商业银行-大数据建设规划
银行数据运营工作计划范文
银行数据运营工作计划范文
根据银行数据运营工作的需要，制定以下工作计划：
一、数据汇总与整理
1. 收集各部门的业务数据，并进行汇总整理。
2. 对汇总整理后的数据进行清洗和处理，确保数据准确完整。
二、数据分析与挖掘
1. 使用数据分析工具进行对汇总整理后的数据进行分析，发现数据中的规律和趋势。
2. 利用数据挖掘技术，发现潜在的商业机会和风险点。
三、制定数据运营策略
1. 根据数据分析的结果，制定针对性的数据运营策略，提升业务效率和质量。
2. 设计数据监控体系，确保数据运营策略的有效实施和效果评估。
四、数据安全与风险控制
1. 建立数据安全管理规范，确保数据的安全和保密。
2. 针对数据运营过程中可能存在的风险，制定相应的风险控制措施。
五、数据运营团队建设
1. 培训团队成员，提升数据处理和分析能力。
2. 激励团队成员，促进团队合作和分享，共同提升数据运营水平。
六、持续优化与改进
1. 监测数据运营效果，及时发现问题并进行优化改进。
2. 跟踪行业发展趋势和技术创新，持续优化数据运营工作流程和方法。
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。
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。
城市商业银行数据中心建设与管理分析
现在，国内大小企业的数据中心已 经开始注重全面发展，逐渐地由单向的 横向发展转变为横向纵向共同发展。数 据计算中心的虚拟化也开始向更多的方 向发展，随着这项技术的发展越来越成 熟，也逐渐推动了云数据中心的发展， 这种技术建立在多种数据中心的基础 上，能够更加科学合理地综合考虑多个 数据中心的资源配置、运行效率和用户 感受，并且能够通过改变资源管理和服 务管理的核心综合提升数据中心的运作 效率和服务质量。
财经管理
Financial Management
城市商业银行数据中心建设与管理分析
王少强
（泉州银行股份有限公司，福建 泉州 ３６２０００）
摘要：这些年来，金融行业的数据已经逐渐向业务方面开始整合，并且逐渐地向着围绕业务发展需要的方向展开。 随着计算机技术的发展，以信息技术为基础的新型金融业务不断出现，对数据持续进行安全稳定的优化已经成 为金融行业发展与创新的必要手段。由于信息化程度在银行等金融企业中的应用越来越广泛，城市商业银行中 的数据量越来越大，而大数据的合理运用对于这些金融企业在未来的发展至关重要。本文详细介绍了云数据中 心的基本概念和特征，并相应地介绍了云数据的基本结构和管理构建云数据的方法，希望能够对未来国内金融 行业的城市商业银行数据中心发展提供一定的参考。 关键词：云计算 云数据中心 虚拟化 超融合 资源池 中图分类号：ＴＰ３０８；Ｆ８３２．２ 文献标识码：Ａ
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Financial Management
财经管理
用率越来越高。
己的需求来定制服务，其中某些需求也 ２．２．６ 安全保障
２．１．３ 异构平台支持
要支付一定的费用。如果在云用户已经
由于数据中心需要持续进行运行，
随着云用户对于云数据中心的逐步 使用了一段时间之后，该系统以及硬件 所以数据和系统要能够时刻可用，这就
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。
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。
银行企业数据战略实施方案
银行企业数据战略实施方案01 商业银行数据战略框架商业银行的数据战略是指在商业银行行业范围内及单个商业银行中，通过新建、梳理、优化新旧数据、数据载体、数据生产者（业务流程、交易行为等）、数据使用者（数据分析团队、业务人员等）、支撑体系之间的关系，建立商业银行数据全景；继而通过全局统筹，协调商业银行数据工作，利用数据达成助力经营业绩，提高客服质量等经营目标，在行业内获得战略优势。
在探讨商业银行数据战略框架时，可以参考军事战略。
军事战略需要师出有名，以便号召多方力量，为共同的战略目标努力。
在战略愿景的大旗下，将军需要告诉他的军队，本次战役要实现哪几个目标，是要获取粮马、收复失地，还是要攻城掠池。
有了清晰的战略目标，军队就有了行动纲领。
除了清晰的战略目标，军队行动的总体原则、每次战役举措的制定及每次行动的战术策略也是致胜的关键。
在拥有了战略愿景、战略目标、战略原则、战役举措及相应战术后，确保战略顺利落实还离不开军规军纪、后勤保障、粮草营地、充满战斗力的军队文化等基础保障。
相似地，在商业银行数据战略制定的初期，一个满足多方高阶诉求的愿景极为重要，战略愿景下要有明确的战略目标及战略原则承接，为了实现战略目标，制定相应的战略举措和实施策略。
商业银行数据战略的框架，自上而下分别为数据发展愿景、数据战略目标、数据战略建设总体原则、数据能力建设的关键举措、数据战略实施策略，以及数据战略的评估体系。
数据战略愿景位于整个数据战略规划的最高层，是整个数据战略的最高指引，是商业银行所有利益相关者本质诉求的有机结合，是商业银行发展的“诗和远方”。
数据战略愿景可以是完全围绕数据的，对数据本身的管理、发展做出展望，也可以是以数据作为重要战略手段，实现更高层次、全局性的业务愿景。
数据战略目标在整个数据战略规划中位于承上启下的位置，是战略愿景的承接和拆解，是战略举措的指引纲领。
为了呼应战略愿景，商业银行可能需要制定若干个、分阶段的战略目标，分别对应商业银行不同阶段自身的政策能力及外部的形势环境。
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。
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。
商业银行大数据建设规划
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，深度挖掘数据内含的巨大价值，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，极大地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。
大数据背景下国内商业银行收入结构现状及优化措施
大数据背景下国内商业银行收入结构现状及优化措施随着大数据技术的逐渐成熟和广泛应用，商业银行作为金融行业的重要一员也受益于大数据技术的发展。
本文将探讨大数据背景下国内商业银行的收入结构现状，并提出相应的优化措施。
一、国内商业银行收入结构现状大数据背景下，国内商业银行的收入结构发生了一系列变化。
传统上，银行的收入主要来源于利差收入和费用收入。
利差收入是指银行通过吸收存款以较低的利率发放贷款，从而获得的利息差额；费用收入则包括各种手续费、咨询费等非利息收入。
然而，随着大数据技术的普及，商业银行收入结构发生了明显的变化。
首先，随着金融科技的迅速发展，电子商务、移动支付等新兴业务逐渐崛起，为商业银行带来了新的收入增长点。
其次，大数据分析技术的应用使得商业银行能够更好地了解客户需求，精准定位市场，提供个性化产品和服务，从而增加收入来源。
另外，商业银行还逐渐将目光投向了金融市场，通过投资证券、基金等金融衍生品实现收入增长。
二、国内商业银行收入结构优化措施在大数据背景下，国内商业银行可以采取一系列措施来优化收入结构，实现持续增长。
首先，商业银行应加大对大数据技术的投入，建设完善的数据分析体系。
通过对庞大的数据资源进行挖掘和分析，商业银行能够更好地了解客户的需求和行为特征，提供个性化的金融产品和服务，从而扩大客户群体，增加收入来源。
其次，商业银行应积极开展金融科技创新，发展新兴业务。
例如，商业银行可以加强与电子商务平台的合作，推出线上金融服务，扩大电子支付、互联网贷款等新业务的规模。
此外，商业银行还可以利用大数据分析技术对金融市场进行深入研究，把握投资机会，实现投资收益最大化。
另外，商业银行还应加强风险管理，提高收益质量。
大数据技术可以帮助商业银行更好地评估风险，降低贷款违约和不良资产的风险。
此外，商业银行还可以通过利用大数据分析技术来挖掘高效的市场定价和定价策略，提高收益水平。
最后，商业银行应不断拓展跨界合作，积极与其他行业开展合作，共同探索新的商业模式。
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。
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。
招商银行数据中心的建设及发展
招商银行数据中心的建设及发展招商银行数据中心的建设及发展口文/招商银行信息技术部副总经理高旭磊高旭磊,曾被评为全国金融系统青年岗位能手,上海市金融人才.1996年毕业于上海交通大学,获双学士学位,被评为上海市优秀应届毕业生.2005年完成复旦大学一香港大学IMBA项目,被评为杰出毕业生(Distinguishedstu—dent).1996年起入职招商银行上海分行,2005年至今在招商银行总行工作.现任总行信息技术部副总经理,负责总行数据中心管理工作.业银行高度依赖信息科技,信息科技已成为商业银I创行的核心竞争力之一.而对于商业银行的信息科技,数据中心是非常关键的环节.数据中心直接关系到信息系统的安全稳定运行,而且建设周期长,需要科学规划.招商银行在"科技兴行"的发展战略下非常重视信息科技的42I含硒屯子2012年4月发展,建立了立足于先进应用系统之上安全高效的信息系统运行平台,同时经过多年的努力建设了具备互备能力,并行处理能力及可模块化持续扩展的高可用性的数据中心,保障信息科技业务连续性及高可用性,并践行绿色节能的社会责任.一,招商银行深圳数据中心建设情况招商银行现阶段的总行深圳数据中心是参照当时国标A级机房标准,于2006年建设完成的.随着银行业务的飞速发展,IT技术的快速更新,各种高可用性等级标准的出台以及监管机构不断提高的要求,深圳数据中心显现出它的不足,比如:基础设施整体架构可用性等级与国际先进标准有差距,容量设计不够科学合理等.针对不足,招商银行从2006年起参考国际最新数据中心标准TIA一942及国际国内同业经验,在几年中对各项不足进行了持续性改进.在可用性方面:优化电信运营接入商的接人路由,使之真正符合TIA一942标准最高的TIV 级的多方位接人数据中心的要求.综合布线增加主干的第二路由,并采用预端接方式,提升布线的灵活性和稳定性.在数据中心中增加大型STS静态切换开关优化完善供电保障架构,使运维实现可在线维护.在容量方面:通过电力扩容,使机房每平方米电力1000瓦,提高机房空间利用率.结合最新IT发展趋势(虚拟化,云计算等)对数据中心物理空间及配套的设施进行模块化调整,使之能灵活适应各种IT设备的安装部署,同时兼顾最新IT架构的需求,提高了基础设施的支撑保障能力.在管理方面:引入资源容量管理自动化系统,对数据中心资源容量进行综合管理,优化分配管理,提供IT设备快速部署和管理能力,提高了基础资源的使用效率和服务支撑能力.增加电池在线监控系统,可监测电池的内阻和单体电池的温度,提升UPS电源系统安全性.在绿色环保方面:改进深圳数据中心能源使用效率,精密空调使用直流变频技术,提高制冷效率,降低能耗;部署冷热通道隔离技术,降低机房制冷消耗.通过以上各项努力,招商银行深圳数据中心PUE值与投入使用的初期相比下降了1/5.经过近年的持续性改进,招商银行深圳数据中心整体机房的可用性等级超过TIA一942标准Tier3级并接近Tier4 级水平,整个数据中心基础设施使用自动化监控管理,容量资源基于自动化平台进行分配管理,具备在线维护能力,能耗PUE值大约在2左右.二,招商银行上海数据中心建设情况随着银行业务发展,特别是Internet,e—business业务的爆发式增长,7X24X365不停顿的业务处理成为数据中心发展的最新需求和趋势.主备运行方式的数据中心已经无法满足不问断运行的业务及行业战略安全的需求,双数据中心或者多数据中心的概念随之提出.在这种以网络为核心,多数据中心协同工作,并行处理的模式下,各个数据中心的负载可以均衡,设备利用效率高,不论是在容灾互备,资源利用,快速反应,灵活扩展方面与现在的主备数据中心运行模式相比都有非常明显的优势."十一五"期间招商银行对信息科技基础设施的未来发展做了大量的研究,参考"两地三中心"及"多中心互备" 的布局模式并结合自身特点,提出了深圳,上海双中心运行的规划,未来还可升级到多中心同时运行的布局模式. 为了配合行内的信息科技战略规划,招商银行2010年启动上海数据中心的建设项目,上海数据中心以高起点和高标准进行规划和设计,设计参考了国际上最新数据中心的设计规范TIA942和UPTIME标准,各重要系统均以TIA942和UPTIME最高可靠级Tier4为设计标准,整体采用模块化设计,具备高度灵活的可扩展性,适应各种业务需求,增加机房高密度的功能要求,采用连续不问断供冷方式.完成后上海数据中心的配电系统,机房空调系统,综合布线系统均能达到或接近Tier4标准,系统具备高容错能力.44l金彩屯孑2o12年4月在推进信息科技建设的同时,招商银行不忘绿色节能的社会责任.绿色环保是招商银行上海数据中心建设的主题,设计初始就将能耗指标PUE(数据中心的总能耗与IT 设备能耗的比率)定立在<1.6的低能耗数据中心标准.设计中采用多项节能技术,如采用高效率冷冻水精密空调系统,精密空调风机采用高效直流变频技术,IT设备末端采用水冷式背板散热系统,采用低能耗湿膜加湿系统,IT设备冷通道封闭技术,LED低能耗照明技术等,加上在数据中心地面,墙面,顶面大量采用可回收重复利用的环保建筑装修材料,最终将把招商银行上海数据中心打造成为符合最新国际标准的绿色环保数据中心.招商银行上海数据中心除了采用绿色环保标准建设以外还对运行成本进行了优化,在空调水系统加装冰蓄冷装置,利用夜间电网低谷时间电价较白天低很多的时候制冰蓄冷将冷量储存起来,白天用电高峰,电价高时化冰溶水, 与冷冻机组共同供冷,将所蓄冰冷量释放满足数据中心空调负荷需要,利用夜晚与白天的电价差,提高数据中心空调系统的经济效益.招商银行上海数据中心2011年底建成,建成后改变了传统的一主一备运行模式,采用双中心运行模式,实现业务系统的较快速切换.三,招商银行数据中心建设的体会在招商银行的数据中心建设过程中,我们有如下体会.要充分调研,遵照标准.通过向同业数据中心调研学习,可以吸收同业的先进经验,同时遵照监管要求,遵照国内,国际标准,准确把握数据中心发展趋势,使数据中心的建设能够保障在一个较高水平上.要有前瞻性,做好规划.数据中心的建设周期比较长,生命周期也比较长,变更相对困难,需要在建设初期做好规划,最好组织相关单位共同参与,准确把握需求的变化和趋势.不仅保障当前容量的需要,而且保障可扩展性.要重视绿色环保,节约资源.数据中心的资源消耗非常大,需要考虑运用各种技术措施,节约能源,降低成本, 提升效能.园。
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。
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。
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目录一、内容概括 (2)二、大数据技术在商业银行中的应用概述 (2)三、商业银行大数据技术应用的具体实践 (3)3.1 数据采集与整合 (4)3.1.1 数据来源 (6)3.1.2 数据清洗与整合技术 (7)3.1.3 数据存储与管理 (8)3.2 大数据技术在信贷业务中的应用 (10)3.2.1 客户信用评估 (11)3.2.2 信贷风险评估与管理 (12)3.2.3 信贷业务优化建议 (13)3.3 大数据技术在运营优化中的应用 (14)3.3.1 业务流程优化 (16)3.3.2 资源配置优化 (17)3.3.3 提升运营效率的措施 (18)四、商业银行大数据技术应用面临的挑战与对策 (19)4.1 数据安全与隐私保护问题 (20)4.1.1 数据安全风险评估与防范 (21)4.1.2 隐私保护策略与措施 (23)4.2 技术与人才瓶颈 (24)4.2.1 大数据技术的学习与研发 (25)4.2.2 人才培养与团队建设 (26)4.3 跨部门数据整合的困难与对策 (27)4.3.1 跨部门数据整合的重要性 (29)4.3.2 整合困难的解决方案 (30)五、未来发展趋势及展望 (31)5.1 大数据与人工智能的融合应用 (32)5.2 区块链技术与大数据技术的结合在商业银行中的应用 (34)5.3 未来商业银行大数据技术的发展方向及趋势分析 (35)一、内容概括随着信息技术的飞速发展，大数据技术已逐渐成为推动商业银行业务创新和转型升级的重要力量。
本文档旨在探讨大数据技术在商业银行中的应用，通过分析大数据技术在银行业的应用现状、挑战及机遇，提出相应的实施策略和建议。
本部分将概述大数据技术的基本概念、特点及其在商业银行中的潜在价值。
结合国内外银行的实际案例，分析大数据技术在商业银行风险管理、客户画像、精准营销、运营优化等方面的具体应用场景和效果。
本部分还将探讨大数据技术在商业银行中面临的挑战，如数据安全、隐私保护、技术更新等问题，并提出相应的解决方案。
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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,深度挖掘数据内含的巨大价值，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，极大地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，还包含客户电话语音、网点视频等非结构化数据。
２０1２年,银行业的电话记录数据、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)同业案例情况国内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。
上海银行构建大数据平台,用于对客户的资金的流入流出分析。
中信银行、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范围包括：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，包括电话语音、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，对三年内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。
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、黑白名单、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内部查询交易。
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,采集行内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,特定客户和行内的互联网舆情信息,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)。
网站分析(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。