银行大数据审计ppt课件
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•比例分析 •归纳演绎
•有理有据 •灵活机动 •集中力量 •攻击要害
一、大数据概述
（一）主要特征 2. 大数据资产 大数据资产四要素 大数据资产
数据 平台
团队 行动
数据：兵力、枪支、物资、电报 团队：侦察兵、通讯兵、参谋 平台：参谋部、作战图 行动：分析敌军意图、部署作战命令
数据 平台
银行大数据审计
团队 行动
数据：客户群体细 团队：模型开发
业务支持
平台：银行业务系
行动：挖掘各类业
寻找价值增
一、大数据概述
（二）国际定位
＊联合国2012年发布大数据政务白皮书 ＊奥巴马政府2012年将“大数据战略”上升为国家意志，将数据定 为“未来的新石油” ＊中国出台《关于将大数据的发展作为国家战略的提案》
案例
与“数”俱进
——大数据在商业银行内部审计 应用及实践
银行大数据审计
目录
1
大数据概述
2
商业银行大数据架构体系
3
商业银行大数据应用场景
4
大数据在内部审计的应用
5
大数据应用的体会与分享
银行大数据审计
一、大数据概述
（一）主要特征
1. 大数据六要素
（1）wenku.baidu.com线
（6）蕴含的商机 和效益
（5）精准分析能力 （4）高速
一、大数据概述
（四）更新思维
2.允许不精确 要效率不要绝对精确。大数据的简单算法比小数据的复杂算 法更有效，纷繁的数据越多越好，不是竭力避免数据的混杂性 ，而是寻找标准途径，允许不精确。
银行大数据审计
案例
一、大数据概述
（四）思维更新
3.预测的关键——关联性
注意力放在相关关系的发现和使用上，大数据的相关关系
银行大数据审计
一、大数据概述
（四）更新思维
1.全数据模式
在大数据时代进行抽样分析就像在汽车时代骑马一样。我们
需要的是所有的数据，要全体不要抽样。所以，“样本=总体
”。 在某些特定情况下，我们依然可以使用样本分析法，但这
不再是我们分析数据的主要方式。慢慢地，我们会完全抛弃样
本分析。
案例
银行大数据审计
1.各商业银行大数据发展模式
◆建设银行电子商务平台 建设银行上线“善融商务”，该平台涵盖商品批发、商品
零售、房屋交易等领域，为客户提供信息发布、交易撮合、 社区服务、在线财务管理、在线客服等配套服务。
银行大数据审计
三、商业银行大数据应用场景
（二）商业银行大数据应用场景分析
1.各商业银行大数据发展模式
三、商业银行大数据应用场景
（二）商业银行大数据应用场景分析
1.典型应用
金融企业：大数据的典型使用
风险管理
• 灾难模型 • 偿付与资本优化 • 金融风险分析 • 产品与承保优化 • 实时欺诈检测
渠道优化
• 渠道创新 • 渠道有效性 • 渠道集成与管理 • 联系中心转型 • 自助服务 • 移动服务
银行大数据审计
分析法更准确、更快，而且不易受偏见的影响。只要发现了两
个现象之间存在显著相关性，就可以创造巨大的经济或社会效
益，就可以帮助我们去认知这个世界。而弄清二者为什么相关
可以留待学者们慢慢研究。
案例
银行大数据审计
一、大数据概述
（四）思维更新
4.角色定位——数据、技术和思维三足鼎立 大数据价值链的三大构成：一是拥有大量数据或者至少可以 搜集到大量数据。二是拥用处理数据的技能。三是拥用创新思 维，具有挖掘数据的新价值的独特想法。
二、商业银行的大数据架构体系
（二）数据形态 1.静态海量数据
2.动态海量数据
银行大数据审计
三、商业银行大数据应用场景
（一）商业银行大数据应用的必要性
1.先发竞争优势和核心竞争力。 2.数据成为银行的核心资产。 3.先进的决策方式。 4.更贴近客户需求的产品创新。 5.定量化与精细化管理水平。
银行大数据审计
◆ 中信银行信用卡的实时营销 中信银行信用卡中心上线了数据仓库，是中国银行业首
个数据仓库系统。实现了近似实时的商业智能秒级营销。
银行大数据审计
三、商业银行大数据应用场景
（二）商业银行大数据应用场景分析
1.各商业银行大数据发展模式
◆ 交通银行事件式营销 交通银行采用数据分析解决方案厂商天睿公司的数据仓
银行大数据审计
一、大数据概述
（三）应用现状
1.难点分析
大数据最大的难点就是落地,需要与业务需求相结合,选 择一套合适的大数据解决方案。
大数据工作必备的两个能力：数据分析与数据挖掘。
银行大数据审计
一、大数据概述
（三）应用现状
2.在路上，晃悠悠 大数据能力建设具备前瞻性，但大数据的理论目前还没有完 全成熟，业界在什么是大数据、大数据实施方案、大数据建设 详细设计等问题上，都还存在一些争议，仁者见仁、智者见智 ，几乎没有共同的理解、思路和方法，但大数据及其所隐藏的 价值，不管人们认知或不认知，它已在那里。因此，路在前方 ，必须要出发！
银行大数据审计
二、商业银行的大数据架构体系
（一）数据类型
1.结构化数：传统的关系型数据库中的数据，可用二维表结构来表 示的数据。
2.半结构化数据：有一定的数据结构，但与内容混合一起，如电子 邮件、电子表格、网络新闻等。
3.非结构化数据：各种文档、图片、视频、音频、文本，此类数据 占比为多数。
银行大数据审计
库平台为基础，构建事件式营销系统。
银行大数据审计
三、商业银行大数据应用场景
（二）商业银行大数据应用场景分析
1.典型应用 【案例一】供应链金融业务 【案例二】资金体内循环及承接率 【案例三】个人潜力客户特征分析及营销策略 【案例四】对公信贷客户风险预警 【案例五】网点布控分析 【案例六】全数据分析改变同业评比结果
银行大数据审计
三、商业银行大数据应用场景
（二）商业银行大数据应用场景分析
（2）海量 （3）多样化
银行大数据审计
一、大数据概述
（一）主要特征
数据驱动的辽沈战役
数据制胜
2. 大数据资产四要 收集数据 挖掘分析 决策行动
素
银行大数据审计
“以乱治乱”，分
散出击，以最小代 价获得极具价值的
关键敌情数据： •枪支：长枪短枪 •车辆 •人数 •地势 多种类型数据收集， 不畏繁琐
•比较分析
客户管理 • 客户分析与洞察
− 客户保留 − 交叉销售与向 − 360度全景客 − 增强的客户细 • 产品有效性分析 • 社交媒体/舆情分 • 联系中心分析 • 最佳行动推荐（ • 产品组合管理 • 客户之声
运营优化 • 车联网 • 历史数据保存与 • 系统日志维护 • 系统故障分析
三、商业银行大数据应用场景
•有理有据 •灵活机动 •集中力量 •攻击要害
一、大数据概述
（一）主要特征 2. 大数据资产 大数据资产四要素 大数据资产
数据 平台
团队 行动
数据：兵力、枪支、物资、电报 团队：侦察兵、通讯兵、参谋 平台：参谋部、作战图 行动：分析敌军意图、部署作战命令
数据 平台
银行大数据审计
团队 行动
数据：客户群体细 团队：模型开发
业务支持
平台：银行业务系
行动：挖掘各类业
寻找价值增
一、大数据概述
（二）国际定位
＊联合国2012年发布大数据政务白皮书 ＊奥巴马政府2012年将“大数据战略”上升为国家意志，将数据定 为“未来的新石油” ＊中国出台《关于将大数据的发展作为国家战略的提案》
案例
与“数”俱进
——大数据在商业银行内部审计 应用及实践
银行大数据审计
目录
1
大数据概述
2
商业银行大数据架构体系
3
商业银行大数据应用场景
4
大数据在内部审计的应用
5
大数据应用的体会与分享
银行大数据审计
一、大数据概述
（一）主要特征
1. 大数据六要素
（1）wenku.baidu.com线
（6）蕴含的商机 和效益
（5）精准分析能力 （4）高速
一、大数据概述
（四）更新思维
2.允许不精确 要效率不要绝对精确。大数据的简单算法比小数据的复杂算 法更有效，纷繁的数据越多越好，不是竭力避免数据的混杂性 ，而是寻找标准途径，允许不精确。
银行大数据审计
案例
一、大数据概述
（四）思维更新
3.预测的关键——关联性
注意力放在相关关系的发现和使用上，大数据的相关关系
银行大数据审计
一、大数据概述
（四）更新思维
1.全数据模式
在大数据时代进行抽样分析就像在汽车时代骑马一样。我们
需要的是所有的数据，要全体不要抽样。所以，“样本=总体
”。 在某些特定情况下，我们依然可以使用样本分析法，但这
不再是我们分析数据的主要方式。慢慢地，我们会完全抛弃样
本分析。
案例
银行大数据审计
1.各商业银行大数据发展模式
◆建设银行电子商务平台 建设银行上线“善融商务”，该平台涵盖商品批发、商品
零售、房屋交易等领域，为客户提供信息发布、交易撮合、 社区服务、在线财务管理、在线客服等配套服务。
银行大数据审计
三、商业银行大数据应用场景
（二）商业银行大数据应用场景分析
1.各商业银行大数据发展模式
三、商业银行大数据应用场景
（二）商业银行大数据应用场景分析
1.典型应用
金融企业：大数据的典型使用
风险管理
• 灾难模型 • 偿付与资本优化 • 金融风险分析 • 产品与承保优化 • 实时欺诈检测
渠道优化
• 渠道创新 • 渠道有效性 • 渠道集成与管理 • 联系中心转型 • 自助服务 • 移动服务
银行大数据审计
分析法更准确、更快，而且不易受偏见的影响。只要发现了两
个现象之间存在显著相关性，就可以创造巨大的经济或社会效
益，就可以帮助我们去认知这个世界。而弄清二者为什么相关
可以留待学者们慢慢研究。
案例
银行大数据审计
一、大数据概述
（四）思维更新
4.角色定位——数据、技术和思维三足鼎立 大数据价值链的三大构成：一是拥有大量数据或者至少可以 搜集到大量数据。二是拥用处理数据的技能。三是拥用创新思 维，具有挖掘数据的新价值的独特想法。
二、商业银行的大数据架构体系
（二）数据形态 1.静态海量数据
2.动态海量数据
银行大数据审计
三、商业银行大数据应用场景
（一）商业银行大数据应用的必要性
1.先发竞争优势和核心竞争力。 2.数据成为银行的核心资产。 3.先进的决策方式。 4.更贴近客户需求的产品创新。 5.定量化与精细化管理水平。
银行大数据审计
◆ 中信银行信用卡的实时营销 中信银行信用卡中心上线了数据仓库，是中国银行业首
个数据仓库系统。实现了近似实时的商业智能秒级营销。
银行大数据审计
三、商业银行大数据应用场景
（二）商业银行大数据应用场景分析
1.各商业银行大数据发展模式
◆ 交通银行事件式营销 交通银行采用数据分析解决方案厂商天睿公司的数据仓
银行大数据审计
一、大数据概述
（三）应用现状
1.难点分析
大数据最大的难点就是落地,需要与业务需求相结合,选 择一套合适的大数据解决方案。
大数据工作必备的两个能力：数据分析与数据挖掘。
银行大数据审计
一、大数据概述
（三）应用现状
2.在路上，晃悠悠 大数据能力建设具备前瞻性，但大数据的理论目前还没有完 全成熟，业界在什么是大数据、大数据实施方案、大数据建设 详细设计等问题上，都还存在一些争议，仁者见仁、智者见智 ，几乎没有共同的理解、思路和方法，但大数据及其所隐藏的 价值，不管人们认知或不认知，它已在那里。因此，路在前方 ，必须要出发！
银行大数据审计
二、商业银行的大数据架构体系
（一）数据类型
1.结构化数：传统的关系型数据库中的数据，可用二维表结构来表 示的数据。
2.半结构化数据：有一定的数据结构，但与内容混合一起，如电子 邮件、电子表格、网络新闻等。
3.非结构化数据：各种文档、图片、视频、音频、文本，此类数据 占比为多数。
银行大数据审计
库平台为基础，构建事件式营销系统。
银行大数据审计
三、商业银行大数据应用场景
（二）商业银行大数据应用场景分析
1.典型应用 【案例一】供应链金融业务 【案例二】资金体内循环及承接率 【案例三】个人潜力客户特征分析及营销策略 【案例四】对公信贷客户风险预警 【案例五】网点布控分析 【案例六】全数据分析改变同业评比结果
银行大数据审计
三、商业银行大数据应用场景
（二）商业银行大数据应用场景分析
（2）海量 （3）多样化
银行大数据审计
一、大数据概述
（一）主要特征
数据驱动的辽沈战役
数据制胜
2. 大数据资产四要 收集数据 挖掘分析 决策行动
素
银行大数据审计
“以乱治乱”，分
散出击，以最小代 价获得极具价值的
关键敌情数据： •枪支：长枪短枪 •车辆 •人数 •地势 多种类型数据收集， 不畏繁琐
•比较分析
客户管理 • 客户分析与洞察
− 客户保留 − 交叉销售与向 − 360度全景客 − 增强的客户细 • 产品有效性分析 • 社交媒体/舆情分 • 联系中心分析 • 最佳行动推荐（ • 产品组合管理 • 客户之声
运营优化 • 车联网 • 历史数据保存与 • 系统日志维护 • 系统故障分析
三、商业银行大数据应用场景