大数据技术助力智慧银行建设

大数据技术助力信息化银行建设

2016年8月 · 北京

● IDC发布报告预测到2020年，全球数字宇宙将会膨胀到40000EB ● 全世界新产生的数据量每年增加40%，每两年翻一番● 数据爆炸式增长（每分钟...）

13000+个iPhone 应用下

载

Skype 上

20万+分钟的语音通话Twitter 上发98000+新微博上传6600张新照片到flickr 发出1.68亿+条Email Facebook 上更新69.5万+条新状态YouTube 上上传600+新视频

淘宝光棍节60万+个新订单

12306出票1840+张

大数据时代已来临

1、封闭的大数据挖掘体系无法满足大幅增长的大数据分析挖掘需求；

2、新形势下，客户对数据时效要求越来越高，T+1甚至T+2的数据服务时效已经无法适应客户需求和市场竞争的需要；

3、过度依赖批量交换的方式造成上下游数据冗余以及运维的复杂度增加，花费大量精力保证指标和数据的唯一性和准确性，但往往事倍功半。

银行面临的挑战和机遇

工商银行大数据发展历程

2002年

2007年

2013年2014年2015年

T+1动态监测报表

数据仓库

信息库

2010年

流数据处理平台（实时计算处理）

管理会计（MOVA）

分布式数据库

Hadoop

大内存分布式数据库

容量：TB级类型：结构化

容量：EB级

类型：结构化+非结构化

Exadata 一体机

容量：PB级类型：结构化

数据化运营业务安全

智能客服生活服务信用管理增值服务业绩考核业务分析效果评估反洗钱反欺诈交易安全身份识别诉求识别智能决策精准营销个性化推荐

信用评价信用报告风险预警资讯推送信息专享...

.........

......

工商银行大数据体系概况

管理者监管机构客户合作伙伴

运营中心

分析师

风险监控中心

批量计算

客户特征…

数据采集

操作日志

行为事件

业务数据

…

位置变化余额变动…在线存储分钟级

秒级…

信息服务灵活查询通用查询…余额提醒机构监测…风险预警

大数据平台

智能营销

信息管理（EBM）

MOVA

分析师工作台

信贷运营支持系统

业务运营风险管理

反洗钱

反欺诈

业务系统

...

投行理财征信银行保险租赁工商注册信息融e联

融e购融e行...

外部信息

客户画像风险事件

业务量统计黑白名单信息检索信息定制实时计算客户视图定制大数据可视化4

数据仓库

? 处理结构化数据为主。自2014年开始，逐步从高成本、封闭的专用设备，向高性价比、弹性可扩展的、基于通用设备和开放性技术转型。

转型后：多技术平台的云服务转型前：单一技术平台

●数据服务时效提升●分布式，灵活可扩展●高性能，低成本

● 软硬件一体专用设备● 扩容成本高

● 数据服务时效受限

Teradata

分布式数据库

Teradata

引入新技术平台

持续优化原有技术平台

● 分层服务● 数据压缩● 性能优化

已部署150个节点，集群

存储空间超过1P

?月批时效较年初提升20小时，日批时效较年初提升2小时

已有成本可控、易扩展、功能稳定、性能较好的产品试点

4.1

信息库

? 2013年建成，主要处理非结构化数据，已接入行内各专业文档、采集行内互联网平台日志，并爬取和整理了外部互联网信息。

超过2000万个文档索引，72TB 日志数据

信息库

专业知识客户外部信息

产品信息新闻资讯行务管理

融e 购平台日志网银日志95588客服工单

电话银行日志手机银行日志

外部互联网信息

行内各专业文档

行内互联网平台日志工商注册、上市公司...电子图书、业务操作指南...产品说明书、产品创新“金点子”、...

网讯、行内公文...

财经信息、商品融资信息...

凤凰网天涯社区百度贴吧新浪网搜狐网财新网腾讯网新浪微博新华网光明网 ...

信息检索（搜索中心）用户行为分析（网银魔方、融e购数据魔方）从声誉、合规、审计、科技等专业角度进行舆情监控

* 截止2015年底

4.2

大数据不是关于技术的，大数据是关于业务需求的。因此底线是，对于你的任何需求，要使用正确的技术。

Facebook分析主管Ken Rudin

? 大数据分析在传统的分析方法基础上，利用大数据平台海量、高效分析的特性，引入了一系列新的分析方法。

新工具

结构化数据分析

文本分析

产品体验

大数据支持风险管理

银

行

卡

客户预授信

...

精准营销

尽职调查

信

贷...

事前

...

银

行

卡

客户准入

...

客户准入

信

贷

...

事中

...

贷后管理

信

贷...

事后

...

客户授信

差异化定价

贷后管理

银

行

卡

催收管理

运营风险预

监测

运营

管理...

反欺诈识别

风险监测

...

业

务

流

程

电子

银行

电信诈骗提示

...

大数据平台

投行

社交理财征信

银行

保险

租赁

工商注册信息

融e联

融e购

融e行

客户准入操作风险信用风险反欺诈...

... 4.5

大数据支持客户营销和服务

倦怠衰退期

潜在获取期

客户成长期

拓户稳户挽留

潜在客户精准

挖掘

客户细分

市场销售分析

资金流向监测

流失客户预测客户

全生

命周

期

差异化定价

客户

营销

和服

务

………

大数据平台

投行

社交理财征信

银行

保险

租赁

工商注册信息

融e联

融e购

融e行

客户营销服务渠道互联网平台产品销售...

4.6

4.7大数据应用案例1:交易反欺诈

利用内存数据库与分布式计算技术，采用名单、模型和规则多管齐下，实现毫秒级的交易反欺诈：

? 通过标签组合构建了 “涉嫌倒卖银行卡”等6个监控模型，模型识别率高达到24.3% 。

特征库

同客户开户地区数

同客户开立借记卡数量

开户信息…

同客户开户地区数>10

同客户开立借记卡数量>8

标签库

开户地区广泛

大量持有借记卡

规则引擎灵活组合形成模型，模型监控同时满足条件生成预警

涉嫌伪冒开卡并倒卖银行卡

数据仓库离线定期批量分析海量历史数据

4.7大数据应用案例2：监控伪冒开卡

?信贷风险监控中心建立了“大数据+模型深度挖掘”的风险预警方法和体系

探索

调整

抽样

评估建模

模型挖掘

计算引擎

申请

评分

行为

评分

催收

评分

资金

流向

交叉

违约

“裸贷”

风险

...

客户信用视图可视化分析

客户经理信贷员信贷分析师风险监测人员贷后管理人员管理层内部评级履约情况尝债能力......

批量发卡

尽职调查客户准入批量调额催收管理风险决策规则引擎

模型模型

挖掘结果

大数据平台

? 信用风险监控中心实现信用风险全业务、全流程、全风险的实时可视化监控，展现指标涉及四色客户数、贷款余额、融资余额、不良率等10多个指标

我行全球融资余额图，不同颜色表示该地区融资余额情况。实时展现全行当日、当月、累积投放金额。通过趋势图展现全行境

内法人、人个贷款余额变化情况。

在饼图上，展现目前我行法人客户四色占比情况。5

以仪表盘形式，展现全行不良率情况。

个人金融业务部通过对历史上已购买保险产品的客户开展特征分析，精准定位购买意外险、健康险概率较高的客户群体。2015年一季度在北京等10名家分行进行营销试点，针对购买概率较高的40万客户以短信方式开展营销。据统计，意外险营销成功率达6.0%，健康险营销成功率达7.8%，相较之前大众式营销提升2-3倍。

典型案例

SAS EM 模型训练过程

营销试点效果

4.7大数据应用案例4：精准营销

后续展望

? 转型云架构：提供更加高效、弹性可扩展、稳定可靠的大数据云服务。

数据处理更高效数据服务标准化运维更加稳定云端应用更便捷

分析挖掘能力更强大联机服务交付

批量文件传输

挖掘直连

大数据云

谢谢！

智慧银行网点建设规划实施方案

此文档word版本下载后可任意编辑修改

1 社区银行的发展背景 1.1 社区银行的显示发展需求商业银行在发展过程中面临着严峻的挑战，一事服务、产品高度同质化，无法满足本地客户深层次需求等；二是服务渠道的不足和增值服务的单一，使得潜在的庞大客户群体存在着的巨大消费能量没有释放出来。如何通过拓展客户服务渠道，创新客户增值服务是银行面临的新问题。社区银行是未来银行物理渠道建设的一项重点和发展方向，通过这个分销渠道，不仅可以带动其他银行业务的发展，也带来了品牌知名度的迅速提升以及客户忠诚度不断增强。社区银行的模式打破了传统的“等客上门”的形势，向“营销与服务型”银行靠拢。贴近客户，走进社区，增强客户粘度，是银行建设“社区银行”的现实需求，银行工作人员除了做好柜台服务外，还走出柜台采取多种方式主动营销。得益于靠近社区的优势，社区银行工作人员常常深入到社区居民中间，为居民的衣食住行、休闲娱乐、商贸往来提供热情、周到的服务，使社区居民能享受到“金融服务送上门”，有利于建立“社区金管家”的品牌。社区银行给银行及客户带来的双赢效果不言而喻。

1.2 社区银行的特点社区银行的主要特点在于： 1）在产品和服务方面，可以提供品种丰富的零售银行产品和服务，并通常只收极少或不收交易费； 2）在目标市场方面，主要服务周边的家庭和企业； 3）在资金吸纳与运用方面，社区银行的资金来源地和投放地是同一个地区； 4）在贷款审批方面，社区银行具有地缘优势对借款人的品质、家族历和个人可支配开支等个性化因素相关信息的获取更为便捷、直接。可以说，开支社区营销对于拓宽银行渠道、增加客户来源、增强客户信任、优化营销环境、体现银行整体素质等都体现出不可替代的独特作用。 2 社区银行建设规划 2.1 社区银行建设模式在社区银行建设方式上，主要有两种建设方案 2.1.1 银行自建模式银行自行进行全部固定资产投入及日常运行管理及服务，这种方式与传统的银行物理网点或自助银行建设方式基

以科技提升银行数字化竞争力——以中国建设银行为例

以科技提升银行数字化竞争力以科技提升银行数字化竞争力 ————以中国建设银行为例以中国建设银行为例以中国建设银行为例 2018年02月28日便捷的金融服务是人们对美好生活追求不可或缺的乐章——摆脱实物束缚，让数字确定客户信用，客户在网上或手机端指指点点间即可享受到金融服务已成为现实。然而，看似轻松的这一切来源于银行数字化领域的不懈探索与转型创新。目前，银行数字化建设不再是纸上谈兵，它已成为银行创新发展、服务大众的硬实力。如何进行科技转型，提升银行数字化竞争力正成为业内高度关注的话题。六年数字化转型探索造就科技优势六年数字化转型探索造就科技优势中国建设银行的数字化转型是在“战略的远见、执着的坚持、高层的魄力”的大背景下启动的。《中国建设银行转型发展规划》提出，建行要朝着“综合性、多功能、集约化、创新型、智慧型”方向整体转型，数字化转型是关键的一步，建行新一代核心系统建设就是展现数字化转型成就的核心平台，它不是一个单纯的新技术应用，而是包含了业务流程再造、技术创新与业务价值融合、技术架构变革等众多突破。建立企业级架构。以企业级视角，全面梳理金融业务和产品，进行架构再造，构建了企业级架构。在企业级架构指导下，建立以客户为中心的服务体系，实现对客户360度画像，制定更贴近客户需求的综合金融解决方案，从而更为精准地营销；完整地分析产品，准确地定位和配置，更科学地制定价格与销售策略，更快速地推出新产品；实时运用数据，全面整合和深度挖掘，更灵敏划分客户、防控风险，前瞻性智能运营、决策管理。实现技术与业务价值链的融合。紧密贴近市场、深度融入价值链，参与到客户价值创造活动中，与客户建立“伙伴式”关系，更精准地推送金融服务，更有效地匹配金融资源，帮助客户创造价值。推动传统存贷汇为主的商业模式向“综合性、多功能、集约化以及创新型、智慧型”银行转型，增强价值创造能力。目前，建行集团的租赁、基金、信托、寿险、资产、造价咨询、期货、养老金和财险等子公司，借助现代信息技术与母行形成良好的协同联动，客户可一点快速接入、一站式得到“一揽子”金融服务。完成业务全流程再造。新一代核心系统突出客户导向和价值创造，形成全流程的统一视图，促进客户服务综合化、线上线下一体化、纵向层级扁平化、管理措施差异化、操作应用智能化、客户体验极致化。搭建了业界领先的基础框架平台。融汇了云计算、大数据等领域的最新成果，采用了组件化、参数化的架构设计，保证了未来良好的扩展性，奠定了支撑未来转型和持续创新的技术基础；同时，标准化、动态适应的方法和流程，确保了IT 架构能够不断吐故纳新，灵活地适应转型创新。企业级工程实施方法，实现了业务与技术的有机融合，需求、设计与研发、生产的无缝衔接，为建行转型创新提供了坚实基础。

2009-12中国建设银行信息技术类笔试

建总信息技术类笔试今年银行笔试面试严重扎堆出现，本来就没offer了，今天居然农行省行、交行、建行总行笔试都在上午撞车了，郁闷，考虑再三，决定去笔建行。早上六点就起床，做地铁赶去广州市第25中学，到那的时候学校门都还没开。吃个粉之后，进入学校考场。话说建行的考试规矩真对，感觉跟考六级一样，监考老师貌似也是中学老师，监考的一板一眼的。 8点30多正式拿到试卷，大致扫了一眼，分为四个部分，计算机综合知识、英语、行测、时事政治类。考试共三个小时。计算机综合考的比较广，和软设的题目差不多类型，包括计算机系统结构方面，（比如6位10进制数，用二进制浮点型表示，阶码最少多少位？应该大概是在2^20以内，那么阶码应该要能表示到20的最少为，那就是5了----自己想法，仅供参考；芯片扩展），网络方面（网络设备网关、网桥、集线器、中继器等的所属层次；七层网络模型中的一些东西；ftp的两条链接：数据连接和控制连接），软件工程（主要是软件工程的各个过程涉及到的东西），操作系统（换页算法，进程线程等），数据库（视图；两段锁；权限控制；数据库管理）；数据结构（冒泡排序，快速排序，双向链表；双端栈--这个考的比较隐蔽点；）；再就是c，c++语言方面的（构造函数，析构函数，++，等）感觉考的一般，大部分都见过，还是有一些不确定英语方面，在另一个帖子里面有三个完整的英语题目，似乎一个是MBA联考的原题，一个是2009年6月的六级原题，还一个是清华博士入学考试的题目。第一个比较惨，ripped up这个单词意思理解错误，导致后两题错误，对第一篇作者的意思和情感倾向完全弄反了，导致只对了一题，其他四个全错，不过还好，后两篇全对了。行测方面，大概是是五个数字推理题，比较难，好几个想半天不知道怎么解。题目有比如2，10，5，8，3，20，（），5 ；和 95，88，71，61，50，（）；两个图形推理，图形推理算简单点的。接下来还有一些计算题--应该是奥数类的题目，（如狗追猫，开始相差9米，猫跑5步的路程与狗跑3步的路程相同；猫跑7步的路程与兔跑5步的路程相同，问要多少米才能追上；如果将两个钟同时调到标准时间，结果在24小时内，快钟显示10点整时，慢钟恰好显示9点整，则此时的标准时间是多少？--答案应该是9点四十五；一只船从甲码头到乙码头往返用了4小时,回来时顺水比去时每小时多行12千米,因此后两小时比前两小时多行18千米,那么甲乙两个码头距离是多少?--答案应该是45；还有几个忘了）；然后还有一些文字推理题；最后一部分是图表题，都是些快速计算题，（比如很多货物的进出口，要计算一种货物比另一种多多少，哪种最多；电信方面的一些固话，移动通信等等的增长率，效应比较；公路，火车，飞机的客流量，受益比较，都是这种题）考到这个部分的时候，监考老师已经在提示只剩下15分钟了，还剩下一个图表计算题，和后面的众多时事政治题。额滴神啦，就开始随便瞎算了。最多一部分是时事政治方面，不像农行总行最后一部分基本上都是考农行自己的介绍类的，都是些什么法律，某某国家会议的一些宗旨意义等，这个部分基本上都是看哪个顺眼就选那个，专拣好的选。在监考老师宣布交卷的时候，终于勉强搞定。

智慧小区建设实施方案

智能小区可视化服务平台建设方案 **公司

目录一、项目背景 (3) 二、项目整体建设方案 (4) 1、平台概述 (4) 2、平台功能设计 (5) (一)、网站架构 (5) 1.1新闻资讯 (6) 1.2交通服务........................................ 错误！未定义书签。 1.3医疗服务 (19) 1.4学区教育 (23) 1.5便民服务........................................ 错误！未定义书签。 1.6网上营业厅 (32) 1.7居家安全 (33) 三、项目技术方案 (35) 1、主要技术创新点 (35) 2、产品实现的技术路线 (36) 二、平台运营服务推广模式 (36)

一、项目背景在当今高科技迅速发展的时代，提供一个安全、舒适、便捷、节能、高效的生活和工作环境，已成为广大业主的一致要求，只有设计完整的小区智能化，才能建成先进的智能建筑。智能建筑目前已成为小区智能化发展的必然趋势。小区的智能化系统从简单的楼宇对讲系统逐步发展到综合布线、计算机网络、小区公共安防系统、小区设备管理自动化系统以及物业管理系统，从单一的系统发展到多个智能化系统并且要求各个系统要形成有机的整体，进行系统集成。智能住宅是有美国首先提出，在欧洲、北美、日本、新加坡等地方得到迅速发展，我国起步较晚，但由于目前房地产的迅速发展和国家产业政策的调整，集成商的推动，智能小区得到飞速发展。根据《**市服务业“十二五”发展规划》中提出的“加快社区服务电子化进程。加快社区基础设施改造，推进社区服务功能信息化，大力推广智能化的社区居家养老呼叫服务体系，进一步完善便民信息服务网络”进行了本项目设计。小区智能化是指通过利用现代通信网络技术、计算机技术、自动控制技术、IC卡技术，通过有效的传输网络，建立一个由住宅小区综合物业管理中心与安防系统、信息服务系统、物业管理系统以及家居智能化组成的"三位一体"住宅小区服务和管理集成系统，使小区与每个家庭能达到安全、舒适、温馨和便利的生活环境，最终目的是使每个住户得到满足其需求的最佳方案。按照国家《智能建筑设计标准》

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，还包含客户语音、网点视频等非结构化数据。2012年，银行业的记录数据、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

银行,大数据,解决方案

银行,大数据,解决方案篇一：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20XX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、

智慧银行体验中心建设实施方案建议

智慧银行体验网点建设实施方案建议第一部分建设智能银行体验网点的背景一、智慧银行的概念智慧银行是传统银行、网络银行的高级阶段，是银行企业以智慧化手段和新思维模式来审视自身需求，并利用创新科技塑造新服务、新产品、新的运营和业务模式，实现规模经济，提升效率和降低成本，达到有效的客户管理和高效的营销绩效的目的。智慧银行的支撑平台是智慧门户，其主要特征是社会化、智能化和多样化，目标是增强本行的核心竞争力，促进信息科技与业务发展的深度融合，推动业务创新、产品创新、服务创新、流程创新、管理创新，增强可持续发展能力，为社会公众提供丰富、安全和便捷的多样化金融服务。智慧银行的行动路线应先分析本行业的业务现状，结合国内外最佳实践，把握未来金融行业的发展趋势，确定以人为本的定位和战略，明确运营模式，细化阶段性目标，制定实施路线，实施变革管理和持续改进方案，最终达到业务目标。二、同业在建设智慧银行方面的探索花旗银行将智能银行的概念引入到中国。花旗“智能银行”网

点除WIFI全覆盖、银行提供无线耳机和互联网终端等独家体验设备外，悬挂在大堂墙面上的大型触摸式自助屏“花旗服务浏览器”对客户也很有吸引力。仅通过触摸屏幕就能进入到个人、企业服务页面，并能查询到花旗的网点分布、服务项目等，科技感强，客户体验好。同时，通过现代化外观的服务平台方便客户使用网上银行，享受增强的网络安全和更便捷的在线支付和转账功能。“花旗助手”交互式视频会议服务使客户能通过支行内的视频电话，获得银行专家一对一远程提供的意见与咨询。广发银行通过组合使用VTM、智能叫号机、PAD协作器、预处理机、自助发卡机、分屏展示电视墙、多维互动墙、放大版的iPhone4展示屏等设备，在北京金融街建成国内首个24小时智能银行。通过实地考察，该网点不但可实现ATM的存取款、转账功能，还能实现自助开户、自助申领储蓄卡和信用卡，未来将覆盖大部分传统柜台业务，此外还包括银行产品的咨询、销售。交行在上海宣布推出远程智能柜员机“iTM”，通过实时通讯技术实现远程客服人员、理财专家与客户的互动，协助客户办理业务，不但能提供一般银行服务，今后将可提供专家团队式的理财、金融规划等多元化金融服务。中国银行于2012年“未来银行”实验室，为中行向其“智慧银行”的长期战略目标迈进提供有力支持。实验室本着“面向未来、领先实验、实用为本”的方针，力争建成创新实验平台、创新研发阵地、客户体验中心和创新合作窗口，并最终成为该行“智慧

大数据在金融行业的应用

【编者按】本文作者傅志华先生（公众号：傅志华）曾为腾讯社交网络事业群数据中心总监以及腾讯公司数据协会会长。在腾讯前，曾就职于艾瑞市场咨询、易观国际、中国互联网协会，并任DCCI互联网数据中心副总裁。数据显示，中国大数据IT应用投资规模以五大行业最高，其中以互联网行业占比最高，占大数据IT应用投资规模的28.9%，其次是电信领域（19.9%），第三为金融领域（17.5%），政府和医疗分别为第四和第五。根据国际知名咨询公司麦肯锡的报告显示：在大数据应用综合价值潜力方面，信息技术、金融保险、政府及批发贸易四大行业潜力最高高。具体到行业内每家公司的数据量来看，信息、金融保险、计算机及电子设备、公用事业四类的数据量最大。不同行业应用大数据技术潜在价值评估

数据来源：麦肯锡《大数据的下一个前沿：创新、竞争和生产力》报告可以看出，无论是投资规模和应用潜力，信息行业（互联网和电信）和金融行业都是大数据应用的重点行业。由于上一篇《BAT互联网企业大数据应用》（关注微信公众号：傅志华，即可通过历史文章查阅）已经重点介绍了互联网行业的大数据应用情况，本文将讲点介绍行金融行业大数据应用情况，下一篇文章将重点介绍电信行业的大数据应用情况。金融行业大数据应用投资分布

从投资结构上来看，银行将会成为金融类企业中的重要部分，证券和保险分列第二和第三位。接下来，我们将分别介绍银行、保险和证券行业的大数据应用情况。 Part1 银行大数据应用国内不少银行已经开始尝试通过大数据来驱动业务运营，如中信银行信用卡中心使用大数据技术实现了实时营销，光大银行建立了社交网络信息数据库，招商银行则利用大数据发展小微贷款。总的来看银行大数据应用可以分为四大方面：

“大数据+人工智能”在银行转型发展中的应用

“大数据+人工智能”在银行转型发展中的应用随着移动互联网技术不断向纵深发展，金融科技正在逐步从根本上改变现代金融的运营模式，在此背景下，银行如何积极参与金融科技创新，打造“智慧银行”，抓住金融科技新机遇，是银行业转型发展关键。本文从加快数据基础设施投入，提升技术开发和数据处理能力，提升组织和运营能力等方面，探讨“大数据+人匸智能”在银行转型发展中的应用。一、“大数据+人工智能”发展背景随着移动互联网技术不断向纵深发展，信息科技从产业基础走向产业核心，以“大数据、人工智能"为代表的现代信息科技正在逐步从根本上改变现代金融的运营模式，金融科技正在逐步成为催化金融行业改革创新的重要驱动力和牵引力。2017年7月，国务院发布《新一代人工智能发展规划》，提出了面向203。年我国新一代人工智能发展的指导思想、战略目标、重点任务和保障措施，标志着人工智能的发展进入全新阶段并上升为国家战略。在此背景下，北京银行持续加快转型步伐，在"科技引领"的战略指导下，提出以“智慧数据”“智慧渠道”“智慧服务”为支撑，着力打造“智慧银行”的建设目标。依托大数据、人工智能技术，深入数据价值链核心，

从数据中获得洞察力，从数据中攫取价值，引领传统业务模式变革，用创新的理念与行动，主动拥抱“大数据”时代，驱动转型发展的引撃全面升级。二、加快“大数据+人工智能”能力建设在战略层面，顺势而为，做到“三个注重”:注重数据分析、注重数据挖掘、注重数据営销；实现“三个提升”：一是提升在战术层面，从数据来源、分析手段、交付模式等方面入手，“以数为尺、聚数为擎、变数为宝”，不断提升银行在当前市场环境下的核心竞争力。一是开渠引水，加强内外部数据的结合运用，实现银行数据资产增值。大数据时代下的企业核心资产就是数据，银行大数据平台在今年构建了外部数据平台。通过对接第三方数据，可以找准实体经济需求的重点领域和关键环节，促进客户需求与金融供给高效对接，解决提供金融服务时信息不对称的痛点。二是开拓创新，探索机器学习算法的落地实现，提升银行风险防控能力。将分类、聚类、时间序列等业内经典机器学习算法应用于行内各业务场景。区别于传统的基于语义规则与业务经验的事后判断，算法模型能够基于历史数据的分布及特征，针对可能发生的风险事件进行事前预警。三是顺应时代，结合大数据客户全景视图，探索精准营销新模式。在利率市场化的环境下，银行需要思考如何

商业银行大数据应用的理论_实践与影响_蔚赵春

《上海金融》2013年第9 期摘要：本文首先对商业银行大数据应用研究进行了综述，其次从挑战和机遇两个方面分析了大数据应用对商业银行带来的影响，再次探讨了大数据在商业银行的具体应用实践，最后给出了大数据时代商业银行的应对之策。关键词：大数据;商业银行;金融脱媒;互联网金融;云计算 JEL 分类号：G21；O33中图分类号：F840文献标识码：A 文章编号：1006－1428(2013)09-0028-05 *基金项目：教育部人文社会科学研究青年基金项目（13YJCZH192）、中国博士后科学基金项目（2012M510797）的阶段性研究成果，感谢责任编辑宝贵的修改建议。收稿日期：2013-05-30 作者简介：蔚赵春（1981-），男，复旦大学管理学院博士，现供职于上海浦东发展银行；凌鸿（），男，复旦大学管理学院教授、博导。蔚赵春1,2，凌鸿1 （1复旦大学管理学院，上海 200433；2上海浦东发展银行上海 200001) 一、商业银行大数据应用研究综述目前国内对商业银行大数据应用的研究论文并不多，而报纸和网络上介绍性的科普文章较多。国内研究主要介绍大数据这一新生事物及相关的技术，并探讨大数据带来的机遇和挑战以及部分大数据应用案例。国外的研究也主要侧重大数据相关的技术方面，针对银行业具体应用的文献非常少。北京银行董事长闫冰竹从高层管理的视角探讨了大数据时代银行业的发展模式。潘明道等对大数据特征进行分析，并给出银行应对大数据挑战可借鉴的思路。方方全面分析了大数据时代将给商业银行带来的重要影响，并给出了商业银行培养面对大数据时代核心能力的策略建议。薛亮探讨了大数据技术将给银行业带来的改变以及银行的品牌建设如何适应这种改变。韦雪琼等分析了大数据技术影响下金融市场的变化，以期作出更好的投资决策和判断。李璠等论述了大数据时代银行业的机遇与挑战，重点从技术上对比了大数据分析解决方案。刘启滨对金融行业大数据管理技术进行了简单介绍。孙浩从技术视角探讨了大数据给金融业带来的挑战。王珊等探讨了金融企业在大数据时代的技术选择策略。潘镭探讨了大数据在供应链金融方面的应用。刘天白等以交通银行信用卡中心大数据应用探索为案例，探讨了银行试水大数据时的策略。刘静如论述了大数据在金融业风险管理方面的应用。二、大数据应用给商业银行带来的机遇大数据应用作为创新的催化剂，正改变着金融业态，并将引起银行业务模式深刻的变革。大数据应用将推动商业银行在经营理念、组织架构、业务流程、管理模式、IT 架构等领域进行全面调整和深度整合，不断增强核心竞争力，提升企业组织绩效和资本的运营效率，提高盈利能力。大数据应用为我国商业银行经金融理论与改革

中国建设银行管理信息安全分析

漳州师范学院中国建设银行信息系统安全管理分析2012—2013学年第一学期课程名称：信息管理系统任课教师：周斌学号：101206133 姓名：苏维景专业：市场营销专业班级：10营销（1）班提交日期：2013年 1月 10 日

目录前言 (3) 一、建设银行信息系统现状 (3) 二、建设银行系统安全分析 (5) （一）目前建行计算机信息系统的安全主要面临以下威胁： (5) （二）银行信息的脆弱和威胁源于以下几个方面的原因： (6) 三、风险解决和防范 (7) （一）网络安全的多层保护 (7) （二）内外子网的安全防护 (8) （三）信息安全技术防范策略 (8) 结束语 (11)

前言随着计算机网络技术的飞速发展，信息技术正在以惊人的速度渗透到金融行业的各个领域。但信息技术同时又是一把“双刃剑”，它既为银行经营管理带来巨大发展机遇的同时，也带来了严峻的挑战，网络信息的安全性变得日益重要起来。特别是如同瘟疫般的计算机病毒及危害公共安全的恶意代码的广泛传播，损失惊人的计算机犯罪案件迅速增长，迫使我们必须冷静地研究和解决银行信息系统的安全问题。本学期通过对信息管理系统的理论的学习，在金融行业中选取“中国建设银行”为例对其信息系统的现状、面临的安全威胁以及风险解决防范进行简要的分析。一、建设银行信息系统现状中国建设银行是以中长期信贷业务为特色的国有商业银行，主要承担集中办理国家基本建设预算拨款和企业自筹资金拨付、监督资金合理使用、对施工企业发放短期贷款、办理基本业务结算业务职责，以及信贷资金贷款、居民储蓄存款、外汇业务、信用卡业务，以及政策性房改金融和个人住房抵押贷款等多种业务，曾《银行家》杂志全球1000家大银行排名中位居第65位。面对风起云涌信息革命浪潮和日趋激烈市场竞争，中国建设银行采用世界主流企业级通讯、协同计算和 Internet/Intranet平台Lotus Domino/Notes，成功构建起覆盖全国30多个省和10多个计划单列市共400多个城市管理信息服务网--总行信息服务站，全面实现了从总行到市级分行以及部分县级分行信息共享、实时发布和查询检索，有效提高了全行工作效率。 “十一五”期间建行信息安全建设成绩 2005年，建行实现了全行数据大集中，有力地支持建行重组上市、促进业务快速增长和业务创新，与此同时，信息系统自身风险和内外部攻击的风险也不断积聚，信息安全已不再是传统的防病毒、防火墙、入侵检测“三大件”，系统化进行信息安全建设已迫在眉睫。为此，“十一五”期间，建行从信息安全组织建设、完善信息安

银行大数据应用建设探索

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：

活动方案之社区智慧银行建设方案

社区智慧银行建设方案【篇一：社区智慧银行建设方案】社区智慧银行建设方案目录 ? ? ? ? 建设背景 ....................................................................................................... .......................... 2 社区银行建设目标........................................................................................................ ....................3 社区银行建设原则........................................................................................................ ....................4 社区银行差异化定位........................................................................................................ (5) 社区银行功能分区........................................................................................................ . (6) ? 传统银行网点功能分区........................................................................................................ . (6) ? 社区银行网点功能分区模式 (6) ? xx 民生银行社区银行设备布局图 (7) 社区银行功能与流程 ...................................................................................................... . (8) ? 自助服务区........................................................................................................ . (8)

智慧银行建设

智慧银行建设思考第一部分背景面向未来，银行的运作将更加强调“以客户为中心”的理念，并将此理念由服务层面上升到经营管理层面，推动银行组织架构与业务流程的再造，推动银行由明晰职能分工的“部门银行”向专业化运作的“流程银行”转变。为此我们思考与上述银行发展走向相匹配的客户服务、业务营销、业务办理及经营管理等诸多环节，是否有必要借助最新的IT成果，进行“智慧化”的建设与探索。第二部分智慧化构思总体思路：通过“智慧化”的建设与探索，实现银行整体运作在成本、质量、服务、效率等方面取得显著的改善，使得银行最大限度适应以顾客(Customer)、竞争(Competition)、变化(Change)为特征的现代银行经营环境。 1、人性化的客户服务：客户进入营业网点或者使用自助渠道、虚拟渠道，银行能够自动发现、辨识客户，自动转入友好的引导、有效的分流、主动的接待等环节。 2、便携化的业务办理：银行客户经理随身携带移动设备，使用

移动设备向客户推介银行产品和服务，现场办理银行卡、理财产品销售、贷款申请等。既可运用于银行网点场景，简化柜面建设，增强网点的营销职能；也能运用于客户经理上门营销场景，促使银行由传统的“坐商”模式，向未来“行商”营销模式转变。 3、流水化的作业处理：客户接待和业务办理实现单点接触、全程服务。优化作业流程，实现“串行处理”与“并行处理”的有效结合，通过计算机系统或后台作业中心集中处理，保障全程服务流畅、连贯、高效。 4、个性化的产品营销：建立在大数据技术上的客户行为分析，为银行客户经理提供营销指导，按照客户分层及个性偏好，优化产品组合，实施针对性营销。 5、智能化的自助交易：引入远程视频柜员机（VTM）、自助填单台等设备，按照其业务处理规则，组织后台流程及机构，搭建计算机系统，建设7×24小时全功能智能银行。 6、主动型营销模式：一方面是指主动上门推介产品、办理业务；另一方面，是借助虚拟渠道，向指定的客户群体主动推送营销信息。 7、创新型操作体验：友好的操作界面，简洁的操作流程，快捷的业务受理。有效衔接与整合手机、平板电脑、大屏幕显示器、自助机具、虚拟渠道等，各设备间实现信息的无缝传送、展现与交互。 8、图形化的管理工具：在移动设备上以图形化的直观界面，向银行管理人员实时展现经营状况与分析结果。

中国建设银行信息化建设案例介绍

中国建设银行信息化建设案例介绍中国建设银行是以国有股份为主的商业银行，为国有四大商业银行之一，主营商业银行业务，包括：本外币存款、贷款、资金结算、各类委托代理业务等。建设银行营业机构遍布全国。目前,中国建设银行在国内设有38个一级分行，2002年7月，在英国《银行家》杂志全球1000家大银行一级资本排序中位居第28名。跨进新世纪，建设银行在巩固存贷款业务基础上，开拓市场，优化结构，大力发展中间业务，积极介入商人银行业务。越来越多的金融产品不断推向社会，服务于广大客户。面对新的形势和新的市场，建设银行将不断深化改革，开拓进取，努力建成治理结构完善，运行机制健全，经营目标明确，财务状况良好，有较强国际竞争力的现代商业银行。建设银行功能全面、不断创新。不仅在基本建设贷款、流动资金贷款、房地产金融、工程造价咨询、项目融资、贸易融资、投资咨询、财务顾问等传统业务领域中拥有优势，还不断开拓新的营销渠道，先后开办了代理性、担保性、咨询类和基金托管等中间业务，利用信息科技手段开发银行卡和网上银行等新产品。产品种类已从以往存款、贷款和结算发展到目前银行卡类产品、电子银行类产品、代理业务类产品、资金类产品等十几大类，数百个品种。建设银行的产品与服务不断跨越传统业务和服务领域，借助科技与网络优势向更新的领域拓展。建设银行正以矫健的步伐走向现代化、国际化。在香港、新加坡、法兰克福、约翰内斯堡、东京设有海外分行，在伦敦、纽约、汉城设有代表处，与世界80多个国家(地区)的700多家银行建立了代理行关系，与国际金融市场上1000多家投资银行、保险公司、政府(各国中央银行、财政部)及多边金融机构保持着密切的业务往来，形成了遍布欧洲、美洲、大洋洲、亚洲和非洲的全球性代理行网络，是国际金融资本与中国经济建设相结合的重要桥梁。建设银行始终跟进高科技信息技术进步，不断拓展金融服务领域。建设银行的资金清算系统具有安全、快捷、高效的特点，实现了汇划、清算、对帐、查询和监控等功能一体化，在国内同业中处于领先水平。”重要客户服务系统”可以为集团企业、跨国公司、金融同业、政府部门等客户提供”量体裁衣式”的个性化服务。个人电子汇款品牌产品”速汇通”，实现了个人电子汇款的24小时内到帐，加急汇款两小时内到帐，为个人资金的快捷流动带来了极大便利。建设银行代理人民币资金清算和证券资金清算等拳头产品，品质优异，功能齐全。代理中央财政结算业务独树一帜。证券业务系统技术先进、安全高效，为100多家证券经营机构代理证券资金清算，是沪深两个交易所的重要清算银行之一。代理异地资金清算网络为包括外资银行在内的100多家商业银行提供资金清算服务。建设银行开发的网上银行、手机银行和电话银行网络，突破时间和地域限制，能够为客户提供安全、快捷和个性化的服务。数据集中工程是为适应中国建设银行统一法人的集中经营模式，提高集约化水平而实施的一项重大工程。整个工程由“核心业务系统”(或称柜面业务系统)、前置和前端、骨干网改造、数据中心建设、灾备、推广组织等6个相互配套的分项目组成。通过数据集中工程，建成了具有较强适应性和适用性的全行统一的核心业务应用系统，实现以帐务数据为主体的业务数据集中处理，确立与数据集中工程相配套的业务经营和管理制度，统一了业务流程，降低了操作风险和运行成本，数据的集中也为金融创新提供了更广阔空间，有利于提升中国建设银行的核心竞争力。数据集中工程于2002年7月30日正式启动，分试点和推广两个阶段实施。2003年7月完成应用系统、南、北两个数据中心和骨干网络等基础设施的建制，同年8月至11月底，上海、江苏、北京、辽宁作为试点单位相继完成上线；到2004年11月底，我行19个一级分行和总行营业部推广成功，预计到2005年9月，完成余下19个一级分行的推广上线。数据集中工程的技术架构设计先进、合理，融会了业界成熟的集成技术、网络技术和主

社区智慧银行网点建设规划

社区智慧银行网点建设规划 1 社区银行的发展背景 1.1 社区银行的显示发展需求商业银行在发展过程中面临着严峻的挑战，一事服务、产品高度同质化，无法满足本地客户深层次需求等；二是服务渠道的不足和增值服务的单一，使得潜在的庞大客户群体存在着的巨大消费能量没有释放出来。如何通过拓展客户服务渠道，创新客户增值服务是银行面临的新问题。社区银行是未来银行物理渠道建设的一项重点和发展方向，通过这个分销渠道，不仅可以带动其他银行业务的发展，也带来了品牌知名度的迅速提升以及客户忠诚度不断增强。社区银行的模式打破了传统的“等客上门”的形势，向“营销与服务型”银行靠拢。贴近客户，走进社区，增强客户粘度，是银行建设“社区银行”的现实需求，银行工作人员除了做好柜台服务外，还走出柜台采取多种方式主动营销。得益于靠近社区的优势，社区银行工作人员常常深入到社区居民中间，为居民的衣食住行、休闲娱乐、商贸往来提供热情、周到的服务，使社区居民能享受到“金融服务送上门”，有利于建立“社区金管家”的品牌。社区银行给银行及客户带来的双赢效果不言而喻。

智慧银行建设

移动互联时代，互联网金融风起云涌。客户结构、客户需求不断变化，社会文化、交往模式深刻变革，创新技术和应用带来对话模式和商业模式的改变，社交、电商和金融价值链的重叠加剧了市场的竞争与变迁。当智慧、跨界、泛在成为社会的共同追求，银行传统重要服务渠道如何转型？正是在这一大背景下，智慧银行的概念应时而生并越来越多地出现在我们的视线里。智慧银行产生的背景和定义纵观国内网点转型发展历史，可以划分成三个阶段：第一阶段为“标准化”。零售银行战略及理论形成，网点转型概念从面向交易型转向服务型，包括网点形象改造、网点选址、服务标准和流程优化、销售语言及岗位规范等。第二阶段为“系统化”。网点转型理论发展成熟，包括综合化体系化的网点整体转型与管理，网点战略、渠道策略与运营优化相结合的定量分析，体验式营销设计理念及实践等。第三阶段为“智能化”，也就是近年来兴起的自助银行、智能银行。随着科技的不断发展，基于宽带4G网络、无线WIFI、近场通信、智能设备等最新创新手段的应用，对网点布局、流程、管理及IT系统等进行全面转型，降低银行人力和资源成本，实现服务效率更高、客户界面更简单友好，创造更佳的客户体验。智慧银行强调跳出网点作为单一渠道进行管理的窠臼，从全渠道整合、客户关怀和智能洞察、大数据、社区化等维度对网点定位和发展进行规划和实施。集成传统渠道与电子渠道，优化渠道与流程服务，在客户真正需要时提供有效服务。同时强调“社交参与”。如通过微信等社交媒体获取客户需求、加强客户服务与产品营销，将客户服务从单一网点延伸至社交网络。从2010年上海世博会交通银行推出“未来银行”展厅开始，国内已有几家银行对智慧银行进行了不同角度、不同形式、不同程度的探索，如农行新概念银行、工行智能银行、汉渣打银行也分别推出了自己的旗花旗银行、与深圳一水之隔的香港，口银行体验式银行等，局部的应用新型的技术但这些探索大多停留在创新的设计风格或简单、舰店、数字银行等，和设备上，真正全面、系统渗透到业务流程和后台集成的智慧银行尚未出现。建行对智慧银行的研究和探索地处改革开放的前沿阵地，近年来建行深圳市分行秉承“创业、创新、创优”的精神内核，坚持“创新发展”战略，将研究和探索智慧银行作为重要课题，组建了由行领导牵头，、埃森哲等业界领先的咨询公司专家和深圳高新技术研多部门在内的项目组，先后邀请IBM 究机构参与，还专门对境内外智慧网点进行实地考察和研究。提升客户移动互联网技术的发展、网点进一步转型升级、基于国家智慧城市发展战略、尤其是在深圳这个改革创新的前沿阵体验的要求等背景，发展智慧银行是未来的必然趋势。深圳分行先应该说已经具备了智慧银行孕育的土壤和环境。地，又有毗邻港澳的区位优势，我们的目的不当然，行先试打造一个智慧网点，会在全国起到显著的品牌昭示和示范作用。推动相应的系统改造和后台集成，而是通过这一个网点的尝试和实验，是建设一个智慧网点，带动整个建设银行的创新转型、流程再造和客户体验提升。设计思路及方案实施的目我们大胆提出了“建设中国目前最好的智慧银行”结合同业以及深圳的实际情况，“最好”体现在两个方面，一是客户体验最好。真正把网点转型、流程再造、后台集成标。功能、各项技术应用、和创新技术有机结合，成为在全国第一家具有标志性意义的智慧银行，示范性最好。二是操作性最好。不为技术而技术，与现有流程、系统有效对接。展示品牌形象同时兼顾业务发展，不追求花哨，讲求实用、实效。减少开发系统的资源投入，把总行新一代的员工电子渠道及各种新功能模块以及深圳分行多年的创新成果集中运用到智慧银行中。也是流程既是创新转型的前沿阵地，智慧银行应包含以下几个典型特征：一是多功能，智慧更是体验营销的推广平台。二是大数据，再造的实验基地；既是品牌产品的展示中心，辅以比较各类金融产品，网点应充分采用用户交互技术和体验设备，吸引客户浏览、试用、．