銀行對大數據的應用

A. 大數據目在銀行主要應用於以下哪個領域

你好，目前在銀行使用大數據，主要集中在客戶管理，以及風險防控方面。

B. 大數據分析技術在財經領域的應用

大數據分析技術在財經領域的應用如下：

1、銀行大數據應用

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。

財經領域的大數據應用依然有很多的問題需要克服，同時需要國家出台促進金融大數據發展的產業規劃和扶持政策，也需要行業分階段推動金融數據開放、共享和統一平台建設，強化行業標准和安全規范。

C. 大數據技術在金融行業中的典型應用

大數據技術在金融行業中的典型應用
近年來，我國金融科技快速發展，在多個領域已經走在世界前列。大數據、人工智慧、雲計算、移動互聯網等技術與金融業務深度融合，大大推動了我國金融業轉型升級，助力金融更好地服務實體經濟，有效促進了金融業整體發展。在這一發展過程中，又以大數據技術發展最為成熟、應用最為廣泛。從發展特點和趨勢來看，「金融雲」快速建設落地奠定了金融大數據的應用基礎，金融數據與其他跨領域數據的融合應用不斷強化，人工智慧正在成為金融大數據應用的新方向，金融行業數據的整合、共享和開放正在成為趨勢，給金融行業帶來了新的發展機遇和巨大的發展動力。
大數據在金融行業的典型應用場景
大數據涉及的行業過於廣泛，除金融外，還包括政治、教育、傳媒、醫學、商業、工農業、互聯網等多個方面，各行業對大數據的定義目前尚未統一。大數據的特點可歸納為「4V」。第一，數據體量大（Volume），海量性也許是與大數據最相關的特徵。第二，數據類型繁多（Variety），大數據既包括以事務為代表的傳統結構化數據，還包括以網頁為代表的半結構化數據和以視頻、語音信息為代表的非結構化數據。第三，價值密度低（Value），大數據的體量巨大，但數據中的價值密度卻很低。比如幾個小時甚至幾天的監控視頻中，有價值的線索或許只有幾秒鍾。第四，處理速度快（Velocity），大數據要求快速處理，時效性強，要進行實時或准實時的處理。
金融行業一直較為重視大數據技術的發展。相比常規商業分析手段，大數據可以使業務決策具有前瞻性，讓企業戰略的制定過程更加理性化，實現生產資源優化分配，依據市場變化迅速調整業務策略，提高用戶體驗以及資金周轉率，降低庫存積壓的風險，從而獲取更高的利潤。
當前，大數據在金融行業典型的應用場景有以下幾個方面：
在銀行業的應用主要表現在兩個方面：一是信貸風險評估。以往銀行對企業客戶的違約風險評估多基於過往的信貸數據和交易數據等靜態數據，內外部數據資源整合後的大數據可提供前瞻性預測。二是供應鏈金融。利用大數據技術，銀行可以根據企業之間的投資、控股、借貸、擔保及股東和法人之間的關系，形成企業之間的關系圖譜，利於企業分析及風險控制。
在證券行業的應用主要表現為：一是股市行情預測。大數據可以有效拓寬證券企業量化投資數據維度，幫助企業更精準地了解市場行情，通過構建更多元的量化因子，投研模型會更加完善。二是股價預測。大數據技術通過收集並分析社交網路如微博、朋友圈、專業論壇等渠道上的結構化和非結構化數據，形成市場主觀判斷因素和投資者情緒打分，從而量化股價中人為因素的變化預期。三是智能投資顧問。智能投資顧問業務提供線上投資顧問服務，其基於客戶的風險偏好、交易行為等個性化數據，依靠大數據量化模型，為客戶提供低門檻、低費率的個性化財富管理方案。
在互聯網金融行業的應用，一是精準營銷。大數據通過用戶多維度畫像，對客戶偏好進行分類篩選，從而達到精準營銷的目的。二是消費信貸。基於大數據的自動評分模型、自動審批系統和催收系統可降低消費信貸業務違約風險。
金融大數據的典型案例分析
為實時接收電子渠道交易數據，整合銀行內系統業務數據。中國交通銀行通過規則欲實現快速建模、實時告警與在線智能監控報表等功能，以達到實時接收官網業務數據，整合客戶信息、設備畫像、位置信息、官網交易日誌、瀏覽記錄等數據的目的。
該系統通過為交通銀行卡中心構建反作弊模型、實時計算、實時決策系統，幫助擁有海量歷史數據，日均增長超過兩千萬條日誌流水的銀行卡中心，形成電子渠道實時反欺詐交易監控能力。利用分布式實時數據採集技術和實時決策引擎，幫助信用卡中心高效整合多系統業務數據，處理海量高並發線上行為數據，識別惡意用戶和欺詐行為，並實時預警和處置；通過引入機器學習框架，對少量數據進行分析、挖掘構建並周期性更新反欺詐規則和反欺詐模型。
系統上線後，該銀行迅速監控電子渠道產生的虛假賬號、偽裝賬號、異常登錄、頻繁登錄等新型風險和欺詐行為；系統穩定運行，日均處理逾兩千萬條日誌流水、實時識別出近萬筆風險行為並進行預警。數據接入、計算報警、案件調查的整體處理時間從數小時降低至秒級，監測時效提升近3000倍，上線3個月已幫助卡中心挽回數百萬元的風險損失。
網路的搜索技術正在全面注入網路金融。網路金融使用的梯度增強決策樹演算法可以分析大數據高維特點，在知識分析、匯總、聚合、提煉等多個方面有其獨到之處，其深度學習能力利用數據挖掘演算法能夠較好地解決大數據價值密度低等問題。網路「磐石」系統基於每日100億次搜索行為，通過200多個維度為8.6億賬號精確畫像，高效劃分人群，能夠為銀行、互聯網金融機構提供身份識別、反欺詐、信息檢驗、信用分級等服務。該系統累計為網路內部信貸業務攔截數十萬欺詐用戶，攔截數十億不良資產、減少數百萬人力成本，累計合作近500家社會金融機構，幫助其提升了整體風險防控水平。
金融大數據應用面臨的挑戰及對策
大數據技術為金融行業帶來了裂變式的創新活力，其應用潛力有目共睹，但在數據應用管理、業務場景融合、標准統一、頂層設計等方面存在的瓶頸也有待突破。
一是數據資產管理水平仍待提高。主要體現在數據質量不高、獲取方式單一、數據系統分散等方面。
二是應用技術和業務探索仍需突破。主要體現在金融機構原有的數據系統架構相對復雜，涉及的系統平台和供應商較多，實現大數據應用的技術改造難度很大。同時，金融行業的大數據分析應用模型仍處於起步階段，成熟案例和解決方案仍相對較少，需要投入大量的時間和成本進行調研和試錯。系統誤判率相對較高。
三是行業標准和安全規范仍待完善。金融大數據缺乏統一的存儲管理標准和互通共享平台，對個人隱私的保護上還未形成可信的安全機制。
四是頂層設計和扶持政策還需強化。體現在金融機構間的數據壁壘較為明顯，各自為戰問題突出，缺乏有效的整合協同。同時，行業應用缺乏整體性規劃，分散、臨時、應激等特點突出，信息價值開發仍有較大潛力。
以上問題，一方面需要國家出台促進金融大數據發展的產業規劃和扶持政策，同時，也需要行業分階段推動金融數據開放、共享和統一平台建設，強化行業標准和安全規范。只有這樣，大數據技術才能在金融行業中穩步應用發展，不斷推動金融行業的發展提升。

D. 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。

E. 大數據助銀行提高徵信水平和風險監控能力

大數據助銀行提高徵信水平和風險監控能力
在智慧科技產業飛速發展的當下，以大數據技術為依託的若干大數據產品在金融領域逐漸開拓出廣闊的運用空間。特別是在控制銀行風險和降低不良資產領域，目前已經有了較為成熟的實踐。事實上，不良貸款的產生除了受近年來國內外經濟大環境影響外，還與現有的徵信體系和銀行傳統的徵信方式不適應現代經濟發展的實際情況有關，而大數據正是解決這一難題的有力工具。

我國徵信體系建設起步於1992年，但現有徵信體系覆蓋范圍仍很有限。個人徵信系統中反映的僅是個人或企業與銀行間發生的信用情況，企業與企業間的商業信用關系以及個人與多方面的信用關系並沒有得到系統的記錄與反映。
與此同時，銀行傳統的徵信方式也無法滿足現代經濟發展的實際情況。現代經濟發展使企業和個人的經濟活動發生了巨大變化，涉及范圍更大、內容更加豐富，因此，衡量信用的維度更多樣。銀行僅僅依靠財務報表已無法了解企業的真實情況，而權威機構的公開信息系統還無法涵蓋有關企業及個人社會行為的所有信用信息。這些不足導致現有銀行的徵信系統對客戶了解的信息維度不夠，信息真實性不高，信息採集、分類的科學性不強，進而使銀行無法准確地對客戶的誠信作出判斷，對客戶經營活動無從掌握，對客戶的未來發展無法預測。
大數據技術手段的應用，為現有徵信體系建設提供了很好的補充和強化作用。當前一些企業所做的嘗試表明，大數據可以幫助銀行提高徵信水平和風險監控能力。
首先，一站式徵信平台可以進行貸前客戶甄別。目前，銀行查詢客戶的情況既費時、費力，又增加銀行費用，而利用企業的一站式徵信平台，則可以最大限度地節省銀行的人力、物力及時間，並確保數據有效、及時、准確。
其次，風險量化平台可以助力貸後風險監控。平台基於企業日常經營數據，結合平台數據模型，採用動態、實時的雲端數據抓取技術，對企業的發展進行分析和評測，給出風險量化分數，並第一時間發現企業的生產經營異動，在風險觸發前3到6個月預警，使銀行等金融機構能夠及時採取相應措施，防止和減少損失發生。
同時，利用「企業族譜」查詢，對不良貸款進行監控。如一些企業通過關聯交易轉移利潤、製造虧損的假象，為不償還銀行貸款尋找理由；或者通過關聯交易製造虛假業績，為繼續獲得銀行貸款提供依據，這些假象通過關聯交易查詢，都可以很快發現蛛絲馬跡，讓企業造假暴露原形，可防止銀行上當受騙。
值得一提的是，大數據技術將有效解決中小微企業融資難題。銀行發展中小微企業客戶既是國家的要求，也是銀行自身改善客戶結構的需要。但是，有融資需求的中小微企業普遍存在資產少、擔保不足的問題。運用金電聯行的工具，在企業提供反映其真實經營狀況的歷史數據的基礎上，通過大數據挖掘和分析技術，可挖掘出企業真實的經營狀況、健康狀況、盈利能力及企業歷史信用積累情況，真正展現出企業實際經營信息，並給出企業的信用等級和信用額度，從而為銀行或相關金融機構提供貸款依據，緩解中小微企業融資難題，挖掘潛在優質客戶。
除此之外，還可以提高信用卡發卡質量，合理增信，防止不良客戶產生。大數據企業有多項獨特的個人外部數據來源和評分系統來協助銀行進行信用卡新卡發卡審批、審批額度、增信、交易監控等業務管理環節。
金融的本質是經營風險，如何做好風控尤為重要。特別是在當前經濟新常態下，中小企業承受著不同程度的壓力，銀行風險開始涌現。在此背景下，金融機構如何對已貸款客戶進行有效的風險度量，無疑是迫切的現實需求。由此，提前抑制風險就成為銀行利用大數據技術所要實現的首要目標。
某股份制銀行董事長曾談到量化風險管理給銀行帶來的三大收獲：「一是至少可以比其他銀行跑得快一點兒；二是實現了最大限度的信息對稱；三是效率與准確度大幅度提升，擺脫大量人工之後，有利於將貸後風險管理上收總行及分行，大幅提升管理透明度。」而據某商業銀行測算，大數據技術能有效降低不良率47%以上。
由於大數據技術在某種程度上相當於給中小微企業加了一套體檢設備，這樣篩查出來的好企業，銀行就敢於放貸，從而很好地解決了融資難的問題。此外，通過大數據技術催生新的金融服務模式，實現了全線上的流程再造。即將傳統的人工點對點模式升級為智能、批量的高效模式，可以最大程度地降低成本，助推金融機構轉型發展。
特別是，針對以往基層銀行客戶多、人員少，無法做到實時監控，難以及時發現風險的狀況，大數據產品的運用，則可以幫助銀行做到風險監控實時化、動態化，從而避免和減少損失。

F. 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

G. 銀行信貸引入大數據的意義

應用大數據對商業銀行信貸業務與風險管理，能夠有效地加強銀行內部信貸業務評價體系的構建效果，進一步發展銀行業務，更好地對風險因素的構成進行數學統計分析，按照指標體系的要求構建更加科學和客觀的內容。在這個過程中，需要進一步對當前市場金融信息進行集結，讓商業銀行信貸風險業務的評價更客觀，制定定性和定量的評價方式才能夠符合商業銀行風險預控理論的要求。在實際應用過程中，必須按照客觀公正的研究方式對當前銀行業務風險評價進行分析，並根據我國當前經濟發展新趨勢，按照大數據背景下的實際要求為我國商業銀行業務風險提供控制策略，有助於我國商業銀行進一步完善信貸業務風險預控體系，將大數據應用到信貸業務當中，提高信貸業務的市場競爭力，促進銀行平穩發展，獲得持續有效的進步。所以，大數據助推商業銀行信貸業務風險管理是當前銀行信貸業務發展的重要形式，能夠促進風險管控信貸業務的穩定進行。

H. 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。

I. 商業銀行應用大數據之策

商業銀行應用大數據之策

隨著以社交網路為代表的web2.0 的興起、智能手機的普及、各種監控系統及感測器的大量分布，人類正在進入一個數據大爆炸的時代，「大數據」的概念應運而生。大數據被譽為繼雲計算、物聯網之後IT產業又一次顛覆性的技術變革，已經引起各方面的高度關注。大數據的意義在於從海量數據中及時識別和獲取信息價值，金融業在IT基礎設施、數據掌控力和人才富集度方面較之其他產業更具優勢，具備了深度「掘金」的潛力。但是，大數據也給金融業帶來劇烈的挑戰與沖擊，我國商業銀行需要樹立「數據治行」理念，明確大數據戰略的頂層設計，加強大數據基礎設施建設，實施穩妥的大數據安全策略，方能從容迎接大數據時代。

大數據帶來的沖擊與挑戰

(一)傳統發展戰略面臨沖擊。傳統銀行發展戰略，是在預計未來金融政策、經濟環境的前提下,根據現有銀行人員、網點、客戶、資本、存貸款規模等資源佔有狀況,以及競爭對手、客戶需求狀況，來確定其戰略目標及發展路徑和方式的。步入大數據時代後, 對數據資源的佔有及其整合應用能力是決定一家銀行成功與否的關鍵因素,而傳統的網點、人員、資本等因素則趨於淡化,未來商業銀行的客戶營銷,將主要依靠對不同類型客戶需求數據的掌握，並開發設計出安全、便捷、個性化的金融產品。因此，這就要求各商業銀行在評判競爭對手實力與自身優勢時，要注重考量IT能力與大數據實力；在制定戰略目標時，必須兼顧財務承受能力來決定對大數據的投入,從而確保戰略規劃與大數據支撐相適應；在確定戰略目標的實施路徑時，必須將互聯網金融、電子渠道、數據的收集與挖掘作為向客戶提供服務的重要方式和手段。

(二)傳統經營方式面臨重大轉變。在大數據時代, 金融業務與互聯網深度融合, 商業銀行的經營方式將會發生徹底改變。在產品開發、營銷方面,通過對海量交易、行為數據的收集、分析和挖掘,科學構建數據模型, 分層客戶的不同金融需求可以得到充分展示,進而針對客戶需要、市場需求研發產品、開展營銷,真正做到以客戶為中心開發設計產品,並實現精準營銷,而不是以銀行為中心製造、推銷產品。在風險防控方面,許多商業銀行在風險分析和評估中，雖然已經引入了數量分析方式,但是因歷史數據的積累不足,經驗判斷依然在風險管理、決策中起主導作用。依託大數據，對客戶實施多維度評價,其風險模型將會更加貼近市場實際,對客戶違約率的取值變得更加精準,長期以來銀行憑經驗辦業務的經營範式將會得到根本改善。在績效管理方面,可以通過對大數據的有效利用,並藉助通訊、視頻、移動終端等技術手段，對商業銀行員工的工作方式、頻率、業績等做出更加准確的評價,有助於充分發揮績效考核的正向激勵作用。

(三)數據基礎設施建設面臨嚴峻考驗。進入大數據時代，數據來源的多元化主要體現在兩個層面：一是在金融業務鏈條之外。移動網路設備和網路社交媒體產生了極其豐富的實時化的客戶行為數據，在這種環境下，客戶行為偏好數據往往隱藏在社交網路之中。如果要實施「大數據工程」，商業銀行必須搜集開放的網路數據，但現有的銀行IT系統、技術手段還無力搜集、分析、利用大數據。二是在金融業務鏈條內部。隨著專業細分與金融外包的趨勢愈加明朗，由一家或少數幾家銀行掌控關鍵業務數據的時代已經走向終結，業務數據產生、流轉於金融業務鏈條的各個結點，業務數據、客戶行為數據不可能自動集成至某個機構，這對「大數據工程」的實施提出了嚴峻挑戰。

商業銀行的應對與謀變

(一)優先搞好大數據戰略的頂層設計。大數據戰略必須超越電子銀行部或IT部門的狹隘視角，面向全局、面向未來，以客戶需求、市場需求為導向，建立自身的大數據架構。完整的客戶數據必須是多維度的，至少包含以下幾個方面：一是客戶的基本信息，譬如信用信息、社交關系信息等；二是客戶的偏好信息，譬如金融產品偏好、金融服務偏好等；三是客戶的行為信息，譬如銀行范圍內的行為數據、外部行為數據等；四是客戶的分析數據，譬如客戶風險度、客戶價值度等。要想使這些不同維度的數據信息具有分析價值，首先必須具有合理的數據結構。但現實情況卻不盡如人意，各銀行的數據結構基本上是條塊分割的。為此，各銀行必須優先搞好頂層機制的設計與改革，逐步打破業務界限，重組業務流程，確保數據靈活性。

在總行層面上，需要抓緊制定大數據工作規劃，建立大數據工作推進機制。主管數據部門負責組織協調，對大數據工作進行統籌規劃、集中管理；業務部門負責大數據的搜集、整理、存儲、分析和應用，全面採集、多方式整合商業銀行內外部各類數據，形成數據管理、數據使用、數據推廣的有效工作機制。

(二)科學謀劃和打造大數據平台。一方面各銀行要積極與社交網路、電商、電信等大數據平台開展戰略合作，建立數據信息交流、共享機制，全面梳理、整合客戶各類信息，將金融服務與社交網路、電子商務、移動網路等深度融合。另一方面各銀行也可考慮自行打造大數據平台，以便牢牢掌握核心話語權。

(三)積極建設大數據倉庫。著眼於大數據挖掘和分析，對海量數據的持續實時處理，建設數據倉庫項目，為服務質量改善、經營效率提升、服務模式創新提供支撐，全面提升運營管理水平。在項目建設中，通過梳理整合經營管理關鍵數據，建立數據管控體系，搭建基礎數據平台。通過數據倉庫建設，運用數據挖掘和分析，全方位調整管理模式、產品結構、營銷模式、信息戰略，從根本上提高風險管理、成本績效管理、資產負債管理和客戶關系管理水平，實現多系統數據的業務邏輯整合，形成全行級客戶、產品等主題數據。

(四)以大數據思維推進金融互聯網化戰略。進入大數據時代，金融產業與信息技術將實現深度融合, 金融電子化的深度、廣度將日漸強化。各銀行必須順勢而為, 緊緊追隨迅猛發展的互聯網、移動互聯網浪潮, 積極實施金融互聯化戰略, 嘗試構建電子化金融商業模式, 著力發展直銷銀行、社區智能銀行、互聯網金融、電子商務等業務。這就要求各銀行應當從發展戰略的高度，將金融互聯網作為未來提供金融服務、提升核心競爭力的主渠道。

(五)依託大數據技術實現風險管理的精細化。大數據時代，商業銀行可以消除信息孤島，全面整合客戶的多渠道交易數據，通過經營者個人金融、消費、行為等信息進行授信，有效破解傳統信貸風險管理中的信息不對稱難題，降低信貸風險。為此，各銀行必須深化風險管理體制改革，運用大數據理念來構建以客戶為中心的全面風險管理體系，理順部門間的職責，淡化部門色彩，徹底打破以往小數據模式下形成的部門、機構、區域、產品間數據信息分隔管理以及由分支機構各自分散識別風險的做法，形成按客戶集中統一管理數據信息和高效協調機制。

要積極推行把現場調查與非現場數據信息挖掘分析相結合、模型篩查與經驗判斷相結合，以定性信息與定量財務、經營等多重數據信息的勾稽核驗等為重點內容的風險管理創新。總行要通過大量數據信息的挖掘分析，勾畫出客戶的全景視圖，更加全面地評估客戶風險狀況，有效提升貸前風險判斷和貸後風險預警能力。

要進一步完善基於大數據信息平台的集中式風險審查審批體制，採用大數據方式來驗證借款人的數據信息，校正申報機構或部門對借款人的風險判斷。運用合理的參數和模型，計量出可接受的最大風險敞口，精準識別和動態審查借款人的每一筆融資業務。再利用習慣性數據信息和常識性、邏輯性分析，作出更專業的判斷，使風險識別、防範、決策更加可靠、更加貼近實際。

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