中小银行大数据应用解决方案
金融行业的大数据应用案例及解决方案
金融行业的大数据应用案例及解决方案清晨的阳光透过窗帘的缝隙，洒在我的键盘上，指尖轻触键盘，思绪如大数据般涌现。
今天，我们要聊聊的是金融行业的大数据应用案例及解决方案。
这是一个充满挑战和机遇的话题，让我们一起走进这个奇妙的世界。
一、大数据在金融行业的应用案例1.风险控制记得有一次，我帮助一家银行构建风险控制模型。
通过分析海量数据，我们发现，借款人的还款能力与他们的社交网络、购物习惯等息息相关。
于是，我们设计了一个基于大数据的风险控制模型，将借款人的这些信息纳入评估体系。
这样一来，银行在发放贷款时，能够更加精准地判断借款人的还款能力，降低风险。
2.客户画像在金融行业，了解客户是至关重要的。
一家保险公司通过大数据分析，为客户构建了详细的画像。
他们发现，不同年龄、职业、地域的客户，对保险产品的需求差异很大。
于是，公司根据这些数据，推出了一系列针对不同客户群体的保险产品，大大提高了销售额。
3.资产配置一家基金公司利用大数据，对全球股市、债市、商品市场等进行分析，为投资者提供最优的资产配置方案。
他们通过实时数据监控，调整投资组合，降低投资风险。
这种方法，让投资者在市场波动中，始终保持稳健的收益。
二、大数据在金融行业的解决方案1.数据采集与清洗大数据的第一步，是采集和清洗数据。
金融行业涉及的数据量巨大，包括客户信息、交易记录、市场行情等。
我们需要通过技术手段，将这些数据进行整合、清洗，为后续分析提供准确的基础数据。
2.数据存储与管理金融行业的数据存储与管理，需要考虑安全性、稳定性、可扩展性等因素。
我们可以采用分布式存储、云计算等技术，确保数据的安全和高效访问。
3.数据分析与挖掘数据分析与挖掘是大数据的核心。
金融行业可以利用机器学习、深度学习等技术，对数据进行深入分析，挖掘出有价值的信息。
4.应用场景拓展大数据在金融行业的应用场景非常广泛。
我们可以将大数据技术应用于风险控制、客户服务、投资决策等方面，提高金融服务的质量和效率。
银行行业客户数据分析与应用方案
银行行业客户数据分析与应用方案第1章客户数据采集与整合 (4)1.1 数据采集方法与途径 (4)1.1.1 客户信息采集 (4)1.1.2 数据采集途径 (4)1.2 数据整合与清洗 (4)1.2.1 数据整合 (4)1.2.2 数据清洗 (4)1.3 数据质量评估与监控 (5)1.3.1 数据质量评估 (5)1.3.2 数据监控 (5)第2章客户画像构建 (5)2.1 客户基本信息分析 (5)2.1.1 性别与年龄分布 (5)2.1.2 职业与教育程度 (5)2.1.3 地域分布 (5)2.2 客户消费行为分析 (5)2.2.1 消费特征分析 (6)2.2.2 消费偏好分析 (6)2.2.3 消费趋势分析 (6)2.3 客户风险偏好分析 (6)2.3.1 风险承受能力分析 (6)2.3.2 风险偏好类型划分 (6)2.3.3 风险偏好与金融产品匹配 (6)2.4 客户生命周期分析 (6)2.4.1 客户生命周期划分 (6)2.4.2 生命周期各阶段特征分析 (6)2.4.3 生命周期管理与金融服务策略 (6)第3章客户细分与市场定位 (7)3.1 客户细分方法与策略 (7)3.1.1 客户特征细分 (7)3.1.2 客户需求细分 (7)3.1.3 数据挖掘与智能分析 (7)3.2 市场定位与目标客户群体 (7)3.2.1 市场定位策略 (7)3.2.2 目标客户群体 (7)3.3 客户价值评估与潜力挖掘 (8)3.3.1 客户价值评估体系 (8)3.3.2 客户潜力挖掘 (8)第四章信用风险评估与管理 (8)4.1 信用风险建模与验证 (8)4.1.1 数据准备与预处理 (8)4.1.3 信用风险建模 (9)4.1.4 模型验证与优化 (9)4.2 信用评分与信用额度 (9)4.2.1 信用评分 (9)4.2.2 信用额度 (9)4.3 逾期预测与催收策略 (9)4.3.1 逾期预测 (9)4.3.2 催收策略 (9)4.3.3 催收策略优化 (9)第5章营销策略制定与优化 (9)5.1 营销活动数据分析 (9)5.1.1 客户细分 (9)5.1.2 营销活动数据挖掘 (10)5.2 营销策略制定与实施 (10)5.2.1 确定营销目标 (10)5.2.2 制定针对性营销策略 (10)5.2.3 营销策略实施 (10)5.3 营销效果评估与优化 (10)5.3.1 营销效果评估指标 (10)5.3.2 营销效果分析 (10)5.3.3 营销策略优化 (11)第6章客户关系管理 (11)6.1 客户满意度分析 (11)6.1.1 客户满意度调查方法 (11)6.1.2 客户满意度评价指标 (11)6.1.3 客户满意度数据分析 (11)6.1.4 提升客户满意度的策略 (11)6.2 客户忠诚度分析 (11)6.2.1 客户忠诚度评价指标 (11)6.2.2 客户忠诚度影响因素 (11)6.2.3 客户忠诚度数据分析 (12)6.2.4 提升客户忠诚度策略 (12)6.3 客户流失预测与挽回策略 (12)6.3.1 客户流失预测模型 (12)6.3.2 客户流失影响因素 (12)6.3.3 客户流失预警机制 (12)6.3.4 客户挽回策略 (12)第7章个性化服务与推荐系统 (12)7.1 个性化服务设计 (12)7.1.1 客户分群 (12)7.1.2 需求分析 (13)7.1.3 服务内容定制 (13)7.1.4 服务渠道优化 (13)7.2.1 协同过滤算法 (13)7.2.2 内容推荐算法 (13)7.2.3 深度学习算法 (13)7.2.4 多模型融合推荐 (13)7.3 交叉销售与增值服务 (13)7.3.1 产品组合推荐 (13)7.3.2 生命周期管理 (14)7.3.3 增值服务设计 (14)7.3.4 客户关系维护 (14)第8章银行产品优化与创新 (14)8.1 产品需求分析 (14)8.1.1 客户需求挖掘 (14)8.1.2 市场需求分析 (14)8.1.3 产品功能需求 (14)8.2 产品优化与竞争力分析 (14)8.2.1 产品优化策略 (14)8.2.2 竞争力分析 (14)8.2.3 客户满意度评价 (14)8.3 产品创新与实验设计 (15)8.3.1 创新策略 (15)8.3.2 实验设计 (15)8.3.3 风险管理 (15)第9章风险控制与合规管理 (15)9.1 欺诈检测与防范 (15)9.1.1 欺诈行为特征分析 (15)9.1.2 欺诈检测模型构建 (15)9.1.3 欺诈防范策略 (15)9.2 合规风险监测与评估 (15)9.2.1 合规风险识别 (15)9.2.2 合规风险监测指标体系 (15)9.2.3 合规风险评估与报告 (15)9.3 风险控制策略与内控体系建设 (16)9.3.1 风险控制策略制定 (16)9.3.2 内控体系构建 (16)9.3.3 内控体系优化与持续改进 (16)第10章数据驱动决策与未来发展趋势 (16)10.1 数据驱动决策框架 (16)10.1.1 数据收集与整合 (16)10.1.2 数据分析与挖掘 (16)10.1.3 决策支持系统 (16)10.1.4 决策实施与优化 (16)10.2 数据分析与决策案例 (16)10.2.1 客户细分与精准营销 (17)10.2.3 跨界合作与数据应用 (17)10.3 银行业未来发展趋势与数据应用前景 (17)10.3.1 金融科技驱动下的银行业变革 (17)10.3.2 数据驱动的智能化服务 (17)10.3.3 开放银行与生态圈构建 (17)10.3.4 金融监管与合规要求 (17)第1章客户数据采集与整合1.1 数据采集方法与途径银行行业客户数据的采集是数据分析与应用的基础，本节将详细介绍数据采集的方法与途径。
基于区块链技术的小微企业金融服务大数据解决方案
时代金融18时代金融基于区块链技术的小微企业金融服务大数据解决方案摘要：随着我国经济的不断发展，出现了经济结构性减速，由此带来的经济下行压力成为发展面临的难题之一，而应对经济下行压力的关键要素之一就是搞活小微企业。
小微企业是中国经济的支柱与基石之一，但融资问题已经成为制约小微企业生存和发展的致命问题。
互联网技术的不断发展和区块链技术的兴起，为解决小微企业融资问题提供了新的思路。
本文阐述了小微企业融资的现状，并结合实例提出运用区块链技术解决小微企业融资问题，为优化小微企业融资环境提供新思路。
关键词：区块链技术 小微企业 融资问题 解决方案● 万鹏 王文仪 郭彦含 张治钦 张辰源小微企业是我国经济和社会发展中的一支重要力量，在确保国民经济稳定增长、缓解社会就业压力、拉动民间投资、优化经济结构、促进市场竞争、推进技术创新、保持社会稳定等方面具有不可替代的重要作用。
相比大中型企业，小微企业在融资渠道、融资成本以及信贷支持等方面都存在劣势，其发展过程中“融资难、融资慢、融资贵”问题始终存在。
因此，积极探讨解决小微企业融资难问题成为我国当前经济发展必不可少的一环。
一、我国中小微企业融资现况2019年至今的一项最新调查显示，小微企业经营者的信贷获得情况改善快，是近年来金融普惠政策受益最多的一个群体，超过八成（82.3%）的小微企业经营者认为贷款获取相比3年前更加容易、便捷。
不过，该调查报告也明确地指出，小微企业经营者“融资难、融资贵、融资慢”问题还没有得到根本缓解。
我国中小企业融资缺口仍然普遍存在。
在小型企业中，超过一半（55.8%）在2019年没有融资需求；有融资需求的小型企业的需求金额则大部分在100万元以上，不到一成（9.0%）的小型企业融资需求超过1000万元。
而在微型企业和个体经营者中，则仅有28.4%没有融资需求；超一半（52.8%）的融资需求在50万元以下，62.7%在100万元以下；仅不到一成（8.9%）超过100万元。
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。
大数据在银行的七个应用实例
大数据在银行的七个应用实例
1. 风险管理：银行可以利用大数据技术来进行风险管理。
通过对客户行为、信用评估等数据进行分析，银行可以预测出潜在的风险，并采取相应的措施避免损失。
2. 营销推广：银行可以利用大数据分析客户的交易、行为和偏好等信息，进行精准营销和推广，提高客户留存率和转化率。
3. 金融产品创新：银行可以通过大数据分析客户需求和市场趋势，开发出更加个性化的金融产品，提高市场竞争力。
4. 精准定价：银行可以通过大数据分析客户的消费习惯和信用记录等信息，进行个性化定价，提高客户满意度和忠诚度。
5. 欺诈检测：银行可以通过大数据分析异常交易和行为模式，及时发现和防止欺诈行为，保护客户的资金安全。
6. 客户服务：银行可以利用大数据分析客户的反馈和投诉，及时进行改进和优化，提高客户满意度和口碑。
7. 运营管理：银行可以利用大数据分析业务数据和运营数据，制定更加有效的决策和策略，提高业务效率和管理水平。
面向中小微企业的大数据采集和精准服务解决方案研究
人工智能 | ARTIFICIAL INTELLIGENCE摘要：在数字经济时代，中小微企业存在数据管理能力普遍不足、资源有限和分散、研发投入不足等问题。
因此导致其核心竞 争力缺乏，需要引入数据治理、信贷服务等多方位服务形式，大力推动企业的数据资产化进程。
依托成熟的数据标准体系，为客户提供完善的数据采集、存储、治理、分析挖掘等SAAS化数据资源服务的整体解决方案，集中生产与交易相关联的数据 进行分析，将企业资产化后的数据与政府、国内领军的企业征信机构形成交易闭环，助力企业获得更多金融服务资源，解决 中小微企业融资雎题。
关键词：数据服务：中小微企业；SAAS化；信贷服务面向中小微企业的大数据采集和精准服务解决方案研究■文/彭珂朱涛1.研究背景数据是创新发展的基础，是新的生产要素。
2020年4 月9日，中共中央、国务院首次发布《关于构建更加完善的 要素市场化配置体制机制的意见》。
《意见》指出了土地、劳动力、资本、技术、数据5个要素领域改革的方向，明确 了完善要素市场化配置的具体措施。
数据作为一种新型生产 要素，成为了《意见》中备受关注的内容。
中国中小微企业地位举足轻重，中小微企业是我国经 济的重要组成部分。
国家统计局发布的第四次全国经济普 查系列报告显示：中小微企业为我国经济做出了突出贡献：我国中小微企业最终产品和服务价值占GDP60%以上，纳 税占比50%以上；中小微企业是解决我国民生就业的主力 军：我国中小微企业吸纳就业占全部企业就业人员的比重为 79.4%。
若计入个体工商户、家庭式作坊，全国小微企业数 量占全国各类工商市场主体的95.6%,如图1所示。
中■中企此地位举足轻璽^^4%^^^6%^^^0%^市》占比（*图i中小微企业的地位中小微企业的发展对国家社会经济发展具有重大作用。
然而，中小微企业在竞争中往往失败率很高，截至2018年底，全国中小企业中停产、歇业、倒闭的大约占到总数的7.5%。
互联网金融对我国中小商业银行发展的影响研究
互联网金融对我国中小商业银行发展的影响研究一、本文概述随着科技的快速发展和互联网的广泛应用，互联网金融作为一种新兴的金融模式，正在逐步改变传统的金融格局。
互联网金融以其独特的优势，如便捷性、高效性、低成本等，吸引了大量的用户，对传统的商业银行，尤其是中小商业银行带来了前所未有的挑战。
在此背景下，本文旨在深入探讨互联网金融对我国中小商业银行发展的影响，以期为我国中小商业银行的转型升级提供参考和借鉴。
本文将首先概述互联网金融的基本概念、发展现状及其特点，然后分析我国中小商业银行的现状及其在互联网金融冲击下的困境。
接着，本文将从多个角度深入探讨互联网金融对中小商业银行的影响，包括业务模式、客户服务、风险管理等方面。
在此基础上，本文将提出中小商业银行应对互联网金融冲击的策略和建议，以期为我国中小商业银行的健康发展提供理论支持和实践指导。
本文的研究方法主要包括文献研究、案例分析、比较研究等。
通过对大量文献的梳理和分析，结合实际案例，本文将对互联网金融与中小商业银行的关系进行深入剖析，以期得出具有实践意义的结论。
本文旨在全面、深入地研究互联网金融对我国中小商业银行发展的影响，以期为中小商业银行的转型升级提供有益参考。
通过本文的研究，我们希望能够为中小商业银行应对互联网金融挑战提供有效的策略和建议，推动我国银行业健康、可持续发展。
二、互联网金融的发展概述互联网金融，作为金融业与互联网信息技术结合的产物，近年来在全球范围内快速发展，特别是在我国，已经成为推动金融创新和变革的重要力量。
互联网金融通过云计算、大数据等先进技术的运用，实现了金融服务的网络化、智能化和个性化，极大地提高了金融服务的效率和便捷性。
互联网金融的发展可以分为几个主要阶段。
首先是互联网技术的初步应用，银行等传统金融机构开始通过网上银行、手机银行等渠道提供线上服务，这标志着互联网金融的雏形出现。
随着互联网的普及和技术的进一步发展，互联网金融开始涌现出更多创新业务模式，如第三方支付、P2P网络借贷、众筹等，这些新模式通过互联网平台聚集了大量的资金和信息，为中小企业和个人提供了更加便捷、灵活的金融服务。
我国中小银行以数字化转型促进高质量发展研究
刍西北大学学报（哲学社会科学版）12021年1月，第51卷第1期，Jan.,2021, Vol.51, No.1Journal of Northwest University!Philosophy and Social Sciences Edition）_____________________________________ F JNWU新时代中国特色社会主义经济理论与实践我国中小银行以数字化转型促进高质量发展研究杜尔#2，吉猛3，袁蓓#（1.哈尔滨工业大学经济与管理学院黑龙江哈尔滨150001；2.上海社会科学院应用经济研究所，上海200051；3.同济大学经济与管理学院，上海200092）摘要：数字化转型是我国中小银行应对互联网金融冲击、利率市场化、强监管、资源新规等内外部环境深刻变化的重要举措。
2020年新冠疫情使金融服务线上化优势进一步凸显。
在挑战和机遇并存的背景下，通过对中小银行数字化概念的探析，以其数字化发展现状出发，立足现有优势资源实现差异化的基础上进一步开展金融个性化的智能创新，发展无接触金融服务模式，强化线上渠道和新客群拓展，推进线上线下服务更加协同高效。
关键词：数字化；中小银行;数字化转型；高质量发展;生产要素;人工智能;金融科技中图分类号：F83文献标识码：A DOI：10.16152/ki.xdxbsk.2021-01-011—、引言中国的互联网技术发展起步较早。
近年来，中国5G等数字化技术发展壮大。
数据储备已经成为一个国家进行高质量发展的必备生产资料，中国数字化技术的快速发展与经济增长转型及产业结构高质量发展互相促进，对数字化转型及大数据技术应用的探讨现今已是各行业热议的话题［1"4］）中小银行作为银行体系中的重要组成部分，旨在依托本地特色、满足当地金融需求，承担着普惠金融的重要职能,这一点与数字化的普惠性不谋而合。
近年来,我国商业银行在数字化转型和金融科技创新方面已开展了许多有益实践，但总体上仍处于发展阶段，特别是广大中小银行在转型资源、科技能力等方面存在约束，在转型方向、路径选择等方面缺乏战略引导。
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。
中小型银行信息管理系统的研究与实践
中小型银行信息管理系统面临的挑战与机遇
挑战：信息安全、系统稳定性、技术更新换代 机遇：数字化转型、金融科技创新、市场需求增长 应对策略：加强技术研发、提高信息安全保障能力、推进数字化转型 未来展望：实现智能化、高效化、安全化的信息管理系统
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汇报人：
案例分析：系统架构、功能模块、技术实现等
系统架构：中小型银行信息管理系统采用三层架构，包括表示层、业务逻 辑层和数据访问层，确保系统的安全性、稳定性和可扩展性。
功能模块：系统包括账户管理、存贷款管理、风险管理、报表管理等功能 模块，满足中小型银行日常业务需求。
技术实现：采用Java语言开发，利用Spring框架实现业务逻辑，使用 MySQL数据库存储数据，通过Web界面提供服务。
系统管理：系统需要提供系统管理功能，包括用户管理、权限管理、日志管理等功能，以便银 行对系统进行维护和管理。
信息管理系统的设计原则
安全性原则： 确保系统数据 的安全，防止 信息泄露和非
法访问。
可靠性原则： 保证系统的稳 定性和可靠性， 确保信息的准 确性和完整性。
高效性原则： 提高信息处理 效率，满足银 行业务快速响
某农村合作银行信息管理系统：针对农村地区银行业务特点，实现了线上线下融合服务，有效 提升了金融服务覆盖面和普惠程度。
某民营银行信息管理系统：借助大数据和人工智能技术，实现了智能风控和精准营销，提升了 银行业务的智能化水平。
某外资银行信息管理系统：借鉴国际先进经验，结合本土实际，实现了银行业务的国际化和专 业化发展。
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可借鉴之处：中小型银行 可借鉴大型银行的成功经 验，选择成熟可靠的信息 管理系统，加强与专业IT 公司的合作，提高系统建
设水平。
浅析数据分析在商业银行的应用
现代经济信息浅析数据分析在商业银行的应用马依婷 西南科技大学经济管理学院摘要：随着大数据技术的快速发展，商业银行也在逐步探索数据，不断释放数据的价值。
相对其它行业，商业银行拥有天然的数据优势，如大量的客户数据、交易数据、浏览点击数据等，本文主要阐述了如何使用大数据技术协助商业银行做好精准营销、产品提升、决策支持、更好的服务客户等工作。
关键词：大数据；精准营销；客户服务中图分类号：F830.33 文献识别码：A 文章编号：1001-828X(2017)001-000302-02随着科学技术的不断发展，大数据已经成为了一种新型的数据处理技术。
而商业银行在经营过程中产生了大量的资料和数据，如个人信息、交易流水等，如何运用大数据分析与挖掘技术，在海量的资料和数据中提取出有价值的信息，帮助商业银行进行决策，为客户提供更加优质和恰当的服务，是当前商业银行需要思考或即将开展的工作。
一、数据分析在商业银行应用的现状国内的金融行业，尤其是银行业，大数据的应用尚处于起步阶段，远远落后于互联网行业。
但金融行业实现数字化交易以来，虽然沉淀了大量的用户数据，但如何将零散的数据整合成可以直接的利用的数据是银行首先要做的事。
目前，各大商业银行纷纷建立自己的数据仓库，形成生产数据到数据仓库，再按照各种维度将数据切分存储在特定的区域，在此基础上加工成各类运营报表供各类人员使用或建立数据访问平台供数据分析人员使用等流水线。
现阶段，大数据技术在商业银行的应用主要有客户服务、风险防控、经营管理和监测分析等，其中最重要的应用是客户应用和风险防控两大范围，主要有三种模式：首先，基于网上交易流水的数据挖掘。
银行通过电商平台返还快捷支付交易数据以及自营电商平台，获取支付平台上的大量卖家和买家，并通过交易流、信息流、资金流覆盖其产业链上的生产、物流、消费等多个环节。
基于此，银行借助成熟的数据分析技术，实施风险控制和拓展营销。
如工商银行“融E购”、建设银行“善融商务”等电商平台的建立，帮助银行积累了大量的支付交易数据，基于对该数据的分析与挖掘，可以为个人或中小企业提供融资、结算、理财一体化的金融服务。
新时代中小商业银行信息科技风险分析及建议
新时代中小商业银行信息科技风险分析及建议作者：李燕许存发来源：《中国金融电脑》 2018年第8期近年来，我国商业银行明显加快了信息科技引领创新、深化转型和落地应用的步伐。
在金融科技（FinTech）应用创新和新技术层出不穷的新时代，新技术风险的暴露以及随之而来的攻击手段创新，给商业银行信息科技风险防范带来前所未有的压力和挑战。
一、中小商业银行金融科技应用面临的风险分析1. 业务连续性和信息安全风险仍然广泛存在商业银行对新技术的应用和资源的投放，往往侧重于业务功能上的持续提升和优化。
由于信息科技的治理架构、技术架构和运维模式的不断演化，中小银行潜在的新技术风险更加复杂。
因此，银行信息科技工作的常态化风险仍然存在，需要高度重视。
一是业务连续性风险。
机房、网络等基础设施建设薄弱和日常运行存在不稳定性，服务器、存储等硬件设备老化及性能容量不足导致的故障频发，应用软件的架构缺陷和容错性考虑不周，系统的业务连续性要求与高可用配置方案不匹配，每个风险点都可能影响银行业务系统运行的稳定性。
因此，业务连续性风险必须高度重视和严防死守。
二是信息安全风险。
一些中小银行存在信息安全管理体系不够健全、信息安全团队技术力量相对薄弱等问题，信息安全技术防控措施也通常处于初级阶段，但是面临的信息安全风险和外部攻击威胁却与大中型银行相似，在根基不固、篱笆不紧的情况下，信息安全管理体系建设和信息安全技术防控措施亟待加强。
2. 新技术的快速应用，引发新的风险和漏洞以人工智能、区块链、云计算、大数据为代表的金融科技，从诞生之初就蕴含着特定的风险。
（1）人工智能风险目前，商业银行将人工智能技术应用于生物识别、智能投顾、智能客服、智能风控等方面，可能导致以下风险：一是数据集中导致的攻击和入侵后果更为严重，一旦攻击得手则可能引发海量的信息泄露；二是数据分布式存储于云端，导致对网络环境的重度依赖，易遭受攻击的威胁点增加，任何一个环节的脆弱性可能导致全网被攻击、数据被篡改或信息泄露；三是人工智能的广泛应用可能对同一个信息的反应产生叠加效应，从而引发“多米诺骨牌”式的系统性风险；四是由于人工智能行为主体的复杂性和特殊性，对具体行为的合理性判断、出现事故时的责任界定难度较大，制约风险处置措施的及时性和有效性。
中小银行数字化转型存在的问题及策略建议
中小银行数字化转型存在的问题及策略建议中小银行作为多层次、广覆盖、有差异、合理分工的银行机构体系的重要组成部分，其数字化转型进程备受社会关注。
中小银行发展数字金融赋能实体经济并非靠一己之力，需要监管机构、行业组织等发挥合力，才能实现数字化转型内在价值、业务价值、市场价值和社会价值同步跃升。
本文将结合前述问题和难点，基于各方优势作用提出针对性对策。
数字经济是全球未来的发展方向，也是中国经济实现质量提升、效率变革、动力转换的重要驱动力。
根据工信部相关数据，2021年我国数字经济规模占国内生产总值（GDP）的比重达到39.8%，数字经济总量位居世界第二，仅次于美国。
数字技术正全面渗透至经济社会发展各个领域，对银行业经营管理带来的影响程度之深前所未有。
数字技术在提高金融服务水平和经营效率的同时，也在不断创新金融产品和业务模式，改变支付、信贷、投资等领域的竞争格局。
中小银行作为多层次、广覆盖、有差异、合理分工的银行机构体系的重要组成部分，其数字化转型进程备受社会关注。
为清晰把握中小银行数字化转型整体情况，了解不同类型中小银行在数字化转型过程中的异质性，中国银行业协会分别对46家城商行、24家农商行、8家农村信用社共78家中小银行进行了问卷调查。
以下将重点结合调查情况，阐述中小银行数字化转型现状、面临的问题和建议。
一、中小银行数字化经营现状近年来，中小银行依托数字技术，在服务实体经济、金融供给侧结构性改革、防范化解重大风险方面取得明显成效，金融工作政治性和人民性不断增强，金融服务普惠性和竞争力有效提升。
以数字化转型为润滑剂，不断优化金融与经济社会重点需求的适配性，持续聚焦服务民营小微企业、“专精特新”制造业、战略性新兴产业、新市民金融服务、乡村振兴等重点领域和薄弱环节，中小银行投放的“三农”贷款和小微企业贷款占比分别达到39%和46%。
以数字化转型为驱动力，回归本源和专注主业得到进一步夯实，金融风险由发散趋于收敛，5年来中小银行累计处置不良贷款5.3万亿元，绝大多数中小银行监管评级处在安全边界内。
银行业大数据治理方法
数据数据分析工具对数据进行深入挖掘，发现数据背后的规律和趋势， 并通过可视化手段将分析结果呈现出来，帮助业务人员更好地理解数据 。
数据驱动决策
将数据分析结果应用于业务决策中，提高决策的科学性和准确性。例如 ，利用大数据预测市场趋势，制定更符合市场需求的产品和服务策略。
治理效果
经过治理，该银行的数据质量得到了显著提升， 数据整合能力得到了加强，数据安全风险得到了 有效控制。
某中小银行大数据治理创新案例
案例概述
治理方法
该银行采用了云计算、数据挖掘等技术手段，实现 了数据的快速整合、深度分析和智能决策。
某中小银行在大数据治理方面积极探索创新 ，通过数据整合、数据分析等方式优化业务 运营。
培训与提升
定期组织培训和交流活动，提高数据治理团队的专业技能和业务水 平，促进团队成员之间的知识共享和经验传递。
04
案例分析
某大型银行大数据治理实践案例
1 2 3
案例概述
某大型银行在大数据治理方面面临数据质量不高 、数据整合难度大、数据安全风险等问题。
治理方法
该银行采取了制定数据治理政策、建立数据治理 组织架构、实施数据质量管理、加强数据安全保 障等措施。
银行业大数据治理方法
汇报人：可编辑 2024-01-05
contents
目录
• 引言 • 大数据治理体系 • 大数据治理实践 • 案例分析
01
引言
大数据在银行业的重要性
客户行为分析
01
通过大数据分析，银行可以更深入地了解客户需求和行为模式
，从而提供更个性化的服务。
风险管理和合规
02
大数据可以帮助银行更准确地评估风险，提高风险管理能力，
银行大数据解决方法
银行大数据解决方案一、项目背景2015年8月31日,国务院印发了促进大数据发展的行动纲要,这一战略性文件为我国大数据发展与应用提供了指导纲领和政策保障.在数据已成为银行重要资产和宝贵资源的形势下,纲要也为银行利用大数据推动转型发展指明了方向和实施路径,带来了发展新机遇.当前中国银行业正在步入大数据时代的初级阶段.经过多年的发展与积累,目前银行业的数据量已经达到100TB以上级别,并且非结构化数据量正在以更快的速度增长.银行业在数据方面有天然的优势：一方面,银行在业务开展过程中积累了包括客户身份、资产负债情况、资金收付交易等大量高价值密度的数据,这些数据在运用专业技术挖掘和分析之后,将产生巨大的商业价值；另一方面,银行具有较为充足的预算,可以吸引到实施大数据的高端人才,也有能力采用大数据的最新技术.总体来看,尽管大数据在银行业的应用刚刚起步,目前影响还比较小,但是从发展趋势来看,应充分认识大数据带来的深远影响.银行业需要进行统一的大数据平台建设,建立综合预测分析体系,整合生产系统数据资源.在此基础上与纲要规划的信用信息共享交换平台和公共机构数据统一开放平台有效对接,双管齐下扩展数据来源和采集渠道.这可以一方面高效收集、有效整合企业和社会公共数据,掌握企业真实需求,实现精准营销.尤其可通过农业农村信息综合服务和农业资源要素数据共享,获取三农数据和小微企业数据,解决数据挖掘和分析难点,提升三农和小微金融服务水平.另一方面利用平台动态监控企业经营及个人信用变化情况,强化信用风险智能化管理和预警,降低信用评估、风险控制的难度和不确定性,实现风险管控和精准营销的双重收益.二、银行大数据平台总体框架2.1银行大数据平台框架概述银行大数据建设是基于已有的信息化基础,充分利用和整合已有信息化资源,打破行业、部门之间的信息壁垒,运用大数据技术进行采集、加工、建模、分析,将数据价值融入到金融之中,从而提升创新能力和产品服务能力. 1大数据分析基础平台按照功能划分数据区,设计数据模型,在统一流程调度下,整合各类数据,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,支撑上层应用.2数据应用系统基于基础数据平台,持续建设各类数据应用系统,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,充分发挥大数据价值.3数据管控建立数据标准,提升数据质量,加强元数据管理能力,为平台建设及安全提供保障.2.2银行大数据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,对近年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,确保企业内部信息的安全.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2.3银行基础数据层来源2.3.1银行内部大数据资源金融行业的数据大多数来源于客户自身信息以及其金融交易行为,其中八成左右的数据集中于银行.因此依照目前积累沉淀的数量资源情况,将数据主要分为三大类：第一类：客户基础数据客户信息数据,即客户基础数据,主要是指描述客户自身特点的数据.个人客户信息数据包括：个人姓名、性别、年龄、身份信息、、职业、生活城市、工作地点、家庭地址、所属行业、具体职业、婚姻状况、教育情况、工作经历、工作技能、账户信息、产品信息、个人爱好等等.企业客户信息数据包括：企业名称、关联企业、所属行业、销售金额、注册资本、账户信息、企业规模、企业地点、分公司情况、客户和供应商、信用评价、主营业务、法人信息等等.目前银行业的客户信息数据积累数量无疑是最大,如果将这些割裂的数据整合到大数据平台,形成全局数据,再按照自身需要进行归类和打标签,由于都是结构化数据因此将有利于数据分析.可以将这些信息集中在大数据管理平台,对客户进行分类,依据其他的交易数据,进行产品开发和决策支持.第二类：支付信息交易信息数据,可以称之为支付信息,主要是指客户通过渠道发生的交易以及现金流信息.个人客户交易信息：包括工资收入、个人消费、公共事业缴费、信贷还款、转账交易、委托扣款、购买理财产品、购买保险产品、信用卡还款等.企业客户交易信息：包括供应链应收款项、供应链应付款项、员工工资、企业运营支出、同分公司之间交易、同总公司之间交易、税金支出、理财产品买卖、金融衍生产品购买、公共费用支出、其他转账等.第三类：资产信息资产信息主要是指客户在金融机构端资产和负债信息,同时也包含金融机构自身资产负债信息,其中数据大多来自银行.个人客户资产负债信息包括：购买的理财产品、定期存款、活期存款、信用贷款、抵押贷款、信用卡负债、抵押房产、企业年金等.企业客户资产负债信息包括：企业定期存款、活期存款、信用贷款、抵押贷款、担保额度、应收账款、应付账款、理财产品、票据、债券、固定资产等.银行自身端资产负债信息包括：自身资产和负债例如活期存款、定期存款、借入负债、结算负债、现金资产、固定资产贷款证券投资等.第四类：新型业务数据此类数据包括系统的运行日志、客服语音、视频影像、网站日志等.2.3.2外部大数据所需来源银行机构进行大数据分析,为了赢得差异化竞争,就必须考虑其他数据源的输入,这些数据是自身不具有的,但是对其数据分析和决策起到了很重要的作用.银行内部有客户信息、交易信息、信用信息、资产信息等,具有较全的数据,需要的外部数据具有一定针对性,下表是外部数据需求的整理.表一：银行外部数据需求类型正是由于以银行为代表的金融机构需要大量的外部数据弥补自身内部数据的不足,从而催生针对金融业的大数据交易市场.目前金融机构可以采用同大数据厂商合作的方式,通过自身平台来采集数据或购买第三方数据.三、大数据在银行业的应用场景3.1客户管理借助大数据分析平台,构建360度的立体画像.图二：银行大数据技术客户画像维度随着大数据的大量涌现,尤其是在社交网络的背景下,服务渠道不应仅局限于传统的银行渠道,而应整合新的客户接触点即社交媒体网站等,这种趋势已经变得日益清晰.银行业发展战略也逐步从以产品为中心转向以客户为中心,客户成为银行发展的重要驱动力.银行不仅仅销售产品和服务,而且还应为用户提供完美的多渠道体验,成为真正以客户为中心的组织.了解客户到底是谁以及客户最真实的需求成为银行经营管理者最为关注的问题.银行可以通过大数据分析平台,接入客户通过社交网络、电子商务、终端设备等媒介产生的非结构化数据,构建全面的客户视图.根据用户行为对用户进行聚类分析,进而可以有效的甄别出优质客户、潜力客户以及流失客户.3.2营销管理借助大数据分析平台,执行个性化营销管理及策略.图三：银行大数据技术精准营销在客户画像基础上,银行可展开精准营销.1实时营销.例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,或者将改变生活状态的事件换工作、改变婚姻状况、置居等视为营销机会；2交叉营销.即不同业务或产品的交叉推荐,如招商银行可以根据客户交易记录分析,有效地识别小微企业客户,然后用远程银行来实施交叉销售；3个性化推荐.银行可以根据客户的喜好进行服务或者银行产品的个性化推荐,如根据客户的年龄、资产规模、理财偏好等,对客户群进行精准定位,分析出其潜在金融服务需求,进而有针对性的营销推广；4客户生命周期管理.客户生命周期管理包括新客户获取、客户防流失和客户赢回等.3.3构建更全面的信用评价体系利用大数据平台及技术,可以更好的构建银行系统的信用评价系统.图四：银行大数据全面信用评价体系信用风险评价是银行信用风险管理工作的依据和基础,其前提是要为信用风险评估建立科学合理的评估指标体系.大数据能分析及帮助银行了解客户各方面的信息,做出快速、高效的评价、评估,实现业务安全的实施.3.4风险管理借助大数据平台及技术,实现高效准确的风险控制.图五：银行大数据全面风险管理体系随着银行业务的快速发展,银行经营者必须有效地甄别风险、防范风险和控制风险.风险管理成为银行稳健发展至关重要的一环.社会化媒体的互动、实时的传感器数据、电子商务和其他新的数据源,正给银行经营带来一系列的挑战.仅仅借助传统的解决方案,无法全面进行风险管理.大数据分析帮助银行了解客户的自然属性和行为属性,结合客户行为分析、客户信用度分析、客户风险分析以及客户的资产负债状况,建立完善的风险防范体系统.3.5运营优化在运营优化方面的应用包括：1市场和渠道分析优化.通过大数据,银行可以监控不同市场推广渠道,进而为银行产品或者服务找到合适的渠道,优化推广策略.2产品和服务优化.银行将客户行为转化为信息流,并从中分析客户的个性特征和风险偏好,智能化分析和预测客户需求,从而进行产品创新和服务优化.3.6解决信息孤岛银行的系统是非常多,带来的问题是信息孤岛,过去,银行通常需要小时的时间间隔去扫描各个业务系统,这会造成一些业务方面的问题.比如：现在绝大多数的交易都可以在多渠道上做,用户在做的过程中可能会遇到困难.遇到这种情况,客户会打到客服,相应的客服人员不太可能实时的知道这个问题.新一代的解决方案是利用现在大数据的能力把分布在各个地方的原始数据和原始的日志定时每隔一分钟进行收集和抽取,放到分布式文件系统里,然后建立索引,这样一来就能够实时的查询四、大数据在银行业的应用趋势4.1风险定价模型利率市场化改革逐渐深化,银行正在增强自身的定价能力.在贷款业务上,银行与银行的竞争本质上就是风险定价的竞争.现在,银行在客户数据和数据质量方面落后于互联网金融企业,但是风险定价能力则超过这些企业.4.2多渠道数据的实时交互银行需要加快新兴电子渠道建设,同时还要基于客户统一信息视图,实现数据在各渠道终端的及时交互.4.3加强语义和语音分析很多银行内部、社交网络、移动设备上来的数据和电子商城上的数据都是非结构化的,其中一部分还是语音,比如客户录音,这些数据对于银行了解客户也是至关重要的.4.4实时营销将会推广到更多的银行和更多的银行业务根据客户所在地进行营销、根据客户最近一次的交易进行营销、根据客户的言论进行营销、根据客户浏览的网页或者商品进行营销等.4.5银行进入P2P领域对于部分细分市场,银行将从贷款的提供者走向贷款的中介.实际上,我们已经看到一些银行正在尝试这种模式,他们仅仅是撮合资金的提供方和需求方.4.6将银行的电子商城业务和银行金融服务结合起来银行进入电子商务领域本质上并不是为了与互联网电子商务公司竞争,而是为了更好地了解客户.从目前来看,银行开展的电子商务业务都不太顺利,电子商城上的商品价格普遍偏高,交易量稀少.五、银行大数据应用风险及防控银行业结合了互联网大数据会使得该行业面临更多更复杂的风险.在此背景下银行业大数据健康可持续发展离不开对风险的监控和管理.5.1数据安全和数据定价风险银行从一开始诞生就离不开数据,银行的核心基础就是大数法则,在大数据时代,互联网银行在深度触网的过程中会产生各种结构化和非结构化数据,深度挖掘客户的大数据,开发出客户潜在需求和合适的金融产品,前提是确保这些数据来源的全面性、可靠性和准确性,防止数据失真所带来的定价风险.5.2信用与网络欺诈风险运用大数据分析软件,可以预防信用卡和借记卡欺诈.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,大数据可以识别出潜在的违规客户,提示银行工作人员对其予以重点关注,从而节省反欺诈监控资源.5.3运维风险和运营风险前者如数据丢失、数据泄露、数据非法篡改、数据整合过程中的信息不对称导致错误决策等,后者如企业声誉风险、数据被对手获取后的经营风险等.因此,必须加强数据管控.为此,一是高度重视并推进统一的数据标准,并做好数据清洗,保证数据质量.二是审慎划定数据边界,合理开展内外部数据共享和非核心数据业务外包.三是大数据下应更加重视隐私保护和信息安全,加大对反网络攻击的投入.5.4操作风险之所以将此风险单独列举出来,主要是出于此风险的危害性角度考虑,因为该风险很多时候会对企业产生致命性的打击.大数据时代的互联网金融面临的操作风险更加不容忽视,银行工作人员和客户的在线操作风险如果不引起重视,不仅会影响互联网金融的长远发展还会引致法律风险.尤其在大数据时因此我们呼吁操作风险的管理应纳入到日常的风险管理中.六、银行大数据商用价值银行对于大数据的就用不单单在于提供一种有效的手段,提高银行对于客户的理解与认知能力.他的商用价值还表现在以下几个方面：1批量实现较高水准的个性化客户产品服务,增加客户粘性,推动业务创新.有效地将大数据分析系统够构建客户360度全方位视图,设计更有竞争力的创新产品.对企业型客户的财务状况、相关产业链上下游数据分析,把握客现在的状况,更可以通过数据的交换、映射对其进行短期、中期预测未来发展状况.同时通过与同行业中的企业比较,以及利用公共平台收集企业的上、游对其评价,取得多维度的评估,对中小企业风险进行有效的识别,从而缓解银行与中小企业信息不对称问题,更好地推动中小企业市场业务创新.2针对客户需求,实现精准营销.银行借助大数据分析平台,通过对客户的浏览记录、购买路径、消费数据,进行挖掘、追踪、分析,将不同的客户群体进行聚类,根据不同的客户特性打造个性化产品营销服务,将最适合的产品服务推介给最需要的客户.提高客户对银行服务的认可程度以及客户经理在营销过程中的专业程度.3增强风险管控能力.大数据分析帮助银行摒弃原来过度依靠贷款人提供财务报表获取信息的业务方式,转而对其资产价格、账务流水、相关业务活动等流动性数据进行动态监控,了解客户的自然属性和行为属性,结合客户行为分析、客户信用度分析、客户风险分析以及客户的资产负债状况,从而有效提升客户信息透明度,建立完善的风险防范体系.4促进银行内部管理流程化,降低管理运营成本.运用大数据能够增加银行内部的透明度,使企业上下级之间的信息流通更顺畅；同时,基于大数据优化企业内部的各种流程,以及通过自己和社会信息归集渠道,了解客户真实反映,积极改进和提高,大大缩短信息收集、反馈时间,提高企业运作效率.而通过大数据应用和分析,能够准确定位内部管理缺陷,制定有针对性的改进措施,实行符合自身特点的管理模式,进而降低管理运营成本.。
中小银行如何用好AI大模型技术——以AI营销助手为例
中小银行如何用好AI大模型技术——以AI营销助手为例广东南粤银行首席信息官 黄思颖广东南粤银行数字银行部副总经理 林伟AI大模型技术相较于过往的ABCD(人工智能、区块链、云计算、大数据)等新技术更加进步，是一场颠覆式的技术变革。
AI大模型技术的发展提高了人工智能的普适性和泛化性，使得人工智能可以在更多的领域和场景中应用，从而扩大了数字创新的范围和深度。
大模型让我们能够完成一些以前难以想象的事情，如让AI生成图像、诗歌、文本、音乐、编写代码等，也让我们面临一些前所未有的挑战，如数据安全、模型可信、知识产权、人工智能伦理等方面的问题。
AI大模型技术不仅改变了处理数据和信息的方式，也改变了我们认识世界和判断事物的方式。
AI大模型技术不仅对劳动密集型的工作产生影响，也对脑力密集型的工作产生了深刻影响。
未来几年，AI大模型技术逐步成熟，将会重构现有的社会分工以及商业模式，给整个社会带来巨大变化。
我们需要在充分利用其优势的同时，注意防范其潜在风险，并积极探索适应其变革的策略和路径，把握好技术变革带来的机遇。
广东南粤银行首席信息官 黄思颖一、银行业AI大模型应用场景1.同业的应用情况2022年1月，人民银行、原银保监会分别发布了《金融科技发展规划(2022—2025年)》和《关于银行业保险业数字化转型的指导意见》，提出“十四五”时期金融机构数字化转型工作目标和重点任务，并在业务经营管理数字化、数据能力建设、科技能力建设等三方面提出了相应的指导意见。
我们看到，这三个方面也是当前中小银行数字化转型的痛点与难点，中小银行应该积极探索AI大模型在金融服务场景中的落地。
随着金融科技的发展以及数字化转型的深入推进，银行业积累了一定的数据基础设施、大量的数据和丰富的应用场景，为AI大模型技术的落地应用提供了肥沃土壤。
目前，业界普遍认为AI大模型技术将为金融行业数智化转型带来新一轮变革与创新。
例如，工商银行、农业银行、建设银行等国有大行已经率先将AI大模型技术应用到具体业务场景中，招商银行、平安银行、兴业银行、江苏银行等股份制银行及城商行也正积极推动或密切关注AI大模型技术在金融场景的最新应用成效。
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6
挖掘潜力客户
目标：挖掘他行高价值但在本行AUM较低的客户，抢抓资产归行。 措施：1、建立基于“潜力价值+响应概率”二维客户筛选模型，将存量客户进行分类。
2、通过模型筛选高价值高响应的重点经营客户，制定个性化营销策略。依据产品偏好 模型，筛选客户前三大产品偏好，提供相应财富产品营销建议。
7
交叉营销存量客户
1、客户什么样？
3、如何去应用？
获客、挖潜、挽留
2、客户要什么？
3
客户什么样？
引入互联网、运营商等外部数据渠道，整合行内外客户信息，建立跨产品、 跨渠道的客户标签体系，对客户进行静态画像。
客户标签体系
人口属性 自然属性：年龄、性别、学历、职业
家庭特征：婚姻、子女、有车、有房
个人客户为例 爱理财
网购达人
价值属性
当前价值：收入、成本、信用等级、EVA 未来价值：潜力资产、活跃度、客户粘性
4
客户要什么？
基于客户行为变化、人生阶段、外部事件和产品周期，侦测客户的动态需求。
以人生阶段为例，结合生命周期确认客户的实际需求， 有效的匹配产品和服务。 初涉职场：有消费和理财需求，推荐信用卡、消
费贷款和活期化理财产品 结婚：有购房需求，推荐购房贷款、装修贷款、
分期贷款、激活客户提款 退休：需要保障资产稳健增长，推荐定期存款、
稳健型理财产品
5
获取新客户
目标：整合内外部数据，建立白名单筛选模型，提高新客获取效率。 措施：
行内数据 通讯类 搜索引擎 电商平台 …………
整合数据 建立模型
输出高响应的白名 单
线上或线下 落地营销
动态监测获客成功率，优化白名 单筛选模型，调整获客规则及业 务策略
目标：基于客户的特征和需求，开展精准交叉营销。 措施： 1、运用客户静态标签+动态事件进行组合分析，获得目标客群名单；
2、建立关联产品交叉销售模型，筛选高响应客户名单； 3、通过大数据平台定期向业务前端及客户电子渠道端推送匹配产品。
8
预防客户流失
目标：通过客户流失可能性分析，提前介入客户挽留，减少高回报客户的流失。 措施：1、根据交易行为、产品属性、客户属性等数据，建立流失预警模型。
身份验真技术、设备指纹技术、社交网络分析等，识别欺诈客户。 2、通过分析历史欺诈客户特征，建立反欺诈模型，评估欺诈风险等级。
11
识别早期预警
目标：早期识别风险客户，优化贷后管理资源。 措施： 1、挖掘征信数据，识别在他行已出险但在本行仍正常的客户，及时冻结额度。 2、应用评分，多渠道捕捉风险信号，进行客户风险等级分类。高风险等级优先响应、重 点排查，并根据排查结果，逐户制定应对策略，如冻结额度、增加担保或压降退出。 3、捕捉客户的行内账户行为变化，结合客户特征、外部信号，开发预警模型，提前识别 高危客户；分析现有预警规则及其击中风险客户的比率，优化规则的设置。
中小银行大数据应用解决方案
大数据推动金融创新
随着大数据的信息存储、技术处理手段的迅猛发展，传统银行正在向数 字化银行转型。大数据应用给银行业带来宝贵的发展机遇。
一方面，通过科技创新，建立多渠道数据的联通机制，搭建强大的数据 存储平台、智能分析平台，实现数据的统一解析及客户全面视图，洞悉客户 特征，精准识别风险。
14
以客户为中心，流程革新，提升客户体验
另一方面，利用大数据分析与人工智能技术，革新业务模式，以客户为 中心，捕捉客户需求，为客户提供定制化的产品及实时便捷的服务，深入挖 掘客户价值，提升客户体验。
2
大数据营销
银行业的营销模式正在从传统的渠道化、同质化、批量化的营销转为基于 大数据的互动化、个性化、精准化的营销。
在合规的数据获取和使用的前提下，银行需要借助内外部数据，充分捕捉 客户特征，洞悉客户需求，针对特定的目标客群，提供专业、及时、高效的金 融服务。大数据分析帮助我们解决三个关键问题：
随着业务模式越来越多元化、场景化，风险呈现出多样化特征。下一步需 贴合业务周期，构建多场景、多层次、多维度的风险模型。运用大数据方法、 技术和平台，进一步升级风控体系，便捷、高效、智能地识别风险，例如精准 识别欺诈风险、预警风险和提升催收效果。
10
防范欺诈风险
目标：搭建反欺诈体系，控制欺诈风险。 措施：1、通过采集内外部数据，建立360度特征信息库，设计欺诈规则体系，运用生物
12
提升催收效果
目标：失联客户修复，控制催收成本，减少信贷损失。 措施：
1、通过大数据技术手段进行失联客户修复。挖掘客户在各个场景下预留的联系方式或 者其亲属的联系方式，触达客户；
2、基于客户基本信息、还款行为、额度使用率、催收历史等数据，开发催收评分模型， 预测客户风险大小；
3、制定差异化的催收策略。对于低风险客户，可以通过短信或邮件的方式催收，降低 催收成本；对于中风险客户，采用电话方式，提高回收效果；对于高风险客户，通过委外、 上门等方式催收，确保回收率。
手 产品持有：财富类产品、功能类产品 交易行为：支付结算行为、投资行为、贷款行为 渠道使用：ATM、网点、电话、手机银行、微信银行
兴趣偏好
线上偏好：登陆偏好、浏览偏好、娱乐偏好、 操作行为偏好 线下偏好：消费偏好
社会属性
社交行为：社交圈、通信圈、资金圈 生活习惯：区域特征、活跃时段
2、结合客户价值和流失模型分析，对客户进行分层，提供不同策略建议，做好 客户关系维护，将现有客户逐步培育成理想客群（高价值低流失）。
9
大数据风控
大部分银行过往已经开发上线了覆盖各个业务条线的风险模型，实现对信 用风险贷前、贷中及贷后全周期的量化评价，在贷款审批、额度制定、风险定 价、贷后预警、催收管理、风险报告、压力测试等领域有广泛的应用。
13
加强支撑大数据应用的管理模式、数据质量和人才体系
一是统筹资源，集中管理。 数据资源、模型算法、分析工具和应用平台是否协同？应避免重复开发、 低效使用的现象，减少资源浪费。
二是完善数据质量，有效使用。 数据是否标准化？数据使用是否方便？客户有效信息是否充分？
三是培养数据分析型人才，分散输出。 数据分析文化需要培育，分析能力非常关键。制定人员培养方案，加强大 数据量化人才的培养和输出。