银行大数据应用建设探索
中国银行的大数据应用实例
中国银行的大数据应用实例一、引言1.1 任务背景随着信息化和数字化的快速发展，大数据技术逐渐成为各行各业的重要工具，其中金融行业尤为重视大数据应用的价值和潜力。
中国银行作为中国最大的商业银行之一，早在大数据时代的来临前就开始了对大数据技术的研究和应用。
本文将以任务名称为主题，对中国银行的大数据应用实例进行探讨。
1.2 任务目的通过对中国银行的大数据应用实例的探讨，总结和分析中国银行在大数据领域的经验和教训，为其他金融机构的大数据应用提供借鉴和启示。
二、中国银行的大数据应用实例2.1 个人信用评估2.1.1 基于大数据的风险评估模型中国银行利用大数据技术，构建了个人信用风险评估模型。
通过对客户的大量数据进行挖掘和分析，包括个人基本信息、财务状况、消费行为等方面的数据，从而准确评估客户的信用风险。
2.1.2 个人信用评估系统中国银行建立了个人信用评估系统，通过大数据分析，对客户的信用状况进行实时监测和评估，能够及时发现潜在的信用风险，为风险控制和信贷决策提供依据。
2.2 金融犯罪预防2.2.1 反洗钱系统中国银行利用大数据技术开发了反洗钱系统，通过对客户的交易数据进行分析，能够快速发现可疑交易和异常行为，为银行的反洗钱工作提供了有力的支持。
2.2.2 欺诈检测中国银行利用大数据技术，建立了欺诈检测系统，通过对客户的行为模式和交易数据进行分析，能够识别出可能存在的欺诈行为，及时采取措施进行防范和应对。
2.3 客户关系管理2.3.1 个性化营销中国银行基于大数据分析，为客户提供个性化的金融产品和服务。
通过对客户的交易和消费数据进行挖掘和分析，可以了解客户的需求和偏好，从而提供更精准的产品和服务推荐。
2.3.2 客户维护与挽留中国银行利用大数据技术，建立了客户维护与挽留系统。
通过对客户的消费和交易数据进行分析，可以预测客户的流失风险，并采取相应的措施进行挽留。
三、结语大数据技术在金融领域的应用已经成为不可忽视的趋势，中国银行作为国内领先的金融机构之一，不断探索和应用大数据技术，取得了显著的成果。
浅谈大数据在商业银行中的运用与发展
浅谈大数据在商业银行中的运用与发展随着信息化与数字化的快速发展，大数据技术已经成为商业银行发展的重要驱动力之一。
大数据技术的应用为商业银行带来了许多创新性的解决方案，能够提升服务水平、降低成本、改善风险管理和提高客户满意度。
本文将从大数据在商业银行中的应用情况、发展趋势和面临的挑战等方面进行浅谈。
一、大数据在商业银行中的应用情况1. 金融风控商业银行通过大数据技术的应用，可以对客户的信用状况、资产情况、还款能力等进行更加全面、深入的分析和评估，从而提高风险管理的水平，有效降低信用风险和资产损失。
2. 个性化营销商业银行通过大数据技术可以对客户的消费行为、偏好等信息进行深入挖掘，实现精准营销，提供个性化的金融产品和服务，提高客户满意度，增加银行的盈利能力。
3. 精准定价大数据技术可以帮助商业银行更准确地评估客户的风险，进而制定更合理的利率和定价策略，提高盈利能力。
4. 智能客服商业银行可以通过大数据技术构建智能客服系统，实现自动化的客户服务，提高服务效率，降低人力成本。
5. 风险控制大数据技术可以帮助商业银行更好地监控风险，准确预测市场变化，并及时调整风险管理策略，保障资产安全。
6. 反欺诈通过大数据技术的应用，商业银行可以更好地识别和防范欺诈行为，提高金融交易的安全性。
1. 数据治理与安全随着大数据规模的不断增长，数据治理和安全问题愈发凸显。
商业银行需要建立完善的数据治理体系，加强数据安全防护，确保客户隐私不受侵犯。
2. 人工智能与机器学习商业银行将进一步探索人工智能与机器学习在大数据中的应用，实现更加智能化的风控和客户服务，提升业务效率。
3. 云计算与边缘计算云计算和边缘计算技术的发展将为商业银行提供更加灵活和高效的大数据处理和存储方案，降低运营成本，提升数据处理能力。
4. 区块链技术区块链技术的应用将为商业银行提供更加安全和可靠的数据交换和存储方式，促进金融业务的创新和发展。
5. 多维度数据应用商业银行将进一步深入挖掘多维度数据，实现更全面、深入的客户分析，提供更加个性化和精准的金融服务。
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。
大数据技术在商业银行的应用研究
大数据技术在商业银行的应用研究随着互联网、物联网、云计算、移动互联网等信息技术的迅猛发展，一个数据爆炸的时代已经到来。
有海量的数据，但如何从中获取有效信息并进行分析，成为众多企业共同面临的难题。
商业银行以其金融信息化的优势，成为大数据的重要应用领域之一。
本文将从商业银行大数据的特点、分类、应用案例及其优势等方面对商业银行大数据技术的应用进行研究。
一、商业银行大数据的特点商业银行的大数据具有以下特点：1. 海量性：商业银行每天处理的数据量是非常庞大的，顾客的各种交易行为、存款、贷款、信用卡账单、ATM等等，均产生大量数据，商业银行需要高效处理这些数据。
2. 多样性：商业银行数据来源的多样化，数据种类包括文本、图像、声音等多个类型的数据，并且各种数据间的相互关联性非常复杂。
3. 实时性：商业银行的数据处理需要及时性，及时反馈数据的变化，保证系统能够随时响应客户的需求。
4. 精准性：商业银行的数据中包含大量的客户信息，对这些信息的获取和分析能够帮助银行对客户做出更准确精准的判断。
1. 交易数据：包括各类交易信息，如贷款发放、信用卡、基金、理财等的交易历史信息和客户动态统计信息，这些数据都是银行内部重要的结算、资金流转、客户分析等关键信息。
2. 风险数据：商业银行的风险数据包括违约、欺诈、信用等方面的数据，这些数据对银行的风险控制和监控具有重要意义。
3. 客户数据：商业银行内的客户数据是一个非常重要的方面，包括追踪商业银行客户的身份信息、财务状况等经济和社会信息，以及客户历史交易等数据等。
4. 外部数据：商业银行的外部数据包括政府数据、媒体数据、社交网络数据、市场状况等诸多方面，它们具有关联性，可以被利用和分析来构建更加精细的商业模型。
三、商业银行大数据的应用案例商业银行大数据技术在银行业中得到了广泛的应用，以下列举几个案例：1. 以物联网和大数据为基础的风险管理系统应用：商业银行通过借助于物联网技术，能够对风险进行评估和处理。
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。
大数据在商业银行中的运用与发展
大数据在商业银行中的运用与发展【摘要】大数据技术在商业银行中的应用越来越广泛，已成为银行业的重要发展趋势之一。
本文首先介绍了商业银行大数据技术的发展历程，包括技术应用的演进和创新。
探讨了大数据在商业银行风险管理、智能营销、客户服务和创新业务中的具体应用方式和效果。
结合实际案例，分析了大数据技术对商业银行提升运营效率、降低风险、优化客户体验和创造新的商业价值的重要作用。
展望了商业银行大数据技术未来的发展趋势，强调了大数据在商业银行中的重要性和价值。
总结指出，商业银行应积极应用大数据技术，不断创新业务模式，以提升竞争力和服务质量，促进行业持续发展。
【关键词】大数据、商业银行、发展历程、风险管理、智能营销、客户服务、创新业务、未来发展趋势、重要性、价值、总结1. 引言1.1 大数据在商业银行中的运用与发展大数据在商业银行中的运用与发展，是当前金融行业中一个备受关注的话题。
随着信息技术的快速发展，商业银行也在不断探索如何利用大数据技术来提升自身的经营效率和服务质量。
大数据技术的广泛应用，不仅为商业银行带来了巨大的商机和挑战，也为银行业的发展带来了新的思路和路径。
商业银行通过大数据技术的运用，可以更加全面地了解客户的需求和行为，从而更好地为客户提供个性化的金融产品和服务。
在风险管理、智能营销、客户服务和创新业务等方面，大数据技术都有着广泛的应用空间和潜力。
通过对大数据的分析和挖掘，商业银行可以更加准确地识别和评估风险，提高信贷审核的效率和准确性；可以更好地理解客户的需求，提供更具吸引力的产品和服务；可以更好地与客户进行互动，提升客户满意度和忠诚度；可以更快地推出新的创新产品和服务，保持市场竞争力。
大数据在商业银行中的运用和发展，不仅可以帮助银行降低成本、提高效率，还可以为银行带来新的盈利机会和市场优势。
商业银行在不断探索和应用大数据技术的过程中，需要不断提升自身的数据治理和技术能力，加强对数据的安全和隐私的保护，以更好地服务于客户，推动金融行业的数字化转型和创新发展。
银行业的大数据应用揭示大数据对银行业的重要性和应用方法
银行业的大数据应用揭示大数据对银行业的重要性和应用方法随着信息技术和互联网的快速发展，大数据已经成为银行业的重要组成部分。
银行作为金融行业的重要支柱，其业务涉及到大量的数据处理和分析。
利用大数据技术，银行可以更好地了解客户需求、提高风险控制能力、改进产品和服务、优化运营效率等。
本文将从银行业的角度，探讨大数据的重要性以及其在银行业中的应用方法。
一、大数据对银行业的重要性在现代社会中，数据已经成为一种重要的资产。
银行业作为金融行业的重要组成部分，其业务涉及到大量的数据处理和分析。
大数据对银行业的重要性主要体现在以下几个方面：1. 提供客户洞察：通过运用大数据分析技术，银行可以深入了解客户的行为、需求和喜好，从而更好地进行精准营销、个性化推荐和定制化服务。
银行可以通过分析客户的交易数据、社交媒体数据等，对客户进行个性化定制，提高客户满意度和忠诚度。
2. 加强风险控制：银行业是高风险行业，风险控制是银行的核心工作之一。
利用大数据技术，银行可以对客户的信用风险、市场风险和操作风险进行更加精准的分析和预测。
通过对大量的数据进行挖掘和分析，银行可以及时识别和预测风险，采取相应的措施进行风险管理，降低风险带来的损失。
3. 改进产品和服务：银行可以通过大数据分析技术，了解客户的使用习惯和需求，从而改进产品和服务。
例如，银行可以通过分析客户的网上银行操作记录，了解客户对于移动支付的需求，据此推出更加便捷的移动支付产品和服务。
通过不断优化产品和服务，银行可以提高客户满意度和竞争力。
4. 优化运营效率：银行的运营效率对于提高盈利能力和市场竞争力至关重要。
利用大数据技术，银行可以对各个环节的运营进行精细化管理和优化。
例如，银行可以通过分析客户的交易数据和资金流动情况，优化资金调配和运营成本。
通过精细化管理和优化运营，银行可以提高效率，降低成本。
二、大数据在银行业中的应用方法1. 风险控制：银行可以通过大数据技术对客户的信用风险、市场风险和操作风险进行精准的分析和预测。
大数据时代银行数据服务体系建设的探讨
大数 据技术 提供金融服务 ，通过 其 的 ；大数据技术 已经得到 了大多数 对 企 业 掌握 的信 息 资 源进 行 统 一
４５ Ｆ ｌ Ｎ Ａ Ｎ ｃ ｆ Ａ Ｌ ｃ 。 Ｍ Ｐ ｕ Ｔ Ｅ Ｒ 。 Ｆ ｃ Ｈ Ｉ Ｎ Ａ
ｊ ｝ 发 溯 试
管理和利用 ，使数 据信 息产生最大 与传统数据库管理工具处理相 比 ，
如分布式 计算 、数据流技术 、新硬 应用往 往涉及诸多用 户和机构 ，数
包 含客 户数据 、员工数据 、交 易数
据、 财务数据等，信息库中既包含机
如网银／ 网 银行业一贯重视数 据的战略价 器产生的半结构化数据 （ 值 ，各大商业银行对于传统 的结构 讯点击流与 日志数据 、渠道通信数
ＡＴ Ｍ传感 器数据 等 ）， 数据 是未来银行 的核 心竞争力 化 数据的挖掘和分析仍处于领先水 据 、网点／ 如社交媒体 之一 ，大数据对银 行的数据驾驭能 平 ，在数 据仓库和Ｂ Ｉ 应用上 已有 多 又包含非结构化数据 （ 力提 出了新 的挑 战 ，也为银行获得 年的积累 ，开发了客 户关 系管理 、 数据 、图像处 理 、声 音 ／ 视 频 存储
开发测试
大数据时代银行数据服务体系建设的探讨
中国工商银行股份有限公司湖南省分行 刘威
２ ０ １ ２ 年 以来 ， “ 大数据 ”一词 掌握的电商平台阿里巴巴、淘宝网和 银行 的关注 ，有部分银 行正在 进行 越来越 多地被提及 ，人们用它来描 支付宝等的各种信息数据 ， 借助大数 相 关 的调研 、论证 与测试 工 作 。 述 和定义 信息爆炸时代产生 的海 量 据分析进行贷款 审批 。因此 ，探索 在大数据时代背景下 ，商业银
息获取方 式 ，实现全行管理信息 的 存储与组织各种 大数据 ，不合理的 数 据监 护贯穿大数据处理 的各个层 集成与共享 ； （ ３） 提供 客 户行 业 、来源 、 数据存储策略会增加 网络和存储Ｉ ／ Ｏ 面 。数据 质量高低直接影响数据处 开销 ，降低 系统性能 ；传统的集 中 理 的成败 ，在大数据应用 中，数据
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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：
一是建立统一的数据规范，数据与人不同，由于缺乏语义背景，如果没有统一的标准，它们是无法对话的。
因此，要实现数字化流程，业务自动化处理，建立统一的数据规范是最基础的工作。
通过新一代核心业务系统建设，将所有核心业务流程进行梳理。
在这个过程中同步数据治理，规范了数据标准。
二是站在整个数据应用的角度，从员工、客户、参与人、产品、合约、账户、事件、渠道、机构等“九大维度”组织数据，将各个业务流程中沉淀的通用数据作为原料，形成核心数据模型。
这一阶段的核心问题在于数据和业务的矛盾越来越突出。
一方面，业务变化越来越快，以前平均6个月推出一个产品，产品的生命周期是5-10年，现在产品的投放周期缩短到几天，生命周期最多6个月，这种情况下很难用一个稳定的数据模型支撑快速变化的业务需求。
另一方面，如果数据模型中，数据跟随业务的变化而快速更新，则模型的使用者会无所适从。
因此，数据模型中不应该包含所有数据属性，只需要把相对稳定的数据标签组织起来。
同时对外提供的数据服务要相对稳定。
如何兼顾前端的快速变化和后端的稳定是大数据平台急需解决的问题。
第二阶段：建立 “分区化”平台支撑体系。
在这一阶段，将数据应用划分为分区，逻辑上非常清晰。
主要工作一是实现数据规范在前端逐渐落地，保证了数据整合的效率。
前端数据标准化之前，后端数据仓库的数据整合时间约为T+10天，标准化之后缩短至
T+2~T+3天；二是引入实时数据仓库概念，金融行业和互联网行业的一个很大的差别是，互联网的各个渠道是相通的，比如通过百度搜索一双鞋，则京东或者淘宝很可能会根据这个搜索动作给用户推荐相关产品，但银行不是这样，通过电话银行修改过的信息，网点并不能同步修改。
问题出在数据需要先存储到后端，再反馈到网点，中间会有一段时间的延迟。
为了解决这个问题，在数据平台上增加了一个实时交换区。
第三阶段：建立新业态下的大数据云平台。
建立新业态下的大数据云平台，以“云化+组件化+平台化”IT架构支撑，实现“响应国家战略，向社会提供公共云技术服务；支持普惠金融、金融科技、住房租赁三大战略相关项目建设；利用大数据技术进行传统业务的创新发展；为人工智能等新兴技术提供大数据技术支撑”的发展目标。
普惠金融战略中的两个代表性的产品，“快贷”和“速汇通”，分别针对个人和企业实现快速放贷，实时交换区部分解决了数据实时同步的问题，但敏捷性上还有欠缺，无法满足秒级放贷需求，大数据云平台架构通过对新一代的技术升级，实现从分区结构向组件构成演进。
上述三个阶段描绘了“数据承载业务-数据支撑业务-数据驱动业务”的数据价值发现演进路线：从早期的报表型的单一数据，被动接收数据，凭借经验决策；到分析型的部分整合数据、优化查询工具，满足分析需求；再到智慧导向型的海量数据、高效便捷的数据应用环境，基于数据进行决策，利用信息创造价值。
三、银行大数据应用的思考
1.打造数据驱动的银行
有观点认为数据驱动或是大数据应用是全行建设一个大而全的数据分析中心，承担所有数据分析的工作，并将结果提供给前端业务人员，前端人员只负责执行。
而实际上，随着简单的存贷业务后台化，网点和柜面工作人员等面临的是客户个性化的服务需求，标准化的操作越来越少，需要前端人员具备随
需而变的能力。
因此，要真正实现数据驱动，需要让前端人员变成一个个决策点，在后台实时数据支持下，可以根据实际情况和场景进行判断和决策。
概括而言，实现数据驱动需要克服两大障碍：一是文化的问题。
从前段时间各家银行E T C推广策略不难看出，银行还停留在量化指标驱动阶段，总行制定业务目标，再分解到各个业务部门、各分行、支行、网点......诸如决策仪表盘，各种业务模型对应的也是众多指标，而数据驱动不等同于量化指标驱动，在大数据平台上应该分拆来做。
二是现有的系统还不够开放，有时候银行是以安全的名义去做封闭的事情，未来银行一定要有一个开放的心态，积极拥抱新技术。
2.数据架构的技术趋势
由成熟工具产品向互联网开源技术转型。
未来，银行数据架构将是云支撑的大数据平台与人工智能平台双引擎驱动，大数据平台提供规则化的数据分析挖掘服务，通过专家方式发现并固化数据规律，总结提炼出规则发现业务规律；人工智能平台提供机器学习（深度学习）的方法，基于大数据通过算法来进行特征工程和训练，发现和总结数据的业务规律；从最终用户角度看，人工智能技术降低了从海量数据中发现并总结业务规律的难度。