智慧银行大数据平台规划建设方案2018
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……
存在的问题
银行数据仓库累积数据没有充分利用 缺乏面向整个XXX大数据的统一、完
整的数据视图； 缺乏支撑XXX大数据日常业务运转的
风险评估体系； 缺乏XXX大数据客户360度视图，客户
行为分析和预测无法实现； 缺乏面向XXX业务运营管理的关键绩
效指标体系； ……
数据平台、数据应用、数据管控……
Page 8
精准营销
站内参数
基于用户的应用，精准营销
站外参数
ID参数
浏览内容
购物车/收藏
推广互动
URL访问
年龄
性别
访问路径 支付问答
商品/服务价格 订单/退换货
关键词
来源去向
访问频次
移动应用使用
学历 收入
地域/位置 兴趣
其他参数
ID 关 联
智能评分
收集数据 管理数据 应用数据
精准营销：通过对大数据信息的掌握，采用多种方法论和技术去分析得出结论，进行营销。目前市面上也有类似的软 件，也有详细的方法论，在银行方面还有待验证。 建议：继续进行市场的验证
统一制定目标和分 析模型
600% 500% 400% 300% 200% 100%
0%
2004年
2005年
2006年
2007年
2008年
铁矿石 焦煤
自定义报表工具 行＋列的简单定义方式
多种格式报表
BI 分析工具
云数据推送平台已实现了 主要零售及XXX业务系统 数据清洗、整合，为未来 XXX大数据数据平台提供
了丰富的数据源。
供应链XXX系统
POP系统
统一定义BI 应用
统一规划分析方法 统一划分分析主题 统一设计数据模式 统一部署技术基础
外部非结构化数据 采购管理系统 其他业务系统
银行决策层 银行职能管控层 各级业务操作层
Page 4
智慧银行大数据分析平台建设预期收益
1.实现数据共享
通过数据平台实现数据集中，确保XXX大数据各级部门均可在保证数据隐私和安全的 前提下使用数据，充分发挥数据作为企业重要资产的业务价值
4.提升建设效率
通过数据平台对数据进行集中，为管理分析、挖掘预测类等系统提供一致的数据基 础，改变现有系统数据来源多、数据处理复杂的现状，实现应用系统建设模式的转 变，提升相关IT系统的建设和运行效率
5.改善数据质量
从中长期看，数据仓库对XXX大数据分散在各个业务系统中的数据整合、清洗，有助 于企业整体数据质量的改善，提高的数据的实用性
Page 7
客户画像
CRM 成交数据 移动数据
软件系统
网站数据 流量数据
基本画像
基本人口属性
POI画像
基于兴趣的地理位置
ID画像
各类登录帐号
购买画像
受众的购物记录
社交画像
使用SNS情况
浏览画像
互联网浏览习惯
兴趌画像
综合推算兴趣标签
客户画像：在金融方面有非常大的潜力，市面上有一些完善的软件和解决方案，但能够真正打入到银行内部的比较少， 同时银行在手机端和电商方面有很大的突破，对于大数据的信息也非常的需要。 建议：通过市面上的软件进行oem
2.加强业务协作
实现分散在供应链XXX、人人贷、保理等各个业务系统中的数据在数据平台中的集中 和整合，建立单一的产品、客户等数据的企业级视图，有效促进业务的集成和协作 ，并为企业级分析、交叉销售提供基础
3.促进业务创新
XXX大数据业务人员可以基于明细、可信的数据，进行多维分析和数据挖掘，为XXX 业务创新（客户服务创新、产品创新等）创造了有利条件
Page 10
运营优化
运营优化：通过大数据的各个指标，进行市场和渠道的分析，同时可以对自身的产品进行优化和舆情的预报分析 建议：继续进行市场的验证
Page 11
银行大数据建设方法论
针对具体的、明确的新业务和新产品 进行快速落地和创新实现。用互联网模式进 行快速迭代，孵化出全新的业务应用。 获取、丰富数据； 整合外部数据；打通外部数据； 完成 多层次、多维度的360度客户视图的完善和补充， 其中技 术实现如模型和算法的提升、自动化和具备前瞻性。 大数据平台的建设。首先应该规整、规范、统一和梳理行内已有数 据。对已有的客户综合视图，产品视图和账户视图进行完整和统一 的梳理；能够完全兼容并提高现有查询等。 这是基础。
智慧银行大数据平台规划建设方案
YOURE NAME
目录
2 3 4 5 6
Page 2
智慧XXX管理分析类应用建设现状基本分析
基本的现状
银行已建立面向整个XXX业务的数据 仓库，整合了前台业务运营数据和后 台管理数据，建立了面向XXX的管理 分析应用；
XXX大数据已开展供应链XXX、人人贷 和保理等多种业务，积累了一定量的 业务数据，同时业务人员也从客户管 理、风险评级和经营规模预测等方面 ，提出了大量分析预测需求；
关注的内容
数据平台整体架构； 数据平台各层建设的标准； 较成熟的XXX业数据模型； 数据质量治理； 元数据管理； 数据标准建设 数据整合； 数据应用建设； 数据平台的软硬环境 ……
基础数据平台和BI应用建设是未来一段时间的重点！
Page 3
智慧银行大数据分析平台建设目标
源自文库
通过数据平台和BI应用建设，XXX大数据将搭建统一的大数据共享和分析平台，对各类业务进行前瞻 性预测及分析，为银行各层次用户提供统一的决策分析支持，提升数据共享与流转能力
Page 9
风险管控
风险管控： 1、通过客户在社交媒体上的行为数据、客户在电商网 站的交易数据、企业客户的产业链上下游数据、其他 有利于扩展银行对客户兴趣爱好的数据来进行数据的 分析； 2、目前金融的风险主要来自于大中型企业信用风险、 小微型企业信用风险、个人/消费者信用风险等；
风险管控：银行对于大数据的信息有比较全面的机制，信用体系、贷款体系、金融体系都有比较多的专家和方法来管 理风险。 建议：多走访银行风控体系，看看是否新的突破点
Page 5
大数据方4个方向
Page 6
客户画像作用
客户画像作用： 1、用户的所有属性特征、订单特征、行为特征集合到一个系统中， 然后只需要在一个报表层面，只需要输入用户ID、手机号、用户 名等即可实现完整的用户信息查询。 2、当处理用户的私人财务信息时候，用户喜欢一对一的个性化服 务。用户画像可以展示用户的每一次活动，例如用户注资、消费 等主要的行为。 3、通过软件的实时分析，可以及时跟踪用户的注册、交易等关键 环节遇到的问题。 4、实时衡量广告活动的有效性，通过实时在线访客工作，及时评 估活动的引流用户的活动参与性。可以及时调整广告的投放策略， 减少广告的浪费。
存在的问题
银行数据仓库累积数据没有充分利用 缺乏面向整个XXX大数据的统一、完
整的数据视图； 缺乏支撑XXX大数据日常业务运转的
风险评估体系； 缺乏XXX大数据客户360度视图，客户
行为分析和预测无法实现； 缺乏面向XXX业务运营管理的关键绩
效指标体系； ……
数据平台、数据应用、数据管控……
Page 8
精准营销
站内参数
基于用户的应用，精准营销
站外参数
ID参数
浏览内容
购物车/收藏
推广互动
URL访问
年龄
性别
访问路径 支付问答
商品/服务价格 订单/退换货
关键词
来源去向
访问频次
移动应用使用
学历 收入
地域/位置 兴趣
其他参数
ID 关 联
智能评分
收集数据 管理数据 应用数据
精准营销：通过对大数据信息的掌握，采用多种方法论和技术去分析得出结论，进行营销。目前市面上也有类似的软 件，也有详细的方法论，在银行方面还有待验证。 建议：继续进行市场的验证
统一制定目标和分 析模型
600% 500% 400% 300% 200% 100%
0%
2004年
2005年
2006年
2007年
2008年
铁矿石 焦煤
自定义报表工具 行＋列的简单定义方式
多种格式报表
BI 分析工具
云数据推送平台已实现了 主要零售及XXX业务系统 数据清洗、整合，为未来 XXX大数据数据平台提供
了丰富的数据源。
供应链XXX系统
POP系统
统一定义BI 应用
统一规划分析方法 统一划分分析主题 统一设计数据模式 统一部署技术基础
外部非结构化数据 采购管理系统 其他业务系统
银行决策层 银行职能管控层 各级业务操作层
Page 4
智慧银行大数据分析平台建设预期收益
1.实现数据共享
通过数据平台实现数据集中，确保XXX大数据各级部门均可在保证数据隐私和安全的 前提下使用数据，充分发挥数据作为企业重要资产的业务价值
4.提升建设效率
通过数据平台对数据进行集中，为管理分析、挖掘预测类等系统提供一致的数据基 础，改变现有系统数据来源多、数据处理复杂的现状，实现应用系统建设模式的转 变，提升相关IT系统的建设和运行效率
5.改善数据质量
从中长期看，数据仓库对XXX大数据分散在各个业务系统中的数据整合、清洗，有助 于企业整体数据质量的改善，提高的数据的实用性
Page 7
客户画像
CRM 成交数据 移动数据
软件系统
网站数据 流量数据
基本画像
基本人口属性
POI画像
基于兴趣的地理位置
ID画像
各类登录帐号
购买画像
受众的购物记录
社交画像
使用SNS情况
浏览画像
互联网浏览习惯
兴趌画像
综合推算兴趣标签
客户画像：在金融方面有非常大的潜力，市面上有一些完善的软件和解决方案，但能够真正打入到银行内部的比较少， 同时银行在手机端和电商方面有很大的突破，对于大数据的信息也非常的需要。 建议：通过市面上的软件进行oem
2.加强业务协作
实现分散在供应链XXX、人人贷、保理等各个业务系统中的数据在数据平台中的集中 和整合，建立单一的产品、客户等数据的企业级视图，有效促进业务的集成和协作 ，并为企业级分析、交叉销售提供基础
3.促进业务创新
XXX大数据业务人员可以基于明细、可信的数据，进行多维分析和数据挖掘，为XXX 业务创新（客户服务创新、产品创新等）创造了有利条件
Page 10
运营优化
运营优化：通过大数据的各个指标，进行市场和渠道的分析，同时可以对自身的产品进行优化和舆情的预报分析 建议：继续进行市场的验证
Page 11
银行大数据建设方法论
针对具体的、明确的新业务和新产品 进行快速落地和创新实现。用互联网模式进 行快速迭代，孵化出全新的业务应用。 获取、丰富数据； 整合外部数据；打通外部数据； 完成 多层次、多维度的360度客户视图的完善和补充， 其中技 术实现如模型和算法的提升、自动化和具备前瞻性。 大数据平台的建设。首先应该规整、规范、统一和梳理行内已有数 据。对已有的客户综合视图，产品视图和账户视图进行完整和统一 的梳理；能够完全兼容并提高现有查询等。 这是基础。
智慧银行大数据平台规划建设方案
YOURE NAME
目录
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智慧XXX管理分析类应用建设现状基本分析
基本的现状
银行已建立面向整个XXX业务的数据 仓库，整合了前台业务运营数据和后 台管理数据，建立了面向XXX的管理 分析应用；
XXX大数据已开展供应链XXX、人人贷 和保理等多种业务，积累了一定量的 业务数据，同时业务人员也从客户管 理、风险评级和经营规模预测等方面 ，提出了大量分析预测需求；
关注的内容
数据平台整体架构； 数据平台各层建设的标准； 较成熟的XXX业数据模型； 数据质量治理； 元数据管理； 数据标准建设 数据整合； 数据应用建设； 数据平台的软硬环境 ……
基础数据平台和BI应用建设是未来一段时间的重点！
Page 3
智慧银行大数据分析平台建设目标
源自文库
通过数据平台和BI应用建设，XXX大数据将搭建统一的大数据共享和分析平台，对各类业务进行前瞻 性预测及分析，为银行各层次用户提供统一的决策分析支持，提升数据共享与流转能力
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风险管控
风险管控： 1、通过客户在社交媒体上的行为数据、客户在电商网 站的交易数据、企业客户的产业链上下游数据、其他 有利于扩展银行对客户兴趣爱好的数据来进行数据的 分析； 2、目前金融的风险主要来自于大中型企业信用风险、 小微型企业信用风险、个人/消费者信用风险等；
风险管控：银行对于大数据的信息有比较全面的机制，信用体系、贷款体系、金融体系都有比较多的专家和方法来管 理风险。 建议：多走访银行风控体系，看看是否新的突破点
Page 5
大数据方4个方向
Page 6
客户画像作用
客户画像作用： 1、用户的所有属性特征、订单特征、行为特征集合到一个系统中， 然后只需要在一个报表层面，只需要输入用户ID、手机号、用户 名等即可实现完整的用户信息查询。 2、当处理用户的私人财务信息时候，用户喜欢一对一的个性化服 务。用户画像可以展示用户的每一次活动，例如用户注资、消费 等主要的行为。 3、通过软件的实时分析，可以及时跟踪用户的注册、交易等关键 环节遇到的问题。 4、实时衡量广告活动的有效性，通过实时在线访客工作，及时评 估活动的引流用户的活动参与性。可以及时调整广告的投放策略， 减少广告的浪费。