银行大数据应用案例展示

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互联网银行模式—建行
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光大银行—行动
打通社会化大数据库，期待社会化数据内外通达
如何把品牌价值透过网络杂音直击目标客户，并及时发现客 户的需求做好精准服务是考验自身技术段位的 如果把银行内部的客户号和新浪的微博号挂接起来，在一定 程度上就可以做群体营销了。 外部数据引入的动作很关键，把微博、QQ、邮箱等社交化的 、能很快找到客户的方式能通达起来。跟传统的数据存储放
客户行为分析，包括电话语 音、网络的监控录像：客户 走动线路的重叠分析 风险控制与管理：结构化非 结构化数据整合，分析系统 存在IT风险或者钓鱼网站防 欺诈
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互联网银行模式—交行
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阿里金融
大数据与小而美的金融信贷
完全是构建在互联网的基础 通过数据分析，以自主服务模式为主的、面对小微企业的信贷工厂 24小时开放、随时申请、随时审批、随时发放的纯互联网的小额信贷服 务
消费智能。
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摩根大通
已经开始使用Hadoop Hadoop能够存储大量 非结构化数据，允许公 司收集和存储Web日志 、交易数据和社交媒体
技术以满足日益增多的
用途，包括诈骗检验、 IT风险管理和自助服务
150PB在线存储数据、 30,000个数据库和35亿 个用户登录账号
数据。
数据被汇集至一个通用
平台，以方便以客户为
中心的数据挖掘与数据 分析工具的使用。
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花旗银行
分析数据包括
客户提供的信息（申请、表格等）
社交网络、公共网页得到客户的信用记录以及信用历 史
和目标客户有类似行为模式的客户数据
金融以及经济数据
证券交易委员会文件 招股章程、过往贷款记录 新闻（以衡量公众意见以及信心）
Facebook在内的来自社交网络的数据（个人、家庭计划等）
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银行大数据应用案例展示
版本号：V1.0
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民生银行
根据数据智能分析向前台提供 服务与反馈，支持实现以客户 为中心的服务模式与体验； 整合日益互联互通的各种服务 渠道； 建立持续从广泛的来源获取、 量度、建模、处理、分析大容 量多类型数据的功能； 及时在互联互通的流程、服务 、系统间共享数据，并将经过 智能分析与加工的数据用于业 务决策与支持； 智能化分析和预测客户需求
一起，同等对待，建立一个更加立体丰富的数据库。
基本信息、爱好信息、行为信息、分析信息
互联网金融模式
新浪微博开发平台上做了一个缴费应用——“V缴费”
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光大银行—思考
银行大数据包括非结构 化数据、结构化数据和 敏捷数据
系统日志数据 GIS地理信息数据 在线交易数据
前瞻性的应用
客户营销：在线营销方案 微博营销：把微博上用户跟 我们光大银行用户相匹配， 采用中文分析引擎
署云计算，实现自动化、高能效、虚拟化和标准化的云部署 目标；
洞察大数据推动了民生银行的转型与创新；
手机银行等移动应Байду номын сангаас帮助它们打造了战略产品平台
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大数据 挑战
发卡量增长迅速：2008年发卡约500万张，2010年增加了一倍。 业务数据增长迅速：随着业务的迅猛增长，业务数据规模也线性膨
胀。 数据存储、系统维护、数据有效利用都面临巨大压力。


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其他应用—思考
自下而上的风险分析。分析ACH交易、信贷支付交易， 以获取反映压力、违约或积极发展机会。
业务联系和欺诈分析。为业务交易引入信用卡和借记卡 数据，以辨别欺诈交易。
跨帐户参考分析。分析ACH交易的文本材料（工资存款 、资产购买），以发现更多营销机会。 事件式营销。将改变生活的事件（换工作、改变婚姻状 况、置房等）视为营销机会。 交易对手网络风险分析。了解证券和交易对手问的风险 概况和联系。

现状
ODPS

中国将近4200万小微企业 ，占企业总数的的97.3% 由于分布零散、业务不规范 、盈利不明朗、信 贷时间 长、信用难以构建等现状， 使得小微企业的贷款相当困 难
Open Data Processing Service，阿里云开放数据处理 服务 来自淘宝、天猫、 B2B、支付宝 的交易数据、日志、聊天记录以 及评价等各个方面的数据 经过确定的调度、系统监控、数 据分析、算法优化等流程，最终 形成了310模式
可扩展、高性能的数据仓库解决方案 能够实现业务数据的集中和整合；可以支持多样化和复杂化数据分析 提升信用卡中心的业务效率；通过从数据仓库提取数据，改进和推动 有针对性的营销活动。
EMC Greenplum
需求
中信银行信用卡中心
采用大数据方 案后价值体现
实时的商业智能 可以结合实时、历史数据进行全局分析,风险管理部门现在可以每天评 估客户的行为，并决定对客户的信用额度在同一天进行调整；原有内 部系统、模型整体性能显著提高 秒级营销 Greenplum数据仓库解决方案提供了统一的客户视图，更有针对的进行 营销。2011年，中信银行信用卡中心通过其数据库营销平台进行了 1286个宣传活动，每个营销活动配置平均时间从2周缩短到2-3天。
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花旗银行--续
应用
信用风险评估（贷款）
针对性营销 以客户为中心
客户统一视图（结构化和非结构化数据） 细分客户，按照客户行为进行分类 为客户提供质量一致的客户体验
IBM Watson产品
深度非结构化数据分析 自然语言处理 决策支持
基于循证的学习功能
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西太平洋银行
特点：
随着大数据的大量涌现，尤其是在社交媒体网络的背景下，渠 道战略不应仅限于传统的银行渠道，而且还应整合新的客户接 触点（即社交媒体网站） 尽管西太平洋银行已经非常清楚地认识到社交媒体数据仅仅是 当今多种数据来源之一，但银行目前侧重于将情感分析作为其 大数据分析挑战的一部分
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建设银行
阿里信贷
面向阿里巴巴普通会员全面放开，不用提交任何担保、抵押， 只需凭借企业的信用资源就可以“微贷” “微贷”通过网络低成本广泛采集客户的各类数据信息，分析 挖掘的数据，判断客户资质，用户可以24小时随用随借、随借 随还 善融商务平台上的每一笔交易，建行都有记录并且能鉴别真伪 ，可作为客户授信评级的重要依据 对消费者购买行为的分析，比如点击量、跨店铺点击，订单流 转量甚至聊天信息的收集和分析 未来互联网金融模式下资源配置的特点是：资金供需信息直接 在网上发布并匹配，供需双方甚至不需银行、券商或交易所等 中介，直接匹配完成信评级的重要依据