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大数据驱动银行业智慧化变革作者：李庆莉来源：《中国金融电脑》 2015年第10期本刊记者李庆莉在金融业越来越开放，互联网特别是移动互联网飞速发展的背景下，为应对来自多方面的挑战，智慧银行成为银行业务发展的新趋势。
智慧银行是传统银行、网络银行的高级阶段，是银行以智慧化手段，利用创新科技塑造新服务、新产品、新的运营模式，实现规模经济，提升效率、降低成本的全新探索。
银行要实现智慧化，大数据是关键因素之一。
大数据分析将深度改造金融行业的风险管控和营销模式。
作为数据分析领域的领导厂商，Teradata 如何理解智慧银行？在银行转型发展的过程中，如何从客户洞察中获得收入增长？日前，本刊记者采访了Teradata 天睿公司大中华区金融行业行业总监刘静如。
刘静如表示，在“互联网+”的时代背景下，面对新进入者的挑战，银行要维持盈利增长，不外乎两个方向：收入增长、成本降低。
要实现收入增长就必须更关注客户需求，这方面互联网企业走在前面，比如通过对海量交易数据的分析应用，阿里巴巴掌握了中国最完善的小商户信用数据，建立了难以模仿的小贷模式。
阿里巴巴同时通过对淘宝、天猫的个人信息和交易数据的分析，开展更加精准的信息推送和营销活动。
实际上，银行本来就拥有最广大的用户数量和交易数据，但银行业在运用大数据的能力上相比BAT 等互联网公司还有一定差距。
未来银行必然会加强对各产品线数据的集中，并加大在数据挖掘分析方面的投入。
从客户营销的角度，只有对客户有了更深的了解，才能设计推出更符合客户需求的金融产品，这是银行业务创新的基础。
从业务运营的角度，大数据应用于银行内部员工行为管理、客户行为分析等业务流程中。
以往阻碍银行运营效率提升的信息不对称现象（包括不同业务部门之间、客户与银行之间、不同渠道之间的信息不对称），在大数据时代，借助统一数据管理平台可以有效解决。
统一数据管理平台收集不同来源的数据，打破了信息孤岛，消除了信息不对称，使得银行获客成本大大降低，营销效率不断提高。
Teradata助力中国银行
刘葵
【期刊名称】《中国计算机用户》
【年(卷),期】2003(000)029
【摘要】金融行业一向走在信息技术应用的前列,在数据仓库领域也不例外。
不久前,中国银行银行卡中心与NCR Teradata数据仓库事业部签定合同,引进Teradata数据仓库及CRM解决方案,建立客户服务和销售体系,制定高效的营销策略,加速现代化银行卡建设的步伐,全面提高竞争力。
【总页数】1页(P58)
【作者】刘葵
【作者单位】《中国计算机用户》记者
【正文语种】中文
【中图分类】F832.3
【相关文献】
1.Teradata统一数据架构助力企业实现数据驱动转型 [J],
2.Teradata统一数据架构助力企业实现数据驱动转型 [J], ;
3.Teradata公司助力中国企业构建下一代数据分析生态系统 [J],
4.Teradata助力丹斯克银行 [J],
5.Teradata公司发布Teradata Portfolio for Hadoop助力企业快速部署 [J],因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
TeraData⾦融数据模型Teradata天睿公司提出⼀种先进的FS-LDM模型(Financial Services Logcial Data Model) --企业级数据模型，包括⾦融机构业务数据，囊括了银⾏约80%的业务数据，并把预定义的业务模板连接到核⼼银⾏业务数据和数据仓库中。
Teradata FS-LDM是⼀个成熟产品，在⼀个集成的模型内⽀持保险、银⾏及证券，包含⼗⼤主题：当事⼈、产品、协议、事件、资产、财务、机构、地域、营销、渠道。
⼗⼤主题划分如下：BANK-LDM主题域模型设计采⽤分类设计的策略:1、重点设计主题（客户、协议、事件、资产、财务）特点：是模型中的重点主题，且在源系统中有丰富的数据来源和参照。
⽬标：尽量保持完整性、丰富性。
策略：按照FS-LDM的框架进⾏设计，同时补充银⾏的个性数据元素。
2、⾃主设计主题（申请、营销活动、渠道、机构、产品）特点：⾮核⼼主题，基本没有或者仅有⾮常少的数据来源和参照。
⽬标：保证模型架构的完整性和扩充性。
策略：按照FS-LDM进⾏设计，将来根据实际情况调整。
3、简化设计主题（地域）特点：模型的重要参考主题，⼀般情况下源系统有数据，但定义和使⽤⽅法与FS-LDM不匹配。
⽬标：暂不进⾏唯⼀地址识别，但要完整保留此类信息。
策略：暂作为客户等的属性信息进⾏设计。
逻辑数据模型LDM，以协议主题实例：数据仓库模型层次划分：TeraData数据仓库整体架构：IBM与Teradata仓库模型⽐较银⾏业：IBM有BDWM(Banking Data Warehouse Model) Teradata有FS-LDM(Financial Services Logical Data Model)电信业：IBM有TDWM(Telecom Data Warehouse Model) Teradata有TS-LDM(Telecom Services Logical Data Model)IBM模型主题划分如下：国内⼚商提供的解决⽅案：⼚商(⼀)⼚商（⼆）TeraData实施案例：（1）农业银⾏/p-187788246565.html（2）徽商银⾏/view/05e78cf17c1cfad6195fa713.html总结：结合两⼤⼚商提供的数据仓库解决⽅案，可以看出，其就数据仓库划分的主题基本类似，内容都差不多，只是叫法不同⽽已。
招商银行采用Teradata动态企业数据仓库大数据分析和数据仓库解决方案厂商Teradata天睿公司宣布，招商银行决定采用Teradata天睿公司的动态企业数据仓库，全面更换和升级企业数据仓库系统，提升数据分析能力和系统可靠性。
这也标志着中国国内实力最强的主要商业银行在数据仓库项目全部使用Teradata天睿公司解决方案。
通过部署Teradata天睿公司的动态企业数据仓库，招商银行将建设新一代数据仓库以及基础层模型，解决数据系统的频繁宕机现象，实现数据对业务的全天候支持，保证管理会计系统能够及时为决策层提供报表。
自1998年建立数据仓库系统以来，招商银行一直重视数据对业务的支撑作用，到2012年已经发展成为中国商业银行资产总额排名第六的大型商业银行。
招商银行相关负责人表示：“2011年，总行明确提出未来5年的战略目标，并对数据处理和分析能力提出了更高要求，要求建立绝对稳定的数据仓库系统。
要求在系统建设完成后，能够极大地支持全行的业务分析和商业决策，从而推动创新型金融业务的开发。
”为保证战略目标的推进，招商银行必须建设具有高可用性、线性扩展能力强、易用性高、混合负载管理能力强的数据仓库系统，并要求能够实现对数据探索、数据分析、数据存储的不间断支持，能够使业务用户直接进入数据仓库利用数据分析，并将关键洞察力快速提交至决策层。
为满足最高等级的系统可靠性和数据安全要求，招商银行在经过长时间测试的基础上，决定部署Teradata天睿公司4+2节点的动态企业数据仓库平台6690。
该平台采用了多层数据存储，包括内存以及高速大容量存储驱动器等，能够带来最佳数据仓库性能。
同时，该平台具备高可用性、易管理性、精确的混合负载管理能力、具备多温度存储技术以及线性扩展能力，有效地弥补了此前数据仓库的性能缺陷。
Teradata天睿公司大中华区首席执行官辛儿伦表示：“日趋激烈的金融市场竞争形势要求所有商业银行实现传统数据和分析环境的转型。
大数据在商业银行中的运用与发展一、大数据为变革提供了新的机遇在国家去年的-代会上“十三五〞中明确提出：“实施国家大数据战略，推进数据资源开放共享〞。
2015年12月16日示互联网大会开始举办的第二届，----书记在大会上强调“中国将大力实施强国战略〞、“大数据战略〞、“互联网+〞的发展规划。
最近的数据显示，在快速发展的互联网中式占据第一位的，占比为28.9%，第二是电信领域，占19.9%，第三是领域，占17.5%，政府和医疗分别为第四和第五，分别占8.8%和6.3%。
但是论发展的前景和将来的市场份额，是首当其中的一位，占41.1%；占35.1%；占23.8%。
我们要紧紧把握国家的，创新、协调、绿色、开放、共享“五大发展理念〞是银行所必须追随的，可以更好的加快银行转型和创新发展，而大数据更是对银行完美的结合，改变金融业态发展，是银行发展创新的强力推动剂和强心剂。
（一）商?I银行不会消失，但传统银行经营模式会消失贵阳成为国家大数据中心，将推动整个银行产业的发展，最显著改变是银行从资金的中介过渡到信息媒介。
由之前的单一服务向借贷信息者、业务成交者、资金者转变，传统银行服务将会被新的业务模式所取代。
（二）大数据极大降低长尾客户交易成本，解决信息不对称问题意大利学者帕累托提出的“二八原则〞，20%的客源给商业银行带来80%的利润，过去主要是服务于20%的客户，利率市场化下，各大金融机构竞争加剧，“长尾〞客户也成为争夺的目标。
但是我们可以看到，金融信息的快速发展，直接导致20%的客户超出了间接金融服务的领域，转而直接向金融机构，商业银行不得不开始积极面对80%的长尾客户。
而且中小银行的定位也间接导致了不得不争取中小和长尾的客户。
但是做80%的长尾客户，在交易成本就会很高了，同时风险也很难得到控制，但是大数据和互联网金融就为其提供了解决信息转变不对称的问题。
二、中小商业银行未来的制胜高点一定是大数据中小银行如要要实现自身价值的最大化，大数据是离不开的。
超越分析直通成果——Teradata推出数据智能平台Teradata Vantage佚名【期刊名称】《中国金融电脑》【年(卷),期】2019(000)001【总页数】1页(P83)【正文语种】中文在数据智能时代，天睿公司（以下简称“Teradata”）通过新的战略定位和角色转变，激发出新能量，迎来新的蜕变。
面对无处不在的数据，Teradata以“超越分析、直通成果”的新战略诠释新的品牌定位，聚焦分析市场推陈出新，面向所有客户推出数据智能平台Teradata Vantage。
数据驱动下超越分析本身随着自动化能力不断推动业务发展，人工智能与机器学习已成为帮助金融企业扩大规模的基本技术，这将帮助金融企业在当今数字化、云计算与数据驱动为主流的时代提升竞争力。
然而，随着金融企业和金融科技的发展，数据规模急剧增长，数据传输速率与密集化程度不断提升，企业渴望能够超越分析，直通洞察与成果。
Teradata坚持以数据为基础、以客户为中心、以专业技术为基石的发展战略不断升华，开始重新定义分析市场，停止“为了分析而分析”，为全球企业智能化解决方案设立全新标准与预期需求。
“Teradata不是为了分析而分析，而是要把数据资产变成客户的资产，最后产生业务价值，这是个闭环。
”Teradata大中华区副总裁、咨询及服务部门总经理唐青如是说。
她认为，Teradata与客户不是产品关系，而是战略合作伙伴关系，未来数据分析需要超越分析本身，聚焦业务和结果，将数据和分析应用与现实的业务问题充分结合。
Teradata大中华区副总裁、咨询及服务部门总经理唐青Teradata认为，数据分析能力已经成为金融业竞争能力成熟度的核心，金融业数字化转型关键是让数据对业务能够产生影响。
唐青表示，银行数字化转型所面临的最大挑战就是如何实现数据驱动，目前最大的问题是缺人才、缺数据、缺业务的相互支持。
Teradata通过数据分析的精细化、场景化、智能化，帮助银行解决业务发展中的问题。
大数据在商业银行的具体应用随着信息技术的飞速发展，大数据已成为商业银行业务发展的重要驱动力。
大数据技术的引入，使得银行能够更加精准地了解客户需求、管理风险、提升服务水平，并通过数据挖掘等手段进行智能化决策。
本文将针对大数据在商业银行的具体应用进行详细探讨。
一、客户数据分析商业银行拥有大量客户数据，包括客户的财务状况、交易记录、信用评级等信息。
利用大数据技术，银行可以对这些数据进行深入挖掘和分析，从中发现客户的消费习惯、倾向性和需求。
通过对客户数据的分析，银行可以更好地了解客户，预测客户的财务需求，为客户提供更加个性化、精准的金融产品和服务。
二、风险管理大数据技术在风险管理方面发挥着重要作用。
通过对贷款违约、信用卡欺诈等风险事件的数据分析，银行可以建立更加精准的风险模型，提前识别潜在风险，有效降低风险损失。
大数据还可以帮助银行实现实时监控和反欺诈，提高风险管理的精准度和效率。
三、营销推广商业银行可以通过大数据技术，对客户进行精细化分析和定位，实现精准营销。
通过对客户行为数据、社交媒体数据等的整合分析，银行可以更好地了解客户的兴趣爱好和消费习惯，有针对性地进行产品推荐和营销活动，提高营销活动的转化率。
四、智能客服利用大数据技术，商业银行可以建立智能客服系统，实现24小时在线服务。
该系统通过对历史问题和解决方案的分析，能够为客户提供更加个性化、即时的解决方案，提升客户体验和满意度。
五、运营优化大数据技术可应用于商业银行的运营优化，例如通过对客户流量、银行网点运营数据等的分析，银行可以优化网点布局和服务体验，提升运营效率和客户满意度。
银行还可以通过对内部运营数据的分析，实现业务流程再造和成本控制，提高运营效率和降低成本。
大数据已经深度融入商业银行的各个业务领域，成为银行业务发展的关键支持。
通过大数据技术的运用，商业银行能够更好地满足客户需求、降低风险、提高运营效率，进而实现业务的持续增长和更加可持续的发展。
大数据技术在银行业中的应用随着信息技术的飞速发展以及互联网的普及，大数据技术正快速渗透到各行各业。
银行业作为现代金融体系的重要组成部分，也不例外。
大数据技术的应用为银行业带来了许多机遇和挑战，本文将探讨大数据技术在银行业中的应用。
一、风险管理方面的应用银行业对风险管理有着极高的要求，而大数据技术为风险管理提供了有力支撑。
首先，在贷款审批方面，银行可以通过大数据技术分析客户的信用记录、财务状况等信息，判断其还款能力和信用风险，从而减少坏账风险。
其次，大数据技术可以帮助银行提升反洗钱能力，通过分析大量交易数据，及时发现可疑交易模式，有效防范洗钱风险。
此外，大数据技术的应用还可以帮助银行及早发现市场风险，提前采取措施避免损失。
二、营销决策方面的应用银行业在推广产品和服务时，需要针对客户的不同需求进行个性化营销。
而大数据技术可以帮助银行分析客户的消费行为、偏好等信息，为银行提供精准的客户画像，从而制定个性化的营销策略。
此外，大数据技术还能够帮助银行在市场竞争中获取先机，通过对竞争对手的数据进行分析，了解市场动态和竞争态势，从而制定相应的市场战略。
三、客户服务方面的应用大数据技术可以帮助银行提升客户服务体验。
首先，在客户关系管理方面，银行可以通过分析客户的交易记录、投诉记录等信息，了解客户需求，提供更加个性化的服务。
其次，在风险控制方面，通过对客户行为的监测和分析，银行可以及时发现异常交易和欺诈行为，保护客户的资产安全。
此外，大数据技术还可以为银行提供客户行为预测和推荐系统，帮助银行提供更加智能化的服务。
四、运营效率方面的应用大数据技术可以帮助银行提高运营效率。
银行业作为一个高度规模化的行业，面临着大量的数据处理和分析工作。
通过引入大数据技术，银行可以加快数据的处理速度，提高数据的准确性和可靠性，减少人工错误。
此外，大数据技术还可以帮助银行进行风险模型的优化，提高决策的精确性和效率。
通过提升运营效率，银行可以降低成本，提升竞争力。
大数据在我国商业银行中的应用研究大数据是指以巨大的数据规模为基础，利用先进的技术和方法对数据进行采集、存储、处理、分析和应用的一种新型数据处理技术。
在当今信息化时代，大数据已经成为了商业银行中一种非常重要的资源，对商业银行的发展起到了至关重要的作用。
本文将从大数据在我国商业银行中的应用现状、影响因素和发展趋势等方面展开研究。
1. 数据采集在我国商业银行中，大数据应用的第一步就是数据的采集。
商业银行通过各种渠道收集客户的基本信息、交易记录、个人财务状况等大量数据，并将这些数据进行整合。
2. 数据存储商业银行需要建立大规模的数据存储系统，对采集到的大量数据进行分门别类的存储和管理。
这样可以为后续的数据处理和分析提供良好的基础。
3. 数据处理和分析商业银行利用先进的数据处理和分析技术，对采集到的大数据进行深度挖掘和分析。
通过对客户行为、市场趋势等方面的数据分析，可以为商业银行提供重要的决策依据。
4. 应用场景大数据在商业银行中的应用场景非常广泛，包括风险控制、产品推荐、精准营销、客户服务等各个领域。
商业银行可以通过大数据分析客户的信用记录和交易行为，实现风险预警和反欺诈；通过大数据分析客户的消费习惯和偏好，推荐个性化的金融产品；通过大数据分析提供更加智能的客户服务等等。
二、大数据在我国商业银行中的影响因素1. 技术支持大数据应用需要强大的技术支持，包括数据采集、存储、处理和分析等各个环节。
商业银行需要不断投入资金和人力资源，引进最新的大数据处理技术和设备。
2. 数据安全大数据在商业银行中的应用会涉及到大量客户的隐私数据，因此数据安全是非常重要的一个因素。
商业银行需要建立起完善的数据安全管理体系，确保客户数据不被泄露或滥用。
3. 人才培养大数据处理和分析需要专业的人才支持，这些人才需要具备较高的数学、统计学和计算机等方面的知识。
商业银行需要不断加大对大数据人才的培养和引进力度。
4. 监管政策大数据在商业银行中的应用需要遵循相关的监管政策和法律法规，包括数据采集、存储和使用等方面。
Teradata Aster大数据综合分析平台助推客户业务价值提升佚名
【期刊名称】《中国金融电脑》
【年(卷),期】2013(000)001
【摘要】作为全球领先的大数据分析和数据仓库解决方案厂商,Teradata天睿公司一直致力于帮助行业客户提升业务价值。
在2012年11月29日的媒体见面会上,Teradata天睿公司大中华区Aster事业部总监孔宇华阐述了近期发布的Teradata Aster大数据综合分析平台的特性、Aster如何帮助客户分析大数据提升业务价值,以及在银行和金融系统的成功应用。
【总页数】1页(P84-84)
【正文语种】中文
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5.Teradata Aster推出大数据探索平台 [J],
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Teradata余俊越：银行业大数据变现面临三大关键作者：李庆莉来源：《中国金融电脑》 2016年第2期本刊记者李庆莉移动互联网出现之后，海量的用户行为数据产生了巨大的价值。
2012~2015 年，大数据处于1.0 时代，应用重点在于数据采集、存储、处理、挖掘、分析等，主要解决数据使用效率问题。
2015 年以后，大数据进入以获取价值为主要目的的2.0 时代，即实现大数据变现的价值时代。
银行业是个高度信息化的行业，业务处理和运营管理的每个环节都高度依赖信息系统和数据。
在大数据2.0 时代，如何把数据变现，创造更大商业价值成为银行业界最为关心的话题之一。
日前，Teradata 天睿公司大中华区金融行业咨询主管余俊越在谈到上述话题时指出，大数据变现需要通过企业内部和外部两部分数据同时作用，内部数据包括业务交易数据、流程型数据、交互式数据等，外部数据则包括行业数据和互联网数据等。
银行业实现大数据变现面临3个关键问题。
首先，银行业有望实现内外部数据的结合，获取数据变现价值。
如在反欺诈应用方面，银行可结合自身的传统风险模型，拓展外部征信范围，借用工商数据、行业数据、网络关系模型，甚至关联运营商数据、垂直电商数据等，对个人、小微和中小企业客户进行整合信用评级，以过滤欺诈和坏账风险。
同时实时分析客户信用卡交易数据、网络位置行为和商户交易历史等可以防止客户与商户的套现欺诈，实现动态预警及追踪。
其次，银行业若想在大数据变现时代取得领先，移动大数据应用是关键。
除了对本行移动APP 中的交互行为进行收集和处理外，银行还必须向互联网企业学习，打破自身的数据闭环，做到信息共享，寻找有价值的外部数据，进行跨界合作。
也就是说，在大数据价值变现时代，移动互联网数据将成为银行业大数据应用的基础数据。
移动大数据包括用户位置信息、个人喜好、生活轨迹和社交媒体上的情绪意见表达等，这些数据都具有银行业传统数据不具备的特点，即持续、多变与实时，其潜在价值相当可观。
