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金融行业的大数据应用案例及解决方案
金融行业的大数据应用案例及解决方案清晨的阳光透过窗帘的缝隙，洒在我的键盘上，指尖轻触键盘，思绪如大数据般涌现。
今天，我们要聊聊的是金融行业的大数据应用案例及解决方案。
这是一个充满挑战和机遇的话题，让我们一起走进这个奇妙的世界。
一、大数据在金融行业的应用案例1.风险控制记得有一次，我帮助一家银行构建风险控制模型。
通过分析海量数据，我们发现，借款人的还款能力与他们的社交网络、购物习惯等息息相关。
于是，我们设计了一个基于大数据的风险控制模型，将借款人的这些信息纳入评估体系。
这样一来，银行在发放贷款时，能够更加精准地判断借款人的还款能力，降低风险。
2.客户画像在金融行业，了解客户是至关重要的。
一家保险公司通过大数据分析，为客户构建了详细的画像。
他们发现，不同年龄、职业、地域的客户，对保险产品的需求差异很大。
于是，公司根据这些数据，推出了一系列针对不同客户群体的保险产品，大大提高了销售额。
3.资产配置一家基金公司利用大数据，对全球股市、债市、商品市场等进行分析，为投资者提供最优的资产配置方案。
他们通过实时数据监控，调整投资组合，降低投资风险。
这种方法，让投资者在市场波动中，始终保持稳健的收益。
二、大数据在金融行业的解决方案1.数据采集与清洗大数据的第一步，是采集和清洗数据。
金融行业涉及的数据量巨大，包括客户信息、交易记录、市场行情等。
我们需要通过技术手段，将这些数据进行整合、清洗，为后续分析提供准确的基础数据。
2.数据存储与管理金融行业的数据存储与管理，需要考虑安全性、稳定性、可扩展性等因素。
我们可以采用分布式存储、云计算等技术，确保数据的安全和高效访问。
3.数据分析与挖掘数据分析与挖掘是大数据的核心。
金融行业可以利用机器学习、深度学习等技术，对数据进行深入分析，挖掘出有价值的信息。
4.应用场景拓展大数据在金融行业的应用场景非常广泛。
我们可以将大数据技术应用于风险控制、客户服务、投资决策等方面，提高金融服务的质量和效率。
银行业大数据解决方案
银行业大数据解决方案随着互联网技术的不断发展和普及，银行业也面临了新的挑战和机遇。
银行业需要利用现代化技术手段，提高企业管理水平，提高服务质量和效率，增强竞争力。
传统的数据处理模式已经不能满足银行业面临的新的需求，银行需要更加便捷、高效、智能的数据管理方式，这就需要银行业对大数据技术的应用。
银行业大数据解决方案主要包括以下几个方面：一、数据采集和存储银行需要对业务数据、客户数据、交易数据等进行采集和储存。
数据采集要做到准确、完整、及时、高效，并且保证数据的可信性。
数据存储则要求数据容量大、访问速度快、存储安全可靠、备份完善等。
现在最流行的数据存储技术是分布式系统，通过分布式存储技术可以进行数据冗余备份，可以保证数据在系统出现问题时依然可以正常使用。
二、数据分析和挖掘通过对大量的数据进行分析和挖掘，可以发现其中的规律和模式，可以帮助银行业制定更加准确有效的市场营销策略、产品设计和服务模式，提高盈利能力和客户满意度。
数据分析和挖掘还可以帮助银行业进行风险评估和预警，帮助银行业控制风险、提高资产质量。
三、智能风控系统基于大数据技术，银行业可以建立智能风控系统，通过对客户的信用记录、财务状况、交易行为等进行综合分析，预测客户可能出现的风险，及时提供预报警学报。
在客户申请贷款、信用卡、保险等产品时，自动进行风险控制和审核，减少了人工审核的时间和成本，提高了审核的准确性和效率。
四、客户关系管理和营销银行业可以借助大数据技术，对客户的行为、财务状况、需求等进行深入分析，实现对客户的精准识别和分类，提供个性化的服务和产品，有效提高客户满意度和忠诚度。
银行业也可以利用大数据技术，对不同时间段、不同地区的客户分布进行分析，制定更加精准有效的市场营销策略，如地域营销、精细化营销、跨界营销等。
五、自动化运营管理大数据技术可以帮助银行业构建智能化的自动化运营管理系统，提高业务的处理效率和客户服务质量。
银行业可以利用大数据技术，对企业内部流程和资源进行全面优化和管理，实现精细化、高效化、自动化管理，减少人工、时间、财力资源的浪费，从而加快企业的发展节奏。
商业银行基于大数据的精准营销解决方案
商业银行基于大数据的精准营销解决方案大数据作为一种新兴的数据处理技术，最早可追溯到20世纪80年代的美国。
如今，商业银行在信息化的迅速发展中，产生了大量的业务数据、中间数据和非结构化数据等。
大数据需要做的就是从这些海量数据中提取出有价值的信息，为商业银行的各类决策提供参考和服务。
汇丰、花旗和瑞士银行是数据挖掘技术应用的先行者。
在国内的商业银行中，大数据的思想和技术也已逐步开始在业务中获得实践和尝试。
面对日趋激烈的行业内部竞争及互联网金融带来的冲击，商业银行继续一种更为精准的营销解决方案。
与传统的上门营销、电话营销，甚至是扫街营销等方式相比，精准营销可节约大量的人力物力、提高营销精准程度，并减少业务环节，无形中为商业银行节约了大量的营销成本。
基于大数据的精准营销方案是利用大数据平台的模型分析结果，挖掘潜出在客户，实现可持续的营销计划。
下面将详细阐述精准营销的应用方案。
一、应用基础1.物理基础。
利用hadoop平台作为大数据架构的物理基础，首先需要对商业银行整体的数据量作出评估，计算出需要设置的节点个数。
再此基础上确定hadoop中的每一块组件是否适合并能满足目前及未来的业务处理需求。
Hadoop 的物理架构如图一所示：2.数据基础。
商业银行需要在对内外部数据梳理、清洗、整合和建立映射的基础上，将各类不同数据关联成为一个有机整体，并构建统一的数据划分维度体系，以此作为大数据平台的数据基础。
数据基础基础主要由四大部分组成：数据采集模块、数据冗余模块、维度定义模块、并行分析模块，如图二所示。
图二hadoop数据处理二、应用需求分析为获得更好的精准营销效果，并实现全流程的精准营销解决方案。
整体的应用目标是希望依托大数据平台的分析结果在线获取客户的各类信息，再通过模型分析、客户个性化需求、不同产品的特点等，在客户与产品之间建立精准的对应关系。
在业务操作上，还应当能帮助客户经理对客户做出准入判断、提供营销方案、实现限额管理、定价指导等智能决策信息。
银行业大数据解决方案
银行业大数据解决方案随着互联网时代的到来，数据已经变得比以往任何时候都更为重要，而银行业也不例外。
银行一直是高度数据化的行业，它们收集和处理大量的数据，以对客户进行风险评估、决策和其他业务。
但是，传统的数据处理方式已经无法满足大规模数据处理所需求的速度和效率。
因此，银行现在需要寻找一种更快、更有效的数据处理方式，以优化其运营和获得更多的业务优势。
这就是银行业大数据解决方案所涉及的内容。
以下是银行业大数据解决方案的一些主要方面：1. 数据存储和管理银行拥有各种各样的数据和信息，比如客户数据、交易数据、营销数据、信用评级、风险评估等，这些数据都需要进行收集、存储、管理和分析。
解决方案要能够提供可靠的数据存储和管理，满足安全、快速和方便访问的需求。
2. 数据分析和挖掘银行业大数据解决方案需要配备强大的数据分析和挖掘工具，以从庞大的数据中提取出有用的信息。
这些工具可以让银行更好地了解客户和市场，发现趋势并做出数据驱动的决策。
通过数据分析和挖掘，银行可以提高客户满意度，发掘出新的商业模式，协助员工了解市场领域。
3. 风险管理银行一直面临着来自市场、信用、操作和监管等方面的风险，风险管理是银行业大数据解决方案的一大重点。
通过快速且准确地预测和识别风险，银行可以避免潜在的经济损失。
大数据解决方案借助大量的数据和实时的统计学分析方法来解决风险识别等方面的问题，从而降低银行因风险而导致的损失。
4. 个性化销售和营销银行业大数据解决方案可以有效地定位高质量客户，并能够为客户提供高度个性化的产品和服务。
银行可以根据客户的历史数据和其他个人偏好来定制产品和服务，从而提高客户忠诚度并增加营业额。
5. 安全保障由于银行持有大量敏感信息，因此保证数据安全至关重要。
银行业大数据解决方案需要提供高级的安全保护措施，以确保客户数据不会被未经授权的人获得，避免数据泄漏和其他风险所导致的影响。
银行业大数据解决方案的好处：1. 优化业务流程，提高效率；2. 预测和识别风险，并及时处理；3. 对客户需求和偏好进行输入和分析，以制定更好的整体营销策略；4. 提高客户满意度和服务水平，增加客户忠诚度。
智慧银行整体解决方案
演讲人
目录
01
智慧银行的概念
02
智慧银行的技术支持
03
智慧银行的应用场景
04
智慧银行的发展趋势
1
智慧银行的概念
智慧银行的定义
智慧银行是一种利用现代科技手段，为客户提供便捷、高效、个性化的金融服务的新型银行模式。
01
智慧银行通过运用大数据、人工智能、物联网等技术，实现线上线下一体化、金融服务与非金融服务融合。
03
实时互动：通过智能客服、智能机器人等，实现与客户的实时互动和沟通
04
营销效果评估：通过对营销活动的数据分析，评估营销效果，优化营销策略
4
智慧银行的发展趋势
技术融合创新
人工智能与金融科技的深度融合 Nhomakorabea物联网技术在银行业务中的应用
大数据技术在银行风险管理中的运用
5G技术在银行网络基础设施中的应用
区块链技术在银行支付结算中的应用
客户体验提升
01
智能客服：提供24小时在线的智能客服，解决客户问题
02
个性化推荐：根据客户需求，提供个性化的金融产品和服务
03
便捷服务：简化业务流程，提供一站式金融服务
04
安全保障：采用先进的安全技术，保障客户信息和资金安全
谢谢
02
便捷性：提供24小时在线服务，方便客户随时随地办理业务
04
安全性：运用先进的安全技术，保障客户信息和资金安全
智慧银行的优势
提高效率：通过自动化、智能化技术，提高银行业务处理效率
01
降低成本：减少人工成本，降低运营成本
02
提升客户体验：提供更加便捷、高效的服务，提升客户满意度
大数据安全问题与解决方案
大数据安全问题与解决方案随着信息时代的到来，大数据已经成为了人们生活和工作中必不可少的一部分。
在人们获取和利用大数据的同时，也要面对着大数据安全问题。
因为大数据的范围比较广泛，它所涵盖的信息更为复杂和丰富，存在被黑客侵入和窃取，数据泄露等安全问题。
本文将从大数据的安全问题和解决方案两部分展开论述。
一、大数据安全问题1.大数据隐私泄露在大数据的运营中，很多公司或个人都涉及到大量的个人敏感信息，如姓名、身份证号、银行卡信息等，如果这些信息被泄露，将会对用户造成不可挽回的损失。
2.恶意攻击恶意攻击是大数据系统遭受的一种攻击方式，黑客可以通过病毒、木马等方式攻击系统，造成系统严重崩溃甚至瘫痪。
3.骗术欺诈骗术欺诈是利用虚假信息或伪造信息欺骗大众的一种方式，如假冒银行、政府部门发送诈骗信息等。
4.数据篡改数据篡改是指通过网络或系统漏洞篡改大数据中的信息或数据，会导致严重后果，比如百度搜索结果被篡改，用户用户查询的信息与实际情况不符。
二、大数据的解决方案大数据的安全问题是很严峻的，需要有多方面的解决方案来保障大数据安全。
1.技术措施大数据的安全问题中最明显的措施无非就是技术措施, 比如数据加密、数据备份、火墙防护等技术手段。
2.管理系统管理系统包括对大数据运营的严格管理，如访问控制、权限控制等。
通过这样的系统管理，可以有效防止未经授权访问，从而避免乱用信息的风险。
3.保险合作保险是个非常重要的选择，它可以为企业提供经济补偿，抵御各种风险带来的损失。
4.法律法规法律法规在大数据安全保护方面不可或缺，因为大数据涉及到很多敏感信息和隐私，必须有法律和政策来规范。
三、总结：总之，大数据安全问题是个长期和复杂的问题，需要社会各界的共同努力，通过技术手段、管理系统、保险合作和法律法规等方面综合解决。
对于个人和企业来说，一定要做好安全意识，增强风险防范意识，切勿获得的便利而不顾安全。
2023-银行金融大数据平台解决方案-1
银行金融大数据平台解决方案随着科技飞速发展，金融行业也呈现出多项新的趋势。
其中之一就是大数据技术的广泛应用，它在银行金融领域的作用愈发重要。
银行金融大数据平台解决方案是应对这一趋势应运而生的，本文将围绕这一主题，简要介绍该解决方案的实现步骤。
第一步：搭建大数据平台银行金融大数据平台需要依托大数据技术进行搭建，包括基础设施、服务平台和应用平台等组成部分。
在基础设施方面，银行金融大数据平台需要建立集群和分布式文件系统等底层基础设施。
在服务平台方面，银行金融大数据平台需要搭建数据服务、数据管理、数据开发、数据治理等诸多服务。
在应用平台方面，银行金融大数据平台需要搭建数据分析、数据可视化、机器学习、人工智能等应用程序。
第二步：数据的采集银行金融大数据平台需要收集来自各个领域的数据，比如交易数据、风险管理数据、客户数据等等。
这些数据需要通过数据源的数据采集技术进行收集，并且要求数据采集的速度、准确性和存储的稳定性等方面都要达到一定的标准。
第三步：数据的处理在数据采集之后，数据需要进行清洗、处理和规范化等一系列操作，使其能够适应业务需求的分析建模和决策制定。
数据处理的方式一般包括ETL（Extract-Transform-Load）过程，就是从各个数据源中取出数据，经过数据清洗、规范化、转换等操作，最终将处理后的数据导入数据仓库。
第四步：数据的建模与分析银行金融大数据平台需要对数据进行建模和分析。
数据建模是指使用建模技术对数据进行建模，形成数据结构的过程，包括关系模型、维度模型、面向对象模型等等。
数据分析是指使用数据挖掘技术、机器学习技术等将数据转化成可视化的数据分析报表和图形等，以便更好地指导业务决策。
第五步：应用开发和推广银行金融大数据平台需要进行应用开发和推广。
在应用系统开发方面，需要有丰富的系统管理和业务规则处理经验，同时综合考虑业务需求和运维要求，开发出满足用户需求的应用。
在平台推广方面，需要进行宣传和推广工作，向用户介绍银行金融大数据平台的优势和特点，使其能够被广泛地应用于实际业务中。
银行大数据项目解决方案10
银行大数据项目解决方案10银行大数据项目解决方案随着现代社会信息技术的快速发展，大数据在各个领域得到广泛应用。
银行作为金融领域的重要组成部分，也迫切需要利用大数据技术来提升业务水平和服务质量。
本文将详细探讨银行大数据项目的解决方案，以帮助银行更好地应对挑战，提高竞争力。
一、背景与意义银行作为金融行业的重要一员，日常业务产生的数据量庞大且多样化。
充分利用这些数据，可以帮助银行更好地理解客户需求，优化产品设计，提高风控能力，并为决策提供数据支持。
银行大数据项目的意义在于，通过挖掘和分析海量数据，为银行提供全方位、精准化的服务，从而满足客户的个性化需求，提升客户满意度。
二、银行大数据项目解决方案1. 数据收集与整合银行大数据项目的第一步是收集和整合各种数据源，包括批处理数据、交易数据、客户行为数据等。
通过建立海量数据的统一接入渠道，实现数据的全面汇集和整合，确保数据的完整性和准确性。
2. 数据存储与处理银行大数据项目需要构建高效可靠的数据存储与处理体系。
传统的数据库技术已无法满足对大数据的存储和处理需求，因此需要引入分布式存储和计算技术，如Hadoop和Spark。
这些技术能够将数据分散存储在多个节点上，并并行进行处理，大大提升数据处理效率。
3. 数据挖掘与分析数据挖掘和分析是银行大数据项目的核心环节。
通过各种算法和技术，挖掘数据中隐藏的规律和价值信息，以帮助银行实现智能化决策和个性化服务。
例如，通过对客户行为数据的挖掘，可以准确预测客户需求，为客户量身定制产品和服务。
4. 风险控制与安全保障银行作为金融机构，风险控制是至关重要的。
在大数据项目中，需要构建完善的风险控制和安全保障机制，确保数据的安全性和隐私性。
采用高级加密算法和权限管理措施，限制不相关人员对敏感数据的访问，同时建立监控机制，及时发现并应对数据安全问题。
5. 服务优化与创新银行大数据项目的最终目标是提供更优质的服务。
通过对大数据的分析和挖掘，银行可以了解客户需求变化趋势，优化产品设计，提供个性化的金融解决方案。
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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XX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、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，还包含客户电话语音、网点视频等非结构化数据。
XX年，银行业的电话记录数据、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到938T、1688T、3125T、5313T 和 3938T。
Celent公司预计未来5年将增长7倍。
除数据本身的快速增长外，银行业面临的更大的挑战是大数据带来的业务挑战，这包括：小微贷市场上，银行与互联网小额贷款公司难以竞争；支付市场中，网银支付所占比重越来越低，这使得银行越来越难以知道客户的消费行为；各种互联网融资模式的出现，在未来可能会超过以银行为中心的间接融资。
所有这些挑战，本质上是银行对于客户的了解程度相对越来越弱。
麦肯锡指出，在大数据时代，不能充分形成大数据使用能力的竞争者将被淘汰。
（一）同业案例情况国内领先的商业银行已经启动大数据平台的建设，并应用于精准营销、风险管理和业务创新等领域，以获得竞争优势。
工商银行通过构建大数据平台，收集网银用户的行为轨迹并进行分析，精准营销，扩大销售，优化网银服务模块的质量，提升客户体验。
招商银行通过大数据平台构建全量数据分析和挖掘平台，推出在线明细，实时征信，精准营销等创新业务，提升小微贷获客率。
上海银行构建大数据平台，用于对客户的资金的流入流出分析。
中信银行、光大银行、平安银行、民生银行都在建设自身的大数据平台。
（二）业务应用场景大数据技术在银行业的应用范围包括：客户洞察、营销支撑、风险管控和营运优化等领域。
? 客户洞察分析用户的各种数据，包括电话语音、网络的监控录像、商城交易信息、金融业务信息以及外部的社交信息、第三方履约行为等多方面信息，从而实现对客户进行分类和服务。
对现有CRM系统中的客户分层的数据要素进行延伸。
? 营销支撑实时营销：是根据客户的实时状态来进行营销，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。
社交网络营销：主要是微博营销，这主要是捕捉用户的言论和行为，并有针对地开展相关营销活动。
事件式营销：将改变生活的事件视为营销机会，如换工作、改变婚姻状况、置业等。
? 风险管控信用评级：运用社交网络、行为特征、交易网、基本社会特征、人行征信等多个维度对客户综合评级，运用大量的指标构建多重模型，以识别客户的信用风险。
反欺诈：通过监控客户、账户和渠道等，提高银行在交易、转账和在线付款等领域防御欺诈的能力。
在监控客户行为时，可以识别出潜在的违规客户，提示工作人员对其予以重点关注，从而节省反欺诈监控资源。
? 营运优化改善用户体验：运用大数据能够处理海量数据的能力，将传统数据统计分析等业务切换到数据处理能力更强的平台，来解决查询历史数据的困难，提升用户体验。
客服中心优化：通过对客服中心的数据分析，允许银行提前预测用户需求用以快速地解决问题，能够快速满足用户的需求。
降低运营成本：大数据平台采用普通的PC服务器和廉价存储，相对原有的小型机的硬件架构，可以有效的降低IT 运营成本。
四、平台建设原则平台是大数据的基础实施，其建设、设计和系统实现过程中，应遵循如下指导原则：? 经济性：基于现有场景分析，对三年内的数据量进行合理评估，确定大数据平台规模，后续根据实际情况再逐步优化扩容。
? 可扩展性：架构设计与功能划分模块化，考虑各接口的开放性、可扩展性，便于系统的快速扩展与维护，便于第三方系统的快速接入。
? 可靠性：系统采用的系统结构、技术措施、开发手段都应建立在已经相当成熟的应用基础上，在技术服务和维护响应上同用户积极配合，确保系统的可靠；对数据指标要保证完整性，准确性。
? 安全性：针对系统级、应用级、网络级，均提供合理的安全手段和措施，为系统提供全方位的安全实施方案，确保企业内部信息的安全。
大数据技术必须自主可控。
? 先进性：涵盖结构化，半结构化和非结构化数据存储和分析的特点。
借鉴互联网大数据存储及分析的实践，使平台具有良好的先进性和弹性。
支撑当前及未来数据应用需求，引入对应大数据相关技术。
? 平台性：归纳整理大数据需求，形成统一的大数据存储服务和大数据分析服务。
利用多租户, 实现计算负荷和数据访问负荷隔离。
多集群统一管理。
? 分层解耦：大数据平台提供开放的、标准的接口，实现与各应用产品的无缝对接。
五、分析应用规划大数据项目实施在保持核心账务系统稳定同时，实现外围IT架构逐步向开放架构演进，同时逐步吸纳互联网技术创新，应对大数据技术的快速发展和进化。
以全行三年战略发展规划和十三五规划为导向，借鉴同业和互联篇二：商业银行_大数据建设规划XX银行大数据建设规划北江 XX/6/25一、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XX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、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，还包含客户电话语音、网点视频等非结构化数据。
XX年，银行业的电话记录数据、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到938T、1688T、3125T、5313T 和3938T。
Celent公司预计未来5年将增长7倍。
除数据本身的快速增长外，银行业面临的更大的挑战是大数据带来的业务挑战，这包括：小微贷市场上，银行与互联网小额贷款公司难以竞争；支付市场中，网银支付所占比重越来越低，这使得银行越来越难以知道客户的消费行为；各种互联网融资模式的出现，在未来可能会超过以银行为中心的间接融资。