銀行的大數據分析

A. 商業銀行的數據分析場景主要可分為以下哪些方面(

內部員工的管理、生產流程的監管、產品結構優化與新產品開發、財務成本優化、市場結構的分析和客戶關系的管理。
大數據的應用強調以新的理念應用於輔助決策、發現新的知識，更強調在線閉環的業務流程優化。
數據挖掘技術在決策支持方面有著廣泛的市場前景，並可用於業務管理方。

B. 銀行或金融單位的數據分析崗需要具備什麼能力

最重要還是數據治理和數據分析的能力！

近年來，隨著大數據產業的蓬勃發展，企業和政府對於自身數據資產的價值也產生了重新的認識。但遺憾的是數據本身並不能直接產生價值。當我們想利用數據產生價值的時候，很多問題都會暴露出來，比如：數據標准缺失，數據源頭不清晰，數據質量缺乏監管等。這就要求我們要有統一的數據標准和良好的數據質量來構成數據價值實現的基礎。而數據治理恰是保障這一基礎的存在。

國際數據管理協會（DAMA）對數據治理給出的定義是：數據治理是對數據資產管理行使權力和控制的活動集合。它是一個管理體系，包括組織、制度、流程、工具。

在國內企業的實際應用中，一般將數據治理和數據管理綜合考慮，認為數據治理是將數據作為組織資產而展開的一系列的集體化工作，包括從組織架構、管理制度、操作規范、信息技術應用、績效考核支持等多個維度對組織的數據模型、數據架構、數據質量、數據安全、數據生命周期等方面進行全面的梳理、建設以及持續改進的過程。

五、 數據和AI中台

隨著金融業正在邁入第四個重大發展階段--數字化時代，給各金融機構帶來了發展機遇，同時也伴隨著嚴峻的挑戰。如何解決數據孤島、新應用與老系統結合難？現有IT能力不足以支撐業務的快速變化？數據調用方式多樣且標准不統一質量差？以及數據資源未被挖掘數字化能力得不到釋放等問題，是企業面臨的共同難題。數據集成和數據資產管理是解決這些問題的有效途徑之一。

本課程將從如何進行有效的數據集成、各種數據平台建設介紹、如何有效開展數據治理，以及數據資產管理與數據中台的建設這四個大的方面進行開展。幫助企業在數字化進程中快速建立系統間的數據集成體系，支撐用戶數據集成應用的快速實現；提供完善數據管理體系和有效的完成數據整合方案，支撐起上層數據的挖掘、分析應用；對企業的發展戰略和業務創新提供有效的數據支撐，洞察企業的運營狀態和市場趨勢等，提高企業新業務靈活性，創建數據應用敏捷環境。

C. 大數據能為銀行做什麼

隨著移動互聯網、雲計算、物聯網和社交網路的廣泛應用，人類社會已經邁入一個全新的「大數據」信息化時代。而銀行信貸的未來，也離不開大數據。
國內不少銀行已經開始嘗試通過大數據來驅動業務運營，如中信銀行信用卡中心使用大數據技術實現了實時營銷，光大銀行建立了社交網路信息資料庫，招商銀行則利用大數據發展小微貸款。從發展趨勢來看，銀行大數據應用總的可以分為四大方面：
第一方面：客戶畫像應用。
客戶畫像應用主要分為個人客戶畫像和企業客戶畫像。個人客戶畫像包括人口統計學特徵、消費能力數據、興趣數據、風險偏好等；企業客戶畫像包括企業的生產、流通、運營、財務、銷售和客戶數據、相關產業鏈上下游等數據。值得注意的是，銀行擁有的客戶信息並不全面，基於自身擁有的數據有時難以得出理想的結果甚至可能得出錯誤的結論。
比如，如果某位信用卡客戶月均刷卡8次，平均每年打4次客服電話，從未有過投訴，按照傳統的數據分析，該客戶是一位滿意度較高流失風險較低的客戶。但如果看到該客戶的微博，真實情況是：工資卡和信用卡不在同一家銀行，還款不方便，好幾次打客服電話沒接通，客戶多次在微博上抱怨，該客戶流失風險較高。所以銀行不僅僅要考慮銀行自身業務所採集到的數據，更應考慮整合外部更多的數據，以擴展對客戶的了解。包括：
（1）客戶在社交媒體上的行為數據（如光大銀行建立了社交網路信息資料庫）。通過打通銀行內部數據和外部社會化的數據可以獲得更為完整的客戶拼圖，從而進行更為精準的營銷和管理；
（2）客戶在電商網站的交易數據，如建設銀行則將自己的電子商務平台和信貸業務結合起來，阿里金融為阿里巴巴用戶提供無抵押貸款，用戶只需要憑借過去的信用即可；
（3）企業客戶的產業鏈上下游數據。如果銀行掌握了企業所在的產業鏈上下游的數據，可以更好掌握企業的外部環境發展情況，從而可以預測企業未來的狀況；
（4）其他有利於擴展銀行對客戶興趣愛好的數據，如網路廣告界目前正在興起的DMP數據平台的互聯網用戶行為數據。
第二方面：精準營銷
在客戶畫像的基礎上銀行可以有效的開展精準營銷，包括：
（1）實時營銷。實時營銷是根據客戶的實時狀態來進行營銷，比如客戶當時的所在地、客戶最近一次消費等信息來有針對地進行營銷（某客戶採用信用卡采購孕婦用品，可以通過建模推測懷孕的概率並推薦孕婦類喜歡的業務）；或者將改變生活狀態的事件（換工作、改變婚姻狀況、置居等）視為營銷機會；
（2）交叉營銷。即不同業務或產品的交叉推薦，如招商銀行可以根據客戶交易記錄分析，有效地識別小微企業客戶，然後用遠程銀行來實施交叉銷售；
（3）個性化推薦。銀行可以根據客戶的喜歡進行服務或者銀行產品的個性化推薦，如根據客戶的年齡、資產規模、理財偏好等，對客戶群進行精準定位，分析出其潛在金融服務需求，進而有針對性的營銷推廣；
（4）客戶生命周期管理。客戶生命周期管理包括新客戶獲取、客戶防流失和客戶贏回等。如招商銀行通過構建客戶流失預警模型，對流失率等級前20%的客戶發售高收益理財產品予以挽留，使得金卡和金葵花卡客戶流失率分別降低了15個和7個百分點。
第三方面：風險管控
包括中小企業貸款風險評估和欺詐交易識別等手段。
（1）中小企業貸款風險評估。銀行可通過企業的產、流通、銷售、財務等相關信息結合大數據挖掘方法進行貸款風險分析，量化企業的信用額度，更有效的開展中小企業貸款。
（2）實時欺詐交易識別和反洗錢分析。銀行可以利用持卡人基本信息、卡基本信息、交易歷史、客戶歷史行為模式、正在發生行為模式（如轉賬）等，結合智能規則引擎進行實時的交易反欺詐分析。如IBM金融犯罪管理解決方案幫助銀行利用大數據有效地預防與管理金融犯罪，摩根大通銀行則利用大數據技術追蹤盜取客戶賬號或侵入自動櫃員機(ATM)系統的罪犯。
第四方面：運營優化。
（1）市場和渠道分析優化。通過大數據，銀行可以監控不同市場推廣渠道尤其是網路渠道推廣的質量，從而進行合作渠道的調整和優化。同時，也可以分析哪些渠道更適合推廣哪類銀行產品或者服務，從而進行渠道推廣策略的優化。
（2）產品和服務優化：銀行可以將客戶行為轉化為信息流，並從中分析客戶的個性特徵和風險偏好，更深層次地理解客戶的習慣，智能化分析和預測客戶需求，從而進行產品創新和服務優化。如興業銀行目前對大數據進行初步分析，通過對還款數據挖掘比較區分優質客戶，根據客戶還款數額的差別，提供差異化的金融產品和服務方式。
（3）輿情分析：銀行可以通過爬蟲技術，抓取社區、論壇和微博上關於銀行以及銀行產品和服務的相關信息，並通過自然語言處理技術進行正負面判斷，尤其是及時掌握銀行以及銀行產品和服務的負面信息，及時發現和處理問題；對於正面信息，可以加以總結並繼續強化。同時，銀行也可以抓取同行業的銀行正負面信息，及時了解同行做的好的方面，以作為自身業務優化的借鑒。
銀行是經營信用的企業，數據的力量尤為關鍵和重要。在「大數據」時代，以互聯網為代表的現代信息科技，特別是門戶網站、社區論壇、微博、微信等新型傳播方式的蓬勃發展，移動支付、搜索引擎和雲計算的廣泛應用，構建起了全新的虛擬客戶信息體系，並將改變現代金融運營模式。
大數據海量化、多樣化、傳輸快速化和價值化等特徵，將給商業銀行市場競爭帶來全新的挑戰和機遇。數據時代，智者生存，未來的銀行信貸，是從數據中贏得未來，是從風控中獲得安穩。

D. 對銀行大數據應用的一點思考

對銀行大數據應用的一點思考

在《大數據時代》廣為流行之時，就拜讀了該書。當時的第一感覺是，大數據時代是對傳統統計學的一大挑戰，因為大數據的分析無需取樣，直接避開了傳統統計學的一大前提，也就避免了因樣本取樣本身帶來的誤差。得益於當前發達的網路技術和計算機性能，大數據時代的數據分析是全量的數據分析。我想，這也是該書為什麼一經推出就如此火熱並迅速推廣至各行各業的原因。梳理一下近期的思路，談一談自己對大數據於銀行業務的一點思考。

一、銀行擁有得天獨厚的大數據優勢

看完書後的很長一段時間，我都在思索大數據的思維和方法如何運用在工作中。因為自己每天都在與大量的數據、各類的報表、不同的系統打交道，深感銀行數據的全面、多樣與深不可測。網上銀行、手機銀行、財富管理、信用卡平台等系統內的客戶交易數據，核心系統、信貸系統、客戶關系維護系統、計價系統等客戶的基礎信息，這些是多少外部咨詢公司可望而不可及的數據。如此豐富的信息，如果只是讓她們停留在數據階段，真是太可惜了。雖然，我已經通過不斷提升excel的操作水平來簡化和分析數據，但深感其用途遠遠不應該只是每日通報而已。如何科學利用這些數據，並以此來推動工作開展，是自己一直在思索但總有點心有餘而力不足的問題。銀行的大數據，內容龐大，超出一般人的數據處理能力;大數據於銀行，是新的競爭領域，是新的思路也是新的挑戰，理應是新的工作重點。

二、銀行大數據應用的主要方面

銀行歸根到底是金融服務業，產品的研發、服務的開展無疑都是為了吸引和留住客戶，提升綜合競爭力，而數據則是服務好客戶的前提和保障。就自己淺顯理解，我覺得大數據可在如下幾個方面促進業務開展。

一是區域化管理。不可否認，大到國家、省份、地市，小到不同城區、不同社區、不同單位，文化差異和生活習慣是有所不同的。我們所轄的網點分布在不同的地方，如何因地制宜地推出適合當地居民的產品和政策，必須對不同片區、不同社區、不同商圈的客戶進行統計分析，分析區域之間客戶存在的工作、消費、生活習慣差異，尋求區域內部客戶之間存在的工作、消費、生活習慣共性，以提供有針對性的營銷計劃，根據地域優勢來分配主要的業務經辦行，打造專業的隊伍服務特定的人群，促成資源的合理配置。

二是差別化服務。從IT藍圖上線起，我們中行就提出了經營模式從「以產品為中心」向「以客戶為中心」的轉變，服務模式從「標准化服務」向「個性化服務」的轉變，這些轉變落實到具體工作中，就是服務形態和方法的轉變。通過我行自身的各種渠道、各類系統整合客戶信息，已經形成了一個基本的資料庫，這個資料庫里包含了客戶的工作、家庭、賬戶、聯系信息等客觀數據，如果能通過藉助外部平台，引入客戶喜好、情緒等主觀因素，則可以更加精準地判斷客戶的態度立場、情感傾向等，進而可以相應地分析可向客戶推薦的產品、服務、定價政策，既能迎合客戶的需求，又能提高營銷的效率和效益，真正實現「精準化營銷」。

三是風險管控。這是目前為止，我的日常工作中做得最多的。對於風險控制我們多數時候是被動的，到了貸款出現逾期才意識到借款人資金、信用出現了問題，對於這類現象首先追究的是客戶經理的貸後管理工作不到位。但很多逾期的貸款客戶在其資金鏈斷裂前，其經營實體和抵押物情況等是沒有太多變化的，為了盡早地發現問題，現在的貸後管理，不能僅僅局限於上門回訪，而應通過系統監控和數據分析加強預警防控能力，及時地發現客戶的資金異動，以便採取及時有效的措施防範風險。隨著信用卡的普及，信用卡的消費和還款情況一定程度上反映了持卡人的資金實力，通過分析貸款客戶的信用卡使用情況及時發現潛在風險，盡早開展貸後催收和訴訟工作，避免逾期後再催收的措手不及。

三、銀行大數據運用可採取的措施

有了數據，如何運用數據才是更加具有挑戰性的工作。對於如何運用大數據，我覺得首先要豐富數據採集渠道，拓寬數據來源，我們掌握的客戶信息多為金融信息，數據准確可靠，但缺乏客戶行為方面的信息，可依託互聯網、電商、微博微信等社交平台充實數據資源，以更加全面了解客戶的真實需求;其次要加強內部數據的整合運用，雖然目前我們的數據多，但是數據較分散，各自為政，缺乏交叉運用，各部門各條線應加強數據的資源共享;最後是要建立和培養一支專門的數據分析隊伍，整合各專業領域的員工，負責數據的採集、簡化、分析和應用。在保護客戶隱私的前提下，還可以委託專門的數據處理公司開發專門的程序，以利於更加方便快捷地開展各項工作。

以上是小編為大家分享的關於對銀行大數據應用的一點思考的相關內容，更多信息可以關注環球青藤分享更多干貨

E. 大數據在銀行業的應用與實踐

大數據在銀行業的應用

一、輿情分析

對於銀行來說，輿情分析包括：銀行的聲譽分析、品牌分析和客戶質量分析。它主要是通過分析網路社交媒體的評論，對於客戶的流失情況進行預警，還可以通過對新聞熱點的跟蹤以及政府報道的分析，為銀行提供個性化的分析場所。

二、客戶信用評級

銀行可以通過手機客戶申請信用卡的數據，分析客戶的信用程度，從而幫助業務人員做出相應的決策。

三、客戶與市場洞察

銀行可以通過跟蹤社交媒體的評論信息，利用各種非結構化數據，對客戶進行細分，改進客戶的流失情況。這是銀行對於市場的趨勢分析。

四、運營優化

銀行通過大數據平台對各種歷史數據進行保存和管理，同時可以對系統日誌進行維護、預測系統故障，從而提升系統的運營效率。

五、風險與欺詐分析

主要包括財務風險分析、貸款風險分析、各種反洗錢和欺詐調查和實時欺詐分析等內容。所謂財務風險分析是分析信用風險和市場風險產生的數據；貸款風險分析是從媒體或者社會公眾信息中提取企業客戶和潛在客戶的信息。提高對於風險的預測能力和預警能力；反洗錢與欺詐調查是提取犯罪記錄的信息；實時欺詐分析則是對大量的欺詐數據進行分析。

銀行數據架構規劃

隨著銀行業務的擴展，可以對數據進行架構規劃。大數據的數據架構規劃可以採用Hadoop技術，即通過與節後或數據進行關聯，進一步拓展對非結構化數據的處理。其數據源包括結構化數據、半結構化數據和非結構化數據。半結構化數據和非結構化數據通過網路爬蟲的方式來搜集，再經過內容管理處理，將數據進行結構化處理，然後可以將內容管理處理得出的數據信息存放到基礎數據存儲中。這是基於HDFS存放的非結構化數據。

大數據為銀行創造的價值

當銀行客戶與銀行產生交易，會產生大量的數據，這些數據具有大量的業務價值，為銀行進行有針對性的營銷創造了機會。

在大部分的應用中，隨著數據量指數級的增長，特別是一些非結構化數據的快速增長，大量的數據導致分析時間增長，傳統的商業智能已經無法滿足需求，阻礙了業務的發展，以FineBI為代表的新型BI的涌現，無論在數據處理量和速度上都相比傳統BI有突破性的進步。

在很長的一段時間內，銀行的大部分業務是建立在客戶和銀行的交易過程中的，但是為了能更好地為客戶服務，光靠依賴這些數據是不夠的。隨著技術的進步，銀行可以通過很多途徑來搜集客戶的資料。從而進行有針對性的營銷。

隨著互聯網技術的發展，客戶可以通過電子渠道對銀行業務發表看法或者購買銀行產品。這些操作都是為增強對於客戶的了解，降低信息的不對稱性。

目前來說，在利率市場化的趨勢下，存款的穩定性降低，存貸款的利差收窄，數據分析已經逐漸成為銀行實現核心業務價值的重要手段。金融脫媒會導致大量客戶的流失和客戶忠誠度的降低。銀行作為「支付中介」的地位開始動搖，客戶對於銀行服務的要求越來越高。

在這種情況下，銀行需要通過大數據深入全名了解客戶的基本信息，提升業務運行的效率，逐步提高客戶的體驗。通過對大數據的加工以及挖掘，可能為銀行帶來極大的效益，特別是商業銀行。

對於銀行來說，風險管控和用戶營銷是未來最重要的兩個方向。而對客戶的信用評分是實現這兩個方向的重要條件之一。信用評分是根據申請人的申請信息和證明材料，幫助業務員作出決策，降低壞賬率。

比如：我們可以根據大數據的分析和查詢，有針對性地為客戶提供理財產品建議和提醒，同時通過對大數據的分析和挖掘，來評估客戶的信用風險和資金償還能力，降低了銀行的各種風險。

F. 科普文：銀行業9大數據科學應用案例解析！

在銀行業中使用數據科學不僅僅是一種趨勢，它已成為保持競爭的必要條件。 銀行必須認識到，大數據技術可以幫助他們有效地集中資源，做出更明智的決策並提高績效。

以下我們羅列銀行業使用的數據科學用例清單，讓您了解如何處理大量數據以及如何有效使用數據。

（1）欺詐識別

（2）管理客戶數據

（3）投資銀行的風險建模

（4）個性化營銷

（5）終身價值預測

（6）實時和預測分析

（7）客戶細分

（8）推薦引擎

（9）客戶支持

（10）結論

1、欺詐識別

機器學習對於有效檢測和防範涉及信用卡，會計，保險等的欺詐行為至關重要。 銀行業務中的主動欺詐檢測對於為客戶和員工提供安全性至關重要。 銀行越早檢測到欺詐行為，其越快可以限制帳戶活動以減少損失。 通過實施一系列的欺詐檢測方案，銀行可以實現必要的保護並避免重大損失。

欺詐檢測的關鍵步驟包括：

獲取數據樣本進行模型估計和初步測試 模型估計 測試階段和部署。

由於每個數據集都不同，每個數據集都需要由數據科學家進行個別訓練和微調。 將深厚的理論知識轉化為實際應用需要數據挖掘技術方面的專業知識，如關聯，聚類，預測和分類。

高效欺詐檢測的一個例子是，當一些異常高的交易發生時，銀行的欺詐預防系統被設置為暫停，直到賬戶持有人確認交易。對於新帳戶，欺詐檢測演算法可以調查非常高的熱門項目購買量，或者在短時間內使用類似數據打開多個帳戶。

2、管理客戶數據

銀行有義務收集，分析和存儲大量數據。但是，機器學習和數據科學工具不是將其視為合規性練習，而是將其轉化為更多地了解其客戶以推動新的收入機會的可能性。

如今，數字銀行越來越受歡迎並被廣泛使用。這創建了TB級的客戶數據，因此數據科學家團隊的第一步是分離真正相關的數據。之後，通過准確的機器學習模型幫助數據專家掌握有關客戶行為，交互和偏好的信息，可以通過隔離和處理這些最相關的客戶信息來改善商業決策，從而為銀行創造新的收入機會。

3、投資銀行的風險建模

風險建模對投資銀行來說是一個高度優先考慮的問題，因為它有助於規範金融活動，並在定價金融工具時發揮最重要的作用。投資銀行評估公司在企業融資中創造資本，促進兼並和收購，進行公司重組或重組以及用於投資目的的價值。

這就是為什麼風險模型對於銀行來說顯得非常重要，最好是通過掌握更多信息和儲備數據科學工具來評估。現在，通過大數據的力量，行業內的創新者正在利用新技術進行有效的風險建模，從而實現更好的數據驅動型決策。

4、個性化營銷

市場營銷成功的關鍵在於制定適合特定客戶需求和偏好的定製化報價。數據分析使我們能夠創建個性化營銷，在適當的時間在正確的設備上為合適的人員提供合適的產品。數據挖掘廣泛用於目標選擇，以識別新產品的潛在客戶。

數據科學家利用行為，人口統計和歷史購買數據建立一個模型，預測客戶對促銷或優惠的反應概率。因此，銀行可以進行高效，個性化的宣傳並改善與客戶的關系。

5、終身價值預測

客戶生命周期價值(CLV)預測了企業從與客戶的整個關系中獲得的所有價值。 這項措施的重要性正在快速增長，因為它有助於創建和維持與特定客戶的有利關系，從而創造更高的盈利能力和業務增長。

獲得和維系有利可圖的客戶對銀行來說是一個不斷增長的挑戰。 隨著競爭越來越激烈，銀行現在需要360度全方位了解每位客戶，以便有效地集中資源。 這就是數據科學進入的地方。首先，必須考慮大量數據：如客戶獲得和流失的概念，各種銀行產品和服務的使用，數量和盈利能力以及其他客戶的特點 如地理，人口和市場數據。

這些數據通常需要大量清洗和操作才能變得可用和有意義。 銀行客戶的概況，產品或服務差異很大，他們的行為和期望也不盡相同。 數據科學家的工具中有許多工具和方法來開發CLV模型，如廣義線性模型(GLM)，逐步回歸，分類和回歸樹(CART)。 建立一個預測模型，以確定基於CLV的未來營銷策略，這對於在每個客戶的一生中與該公司保持良好的客戶關系，實現更高的盈利能力和增長是具有非常有價值的過程。

6、實時和預測分析

分析在銀行業中的重要性不可低估。機器學習演算法和數據科學技術可以顯著改善銀行的分析策略，因為銀行業務的每個使用案例都與分析密切相關。隨著信息的可用性和多樣性迅速增加，分析變得更加復雜和准確。

可用信息的潛在價值非常驚人：指示實際信號的有意義的數據量(不僅僅是雜訊)在過去幾年呈指數級增長，而數據處理器的成本和規模一直在下降。區分真正相關的數據和噪音有助於有效解決問題和制定更明智的戰略決策。實時分析有助於了解阻礙業務的問題，而預測分析有助於選擇正確的技術來解決問題。通過將分析整合到銀行工作流程中，可以實現更好的結果，以提前避免潛在的問題。

7、客戶細分

客戶細分意味著根據他們的行為(對於行為分割)或特定特徵(例如區域，年齡，對於人口統計學分割的收入)挑選出一組客戶。數據科學家的一系列技術如聚類，決策樹，邏輯回歸等等，因此它們有助於了解每個客戶群的CLV並發現高價值和低價值的細分市場。

沒有必要證明客戶的這種細分允許有效地分配營銷資源，並且為每個客戶群提供基於點的方法的最大化以及銷售機會。不要忘記，客戶細分旨在改善客戶服務，並幫助客戶忠誠和留住客戶，這對銀行業是非常必要的。

8、推薦引擎

數據科學和機器學習工具可以創建簡單的演算法，分析和過濾用戶的活動，以便向他建議最相關和准確的項目。這種推薦引擎即使在他自己搜索它之前也會顯示可能感興趣的項目。要構建推薦引擎，數據專家需要分析和處理大量信息，識別客戶配置文件，並捕獲顯示其交互的數據以避免重復提供。

推薦引擎的類型取決於演算法的過濾方法。協同過濾方法既可以是基於用戶的，也可以是基於項目的，並且可以與用戶行為一起分析其他用戶的偏好，然後向新用戶提出建議。

協同過濾方法面臨的主要挑戰是使用大量數據，導致計算問題和價格上漲。基於內容的過濾與更簡單的演算法一起工作，其推薦與用戶參考先前活動的項目相似的項目。如果行為復雜或連接不清，這些方法可能會失敗。還有一種混合類型的引擎，結合了協作和基於內容的過濾。

沒有任何方法是普適的，它們每個都有一些優點和缺點，正確的選擇取決於你的目標和情況。

9、客戶支持

傑出的客戶支持服務是保持與客戶長期有效關系的關鍵。作為客戶服務的一部分，客戶支持是銀行業中一個重要但廣泛的概念。實質上，所有銀行都是基於服務的業務，因此他們的大部分活動都涉及服務元素。它包括全面及時地回應客戶的問題和投訴，並與客戶互動。

數據科學使這一過程更好地實現了自動化，更准確，個性化，直接和高效，並且降低了員工時間成本。

結論

為了獲得競爭優勢，銀行必須承認數據科學的重要性，將其融入決策過程，並根據客戶數據中獲得可操作的見解制定戰略。 從小型可管理的步驟開始，將大數據分析整合到您的運營模式中，並領先於競爭對手。

由於這種快速發展的數據科學領域以及將機器學習模型應用於實際數據的能力，因此可以每天擴展此用例列表，從而獲得更多更准確的結果。

G. 銀行數據分析系統都有哪些是自己搭,還是用第三方的

銀行數據分析系統都是比較復雜的，我是不推薦自己搭建的，因為會花費大量的人力和物力，所以還是使用第三方的系統比較省事省力。

銀行數據分析系統有：

1、思邁特軟體Smartbi：具有前端數據分析，對接各種業務資料庫，數據倉庫和大數據平台，滿足各種數據分析應用需求。

2、永洪科技：是一家專業從事數據管理（包括ETL，DWD，DWA）和數據價值發掘（包括BI）的高科技企業 。

3、Cloudera：成立於2008年，是一家為企業和大型機構在尋求解決棘手的大數據問題時，往往會使用開源軟體基礎架構Hadoop的服務。

思邁特軟體Smartbi經過十餘年的發展，已在金融、電信、政 府、製造等行業獲得近2000家客戶認可，在眾多的客戶中獲得了很好的口碑，並獲得了投資機構的青睞。在金融行業，全球財富500強的10家國內銀行中，有8家選用了思邁特軟體Smartbi；國內12家股份制銀行，已覆蓋8家。思邁特軟體Smartbi經過多年持續自主研發，凝聚大量商業智能最佳實踐經驗，整合了各行業的數據分析和決策支持的功能需求。滿足最終用戶在企業級報表、數據可視化分析、自助探索分析、數據挖掘建模、AI智能分析等大數據分析需求。

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H. 如何在銀行審計領域做好大數據分析

無論是從數據應用投資規模來看，還是從「大數據」應用的潛力來看，金融「大數據」的分析、利用和挖掘都大有可為。「大數據時代」的到來將使金融審計的范圍、時效性、前瞻性等方面得到有效改善，為審計工作提供更廣闊的空間。銀行業已是金融類企業的重要組成部分，佔比41.1%，分別高出證券業和保險業6%和17.3%，銀行審計應該抓住「大數據時代」來臨的機遇，對審計工作進行戰略性規劃，提早布局，進一步充分發揮審計的作用。

I. 交通銀行如何應對大數據

交通銀行要學會「走出去」以應對大數據。
拓展資料：
在「大數據時代」，銀行所面臨的競爭不僅僅來自於同行業內部，外部的挑戰也日益嚴峻。互聯網、電子商務等新興企業在產品創新能力、市場敏感度和「大數據」處理經驗等方面都擁有明顯的優勢，一旦涉足金融領域，將對銀行形成較大的威脅。日前，互聯網公司阿里巴巴已開始在利用大數據技術提供金融服務，通過其掌握的電商平台阿里巴巴、淘寶網和支付寶等的各種信息數據，藉助大數據分析技術自動判定是否給予企業貸款，全程幾乎不用出現人工干預。這種基於「大數據」分析能力的競爭優勢已明鮮顯示了這種威脅的現實性和急迫性。

數據將是未來銀行的核心競爭力之一，這已成為銀行業界的共識。應該說，銀行對於傳統的結構化數據的挖掘和分析是處於領先水平的，但一方面銀行傳統的資料庫信息量並不豐富和完整，如客戶信息，銀行擁有客戶的基本身份信息，但客戶其他的信息，如性格特徵、興趣愛好、生活習慣、行業領域、家庭狀況等卻是銀行難以准確掌握的;另一方面對於多種異構數據的分析是難以處理的，如銀行有客戶的資金往來的信息、網頁瀏覽的行為信息、服務通話的語音信息、營業廳、ATM的錄像信息，但除了結構化數據外，其他數據無法進行分析，更談不上對多種信息進行綜合分析，無法打破「信息孤島」的格局。也就是說，在「大數據時代」，銀行的數據挖掘和分析能力嚴重不足。