发热、一哄而上的情况,需要我们能够有理性的分析,以一个全局性的视角去思考,正视过去、立足现在、放眼未来。
以下四点是招商银行在大数据应用体系建设过程中所遵循的一个指导思想:第一、我们认为就单一的大数据技术而言,它并不能够解决我们所面临的所有技术问题。
另一方面,不是我们所有碰到的问题都是可以用技术去解决的。
所以我们不能对单一的技术存在过度的预期,我想这是招商银行的一个观点。
第二、我们认为传统的仓库技术与新兴技术,它们之间不应该是一种替代关系,而更多的应是一种互补关系。
至少在现在这个阶段,招行是这样认为的。
第三、在进行相关建设的时候,我们不能够单纯为了技术而技术。
任何一种技术的采用,它最终都是需要回归到能够提升业务洞察力的目标上。
第四、目前,整个大数据领域均处于基础建设的阶段,它的投入实际上是会大于产出的,我们需要把有限的资源用到关键点上面,快速试错,避免偏大求全。
招行认为,整个大数据应用体系的搭建包括三个环节:第一个是平台建设,第二个是数据的获取,第三个是应用的创新,三者实际上是缺一不可的。
简单地说,招商银行认为平台是基础、数据是核心、应用是关键。
实际上前面已经谈到了,整个大数据应用的建设涉及到非常庞大的投资,目前还处于基础建设的阶段,我们需要甄别和关注重点,有的放矢。
除了控制成本之外,我们还需要有一个因小而美的价值观。
这里说的“小”,不是数据量的小,而是在从事相关研究时,我们应用的目标是需要很具体的。
招行不会选择特别宽泛、空泛的方向,而是以解决具体问题作为导向,去设定一些研究的方向,同时基于招行目前所能够采集到的数据去做尝试。
所以在2012年到2013年这两年的时间,招行结合了零售、对公等业务领域的具体场景,利用大数据技术做了一系列的预研性的项目。
从结果上看,效果都还不错。
在这样的过程中,实际上招行一方面积累了相关的技术经验,另一方面也验证了大数据应用本身在银行的价值和可行性。
在具体介绍招行在大数据应用的一些实践之前,我先简单回顾一下,招行在传统的数据仓库领域的一些历程。
实际上,招行是国内最早一批开展企业级数据仓库建设的银行。
招行从最早的Sybase仓库,到DB2的仓库,再到2013年开始重构的第三代仓库。
招行在16年的时间里面,基本上建成涵盖客户服务、产品销售、风险管理、绩效管理、监管审计等领域的完整的数据应用平台。
在大数据领域,招行从2012年开始接触相关的技术。
2013年,招行完成了平台的选型,同时搭建了一个实验性的分析平台,去做刚才提到的一些预研项目。
2014年,招行在8月份投产了第一个生产系统,是基于hadoop技术搭建的属于历史数据查询平台。
同时,招行现在正在搭建一个正式的大数据分析平台,目前这个平台的环境已经准备好了,正在做数据加载。
这个是招行做的一个访问路径分析的例子,通过对访问招行一卡通网站的一卡通客户和信用卡客户的行为对比分析,我们发现,招行信用卡客户在网站的停留时间相对长一些。
导致这个差异的原因,主要是因为招行一网通网站里面信用卡的栏目与互动性的内容比较多,这一部分客户会在这些内容、这些栏目之间做跳转。
这是招行在图分析方面的一个实践,使用对公客户的属性标签、企业间的往来交易信息、集团关系、担保关系等等一系列关系,通过图分析,得到一系列的关系网络图。
这些关系网络图以可视化的方式,展示给招行的客户经理、风险经理,就可以加强对客户的管控和风险的防范。
这是招行做拦截销售的一个例子,首先我们可以通过使用路径分析的方法,去判断客户的喜好、需求,从而形成客户的标签。
第二步,我们可以基于算法引擎,对客户标签进行计算,得到客户最有可能需要的一个产品列表。
最后,我们可以在各个客户触点部署客户的识别模块,在我们触达客户的时候,及时地对这个客户进行有针对性的营销,这样将可以提高我们的销售效率。
这是一个基于事件营销的例子,首先客户的行为会产生一系列的事件。
对于这些事件进行分析和侦测,我们可以部署一些策略,基于事件去触发一些服务信息。
客户收到信息给我们回馈进一步明确的意向之后,我们可以把这样一个事件转到我们的客服,开始做跟进的营销。
前面简单介绍了招行的一些实践。
展望未来,我们觉得在大数据时代,过去单一性的平台需要过渡到一个多样化的生态系统,这样才能够发掘更多数据的价值。
招行提出建设大数据应用的体系,正是基于这样的一个理解。
招行规划中的数据应用体系,分成三层,包括数据获取层、整合层和分析应用层。
在数据获取层,招行借助交换平台、消息队列的技术,去采集批量、准实时和实时的数据。
数据整合层,它的核心是包括传统的数据仓库和大数据平台所组成的一个逻辑的数据仓库。
数据获取层采集的数据,招行会根据类型、需求和目标,分别由传统的数据仓库或者是大数据平台,进行加工整合,形成数据模型和数据分析的指标,供上层应用使用。
在应用层,它主要包括面向业务用户和面向客户渠道这两大类集群,主要提供决策支持、分析探索、实时决策、信息交互以及其它专业应用的环境。
在这个架构里面,最核心的是刚才提到的两个平台:一个是传统的数据仓库平台,一个是大数据平台。
招行对这两个平台的定位是不尽相同的,传统的数据仓库平台,它是基于数据逻辑模型去整合全行的数据,形成像客户风险、财务绩效等全景的视图。
大数据平台有几个职能:一、它会是招行高性价比的半结构化和非结构化数据的存储平台;二、它是招行对半结构化和非结构化数据进行规整和预处理的计算平台;三、它是基于大数据创新的工具、方法,去探索分析创新应用的探索环境。
这是招行对这两个平台的定位,不尽相同。
招行这两个平台大体的情况是这样的。
因为现在处于新旧过渡阶段,所以招行现在拥有两个仓库平台,老的平台大概是150T,新的平台现在是240T。
招行目前每天处理的数据量大概是2个TB,对外的数据接口超过2千个,招行每天会从150个左右的源系统抽取数据,然后运行差不多13000个ETL作业。
招行的大数据平台今年大概是170T、28个节点,到明年招行会扩展到150个节点、650T的规模。
除了平台建设之外,IT 的支持模式也是需要招行有相应的调整和变化。
在传统的模式下,通常是业务提出一个相对确定的问题,IT会组织数据,对数据进行回答。
大数据时代,招行将转变为更侧重于建设和提供平台,同时协助我们的用户去做自主的探索。
除了IT 支持模式发生变化之外,招行还需要在分析方法上引入像路径分析、文本分析、图分析等一些新的方法,对传统的方法进行扩展,来支撑对全方位信息进行探索和分析的需要。
除了我们提到的像平台、支撑模式、分析方法的一些变化,所有的这些东西最终它都是需要具备相应能力的人去使用的。
大数据分析能力建设,招行认为它是我们整个大数据体系能不能成功最重要的一个环节。
招行会按照这样的一个思路,根据不同的工作性质和能力的要求,对招行的业务人员作一个划分,形成一个分析能力的矩阵。
在这个矩阵下面,更有侧重地对业务人员进行技能培训和实战经验的积累,从而形成一个全行使用数据的文化,这将是招行未来要做的一个非常重要的工作。
当招行有了平台,有了新的模式,有了新的方法,有了具备相应技能的人,我想整个大数据的运用体系在市场营销、客户服务、风险防范、反欺诈、运营优化等一些领域,都会有非常显著的应用前景,它让招行有机会去尝试用一些新的技术、新的方法去解决当前所面临的业务痛点。
这是招行现在正在实施中的一个项目,这个项目是一个非常典型的大数据应用的例子。
招行实施这样一个个性化推荐的项目,一方面它可以解决现在非常严重的信息过载问题,从而创造更好的用户交互体验,提升销售效率。
更重要的是它是招行最终实现全渠道协同、全渠道营销一个非常重要的环节。
以上就是我今天分享的全部内容,谢谢大家!。