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金融大数据管理平台的构建与应用随着互联网的发展，数据成为了一项越来越重要的资源。
在金融领域中，数据的管理和应用显得更加重要。
金融大数据管理平台的出现，为金融行业的数据管理和利用带来了新的思路和技术，也推动了金融行业的数字化转型。
一、金融大数据管理平台的构建金融大数据管理平台主要由四个环节构成：数据采集、数据存储、数据处理和数据分析。
1. 数据采集数据采集阶段需要收集金融机构内部和外部的各种数据，包括客户数据、市场数据、社交媒体数据、传感器数据等。
数据采集可以通过API、网络爬虫、传感器、扫码等方式实现。
2. 数据存储采集到的数据需要经过清洗和去重后存储到金融大数据管理平台中。
数据存储的形式包括关系数据库、NoSQL数据库、分布式文件系统等。
3. 数据处理大数据处理是金融大数据管理平台中最重要的环节之一。
数据处理主要包括数据预处理、数据建模、数据挖掘和机器学习等技术，帮助金融机构从数据中发掘价值，促进业务和管理的数字化转型。
4. 数据分析数据分析是金融大数据管理平台的重要组成部分。
通过数据挖掘和机器学习等技术，将海量数据转化为有价值的信息，为金融机构提供更好的决策支持。
二、金融大数据管理平台的应用金融大数据管理平台的应用可以从四个方面考虑：风险控制、运营管理、产品设计和市场营销。
1. 风险控制金融机构需要依靠大数据管理平台对客户的风险进行分类和分析。
针对不同风险等级的客户，制定不同的授信政策和利率策略，并加强对客户信用和借款者资格的审核。
2. 运营管理金融大数据管理平台还可以帮助金融机构进行流程优化和管理，提高业务效率和管理效益。
通过对业务流程的模拟和分析，快速响应客户需求，加快业务办理速度，提高服务质量。
3. 产品设计金融大数据管理平台可以帮助金融机构分析客户的需求和产品偏好，并根据大数据分析的结果进行产品设计和改进，推出更人性化、更适合客户的金融产品。
4. 市场营销通过大数据管理平台的数据分析，金融机构可以准确了解市场需求和趋势，根据趋势调整产品设计和营销策略，提高产品的市场竞争力。
金融大数据分析平台的构建与优化策略随着数字化时代的到来，金融行业正面临着巨大的数据洪流。
这些海量的数据包含着宝贵的信息，但如何从中提取和分析出有价值的洞察成为金融机构亟需解决的问题。
金融大数据分析平台的构建与优化策略因此显得尤为重要。
本文将探讨金融大数据分析平台的构建与优化策略，以帮助金融机构更好地利用数据来推动业务增长和风险管理。
一、构建金融大数据分析平台的基础设施1. 数据采集与存储：金融机构应建立高效的数据采集渠道，包括从内部系统、合作伙伴、市场数据提供商等多个来源收集数据。
同时，为了应对海量数据的存储需求，建议采用云计算和分布式存储技术，确保数据的安全性和可靠性。
2. 构建数据仓库：数据仓库是整个金融大数据分析平台的核心。
通过将不同数据源的数据进行整合、清洗和转换，金融机构可以在数据仓库中建立一套完整的数据模型，以便后续的数据分析和挖掘。
此外，为了支持实时的数据分析需求，可以考虑使用流数据处理技术，将实时数据与历史数据进行整合。
3. 强化数据质量管理：数据质量是金融大数据分析的基石。
金融机构应建立数据质量管理制度，包括数据清洗、数据标准化、数据完整性检查等环节，确保数据的准确性和一致性。
此外，应定期对数据进行质量评估和监控，及时发现和修复数据质量问题。
二、优化金融大数据分析平台的算法与模型1. 引入机器学习和人工智能技术金融机构可以利用机器学习和人工智能技术来构建更精准的风险模型和预测模型。
例如，通过监督学习算法识别欺诈交易，通过无监督学习算法聚类分析客户行为等。
此外，还可以利用自然语言处理技术对文本数据进行情感分析和情报收集。
2. 提升分析效率与实时性金融机构在构建大数据分析平台时应注重提升分析效率与实时性。
可以采用并行计算、分布式计算和图计算等技术来加速数据处理和分析过程。
同时，为了支持实时决策，可以建立实时数据提取和分析的机制，以便在市场变动迅速的情况下做出及时反应。
3. 多维度数据分析和挖掘金融大数据平台应支持多维度数据分析和挖掘，包括时序分析、关联分析、社交网络分析等。
金融机构大数据平台建设随着互联网技术的不断发展，大数据逐渐成为了金融机构建设的一个重要组成部分，也在不断地推动着金融行业的转型升级。
尤其在当前全球疫情的背景下，金融机构大数据平台建设更被赋予了更加重要的使命和意义。
一、大数据在金融机构中的应用金融机构的大数据应用主要分为两个方面：第一个方面是数据分析与风险管理，这个方面最主要的应用就是通过大数据技术来识别风险、进行风险控制和防范金融风险；第二个方面则是提供客户服务，通过大数据技术来深入了解客户的需求，而且很多应用都是集中在移动端，有效地满足了客户在移动端的需求。
二、金融机构大数据平台的建设金融机构在搭建大数据平台时需要从技术、管理、资源等多个方面全面考虑，只有全面考虑才能够让大数据应用在金融机构中取得更加明显的效果。
（一）技术方面1. 数据挖掘和分析技术：用于提炼数据，为金融机构提供业务支持。
2. 大数据平台架构：用于对大量数据进行存储、处理和分析。
3. 虚拟化和云计算技术：用于将各种业务应用高效地部署在云端，从而降低企业的成本。
（二）管理方面1. 集中管理：将策略数据和技术聚集到一起，以为当局者提供分析。
2. 机会管理：将方案按照优先级列在一起，能够更好地发掘机会。
3. 安全和合规性：大数据平台中包含了大量的敏感数据，因此在平台的建设中要注意安全问题。
（三）资源方面1. 组织人员：具有数据分析技能和业务经验的数据分析人员是平台建设中必不可少的一环。
2. 设备和设施：包括服务器、存储设备和网络设备等各种基础设施。
3. 应用和数据集：包括用于数据分析的各种应用和数据集等。
三、金融机构大数据平台建设中存在的问题和发展方向目前，金融机构在建设大数据平台时遇到了不少问题。
其中比较突出的是缺乏专业的人才和技术支持、数据收集和整合的不完善、数据安全保障方面的问题等。
未来，金融机构大数据的发展方向将主要集中于以下三方面：1. 通过AI等技术来进行智能化分析和风险预测，从而更好地预测和防范风险。
融资融券风险金融大数据管控平台建设方案汇报人：2023-12-06•平台建设背景•平台建设目标与功能•平台技术架构与特点目录•平台应用场景与效果•平台建设方案实施与保障•结论与展望平台建设背景融资融券业务发展融资融券交易的起源与发展融资融券交易又称“证券信用交易”或保证金交易，是指投资者向具有融资融券业务资格的证券公司提供担保物，借入资金买入证券（融资交易）或借入证券并卖出（融券交易）的行为。
国内融资融券业务现状我国融资融券交易起步较晚，但发展迅速，目前已经形成了以证券公司为主体，以证券登记结算机构为技术支撑，以商业银行、证券投资基金、社保基金、保险资金等机构投资者为重要参与者的融资融券交易体系。
融资融券风险风险管理对业务发展的作用风险管理的重要性大数据技术的优势大数据技术具有处理速度快、数据量大、数据种类多等特点，能够实时收集、处理和分析海量数据，为风险管理提供更准确和及时的信息。
大数据技术在风险管理中的应用通过大数据技术，可以实现对市场行情、投资者行为、风险指标等数据的实时监测和分析，帮助投资者及时发现风险，采取相应的风险控制措施。
大数据技术在风险管理中的应用平台建设目标与功能建设目标010203风险应对针对出现的风险，采取相应的应对措施，如调整策略、限制交易等。
风险监控实时监控融资融券业务的风险状况，及时发现和预警风险。
风险评估运用定量和定性分析方法，对融资融券业务进行风险评估。
数据采集从相关系统或数据源采集需要数据处理对采集的数据进行清洗、转换和标准化处理。
功能模块01数据采集02数据处理03数据存储数据采集与处理风险评估与监控01020304风险评估定量分析定性分析风险监控针对出现的风险，采取相应的应对措施，如调整策略、限制交易等。
同时，对风险事件进行记录和分析，以改进和完善风险管理措施。
风险预警与应对风险应对风险预警平台技术架构与特点1 2 3基于云计算架构前端与后端分离微服务架构技术架构大数据处理技术数据清洗分布式存储分布式计算任务调度与负载均衡数据压缩与加密数据分片与副本分布式存储与计算机器学习算法采用机器学习算法对历史数据进行训练，构建风险评估模型，对未来风险进行预测和预警。
二、大数据平台建设（一）大数据平台框架概述大数据平台建设充分整合信息化资源，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。
主要包括以下三部分：1．大数据分析基础平台按照功能划分数据区，设计数据模型，在统一流程调度下，整合各类数据，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，支撑上层应用。
2．大数据应用系统基于基础数据平台，持续建设各类数据应用系统，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，充分发挥大数据价值。
3．大数据管控建立数据标准，提升数据质量，加强元数据管理能力，为平台建设及安全提供保障（二）大数据平台建设原则大数据平台是大数据运用的基础实施，其设计、建设和系统实现过程中，应遵循如下指导原则：经济性：基于现有场景分析，对数据量进行合理评估，确定大数据平台规模，后续根据实际情况再逐步优化扩容。
可扩展性：架构设计与功能划分模块化，考虑各接口的开放性、可扩展性，便于系统的快速扩展与维护，便于第三方系统的快速接入。
可靠性：系统采用的系统结构、技术措施、开发手段都应建立在已经相当成熟的应用基础上，在技术服务和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。
版金融大数据服务平台项目建设规划设计解决方案一、项目背景随着互联网金融行业快速发展，金融数据量不断增大，传统金融数据处理方式已经无法满足业务需求。
为了更好地应对大数据时代的挑战，金融机构需要建设一套强大的金融大数据服务平台，实现对金融数据的全面管理和分析。
二、项目目标本项目的目标是建设一个稳定、高效、安全的金融大数据服务平台，为金融机构提供全方位的数据管理和分析功能，助力金融机构实现数据驱动的经营决策和风险管理。
三、项目规划1.需求分析：对金融机构的数据需求进行全面调研，明确所需的数据类型、数据量和数据处理能力等要求。
2.架构设计：根据需求分析结果，设计金融大数据服务平台的总体架构，包括数据采集、存储、处理和应用等模块。
3.系统开发：根据架构设计，进行系统开发，包括前端界面、后端逻辑和数据库设计等。
4.数据接入：制定数据接入标准和规范，与金融机构合作，建立数据接入通道，确保数据的稳定、准确地输入到系统中。
5.数据清洗和预处理：对接入的数据进行清洗和预处理，清除错误和冗余数据，转换数据格式，为后续的分析和应用做好准备。
6.数据存储和管理：建立分布式存储系统，采用合适的数据库技术，对清洗好的数据进行存储和管理，保证数据的安全和可靠。
7.数据分析和挖掘：利用数据挖掘和机器学习算法，对存储的金融数据进行分析和挖掘，发现数据背后的规律和价值。
8.数据可视化和报表输出：通过可视化技术，将分析结果以图表的形式展示给用户，并支持报表输出，方便用户对数据进行进一步分析和应用。
9.性能测试和优化：对建设完成的金融大数据服务平台进行性能测试，发现和解决潜在的性能问题，保证系统的高效稳定运行。
四、关键问题及解决方案1.数据安全问题：金融数据的安全性是建设金融大数据服务平台的关键问题之一、可以采用数据加密和权限管理等措施，保护数据的隐私和完整性。
2.数据清洗和预处理问题：金融数据的口径和格式各异，对接入的数据进行清洗和预处理是必要的。
金融大数据平台的构建与应用第一章引言金融大数据平台是指应用大数据技术，建立一个集数据采集、存储、管理、处理、分析、应用于一体的金融数据管理和决策支持平台。
随着金融行业的快速发展，金融数据的量级逐年增长，同时客户需求和监管要求越来越高。
因此，金融行业亟需建立一个高效、智能的大数据平台，以便更好地应对行业挑战和机遇。
本文将以中国平安作为案例，从技术要素、架构设计、数据采集、处理和应用等方面，全面探讨金融大数据平台的构建和应用。
第二章技术要素金融大数据平台的构建需要兼顾技术要素的全面性和可行性。
其中，包括以下几个方面：（一）存储技术金融数据的存储包括结构化和非结构化数据，涵盖多种业务、产品、渠道等数据。
因此，存储技术需要支持高容量、高可用、高扩展性等特点。
中国平安采用了分布式存储技术，实现数据多副本备份、负载均衡等功能，确保数据的稳定性和可靠性。
（二）计算能力金融数据的计算需要支持大规模、高性能的数据处理，包括数据清洗、ETL、数据建模、机器学习等功能。
中国平安采用分布式计算技术，实现了海量数据的实时处理和分析，满足了业务与监管的多项要求。
（三）安全性对于金融行业来说，数据安全是至关重要的，因此数据的传输、存储和使用需要保证高度的安全性和隐私性。
中国平安采用了多层安全防护系统，包括网络安全、数据访问控制、数据加密等技术，确保数据的安全和隐私。
第三章架构设计架构设计是金融大数据平台的核心之一，它应该包括数据的采集、存储、处理、分析和应用等环节。
中国平安金融大数据平台的架构设计，采用了微服务架构与Lambda架构相结合的设计思路，具体如下：（一）微服务架构微服务架构是一种分布式架构模式，它将系统划分为多个小型服务，每个服务都可以独立部署和更新。
这种架构设计可以实现高可扩展性、高维护性和高可用性，适用于大规模、复杂的金融应用系统。
（二）Lambda架构Lambda架构是一种流式数据处理框架，将数据处理分为两个层次：批处理层和实时处理层。
二、大数据平台建设（一）大数据平台框架概述大数据平台建设充分整合信息化资源，打破行业、部门之间的信息壁垒，运用大数据技术进行采集、力口工、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。
主要包括以下三部分：1.大数据分析基础平台按照功能划分数据区，设计数据模型，在统一流程调度下，整合各类数据，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，支撑上层应用。
2.大数据应用系统基于基础数据平台，持续建设各类数据应用系统，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，充分发挥大数据价值。
3.大数据管控建立数据标准，提升数据质量，加强元数据管理能力，为平台建设及安全提供保障（二）大数据平台建设原则大数据平台是大数据运用的基础实施，其设计、建设和系统实现过程中，应遵循如下指导原则：经济性：基于现有场景分析，对数据量进行合理评估，确定大数据平台规模，后续根据实际情况再逐步优化扩容可扩展性：架构设计与功能划分模块化，考虑各接口的开放性、可扩展性，便于系统的快速扩展与维护，便于第三方系统的快速接入。
可靠性：系统采用的系统结构、技术措施、开发手段都应建立在已经相当成熟的应用基础上，在技术服务和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（三）基础数据来源1．银行内部大数据资源客户自身信息以及其金融交易行为，依照目前积累沉淀的数量资源情况，将数据主要分为三大类:第一类：客户基础数据客户信息数据，即客户基础数据，主要是指描述客户自身特点的数据。
个人客户信息数据包括：个人姓名、性别、年龄、身份信息、联系方式、职业、生活城市、工作地点、家庭地址、所属行业、具体职业、婚姻状况、教育情况、工作经历、工作技能、账户信息、产品信息、个人爱好等等。
企业客户信息数据包括：企业名称、关联企业、所属行业、销售金额、注册资本、账户信息、企业规模、企业地点、分公司情况、客户和供应商、信用评价、主营业务、法人信将这些割裂的数据整合到大数据平台，形成全局数据，再按照自身需要进行归类和打标签，由于都是结构化数据因此将有利于数据分析。
可以将这些信息集中在大数据管理平台，对客户进行分类，依据其他的交易数据，进行产品开发和决策支持。
第二类：支付信息交易信息数据，可以称之为支付信息，主要是指客户通过渠道发生的交易以及现金流信息。
个人客户交易信息：包括工资收入、个人消费、公共事业缴费、信贷还款、转账交易、委托扣款、购买理财产品、购买保险产品、信用卡还款等。
企业客户交易信息：包括供应链应收款项、供应链应付款项、员工工资、企业运营支出、同分公司之间交易、同总公司之间交易、税金支出、理财产品买卖、金融衍生产品购买、公共费用支出、其他转账等。
第三类：资产信息资产信息主要是指客户在金融机构端资产和负债信息，同时也包含金融机构自身资产负债信息，其中数据大多来自银行。
个人客户资产负债信息包括：购买的理财产品、定期存款、活期存款、信用贷款、抵押贷款、信用卡负债、抵押房产、企业年金等。
企业客户资产负债信息包括：企业定期存款、活期存款、信用贷款、抵押贷款、担保额度、应收账款、应付账款、理财产品、票据、债券、固定资产等。
银行自身端资产负债信息包括：自身资产和负债例如活期存款、定期存款、借入负债、结算负债、现金资产、固定资产贷款证券投资等。
第四类：新型业务数据此类数据包括系统的运行日志、客服语音、视频影像、网站日志等。
2．外部大数据来源为了赢得差异化竞争，就必须考虑其他数据源的输入，这些数据是自身不具有的，但是对其数据分析和决策起到了很重要的作用。
线上交易、电商平台、社交网络等互联网数据来源，司法、工商、财税等政府部门依法公开的信息，主要包括：互联网消费行为数据，了解客户消费能力和消费偏好等；个人严重行政处罚记录（如行政拘留等）、刑事犯罪记录、涉诉情况（人身关系、财产关系）、交通严重违规违章记录等；客户征信信息、客户在其他银行或金融机构的贷款记录、信用记录等信息等；客户的第三方征信评级情况，客户的社保、纳税、公积金等信息，客户的社会保障情况及经济能力，工作单位性质，客户社会身份等；客户在第三方催收机构的催收记录、社会信息等；出入境记录，客户出入境目的地、出入境频率等；国内出行记录，客户出行习惯等；采用同大数据厂商合作的方式，通过自身平台来采集数据或购买第三方数据。
（四）大数据平台实现功能大数据平台功能架构图(1) 批量实现较高水准的个性化客户产品服务，增加客户粘性，推动业务创新。
有效地将大数据分析系统够构建 客户360度全方位视图，设计更有竞争力的创新产品。
对企 业型客户的财务状况、相关产业链上下游数据分析，把握客 现在的状况，更可以通过数据的交换、映射对其进行短期、 中期预测未来发展状况。
同时通过与同行业中的企业比较，以及利用公共平台收集企业的上、游对其评价，取得多维度 的评估，对中小企业风险进行有效的识别，从而缓解银行与 中小企业信息不对称问题，更好地推动中小企业市场业务创 新。
(2) 针对客户需求，实现精准营销。
银行借助大数据 分析平台，通过对客户的浏览记录、购买路径、消费数据， 进行挖掘、追踪、分析，将不同的客户群体进行聚类，根据EVA, RAROC 反欺注懼电中小的师济甲 礼內模型财簧分樹棋型倩用卡＜ 冲I 樸孕 * * ' * 申小企业奋款凤险评1古外部兹业机黑最加不同的客户特性打造个性化产品营销服务，将最适合的产品服务推介给最需要的客户。
提高客户对银行服务的认可程度以及客户经理在营销过程中的专业程度。
（3）增强风险管控能力。
大数据分析帮助银行摒弃原来过度依靠贷款人提供财务报表获取信息的业务方式，转而对其资产价格、账务流水、相关业务活动等流动性数据进行动态监控，了解客户的自然属性和行为属性，结合客户行为分析、客户信用度分析、客户风险分析以及客户的资产负债状况，从而有效提升客户信息透明度，建立完善的风险防范体系。
（4）促进银行内部管理流程化，降低管理运营成本。
运用大数据能够增加银行内部的透明度，使企业上下级之间的信息流通更顺畅；同时，基于大数据优化企业内部的各种流程，以及通过自己和社会信息归集渠道，了解客户真实反映，积极改进和提高，大大缩短信息收集、反馈时间，提高企业运作效率。
而通过大数据应用和分析，能够准确定位内部管理缺陷，制定有针对性的改进措施，实行符合自身特点的管理模式，进而降低管理运营成本。
（五）平台的技术架构为实现上述功能经多方考察研讨拟采用Fusioninsight HD平台作为大数据基础平台。
Fusioninsight是企业级大数据存储、查询和分析的统一平台。
它以海量数据处理引擎和实时数据处理引擎为核心，并针对金融、运营商等数据密集 型行业的运行维护、应用开发等需求，打造了敏捷、智慧、 可信的平台软件、建模中间件及0M 系统，让企业可以更快、 更准、更稳的从各类繁杂无序的海量数据中发现全新价值点 和企业商机。
上层应用,web 客户扁app 等 1 lA l fuoonin 妙HD时就大数据平台架构图 曲:Tn 'i--* iFtiior Ini ight Hwloop-^aV ■ v ■ *w w 寸 丄■w w ▼* <a !v ■« w ■ ■ if大数据平台与其他相关系统接口描述图（七）大数据平台的网络拓扑（八）大数据平台承载的应用系统1•客户综合服务平台依托大数据分析整合四大板块银行客户信息，建设客户 综合服务平忖三万勰平合 :筲三万开发平台 应月系绽 炳嘶能…；■ ■■■■■■■■■ “ -■ — ■■■■ # :第三方菅理系统!'- ..... 茶…」北碾口Loader 臥IWQ加戟工具）集養吕理」壽 HD-S 〔存储海量结柯化数獄非结MapReduce台，逐步建立客户数据模型、数据标准以及统一的客户信息视图，将分散在各系统的客户信息数据集中整合、统一管理，支持客户分类管理和差异化需求，提升服务质量和服务效率；按照以客户为中心的“流程银行”理念，推进业务运作流程化，推动流程革新，在流程各环节强化风险控制，落实合规要求；实现对客户的价值分析与评价，以科技手段引导产品创新、产品营销和风险控制，通过差异化定价实现营销服务战略的转变。
2.存贷产品利率定价与管理系统通过大数据分析，打造覆盖事前报价、事中执行及控制、事后监测管理的全流程利率定价及管理体系，使利率管理贯穿整个业务价值流程；建立适应未来变化的利率组成结构，支持灵活、差异化的产品利率，通过利息公共构件提供灵活多样的多种计息方式，完善利率管理系统中利率审批、利率风险管理、利率定价分析功能，以提升我行精细化利率管理及风险管控能力。
3.加强线上平台整合（1）电商平台整合通过与电商平台的对接，将更多金融业务渗透到企业产业链条各环节，围绕核心企业大数据探索上下游企业自动化应收账款融资、综合授信等产业链金融服务，从而实现信息流、资金流及物流的整合，提升金融服务的效率和深度，为电商平台提供有力的信用增级、安全的资金监管、丰富的交易场景、便捷的支付体系、健全的账户管理、特色的会员服务、专业的融资贸易等金融服务。
(2)互联网平台整合用互联网改造传统金融业务流程，促进金融走向数字化，推进金融业务从以往的人工化融合转向数字化牵引；通过移动支付、第三方支付、大数据、众筹融资、网络银行等方面的建设实现向开放、共享、去中心化、平等、普惠”的新型数字金融的转变。
4•小微贷系统运用大数据技术，解决小微企业及农户融资难问题；加强大数据风控，更精确地评价客户信用，提升风险决策实时性，将内控规则嵌入交易流程，更迅速地识别操作风险，预防、发现并及时阻断银行内外部的欺诈行为，对贷前客户审查、贷后动态监测管理提供有效风险管控监测；推进信用档案电子化建设和小微企业、农户信用评级体系建设，支持小微企业融资、普惠制小额农户贷款、农村合作经济组织贷款的发放和管理，规范信贷业务流程，提高办理效率；通过大数据分析辅助决策，支持线上审查审批，进一步提供联接供需双方信息的增值性延伸服务，逐步完善新型的小微经济” 三农”金融服务平台，培养客户对我行的忠诚度。
