银行大数据应用建设探索
中国银行的大数据应用实例
中国银行的大数据应用实例一、引言1.1 任务背景随着信息化和数字化的快速发展，大数据技术逐渐成为各行各业的重要工具，其中金融行业尤为重视大数据应用的价值和潜力。
中国银行作为中国最大的商业银行之一，早在大数据时代的来临前就开始了对大数据技术的研究和应用。
本文将以任务名称为主题，对中国银行的大数据应用实例进行探讨。
1.2 任务目的通过对中国银行的大数据应用实例的探讨，总结和分析中国银行在大数据领域的经验和教训，为其他金融机构的大数据应用提供借鉴和启示。
二、中国银行的大数据应用实例2.1 个人信用评估2.1.1 基于大数据的风险评估模型中国银行利用大数据技术，构建了个人信用风险评估模型。
通过对客户的大量数据进行挖掘和分析，包括个人基本信息、财务状况、消费行为等方面的数据，从而准确评估客户的信用风险。
2.1.2 个人信用评估系统中国银行建立了个人信用评估系统，通过大数据分析，对客户的信用状况进行实时监测和评估，能够及时发现潜在的信用风险，为风险控制和信贷决策提供依据。
2.2 金融犯罪预防2.2.1 反洗钱系统中国银行利用大数据技术开发了反洗钱系统，通过对客户的交易数据进行分析，能够快速发现可疑交易和异常行为，为银行的反洗钱工作提供了有力的支持。
2.2.2 欺诈检测中国银行利用大数据技术，建立了欺诈检测系统，通过对客户的行为模式和交易数据进行分析，能够识别出可能存在的欺诈行为，及时采取措施进行防范和应对。
2.3 客户关系管理2.3.1 个性化营销中国银行基于大数据分析，为客户提供个性化的金融产品和服务。
通过对客户的交易和消费数据进行挖掘和分析，可以了解客户的需求和偏好，从而提供更精准的产品和服务推荐。
2.3.2 客户维护与挽留中国银行利用大数据技术，建立了客户维护与挽留系统。
通过对客户的消费和交易数据进行分析，可以预测客户的流失风险，并采取相应的措施进行挽留。
三、结语大数据技术在金融领域的应用已经成为不可忽视的趋势，中国银行作为国内领先的金融机构之一，不断探索和应用大数据技术，取得了显著的成果。
浅谈大数据在商业银行中的运用与发展
浅谈大数据在商业银行中的运用与发展随着信息化与数字化的快速发展，大数据技术已经成为商业银行发展的重要驱动力之一。
大数据技术的应用为商业银行带来了许多创新性的解决方案，能够提升服务水平、降低成本、改善风险管理和提高客户满意度。
本文将从大数据在商业银行中的应用情况、发展趋势和面临的挑战等方面进行浅谈。
一、大数据在商业银行中的应用情况1. 金融风控商业银行通过大数据技术的应用，可以对客户的信用状况、资产情况、还款能力等进行更加全面、深入的分析和评估，从而提高风险管理的水平，有效降低信用风险和资产损失。
2. 个性化营销商业银行通过大数据技术可以对客户的消费行为、偏好等信息进行深入挖掘，实现精准营销，提供个性化的金融产品和服务，提高客户满意度，增加银行的盈利能力。
3. 精准定价大数据技术可以帮助商业银行更准确地评估客户的风险，进而制定更合理的利率和定价策略，提高盈利能力。
4. 智能客服商业银行可以通过大数据技术构建智能客服系统，实现自动化的客户服务，提高服务效率，降低人力成本。
5. 风险控制大数据技术可以帮助商业银行更好地监控风险，准确预测市场变化，并及时调整风险管理策略，保障资产安全。
6. 反欺诈通过大数据技术的应用，商业银行可以更好地识别和防范欺诈行为，提高金融交易的安全性。
1. 数据治理与安全随着大数据规模的不断增长，数据治理和安全问题愈发凸显。
商业银行需要建立完善的数据治理体系，加强数据安全防护，确保客户隐私不受侵犯。
2. 人工智能与机器学习商业银行将进一步探索人工智能与机器学习在大数据中的应用，实现更加智能化的风控和客户服务，提升业务效率。
3. 云计算与边缘计算云计算和边缘计算技术的发展将为商业银行提供更加灵活和高效的大数据处理和存储方案，降低运营成本，提升数据处理能力。
4. 区块链技术区块链技术的应用将为商业银行提供更加安全和可靠的数据交换和存储方式，促进金融业务的创新和发展。
5. 多维度数据应用商业银行将进一步深入挖掘多维度数据，实现更全面、深入的客户分析，提供更加个性化和精准的金融服务。
GEO大数据：大数据直销银行应用实践探索
GEO大数据：大数据直销银行应用实践探索在当今数字化时代，大数据技术正以前所未有的速度和深度改变着金融行业的格局。
其中，直销银行作为金融创新的重要领域，也在积极拥抱大数据技术，以提升服务质量、优化业务流程、降低运营成本，并为客户提供更加个性化和便捷的金融服务。
而 GEO 大数据作为大数据领域的一个重要分支，在直销银行的应用实践中展现出了巨大的潜力。
一、GEO 大数据的概念与特点GEO 大数据，简单来说，就是与地理位置相关的数据集合。
这些数据来源广泛，包括但不限于卫星定位系统、移动设备、社交媒体、物联网设备等。
其特点主要体现在以下几个方面：1、海量性：随着移动设备的普及和物联网的发展，GEO 数据的规模呈爆炸式增长。
2、多样性：GEO 数据不仅包括地理位置信息，还可能包含时间、用户行为、环境等多种相关数据。
3、实时性：能够实时获取和更新，反映出地理位置相关的动态变化。
4、价值密度低：在大量的 GEO 数据中，真正有价值的信息可能相对较少，需要通过有效的分析和挖掘才能提取出来。
二、大数据直销银行的发展现状直销银行是一种没有实体网点，通过互联网、移动终端等渠道为客户提供金融服务的银行模式。
近年来，大数据技术在直销银行中的应用越来越广泛，主要体现在以下几个方面：1、客户画像：通过对客户的基本信息、交易记录、行为偏好等数据进行分析，构建出全面、精准的客户画像，为个性化营销和服务提供依据。
2、风险评估：利用大数据技术对客户的信用风险进行评估，提高风险评估的准确性和效率。
3、产品创新：根据大数据分析的结果，开发出更符合客户需求的金融产品。
4、营销推广：基于大数据的精准营销，能够将合适的产品和服务推送给目标客户，提高营销效果和客户转化率。
然而，尽管大数据直销银行取得了一定的发展成果，但仍面临着一些挑战。
例如，数据安全和隐私保护问题、数据质量参差不齐、数据分析能力不足等。
三、GEO 大数据在大数据直销银行中的应用场景1、精准营销通过分析客户的地理位置和行为轨迹，了解客户的消费习惯和需求，从而实现精准的营销推送。
大数据技术在商业银行的应用研究
大数据技术在商业银行的应用研究随着互联网、物联网、云计算、移动互联网等信息技术的迅猛发展，一个数据爆炸的时代已经到来。
有海量的数据，但如何从中获取有效信息并进行分析，成为众多企业共同面临的难题。
商业银行以其金融信息化的优势，成为大数据的重要应用领域之一。
本文将从商业银行大数据的特点、分类、应用案例及其优势等方面对商业银行大数据技术的应用进行研究。
一、商业银行大数据的特点商业银行的大数据具有以下特点：1. 海量性：商业银行每天处理的数据量是非常庞大的，顾客的各种交易行为、存款、贷款、信用卡账单、ATM等等，均产生大量数据，商业银行需要高效处理这些数据。
2. 多样性：商业银行数据来源的多样化，数据种类包括文本、图像、声音等多个类型的数据，并且各种数据间的相互关联性非常复杂。
3. 实时性：商业银行的数据处理需要及时性，及时反馈数据的变化，保证系统能够随时响应客户的需求。
4. 精准性：商业银行的数据中包含大量的客户信息，对这些信息的获取和分析能够帮助银行对客户做出更准确精准的判断。
1. 交易数据：包括各类交易信息，如贷款发放、信用卡、基金、理财等的交易历史信息和客户动态统计信息，这些数据都是银行内部重要的结算、资金流转、客户分析等关键信息。
2. 风险数据：商业银行的风险数据包括违约、欺诈、信用等方面的数据，这些数据对银行的风险控制和监控具有重要意义。
3. 客户数据：商业银行内的客户数据是一个非常重要的方面，包括追踪商业银行客户的身份信息、财务状况等经济和社会信息，以及客户历史交易等数据等。
4. 外部数据：商业银行的外部数据包括政府数据、媒体数据、社交网络数据、市场状况等诸多方面，它们具有关联性，可以被利用和分析来构建更加精细的商业模型。
三、商业银行大数据的应用案例商业银行大数据技术在银行业中得到了广泛的应用，以下列举几个案例：1. 以物联网和大数据为基础的风险管理系统应用：商业银行通过借助于物联网技术，能够对风险进行评估和处理。
银行大数据应用研究——以中国银行为例
银行大数据应用研究——以中国银行为例随着科技的不断发展，大数据已经成为了各个领域的热门话题。
而在金融行业中，银行大数据的应用已成为趋势。
中国银行作为国内四大银行之一，其在大数据方面的应用也备受关注。
一、中国银行大数据应用的背景与意义作为金融行业中的重要机构，银行在大数据应用方面有着巨大的潜力。
银行所拥有的客户信息、交易数据等海量数据，完全可以通过大数据技术进行深入挖掘，并从中发现业务机会、提高业务效率、提升风控能力等方面产生巨大价值。
作为一家国内四大银行之一，中国银行在大数据应用方面也一直走在行业的前沿。
中国银行的大数据技术、数据中心建设、数据治理机制等方面都已取得了显著成果，成为了银行同行中的业界佳绩。
二、中国银行大数据应用的重点领域中国银行在大数据应用方面将重点关注以下几个领域:1. 交易风险控制：通过对客户的交易行为、资金流转等数据的分析，能够更好地识别交易风险，保障银行以更低的成本和更高的效率完成风险防范。
2. 运营效率提升：银行拥有着大量的客户数据，通过大数据技术，可以更加全面地了解客户需求和交易行为，从而优化银行的运营效率。
3. 产品推广：通过大数据技术，银行可以更加智能地分析客户数据，了解客户需求，精准推送产品信息，提升产品销售。
4. 客户服务：银行可以通过大数据分析客户的行为、需求等信息，提供更加个性化的客户服务，提升客户体验和满意度，增强客户粘性。
三、中国银行大数据应用的实践案例1. 风险控制方面：中国银行通过大数据技术，建立了全息图模型，对客户进行风险判定，实现了对新产品上线的全流程风险监控。
此外，针对恶意提现的问题，中国银行通过对客户交易数据的分析，发现了一些用户的提现行为异常，并准确拦截风险，防范了损失。
2. 运营效率提升方面：中国银行率先开展了业务量预测项目，通过对历史数据进行分析，预测当下和未来的业务量，实现更加准确的业务规划和资源调配。
此外，中行还通过人工智能技术，开发了智能语音客服“小艾”，通过智能问答功能，提高客户服务效率。
大数据在商业银行中的运用与发展
大数据在商业银行中的运用与发展【摘要】大数据技术在商业银行中的应用越来越广泛，已成为银行业的重要发展趋势之一。
本文首先介绍了商业银行大数据技术的发展历程，包括技术应用的演进和创新。
探讨了大数据在商业银行风险管理、智能营销、客户服务和创新业务中的具体应用方式和效果。
结合实际案例，分析了大数据技术对商业银行提升运营效率、降低风险、优化客户体验和创造新的商业价值的重要作用。
展望了商业银行大数据技术未来的发展趋势，强调了大数据在商业银行中的重要性和价值。
总结指出，商业银行应积极应用大数据技术，不断创新业务模式，以提升竞争力和服务质量，促进行业持续发展。
【关键词】大数据、商业银行、发展历程、风险管理、智能营销、客户服务、创新业务、未来发展趋势、重要性、价值、总结1. 引言1.1 大数据在商业银行中的运用与发展大数据在商业银行中的运用与发展，是当前金融行业中一个备受关注的话题。
随着信息技术的快速发展，商业银行也在不断探索如何利用大数据技术来提升自身的经营效率和服务质量。
大数据技术的广泛应用，不仅为商业银行带来了巨大的商机和挑战，也为银行业的发展带来了新的思路和路径。
商业银行通过大数据技术的运用，可以更加全面地了解客户的需求和行为，从而更好地为客户提供个性化的金融产品和服务。
在风险管理、智能营销、客户服务和创新业务等方面，大数据技术都有着广泛的应用空间和潜力。
通过对大数据的分析和挖掘，商业银行可以更加准确地识别和评估风险，提高信贷审核的效率和准确性；可以更好地理解客户的需求，提供更具吸引力的产品和服务；可以更好地与客户进行互动，提升客户满意度和忠诚度；可以更快地推出新的创新产品和服务，保持市场竞争力。
大数据在商业银行中的运用和发展，不仅可以帮助银行降低成本、提高效率，还可以为银行带来新的盈利机会和市场优势。
商业银行在不断探索和应用大数据技术的过程中，需要不断提升自身的数据治理和技术能力，加强对数据的安全和隐私的保护，以更好地服务于客户，推动金融行业的数字化转型和创新发展。
银行业的大数据应用揭示大数据对银行业的重要性和应用方法
银行业的大数据应用揭示大数据对银行业的重要性和应用方法随着信息技术和互联网的快速发展，大数据已经成为银行业的重要组成部分。
银行作为金融行业的重要支柱，其业务涉及到大量的数据处理和分析。
利用大数据技术，银行可以更好地了解客户需求、提高风险控制能力、改进产品和服务、优化运营效率等。
本文将从银行业的角度，探讨大数据的重要性以及其在银行业中的应用方法。
一、大数据对银行业的重要性在现代社会中，数据已经成为一种重要的资产。
银行业作为金融行业的重要组成部分，其业务涉及到大量的数据处理和分析。
大数据对银行业的重要性主要体现在以下几个方面：1. 提供客户洞察：通过运用大数据分析技术，银行可以深入了解客户的行为、需求和喜好，从而更好地进行精准营销、个性化推荐和定制化服务。
银行可以通过分析客户的交易数据、社交媒体数据等，对客户进行个性化定制，提高客户满意度和忠诚度。
2. 加强风险控制：银行业是高风险行业，风险控制是银行的核心工作之一。
利用大数据技术，银行可以对客户的信用风险、市场风险和操作风险进行更加精准的分析和预测。
通过对大量的数据进行挖掘和分析，银行可以及时识别和预测风险，采取相应的措施进行风险管理，降低风险带来的损失。
3. 改进产品和服务：银行可以通过大数据分析技术，了解客户的使用习惯和需求，从而改进产品和服务。
例如，银行可以通过分析客户的网上银行操作记录，了解客户对于移动支付的需求，据此推出更加便捷的移动支付产品和服务。
通过不断优化产品和服务，银行可以提高客户满意度和竞争力。
4. 优化运营效率：银行的运营效率对于提高盈利能力和市场竞争力至关重要。
利用大数据技术，银行可以对各个环节的运营进行精细化管理和优化。
例如，银行可以通过分析客户的交易数据和资金流动情况，优化资金调配和运营成本。
通过精细化管理和优化运营，银行可以提高效率，降低成本。
二、大数据在银行业中的应用方法1. 风险控制：银行可以通过大数据技术对客户的信用风险、市场风险和操作风险进行精准的分析和预测。
大数据时代银行数据服务体系建设的探讨
大数 据技术 提供金融服务 ，通过 其 的 ；大数据技术 已经得到 了大多数 对 企 业 掌握 的信 息 资 源进 行 统 一
４５ Ｆ ｌ Ｎ Ａ Ｎ ｃ ｆ Ａ Ｌ ｃ 。 Ｍ Ｐ ｕ Ｔ Ｅ Ｒ 。 Ｆ ｃ Ｈ Ｉ Ｎ Ａ
ｊ ｝ 发 溯 试
管理和利用 ，使数 据信 息产生最大 与传统数据库管理工具处理相 比 ，
如分布式 计算 、数据流技术 、新硬 应用往 往涉及诸多用 户和机构 ，数
包 含客 户数据 、员工数据 、交 易数
据、 财务数据等，信息库中既包含机
如网银／ 网 银行业一贯重视数 据的战略价 器产生的半结构化数据 （ 值 ，各大商业银行对于传统 的结构 讯点击流与 日志数据 、渠道通信数
ＡＴ Ｍ传感 器数据 等 ）， 数据 是未来银行 的核 心竞争力 化 数据的挖掘和分析仍处于领先水 据 、网点／ 如社交媒体 之一 ，大数据对银 行的数据驾驭能 平 ，在数 据仓库和Ｂ Ｉ 应用上 已有 多 又包含非结构化数据 （ 力提 出了新 的挑 战 ，也为银行获得 年的积累 ，开发了客 户关 系管理 、 数据 、图像处 理 、声 音 ／ 视 频 存储
开发测试
大数据时代银行数据服务体系建设的探讨
中国工商银行股份有限公司湖南省分行 刘威
２ ０ １ ２ 年 以来 ， “ 大数据 ”一词 掌握的电商平台阿里巴巴、淘宝网和 银行 的关注 ，有部分银 行正在 进行 越来越 多地被提及 ，人们用它来描 支付宝等的各种信息数据 ， 借助大数 相 关 的调研 、论证 与测试 工 作 。 述 和定义 信息爆炸时代产生 的海 量 据分析进行贷款 审批 。因此 ，探索 在大数据时代背景下 ，商业银
息获取方 式 ，实现全行管理信息 的 存储与组织各种 大数据 ，不合理的 数 据监 护贯穿大数据处理 的各个层 集成与共享 ； （ ３） 提供 客 户行 业 、来源 、 数据存储策略会增加 网络和存储Ｉ ／ Ｏ 面 。数据 质量高低直接影响数据处 开销 ，降低 系统性能 ；传统的集 中 理 的成败 ，在大数据应用 中，数据
【中国工商银行】大数据探索应用
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工商银行大数据分析探索应用
5 大数据支持管理决策
大数据支持精准了解全行经营情况，指导管理决策和业务发展
• 客户五级分类
贡献度 忠诚度
成长性
客户五级分类
风险性
• 业务线五级分类
重点 业务线
业务 板块 五量
存 款 业 务
贷 款 业 务
金融 资产 业务
资 金 业 务
银行 卡业 务
传统方法
直接用数据原貌分析
大数据方法
预先确定目标变量
模型的目标变量并不明确
要先将数据加载到仓库
数据产生时即可实时分析
4
大数据正在深刻改变银行业
2 大数据正在改变产品创新方式
“私人订制化”的产品和服务
信贷产品基于局部数据到基于全网数据转变
利率市场化下的定价更依赖于大数据分析的方法 5
大数据正在深刻改变银行业
• 跟踪产品市场表 现，了解产品运营 情况
19
工商银行大数据分析探索应用
4 大了解产品现状、洞察客户需求
• 潜在目标客户
• 全天不同时段消息发送数量趋势
• 客户登录行为
• 客户社交网络
20
工商银行大数据分析探索应用
4 大数据支持产品创新管理
大数据支持根据客户特征创新设计研发产品，满足客户个性化需求
管理信息大集中
2010年
2012年
大数据和信息化银行
2013年
2014年
2015年
数据集市 （CS2002）
数据仓库 （EDW）
管理会计 （MOVA）
数据仓库 信息库
流数据 分析师工作台
分布式 数据库
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化和数字化的深入发展，大数据技术逐渐成为商业银行业务发展的有力工具。
大数据技术通过对海量数据的分析和挖掘，为商业银行提供了更精准的客户洞察、风险管理和产品创新等方面的支持。
本文将就大数据在商业银行的具体应用进行探讨。
一、客户洞察商业银行可以通过大数据技术对客户数据进行深度分析，挖掘客户的行为习惯、喜好和需求特征，从而更好地了解客户需求，精准推荐相关理财产品、信贷产品等。
大数据技术还可以帮助银行对客户进行精细化管理，根据客户的信用情况、财务状况等因素，制定个性化的产品营销策略，提升客户体验，增加客户粘性。
通过客户洞察，商业银行可以更好地满足客户需求，提升客户满意度。
二、风险管理大数据技术在风险管理方面也有着重要的应用。
商业银行可以通过大数据技术对客户的信用记录、资产负债情况、交易行为等数据进行分析，及时发现潜在的风险信号。
通过建立风险预警模型，商业银行可以对客户的信用风险进行及时监测和预警，降低不良贷款率，提高资产质量。
大数据技术还可以帮助银行建立反欺诈系统，通过对客户行为数据的分析，及时发现异常行为，提高对欺诈行为的识别和预防能力。
三、产品创新大数据技术为商业银行的产品创新提供了更多的可能性。
通过对客户数据和市场数据的分析，商业银行可以更好地挖掘客户需求，发现市场机会，推出更符合客户需求的金融产品。
通过对客户的消费行为和偏好进行分析，银行可以推出符合客户消费特点的信用卡产品；通过对小微企业的贷款需求进行分析，银行可以推出更灵活、更符合企业经营特点的小微贷款产品。
大数据技术还可以帮助银行对产品的销售和推广进行精准定位，提高产品的市场占有率和盈利能力。
四、营销策略大数据技术可以帮助商业银行制定更精准的营销策略。
通过对客户数据和市场数据的分析，银行可以更好地了解目标客户群体的特点和需求，制定个性化的营销方案，提高营销的精准度和有效性。
大数据技术还可以帮助银行进行客户细分，针对不同的客户群体制定差异化的营销策略，提高营销资源的利用效率，降低营销成本。
浅谈大数据在商业银行中的运用与发展
浅谈大数据在商业银行中的运用与发展随着信息技术的不断发展，大数据产业正快速崛起。
商业银行作为中国金融业的代表之一，也不断推进数字化转型，积极探索大数据的运用与发展。
本文将从商业银行大数据的特点、应用场景以及前景三方面进行论述。
一、商业银行大数据的特点商业银行的业务范围广泛、客户数量众多、交易量大，因此商业银行的大数据具有以下特点：（1）数据量巨大：商业银行日常交易涉及资金流、支付结算、信贷业务等多个领域，累计的数据量非常大。
（2）数据多样性：商业银行客户涉及各行各业，数据类型丰富多样，包括个人信息、企业信息、资金交易信息等。
（3）数据价值高：商业银行的大数据具有巨大的商业价值和应用潜力，能够为银行业务优化、风险控制、营销推广等方面提供依据和支持。
商业银行应用大数据的场景主要分为以下几类：（1）风险管理：商业银行需要通过大数据技术对客户信息进行分析和挖掘，建立风险评级模型，提高风险识别和控制能力。
（2）精准营销：商业银行可通过大数据技术，分析客户消费偏好和需求，结合个人化营销手段，提高客户满意度和业务收益。
（3）业务创新：商业银行可通过大数据技术，挖掘客户隐性需求，推出新型金融产品和服务，满足不同客户群体的多元化需求。
（4）智能客服：商业银行可通过大数据技术，实现智能客服，提高客户体验和服务效率，减少人工干预。
商业银行大数据的前景广阔，未来将出现以下趋势：（1）数据集成：商业银行将对内部和外部数据源进行整合和分析，构建全面、多层次的数据集成和共享体系。
（2）人工智能：商业银行将逐步推进人工智能技术在大数据处理和应用方面的应用，提高智能化程度，提升效率和体验。
（3）数据安全：商业银行将重视数据资产的安全性和保障，构建更加完善的数据隐私保护和信息安全系统。
（4）多元应用：商业银行将在更多应用场景和业务领域应用大数据技术，发挥其价值和作用，推动银行数字化转型。
综上所述，商业银行的大数据具有很高的应用价值和商业前景，将成为银行业务优化和数字化转型的重要支撑。
大数据技术在商业银行中的应用
大数据技术在商业银行中的应用一、引言目前，随着科技的飞速发展和互联网的高速普及，大数据技术已经逐渐成为商业银行的热门话题。
商业银行利用大数据技术能够更加准确地判断客户需求，提高风险控制能力，优化产品服务体系，提高生产力和竞争力，从而更好地满足客户的需求。
因此，本文旨在通过对大数据技术在商业银行中的应用进行系统性的解析，分析其优势和限制，并探讨如何利用大数据技术提高商业银行的竞争力。
二、大数据技术在商业银行中的应用1.客户需求分析商业银行通过大数据技术能够更加准确地分析客户特征和行为模式，预测客户的需求和偏好，从而更好地提供针对性的产品和服务。
例如，通过分析客户在网上银行和移动应用上的操作行为和购买记录，银行可以了解客户的消费习惯和需求，推荐相应的产品和服务。
2.风险控制商业银行在运营过程中会面临各种风险，例如信用风险、市场风险、操作风险等。
通过大数据技术，银行能够对客户的信用、资产和其他信息进行深度分析，以此来预测和控制风险。
例如，银行可以通过对客户消费行为、还款记录等数据的分析，预测客户的偿还能力和风险水平，从而采取相应的风险控制措施。
3.产品服务优化商业银行通过对客户需求和反馈的分析，可以对产品和服务进行优化。
例如，通过对客户对于某种产品的反馈进行分析，银行能够了解顾客对该产品的评价和改善意见，进而调整产品的设计和服务流程。
4.生产力提升通过大数据技术，商业银行能够更加高效地整合和利用数据资源，提高生产力和效率。
例如，银行可以自动化客户服务，通过自动化的服务流程、机器学习、人工智能等技术，更快、更准确地满足客户需求，提高客户满意度的同时降低银行的运营成本。
三、大数据技术在商业银行中的优势1.提高客户满意度通过大数据技术，银行能够更加准确地了解客户需求和行为模式，并针对性地提供相应的产品和服务，提高客户满意度。
2.降低运营成本商业银行可以通过大数据技术进行自动化服务，降低人力成本和运营成本。
同时，大数据技术还可以通过分析数据，帮助银行减少决策和管理的复杂性，提高内部生产力和效率。
招行银行的云计算与大数据应用
招行银行的云计算与大数据应用近年来，云计算和大数据已逐渐渗透到各个行业，并为众多企业带来了翻天覆地的变化。
招行银行作为中国领先的银行之一，也充分认识到云计算和大数据在金融领域的巨大潜力，并积极应用于其业务中。
本文将对招行银行的云计算和大数据应用进行详细探讨。
云计算是指通过网络将计算资源动态地分配给用户，从而实现用户可按需、按量使用计算资源的一种计算范式。
招行银行在云计算领域具有丰富的实践经验和技术积累。
首先，招行银行凭借自身雄厚的技术实力，构建了高可靠、高性能的云计算基础设施，为后续的业务应用打下了坚实的基础。
其次，招行银行通过云计算，实现了资源的合理利用和多样性服务的提供。
通过云计算，招行银行可以根据业务需求，快速调度和部署计算资源，提高资源利用率，同时还能提供更多元化的金融服务，满足客户不断变化的需求。
而大数据则是指以海量的、高速的、多样的信息为对象进行整理、分析和挖掘的一种技术手段。
面对金融行业庞大的数据量和复杂的业务场景，招行银行充分利用大数据技术，实现了数据的高效处理和融合利用。
首先，招行银行能够通过大数据技术，快速地对金融数据进行清洗和整理，提高数据质量和准确性。
其次，招行银行可以通过大数据分析，挖掘出数据中的价值，发现隐藏的规律和关联，为决策提供科学依据。
此外，招行银行还通过大数据技术，实现了客户画像的精准绘制，可以更好地了解客户需求，推出个性化的金融产品和服务，提升客户满意度和忠诚度。
云计算和大数据的应用也为招行银行带来了巨大的商业价值。
首先，通过云计算和大数据的应用，招行银行可以极大地提高业务效率和客户体验。
通过快速部署计算资源和精准分析数据，招行银行能够更加迅速地响应客户需求，提供更高效的服务。
其次，云计算和大数据的应用还可以帮助招行银行降低成本并提升盈利能力。
通过云计算，招行银行可以按需使用计算资源，降低了IT基础设施建设和维护的成本。
而大数据分析可以帮助招行银行精准定位市场和客户，提供更加有针对性的金融产品，提高销售转化率和市场占有率。
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，大数据已成为商业银行业务发展的重要驱动力。
大数据技术的引入，使得银行能够更加精准地了解客户需求、管理风险、提升服务水平，并通过数据挖掘等手段进行智能化决策。
本文将针对大数据在商业银行的具体应用进行详细探讨。
一、客户数据分析商业银行拥有大量客户数据，包括客户的财务状况、交易记录、信用评级等信息。
利用大数据技术，银行可以对这些数据进行深入挖掘和分析，从中发现客户的消费习惯、倾向性和需求。
通过对客户数据的分析，银行可以更好地了解客户，预测客户的财务需求，为客户提供更加个性化、精准的金融产品和服务。
二、风险管理大数据技术在风险管理方面发挥着重要作用。
通过对贷款违约、信用卡欺诈等风险事件的数据分析，银行可以建立更加精准的风险模型，提前识别潜在风险，有效降低风险损失。
大数据还可以帮助银行实现实时监控和反欺诈，提高风险管理的精准度和效率。
三、营销推广商业银行可以通过大数据技术，对客户进行精细化分析和定位，实现精准营销。
通过对客户行为数据、社交媒体数据等的整合分析，银行可以更好地了解客户的兴趣爱好和消费习惯，有针对性地进行产品推荐和营销活动，提高营销活动的转化率。
四、智能客服利用大数据技术，商业银行可以建立智能客服系统，实现24小时在线服务。
该系统通过对历史问题和解决方案的分析，能够为客户提供更加个性化、即时的解决方案，提升客户体验和满意度。
五、运营优化大数据技术可应用于商业银行的运营优化，例如通过对客户流量、银行网点运营数据等的分析，银行可以优化网点布局和服务体验，提升运营效率和客户满意度。
银行还可以通过对内部运营数据的分析，实现业务流程再造和成本控制，提高运营效率和降低成本。
大数据已经深度融入商业银行的各个业务领域，成为银行业务发展的关键支持。
通过大数据技术的运用，商业银行能够更好地满足客户需求、降低风险、提高运营效率，进而实现业务的持续增长和更加可持续的发展。
大数据在我国商业银行中的应用研究
大数据在我国商业银行中的应用研究随着信息技术的不断发展和普及，大数据技术的应用在各个领域中都得到了广泛的应用。
在银行金融领域，大数据技术的应用也逐渐成为了一个热门话题。
商业银行作为金融行业的重要组成部分，对于大数据技术的应用也具有重要的意义。
本文将深入探讨大数据在我国商业银行中的应用研究，分析其应用现状和发展趋势。
一、大数据技术在商业银行中的应用现状1. 风险管理商业银行面临着各种各样的风险，包括信用风险、市场风险、操作风险等。
大数据技术可以通过对海量数据的分析和挖掘，帮助银行更准确地识别和评估各种风险，提升风险管理的效率和水平。
2. 客户管理商业银行的核心业务之一就是客户管理，大数据技术可以帮助银行实现对客户信息的全面分析和挖掘，精准识别客户需求，提供个性化的金融服务，增强客户满意度。
3. 营销推广通过大数据技术，商业银行可以更好地了解客户的消费习惯和行为特征，实现精准营销，提高推广效果，实现精准营销。
4. 金融创新大数据技术可以帮助商业银行进行金融产品创新和业务模式创新，满足客户多样化的金融需求，并提升竞争力。
工商银行采用大数据技术构建了一套全面的风险管理系统，通过对大量的交易数据和客户数据进行分析挖掘，提高了风险管理的精准度和效率。
中国银行利用大数据技术，对客户的消费行为和偏好进行深入分析，实现个性化的金融服务，提升客户满意度和忠诚度。
建设银行依托大数据技术，通过对市场和客户数据的深入分析，推出了一系列创新金融产品和服务，提升了银行的市场竞争力。
1. 数据驱动决策大数据技术为商业银行提供了更多、更精准的数据支持，能够帮助银行实现数据驱动的决策，提升决策的科学性和准确性。
3. 降低成本大数据技术可以提高商业银行的运营效率，降低成本，增加盈利空间。
随着大数据技术的不断发展，数据安全问题日益突出，商业银行需要加强数据安全管理，保护客户隐私和机密数据。
2. 人工智能人工智能技术与大数据技术的结合将成为未来的发展趋势，人工智能可以帮助商业银行更好地实现对客户的智能化服务。
大数据技术在商业银行中的应用研究
大数据技术在商业银行中的应用研究第一章：绪论随着互联网技术与电子商务的发展，商业银行已经逐渐成为一种数字化的金融机构。
而在这个数字化时代，商业银行需要不断地进行技术创新，以满足客户不断变化的需求。
大数据技术的出现，不但带来了新的商业机遇，还实现了银行业务的高效管理与精准定向营销。
因此，探讨大数据技术在商业银行中的应用显得十分必要。
第二章：商业银行的数据来源商业银行的数据来源主要来自客户的交易数据，个人、企业或机构的资产负债表和现金流量表等。
然而，传统的统计方法无法应对这些大量数据的挑战。
因此，商业银行需要更高效的数据处理方法与数学模型，才能将这些数据转化成有价值的信息。
第三章：大数据技术在商业银行中的应用3.1 风险预警与识别银行业务与风险紧密相关，因此风险管理显得尤为重要。
利用大数据技术可以更好地预防和控制金融风险。
商业银行可以通过大数据技术对客户进行分析，并建立合适的风险模型，实现智能风险预警和监管。
3.2 个性化定制服务通常，银行的产品服务都是标准化的，无法满足客户多样化的需求。
大数据技术可以帮助银行将海量的客户资料分析挖掘出来，精准定向并为客户提供个性化的金融服务。
这样，客户对银行服务的满意度也将大大提高。
3.3 金融营销通过大数据分析，银行可以获取客户的消费习惯和需求，进而实现对客户的有效营销。
银行可以根据不同的客户群体，制定相应的销售策略，提高银行销售效率，同时提高业务跨产品的转化率。
第四章：大数据技术在ICBC中的应用以中国工商银行作为研究案例，介绍大数据技术在商业银行中的应用。
4.1 完整、全面的大数据体系ICBC建立了大数据体系，包括了数据存储、数据采集、数据分析和数据展现四个环节。
银行可以通过这套系统，对海量的数据进行集中管理，并且获得精准的信息。
4.2 大数据风险控制模型ICBC依据风险管理制度，利用大数据技术构建了多维、多角度的风险预警系统，实现了对金融风险的动态监测和控制。
银行业对大数据的应用研究
银行业对大数据的应用研究随着科技的飞速发展，大数据已经成为各行各业的关键词之一，而银行业也不例外。
银行业作为金融行业的重要组成部分，其数据量巨大、种类繁多，如何充分利用大数据为银行业提供更好的服务和管理方式，已成为当前银行业的一项重要课题。
本文将探讨银行业对大数据的应用研究。
一、大数据在银行业的意义大数据对银行业具有重要意义。
首先，银行业的核心业务之一是风险管理，而大数据可以提供更为准确、全面的风险评估模型。
通过对海量数据的分析，可以更准确地把握各种风险因素，提高风险管理的精细化程度。
其次，大数据可以帮助银行业实现个性化定制服务。
银行拥有大量客户信息，通过对客户行为数据的分析，可以深入了解客户需求和偏好，为客户提供更具针对性的金融产品和服务。
最后，大数据可以帮助银行业提升运营效率。
通过对业务流程数据的分析，可以找出操作中的瓶颈和问题，并进行优化改进，提高银行业的运营效率和管理水平。
二、大数据在银行风险管理中的应用银行业作为金融行业的核心，风险管理是其核心任务之一。
通过对大数据的应用，银行可以实现更准确、全面的风险评估和监控。
1.反欺诈风险管理反欺诈风险管理是银行业风险管理中的一项重要任务。
通过对大数据的分析，银行可以识别出欺诈行为的特征和规律，建立起完善的反欺诈风险管理模型。
同时，通过对历史欺诈案例的分析，可以更好地预测潜在的欺诈风险，提高银行的反欺诈能力。
2.信用风险管理信用风险是银行业风险管理中的另一大类。
通过对大数据的分析，银行可以更精确地评估客户的信用状况。
通过对客户行为数据、经济指标和社会关系网络的分析，可以建立起更全面、准确的信用评估模型，提高信用风险管理的效果。
三、大数据在银行个性化定制服务中的应用个性化定制服务是银行业发展的重要方向之一。
通过对大数据的应用，银行可以深入了解客户需求和偏好，提供更具针对性的金融产品和服务。
1.智能营销通过对客户行为数据的分析，银行可以建立起精细化的客户画像，了解客户的消费习惯、兴趣，从而进行更加精准的商品推荐和个性化的营销活动，提高营销效果。
大数据技术在商业银行的应用研究
大数据技术在商业银行的应用研究随着信息技术的不断发展和进步，大数据技术正逐渐成为商业银行业务发展的重要支持和推动因素。
商业银行在日常经营过程中，拥有海量的数据资源，如何巧妙利用这些数据，并通过大数据技术进行分析处理，已成为商业银行面临的重要挑战和机遇。
1、客户体验优化：商业银行可利用大数据技术对客户的个性化需求进行深度分析和挖掘，精准推送合适产品和服务，并快速响应客户需求，提高客户满意度，进而实现客户忠诚度的提升。
2、风险监控和控制：大数据技术在商业银行智能风控模型中的应用，可实现对流动资产的实时监控、风险预警和控制，对不同的交易行为进行及时跟踪和处理，提升银行对风险的识别和应对能力，提高风险管理效率。
4、数据挖掘利用：商业银行可利用大数据技术对来自不同来源和渠道的数据进行深度分析与挖掘，包括客户基本信息、交易信息、行为轨迹等，掌握客户的行为模式和消费潜力，有效提高经营决策的准确性和预测性。
5、智能化风险评估：商业银行可通过大数据技术实现智能化风险评估，对不同类型的贷款进行评估和控制，并加强对违约等情况的预测和控制，提高贷款审批的效率和准确性。
1、数据安全问题：银行大数据应用中存在大量敏感信息，如客户资料、交易记录等，一旦被泄露或遭到攻击，将对银行业务和品牌形象造成严重影响。
2、组织架构问题：随着大数据技术的不断发展和进步，银行内部组织架构需要随之进行调整和优化，包括人员培训、技术支持和管理制度等方面。
3、数据质量问题：商业银行的数据来源多样化，包括内部业务数据和外部信息数据等，如何保证数据的完整性和准确性，需要加强数据管控和监测，避免数据质量问题对业务决策和营销决策的影响。
4、成本和投资问题：商业银行在大数据技术应用过程中需要投入巨大的人力、财力和物力资源，包括对数据中心和云计算等基础设施的建设和维护，投资成本较高，如何合理配置和管理投资资金，减少投资风险是关键。
三、结语总之，大数据技术对于商业银行的发展和经营至关重要。
看建设银行如何打造与探索大数据应用
看建设银行如何打造与探索大数据应用中国建设银行数据管理部总经理刘静芳当今社会，以移动互联网、云计算、大数据和物联网为代表的新一轮科技创新，正在快速改变传统的生产经营与管理方式，促成新的市场格局和竞争态势的出现。
为抢抓机遇、应对挑战，利用大数据促进业务转型、重塑竞争优势、提高治理水平已经成为商业银行的必然选择，能否用好大数据，实现经营、管理和服务的创新，还将影响未来银行的可持续发展。
建设银行深刻洞察大数据将成为重要生产要素、驱动银行提高智慧化水平的发展趋势，在国内同业中率先启动实施大数据战略，提出建设具有同业领先数据竞争优势的大数据银行的目标，明确以“量化、洞察、预测、智慧”为概要特征的大数据应用导向，发挥数据能力对于企业发展的基础性、战略性、先导性作用，让业务数据化、数据价值化，为各级机构的经营决策、客户营销、产品创新、风险防范、运营管理等活动，提供高效的数据驱动力，全方位支持业务发展。
实现企业级数据互联互通，夯实工作基础建设银行从2003年开始认识到数据治理的重要性，开始探索适合建行特色的数据治理体系。
2011年以来，建设银行依托新一代核心系统工程，建立了完善的数据管理和数据应用体系，夯实了覆盖所有业务的规范统一、集成互联的数据基础，实现了企业级、全流程数据管控，努力让使用者在正确的时间、正确的环境、以正确的方式获得正确的数据和服务，促进商业智能的提升。
建设银行建立了完善的企业级数据规范体系，并在新一代核心系统中全面落地执行。
数据规范体系包括数据标准、业务术语、指标体系、业务数据模型等内容，为从根本上消除数据孤岛实现数据的互联整合奠定了基础。
截至2017年末，建设银行累计制定数据规范80000余项并全面执行，从源头上保证了数据一致性。
建设银行建立了外部数据资源统一引入和共享机制，数据仓库在集成行内125个系统数据的基础上，引入业务场景需要的工商、法律、海关、中经网等外部数据，实现企业级数据集成整合、互联互通和全面共享。
大数据技术在银行行业中的应用与风险管理研究报告
大数据技术在银行行业中的应用与风险管理研究报告引言：近年来，随着大数据技术的迅速发展，无论在商业领域还是金融领域，大数据的应用都呈现出日益重要的地位。
本文旨在探讨大数据技术在银行行业中的应用，并重点研究其在风险管理方面的作用。
第一部分：大数据技术在银行行业的应用1. 数据采集与存储银行作为金融机构，每天都会产生大量的数据，包括客户信息、交易记录、市场数据等。
大数据技术可以帮助银行高效地采集、存储和管理这些海量数据。
通过科学合理的数据采集和存储，银行可以更好地了解客户需求和市场动态，为后续的风险管理提供基础。
2. 数据挖掘与分析通过大数据技术，银行可以对海量数据进行挖掘和分析，以发现潜在的商机和风险。
例如，银行可以通过分析大量历史交易数据，建立客户消费行为模型，预测客户未来的需求，并根据需求进行差异化服务。
此外，通过对市场数据的挖掘和分析，银行可以及时了解市场风险和行业变化，为决策提供参考依据。
3. 客户关系管理大数据技术可以帮助银行深入了解客户，建立客户360度全景视图。
通过分析客户的交易记录、社交媒体数据和其他相关信息，银行可以对客户进行精细化定位和个性化推荐，提高客户满意度和忠诚度。
通过与客户的有效沟通和互动，银行可以更好地满足客户需求，增加客户粘性。
第二部分：大数据技术在银行风险管理中的应用1. 信用风险管理大数据技术可以帮助银行更准确地评估客户的信用风险。
通过分析客户的个人信息、资产负债情况、收入状况等大数据，建立信用评分模型，银行可以更好地预测客户的还款能力和违约概率，从而有效控制信用风险。
2. 操作风险管理大数据技术可以帮助银行监测和分析员工的操作行为，及时发现操作风险隐患。
例如，通过对员工的交易记录和操作日志进行实时监控和分析，银行可以检测异常交易和潜在风险，减少操作风险的发生和损失。
3. 市场风险管理银行作为金融机构，面临着市场波动和行业变化带来的风险。
大数据技术可以帮助银行对市场风险进行监测和预测。
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银行大数据应用建设探索
一、数据应用广泛存在的问题
当前，银行业数据应用普遍面临以下问题：
一是找数难（数据不完整）。
以数据访问为例，个人客户数据在个人金融部，反欺诈数据在风险管理部，考核数据在计财部......实际上银行的用数环境呈蛛网结构，A找B、B找C、C找A，系统一旦多到一定程度，蛛网是不可控的。
前端应用组件多达上百个，为了避免蛛网结构导致的相互交叉，是否可以在中间加一个数据整合区，作为数据交换的平台？这种做法确实在物理层面满足了各组件数据交换的需求，然而在逻辑层面，由于数据整合区只管理共享数据，针对特殊需要的数据，还是采用传统的部门间申请、协调的方式。
要真正解决“找数难”的问题，需要银行在大数据应用方面，建立一个核心枢纽，支持全行数据应用和业务决策。
通过设立大数据分析中心，集中全行的数据分析能力为全行数据应用提供支持，既然要支持全行的应用，就需要获取全行的数据，但是在数据获取方面还是遇到很大的阻碍，来自业务部门和技术部门的阻碍都有。
二是标准缺乏，数据不一致的情况普遍存在。
数据标准化的意义不言而喻，是数据整合和数据应用的前提，但是统一数据标准却是很困难的事，因为数据标准没有落到业务流程中，如“个人客户性别”这个数据，在建行早期100多个原系统中存在着6套不同的编码，一些系统是“男女”， 一些是“FM”，还有一些是“01”......
三是用数门槛高，主要是数据分析的工具少、操作复杂。
四是用数慢，开发周期长，缺乏平台支撑。
以监管报表为例，前端的统计人员要理清业务口径，把相关要求提交给各业务部门，业务部门根据要求衔接后端应用系统，再进行开发、测试，是一个复杂、漫长的过程。
五是用户体验不佳。
大数据发挥价值的前提条件是要让数据和业务形成闭环，实现两个目标：一是明确数据在业务中的应用效果，有时候数据模型看起很完美，但是在业务流程中效果体现不出来；二是业务要反哺数据。
数据作为一种资源，与人、资本这样的资源最大的不同是不具有排他性，一般意思上，某种资源被他人占用后就无法再被使用了，但数据不一样，被使用的次数越多价值越高。
也就是说，数据作为生产要素，在生产过程中会不断增值；反之，数据参与业务过程，如果不能实现增值，则意味着数据管理可能是失败的。
因此，在数据使用的过程中，除了要在业务中沉淀数据价值，还要将增值后的数据存储到后端的数据库，但目前整体上看，业务反哺数据的工作还是缺失的，数据模型的应用效果缺乏有效评估，除了手机银行，其他渠道数据和业务的闭环还没有形成。
因此，在大数据应用中，数据和业务的关系还有待突破。
大数据要真正成为银行核心生产力要素，需要有一个更接近于前台的数据管理部门，也可以叫数据中台。
二、大数据建设过程
第一阶段，数据整合阶段，完成企业级数据能力及架构建设。
没有一个核心的数据架构，大数据战略和大数据应用就是空谈。
在这一阶段的重点工作：
一是建立统一的数据规范，数据与人不同，由于缺乏语义背景，如果没有统一的标准，它们是无法对话的。
因此，要实现数字化流程，业务自动化处理，建立统一的数据规范是最基础的工作。
通过新一代核心业务系统建设，将所有核心业务流程进行梳理。
在这个过程中同步数据治理，规范了数据标准。
二是站在整个数据应用的角度，从员工、客户、参与人、产品、合约、账户、事件、渠道、机构等“九大维度”组织数据，将各个业务流程中沉淀的通用数据作为原料，形成核心数据模型。
这一阶段的核心问题在于数据和业务的矛盾越来越突出。
一方面，业务变化越来越快，以前平均6个月推出一个产品，产品的生命周期是5-10年，现在产品的投放周期缩短到几天，生命周期最多6个月，这种情况下很难用一个稳定的数据模型支撑快速变化的业务需求。
另一方面，如果数据模型中，数据跟随业务的变化而快速更新，则模型的使用者会无所适从。
因此，数据模型中不应该包含所有数据属性，只需要把相对稳定的数据标签组织起来。
同时对外提供的数据服务要相对稳定。
如何兼顾前端的快速变化和后端的稳定是大数据平台急需解决的问题。
第二阶段：建立 “分区化”平台支撑体系。
在这一阶段，将数据应用划分为分区，逻辑上非常清晰。
主要工作一是实现数据规范在前端逐渐落地，保证了数据整合的效率。
前端数据标准化之前，后端数据仓库的数据整合时间约为T+10天，标准化之后缩短至
T+2~T+3天；二是引入实时数据仓库概念，金融行业和互联网行业的一个很大的差别是，互联网的各个渠道是相通的，比如通过百度搜索一双鞋，则京东或者淘宝很可能会根据这个搜索动作给用户推荐相关产品，但银行不是这样，通过电话银行修改过的信息，网点并不能同步修改。
问题出在数据需要先存储到后端，再反馈到网点，中间会有一段时间的延迟。
为了解决这个问题，在数据平台上增加了一个实时交换区。
第三阶段：建立新业态下的大数据云平台。
建立新业态下的大数据云平台，以“云化+组件化+平台化”IT架构支撑，实现“响应国家战略，向社会提供公共云技术服务；支持普惠金融、金融科技、住房租赁三大战略相关项目建设；利用大数据技术进行传统业务的创新发展；为人工智能等新兴技术提供大数据技术支撑”的发展目标。
普惠金融战略中的两个代表性的产品，“快贷”和“速汇通”，分别针对个人和企业实现快速放贷，实时交换区部分解决了数据实时同步的问题，但敏捷性上还有欠缺，无法满足秒级放贷需求，大数据云平台架构通过对新一代的技术升级，实现从分区结构向组件构成演进。
上述三个阶段描绘了“数据承载业务-数据支撑业务-数据驱动业务”的数据价值发现演进路线：从早期的报表型的单一数据，被动接收数据，凭借经验决策；到分析型的部分整合数据、优化查询工具，满足分析需求；再到智慧导向型的海量数据、高效便捷的数据应用环境，基于数据进行决策，利用信息创造价值。
三、银行大数据应用的思考
1.打造数据驱动的银行
有观点认为数据驱动或是大数据应用是全行建设一个大而全的数据分析中心，承担所有数据分析的工作，并将结果提供给前端业务人员，前端人员只负责执行。
而实际上，随着简单的存贷业务后台化，网点和柜面工作人员等面临的是客户个性化的服务需求，标准化的操作越来越少，需要前端人员具备随
需而变的能力。
因此，要真正实现数据驱动，需要让前端人员变成一个个决策点，在后台实时数据支持下，可以根据实际情况和场景进行判断和决策。
概括而言，实现数据驱动需要克服两大障碍：一是文化的问题。
从前段时间各家银行E T C推广策略不难看出，银行还停留在量化指标驱动阶段，总行制定业务目标，再分解到各个业务部门、各分行、支行、网点......诸如决策仪表盘，各种业务模型对应的也是众多指标，而数据驱动不等同于量化指标驱动，在大数据平台上应该分拆来做。
二是现有的系统还不够开放，有时候银行是以安全的名义去做封闭的事情，未来银行一定要有一个开放的心态，积极拥抱新技术。
2.数据架构的技术趋势
由成熟工具产品向互联网开源技术转型。
未来，银行数据架构将是云支撑的大数据平台与人工智能平台双引擎驱动，大数据平台提供规则化的数据分析挖掘服务，通过专家方式发现并固化数据规律，总结提炼出规则发现业务规律；人工智能平台提供机器学习（深度学习）的方法，基于大数据通过算法来进行特征工程和训练，发现和总结数据的业务规律；从最终用户角度看，人工智能技术降低了从海量数据中发现并总结业务规律的难度。