智慧银行大数据数据治理平台建设方案
智慧银行大数据可视化管理平台建设综合解决方案
智慧银行大数据可视化管理平台 建汇报人设：小无综名 合解决方案
目录
01
智慧银行大数据可视化管理 平台建设背景
02
智慧银行大数据可视化管理 平台建设方案
PART 01
智慧银行大数据可 视化管理平台建设 背景
行业发展趋势
金融行业数字化转 型加速
金融行业监管政策 推动
金融行业技术创新 发展
金融行业市场竞争 加剧
客户需求
银行客户需求：随着业务量的增长，需要更高效、准确地处理数据 监管部门客户需求：对银行的风险进行全面、实时的监控 银行内部客户需求：需要一个可视化的平台，方便业务人员进行数据分析和决策 技术发展客户需求：可以利用最新的大数据和可视化技术，提高数据处理效率和准确性
技术发展
互联网技术的 普及
云计算技术的 发展
大数据技术的 成熟
人工智能技术 的广泛应用
ห้องสมุดไป่ตู้
PART 02
智慧银行大数据可 视化管理平台建设 方案
建设目标与原则
建设目标：实现大数据 可视化、智能化、精细 化管理
建设原则：统一规划、 集中管理、安全可靠、 高效便捷
技术架构：基于大数据 技术架构，采用分布式 存储、云计算等技术， 实现海量数据的高效处 理和可视化展示
数据展示层：以可视化图表等形式展示数 据，包括大屏展示、PC端和移动端展示等
应用层：支持多种业务应用场景，包括监 控预警、决策分析、客户画像等
感谢观看
汇报人：小无名
数据来源：整合行内各 类数据资源，包括客户 信息、交易数据、资产 负债等，实现数据的全 面掌握和精细化管理
平台架构与组成
平台架构：分为基础设施层、数据源层、 数据处理层、数据展示层和应用层
民生智慧银行建设方案模板
民生智慧银行建设方案模板一、背景介绍随着金融科技的不断发展，智慧银行已成为银行业转型升级的重要方向。
智慧银行的核心理念是通过技术手段提高服务质量和效率，实现与客户的深度连接，并将其打造为数字化时代的金融服务新品牌。
在实现智慧银行建设的过程中，民生智慧银行的建设是至关重要的。
二、建设目标1、构建智慧银行服务平台依托现代信息技术，构建民生智慧银行服务平台，通过人工智能、大数据等技术手段实现对客户需求的自动分析和响应。
同时，建立完善的客户画像体系，实现对不同客户需求的有针对性的服务和产品推荐。
2、提高服务效率通过智能化的服务，提高服务效率，节约人力资源。
例如，通过机器人等技术手段实现客服自动应答，减少了客服团队的工作量，同时提高了客户满意度。
3、优化客户体验依托民生智慧银行服务平台，实现从线下到线上的全渠道无缝连接，为客户提供随时随地的便捷金融服务。
同时，以客户为中心，提供个性化、差异化的金融服务，真正做到以客户为中心。
三、建设方案1、构建智慧银行服务平台首先，要建立完善的数字化客户画像，对客户进行分析和分类，建立客户画像数据库。
然后，通过人工智能和大数据等技术手段，对客户需求进行识别和分析，实现全过程智能化服务。
同时，通过技术手段提高对金融风险的识别和预测能力，提高风险控制水平。
2、提高服务效率通过智能化服务，减少客服团队的工作量，提高服务效率。
例如，客户可以通过网银、手机银行等渠道自助开户、查询账户信息、办理业务，节约客户时间。
同时，以客户反馈为引导，逐步引入AI机器人等技术协助客服，实现客服无缝转接，进一步提高客服效率。
3、优化客户体验通过民生智慧银行服务平台，实现从线下到线上的全渠道无缝连接，为客户提供便捷的金融服务。
例如，客户可以通过网银、手机银行等渠道随时随地查询账户信息、转账汇款、购买基金等。
同时，要提供差异化、个性化服务，例如针对不同客户需求，推荐不同的金融产品或服务方案。
四、建设成果1、提高金融服务水平通过智能化服务，实现对客户需求的准确定位和响应，提高服务水平。
智慧银行建设实施方案
智慧银行建设实施方案一、背景分析。
随着信息技术的飞速发展，金融行业也在不断进行数字化转型。
智慧银行作为金融行业数字化转型的重要组成部分，已成为银行业务发展的必然趋势。
智慧银行建设实施方案的制定，对于银行业的发展具有重要意义。
二、目标和意义。
1.目标，通过智慧银行建设，提升银行的服务水平，优化客户体验，提高运营效率，降低成本，实现可持续发展。
2.意义，智慧银行建设实施方案的制定，有利于银行更好地适应市场变化，提高竞争力，满足客户需求，推动银行业务创新发展。
三、实施方案。
1.信息化基础建设。
智慧银行建设首先需要进行信息化基础建设，包括构建高效稳定的网络系统、建设完善的数据中心、引入先进的信息技术设备等。
只有建立了稳定可靠的信息化基础，才能支撑智慧银行系统的运行。
2.智能化服务平台建设。
智慧银行需要建设智能化服务平台，整合各类金融产品和服务，提供智能化、个性化的金融服务。
通过大数据分析和人工智能技术，为客户提供更精准、便捷的服务，提升客户满意度。
3.数字化渠道建设。
智慧银行建设需要充分发挥数字化渠道的作用，包括建设移动银行、网上银行、智能柜员机等数字化渠道，为客户提供便捷的金融服务。
同时，还需要加强数字化渠道的安全防护，保障客户信息安全。
4.智能风控系统建设。
智慧银行建设需要建立智能风控系统，利用大数据分析和人工智能技术，实现对风险的精准识别和管理。
通过智能风控系统，可以有效防范各类金融风险，保障银行的资产安全。
5.人才培养与管理。
智慧银行建设需要加强人才培养与管理，培养具备信息技术和金融业务能力的专业人才，提升员工的综合素质，适应智慧银行建设的需求。
四、实施路径。
1.明确目标，建立规划。
银行需要明确智慧银行建设的目标，制定详细的实施规划，包括时间节点、投资预算、人力资源配置等。
2.科学选型，引入先进技术。
在智慧银行建设过程中，需要科学选型，引入先进的信息技术设备和系统，确保系统的稳定性和安全性。
3.全员参与，推动落地。
基于大数据的智慧银行云平台建设方案
项目意义
01
提高银行业务处理 效率
通过云计算和大数据技术，实现 海量数据的快速处理和分析，提 高业务处理效率
02
提升银行竞争力
智慧银行云平台能够提高银行在 市场中的竞争力，更好地满足客 户需求
云平台功能模块
数据处理
对采集的数据进行清洗、整合 、分析等处理，提高数据质量 。
数据查询
提供快速、灵活的数据查询功 能，方便用户进行数据查询和 使用。
数据采集
通过各类数据源采集数据，为 后续处理提供支持。
数据存储
采用分布式存储技术，实现海 量数据的存储和管理。
应用管理
对各类银行应用进行管理和维 护，确保应用的稳定运行。
部署与上线
将系统部署到服务器上，并进行上线前的 最后调试，确保系统的正常运行。
系统开发与测试
按照技术方案进行系统开发，并进行严格 的测试，确保系统的稳定性和性能。
效果预期与评估指标
通过优化用户体验和服务质量，预期 能够提高客户满意度，增加用户黏性 。
通过大数据分析和风险评估，预期能 够提高银行的风险管理能力，减少不 良贷款和金融风险。
在未来研究中，应注重对新技术的跟踪和研究，探索新技术在智慧银行云平台中的应用和实 现。
建议开展多元化的研究，包括智慧银行云平台的运营管理、风险控制、数据安全等方面，为 银行业务的持续发展提供有力支持。
THANKS FOR WATCHING
感谢您的观看
通过数据挖掘算法，从大量数据中提取有 用的信息和知识。
云计算技术
虚拟化技术
通过虚拟化技术，将物理资源转化为虚拟资 源，提高资源利用率。
智慧银行大数据治理平台建设综合解决方案
缺少统一的基础数据标准
核心贷款分户账表
业务表现
➢ 各系统存在冗余数据 ➢ 各系统存在业务含义一致，名称定义不一致的属性 ➢ 各系统存在含义不一致，名称定义一致的情况
贷款主档代码 贷款余额 五级分类标志 计息方式
。。。
➢ 业务代码定义混乱
问题
信贷管理借据表
➢ 重复投入
➢ 数据不一致、不准确 ➢ 难以利用和管理 ➢ 各系统数据难以共享
意义
• 是构建完善、共享、统一管理数据环境的基本保障和重要组成部分 • 是把数据作为资产来管理的有效手段
作用
• 确定了一系列岗位角色和相应的责任及管理流程 • 保证了业务数据在采集、集中、转换、存储、应用整个过程中的完整性、准确性、一致性和时效性
价值
• 企业进行大数据治理的最大驱动力来自数据质量，通过提高数据质量实现更多的业务价值 • 将实现业务目标作为数据管理和服务的核心驱动力，优化数据架构，提升数据仓库/信息化管理系统建
贷款账号 贷款余额
5级分类标志
借据计息周期 。。。
智慧银行大数据治理平台建设综合解决方案
业务含义一致， 名称定义不一致
数据冗余
相同业务代码 定义不一致
核心五级分类代码 信贷管理五级分类代码
1 正常 2 关注 3 次级（不良） 4 可疑（不良） 5 损失（不良）
01 正常 02 关注 03 次级 04 可疑 05 损失
综合报表平台适应 性升级改造阶段
（问题增加为451个）
综合报表平台建设阶 段（问题339个）
智慧银行大数据治理平台建设综合解决方案
第三 部分
大数据治理阶段目 标
智慧银行大数据治理平台建设综合解决方案
数据平台逻辑架构
基于大数据的智慧银行云平台建设方案
数据存储与分析
01
02
高可靠性
采用分布式架构和多重备份机制，确保云平台的高可靠性和稳定性。
高性能
具备高效的数据处理和计算能力，满足银行业务的复杂需求。
安全性
采用多层次的安全防护措施，保障云平台和用户数据的安全性。
灵活性
支持多种业务场景和业务需求，具有较强的适应性和扩展性。
高效运维
实现自动化监控和故障处理，提高运维效率和管理水平。
部署与测试
将银行现有系统数据迁移至云平台，确保数据的一致性和完整性。
数据迁移
实现跨部门、跨系统数据的整合，构建统一的数据管理平台，以提高数据使用效率。
数据整合
数据迁移与整合
安全加固
对云平台进行安全加固，例如开启防火墙、漏洞扫访问控制、加密通信、安全审计等。
科技创新与业务拓展
基于大数据的智慧银行云平台实施方案
05
建设符合智慧银行需求的云计算基础设施，包括服务器、存储设备、网络设备等。
云平台建设与部署
基础设施搭建
比较和评估不同的云平台解决方案，基于智慧银行的实际需求进行选型，如公有云、私有云或混合云。
云平台选型
完成云平台的部署，并进行全面的测试，确保平台的稳定性和可用性。
金融市场的快速发展
云计算技术具有高效、灵活、可扩展的优点，为金融机构提供了解决大数据和业务扩展问题的方案。
云计算技术的应用
背景介绍
实现数据和业务的高效处理
提高运营效率
提升服务质量
云平台建设目标
适应金融行业发展趋势
随着金融行业的快速发展，智慧银行云平台建设可以适应金融行业发展趋势，为银行提供更加先进、灵活、高效的解决方案。
创新业务模式
基于大数据的智慧银行云平台建设方案
基于大数据的智慧银行云平台建设方案一、引言随着金融科技的不断发展，传统的银行业务已经无法满足用户的需求。
而大数据技术的兴起为银行业的转型带来了机遇，打造智慧银行云平台成为了银行业的重要战略选择。
本方案将介绍基于大数据的智慧银行云平台建设方案。
二、智慧银行云平台的架构设计智慧银行云平台的架构设计需要考虑以下几个方面的要求：1.数据存储与处理能力：通过搭建分布式存储和计算平台，实现海量数据的存储和处理，保证平台的高效性和稳定性。
2.数据安全性：通过数据加密、权限控制和安全监控等手段，实现对敏感数据和系统的全面保护，确保数据安全。
3.数据分析与挖掘能力：通过大数据分析和挖掘技术，实现对银行业务数据的深入挖掘，为业务决策提供支持。
4.数据可视化能力：通过数据可视化技术，将数据以直观、易懂的方式展现给用户，帮助用户理解和分析数据。
三、智慧银行云平台的功能设计智慧银行云平台的功能设计需要满足用户的需求，同时具备可扩展性和灵活性。
以下是智慧银行云平台的基本功能：1.个人金融服务：为用户提供个性化的金融服务，如贷款、理财、信用卡等。
2.企业金融服务：为企业提供金融服务，如融资、担保、结算等。
3.数据分析与挖掘：通过大数据分析和挖掘技术，帮助银行进行业务分析和风险管理。
4.安全监控与预警：通过安全监控和预警机制，实时监控平台的安全状态，及时发现和处理安全事件。
5.数据可视化分析：通过数据可视化技术，将数据以图表、报表等形式展示给用户，帮助用户进行数据分析和决策。
四、智慧银行云平台的建设策略智慧银行云平台的建设策略需要结合实际情况，考虑成本、效益和风险等因素。
以下是智慧银行云平台的建设策略：1. 技术选型：选择合适的大数据技术和云计算平台，如Hadoop、Spark、OpenStack等，满足平台的性能需求。
2.数据整合与清洗：将银行现有的数据进行整合和清洗，建立统一的数据模型和数据标准。
3.平台开发与集成：根据功能设计，进行平台的开发和集成，确保各个模块之间的协同工作。
基于大数据的智慧银行云平台建设方案
精准营销
站内参数
基于用户的应用，精准营销
站外参数
ID参数
浏览内容
购物车/收藏
推广互动
URL访问
年龄
性别
其他参数
访问路径 支付问答
商品/服务价格 订单/退换货
关键词 访问频次
来源去向 移动应用使用
学历 收入
地域/位置 兴趣
智能评分
收集数据 管理数据 应用数据
精准营销：通过对大数据信息的掌握，采用多种方法论和技术去分析得出结论，进行营销。目前市面上也有类似的软 件，也有详细的方法论，在银行方面还有待验证。 建议：继续进行市场的验证
2020
基于大数据的智慧银行云 平台建设方案
Contents
目录
1. 建设背景和需求分析 2. 银行大数据建设方案 3. 银行大数据功能应用 4. 银行大数据案例分析
Part 1
建设背景和需求分析
大数据的产生
科技的发展，特别是信息技术的飞速发展催生了大数据
流计算 内容分析 万兆交换
移动互联网
云计算
策
· 社交网络分
· 合规
析
· 风险管理
· 欺诈侦测
· 提升债务回
收率
· 创造新收入
· 用于制定战
略规范
· 基于地理位置的营销
· 社交细分
医疗
· 临床决策支 持 · 分析结果比 照 · 生命科学研 究 · 最佳治疗方 案 · 远程患者监 控 · 新药预测性 建模 · 个性化药物
零售和
消费品
· 需求预测 · 优化库存水 平和补货
技术变革推动征信业发展
征信背景
EB
千P
用户点击流
PB
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大数据 云平台
目 录
1.数据治理概述 2.某行数据现状及问题 3.数据治理阶段目标 4.成效和特点
Contents
5.数据管理系统建设情况
Part 1
数据治理概述
数据治理意义、作用和价值
意义
• 是构建完善、共享、统一管理数据环境的基本保障和重要组成部分
• 是把数据作为资产来管理的有效手段
信贷管理五级分类代码 01 正常 02 关注 03 次级 04 可疑 05 损失
1 正常 2 关注 3 次级（不良） 4 可疑（不良） 5 损失（不良）
数据应用现状分析-数据质量方面
没有归纳并总结数据质量问题，缺少反馈机制,导致长期存在各类数据质量问题。
业务表现
指标难以共享 数据不一致、不准确
客户 风险 报表
中间 业务 报表
支付 报表
客户风险
客户一部
中间业务
支付业务
集市层
问题
数据分散，难以管理
没有一个稳定的，抗源变 化的数据层
汇总数据层 ODS层
BDS 层 DEP层
源系统
综合业务 信贷管理
没有进行整合，无法 共享，不能支持如客 户管理等共享性应用
国际结算
债核算
数据应用现状分析-数据应用难题
客户风险集市
缺少统一的应用分析标准
业务表现
各集市系统指标存在重复 各集市系统在保有存量的同时，不断 产生新的指标（增量） 集市指标派生无法实现 指标逻辑视图（指标分类）不一致
借据号 期末余 额 主营业务收 入负债总 。。。 额
我想看本期贷款 余额，看哪个呢？
客户一部集市 用户
数据治理框架
数据战略
数据应用与服务 促进
数据服务管 理 数据需求管 理 数据服务 应用系统建 设
实现
数据管理
数据架 构 与 模型管 理 数据标 准管理 元数据 管理 数据质 量管理 主数据 管理 数据保 留与归 档 管理 数据安 全管理 内容管 理
支撑
支撑
保障机制
数据战略与规划 数据组织与职责 数据制度与管理流 程
客户信息
行领导
贷款余额 客户信息
贷款余额 客户信息
…..
…..
客户信息
…..
…..
客户信息
…..
业务人员
财务会计部
信贷管理部
国际业务部
资金计划部
…….
X\?5 67
综合报表平台 数据交换平台
综合业务 系统 信贷管理 国际业务 系统 债券管理 系统 ……
数据应用现状分析-数据架构方面
由于全行的数据散落在各个业务系统中，没有进行有效整合，形成竖井式架构，造成多个信息孤岛，
作用
• 确定了一系列岗位角色和相应的责任及管理流程
• 保证了业务数据在采集、集中、转换、存储、应用整个过程中的完整性、准确性、一致性和时效性
价值
• 企业进行数据治理的最大驱动力来自数据质量，通过提高数据质量实现更多的业务价值 • 将实现业务目标作为数据管理和服务的核心驱动力，优化数据架构，提升数据仓库/信息化管理系统 建设，支持管理能力的提高、精细化和决策的科学性
数据生命周期管理 数据质量检核 元数据管理
数据传输
数据 管理 平台
物联网
数据平台建设原则
一、应用（需求）驱动主导数据平台的实现，加强业务的关注和参与
应用是展现数据总线建设效果的门户，因此需要建设业务人员最紧迫和 最关注的需求和应用，让业务部门最快参与数据总线的建设当中。
二、初期能够快速见效并体现建设价值，不盲目投入
Part 2
某行数据现状及问题
数据应用现状分析-总体情况
业务职能不清晰或 相互重叠，观察数据 视角不尽相同，缺少 数据标准与业务统一 定义，语轨不一致 IT架构中中都是以部 门级应用为主（如计财、 资金计划部等），缺乏 从大的管理职能（财务、 风险、运营等）综合方 面的数据整合、数据标 准和统一业务定义
整体架构缺少一个稳定的、抗源变化的保存最细粒度历史数据的数据层。无法支撑未来共享性应用。 业务表现
信息孤岛 数据冗余 共享性差 历史数据缺失
主题层
报表应用共用 主题数据
竖井式架构， 造成信息孤 岛
其它 报表 …… 绩效考核 客户管理
缺少一个稳定的、 抗源变化的数据层
客户 一部 报表
借据编 号 期末贷款余 额 总资产 。。。
我想看客户经营 情况信息，有哪 些呢？
问题
重复投入
数据不一致 指标设计、口径不一致 指标难以共享
用户 资金计划 部 活期存款指标数据 怎么不一致呢？
数据应用现状分析-数据应用难题
缺少统一的基础数据标准
业务表现
各系统存在冗余数据 各系统存在业务含义一致，名称定义不一致的属 性 各系统存在含义不一致，名称定义一致的情况 业务代码定义混乱
75682839
由于信贷管理系统业务人员没 有填写或填写错误借据的五级 分类信息，导致报表数据不准 确，需要手工补录修改
问题
部分关键业务数据缺失 源系统校验关系缺失及业务人员 操作随意
客户号 客户简称
75682839 97326762
客户号
综合厂 国鑫资产
客户简称
不同系统相同客户号 对应的客户简称不一 致
数据架构
数据源
内部数据 业务系统 数据结构化转换 数据交换平 台 大数据分析计算 分布式数据库 分布式文件系统 外部数据 互联网 贴源层
数据平台
整合层 汇总层 基 础 数 据 平 台
数据服务
数据应用 统计 报表 数据 挖掘 高管 驾驶 舱
数据集市
其他系统
大 数 据 平 台
数据接口
数据切分
数据调度与处理
信贷管理借据表 核心贷款分户账表 业务含义一致， 名称定义不一致
贷款主档代码 贷款余 额 五级分类标 志 计息方 式 。。。
数据冗余
相同业务代码 定义不一致
问题
重复投入 数据不一致、不准确 难以利用和管理 各系统数据难以共享
核心五级分类代码
贷款账号 贷款余 额 5 级分类标志 借据计息周 期 。。。
实施周期不易过长，规模不易过大，能够快速的见 到数据总线带来的效果和价值。
三、借鉴同业的成功经验和成果，选择成熟技术架构和解决方案
尽量参考同行业、同规模、同类型企业行的建设经验，适当创新 。
四、重视内部人员培养，建设配套运营制度和管理体系
前期让公司内IT人员尽量更多、更深入的参与到数据总线 的建设中，后期角色以管理为主，尽量与合作伙伴共同 建设二期以上。配套的管理规范、技术规范、运营体系 。