智慧银行大数据治理平台建设方案

合集下载

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设综合解决方案
单击此处添加副标题
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

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

智能化运营管理
运营数据分析
收集和分析运营数据,包括交易量、客户满意度、服务质量等指标,为管理层提供决策支持。
运营效率提升
运用人工智能技术对运营流程进行优化和再造,降低成本,提高运营效率。
智能化金融创新服务
基于大数据的智慧银行云平台建设实施路线
05
整合各类银行数据,包括客户信息、交易记录、产品信息等,实现数据的统一管理和访问。
大数据处理技术
大数据分析技术
数据挖掘
通过聚类分析、关联规则挖掘、分类等算法,从大量数据中提取有用的信息和知识。
机器学习
通过训练大量数据,使计算机能够自动识别和预测数据模式,提高数据分析的准确性和效率。
可视化技术
通过图形化界面展示数据和分析结果,使数据分析更加直观易懂。
01
02
03
数据加密
采用对称加密算法和非对称加密算法对数据进行加密存储和传输,保障数据的安全性。
持续优化
智慧银行云平台成效评估
基于大数据的智慧银行云平台建设的社会影响
06
对银行业务发展的影响
推动金融科技发展
智慧银行云平台是金融科技的重要组成部分,它的快速发展将进一步推动金融科技的创新和发展,改变金融市场的竞争格局。
对金融市场的影响
加强金融监管
智慧银行云平台的大数据分析和监测功能,为金融监管提供了更加全面和精准的信息,有利于加强金融市场的监管。
开发智慧银行所需的应用系统,例如客户关系管理(CRM)、风险管理系统(RMS)等。
系统部署
将开发的应用系统部署到云平台上,实现应用的快速上线和灵活扩展。
应用系统开发与部署
制定评估指标体系,对智慧银行云平台的性能、可用性、安全性等方面进行评估。

农商智慧银行建设方案范文

农商智慧银行建设方案范文

农商智慧银行建设方案范文随着农业经济不断发展,城乡一体化的进程日益加速,农商银行已逐步成为推动农村发展和农民增收的重要力量。

同时,随着信息化时代的到来,利用现代信息技术构建智慧银行已经成为农业银行发展的重要方向,这不仅可以提高银行的服务效率和风险控制能力,而且可以更好地为客户提供服务,提升竞争优势。

本文将从智慧银行的建设目标、建设方案和未来发展趋势三个方面,介绍农商智慧银行的建设方案。

一、智慧银行的建设目标1. 提高IT基础设施的水平,支撑数字化业务创新。

农商银行需要提升信息技术的水平,不断创新数字化服务模式,推动核心业务的数字化转型。

应该加强对大数据、人工智能、云计算等技术的研究和应用,提高数据处理和管理的能力,为客户提供更加智能化、高效化、个性化的服务。

2. 优化服务体系,加强风险管理能力。

智慧银行需要建立完善的风险管理体系,提高风险管理的能力。

为此,需要加强风险评估、防范和处置,建立完善的信贷风险防范和内部管理制度,提高风险控制的能力。

另外,智慧银行应该加强对客户需求的分析,为客户提供量身定制的产品和服务,提高服务质量和客户满意度。

3. 构建智慧型银行,提升竞争力。

智慧银行需要充分利用现代信息化技术,提高业务处理效率和管理效率,同时加强对客户的关怀和服务,提升客户的满意度和忠诚度。

智慧银行需要建立完善的客户关系管理系统,实现信息的共享和交换,全方位了解客户需求,提高客户粘性和口碑。

二、智慧银行建设方案智慧银行的建设需要从三个方面入手:技术、数据和组织。

具体建设方案如下:1. 技术建设方案智慧银行的技术建设需要基于现代信息技术,包括大数据、人工智能、云计算、区块链等。

在此基础上,应该建立智慧型银行的技术架构,包括智能存储、智能处理、智能展示等功能,实现海量数据的采集、处理和展示,提高业务处理的效率和安全性。

2. 数据建设方案智慧银行需要建立统一的数据平台,实现数据的收集、管理、存储、分析和应用管理。

智慧银行建设实施方案

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

基于大数据的智慧银行云平台建设方案
云计算技术的发展为银行提供了解决思路,通过建设基于大 数据的智慧银行云平台,提高数据处理效率和业务响应速度
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

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

基于大数据的智慧银行云平台建设方案
统一门户
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

智慧银行大数据平台规划设计方案

智慧银行大数据平台规划设计方案

智慧银行大数据平台规划设计方案一、数据治理架构分为三个层次,分别为战略与治理保障、大数据管理和大数据应用与服务,其中战略与治理保障包括,数据战略规划与评估,数据治理组织与职责、数据制度与管理流程;大数据管理包括数据标准管理、架构与模型管理、质量管理、生存周期管理以及安全管理;大数据应用与服务包括,数据分析、开放共享以及数据服务。

该架构依照国标数据管理能力成熟度模型设计。

二、数据质量问题的发现与整治过程过程共分为三个阶段:源业务系统数据分析、制定质检规则并分析源系统数据,分析质量问题影响并制定整改措施。

源业务系统数据分析阶段的分析素材:源系统操作手册、需求分析说明、数据库设计、源系统数据;分析过程:分析业务流程、逻辑和关系,确定数据库表间和字段间关系,同时分析与该源业务系统存在关联关系的其它系统间的业务关联关系和数据关联关系;输出成果:数据库结构(主外键、约束、表间关系、字段长度与类型等)、业务描述(表及字段的业务含义、业务规则)。

数据质量检查阶段的输入:分析阶段的输出成果以及业务报表;过程:编制质检规则,并以其为核心,设计质检程序或脚本,执行自动化、批量化检查。

过程中对重点业务报表引用的数据表进行重点分析;输出:质量问题清单及问题定位。

数据质量分析阶段的输入:分析阶段和检查阶段的输出成果;过程:分析质量问题对报表的影响,即影响分析;成因分析;制定解决方案;输出:分析报告及整改方案。

数据质量分析报告将是后续大数据治理平台的重要建设依据。

三、数据标准建设过程建设基础数据标准和指标数据标准框架;确定标准化范围,对重要指标(属性)进行标准化。

建设过程:该过程需要业务人员和技术人员共同参与梳理和编制,补充完善标准化方案。

基础数据标准框架的内容:可参考人民银行数据标准规范,进行划分,包括业务属性、技术属性和管理属性三大类,业务属性包括标准主题、标准大类、标准子类、标准小类、标准中文名、标准英文名、业务定义、业务规则、融合规则、叔都是服我、与相关标准关系、标准来源及依据;技术属性包括数据类型、数据格式、代码编码规则、取值范围;管理属性包括标准定义者、标准管理者、标准使用者、反馈结果描述、标准应用领域和使用系统;指标标准建设:筛选重要业务指标()=>制定指标标准框架(确定指标分类体系、属性形成标准化定义模板)=>制定指标标准(指标定义、口径、规则、数据来源,技术部门定义标准化属性,业务部门修订和确认指标标准)指标数据标准框架:业务属性、技术属性和管理属性。

  1. 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性,平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
  2. 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
  3. 3、如文档侵犯您的权益,请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间:9:00-18:30)。

数据平台
整合层 汇总层 基础 数据 平台
数据服务 数据集市
数据应用
统计 报表
数据 挖掘 高管 驾驶 舱
其他系统
大 数 据 平 台
数据接口
数据切分
数据调度与处理 数据生命周期管理 数据质量检核
数据传输
数据 管理 平台
物联网
元数据管理
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
汇总数据层 ODS层 BDS层 DEP层 源系统
综合业务 信贷管理
没有一个稳定的,抗源变
化的数据层
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
债券核算
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
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。
第二 部分
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
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
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
问题
重复投入
75682839 97326762
客户简称
综合厂 国鑫资产
操作随意
不同系统相同客户号对 应的客户简称不一致
客户号
75682839
客户简称
粮食局粮油综合
13 97326762
乳山市国鑫资产
数据应用现状分析-总结
随着业务的不断发展和信息化的不断深入,需建设的业务系统越来越多,随着业务系统的数 据种类不断丰富完善,数据量的不断增大,如果不采取有效手段解决数据架构、数据标准、 数据质量问题,随着信息化建设的深入,这些问题将像雪球一样越滚越大,越积越多。
信息孤岛 数据冗余 共享性差
竖井式架构, 造成信息孤岛
其它 报表 …… 绩效考核 客户管理 客户 风险 报表
缺少一个稳定的、 抗源变化的数据层
客户 一部 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
历史数据缺失
主题层
报表应用共用 主题数据
集市层
问题
数据分散,难以管理
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
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 客户号
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 设,支持管理能力的提高、精细化和决策的科学性
大数据治理框架
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
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
信贷管理借据表
相同业务代码 定义不一致
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 。。。
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)
智慧银行大大数据治理平台建设方案
大数据治理概述 某行数据现状及问题
目录
大数据治理阶段目标
成效和特点 数据管理系统建设情况
第一 部分
大数据治理概述
大数据治理意义、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
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
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
借据编号 期末贷款余额 总资产 。。。
我想看客户经营情 况信息,不一致
用户 资金计划 部
指标设计、口径不一致
指标难以共享
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
X\?56 7
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,
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
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
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。
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
客户信息 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
…..
…..
…..
业务人员
财务会计部
信贷管理部
国际业务部
资金计划部
…….
相关文档
最新文档