工商银行大数据

工商银行大数据驱动的经营管理体系建设中国工商银行业务研发中心副总经理敦宏程中国工商银行业务研发中心副总经理 敦宏程经营管理是指银行为了自身的生存发展，对整体生产经营活动进行计划、组织、指挥、协调和控制，其目的是充分利用各种资源，最大程度满足用户需要，取得良好的社会效益和经济效益。

良好的经营管理体系可以聚合企业资源、提升运作效率、提高产品质量、优化客户体验、激发员工积极性和凝聚力、提升社会价值。

在数字经济时代下，银行业如何夯实数据基础设施，打造高效研发体系，促进金融产品创新，形成互联互通的综合化、数字化金融服务生态系统，是提升经营管理能力的关键。

工商银行坚决落实党中央决策部署，坚持“48字”工作思路，以客户为中心，积极推动数据与业务相结合，持续积淀数据要素，充分释放数据生产力，确立迭代优化的数据驱动机制。

工商银行通过智慧银行生态建设工程（ECOS）构建企业级大数据服务能力和数字化业务研发能力，围绕产品、服务、运营、风险四大领域形成“AI+”服务新生态，打造专业化、体验化、集约化、自动化的智慧经营管理体系。

一、大数据服务体系为经营管理提供技术、数据双要素数字时代的大型商业银行面对多样化的客户需求、复杂多变的业务场景，需盘活用精数据资产，形成数据编者按：智慧银行生态建设工程（ECOS）是工商银行坚决贯彻落实党中央关于金融服务实体经济、做大做优做强数字经济、加快实现高水平科技自立自强等战略决策部署，举全行之力、历经数载实施的一项系统性工程，创新提出了一整套国际领先的分布式开放生态银行系统建设方案，依托企业级业务架构建设，实现了大型银行全分布式系统架构、大型银行主机下移、银行系统生态化转型、大规模交易型分布式数据库等多个领域“从0到1”的突破。

近日，工商银行智慧银行生态建设工程（ECOS）荣获人民银行“2020年度金融科技发展奖特等奖”。

为此，本刊特推出“ECOS工程”专题，邀请多位参与ECOS工程建设的相关负责人及专家撰稿，分享工商银行ECOS工程建设取得的创新成果与成功经验，以期为商业银行数字化转型提供有益借鉴。

工商银行数据中心工商银行是中国最大的商业银行之一，拥有庞大的客户数量和复杂的金融业务。

为了支持这些业务的运作，工商银行建立了先进的数据中心，作为信息处理和存储的核心枢纽。

数据中心是银行业务的重要基础设施，承担着保护客户数据、支持交易处理、实现业务可靠性和故障恢复等关键功能。

数据中心的架构工商银行的数据中心采用了先进的技术架构，以确保高可靠性和安全性。

数据中心通常包括主干网络、服务器、存储系统、备份设备、安全设备等组成部分。

主干网络是数据中心内各设备的通信网络，负责传输数据和保障设备之间的连接畅通。

服务器是数据中心的核心组件，负责运行各种应用程序和服务。

工商银行的数据中心通常会部署大量的服务器，以支持业务系统的高效运作。

存储系统是数据中心的重要组成部分，用于存储各类数据，包括客户信息、交易记录、系统日志等。

工商银行的数据中心通常会采用高性能的存储设备，以满足不同数据访问需求。

备份设备是数据中心的关键设备之一，用于定期备份数据，以防止数据丢失或损坏。

工商银行通常会采用多重备份策略，确保数据的安全性和可靠性。

安全设备是数据中心的关键设备之一，用于保护数据中心免受网络攻击和物理入侵。

工商银行通常会采用防火墙、入侵检测系统、访问控制系统等多层安全措施，以确保数据的安全和隐私。

数据中心的运维管理为了确保数据中心的稳定运行，工商银行会采用先进的运维管理技术。

数据中心的运维管理包括监控设备运行状态、排除故障、定期维护设备、升级软件版本等一系列工作。

监控是数据中心运维管理的重要环节，通过监控系统可以实时监测设备运行状态、网络流量、存储容量等关键指标。

一旦发现异常情况，运维人员会及时采取措施，确保问题得到及时解决。

故障排除是数据中心运维管理的关键任务之一，一旦设备发生故障，运维人员会迅速响应，进行故障排查和修复工作。

工商银行通常会采用冗余设计和备用设备，以最大程度降低故障对业务的影响。

定期维护是数据中心运维管理的必要工作之一，包括对设备进行清洁、检查硬件状态、更新软件版本等工作。

银行业数字化转型成功案例分析随着信息技术的快速发展，银行业也面临着数字化转型的趋势和挑战。

为了适应市场需求，提升竞争力，许多银行开始积极进行数字化转型，并取得了一定的成功。

本文将以几个成功的银行业数字化转型案例为例，分析它们的成功之处和为其他银行提供的启示。

案例一：中国工商银行数字化转型中国工商银行是中国最大的商业银行之一，在数字化转型方面取得了明显的成功。

该银行积极引入了人工智能和大数据技术，通过建设智能风控系统、智能客服系统等，提升服务效率和客户体验。

同时，该银行还推出了移动银行App，方便客户随时随地进行银行业务操作。

通过这些措施，中国工商银行成功提升了运营效率和服务质量，赢得了广大客户的信任和好评。

案例二：美国摩根大通数字化转型摩根大通是美国领先的银行之一，他们在数字化转型方面也取得了令人瞩目的成就。

该银行提出了“一体化数字化战略”，通过整合数据、技术和人才，打造了全面的数字化服务体系。

摩根大通发展了一套智能风险管理平台，有效监控风险，并能够在最短时间内作出应对措施。

同时，他们还推出了一款智能理财App，为客户提供全方位的理财咨询和服务。

这些举措使得摩根大通成功实现数字化转型，并在竞争激烈的市场中保持了领先地位。

案例三：新加坡DBS银行数字化转型新加坡DBS银行也是数字化转型的佼佼者之一。

他们非常注重数据分析和客户洞察，通过构建高科技数字平台，实现个性化的金融服务。

DBS银行利用大数据技术对客户行为进行分析，提供个性化、精确的产品推荐。

此外，DBS银行积极推动线上银行服务，在线开户、在线贷款等服务让客户的操作更加便捷。

通过这些数字化转型举措，DBS银行成功吸引了大量年轻一代客户，并提高了客户满意度。

以上案例都成功地进行了银行业数字化转型，并取得了明显的成果。

这些成功案例给其他银行提供了宝贵的启示。

首先，银行必须积极推进数字化转型，加大对信息技术的投入力度。

其次，银行需要重视数据分析和人工智能技术的应用，通过对客户数据的深入分析，提供个性化的金融服务。

在科技驱动社会变革的大趋势下，零售银行业面临的技术、市场、客户、政策等外部环境和竞争态势都已发生革命性变化。

各行相继将“智慧银行”战略作为未来转型方向，招行、平安更是高调发声要做金融科技银行。

工商银行继2015年发布e-ICBC战略之后历经两载积淀与打磨，郑重宣布在零售条线推进“智慧零售”战略转型，要推动大数据、人工智能等新兴科技与零售金融的深度融合，来实现零售业务的新飞跃。

因此，依托“大数据＋AI”技术为打造“极智”体验赋能，将成为工商银行下阶段零售战略转型的关键。

一、未来已来，数据资源角色升级当前，第四次技术革命产生的深远影响正在以超乎想象的速度向社会经济各个领域快速渗透。

增速迅猛的数字经济成为全球经济增长新动能，《中国数字经济发展白皮书2017》数据显示，2016年中国数字经济总量达22.6万亿元，占GDP比重超过30%，同比名义增长接近19%。

不仅如此，人口变迁和科技变革的共振，也引发了客户主体、分布和需求的一系列革命性变化，新业态、新模式呼之欲出。

而在国家战略层面，2015年党的十八届五中全会提出“国家大数据战略”规划、2017年国务院中国工商银行个人金融业务部研究规划处印发新一代人工智能发展规划，都标志着“大数据＋AI”发展正处于史无前例的红利时代。

大数据资源与物质资产、人力资本相提并论，是重要生产要素，也为人工智能的蓬勃发展奠定了基础。

在此背景下，“未来已来”的惊呼不绝于耳。

麦肯锡指出，金融行业的大数据价值潜力指数居首。

对于数据资源优势得天独厚的零售银行而言，研究如何将AI深度融合于业务中，来实现对大数据资源的深度开采则更显意义非凡。

“大数据＋AI”在工商银行智慧零售战略转型的宏伟蓝图中，既是驱动因素，又是核心组件，有望成为下阶段零售业务突破发展瓶颈、加快利润增长的“新动力”。

二、海纳百川，数据生态落子布局“大数据＋AI”能力建设是一个厚积薄发的过程，其重要前提是基础数据的多样化、规模化、自动化采集。

大数据在中国工商银行沈阳分行经营管理案例中国工商银行是中国最大的商业银行之一，拥有广泛的客户基础和庞大的业务规模，在金融领域中具有重要地位。

然而，随着经济的快速发展和客户需求的变化，银行所面临的管理和运营问题越来越多，同时需要处理的数据也日益增多，因此运用大数据解决问题成为了银行运营的必要手段。

本文将以中国工商银行沈阳分行为例，介绍该行如何运用大数据技术对其经营管理进行优化。

一、背景介绍中国工商银行沈阳分行成立于1996年，是工商银行在辽宁省的重要分支机构，旨在提供各类金融服务，包括存款、贷款、信用卡、外汇兑换等服务。

随着金融科技的发展和数据的普及，中国工商银行沈阳分行面临着日益庞大数据量的管理和分析问题。

在此情况下，该分行积极采用大数据技术来解决这些问题。

二、大数据在中国工商银行沈阳分行的应用1. 基于大数据的客户画像中国工商银行沈阳分行通过对客户数据的采集和分析，利用大数据技术对客户进行分层和画像。

分行将客户数据按照性别、年龄、收入、职业等标准进行分类，从而更好地理解和把握客户需求。

借助大数据技术，该行还可以对用户的消费习惯和兴趣进行研究和分析，针对不同用户的特征提供个性化的服务，从而提高客户满意度和忠诚度。

2. 大数据风控管理在如今的金融体系中，风险管控是至关重要的一环。

中国工商银行沈阳分行通过运用大数据技术，利用聚合评分的方式对客户的风险进行评估，帮助银行更好地识别潜在的风险。

该行还通过建立风险模型和进行实时监控，有效地控制风险。

此外，中国工商银行沈阳分行还运用大数据技术来优化客户体验、提高运营效率，如基于大数据的时时预警机制、基于大数据的客户留存方案等。

三、应用效果及展望通过大数据技术的应用，中国工商银行沈阳分行在数据管理和风险管控方面取得了积极成效。

大数据的应用让银行能够更快地识别风险，更迅速地制定应对措施，同时也能够更好地了解客户的需求和倾向，提高了银行的市场竞争能力和客户忠诚度。

对于大数据给企业带来的价值，已经毋庸置疑。

在国内，银行业应该是IT建设更为领先的行业之一。

特别中、农、工、建四大银行，更是走在整个银行业的前面。

那么，他们对于大数据是如何看待的?在这四大银行，大数据的应用又走到了什么阶段呢?下面，我们来听听这四大银行相关IT负责人的分享。

01 中国建设银行信息技术管理部资深经理林磊明1）银行压力越来越大从十二五走到十三五期间，银行业面临的各方面的压力越来越大，从我们的年报数字可以看出去年四大行的利润增长基本上趋近于零增长。

在这样的情况下，我们怎样通过IT的引领提升传统银行的竞争力，这是摆在我们面前的一个很重要的课题。

2）过去十多年期间，银行业务出现两个拐点大数据怎么样能够在智慧银行的方向上起到更大的作用呢?通过银行的历程佐证这样一个观点。

过去十多年期间银行基本上有两个拐点，第一个拐点就是发生在互联网银行慢慢取代柜员，IT支持从支持几万十几万的柜员到支持面向所有的互联网客户，这里面发生了一个根本性的变化，无论是服务的形态还是IT的支撑，都发生了很根本的变化，这是移动和云要在里面发挥作用。

下一个拐点是什么?银行要从原来做的账务性的、交易性的处理转向能够渗透到经济生活的方方面面，这是一个场景化，如果抓不住这个拐点，银行就要被互联网金融颠覆或者管道化。

3）三大互联网渠道已建立，具备大数据基础这几年银行三大互联网渠道已经建立：手机银行，已达到1.8亿多; 网上银行，我们有2亿; 微信银行，它占的客服服务总量已经超过了传统的客户服务。

这意味着我们的渠道、我们场景化的实践已经见到了效果，另外我们做大数据要具备的基础已经存在。

4）大数据要解决3大问题谈大数据，对传统银行来讲，要解决3大问题：怎么样提升对于客户的识别? 怎么样对于客户的营销? 怎么样提升对于风险的防范?所以，无论是用传统的结构化的数据，还是用现在互联网形态下面非结构化的数据，要解决的问题都是这些，只不过我们现在有了更丰富的数据源，有了更好的对于数据处理的方法。

银行的大数据是什么意思引言如今，大数据已经成为各个行业的热门话题，银行业也不例外。

随着信息技术的发展和智能化时代的到来，银行积累了大量的客户数据和业务数据。

这些数据被广泛应用于银行的运营和决策过程中，以提高效率、降低风险和提供更个性化的金融服务。

本文将探讨银行的大数据是什么意思以及其对银行业的影响。

银行的大数据定义银行的大数据是指银行所获得并积累的庞大数据集合。

这些数据包括但不限于客户信息、交易记录、风险评估、市场趋势等，以及通过外部数据源如社交媒体、市场研究等获得的数据。

银行的大数据通常以结构化、半结构化和非结构化的形式存在，其中结构化数据是指可以被数据库表格表示的数据，半结构化数据是指有一定结构但不符合传统的表格形式，非结构化数据是指无结构和格式的数据，如文本、图像和音频等。

银行大数据的价值银行的大数据具有巨大的价值，它为银行提供了以下几个方面的机会和优势：1. 提高风险管理能力银行的大数据能够帮助银行实时监测和分析风险，及时发现潜在的风险因素。

通过分析大数据，银行可以识别客户的信贷风险、市场风险和操作风险等，从而制定更有效的风险管理策略。

另外，大数据分析还可以帮助银行预测客户的偿还能力和行为模式，提高贷款的准确性和风险控制能力。

2. 深化客户洞察力银行通过分析大数据，可以更好地了解客户的需求和行为。

大数据分析可以将客户的交易记录、消费偏好和社交媒体数据等信息结合起来，从而为银行提供更深入的客户洞察力。

银行可以利用这些信息来定制更个性化的金融产品和服务，以满足客户的需求，提升客户满意度和忠诚度。

3. 提升运营效率银行的大数据可以用于优化银行的内部运营流程。

通过分析大数据，银行可以发现运营中的瓶颈，识别低效的环节，并采取相应的改进措施。

另外，大数据还可以帮助银行自动化和智能化运营流程，提高工作效率和响应速度，减少人为错误和风险。

4. 支持智能决策银行的大数据可以为决策过程提供更全面、准确的信息支持。

2023年中国工商银行行业市场调研报告中国工商银行（以下简称“工行”）是中国最大的商业银行之一，也是全球最大的银行之一。

作为一家知名的金融机构，工行拥有广泛的客户群和市场份额，对于各行各业的市场情况也有着深入的了解与掌握。

本报告旨在通过对工行行业市场的调研，制定出对于行业趋势和市场竞争的分析和展望。

一、行业背景我国近年来金融服务需求快速增长，金融领域的市场规模也不断扩大，金融服务行业的利润空间不断提高。

同时，在金融行业的竞争中，大型银行拥有自身的竞争优势，如庞大的客户群和先进的风控系统。

二、工行市场份额工行在国内银行业市场中占有重要地位。

以2019年的数据来看，工行的综合竞争力指标排名第二，只次于中国农业银行。

在营业收入方面，工行的规模达到2.8万亿元，较2018年增加了15.94%。

在净利润方面，工行也位列国内银行前三甲之中，净利润达到3288.22亿元。

三、工行市场布局1.个人银行业务在个人业务方面，工行推出了众多服务项目，包括信用卡、个人存款、贷款等。

其中，工行信用卡在市场中的竞争优势较强，通过不断加强合作与创新推出，奠定了较强的市场基础。

2.企业银行业务在企业银行业务中，工行通过打造综合性金融服务平台，提供专业的金融服务和产品，满足企业实际需求。

在企业金融服务方面，工行的规模和业务量仍旧保持着稳步增长。

3.国际业务工行在国际业务中稳步发展，将“走出去”作为自身发展的重要策略。

在国际贸易融资方面，工行有着丰富的经验和先进的技术与风控体系。

四、工行竞争优势1.庞大的客户群工行拥有众多的个人和企业客户，这为其提供了稳定的收入来源和市场优势。

其中，工行个人客户数量超过1.2亿，企业客户数量达到了七百多万。

2.强大的风险管理能力作为一家大型金融机构，风险管理是工行的重中之重。

工行拥有强大的风险管理能力，以此保证业务的安全和可持续性发展。

3.广泛的服务网络工行的服务网络覆盖全国，包括香港、澳门和台湾等国际地区。