银行的大数据分析

A. 商业银行的数据分析场景主要可分为以下哪些方面(

内部员工的管理、生产流程的监管、产品结构优化与新产品开发、财务成本优化、市场结构的分析和客户关系的管理。
大数据的应用强调以新的理念应用于辅助决策、发现新的知识，更强调在线闭环的业务流程优化。
数据挖掘技术在决策支持方面有着广泛的市场前景，并可用于业务管理方。

B. 银行或金融单位的数据分析岗需要具备什么能力

最重要还是数据治理和数据分析的能力！

近年来，随着大数据产业的蓬勃发展，企业和政府对于自身数据资产的价值也产生了重新的认识。但遗憾的是数据本身并不能直接产生价值。当我们想利用数据产生价值的时候，很多问题都会暴露出来，比如：数据标准缺失，数据源头不清晰，数据质量缺乏监管等。这就要求我们要有统一的数据标准和良好的数据质量来构成数据价值实现的基础。而数据治理恰是保障这一基础的存在。

国际数据管理协会（DAMA）对数据治理给出的定义是：数据治理是对数据资产管理行使权力和控制的活动集合。它是一个管理体系，包括组织、制度、流程、工具。

在国内企业的实际应用中，一般将数据治理和数据管理综合考虑，认为数据治理是将数据作为组织资产而展开的一系列的集体化工作，包括从组织架构、管理制度、操作规范、信息技术应用、绩效考核支持等多个维度对组织的数据模型、数据架构、数据质量、数据安全、数据生命周期等方面进行全面的梳理、建设以及持续改进的过程。

五、 数据和AI中台

随着金融业正在迈入第四个重大发展阶段--数字化时代，给各金融机构带来了发展机遇，同时也伴随着严峻的挑战。如何解决数据孤岛、新应用与老系统结合难？现有IT能力不足以支撑业务的快速变化？数据调用方式多样且标准不统一质量差？以及数据资源未被挖掘数字化能力得不到释放等问题，是企业面临的共同难题。数据集成和数据资产管理是解决这些问题的有效途径之一。

本课程将从如何进行有效的数据集成、各种数据平台建设介绍、如何有效开展数据治理，以及数据资产管理与数据中台的建设这四个大的方面进行开展。帮助企业在数字化进程中快速建立系统间的数据集成体系，支撑用户数据集成应用的快速实现；提供完善数据管理体系和有效的完成数据整合方案，支撑起上层数据的挖掘、分析应用；对企业的发展战略和业务创新提供有效的数据支撑，洞察企业的运营状态和市场趋势等，提高企业新业务灵活性，创建数据应用敏捷环境。

C. 大数据能为银行做什么

随着移动互联网、云计算、物联网和社交网络的广泛应用，人类社会已经迈入一个全新的“大数据”信息化时代。而银行信贷的未来，也离不开大数据。
国内不少银行已经开始尝试通过大数据来驱动业务运营，如中信银行信用卡中心使用大数据技术实现了实时营销，光大银行建立了社交网络信息数据库，招商银行则利用大数据发展小微贷款。从发展趋势来看，银行大数据应用总的可以分为四大方面：
第一方面：客户画像应用。
客户画像应用主要分为个人客户画像和企业客户画像。个人客户画像包括人口统计学特征、消费能力数据、兴趣数据、风险偏好等；企业客户画像包括企业的生产、流通、运营、财务、销售和客户数据、相关产业链上下游等数据。值得注意的是，银行拥有的客户信息并不全面，基于自身拥有的数据有时难以得出理想的结果甚至可能得出错误的结论。
比如，如果某位信用卡客户月均刷卡8次，平均每年打4次客服电话，从未有过投诉，按照传统的数据分析，该客户是一位满意度较高流失风险较低的客户。但如果看到该客户的微博，真实情况是：工资卡和信用卡不在同一家银行，还款不方便，好几次打客服电话没接通，客户多次在微博上抱怨，该客户流失风险较高。所以银行不仅仅要考虑银行自身业务所采集到的数据，更应考虑整合外部更多的数据，以扩展对客户的了解。包括：
（1）客户在社交媒体上的行为数据（如光大银行建立了社交网络信息数据库）。通过打通银行内部数据和外部社会化的数据可以获得更为完整的客户拼图，从而进行更为精准的营销和管理；
（2）客户在电商网站的交易数据，如建设银行则将自己的电子商务平台和信贷业务结合起来，阿里金融为阿里巴巴用户提供无抵押贷款，用户只需要凭借过去的信用即可；
（3）企业客户的产业链上下游数据。如果银行掌握了企业所在的产业链上下游的数据，可以更好掌握企业的外部环境发展情况，从而可以预测企业未来的状况；
（4）其他有利于扩展银行对客户兴趣爱好的数据，如网络广告界目前正在兴起的DMP数据平台的互联网用户行为数据。
第二方面：精准营销
在客户画像的基础上银行可以有效的开展精准营销，包括：
（1）实时营销。实时营销是根据客户的实时状态来进行营销，比如客户当时的所在地、客户最近一次消费等信息来有针对地进行营销（某客户采用信用卡采购孕妇用品，可以通过建模推测怀孕的概率并推荐孕妇类喜欢的业务）；或者将改变生活状态的事件（换工作、改变婚姻状况、置居等）视为营销机会；
（2）交叉营销。即不同业务或产品的交叉推荐，如招商银行可以根据客户交易记录分析，有效地识别小微企业客户，然后用远程银行来实施交叉销售；
（3）个性化推荐。银行可以根据客户的喜欢进行服务或者银行产品的个性化推荐，如根据客户的年龄、资产规模、理财偏好等，对客户群进行精准定位，分析出其潜在金融服务需求，进而有针对性的营销推广；
（4）客户生命周期管理。客户生命周期管理包括新客户获取、客户防流失和客户赢回等。如招商银行通过构建客户流失预警模型，对流失率等级前20%的客户发售高收益理财产品予以挽留，使得金卡和金葵花卡客户流失率分别降低了15个和7个百分点。
第三方面：风险管控
包括中小企业贷款风险评估和欺诈交易识别等手段。
（1）中小企业贷款风险评估。银行可通过企业的产、流通、销售、财务等相关信息结合大数据挖掘方法进行贷款风险分析，量化企业的信用额度，更有效的开展中小企业贷款。
（2）实时欺诈交易识别和反洗钱分析。银行可以利用持卡人基本信息、卡基本信息、交易历史、客户历史行为模式、正在发生行为模式（如转账）等，结合智能规则引擎进行实时的交易反欺诈分析。如IBM金融犯罪管理解决方案帮助银行利用大数据有效地预防与管理金融犯罪，摩根大通银行则利用大数据技术追踪盗取客户账号或侵入自动柜员机(ATM)系统的罪犯。
第四方面：运营优化。
（1）市场和渠道分析优化。通过大数据，银行可以监控不同市场推广渠道尤其是网络渠道推广的质量，从而进行合作渠道的调整和优化。同时，也可以分析哪些渠道更适合推广哪类银行产品或者服务，从而进行渠道推广策略的优化。
（2）产品和服务优化：银行可以将客户行为转化为信息流，并从中分析客户的个性特征和风险偏好，更深层次地理解客户的习惯，智能化分析和预测客户需求，从而进行产品创新和服务优化。如兴业银行目前对大数据进行初步分析，通过对还款数据挖掘比较区分优质客户，根据客户还款数额的差别，提供差异化的金融产品和服务方式。
（3）舆情分析：银行可以通过爬虫技术，抓取社区、论坛和微博上关于银行以及银行产品和服务的相关信息，并通过自然语言处理技术进行正负面判断，尤其是及时掌握银行以及银行产品和服务的负面信息，及时发现和处理问题；对于正面信息，可以加以总结并继续强化。同时，银行也可以抓取同行业的银行正负面信息，及时了解同行做的好的方面，以作为自身业务优化的借鉴。
银行是经营信用的企业，数据的力量尤为关键和重要。在“大数据”时代，以互联网为代表的现代信息科技，特别是门户网站、社区论坛、微博、微信等新型传播方式的蓬勃发展，移动支付、搜索引擎和云计算的广泛应用，构建起了全新的虚拟客户信息体系，并将改变现代金融运营模式。
大数据海量化、多样化、传输快速化和价值化等特征，将给商业银行市场竞争带来全新的挑战和机遇。数据时代，智者生存，未来的银行信贷，是从数据中赢得未来，是从风控中获得安稳。

D. 对银行大数据应用的一点思考

对银行大数据应用的一点思考

在《大数据时代》广为流行之时，就拜读了该书。当时的第一感觉是，大数据时代是对传统统计学的一大挑战，因为大数据的分析无需取样，直接避开了传统统计学的一大前提，也就避免了因样本取样本身带来的误差。得益于当前发达的网络技术和计算机性能，大数据时代的数据分析是全量的数据分析。我想，这也是该书为什么一经推出就如此火热并迅速推广至各行各业的原因。梳理一下近期的思路，谈一谈自己对大数据于银行业务的一点思考。

一、银行拥有得天独厚的大数据优势

看完书后的很长一段时间，我都在思索大数据的思维和方法如何运用在工作中。因为自己每天都在与大量的数据、各类的报表、不同的系统打交道，深感银行数据的全面、多样与深不可测。网上银行、手机银行、财富管理、信用卡平台等系统内的客户交易数据，核心系统、信贷系统、客户关系维护系统、计价系统等客户的基础信息，这些是多少外部咨询公司可望而不可及的数据。如此丰富的信息，如果只是让她们停留在数据阶段，真是太可惜了。虽然，我已经通过不断提升excel的操作水平来简化和分析数据，但深感其用途远远不应该只是每日通报而已。如何科学利用这些数据，并以此来推动工作开展，是自己一直在思索但总有点心有余而力不足的问题。银行的大数据，内容庞大，超出一般人的数据处理能力;大数据于银行，是新的竞争领域，是新的思路也是新的挑战，理应是新的工作重点。

二、银行大数据应用的主要方面

银行归根到底是金融服务业，产品的研发、服务的开展无疑都是为了吸引和留住客户，提升综合竞争力，而数据则是服务好客户的前提和保障。就自己浅显理解，我觉得大数据可在如下几个方面促进业务开展。

一是区域化管理。不可否认，大到国家、省份、地市，小到不同城区、不同社区、不同单位，文化差异和生活习惯是有所不同的。我们所辖的网点分布在不同的地方，如何因地制宜地推出适合当地居民的产品和政策，必须对不同片区、不同社区、不同商圈的客户进行统计分析，分析区域之间客户存在的工作、消费、生活习惯差异，寻求区域内部客户之间存在的工作、消费、生活习惯共性，以提供有针对性的营销计划，根据地域优势来分配主要的业务经办行，打造专业的队伍服务特定的人群，促成资源的合理配置。

二是差别化服务。从IT蓝图上线起，我们中行就提出了经营模式从“以产品为中心”向“以客户为中心”的转变，服务模式从“标准化服务”向“个性化服务”的转变，这些转变落实到具体工作中，就是服务形态和方法的转变。通过我行自身的各种渠道、各类系统整合客户信息，已经形成了一个基本的数据库，这个数据库里包含了客户的工作、家庭、账户、联系信息等客观数据，如果能通过借助外部平台，引入客户喜好、情绪等主观因素，则可以更加精准地判断客户的态度立场、情感倾向等，进而可以相应地分析可向客户推荐的产品、服务、定价政策，既能迎合客户的需求，又能提高营销的效率和效益，真正实现“精准化营销”。

三是风险管控。这是目前为止，我的日常工作中做得最多的。对于风险控制我们多数时候是被动的，到了贷款出现逾期才意识到借款人资金、信用出现了问题，对于这类现象首先追究的是客户经理的贷后管理工作不到位。但很多逾期的贷款客户在其资金链断裂前，其经营实体和抵押物情况等是没有太多变化的，为了尽早地发现问题，现在的贷后管理，不能仅仅局限于上门回访，而应通过系统监控和数据分析加强预警防控能力，及时地发现客户的资金异动，以便采取及时有效的措施防范风险。随着信用卡的普及，信用卡的消费和还款情况一定程度上反映了持卡人的资金实力，通过分析贷款客户的信用卡使用情况及时发现潜在风险，尽早开展贷后催收和诉讼工作，避免逾期后再催收的措手不及。

三、银行大数据运用可采取的措施

有了数据，如何运用数据才是更加具有挑战性的工作。对于如何运用大数据，我觉得首先要丰富数据采集渠道，拓宽数据来源，我们掌握的客户信息多为金融信息，数据准确可靠，但缺乏客户行为方面的信息，可依托互联网、电商、微博微信等社交平台充实数据资源，以更加全面了解客户的真实需求;其次要加强内部数据的整合运用，虽然目前我们的数据多，但是数据较分散，各自为政，缺乏交叉运用，各部门各条线应加强数据的资源共享;最后是要建立和培养一支专门的数据分析队伍，整合各专业领域的员工，负责数据的采集、简化、分析和应用。在保护客户隐私的前提下，还可以委托专门的数据处理公司开发专门的程序，以利于更加方便快捷地开展各项工作。

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E. 大数据在银行业的应用与实践

大数据在银行业的应用

一、舆情分析

对于银行来说，舆情分析包括：银行的声誉分析、品牌分析和客户质量分析。它主要是通过分析网络社交媒体的评论，对于客户的流失情况进行预警，还可以通过对新闻热点的跟踪以及政府报道的分析，为银行提供个性化的分析场所。

二、客户信用评级

银行可以通过手机客户申请信用卡的数据，分析客户的信用程度，从而帮助业务人员做出相应的决策。

三、客户与市场洞察

银行可以通过跟踪社交媒体的评论信息，利用各种非结构化数据，对客户进行细分，改进客户的流失情况。这是银行对于市场的趋势分析。

四、运营优化

银行通过大数据平台对各种历史数据进行保存和管理，同时可以对系统日志进行维护、预测系统故障，从而提升系统的运营效率。

五、风险与欺诈分析

主要包括财务风险分析、贷款风险分析、各种反洗钱和欺诈调查和实时欺诈分析等内容。所谓财务风险分析是分析信用风险和市场风险产生的数据；贷款风险分析是从媒体或者社会公众信息中提取企业客户和潜在客户的信息。提高对于风险的预测能力和预警能力；反洗钱与欺诈调查是提取犯罪记录的信息；实时欺诈分析则是对大量的欺诈数据进行分析。

银行数据架构规划

随着银行业务的扩展，可以对数据进行架构规划。大数据的数据架构规划可以采用Hadoop技术，即通过与节后或数据进行关联，进一步拓展对非结构化数据的处理。其数据源包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。半结构化数据和非结构化数据通过网络爬虫的方式来搜集，再经过内容管理处理，将数据进行结构化处理，然后可以将内容管理处理得出的数据信息存放到基础数据存储中。这是基于HDFS存放的非结构化数据。

大数据为银行创造的价值

当银行客户与银行产生交易，会产生大量的数据，这些数据具有大量的业务价值，为银行进行有针对性的营销创造了机会。

在大部分的应用中，随着数据量指数级的增长，特别是一些非结构化数据的快速增长，大量的数据导致分析时间增长，传统的商业智能已经无法满足需求，阻碍了业务的发展，以FineBI为代表的新型BI的涌现，无论在数据处理量和速度上都相比传统BI有突破性的进步。

在很长的一段时间内，银行的大部分业务是建立在客户和银行的交易过程中的，但是为了能更好地为客户服务，光靠依赖这些数据是不够的。随着技术的进步，银行可以通过很多途径来搜集客户的资料。从而进行有针对性的营销。

随着互联网技术的发展，客户可以通过电子渠道对银行业务发表看法或者购买银行产品。这些操作都是为增强对于客户的了解，降低信息的不对称性。

目前来说，在利率市场化的趋势下，存款的稳定性降低，存贷款的利差收窄，数据分析已经逐渐成为银行实现核心业务价值的重要手段。金融脱媒会导致大量客户的流失和客户忠诚度的降低。银行作为“支付中介”的地位开始动摇，客户对于银行服务的要求越来越高。

在这种情况下，银行需要通过大数据深入全名了解客户的基本信息，提升业务运行的效率，逐步提高客户的体验。通过对大数据的加工以及挖掘，可能为银行带来极大的效益，特别是商业银行。

对于银行来说，风险管控和用户营销是未来最重要的两个方向。而对客户的信用评分是实现这两个方向的重要条件之一。信用评分是根据申请人的申请信息和证明材料，帮助业务员作出决策，降低坏账率。

比如：我们可以根据大数据的分析和查询，有针对性地为客户提供理财产品建议和提醒，同时通过对大数据的分析和挖掘，来评估客户的信用风险和资金偿还能力，降低了银行的各种风险。

F. 科普文：银行业9大数据科学应用案例解析！

在银行业中使用数据科学不仅仅是一种趋势，它已成为保持竞争的必要条件。 银行必须认识到，大数据技术可以帮助他们有效地集中资源，做出更明智的决策并提高绩效。

以下我们罗列银行业使用的数据科学用例清单，让您了解如何处理大量数据以及如何有效使用数据。

（1）欺诈识别

（2）管理客户数据

（3）投资银行的风险建模

（4）个性化营销

（5）终身价值预测

（6）实时和预测分析

（7）客户细分

（8）推荐引擎

（9）客户支持

（10）结论

1、欺诈识别

机器学习对于有效检测和防范涉及信用卡，会计，保险等的欺诈行为至关重要。 银行业务中的主动欺诈检测对于为客户和员工提供安全性至关重要。 银行越早检测到欺诈行为，其越快可以限制帐户活动以减少损失。 通过实施一系列的欺诈检测方案，银行可以实现必要的保护并避免重大损失。

欺诈检测的关键步骤包括：

获取数据样本进行模型估计和初步测试 模型估计 测试阶段和部署。

由于每个数据集都不同，每个数据集都需要由数据科学家进行个别训练和微调。 将深厚的理论知识转化为实际应用需要数据挖掘技术方面的专业知识，如关联，聚类，预测和分类。

高效欺诈检测的一个例子是，当一些异常高的交易发生时，银行的欺诈预防系统被设置为暂停，直到账户持有人确认交易。对于新帐户，欺诈检测算法可以调查非常高的热门项目购买量，或者在短时间内使用类似数据打开多个帐户。

2、管理客户数据

银行有义务收集，分析和存储大量数据。但是，机器学习和数据科学工具不是将其视为合规性练习，而是将其转化为更多地了解其客户以推动新的收入机会的可能性。

如今，数字银行越来越受欢迎并被广泛使用。这创建了TB级的客户数据，因此数据科学家团队的第一步是分离真正相关的数据。之后，通过准确的机器学习模型帮助数据专家掌握有关客户行为，交互和偏好的信息，可以通过隔离和处理这些最相关的客户信息来改善商业决策，从而为银行创造新的收入机会。

3、投资银行的风险建模

风险建模对投资银行来说是一个高度优先考虑的问题，因为它有助于规范金融活动，并在定价金融工具时发挥最重要的作用。投资银行评估公司在企业融资中创造资本，促进兼并和收购，进行公司重组或重组以及用于投资目的的价值。

这就是为什么风险模型对于银行来说显得非常重要，最好是通过掌握更多信息和储备数据科学工具来评估。现在，通过大数据的力量，行业内的创新者正在利用新技术进行有效的风险建模，从而实现更好的数据驱动型决策。

4、个性化营销

市场营销成功的关键在于制定适合特定客户需求和偏好的定制化报价。数据分析使我们能够创建个性化营销，在适当的时间在正确的设备上为合适的人员提供合适的产品。数据挖掘广泛用于目标选择，以识别新产品的潜在客户。

数据科学家利用行为，人口统计和历史购买数据建立一个模型，预测客户对促销或优惠的反应概率。因此，银行可以进行高效，个性化的宣传并改善与客户的关系。

5、终身价值预测

客户生命周期价值(CLV)预测了企业从与客户的整个关系中获得的所有价值。 这项措施的重要性正在快速增长，因为它有助于创建和维持与特定客户的有利关系，从而创造更高的盈利能力和业务增长。

获得和维系有利可图的客户对银行来说是一个不断增长的挑战。 随着竞争越来越激烈，银行现在需要360度全方位了解每位客户，以便有效地集中资源。 这就是数据科学进入的地方。首先，必须考虑大量数据：如客户获得和流失的概念，各种银行产品和服务的使用，数量和盈利能力以及其他客户的特点 如地理，人口和市场数据。

这些数据通常需要大量清洗和操作才能变得可用和有意义。 银行客户的概况，产品或服务差异很大，他们的行为和期望也不尽相同。 数据科学家的工具中有许多工具和方法来开发CLV模型，如广义线性模型(GLM)，逐步回归，分类和回归树(CART)。 建立一个预测模型，以确定基于CLV的未来营销策略，这对于在每个客户的一生中与该公司保持良好的客户关系，实现更高的盈利能力和增长是具有非常有价值的过程。

6、实时和预测分析

分析在银行业中的重要性不可低估。机器学习算法和数据科学技术可以显着改善银行的分析策略，因为银行业务的每个使用案例都与分析密切相关。随着信息的可用性和多样性迅速增加，分析变得更加复杂和准确。

可用信息的潜在价值非常惊人：指示实际信号的有意义的数据量(不仅仅是噪声)在过去几年呈指数级增长，而数据处理器的成本和规模一直在下降。区分真正相关的数据和噪音有助于有效解决问题和制定更明智的战略决策。实时分析有助于了解阻碍业务的问题，而预测分析有助于选择正确的技术来解决问题。通过将分析整合到银行工作流程中，可以实现更好的结果，以提前避免潜在的问题。

7、客户细分

客户细分意味着根据他们的行为(对于行为分割)或特定特征(例如区域，年龄，对于人口统计学分割的收入)挑选出一组客户。数据科学家的一系列技术如聚类，决策树，逻辑回归等等，因此它们有助于了解每个客户群的CLV并发现高价值和低价值的细分市场。

没有必要证明客户的这种细分允许有效地分配营销资源，并且为每个客户群提供基于点的方法的最大化以及销售机会。不要忘记，客户细分旨在改善客户服务，并帮助客户忠诚和留住客户，这对银行业是非常必要的。

8、推荐引擎

数据科学和机器学习工具可以创建简单的算法，分析和过滤用户的活动，以便向他建议最相关和准确的项目。这种推荐引擎即使在他自己搜索它之前也会显示可能感兴趣的项目。要构建推荐引擎，数据专家需要分析和处理大量信息，识别客户配置文件，并捕获显示其交互的数据以避免重复提供。

推荐引擎的类型取决于算法的过滤方法。协同过滤方法既可以是基于用户的，也可以是基于项目的，并且可以与用户行为一起分析其他用户的偏好，然后向新用户提出建议。

协同过滤方法面临的主要挑战是使用大量数据，导致计算问题和价格上涨。基于内容的过滤与更简单的算法一起工作，其推荐与用户参考先前活动的项目相似的项目。如果行为复杂或连接不清，这些方法可能会失败。还有一种混合类型的引擎，结合了协作和基于内容的过滤。

没有任何方法是普适的，它们每个都有一些优点和缺点，正确的选择取决于你的目标和情况。

9、客户支持

杰出的客户支持服务是保持与客户长期有效关系的关键。作为客户服务的一部分，客户支持是银行业中一个重要但广泛的概念。实质上，所有银行都是基于服务的业务，因此他们的大部分活动都涉及服务元素。它包括全面及时地回应客户的问题和投诉，并与客户互动。

数据科学使这一过程更好地实现了自动化，更准确，个性化，直接和高效，并且降低了员工时间成本。

结论

为了获得竞争优势，银行必须承认数据科学的重要性，将其融入决策过程，并根据客户数据中获得可操作的见解制定战略。 从小型可管理的步骤开始，将大数据分析整合到您的运营模式中，并领先于竞争对手。

由于这种快速发展的数据科学领域以及将机器学习模型应用于实际数据的能力，因此可以每天扩展此用例列表，从而获得更多更准确的结果。

G. 银行数据分析系统都有哪些是自己搭,还是用第三方的

银行数据分析系统都是比较复杂的，我是不推荐自己搭建的，因为会花费大量的人力和物力，所以还是使用第三方的系统比较省事省力。

银行数据分析系统有：

1、思迈特软件Smartbi：具有前端数据分析，对接各种业务数据库，数据仓库和大数据平台，满足各种数据分析应用需求。

2、永洪科技：是一家专业从事数据管理（包括ETL，DWD，DWA）和数据价值发掘（包括BI）的高科技企业 。

3、Cloudera：成立于2008年，是一家为企业和大型机构在寻求解决棘手的大数据问题时，往往会使用开源软件基础架构Hadoop的服务。

思迈特软件Smartbi经过十余年的发展，已在金融、电信、政 府、制造等行业获得近2000家客户认可，在众多的客户中获得了很好的口碑，并获得了投资机构的青睐。在金融行业，全球财富500强的10家国内银行中，有8家选用了思迈特软件Smartbi；国内12家股份制银行，已覆盖8家。思迈特软件Smartbi经过多年持续自主研发，凝聚大量商业智能最佳实践经验，整合了各行业的数据分析和决策支持的功能需求。满足最终用户在企业级报表、数据可视化分析、自助探索分析、数据挖掘建模、AI智能分析等大数据分析需求。

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H. 如何在银行审计领域做好大数据分析

无论是从数据应用投资规模来看，还是从“大数据”应用的潜力来看，金融“大数据”的分析、利用和挖掘都大有可为。“大数据时代”的到来将使金融审计的范围、时效性、前瞻性等方面得到有效改善，为审计工作提供更广阔的空间。银行业已是金融类企业的重要组成部分，占比41.1%，分别高出证券业和保险业6%和17.3%，银行审计应该抓住“大数据时代”来临的机遇，对审计工作进行战略性规划，提早布局，进一步充分发挥审计的作用。

I. 交通银行如何应对大数据

交通银行要学会“走出去”以应对大数据。
拓展资料：
在“大数据时代”，银行所面临的竞争不仅仅来自于同行业内部，外部的挑战也日益严峻。互联网、电子商务等新兴企业在产品创新能力、市场敏感度和“大数据”处理经验等方面都拥有明显的优势，一旦涉足金融领域，将对银行形成较大的威胁。日前，互联网公司阿里巴巴已开始在利用大数据技术提供金融服务，通过其掌握的电商平台阿里巴巴、淘宝网和支付宝等的各种信息数据，借助大数据分析技术自动判定是否给予企业贷款，全程几乎不用出现人工干预。这种基于“大数据”分析能力的竞争优势已明鲜显示了这种威胁的现实性和急迫性。

数据将是未来银行的核心竞争力之一，这已成为银行业界的共识。应该说，银行对于传统的结构化数据的挖掘和分析是处于领先水平的，但一方面银行传统的数据库信息量并不丰富和完整，如客户信息，银行拥有客户的基本身份信息，但客户其他的信息，如性格特征、兴趣爱好、生活习惯、行业领域、家庭状况等却是银行难以准确掌握的;另一方面对于多种异构数据的分析是难以处理的，如银行有客户的资金往来的信息、网页浏览的行为信息、服务通话的语音信息、营业厅、ATM的录像信息，但除了结构化数据外，其他数据无法进行分析，更谈不上对多种信息进行综合分析，无法打破“信息孤岛”的格局。也就是说，在“大数据时代”，银行的数据挖掘和分析能力严重不足。