分析大数据在银行里面的应用
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大数据在银行业三大应用重点_光环大数据培训
https://www.360docs.net/doc/f517870274.html, 大数据在银行业三大应用重点_光环大数据培训 在香港，银行业是受高度监管的行业，并且由于竞争比大陆更为激烈，产品形态多样，所以银行运营方面的相关数据被充分分析和利用，客户的流失数据、资本金比率、存贷比等各种数据形成了银行日常管理的基础。 在香港银行业，对客户的了解程度决定了生意的成功率，银行不仅收集客户的风险承受能力、收入、工作背景、商业财务活动、理财习惯等相关数据来做分析，还通过物联网进一步了解客户的生活群体，他的朋友和伙伴之间的互动情况，校友会和其他相关社会资源的情况也被列为数据收集和分析的组成部分。 在详尽的客户数据基础上，传统的公开广告形式已不再受银行欢迎，在更偏向于基于对客户个人数据分析的更有针对性的营销模式，以提高营销效率。什么样的产品会引起客户兴趣，客户为何买，从什么渠道买，兴趣为何变化等各种信息中都能获得对营销的支持。银行不再雇一大群营销员去做扫街式的推销，而是由数据主导和推动的进行有的放矢的精准营销。建行亚洲甚至为此设置了一个确切科学的部门进行关于客户营销的各种数据分析，这个部门直接向行政总裁汇报，形成银行的决策支持基础。 处理客户的反馈也是大数据应用的重要方面，以往这些反馈内容虽然被记录下来，但由于不是规律的数据，所以很少被分析，现在利用大数据分析工具来分析客户反馈，用以改善往后的服务。 在银行的产品和渠道方面，由于客户的喜好经常变化，实时全面的数据分析可以帮助银行不断去改善和改变产品。在香港，为了应对竞争，银行往往做大量的数据分析，比如网上银行，建行亚洲设置了专业团队分香港析12个主要银行的网银产品和服务你对比。同时在产品、渠道、网点、客户增加的数量、产品销售和速度方面做详细的市场数据收集。 在客户服务方面，对客户提供个性化服务已成为业内共识，现在已进一步关注到用户体验上，由关注客户关系提升到关注客户满意度。通过客户数据分析，了解客户在不同生命阶段的生活模型。比如客户开始在社交网络上谈论跑车时，银行就根据这一数据为他提供买车方面的贷款优惠服务。不同的生活模型对应很多不同的销售类型，这种数据应用在很多行业被应用，但在银行业，由于客户数据收集全面，被应用得更广泛。银行可以通过数据分
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
大数据在金融行业的应用与发展展望...
大数据在金融行业的应用与发展展望 现如今，人们的生活中无不充斥着互联网的痕迹，越来越多的行为和事件被大数据记录又被大数据影响，金融行业因其安全性的重要更是与大数据技术息息相关。 金融业务对于数据应用的广泛性与质量要求 在互联网发展日新月异的时代背景下，人们的生活、工作、消费、活动的习惯与行为特点在被不断重塑，大量数据被留存记录，各行业对于数据的挖掘和使用有了适应时代发展的新特点，这在银行等金融机构的业务中尤为凸显。获客、信用风险控制、留存客户、触发客户消费是金融行业的几大痛点，而以集奥聚合(北京集奥聚合科技有限公司简称)为代表的大数据技术公司引领的大数据行业的发展正好满足了这些需求，有效克服了目前金融机构数据来源单一、覆盖率不足、数据挖掘程度不深等问题。 金融行业既涉及宏观国民经济的方方面面，又与微观社会主体的经济生活密切相关，中国是一个人口大国，也是社会活动多样性的代表性国家，金融机构为了在纷繁的条件下做出正确的商业判断越发需要依据海量的高质量数据进行分析，但这也与相关数据覆盖人群不足、信息孤岛尚未联通等社会大环境形成了相对矛盾。例如，在个人信用风险控制方面，过去金融机构主要依托从各金融机构上报的信贷类数据的集中管理者——人民银行征信中心调取相关数据对于个人
进行信用评价，但人民银行征信中心的数据并未对中国全部人口有实质性的广泛覆盖，甚至可以说只覆盖了偏少一部分有信贷、信用卡消费记录的人群，加之考虑到因互联网金融日益发展等因素而对金融产品需求愈发多样的人群，仅基于信贷类数据评价这些人群可能会误伤很多暂时还没有信贷纪录的中低收入人群，利用不同来源的“大数据”及相关技术(以下统称大数据)解决个人客户信用评价的全面性与客 观性问题的重要作用凸显出来。 有价值大数据汇聚具备的特点 有价值的大数据的汇聚具备以下特点，这也是金融业应用大数据时要考虑的关键： 一、数据的联通性。由于很多数据是基于不同渠道、场景和主键进行的汇聚，要把这些碎片化数据进行准确整合，需要有很强的ID MAPPING能力，数据的联通解决不同数据是否归属于同一主体的能力。问题举例，10条行为信息，究竟是10个不同主体产生的，还是1个人在10个不同渠道留下的，不同的判断会直接影响数据分析的结果。 二、数据的连续性。数据汇聚需要在“约定“的频率下持续不断、全面地进行才能产生集合价值。首先，数据连续性要求数据源本身具备稳定提供数据的能力、数据全面和质量可靠的能力。就完整和可靠而言，金融机构是公认的最完整和可靠的数据来源。就稳定性而言，
大数据在商业银行运营与发展中的应用与实践
大数据在商业银行运营与 发展中的应用与实践 伴随着信息革命向纵深发展，互联网的使用渗透入社会发展的细枝末节，大数据的发展已驶入快车道，产生了大量的数据并裂变式的增长。我国作为新兴经济体，改革开放以来经济高速发展，综合国力显著提升，生产能力和出口总额都位列全球首位，互联网科技也迅猛发展，互联网应用基本普及，巨大的人口基数演化为互联网用户推进了互联网应用的进一步繁荣，民众生活的点滴都被数据记录下来，每时每刻都会产生海量的数据，我国已经成为全球数据量最大的国家之一。在大数据时代的背景下，我国的商业银行体系紧跟社会发展脚步，不断提高与时代相适应的竞争能力，已着手建立以大数据为基础的解决方案并取得了一定的成果。商业银行体系为应对大数据时代的来临，不断提高数据驾驭能力，努力把握市场机遇，推进商业银行系统的发展取得新的突破。因此我国商业银行应该加快对大数据技术的掌握和使用，是摆在我们面前的重要课题。 大数据的概念大体产生于本世纪初的美国，但被逐渐被世界各国重视并综合应用在各类市场是在2010年以后。
我国大数据运用起步较早，政府高度重视大数据积累和建设，2015年8月31日，国务院印发了《促进大数据发展行动纲要》，明确指出“数据已成为国家基础性战略资源， 大数据正日益对全球生产、流通、分配、消费活动以及经济运行机制、社会生活方式和国家治理能力产生重要影响”。部分商业银行以高度的市场敏锐感，先知先觉，早于政府文件之前就对大数据加以应用和研究，经过数据的逐年积累，目前大部分商业银行都已建立了海量数据库，包含海量的客户数据、交易痕迹数据、经济发展信息数据、客户流失预兆数据等，商业银行业已经成为我国在大数据应用方面走在前列的行业。商业银行把利用好大数据，进一步挖掘大数据的价值作为换挡升级的重要依托，对商业银行提高市场适应能力和竞争能力、促进内部管理变革、开拓新的业务发展空间、提升战略决策高度、做好风控管理和降低运营成本等工作都有着重大的现实意义。 一、大数据的特点 信息革命以来的高速发展，我国社会形态已经进入普适计算阶段，层出不穷的新技术、新媒体、新概念铺天盖地、席卷而来，网络购物、社交媒体、即时通信工具、电子商务、AI技术、AR技术、智能交通、智能学习、共享分享等技术已在社会运行中被广泛使用，这些活动所留存的
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、
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
大银行与大数据的战略思考
大银行与大数据的战略思考 （首席经济学家黄志凌） 大数据时代已经悄然来临。大数据用来描述规模巨大、类型复杂的数据集合，被誉为是继云计算、物联网之后，IT产业又一次颠覆性技术变革，引起各方高度关注。2011年，著名咨询公司麦肯锡宣布“大数据”时代已经到来；近年来，IBM、甲骨文、SAP等业界巨头纷纷收购与大数据有关公司，加速布局大数据领域；2012年，达沃斯论坛报告《大数据，大影响》称大数据像货币和黄金一样，成为新的经济资产；2012年，奥巴马政府宣布投资2亿美元启动“大数据研究和发展计划”，旨在增强对海量数据的搜集和分析萃取能力。 现代银行相对于传统银行最大的差别（或者说最大进步）在于数据的深度利用。在现代IT技术之下，数据对银行来说已经超越了账务信息等传统的涵义，成为现代银行经营的宝贵资源。现代银行特别是大型银行的经营管理活动，很大部分表现为基于计算机技术的数据管理和运用，其中最核心的工作是数据挖掘，即从海量数据中找出隐含于其中的有价值信息，支持或指导经营决策。随着外部资本监管日趋严格、同业竞争日趋激烈、客户行为日益敏感、盈利能力不断下降，越来越多的商业银行开始运营大数据方法驱动经营模式转型，并深度服务客户选择与风险管理、产品设计与精准营销、资源配置与结构调整，终于出现“数据驱动型银行”，表现为从客户的选择到产品的设计、再到内部的管理，都是由数据驱动，由数据支撑决策。银行
从大数据思维，到数据驱动型经营，需具备以下特点：第一，要养成一切靠数据说话的思维习惯，这是数据驱动型银行的基础；第二，要有庞大的专业、高效的数据挖掘知识体系；第三，要有积极广泛的数据应用，这些数据应用要更多地体现在风险识别与预警，市场的拓展与产品设计，以及绩效考核与资源配置；第四，要实现真正意义上的精细化管理，彻底扭转客户、市场、盈利等方面的粗放型管理方式；第五，要认识到数据是最重要的经营资产，是持续创利的资产，是没有天花板的盈利资产，银行竞争力与盈利能力主要取决于数据积累和数据挖掘，而且有可能呈几何级增长。 目前，第三方支付机构拥有的海量数据资产已经对商业银行形成挑战，未来比金融脱媒更令人担心的可能是客户数据脱媒和信息脱媒，最终导致客户流失、服务能力降低。对大银行而言，建立大数据能力已经成为保持竞争优势的必然选择。 一、大数据已成为大银行的战略性资产和核心竞争力 银行长远的发展战略，是培养自己的核心竞争力。什么是核心竞争力？有人说是IT，有人说是人才，有人说是客户，总而言之，各有各的理解。所谓的“核心竞争力”，关键的要素叫做“不可复制”、“不可替代”。产品是可以被复制的，客户是经常有流动的，这都难以成为我们的核心竞争力，而大数据能力由于其特有的性质将逐渐成为银行真正的核心竞争力。大数据首先是建立在银行自己的数据基础上，不是数据多少的问题，而是你我的数据不同，在不同数据基础上做出的模型是不可复制的。马云，马化腾，还有马明哲，这三个中国互联
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：
基于银行业务的大数据分析应用
基于银行业务的大数据分析应用 摘要 在互联网、云计算和物联网的高速发展下，大数据走入了人们的视野。同时，由于Internet的火速普及、数据库技术的成熟、各种高性能的存储设备出现，人们在平时生活、工作中产生了庞大的数据量。“大数据问题”( Big Data Pr oblem)在这样的时代下产生了，成为各界的热点话题。 银行业作为数据集中管理型行业，在大数据背景下如何进行数据挖掘、分析、加工和利用是银行业发展的重要课题之一。我国银行业务目前主要有三大问题。第一，目前银行产品、经营管理系统存在着同质化的情况；其次，银行中间业务开展尚不成熟，难以利用好信息技术、网络技术、资金和信用等方面的优势进行非利息收入业务。第三，在有效甄别风险、防范风险和控制风险方面的问题。 因此，本文以基于银行业务的大数据分析应用为研究课题，通过介绍大数据的概念、特点、分类及相关理论与技术，研究目前大数据分析在银行业务中的应用现状，针对以上所提出的问题，提出利用大数据分析进行银行业务活动，在商业模式上进行创新，让大数据分析应用为银行的业务带来效益。 【关键词】大数据；银行业务；商业模式；发展战略
Abstract The rapid development of network in the Internet, cloud computing and big data objects, into people's vision. At the same time, due to the popularity of Inter net, to the maturity of database technology, a variety of high performance storag e devices, people have a huge amount of data in normal life, work. "Big data" (Bi g Data Problem) was born in this era, has become a hot topic in all walks of lif e. The banking industry as a centralized data management industry, under the background of big data to data mining, analysis, processing and utilization is one of the important topics in the development of banking industry. The banking b usiness in our country at present there are three major problems. First, the curren t bank product management system, there is a homogenization of the situation; se condly, to carry out the banking intermediary business is not mature, it is difficu lt to make good use of information technology, network technology,capital and c redit and other aspects of the advantages of non interest income business. Third,ri sk, effective risk prevention and control in the screening of the risk. Therefore, this paper based on the analysis of large data bank based busines s application as the research subject, through introducing the concept of big dat a, characteristics,classification and related theory and technology research, the curr ent data analysis application in the banking business, aiming at the above-mentio ned problems, proposed the use of big data analysis of banking activities, innovat ion in the business model, make big data analysis application for banking busines s benefits. [ Key words ] Big data; Banking business; business model; development str a t e g y
银行大数据解决实施方案
银行大数据解决方案
一、项目背景 2015年8月31日，国务院印发了《促进大数据发展的行动纲要》，这一战略性文件为我国大数据发展与应用提供了指导纲领和政策保障。在数据已成为银行重要资产和宝贵资源的形势下，《纲要》也为银行利用大数据推动转型发展指明了方向和实施路径，带来了发展新机遇。 当前中国银行业正在步入大数据时代的初级阶段。经过多年的发展与积累，目前银行业的数据量已经达到100TB以上级别，并且非结构化数据量正在以更快的速度增长。银行业在数据方面有天然的优势：一方面，银行在业务开展过程中积累了包括客户身份、资产负债情况、资金收付交易等大量高价值密度的数据，这些数据在运用专业技术挖掘和分析之后，将产生巨大的商业价值；另一方面，银行具有较为充足的预算，可以吸引到实施大数据的高端人才，也有能力采用大数据的最新技术。 总体来看，尽管大数据在银行业的应用刚刚起步，目前影响还比较小，但是从发展趋势来看，应充分认识大数据带来的深远影响。银行业需要进行统一的大数据平台建设，建立综合预测分析体系，整合生产系统数据资源。在此基础上与《纲要》规划的信用信息共享交换平台和公共机构数据统一开放平台有效对接，双管齐下扩展数据来源和采集渠道。这可以一方面高效收集、有效整合企业和社会公共数据，掌握企业真实需求，实现精准营销。尤其可通过农业农村信息综合服务和农业资源要素数据共享，获取三农数据和小微企业数据，解决数据挖掘和分析难点，提升三农和小微金融服务水平。另一方面利用平台动态监控企业经营及个人信用变化情况，强化信用风险智能化管理和预警，降低信用评估、风险控制的难度和不确定性，实现风险管控和精准营销的双重收益。
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：
银行大数据应用
大数据在未来发展中的应用 第一方面：客户分析。客户分析主要分为个人客户分析和企业客户分析。个人客户分析包括人口统计学特征、消费能力数据、兴趣数据、风险偏好等；企业客户分析包括企业的生产、流通、运营、财务、销售和客户数据、相关产业链上下游等数据。比如： （1）客户在社交媒体上的行为数据（如光大银行建立了社交网络信息数据库）。通过打通银行内部数据和外部社会化的数据可以获得更为完整的客户拼图，从而进行更为精准的营销和管理； （2）客户在电商网站的交易数据，如建设银行则将自己的电子商务平台和信贷业务结合起来，阿里金融为阿里巴巴用户提供无抵押贷款，用户只需要凭借过去的信用即可； （3）企业客户的产业链上下游数据。如果银行掌握了企业所在的产业链上下游的数据，可以更好掌握企业的外部环境发展情况，从而可以预测企业未来的状况；（4）其他有利于扩展银行对客户兴趣爱好的数据，如网络广告界目前正在兴起的互联网用户行为数据。 第二方面：精准营销。 （1）实时营销。实时营销是根据客户的实时状态来进行营销，比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（某客户刷卡采购孕妇用
品，可以通过建模推测怀孕的概率并推荐孕妇类喜欢的业务）；或者将改变生活状态的事件（换工作、改变婚姻状况、置居等）视为营销机会； （2）交叉营销。即不同业务或产品的交叉推荐，如招商银行可以根据客户交易记录分析，有效地识别小微企业客户，然后用远程银行来实施交叉销售； （3）个性化推荐。银行可以根据客户的喜欢进行服务或者银行产品的个性化推荐，如根据客户的年龄、资产规模、理财偏好等，对客户群进行精准定位，分析出其潜在金融服务需求，进而有针对性的营销推广； （4）客户生命周期管理。客户生命周期管理包括新客户获取、客户防流失和客户赢回等。如招商银行通过构建客户流失预警模型，对流失率等级前20%的客户发售高收益理财产品予以挽留，使得金卡和金葵花卡客户流失率分别降低了15个和7个百分点。 第三方面：风险管控。银行可通过企业的产、流通、销售、财务等相关信息结合大数据挖掘方法进行贷款风险分析，量化企业的信用额度，更有效的开展中小企业贷款。 第四方面：运营优化。 （1）市场和渠道分析优化。通过大数据，银行可以监控不同市场推广渠道尤其是网络渠道推广的质量，从而进行合作渠道的调整和优化。同时，也可以分析哪些渠道更适合推广哪类银行产品或者服务，从而进行渠道推广策略的优化。（2）产品和服务优化：银行可以将客户行为转化为信息流，并从中分析客户的个性特征和风险偏好，更深层次地理解客户的习惯，智能化分析和预测客户需求，
大数据在银行业的应用价值
最早提出“大数据”时代到来的是全球知名咨询公司麦肯锡，麦肯锡称：“数据，已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素。 大数据在各个行业中的应用价值日渐凸显。 银行业是一个大数据累积非常快的行业，成千上亿的数据再不断的存储与更新。怎样利用这些数据以及深入挖掘数据去拓展新的客户，是最首要的问题。 需求是促进技术发展的一个重要因素，因此出现了很多的数据分析工具。银行业在应用了这些数据分析工具后又怎样的显著效果：（某企业案例） 某企业是搭建了小微金融平台能够实现的功能包括： 专业化的市场营销：包括商圈管理、项目管理、产业链管理和潜在客户管理 专业化的风险控制：包括逾期提醒、到期提醒、智能化客户搜索定位和城市商业合作社的管理 专业化的产品管理：包括POS机具业务监控及客户重点产品查询 专业化的团队管理：专业化支行KPI指标、基于定位服务的现场签到检查 银行项目经理可以根据系统或者提前定制的规则自动生成日常任务，通过Android/ios手机端向业务人员派发任务，业务人员可以下载信息然后通过小微金融地图导航走访客户，并将有关信息通过客户端回访到办公室，业务经理可以在第一时间掌握第一手资料，及时进行信息处理，实现团队管理。小微金融战略地图使客户经摆脱人对人的形式，改为人对区域的形式。 这些主要是对于银行业内部人员的管理。对外还必须要满足： 1.集中管理：可对各支行机构，部门进行统一管理直观展示：在地图上更直观的展示客户、商户、机构网点等 2.战略分析：协助管理层分析整体战略布局 3.业绩分析：可针对机构、社区、部门、客户经理进行业务统计分析 4.高效率：提高客户经理的办事效率 5.引入空间维度，实现对员工和客户在空间地理信息维度上的管理，提升员工日常工作绩效、商圈商户开发效率。 这是对于一个银行业来说必须能够实现的。银行业不同于其他行业在需求方面更为全面与严谨，数据的潜在价值是无穷的重要的是如何去应用。
招商银行吴颖：招行大数据应用经验分享(1)
招商银行吴颖：招行大数据应用经验分享 该文为招商银行信息技术部数据仓库开发团队负责人吴颖在第六届中国（深圳）金融信息服务发展论坛银行保险业分论坛上的发言。很高兴今天能够有机会,跟大家分享招商银行在大数据应用体系建设方面的一些思考与实践。我们今天的分享会围绕着大数据技术应用这样一个主题，谈一谈招商银行在当今时代背景下面所面临的挑战，我们对此的一些思考和实践，以及我们对未来的展望。互联网特别是移动互联网对银行的冲击，我想大家都是深有体会的。以招商银行为例，今天我们手机银行的登录次数已经是我们网点访问量的10倍，是我们网上银行专业版的2倍，同时这个数字仍以每个月10%的速度持续增长。移动互联网的流量竞争和经营，我们认为会是未来竞争的一个主战场。最近招商银行发布的手机银行3.0版，它的整个设计思路与以前的版本有了非常大的变化。我们做这样一个变化的目的，实际上就是通过打造极简金融、极致体验去抢占移动互联网的制高点。从表面上看，手机银行和移动互联网，它们是银行与客户在交互渠道上面的一个革新，但是我想更为本质的，应该是数据驱动对银行服务的一种颠覆。这里有一组企业对大数据的投资意愿及大数据领域相关市场增长率预测的数字。它进一步可以佐证大数据的火热程度以及它受关注的程度。我想跟两
年前相比，现在已经很少会有人再去质疑大数据在影响未来人类生活方面的巨大作用。从前面的介绍中我们可以看到，互联网和移动互联网给银行业带来的变革需求。互联网思维正在影响我们整个社会的方方面面，包括像普惠、开放、极致体验等一些概念，已经对传统银行业提出了巨大的挑战。我想，既然这个挑战已经不可避免，作为其中一个主要的数据拥有者——银行，我们是不是可以直面挑战、抓住机遇、争取逆袭？我想，这是需要我们思考的。大数据应用体系的建设，它包含了技术上和管理上的一系列措施和政策，是一个系统性的工程。尽管大数据的热度很高，但是在具体的实践上面，我们还是需要避免出现头脑发热、一哄而上的情况，需要我们能够有理性的分析，以一个全局性的视角去思考，正视过去、立足现在、放眼未来。以下四点是招商银行在大数据应用体系建设过程中所遵循的一个指导思想：第一、我们认为就单一的大数据技术而言，它并不能够解决我们所面临的所有技术问题。另一方面，不是我们所有碰到的问题都是可以用技术去解决的。所以我们不能对单一的技术存在过度的预期，我想这是招商银行的一个观点。第二、我们认为传统的仓库技术与新兴技术，它们之间不应该是一种替代关系，而更多的应是一种互补关系。至少在现在这个阶段，招行是这样认为的。第三、在进行相关建设的时候，我们不能够单纯为了技术而技术。任何一种技术的采用，它最终都是
银行的业金融大数据服务平台项目的规划书
银行业金融大数据服务平台项目 规划书
项目介绍 1.1项目背景 银行业一直是一个数据驱动的行业，数据也一直是银行信息化的主题词。银行的信息化进程先后经历过业务电子化、数据集中化、管理模型化等阶段，如今随着大数据技术的飞速发展，银行信息化也进入了新的阶段：大数据时代。 目前，国内银行都积累了海量的金融数据，包括各类结构化、半结构化、非结构化数据，数据量巨大，存储方式多样。但是这些海量数据还没得到充分利用，显得价值含量较低。只有经过合适的预处理、模型设计、分析挖掘后，才能发现隐藏在其中的潜在规律。而应用大数据分析技术，可以从海量的、不完全一致的、有噪声的、模糊的、随机的数据中提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识。银行可以利用这些信息和知识来提升金融业务的服务效率和管理水平，银行的关键业务也能从中获得巨大收益。 银行在大数据技术应用方面具有天然优势：一方面，银行在业务开展过程中积累了大量有价值数据，这些数据在运用大数据技术挖掘和分析之后，将产生巨大的商业价值；另一方面，银行在资金、设备、人才、技术上都具有极大的便利条件，有能力采用大数据的最新技术。建立“金融大数据服务平台”，可以通过对金融数据的挖掘、分析，创造数据增值价值，提供针对银行的精准营销、统一广告发布、业务体验优化、客户综合管理、风险控制等多种金融服务。 1.2业务需求 目前，银行客户对数据的利用仍是以各类统计报表为主，存在以下重大弊端： 1.对数据的分析仅按照固定项目，对业务情况进行事后统计分析和监控。实际上没有 找到隐藏在数据背后的原因，数据深度分析和数据挖掘能力不足。 2.对数据的分析仅作为专项的统计分析结果输出，对于数据间的因果影响、相关性分 组或关联规则、聚类、描述和可视化等工作尚未开展，数据关联分析能力不足。 3.统计分析侧重在事后的数据汇总，难以从数据汇总中得到客户服务事件发生的规律， 以及前瞻性判断，数据的预测性分析能力不足。
探索基于大数据分析技术的智能运维体系
技术 Special Technology D I G I T C W 专题 58DIGITCW 2019.09 整体而言，我国互联网金融的发展起步较晚，运维体系有很大的改进空间，将大数据技术融合到智能运维体系中，可以挖掘数据的潜在价值，并且实时进行监控，做好事前预测和事故处理工作。针对传统运维方式的不足之处，本文从新的角度对智能运维体系进行了研究，具有一定的积极意义。 1 大数据分析技术智能运维体系的构建 目前，IT 运维环境日益复杂，需要管控的对象日益庞大，传统的运维体系在应用过程中显得捉襟见肘，所以需要应用大数据分析技术构建智能运维体系。1.1 采集 本文以某工商银行的管理系统为例，并且采访了相关的专家，根据专家的意见，确定了模型的数据范围，比如登录日志、交易日志等，以2017年1～12月的数据为主要参考对象，在此基础上进行了加工处理，并且分为登录、登出、失败、交易和异常五大指标，然后对这些指标进行汇总，建立了相关的时间序列。1.2 探索 在对数据进行探索时，需要将数据进行分类，比如分为训练集、验证集等，并且对五大指标进行观察，可以选择10分钟为一个时间粒度。经过探索发现，工作日的上午和下午都会有两个波峰，趋势相似，但是幅度有所区别，而非工作日，比如周末、法定假日等，交易量明显减少。如果系统出现故障，那么交易量会急速下降，而当故障解除后，交易量会逐渐回到正常水平。因为系统日志记录存在一定的误差，也没有对出现异常的原因进行分析，加上登录失败可能是由于密码错误引起的，所以本文以登录、登出和交易这三大指标为主要研究对象。 2 大数据分析技术智能运维体系的拓展 2.1 开发 首先，要对数据进行预处理和预分析，可以通过数据的集合，观察系统亚健康状态时变量的情况和特征，找到规律。一般而言，系统发生故障时，系统变量会有所降低，而且在故障发生之前，这种降低已经出现，只是比较缓慢，需要经过多个周期。 其次，要建立参考区间，对历史数据进行全面的分析，确定不同时间段内变量的波动区间。为了保证序列能够进行对比，我们需要将数据进行统一的处理，形成标准数据。公式为Vit=Iit/ηit ，其中Iit 指的是t 时刻第i 个变量的输入值，而ηit 指的是标准化系数，也就是均值，而Vit 指的是经过处理后的变量值，也是频数相对率。 再次，因为变量标准化需要获取当日均值，而在进行实时监控时，要引入因子指标，计算出不同时刻频数占总频数的比值。一般而言，上班时间开始时，系统的变异系数相对较低，约等于0.2。 最后，在预警信号的产生方面，需要对变量的相对值和边界值进行加权计算，这样能够提高信号的准确性。对于一些突发式的故障或者是黑客的攻击等，该系统并不适用，所以在应用的过 程中，还要具体情况具体分析。2.2 检验 在对智能运维体系模型进行检验时，需要做好概念的分析工作，比如系统故障，假设15个工作日，其中有8次波形异常，而系统亚健康状态发生时间在波形异常之前，如果缺乏记录，就会影响频数最低点记录的真实性，而且会产生较大的误差。至于波形异常，包括波形显著上升、显著下降和平稳时间过长三类。经过检验，发现故障点共有13个，有10次识别成功并且进行了预警，而波形异常情况共有20次，有18次成功识别。在对信号进行统计后，发现智能运维体系的准确率为77％，漏报率为23％，而且预报的平均时间比故障时间提前了将近半小时，能够很好地保证系统运行的效果，并且为故障的及时解决争取到了宝贵的时间[1]。2.3 应用 大数据分析技术智能运维体系的流程如图1所示，在模型应用过程中，发现能够准确预测和判断系统的亚健康状态，尤其是在2017年10月份，系统运行出现高峰，在这一期间运维体系发挥了得天独厚的优势，对故障进行了多次预警，帮助和协调工作 人员顺利完成维护工作，减少了可能出现的损失。 图1 大数据分析技术智能运维体系 3 大数据分析技术智能运维体系的优化 为了保证智能运维体系达到最佳效果，对所有故障都能够进行准确的判断和预警，需要从以下三方面入手： 第一方面，扩大数据来源。在数据采集方面，要打破纵向和横向的局限，扩大数据的周期，比如选择十一五期间某银行的数据，这样可以减少系统用户行为受到季节或者是特殊日期的影响，从而保证结果的真实性。另外，可以对数据进行分类，分为管控数据、配置数据、作业数据、容器数据以及集成数据等，同时还要做好故障的定位工作。 第二方面，丰富算法规则。可以引入新的变量，然后结合关键指标的变化情况，建立决策树或者是使用神经网络算法，提高预测结果的精度，降低外界因素的干扰。如果输入和输出存在正相关的关系，那么就可以对向量进行分解，然后调节各个分量之和的参数，让最终结果能够接近真实结果，如图2所示。 第三方面，结合专业经验。在对数据进行定量分析和定性分析时，不能停留在表面，而是需要与大数据领域的专家进行沟通和交流，并且根据故障发生的场景，总结出故障的特点，然后形成模型，这样能够保证当再次发生同样的故障时，可以及时采取 探索基于大数据分析技术的智能运维体系 钟茂年 （中兴通信股份有限公司，深圳 518057） 摘要：新的时代背景下，大数据分析技术的价值日益凸显，在社会各领域发挥着积极的作用。本文以银行为例，探讨了基于大数据分析技术的智能运维体系，从构建、拓展、优化和保障四方面进行了分析，希望能够为相关的工作提供一定的参考，促进智能运维体系的良好发展。 关键词：大数据；智能运维；故障；信号doi ：10.3969/J.ISSN.1672-7274.2019.09.039中图分类号：F832.2 文献标示码：A 文章编码：1672-7274（2019）09-0058-02