银行大数据审计 ppt课件

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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
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一、大数据概述
（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
◆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。
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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
大数据工作必备的两个能力：数据分析与数据挖掘。
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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！
（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。
案例
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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
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
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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。
1.各商业银行大数据发展模式
◆ 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。
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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
库平台为基础，构建事件式营销系统。
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三、商业银行大数据应用场景
寻找价值增长点 经营决策
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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，将数据定义 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
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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。
大数据资产
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
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团队 行动
数据：客户群体细分要素 团队：模型开发 数据挖掘
业务支持 数据管理
平台：银行业务系统、互联网等 行动：挖掘各类业务潜在规律
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二、商业Βιβλιοθήκη Baidu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
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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。
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客户管理 • 客户分析与洞察
− 客户保留 − 交叉销售与向上销售 − 360度全景客户视图 − 增强的客户细分 • 产品有效性分析 • 社交媒体/舆情分析 • 联系中心分析 • 最佳行动推荐（NBA） • 产品组合管理 • 客户之声
运营优化 • 车联网 • 历史数据保存与管理 • 系统日志维护 • 系统故障分析
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
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一、大数据概述
（一）主要特征 1. 大数据六要素
（1）在线
（6）蕴含的商机 和效益
（5）精准分析能力 （4）高速
（2）海量 （3）多样化
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一、大数据概述
（一）主要特征 2. 大数据资产四要素
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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
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三、商业银行大数据应用场景
数据驱动的辽沈战役
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数据制胜
收集数据 挖掘分析 决策行动
“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
•比例分析 •归纳演绎
•有理有据 •灵活机动 •集中力量 •攻击要害
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一、大数据概述
（一）主要特征 2. 大数据资产四要素
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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。
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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