银行大数据平台应用实践
人行成都分行金融综合统计大数据平台建设实践
中国人民银行成都分行 冯一洲人行成都分行金融综合统计大数据平台建设实践随着大数据、人工智能等技术与金融行业的深度融合，金融科技给金融行业带来了革命性变化，传统的人民银行（以下简称“人行”）信息系统建设方式难以满足大数据时代下金融综合统计的履职要求。
在这样的背景下，人行成都分行采用新一代的大数据技术框架，构建了金融综合统计大数据平台，完成了对银行机构的标准化存贷款台账等数据的全量采集，通过构建信贷主题、风险主题和宏观经济主题等数据集市，实现了统计监测的智能化和标准化，有效提升了成都分行金融综合统计等业务的履职效能。
一、系统建设背景作为人行在西南四省区（川贵云藏）的派驻机构，人行成都分行在辖区履行执行货币政策、维护金融稳定、加强金融管理、提供金融服务等各项职责。
在履职过程中，人行成都分行需对辖区宏观经济及货币金融等海量数据进行全面采集和统一整合，并分业务板块进行深入和综合的分析。
近年来，人行成都分行以调查统计处为代表的各业务部门建设了大量的业务信息系统，实现了各业务流程的信息化。
然而，由于各系统建设较为分散，金融机构报送的数据散落在各业务系统内部，带来了数据重复采集、数据难以共享、数据价值无法充分挖掘等问题。
为此，有必要建立一套统一的金融综合统计大数据平台，实现人行成都分行对各金融机构数据的统一采集、存储、处理和分析，全方位监测辖区的金融市场运行状况，使人行成都分行更好地承担金融市场指导和监管工作，提高宏观经济运行分析能力，及时防范和化解金融风险，为人行履职提供决策支持。
二、系统架构设计1.总体架构金融综合统计大数据平台从人行成都分行内部各业务系统和外部各金融机构采集数据，并基于Hadoop 技术构建底层分布式集群计算环境。
综合云计算、分布式和大数据等技术，具体分为数据交换模块、数据管控模块、数据中心、数据分析应用模块、应用层和系统管理六大部分，系统总体架构如图1所示。
数据交换模块承担了从各数据源机构接收数据的职能，负责从各种渠道获取数据文件，并加工为统一的文件格式，方便数据入库操作。
银行大数据应用
银行大数据应用1. 引言随着信息技术的飞速发展，大数据技术在各个行业中的应用日益广泛。
银行业作为信息技术的典型应用场景，通过大数据技术可以有效提升业务效率、降低风险、创新服务等。
本文将详细介绍银行大数据应用的各个方面。
2. 银行大数据应用场景2.1. 风险管理银行的核心业务之一是贷款，而贷款业务面临的最大风险就是信贷风险。
通过大数据技术，可以对客户的信用状况进行全面分析，包括基本信息、收入情况、消费习惯、社交网络等各个方面。
从而更准确地评估客户的信用风险，实现精细化风险管理。
2.2. 客户关系管理银行拥有大量客户数据，通过大数据技术可以对这些数据进行深入挖掘，了解客户的真正需求。
基于客户需求，银行可以提供更加个性化的服务，提升客户满意度。
同时，通过数据分析，可以发现潜在的高价值客户，实现精准营销。
2.3. 欺诈防范金融欺诈是银行业面临的一大挑战。
大数据技术可以帮助银行实时监控交易行为，发现异常模式，从而有效防范欺诈行为。
2.4. 智能投资银行可以利用大数据技术对市场趋势进行分析，为客户提供更加精准的投资建议。
此外，大数据技术还可以帮助银行实时监控市场风险，实现智能投资。
3. 技术实现3.1. 数据采集银行需要从各个业务系统中采集大量的数据，包括客户信息、交易记录、财务报表等。
数据采集是大数据应用的基础。
3.2. 数据存储采集到的数据需要存储在合适的数据存储系统中。
常见的数据存储系统包括关系型数据库、非关系型数据库、分布式文件系统等。
3.3. 数据处理与分析对采集到的数据进行处理和分析，提取有价值的信息。
常见的数据分析技术包括数据挖掘、机器学习、深度学习等。
3.4. 数据可视化将分析结果以图表等形式展示出来，方便银行人员直观地了解数据背后的信息。
4. 总结银行大数据应用有助于提升银行的业务效率、降低风险、创新服务。
通过风险管理、客户关系管理、欺诈防范、智能投资等场景的实践，银行可以充分发挥大数据技术的价值。
银行大数据应用
银行大数据应用一、引言随着信息技术的快速发展和互联网的普及，银行业也逐渐意识到大数据的重要性，并开始积极应用大数据技术来提升业务效益和客户体验。
本文将详细介绍银行大数据应用的相关内容，包括应用场景、技术架构、数据分析方法以及应用效果等。
二、应用场景1. 风险管理：通过对大量的交易数据进行分析，银行可以识别出潜在的风险，并及时采取相应措施，降低风险发生的可能性。
2. 个性化营销：银行可以根据客户的消费习惯、偏好等信息，通过大数据分析技术，精准推送个性化的产品和服务，提高客户满意度和忠诚度。
3. 信用评估：通过对客户的个人信息、消费记录等数据进行分析，银行可以更准确地评估客户的信用状况，为信贷决策提供参考依据。
4. 反欺诈：通过对大量的交易数据进行实时监控和分析，银行可以及时发现异常交易和欺诈行为，保护客户的资金安全。
5. 服务优化：通过对客户的投诉、反馈等数据进行分析，银行可以了解客户的需求和痛点，优化产品和服务，提升客户满意度。
三、技术架构银行大数据应用的技术架构通常包括以下几个组成部分：1. 数据采集：银行通过各种方式收集大量的数据，包括客户个人信息、交易记录、社交媒体数据等。
2. 数据存储：银行需要建立大数据存储平台，将采集到的数据进行存储和管理，以便后续的分析和应用。
3. 数据处理：银行利用分布式计算和并行处理技术，对存储在大数据平台上的数据进行清洗、转换和计算，提取有价值的信息。
4. 数据分析：银行利用机器学习、数据挖掘等技术，对处理后的数据进行深入分析，挖掘出隐藏在数据背后的规律和洞见。
5. 应用开发：银行根据分析结果，开发相应的应用程序，实现风险管理、个性化营销、信用评估等功能。
6. 数据可视化：银行利用数据可视化技术，将分析结果以图表、报表等形式展示给决策者和业务人员，帮助他们更好地理解和利用数据。
四、数据分析方法在银行大数据应用中，常用的数据分析方法包括：1. 关联分析：通过挖掘不同数据之间的关联关系，银行可以发现一些隐藏的规律和趋势，例如购买某种产品的客户也有可能购买其他相关产品。
GEO大数据：大数据直销银行应用实践探索
GEO大数据：大数据直销银行应用实践探索在当今数字化时代，大数据技术正以前所未有的速度和深度改变着金融行业的格局。
其中，直销银行作为金融创新的重要领域，也在积极拥抱大数据技术，以提升服务质量、优化业务流程、降低运营成本，并为客户提供更加个性化和便捷的金融服务。
而 GEO 大数据作为大数据领域的一个重要分支，在直销银行的应用实践中展现出了巨大的潜力。
一、GEO 大数据的概念与特点GEO 大数据，简单来说，就是与地理位置相关的数据集合。
这些数据来源广泛，包括但不限于卫星定位系统、移动设备、社交媒体、物联网设备等。
其特点主要体现在以下几个方面：1、海量性：随着移动设备的普及和物联网的发展，GEO 数据的规模呈爆炸式增长。
2、多样性：GEO 数据不仅包括地理位置信息，还可能包含时间、用户行为、环境等多种相关数据。
3、实时性：能够实时获取和更新，反映出地理位置相关的动态变化。
4、价值密度低：在大量的 GEO 数据中，真正有价值的信息可能相对较少，需要通过有效的分析和挖掘才能提取出来。
二、大数据直销银行的发展现状直销银行是一种没有实体网点，通过互联网、移动终端等渠道为客户提供金融服务的银行模式。
近年来，大数据技术在直销银行中的应用越来越广泛，主要体现在以下几个方面：1、客户画像：通过对客户的基本信息、交易记录、行为偏好等数据进行分析，构建出全面、精准的客户画像，为个性化营销和服务提供依据。
2、风险评估：利用大数据技术对客户的信用风险进行评估，提高风险评估的准确性和效率。
3、产品创新：根据大数据分析的结果，开发出更符合客户需求的金融产品。
4、营销推广：基于大数据的精准营销，能够将合适的产品和服务推送给目标客户，提高营销效果和客户转化率。
然而，尽管大数据直销银行取得了一定的发展成果，但仍面临着一些挑战。
例如，数据安全和隐私保护问题、数据质量参差不齐、数据分析能力不足等。
三、GEO 大数据在大数据直销银行中的应用场景1、精准营销通过分析客户的地理位置和行为轨迹，了解客户的消费习惯和需求，从而实现精准的营销推送。
银行工作中的大数据分析与应用实践
银行工作中的大数据分析与应用实践随着信息技术的发展和数据爆炸式增长，大数据分析在各个行业中得到了广泛的应用，尤其是在银行业。
在这篇文章中，我们将探讨银行工作中大数据分析的重要性以及其应用实践。
一、大数据分析在银行业的重要性在当今信息时代，银行业面临诸多挑战和机遇。
数据成为了银行业运营的核心，其规模和复杂性已远远超出了传统数据处理方法的能力。
大数据分析通过挖掘海量数据来揭示潜在的商业价值，为银行业提供了全新的洞察力和决策支持能力。
首先，大数据分析可以帮助银行了解并洞察市场趋势。
通过对大数据的分析，银行可以实时跟踪金融市场的变化、行业发展的趋势以及客户需求的变化。
这不仅可以帮助银行制定更加精确的市场营销策略，还可以为业务发展提供重要参考。
其次，大数据分析可以改进风险管理能力。
银行业作为一个高风险行业，对风险的主动管理至关重要。
大数据分析可以通过对海量的内部和外部数据的分析，预测和识别潜在的风险因素，及时采取相应措施，降低银行业经营风险。
此外，大数据分析还能够提升客户体验和精细化运营。
通过对客户行为数据的深度分析，银行可以更好地了解客户需求，提供个性化的产品和服务。
这不仅可以增强客户黏性和满意度，还可以有效提高银行的市场竞争力。
二、银行工作中的大数据应用实践1. 个人信用评估个人信用评估在银行业中是非常重要的一环。
传统的信用评估方法往往过于主观，不够准确。
而大数据分析可以利用个人的消费和支付行为数据、社交媒体数据等多维度数据，建立客户的信用评估模型。
这种方法不仅能够提供更加客观准确的信用评估结果，还可以大幅度减少人工审核的时间和成本。
2. 反欺诈分析欺诈行为对银行业而言是一大威胁。
利用大数据分析技术，银行可以通过挖掘海量交易数据，建立反欺诈模型，对异常交易行为进行识别和预警。
这种主动的欺诈监测系统可以及时发现并阻止欺诈行为，保护银行和客户的权益。
3. 产品精准推荐银行拥有众多金融产品，如何向客户准确推荐适合其需求的产品是一个挑战。
商业银行的云计算和大数据应用
3. 合作与交流
与其他金融机构或科技公司进行合作 与交流，共同探讨技术发展趋势和应 用实践。
05 案例分析
某大型商业银行的云计算应用案例
总结词：全面转型
详细描述：该银行在云计算技术的推动下，实现了从传统银行向数字化银行的全 面转型。通过搭建私有云平台，实现了核心业务系统、客户关系管理系统、风险 管理系统等的云端化，提高了运营效率和客户满意度。
防止未经授权的访问。
3. 安全审计
定期进行安全审计，及时发现 和修复潜在的安全漏洞。
数据治理与合规的挑战与解决方案
挑战
商业银行需要遵守一系列严格的监管要求， 确保数据的合规性和准确性。
1. 制定数据标准
建立统一的数据标准，确保数据的规范性和 一致性。
2. 数据质量监控
实施数据质量监控，及时发现和纠正数据错 误。
严格的访问控制和审计机制，防止数据泄露和未经授权的访 问。
03 商业银行的大数 据应用
大数据在商业银行的风险管理与控制
风险识别与监测
01
利用大数据技术实时监测银行各项业务的风险点，及时发现潜
在风险并进行预警。
信贷风险评估
02
通过分析客户征信、交易数据等信息，评估信贷业务的信用风
险，为信贷决策提供支持。
云计算和大数据在商业银行中的应用场景
客户画像
风险控制
通过大数据分析，了解客户的行为习惯、 偏好和需求，构建精准的客户画像，为个 性化服务和精准营销提供支持。
利用大数据分析，监测和预警信贷风险、 欺诈风险等，提高风险识别和防范能力。
运营优化
产品创新
通过云计算和大数据分析，优化业务流程 、提高运营效率、降低成本。
基于大数据分析，开发符合市场需求的新 产品和服务，提升竞争力。
江苏辖内农村商业银行大数据应用调研
江苏辖内农村商业银行大数据应用调研赵远宽 史 玥 臧亚州摘要：随着金融科技的迅速发展，大数据在金融行业的应用也日益广泛。
本文阐述了大数据在江苏辖内农商行的实践模式及其效果，指出当前存在的不足，提出江苏辖内农商行大数据应用的对策与建议。
关键词：农村商业银行 大数据 数据治理中图分类号：F832.2 文献标识码：A 文章编号：1009 - 1246（2019）05 - 0078 - 06一、大数据在江苏辖内农商行应用模式分析2017年以来，江苏省农联社逐步搭建大数据服务和数字化营销平台，以期在分析处理大数据的基础上，推进精准化的营销，打造个性化的金融产品，建立产品优化创新机制，进而更好地满足大数据时代客户日渐碎片化、多样化的需求。
（一）以大数据拓宽获客渠道，提升业务办理效率经过前期的探索与实践，江苏省农联社各类业务与产品的线上化转型已完成了统计报送分析、运维大数据等系统平台的建设与投产。
而线上化平台项目的投产与应用，为业务产品向线上化转型创造了条件。
如基于税务部门税收申报数据的“税易通”业务，就是江苏省农联社在系统内应用大数据分析技术，融合“线上+线下”渠道，提升个人信贷业务开展质效的现实个案。
该业务支持全线上或线上线下结合的业务办理模式，能满足贷款行不同的风险偏好需要。
其中，通过智能化采集获取、处理分析的客户税收申报与征信等数据，是授信审查审批的重要依据，为客户筛选和准入、授信额度测算、确定授信期限，乃至后续的风险监测与处理（包括预警、额度冻结、提前终止合同等措施）提供了真实可靠、快捷便利的数据支撑。
此业务前期已在射阳、泰州、泗洪三家农商行试点，目前已在全省组织推广。
（二）以大数据支持产品创新，优化产品创新机制互联网、云计算、物联网等新一代信息技术的创新应用，进一步丰富了大数据的来源，有利于农商行实现覆盖产品研发、营销、使用维护等各环节的创新，高效融入热点领域、热点业务及热点技术，及时更新调整金融产品的组成要素与功能，提高其匹配客户需求的精准度，创建更加高效透明的产品创新环境和机制，创造出高于传统产品的价值，更好地推进转型发展。
银行大数据应用研究——以中国银行为例
银行大数据应用研究——以中国银行为例随着科技的不断发展，大数据已经成为了各个领域的热门话题。
而在金融行业中，银行大数据的应用已成为趋势。
中国银行作为国内四大银行之一，其在大数据方面的应用也备受关注。
一、中国银行大数据应用的背景与意义作为金融行业中的重要机构，银行在大数据应用方面有着巨大的潜力。
银行所拥有的客户信息、交易数据等海量数据，完全可以通过大数据技术进行深入挖掘，并从中发现业务机会、提高业务效率、提升风控能力等方面产生巨大价值。
作为一家国内四大银行之一，中国银行在大数据应用方面也一直走在行业的前沿。
中国银行的大数据技术、数据中心建设、数据治理机制等方面都已取得了显著成果，成为了银行同行中的业界佳绩。
二、中国银行大数据应用的重点领域中国银行在大数据应用方面将重点关注以下几个领域:1. 交易风险控制：通过对客户的交易行为、资金流转等数据的分析，能够更好地识别交易风险，保障银行以更低的成本和更高的效率完成风险防范。
2. 运营效率提升：银行拥有着大量的客户数据，通过大数据技术，可以更加全面地了解客户需求和交易行为，从而优化银行的运营效率。
3. 产品推广：通过大数据技术，银行可以更加智能地分析客户数据，了解客户需求，精准推送产品信息，提升产品销售。
4. 客户服务：银行可以通过大数据分析客户的行为、需求等信息，提供更加个性化的客户服务，提升客户体验和满意度，增强客户粘性。
三、中国银行大数据应用的实践案例1. 风险控制方面：中国银行通过大数据技术，建立了全息图模型，对客户进行风险判定，实现了对新产品上线的全流程风险监控。
此外，针对恶意提现的问题，中国银行通过对客户交易数据的分析，发现了一些用户的提现行为异常，并准确拦截风险，防范了损失。
2. 运营效率提升方面：中国银行率先开展了业务量预测项目，通过对历史数据进行分析，预测当下和未来的业务量，实现更加准确的业务规划和资源调配。
此外，中行还通过人工智能技术，开发了智能语音客服“小艾”，通过智能问答功能，提高客户服务效率。
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销售分享之：一个机遇/二个转折/三个挑战/
三个挑战 • 2011年9月扩容（3+2）5650H 整合国内资源 整合国外资源 • 2013年10月扩容（5+5）6650H+5650H 合并 整合国内资源（迎合用户发展方向，偏UDA架构） 整合国外资源（迎合用户发展方向，偏UDA架构） 业务价值：数据分析应用 • 2013年采购ASTER大数据 为了能够更好的体现业务价值，果断捆绑销售ASTER。
嘴勤：说对用户有价值的感兴趣的东西，要学会销售语言包装，客户不同语言 表达等级也不同。
9
销售分享之：如何提高日常工作效率？
• 起草高效率的邮件（对内/对外）
标题/如果紧急请标注“紧急” 人员 /忌讳 Dear all 模式 内容/ 简单、清楚、明了，逻辑清楚。 时间/ 你所期望回馈的时间。
8
销售分享之：自信/诚信/激情/三勤
• 自信
来自于你对客户整体全面了解的熟识度和驾驭程度 。
• 诚信
来自于你与基础/中层/高层，客户之间朝夕相处积累的本钱。
• 激情
永远保持一颗好奇和探索的心，永远不满足客户给予的。
• 三勤（勤能补拙）
腿勤：要经常亲自到现场拜访客户，客户关系需要温度。 眼勤：要学会盯客户，不能盯空，不能盯丢。
标准基本功能 检查及管理支持 维护功能 业务人员 标准体系管理
认责管理 技术人员认责矩阵管理提升 实体关联分析数据标准管理支持
数 据 认 责
• 快速掌握业务含义，统计口径等内容， 数据地图展现 元数据变更管理 还能直接关联查看其对应的物理表和字 元数据管理 段，甚至能追溯数据字典的修改痕迹 • 快速定位数据质量问题
银行大数据平台应用实践
Agenda 商业银行 系统架构全貌 数据应用(分析+数据管控) 销售感悟
2
CEB 系统部署逻辑架构 (UDA雏形)
数据整合平台 – 680TB 结构化分析
TD EDW： (5+5)n6650+ (3+2)n5650
数据同步
数据存储平台 – 50TB Hadoop： 10 nodes 多结构归档 &历史查询
1000
1500
2500
2000
销售分享之：一个机遇/二个转折/三个挑战/
一个 机遇 在2009年底接手了光大银行项目。 Why 纠结 Why 荣幸
二个转折
• 第一次组织架构调整：
大部门架构观
小团队架构观 • 第二次组织架构调整：
如何赢得新GM的认可
如何赢得新成立各部门的认可（数据分析管理应用团队）
• 召集高效率的会议（对内/对外）
会议也需要管理，会议可以不断提高分析能力和解决问题的能力。 面对面会议：会前要有议程，不能现思考/有主题，没有相当于茶话会/有会议 结果和会议结果跟踪，开会的目的就是为了解决问题，没有结果没有落实还是等 于白开会。 电话会议：除了上述与面对面会议等同的要求，要特别注意电话会议很难把大 家的注意力集中，所以要考量好参会人数，安排好发言秩序，以免造成七嘴八舌 无疾而终。
应用管理 样式管理
定时任务管理
系统管理
6
CEB 大数据分析
担保圈 社区银行选址
120 20 40 60 80 100 100 99 0
违约显著路径分析
贷款违约企业总数 月日均存款余额波动路径 贷款非违约企业总数
资金网络
余额变化
bacaba bccaaa cbcbaa cacbaa aaacbc bbabac aacaab bbbbcb caacbc cacbbc bbaacc baacba cacaac aacacc aacbba cbbabb cacbab bcacbb bbcabb bbaacb 0 500
3
TD Aster： 1 Queen + 2 Worder 分析 & 报表 发现 & 探索
发现平台 – 42TB
CEB 客户全貌
• 2006年启动全行级数据仓库建设，支持包括客户管理、风险管理、 • 财务管理、运营管理、信息管理等5大类别30多个应用。
51源系统接入 37分析应用
• 财务分析 • 分行灵活查询 • 核心报表移植
用户管理 角色管理 权限管理
5
数据分析及服务人员 审批管理
质量检查
系统拓扑分析 指标一致性分析
数据质量管理支持 数据认责管理支持 数据管理人员
• 通过数据字典管理和软件开发流程相结 数据安全管理支持 合，规范了系统开发及数据库设计工作 • 全行技术元数据业务元数据集中存储和 管理，构成光大完整的元数据体系，为 统一认证管理 数据源管理 数据管理工作奠定了基础
技术用户
数据质量认责 任务管理 检查结果 发布功能 标准认责管理 • 可以准确定义并及时了解业务含义、口 认责角色管理 • 全面了解数据库设计及历次修改痕迹和 径等信息，及指标对应数据模型、加工 数据标准质量 审核功能 执行情况检查 说明，通过关联业务元数据迅速了解业 认责部门管理 问题分析 整改措施 过程和变更原因 务需求和系统实现关系 数据质量监控 文档管理 标准数据质量 认责结果查询 调度管理 质量报告 • 出现质量问题时找到认责部门 • 项目经理能够得悉数据字典版本对应的 数据质量管理 数据标准管理 数据认责管理 数 • 数据标准和重要业务数据变更时得到及 业务需求修改痕迹(修改内容，人员) 据 时通知 • 数质量问题的快速定位与绩效考核 安 元数据分析功能 元数据基本功能 数据管理支持 全 价值 元数据维护 血缘分析 实体差异分析 元数据统计 元数据查询 服务接口 影响分析
2011.09 2009.08
第三次扩容 (3+2)n5650
2007.07 2006年初
系统上线 2n5400 第一次扩容 4n5450
第二次扩容 (3+1)n5550
建设历程
4
CEB 数据管控应用列表
管理用户 数据服务用户 分析用户 基本功能
指标管理 规则管理
业务用户 考核及管理支持 数据质量考核
23源系统接入 13源系统接入 7源系统接入 4分析应用
• 对公统计分析 • 银监会报表
37源系统接入 28分析应用
• ECIS • RWA
• 信用卡机构指标 • 新资本协议 •…
19分析应用
• 电子银行BI • 信用卡集市
10分析应用
• 总行灵活查询 • 信用卡决策支持
2013.10 第四次扩容 新增(5+5)n6650 共存现有 (3+2)n5650