银行行业大数据解决方案
银行大数据时代面临的挑战
1、银行离客户越来越远。在互联网交易链条中，银行所占比重越来越低，这使得银行越来越难以知道客户的消费行为；互联网金融的出现，在未来可能会超过以银行为中心的间接融资和以交易所为中心的直接融资模式，这会使得银行逐渐被边缘化。本质上是因为银行对于客户的了解程度，相对越来越弱。
2、客户不断流失难以挽回。市场竞争越来越激烈，银行意识到客户满意度的重要性，并将提升服务作为工作目标。在具体的操作过程中，银行关注产品特点，从服务质量、客户感知进行调查，试图找到解决办法。但是客户满意度却一直停留在原有水平。客户流失率也在不断上升。本质上是因为银行服务同质化。
3、客户维系成本不断攀升。随着互联网金融各类“宝宝”们冲击银行存款，抬升融资成本，银行越来越难以找到低价优质的资金，客户维系成本也不断攀升。银行客户维系陷入“理财收益高，客户多，收益下降，客户跑”的怪圈。本质上是由于银行无法对客户需求进行及时响应，只能通过价格这一唯一工具进行营销。
银行越来越意识到数据作为核心资产的地位，希望借助大数据的技术，聚合客户在银行内外的种种信息，深入洞察每个客户在银行内外的方方面面，以了解其兴趣、偏好、诉求，从而提供每一个客户个性化的产品与服务。
941大数据服务联盟银行大数据解决方案
941大数据服务联盟基于六年来专注于大数据的应用实践，为银行业提供端到端的整体解决方案，帮助银行实现海量多源异构数据的采集、整合，并运用大数据文本分析和数据挖掘技术，深入挖掘客户特征、需求，从而为银行向客户提供差异化服务和个性化产品、产品创新等提供数据支撑。整体解决方案如下：
银行业大数据应用
1、用户实时行为分析
互联网金融及第三方支付的出现，让银行用户流失严重，同时也更加不了解用户的需求。通过在银行官网、APP上部署采集访问用户实时行为的代码，让银行可了解用户在网上的行为特征、需求，拉近银行和用户的距离，从而为更精细化的服务提供数据依据。
实时行为包括：
用户分析：新增、活跃、沉默、流失、回流
渠道分析：渠道来源、渠道活跃、渠道流量质量
客户留存分析：留存用户（率）
客户体验度量：使用时长、地区分析、终端分析。。。
访问原因探查：访问时间、访问频次、停留时长、访问路径
2、个性化服务和资讯推荐
根据客户使用银行产品和服务的历史信息及在银行官网/APP上留下的实时信息，利用大数据文本分析和挖掘技术，分析客户的长期、短期偏好和需求，预测当下和潜在偏好和需求，为客户推荐个性化服务或资讯。
3、精准营销
面对银行存量客户交易不活跃，新客获取渠道少，渠道流量质量差等各类问题，941大数据服务联盟银行精准营销方案以用户出发，识别每个客户在银行内外的上网特征、金融产品消费偏好、金融渠道偏好、金融风险偏好、互联网消费偏好、互联网内容偏好、社交网络等信息，将用户特征匹配银行产品特征，从而将更合适的产品信息精准推送到合适的用户（群）。 新客的获取：基于采集的企业内外数据，在充分分析银行产品和服务特征的基础上，分析客户特征，从海量用户（互联网、App、邮箱等）中精确匹配到适合银行产品和服务的高价值、高净值客户，通过实时竞价广告（RTB）、EDM（个性化邮件营销）、搜索营销（SEM）等手段将产品和服务资讯推送给匹配的客户，帮助银行快速获取高价值客户。
存量客户营销：帮助银行从产品或者从客户出发，分析产品或客户的特征，运用口碑扩散模型、look-alike模型等，为产品找到合适的老客户，或者为老客户找到合适的产品，从而实现老客户的再营销，提高客户满意度，增强客户黏性。
对银行所有产品进行画像，形成统一的产品画像体系，从而对产品的特征、产品的销售情况、利润情况、新产品研发等提供参考。
产品全方位信息视图：通过产品画像体系，可以对具体产品的各项指标有个全面、直观的了解。主要特征包括：
基本信息：统一的产品号、产品名称、产品定义、产品上线时间、产品经理等信息。
产品的种类
按对资产负债表的影响分类：资产类产品、负债类产品、中间业务类产品。
按服务对象分类：对公产品、对私产品。
按业务特质分类：国际业务、信贷业务、结算业务、投资银行业务、信用卡业务等。
评价信息：产品积分、贡献度、当前评价信息和评价历史。
销售渠道：柜面渠道、网上银行渠道、手机银行渠道、直销银行渠道等。
产品规模：产品余额、产品客户数、单位时间内销售额、户均持有产品数等。
5、产品创新
通过对特定数据进行提取和分析、产品核算，清晰对比各类客户的产品覆盖率、产品使用率、产品黏度、产品收益，结合互联网舆情和友商的竞品信息，进而针对不同的客户群提出差异化的产品创新需求。
6、产品评价
根据产品后评价指标建设评价模型，实现对产品的系统评分。获取每个产品各指标数据，采用等级评分法等方法对数据进行标准化处理，反映每个产品的每项指标在组内产品中的排
序。评价指标包括：产品预期偏离度指标、产品综合效益指标、产品规模指标、产品质量指标等。
7、风险防范支持
风险防范重点关注个人客户在银行体系内外的负面信息，银行体系内的负面信息包括：信用卡逾期、贷款逾期、黑名单信息等，银行体系外的负面信息包括：P2P/小贷公司等黑名单信息、公检法的诉讼案件信息、国家行政机关处罚信息（工商、税务、一行三会、协会等）以及网上负面舆情（虚假宣传、误导消费者）等，从这些数据出发，全面评估个人客户在银行的风险等级，为银行的风险防范提供决策支持。
8、客户服务
帮助银行从采集的客音数据、问卷调查、互联网舆情等数据分析客户的抱怨、诉求和需求，从而为客户制定有针对性的服务策略。通过分析客音数据，挖掘客户对产品的诉求和抱怨信息，在后续和客户接触时，提供更符合客户预期的信息。基于360°用户统一视图，客服人员能全方位了解客户的基本信息、购买历史、投诉历史等，从而可以给客户推荐更合适的产品。
941大数据服务联盟银行大数据解决方案的价值
1、为银行建立用户数据中心，让银行更深入的了解用户，帮助银行实现以用户为中心的战略转型。
2、通过完善的大数据平台和针对性的大数据业务应用，提升银行用户体验，拉动银行收入，以及更有效的控制银行风险。
3、基于941大数据服务联盟大数据解决方案，持续积累数据资产，通过大数据构建银行自身的核心竞争力，积极应对互联网金融时代的挑战。
银行行业大数据解决方案 银行大数据时代面临的挑战 1、银行离客户越来越远。在互联网交易链条中，银行所占比重越来越低，这使得银行越来越难以知道客户的消费行为；互联网金融的出现，在未来可能会超过以银行为中心的间接融资和以交易所为中心的直接融资模式，这会使得银行逐渐被边缘化。本质上是因为银行对于客户的了解程度，相对越来越弱。 2、客户不断流失难以挽回。市场竞争越来越激烈，银行意识到客户满意度的重要性，并将提升服务作为工作目标。在具体的操作过程中，银行关注产品特点，从服务质量、客户感知进行调查，试图找到解决办法。但是客户满意度却一直停留在原有水平。客户流失率也在不断上升。本质上是因为银行服务同质化。 3、客户维系成本不断攀升。随着互联网金融各类“宝宝”们冲击银行存款，抬升融资成本，银行越来越难以找到低价优质的资金，客户维系成本也不断攀升。银行客户维系陷入“理财收益高，客户多，收益下降，客户跑”的怪圈。本质上是由于银行无法对客户需求进行及时响应，只能通过价格这一唯一工具进行营销。 银行越来越意识到数据作为核心资产的地位，希望借助大数据的技术，聚合客户在银行内外的种种信息，深入洞察每个客户在银行内外的方方面面，以了解其兴趣、偏好、诉求，从而提供每一个客户个性化的产品与服务。
941大数据服务联盟银行大数据解决方案 941大数据服务联盟基于六年来专注于大数据的应用实践，为银行业提供端到端的整体解决方案，帮助银行实现海量多源异构数据的采集、整合，并运用大数据文本分析和数据挖掘技术，深入挖掘客户特征、需求，从而为银行向客户提供差异化服务和个性化产品、产品创新等提供数据支撑。整体解决方案如下： 银行业大数据应用 1、用户实时行为分析 互联网金融及第三方支付的出现，让银行用户流失严重，同时也更加不了解用户的需求。通过在银行官网、APP上部署采集访问用户实时行为的代码，让银行可了解用户在网上的行为特征、需求，拉近银行和用户的距离，从而为更精细化的服务提供数据依据。 实时行为包括： 用户分析：新增、活跃、沉默、流失、回流 渠道分析：渠道来源、渠道活跃、渠道流量质量 客户留存分析：留存用户（率）
某大型国有银行大数据营销案例 项目背景 随着互联网金融对传统银行业务的不断冲击，银行业变革需求迫切，做为互联网+金融的先锋，某大型国有银行早已布局了银行电商平台，但该电商平台需要通过大数据技术实现个性化商品推荐，提高网站的用户体验、客单价和复购率，同时希望能够搭建用户画像和用户分析系统，帮助运营人员优化网站运营。 项目目标 1、在该银行的电商商城上为用户提供精准实时的个性化推荐服务 2、提供网站运营智能分析工具 3、提供可视化分析报告 941大数据服务联盟解决方案： 1、个性化站内推荐 （1）部署代码，采集数据 通过js部码的方式，在商城网站的PC端和手机客户端采集商品信息和用户行为等非敏感信息，包括商品编号、商品名称、商品品类、页面访问、浏览品类、浏览单品、搜索、添加购物车等。 （2）建立推荐模型 对于收集上来的商品和用户行为信息，经过算法模型的处理变换为多种形式的个性化推荐模
型，并结合掌握的外部全网数据，形成更精确的推荐结果。 （3）进行精准的个性化推荐 基于场景引擎、规则引擎、算法引擎、展示引擎以及流处理平台和批处理平台进行个性化数据运营，形成个性化推荐方案，推荐的内容包括商品、广告、活动、商家等。 2、智能分析引擎 （1）客户画像 将商城的数据与全网数据整合，了解用户在其它电商、社交平台、APP上的外部行为，提供更准确的客户画像。 （2）商业分析和网站运维分析 整合商城前后端数据，提供基于流量、通路、访客、会员、客户行为、商品、订单、融资等的数据分析，通过分析引擎，向业务人员展示电子商务的核心数据情况，满足商业分析（BA）和网站运维分析(WA)的需求。 （3）算法和效果评估 建立完整的客户行为分析引擎，包括基于多种算法产生的客户行为模型和最终的效果评估优化等。 3、可视化数据分析报告 （1）可视化数据分析报告系统。 通过分析引擎，以行业通用的方式展示流量、通路、访客、会员、客户行为、商品、订单、融资等可视化数据报告；向行内运营后台、店铺后台进行数据输出。 （2）灵活的报表展现。
银行,大数据,解决方案 篇一：商业银行-大数据建设规划 XX银行大数据建设规划 一、项目背景 随着信息化程度的加深，以及移动互联网、物联网的崛起，人们产生的数据急剧膨胀，传统的数据处理技术难以支撑数据大量的增长和处理能力。经过近几年的发展，大数据技术逐步成熟，可以帮助企业整合更多的数据，从海量数据中挖掘出隐藏价值。大数据已经从“概念”走向“价值”，逐步进入实施验证阶段。人们越来越期望能实现海量数据的处理，从数据中发现价值。数据越来越成为一种重要的资产。在XX年Gartner技术炒作曲线的报告中也体现了大数据技术将走向实际应用。 我行已深刻认识到数据战略对企业运营以及企业未来发展方向的重要性。互联网金融的本质是金融，核心是数据，载体是平台，关键是客户体验，发展趋势是互联网与金融的深度融合，要提升大数据贡献度。因此，要深化互联网思维理念，稳步推进互联网金融产品和服务模式创新，积极利用移动互联网、大数据等新技术新手段，沉着应对冲击和挑战，实现传统金融与互联网金融的融合发展。做好海量异构数据的专业化整合集成、关联共享、安全防护和维护管理，深度挖掘数据内含的巨大价值，探索银行业务创新，实现数据资
源的综合应用、深度应用，已成为提升企业核心竞争力，实现企业信息化可持续发展的关键途径。按照行领导部署，信息科技部组织力量对大数据技术进行研究，完成对市场上主流的大数据平台及应用技术预研，征求业务部门建议，提出项目建设要求。 二、建设目标 以大数据项目建设作为契机，凝聚我行优势力量，全面梳理数据 资源，完善数据体系架构，自主掌握大数据关键技术，加速大数据资源的开发利用,将数据决策化贯穿到经营管理全流程，建设智慧银行，提升核心竞争力。 （一）建设大数据基础设施，完善全行数据体系架构 构建大数据平台，实现更广泛的半结构化、非结构化数据集中采集、存储、加工、分析和应用，极大地丰富我行的信息资源，同现有的企业级数据仓库和历史数据存储系统一起，形成基础数据体系，提供支撑经营管理的各类数据应用。 （二）开发大数据资源，支撑全行经营管理创新 建设离线数据分析、实时数据/流数据分析集群和各类数据分析集市，提供高性能可扩展的分布式计算引擎，通过数据挖掘、计量分析和机器学习等手段，对丰富的大数据资源进行开发使用，并将数据决策化过程结合到风控、营销、
银行大数据解决方案 The manuscript was revised on the evening of 2021
银行大数据解决方案
一、项目背景 2015年8月31日，国务院印发了《促进大数据发展的行动纲要》，这一战略性文件为我国大数据发展与应用提供了指导纲领和政策保障。在数据已成为银行重要资产和宝贵资源的形势下，《纲要》也为银行利用大数据推动转型发展指明了方向和实施路径，带来了发展新机遇。 当前中国银行业正在步入大数据时代的初级阶段。经过多年的发展与积累，目前银行业的数据量已经达到100TB以上级别，并且非结构化数据量正在以更快的速度增长。银行业在数据方面有天然的优势：一方面，银行在业务开展过程中积累了包括客户身份、资产负债情况、资金收付交易等大量高价值密度的数据，这些数据在运用专业技术挖掘和分析之后，将产生巨大的商业价值；另一方面，银行具有较为充足的预算，可以吸引到实施大数据的高端人才，也有能力采用大数据的最新技术。 总体来看，尽管大数据在银行业的应用刚刚起步，目前影响还比较小，但是从发展趋势来看，应充分认识大数据带来的深远影响。银行业需要进行统一的大数据平台建设，建立综合预测分析体系，整合生产系统数据资源。在此基础上与《纲要》规划的信用信息共享交换平台和公共机构数据统一开放平台有效对接，双管齐下扩展数据来源和采集渠道。这可以一方面高效收集、有效整合企业和社会公共数据，掌握企业真实需求，实现精准营销。尤其可通过农业农村信息综合服务和农业资源要素数据共享，获取三农数据和小微企业数据，解决数据挖掘和分析难点，提升三农和小微金融服务水平。另一方面利用平台动态监控企业经营及个人信用变化情况，强化信用风险智能化管理和预警，降低信用评估、风险控制的难度和不确定性，实现风险管控和精准营销的双重收益。
2 0 2 Oj 智慧营销大数据分析平台 解决方案
万物互联万物智能
NO 电子邮件
大数据营销服务成为互联网应用新热点 ?门户网站 通过大数据的商品化服务， 从数据技术角度解决市场营销问 题，优 化业务的运营效果。 史数据营销服鴛丿 1、 消费决策周期长，考虑因素多样 2、 资源被充分竞争，导致媒体价格不断 升高 需要提高用户的转化与变现效果 线下业态受线上业态冲击明显 用户易流失，亟待唤回流失用户 更加重视搜索引擎营销效果 2000年 2005年 2010年 2015年 ?社交媒体 大数据营销核心目标 大数据营销用户需求背景 ?搜索引擎 4 6
大数据营销服务市场发展推动因素 行业竞争者企业大数据营销 的需求动力来源于①内 部 数 据 自有数据 企业精细化管理数据 有偿数据 无偿数据 数据数据 外 部 数 据 业 务 营 销 与 运 营 优 化 不断加速创新的竞争者 ②企业自身的精细化管 理③自身数据管理水平 的提升三大方面。通过 整合内部与外部数据， 实现对业务营销与运营 优化的 精确支持。
程序化营销生态圈■大数据生态营销平台 基于全线产品打造自有生态圈,打破i孤岛壁垒，实现匚流自循坏,通过数据共享、打通，实现流呈价值最大化。 史前时代 2008年-2010 年 富媒体快速发展 前程序化时代 ▲ 开启大数据时代 程序化营销元年 ▲ 移动端高速发展 快速发展期 ▲ 高度竞争多元化 趋于成熟市场 ▲ 原生、大屏交互、场程序化营销发展时间轴 90 年代）> 2010 \ 2012 \ 2014 | 2016 2009年成立厂/ 'r OTV&DSP DMP5.0 言2“I MOSP _DAcg_ m三x台北布局DSP_____ ___ 命入as ； 2017台北布局DSP正式友布DMP产品 DAtA PDB+RTB H5 程序化营销生态圈互联网公司综合实力TOP14 ?
银行大数据解决方案
一、项目背景 2015年8月31日，国务院印发了《促进大数据发展的行动纲要》，这一战略性文件为我国大数据发展与应用提供了指导纲领和政策保障。在数据已成为银行重要资产和宝贵资源的形势下，《纲要》也为银行利用大数据推动转型发展指明了方向和实施路径，带来了发展新机遇。 当前中国银行业正在步入大数据时代的初级阶段。经过多年的发展与积累，目前银行业的数据量已经达到100TB以上级别，并且非结构化数据量正在以更快的速度增长。银行业在数据方面有天然的优势：一方面，银行在业务开展过程中积累了包括客户身份、资产负债情况、资金收付交易等大量高价值密度的数据，这些数据在运用专业技术挖掘和分析之后，将产生巨大的商业价值；另一方面，银行具有较为充足的预算，可以吸引到实施大数据的高端人才，也有能力采用大数据的最新技术。 总体来看，尽管大数据在银行业的应用刚刚起步，目前影响还比较小，但是从发展趋势来看，应充分认识大数据带来的深远影响。银行业需要进行统一的大数据平台建设，建立综合预测分析体系，整合生产系统数据资源。在此基础上与《纲要》规划的信用信息共享交换平台和公共机构数据统一开放平台有效对接，双管齐下扩展数据来源和采集渠道。这可以一方面高效收集、有效整合企业和社会公共数据，掌握企业真实需求，实现精准营销。尤其可通过农业农村信息综合服务和农业资源要素数据共享，获取三农数据和小微企业数据，解决数据挖掘和分析难点，提升三农和小微金融服务水平。另一方面利用平台动态监控企业经营及个人信用变化情况，强化信用风险智能化管理和预警，降低信用评估、风险控制的难度和不确定性，实现风险管控和精准营销的双重收益。
某大型国有银行大数据营销案例项目背景 随着互联网金融对传统银行业务的不断冲击，银行业变革需求迫切，做为互联网+金融的先锋，某大型国有银行早已布局了银行电商平台，但该电商平台需要通过大数据技术实现个性化商品推荐，提高网站的用户体验、客单价和复购率，同时希望能够搭建用户画像和用户分析系统，帮助运营人员优化网站运营。 项目目标 1、在该银行的电商商城上为用户提供精准实时的个性化推荐服务 2、提供网站运营智能分析工具 3、提供可视化分析报告 941大数据服务联盟解决方案： 1、个性化站内推荐 （1）部署代码，采集数据 通过js部码的方式，在商城网站的PC端和手机客户端采集商品信息和用户行为等非敏感信息，包括商品编号、商品名称、商品品类、页面访问、浏览品类、浏览单品、搜索、添加购物车等。 （2）建立推荐模型
对于收集上来的商品和用户行为信息，经过算法模型的处理变换为多种形式的个性化推荐模型，并结合掌握的外部全网数据，形成更精确的推荐结果。（3）进行精准的个性化推荐 基于场景引擎、规则引擎、算法引擎、展示引擎以及流处理平台和批处理平台进行个性化数据运营，形成个性化推荐方案，推荐的内容包括商品、广告、活动、商家等。 2、智能分析引擎 （1）客户画像 将商城的数据与全网数据整合，了解用户在其它电商、社交平台、APP上的外部行为，提供更准确的客户画像。 （2）商业分析和网站运维分析 整合商城前后端数据，提供基于流量、通路、访客、会员、客户行为、商品、订单、融资等的数据分析，通过分析引擎，向业务人员展示电子商务的核心数据情况，满足商业分析（BA）和网站运维分析(WA)的需求。 （3）算法和效果评估 建立完整的客户行为分析引擎，包括基于多种算法产生的客户行为模型和最终的效果评估优化等。 3、可视化数据分析报告 （1）可视化数据分析报告系统。
银行业金融大数据服务平台项目 规划书
项目介绍 1.1项目背景 银行业一直是一个数据驱动的行业，数据也一直是银行信息化的主题词。银行的信息化进程先后经历过业务电子化、数据集中化、管理模型化等阶段，如今随着大数据技术的飞速发展，银行信息化也进入了新的阶段：大数据时代。 目前，国内银行都积累了海量的金融数据，包括各类结构化、半结构化、非结构化数据，数据量巨大，存储方式多样。但是这些海量数据还没得到充分利用，显得价值含量较低。只有经过合适的预处理、模型设计、分析挖掘后，才能发现隐藏在其中的潜在规律。而应用大数据分析技术，可以从海量的、不完全一致的、有噪声的、模糊的、随机的数据中提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识。银行可以利用这些信息和知识来提升金融业务的服务效率和管理水平，银行的关键业务也能从中获得巨大收益。 银行在大数据技术应用方面具有天然优势：一方面，银行在业务开展过程中积累了大量有价值数据，这些数据在运用大数据技术挖掘和分析之后，将产生巨大的商业价值；另一方面，银行在资金、设备、人才、技术上都具有极大的便利条件，有能力采用大数据的最新技术。建立“金融大数据服务平台”，可以通过对金融数据的挖掘、分析，创造数据增值价值，提供针对银行的精准营销、统一广告发布、业务体验优化、客户综合管理、风险控制等多种金融服务。 1.2业务需求 目前，银行客户对数据的利用仍是以各类统计报表为主，存在以下重大弊端： 1.对数据的分析仅按照固定项目，对业务情况进行事后统计分析和监控。实际上没有 找到隐藏在数据背后的原因，数据深度分析和数据挖掘能力不足。 2.对数据的分析仅作为专项的统计分析结果输出，对于数据间的因果影响、相关性分 组或关联规则、聚类、描述和可视化等工作尚未开展，数据关联分析能力不足。 3.统计分析侧重在事后的数据汇总，难以从数据汇总中得到客户服务事件发生的规律， 以及前瞻性判断，数据的预测性分析能力不足。
XX银行大数据建设规划 北江 2015/6/25 一、项目背景 随着信息化程度的加深，以及移动互联网、物联网的崛起，人们产生的数据急剧膨胀，传统的数据处理技术难以支撑数据大量的增长和处理能力。经过近几年的发展，大数据技术逐步成熟，可以帮助企业整合更多的数据，从海量数据中挖掘出隐藏价值。大数据已经从“概念”走向“价值”，逐步进入实施验证阶段。人们越来越期望能实现海量数据的处理，从数据中发现价值。数据越来越成为一种重要的资产。在2014年Gartner技术炒作曲线的报告中也体现了大数据技术将走向实际应用。 我行已深刻认识到数据战略对企业运营以及企业未来发展方向的重要性。互联网金融的本质是金融，核心是数据，载体是平台，关键是客户体验，发展趋势是互联网与金融的深度融合，要提升大数据贡献度。因此，要深化互联网思维理念，稳步推进互联网金融产品和服务模式创新，积极利用移动互联网、大数据等新技术新手段，沉着应对冲击和挑战，实现传统金融与互联网金融的融合发展。做好海量异构数据的专业化整合集成、关联共享、安全防护和维护管理，深度挖掘数据内含的巨大价值，探索银行业务创新，实现数据资源的综合应用、深度应用，已成为提升企业核心竞争力，实现企业信息化可持续发展的关键途径。按照行领导部署，信息科技部组织力量对大数据技术进行研究，完成对市场上主流的大数据平台及应用技术预研，征求业务部门建议，提出项目建设要求。 二、建设目标
以大数据项目建设作为契机，凝聚我行优势力量，全面梳理数据资源，完善数据体系架构，自主掌握大数据关键技术，加速大数据资源的开发利用,将数据决策化贯穿到经营管理全流程，建设智慧银行，提升核心竞争力。 （一）建设大数据基础设施，完善全行数据体系架构 构建大数据平台，实现更广泛的半结构化、非结构化数据集中采集、存储、加工、分析和应用，极大地丰富我行的信息资源，同现有的企业级数据仓库和历史数据存储系统一起，形成基础数据体系，提供支撑经营管理的各类数据应用。 （二）开发大数据资源，支撑全行经营管理创新 建设离线数据分析、实时数据/流数据分析集群和各类数据分析集市，提供高性能可扩展的分布式计算引擎，通过数据挖掘、计量分析和机器学习等手段，对丰富的大数据资源进行开发使用，并将数据决策化过程结合到风控、营销、营运等经营管理活动。 （三）培养大数据人才队伍，建立大数据分析能力 结合大数据项目的落地实施，建立起一支大数据技术和分析人员队伍，具备自主运营和开发大数据的能力，以更好推动业务创新，提升我行核心竞争力。 三、发展趋势 近年来，银行业大力发展面向客户的新一代核心业务系统，信息系统建设日趋完备，电子银行等在线金融服务大幅增长，在提升客户体验和风险管控能力、满足监管各项要求的同时，形成并储存了庞大的可用数据资源。银行业的数据资源不仅包括存贷汇等结构化数据，也包括客户浏览痕迹、在线交易记录等非结构化数据，还包含客户电话语音、网点视频等非结构化数据。2012年，银行业的电话记录数
精心整理银行大数据解决方案
一、项目背景 2015年8月31日，国务院印发了《促进大数据发展的行动纲要》，这一战略性文件为我国大数据发展与应用提供了指导纲领和政策保障。在数据已成为银行重要资产和宝贵资源的形势下，《纲要》也为银行利用大数据推动转型发展指明了方向和实施路径，带来了发展新机遇。 当前中国银行业正在步入大数据时代的初级阶段。经过多年的发展与积累，目前银行业的数据量已经达到100TB以上级别，并且非结构化数据量正在以更快的速度增长。银行业在数据方面有天然的优势：一方面，银行 析难点，
二、银行大数据平台总体框架 2.1银行大数据平台框架概述 银行大数据建设是基于已有的信息化基础，充分利用和整合已有信息化资源，打破行业、部门之间的信息壁垒，运用大数据技术进行采集、加工、建模、分析，将数据价值融入到金融之中，从而提升创新能力和产品服务能力。 （1 （2 （3 2.2 维护响应上同用户积极配合，确保系统的可靠；对数据指标要保证完整性，准确性。 安全性：针对系统级、应用级、网络级，均提供合理的安全手段和措施，为系统提供全方位的安全实施方案，确保企业内部信息的安全。大数据技术必须自主可控。 先进性：涵盖结构化，半结构化和非结构化数据存储和分析的特点。借鉴互联网大数据存储及分析的实践，使平台具有良好的先进性和弹性。支撑当前及未来数据应用需求，引入对应大数据相关技术。 平台性：归纳整理大数据需求，形成统一的大数据存储服务和大数据分析服务。利用多租户,实现计算负荷和数据访问负荷隔离。多集群统一管理。 分层解耦：大数据平台提供开放的、标准的接口，实现与各应用产品的无缝对接
媒体行业大数据解决方案 行业痛点 目前媒体网站已不再是单一的内容为王时代，在大数据时代，用户体验是各网站制胜的重点。如何提供更好的用户体验，提升用户粘性，增加用户回访，以及提升媒体价值，成为媒体网站的重要命题。 大数据时代，媒体网站面临三大挑战。其一，如何进行引流？比如说，流量来源于哪，不同渠道的用户特征，如何评估渠道流量的价值等等。其二，如何实现用户增值？比如说，不同用户的需求是什么，如何分析用户价值，如何降低高价值用户流失，如何增强用户的互动等等。其三，如何提升广告投放ROI？比如说，如何将非黄金位变现，如何准确定位用户，如何提升广告投放精准度等等。 解决方案 针对媒体行业的具体情况，百分点提出了“引流、增值和投放三步走”的大数据解决方案。 其一，对渠道价值进行分析，寻找最佳引流渠道。通过用户来源及各渠道价值的分析，为引流策略提供数据依据。具体说，用户来自哪些渠道，每个来源引流的历史趋势如何，这些用户的特征是如何呈现的，为什么不同来源、不同特征的
用户到达网站后粘度不同？通过对流量来源的监控以及对 用户的多维深层分析，找到最佳引流渠道，节省引流成本。其二，内容、用户深度洞察基础上的个性化运营，增加用户粘度，提升媒体价值。比如说，百分点个性化着陆页通过将用户搜索关键词与用户全网偏好的结合，及时为用户推荐与搜索关键词相关的内容，让用户第一时间找到自己感兴趣的内容。 再比如说，百分点个性化推荐基于全网用户偏好、用户浏览行为，并与文章相关属性相关联。利用多种规则和算法，结合用户应用场景，为用户展示个性化推荐结果，提升用户体验。同时还可以调节网站流量结构，增加网站内文章曝光，减轻媒体网站人工编辑成本。 其三，提升广告投放精准度，增强媒体变现能力。通过对用户精细化分群，以平台化的方式将目标用户进行筛选与管理，对不同的用户群进行个性化的广告投放，从而提升整体广告转化率，加大广告主对媒体价值的认可度，最终增强媒体的表现能力。 方案价值 通过百分点大数据解决方案，不仅帮助网站找到最佳引流渠道，节省引流成本。而且提升用户在网站的停留时间，优化
证券行业大数据解决方案 前言 随着互联网及移动互联网的高速发展，传统证券业也逐步走向市场化和网络化，行业在快速变化中也面临着激烈的竞争，一方面国家监管层面逐步放开管制，加强监督，鼓励创新。另一方面，证券行业内部各公司也在不断的与时俱进，从经纪、资管业务的网络化，到证券版银联的发展，再到个性化、移动化、社交化的客户服务。 证券公司要在这样竞争激烈市场中保持领先地位，需要在满足监管层合规审计的要求下，以客户为中心，对内深化运营和服务，提高现有客户体验和单客户价值；对外实时了解市场和上市企业等信息，加强跨界合作，对潜在客户精准定位和营销。 在这样背景下，数据成为券商提供内外竞争力的关键，只有及时准确地获得客户在内部和外部的交易、行为，媒体偏好，社交内容的信息数据，才能更好的了解客户，做好营销和服务，并不断优化产品设计和运营。 证券行业大数据问题及解决方案 1、哪些数据需要纳入到大数据平台上来？ 证券公司内部在经纪业务、资管业务、投行业务和自营业务中存在各个系统，例如股票交易系统、理财交易系统、用户开户系统、客服系统等。同时，在各个业务中又存在各种角色，如用户，上市公司、融资方、出资方、托管行等。这些角色在各个系统每时每刻都在产生着各种结构的数据，这些数据产生的不但数量大，类型多，速度快，而且可能会存在各个系统的不一致。
同时，在互联网高速发展的今天，和证券公司相关的各个角色也在无时无刻不在产生大量的网络数据，例如用户的购物行为、媒体资讯浏览等，上市公司的投融资、并购活动等。各业务形态也都在大的市场环境下受到影响，例如政策法规、国内外金融形势、重大事件等。这些数据中哪些应该被纳入大数据平台呢，是根据最终的业务场景来决定，还是将所有能获取的数据全部纳入，深入挖掘，以数据说话呢？ 本方案的大数据理念是数据标准化和分层接入。对目前和将来可获取的数据类型、来源进行充分调研和理解，制定统一的数据接入标准、结构化标准、归一化标准、挖掘标准，以实现很好的系统扩展性。根据业务需求、数据类型、范围、来源、采集技术、实时性要求等进行分层接入，尽量保证原始数据完整性，整合数据一致性和挖掘数据价值度。 2、如何进行跨渠道的用户生命周期运营管理？ 移动端、PC端乃至类似Apple Watch等可穿戴设备都已成为用户数据触点。股票、投资理财、投顾服务等各个业务，涉及到交易、风控、清算等系统的数据都是用户在各个触点、场景下的痕迹，对这些数据进行拉通和分析，可以掌握用户在该券商所处的生命周期，从而可以有的放矢的。对用户进行针对性运营。
智慧银行大数据平台 建 设 方 案
目录 第1章前言 0 第2章银行大数据现状分析 (1) 2.1、基本现状 (1) 2.2、总体现状 (1) 2.2.1、行领导 (1) 2.2.2、业务人员 (1) 2.3、数据架构方面 (1) 2.3.1、业务表现 (2) 2.3.2、问题 (2) 2.4、数据应用难题 (3) 2.4.1、缺少统一的应用分析标准 (3) 2.4.1.1、业务表现 (3) 2.4.1.2、问题 (3) 2.4.2、缺少统一的基础数据标准 (4) 2.4.2.1、业务表现 (4) 2.4.2.2、问题 (4) 2.4.3、缺少反馈机制 (5) 2.4.3.1、业务表现 (5) 2.4.3.2、问题 (6) 2.5、数据应用现状总结 (6)
第3章银行大数据治理阶段目标 0 3.1、数据平台逻辑架构 0 3.2、数据平台部署架构 (1) 3.3、建设目标 (1) 3.3.1、建设大数据基础设施，完善全行数据体系架构 (1) 3.3.2、开发大数据资源，支撑全行经营管理创新 (2) 3.3.3、培养大数据人才队伍，建立大数据分析能力 (2) 3.4、数据治理目标 (2) 3.4.1、发现数据质量问题，推动大数据治理工作的开展，建立数据质量检核系统 (2) 3.4.2、分析、梳理业务系统，推动数据标准的建立，统一全行口径 (2) 3.4.3、建立数据仓库模型框架，优化我行数据架构，建设稳定、可扩展的数据仓库.. 3 3.5、目标建设方法 (3) 3.5.1、建设内容 (3) 3.5.2、工作阶段 (4) 3.5.2.1、源系统分析阶段 (4) 3.5.2.1.1、工作内容 (4) 3.5.2.1.2、工作依据 (4) 3.5.2.1.3、工作重点 (4) 3.5.2.2、数据质量问题检查阶段 (4) 3.5.2.2.1、工作内容 (5) 3.5.2.2.2、工作依据 (5) 3.5.2.2.3、工作重点 (5)
X X银行大数据建设规划 一、项目背景 随着信息化程度的加深，以及移动互联网、物联网的崛起，人们产生的数据急剧膨胀，传统的数据处理技术难以支撑数据大量的增长和处理能力。经过近几年的发展，大数据技术逐步成熟，可以帮助企业整合更多的数据，从海量数据中挖掘出隐藏价值。大数据已经从“概念”走向“价值”，逐步进入实施验证阶段。人们越来越期望能实现海量数据的处理，从数据中发现价值。数据越来越成为一种重要的资产。在2014年Gartner技术炒作曲线的报告中也体现了大数据技术将走向实际应用。 我行已深刻认识到数据战略对企业运营以及企业未来发展方向的重要性。互联网金融的本质是金融，核心是数据，载体是平台，关键是客户体验，发展趋势是互联网与金融的深度融合，要提升大数据贡献度。因此，要深化互联网思维理念，稳步推进互联网金融产品和服务模式创新，积极利用移动互联网、大数据等新技术新手段，沉着应对冲击和挑战，实现传统金融与互联网金融的融合发展。做好海量异构数据的专业化整合集成、关联共享、安全防护和维护管理，深度挖掘数据内含的巨大价值，探索银行业务创新，实现数据资源的综合应用、深度应用，已成为提升企业核心竞争力，实现企业信息化可持续发展的关键途径。按照行领导部署，信息科技部组织力量对大数据技术进行研究，完成对市场上主流的大数据平台及应用技术预研，征求业务部门建议，提出项目建设要求。 二、建设目标 以大数据项目建设作为契机，凝聚我行优势力量，全面梳理数据资源，完善数据体系架构，自主掌握大数据关键技术，加速大数据资源的开发利用,将数据决策化贯穿到经营管理全流程，建设智慧银行，提升核心竞争力。 （一）建设大数据基础设施，完善全行数据体系架构
国有大型商业银行与城市商业银行竞争力对比分析 【摘要】近年来，银行业竞争日趋激烈。本文将从银行信用、业务成本、服务质量、业务范围、决策机制、反危机能力以及信息获取能力等七个方面对比分析国有大型商业银行与城市商业银行的竞争力。 【关键词】国有商业银行；城市商业银行；竞争力； 长期以来，我国银行业基本由工、农、中、建、交五大国有商业银行垄断。随着我国对银行业体制的改革和金融危机后国家对中小银行成立门槛的放宽，一大批地方性城市商业银行发展起来，五大行一统天下的局面一去不复返。同时，我国在加入世贸组织后对金融领域的不断开放、股份制银行的不断涌现、对金融机构业务的限制逐渐放宽，以及民营银行的出现使得越来越多银行开始瓜分银行业，银行业内竞争日趋激烈。各类银行积极寻求自身的发展空间和克敌制胜的法宝。 国有商业银行也称为国有控股大型商业银行，是指由国家（财政部、中央汇金公司）直接控股的商业银行，目前主要有：中国工商银行、中国农业银行、中国银行、中国建设银行、交通银行5家。其在经营规模、业务范围方面占有绝对优势，对我国宏观经济运行具有举足轻重的影响。城市商业银行是我国银行业的重要组成和特殊群体，起源于二十世纪八十年代建立的城市信用社。经过三十多年的发展，在金融领域扮演特殊的作用，在被大银行忽视的领域开拓出自己的天地。经过对于国有大型商业银行与城市商业银行资料的整理分析，我将银行信用、业务成本、服务质量、业务范围、决策机制、反危机能力以及信息获取能力等七个方面分析国有大型商业银行与地方性城市商业银行的竞争力对比： 一、银行信用 商业银行最基本的业务是储蓄业务，它是商业银行生存的基础的开展其他业务的前条件。银行信用无疑是储户最关心的指标之一。目前，我国对于银行的设
行业背景 电信运营商近几年面对移动互联网的高速发展，客户的移动数据流量需求迅猛增长，数据流量收入已超过点对点短信，成为拉动数据业务收入增长的主要驱动力的现实。在3G的全业务市场竞争环境下，急需根据竞争情况和客户需求，加快实现流量的实时计费和提醒，优化数据流量资费体系，降低套餐内外的资费水平差距，提高精细化营销能力，不断提高客户的满意度和大幅度降低流量投诉。这就催生了对流量大数据分析的需要,大数据依赖于成熟的技术方案,应用的关键在于业务层面,因此大数据在运营商中应用中催生了很多商业机会, 同时运营商现有的系统架构在面对大数据的挑战和机会面前遇到了问题。 商业机会 改善用户体验 ?分析用户行为，改进产品设计； ?通过用户爱好分析，进行及时、精准的业务推荐和客户关怀； 优化网络质量 ?分析流量、流量变化，调整资源配置； ?分析网络日志，进行网络优化和故障定位； ?合理给各类业务分配带宽及优先级等； 助力市场决策 ?通过业务、资源、财务等各类数据的综合分析，快速准确确定公司管理和市场竞争策略；?基于用户的职业、年龄、LBS等信息提供精准营销手段； 业务创新 ?在确保用户隐私不被侵犯的前提下，对数据进行深度加工，对外提供信息服务，帮助企业盈利； ?精确了解与预测用户的需求的变化趋势，为未来研发提供方向和指导； 面临问题 系统分散建设，难以实现资源和应用共享 ?经营分析、信令监测、综合网络分析、不良信息监测、上网日志留存等大数据系统垂直建设较多，另外很多省分公司的系统建设存在重复建设、应用重 复开发、各类专家资源无法共享等情况； 数据分散存储，标准化程度低
?各大数据系统数据模型不统一，跨系统综合分析困难； ?统一管理难度较高； 以OLTP为核心的传统架构，难以满足新业务发展要求 ?多采用高端架构建设（类IOE），成本极高； ?仅具备结构化数据处理能力，无法支持飞速增长的非结构化、半结构化数据处理； ?对高速增长的数据，传统架构很难满足存储需求； 大部分业务只对内提供服务，未能有效地进行成规模商业利用 ?如何建立商业模式？ ?如何解决用户隐私保护问题？ 方案架构 针对电信运营商大数据管理总体系统框架分为四层, 分别是物理层,数据成,模型层应用层, 数据层是整个运营商大数据管理的核心部分,为上层应用提供数据支撑。 应用层 模型层 数据层 物理层
新版部编版二年级语文下册第一次月考考试卷及参考答案 (时间：60分钟满分：100) 班级：姓名：分数： 一、读拼音，写词语。 cǎi hóng（____）xiàng dǎo（____）huāng luàn（____）táo pǎo（____）zhīzhū（____）lùdì（____）jiǎo yìn（____）tiězhēn（____） 二、比一比，再组词。 烧茄鸭炒 晓加鸡吵 三、按要求填空。 1、“洪”有（）画，第七画是（）。 2、“父”有（）画，第三画是（）。 3、“理”有（）画，第六画是（）。 4、“姓”有（）画，第四画是（）。 四、读一读，连一连。 一块块议论一圈报纸 一阵阵化石一份波纹 一根根白云一道狗尿 一朵朵筷子一泡名菜 五、选择合适的词语填空。 发觉发现（1）要下雨了，丁丁（____）蚂蚁在忙着搬家。 （2）刘强（____）大家的眼睛里流露出不信任的眼神。 办法方法 （3）小红学习上有困难，大家要想（_____）帮助她。 （4）我们要讲究学习（______），才能学得更好。 亲切亲热 （5）听着老师（______）的话语，我们感到非常温暖。 （6）同学们一见面，就互相（______）地问长问短。 六、补充词语。 （___）飞凤舞惊弓之（___）（___）调（___）顺胆小（___）鼠（___）鸣狗吠（___）影（___）踪狼吞（___）咽如（___）得水摇（___）摆（___）鹅（___）大雪寒（___）刺骨（___）（___）缭绕 七、句子练习。 （1）我们小虫子没有谁会喜欢小鸟。（换一种说法，不改变句意） __________________________________ （2）雨终于停了。（用划线的字造句） __________________________________ （3）一场大雨过后，树叶显得更绿了。（仿写句子） _______________，_______________显得_______________。 （4）我们在读书。（扩写句子） __________________________________ 八、享受阅读的乐趣。 南海明珠
XX银行公司客户基本管理办法 第一章总则 第一条为加强全行公司客户的分类管理，提高对客户专业化和差异化的服务水平，有效配置资源，建立高效的公司客户管理体系，促进本行公司业务有序、健康发展，特制定本办法。 第二条本办法所称公司客户，是指在本行办理存、贷、汇及其他业务的事业法人、机关法人、企业法人（仅指房地产开发企业、地方政府融资平台公司、纳入合并报表的集团类企业及其他资产总额在20000万元（含）以上或年销售额在20000万元（含）以上的企业法人）。 第三条本办法所称交叉公司客户，是指在本行两家及以上分行（含总行营业部）或同一分行辖内的两家及以上的支行（含分行直属营销团队，下同），同时有资产业务、负债业务或中间业务往来的客户。 第二章客户的分类管理 第一节客户分类标准 第四条公司客户分类原则 本行公司客户分类的对象为已与本行建立业务合作关系满半年以上的客户。评价指标体系是以“标准存款”为主，
兼顾客户发展及风险状况。本行公司客户分类等级为钻石客户、铂金客户、黄金客户、白银客户、黄铜客户。 第五条公司客户分类评价指标 （一）标准存款。包括但不限于以存款、贷款、中间业务收入等主要业务指标按一定系数折算后的存款。标准存款按折算系数确定（见附件1）。 （二）资产质量。指对考核期内客户授信及风险状况进行认定。此指标为定性指标。对评定期内有不良授信记录或存有涉及诉讼案件的，不论其按标准存款达到何种分类标准，其客户等级只能为黄铜客户类别。 第六条客户分类类型（见附件2） （一）钻石客户 1、标准存款≥20000万元； 2、在本行占股3%以上并达到铂金客户标准的股东客户。 （二）铂金客户 1、5000万元≤标准存款＜20000万元； 2、在本行开户并有业务往来，并达到黄金客户标准的世界500强客户 3、在本行占股3%-1%并达到黄金客户标准的股东客户。 （三）黄金客户 1、500万元≤标准存款＜5000万元；