大數據雲計算銀行

① 運用雲計算的銀行有哪些

目前沒有銀行在使用。
銀行只會自己搭建自己的數據中心，自己的存儲中心，很多銀行在全國有6個備份點，說的好聽點，叫做他們的私有雲，至於公有雲，銀行是不會用的，銀行不差錢的，不需要刻意省出那點費用，一旦有什麼問題，虧損大大的。
雲計算通過計算資源的合理配置和一系列大數據技術，使我們更加便利地共享信息。這就有利於從根本上克服由於信息不對稱而引起的競爭不公平和商業欺詐。

② 大數據在金融領域的應用

大數據在金融領域的應用如下：

1. 概述

近年來，隨著大數據、雲計算、區塊鏈、人工智慧等新技術的快速發展，這些新技術與金融業務深度融合，釋放出了金融創新活力和應用潛能，這大大推動了我國金融業轉型升級，助力金融更好地服務實體經濟，有效促進了金融業整體發展。

在這一發展過程中，又以大數據技術發展最為成熟、應用最為廣泛。

從發展特點和趨勢來看，「金融雲」快速建設落地奠定了金融大數據的應用基礎，金融數據與其他跨領域數據的融合應用不斷強化，人工智慧正在成為金融大數據應用的新方向，金融行業數據的整合、共享和開放正在成為趨勢，給金融行業帶來了新的發展機遇和巨大的發展動力。

2. 大數據技術在金融行業中的典型應用

大數據技術在金融行業中有著廣泛的應用， 下面將介紹大數據技術在銀行、證券、保險等金融細分領域中的應用。

3. 金融大數據應用面臨的挑戰及對策

大數據技術為金融行業帶來了裂變式的創新活力，其應用潛力有目共睹，但在數據應用管理、業務場景融合、標准統一、頂層設計等方面存在的瓶頸也有待突破。

③ 大數據、雲計算的發展趨勢如何

隨著大數據、雲計算相關技術在技術體繫上逐漸趨於成熟，大數據和雲計算目前正處在大面積落地應用的初期，所以並不是大數據和雲計算不像之前那麼熱了，而是大數據和雲計算技術正在構建起自己龐大的價值體系，相信在工業互聯網時代，雲計算和大數據將發揮出越來越重要的作用。大數據和雲計算本身就存在緊密的聯系，隨著當前雲計算逐漸向全棧雲和智能雲方向發展，二者的結合也正在逐漸進入到一個新的階段，這個階段就是要契合行業的應用場景，未來在工業互聯網時代，大數據和雲計算將全面促進傳統企業的創新和發展。建議可以關注下時速雲，他們是一家全棧雲原生技術服務提供商，提供雲原生應用及數據平台產品，大家可以去體驗一下。
希望能給您提供幫助，可以給個大大的贊不。

④ 台州銀行的線上分行用到了哪些金融科技技術

大數據、雲計算、視頻、生物識別等。台州銀行的線上分行用到了大數據、雲計算、視頻、生物識別等金融科技技術，2010年9月9日台州市商業銀行正式更名為台州銀行。台州銀行是由成立於2002年的台州市商業銀行，經中國銀行業監督管理委員會批准更名發展而來。

⑤ 銀行採用哪些數字技術提升新市民金融服務工作的個人化

大數據、雲計算等。
1、大數據。大數據，或稱巨量資料，指的是所涉及的資料量規模巨大到無法透過主流軟體工具，在合理時間內達到擷取、管理、處理、並整理成為幫助企業經營決策更積極目的的資訊。
2、雲計算。雲計算是分布式計算的一種，指的是通過網路「雲」將巨大的數據計算處理程序分解成無數個小程序，然後通過多部伺服器組成的系統進行處理和分析這些小程序得到結果並返回給用戶。數字技術，也稱為數字控制技術，是一項與電子計算機相伴相生的科學技術，它是指藉助一定的設備將各種信息，包括：圖、文、聲、像等，轉化為電子計算機能識別的二進制數字「0」和「1」後進行運算、加工、存儲、傳送、傳播、還原的技術。

⑥ 大數據能為銀行做什麼

隨著移動互聯網、雲計算、物聯網和社交網路的廣泛應用，人類社會已經邁入一個全新的「大數據」信息化時代。而銀行信貸的未來，也離不開大數據。
國內不少銀行已經開始嘗試通過大數據來驅動業務運營，如中信銀行信用卡中心使用大數據技術實現了實時營銷，光大銀行建立了社交網路信息資料庫，招商銀行則利用大數據發展小微貸款。從發展趨勢來看，銀行大數據應用總的可以分為四大方面：
第一方面：客戶畫像應用。
客戶畫像應用主要分為個人客戶畫像和企業客戶畫像。個人客戶畫像包括人口統計學特徵、消費能力數據、興趣數據、風險偏好等；企業客戶畫像包括企業的生產、流通、運營、財務、銷售和客戶數據、相關產業鏈上下游等數據。值得注意的是，銀行擁有的客戶信息並不全面，基於自身擁有的數據有時難以得出理想的結果甚至可能得出錯誤的結論。
比如，如果某位信用卡客戶月均刷卡8次，平均每年打4次客服電話，從未有過投訴，按照傳統的數據分析，該客戶是一位滿意度較高流失風險較低的客戶。但如果看到該客戶的微博，真實情況是：工資卡和信用卡不在同一家銀行，還款不方便，好幾次打客服電話沒接通，客戶多次在微博上抱怨，該客戶流失風險較高。所以銀行不僅僅要考慮銀行自身業務所採集到的數據，更應考慮整合外部更多的數據，以擴展對客戶的了解。包括：
（1）客戶在社交媒體上的行為數據（如光大銀行建立了社交網路信息資料庫）。通過打通銀行內部數據和外部社會化的數據可以獲得更為完整的客戶拼圖，從而進行更為精準的營銷和管理；
（2）客戶在電商網站的交易數據，如建設銀行則將自己的電子商務平台和信貸業務結合起來，阿里金融為阿里巴巴用戶提供無抵押貸款，用戶只需要憑借過去的信用即可；
（3）企業客戶的產業鏈上下游數據。如果銀行掌握了企業所在的產業鏈上下游的數據，可以更好掌握企業的外部環境發展情況，從而可以預測企業未來的狀況；
（4）其他有利於擴展銀行對客戶興趣愛好的數據，如網路廣告界目前正在興起的DMP數據平台的互聯網用戶行為數據。
第二方面：精準營銷
在客戶畫像的基礎上銀行可以有效的開展精準營銷，包括：
（1）實時營銷。實時營銷是根據客戶的實時狀態來進行營銷，比如客戶當時的所在地、客戶最近一次消費等信息來有針對地進行營銷（某客戶採用信用卡采購孕婦用品，可以通過建模推測懷孕的概率並推薦孕婦類喜歡的業務）；或者將改變生活狀態的事件（換工作、改變婚姻狀況、置居等）視為營銷機會；
（2）交叉營銷。即不同業務或產品的交叉推薦，如招商銀行可以根據客戶交易記錄分析，有效地識別小微企業客戶，然後用遠程銀行來實施交叉銷售；
（3）個性化推薦。銀行可以根據客戶的喜歡進行服務或者銀行產品的個性化推薦，如根據客戶的年齡、資產規模、理財偏好等，對客戶群進行精準定位，分析出其潛在金融服務需求，進而有針對性的營銷推廣；
（4）客戶生命周期管理。客戶生命周期管理包括新客戶獲取、客戶防流失和客戶贏回等。如招商銀行通過構建客戶流失預警模型，對流失率等級前20%的客戶發售高收益理財產品予以挽留，使得金卡和金葵花卡客戶流失率分別降低了15個和7個百分點。
第三方面：風險管控
包括中小企業貸款風險評估和欺詐交易識別等手段。
（1）中小企業貸款風險評估。銀行可通過企業的產、流通、銷售、財務等相關信息結合大數據挖掘方法進行貸款風險分析，量化企業的信用額度，更有效的開展中小企業貸款。
（2）實時欺詐交易識別和反洗錢分析。銀行可以利用持卡人基本信息、卡基本信息、交易歷史、客戶歷史行為模式、正在發生行為模式（如轉賬）等，結合智能規則引擎進行實時的交易反欺詐分析。如IBM金融犯罪管理解決方案幫助銀行利用大數據有效地預防與管理金融犯罪，摩根大通銀行則利用大數據技術追蹤盜取客戶賬號或侵入自動櫃員機(ATM)系統的罪犯。
第四方面：運營優化。
（1）市場和渠道分析優化。通過大數據，銀行可以監控不同市場推廣渠道尤其是網路渠道推廣的質量，從而進行合作渠道的調整和優化。同時，也可以分析哪些渠道更適合推廣哪類銀行產品或者服務，從而進行渠道推廣策略的優化。
（2）產品和服務優化：銀行可以將客戶行為轉化為信息流，並從中分析客戶的個性特徵和風險偏好，更深層次地理解客戶的習慣，智能化分析和預測客戶需求，從而進行產品創新和服務優化。如興業銀行目前對大數據進行初步分析，通過對還款數據挖掘比較區分優質客戶，根據客戶還款數額的差別，提供差異化的金融產品和服務方式。
（3）輿情分析：銀行可以通過爬蟲技術，抓取社區、論壇和微博上關於銀行以及銀行產品和服務的相關信息，並通過自然語言處理技術進行正負面判斷，尤其是及時掌握銀行以及銀行產品和服務的負面信息，及時發現和處理問題；對於正面信息，可以加以總結並繼續強化。同時，銀行也可以抓取同行業的銀行正負面信息，及時了解同行做的好的方面，以作為自身業務優化的借鑒。
銀行是經營信用的企業，數據的力量尤為關鍵和重要。在「大數據」時代，以互聯網為代表的現代信息科技，特別是門戶網站、社區論壇、微博、微信等新型傳播方式的蓬勃發展，移動支付、搜索引擎和雲計算的廣泛應用，構建起了全新的虛擬客戶信息體系，並將改變現代金融運營模式。
大數據海量化、多樣化、傳輸快速化和價值化等特徵，將給商業銀行市場競爭帶來全新的挑戰和機遇。數據時代，智者生存，未來的銀行信貸，是從數據中贏得未來，是從風控中獲得安穩。

⑦ 工商銀行攜手華為雲，打造金融數據創新應用實踐新標桿

工於至誠，行以致遠。

1984年，中國工商銀行（以下簡稱工行）正式成立。如今，以建設「數字工行」為目標，工行全面布局大數據、人工智慧等創新領域，在 探索 新業務、採用新技術等方面持續 探索 踐行。目前，工行已實現行內外海量金融數據資產要素的融合，全面支持客戶營銷、產品創新、風險控制等多領域智能化創新，服務實體經濟的金融供給能力大幅提升。而在這背後，華為雲大數據有著濃墨重彩的一筆。

始於數據的業務創新

在8月31日舉行的華為雲TechWave大數據專題日上，中國工商銀行軟體開發中心總經理助理劉承岩表示，「工行在大數據創新應用方面的 探索 ，就是一段不斷使用新技術、提升自身數據駕馭能力的歷程。」

從數據角度來看，工行經歷了自動化、數據化、智能化和生態化四個階段。在每個階段里，工行都採用了當時最領先的技術來支撐業務需求與發展，始終走在業界前列。智能化階段，工行正式開啟與華為的合作，引入了華為雲FusionInsight智能數據湖解決方案中的大數據產品，搭建了自主可控的大數據雲平台，真正將數據智能服務由事後快速演進到事前、事中的階段。

生態化階段，工行進一步深化與華為的合作，實現大數據雲平台與華為雲Stack雲基礎設施的融合，進一步提升大數據雲平台的高可用和彈性靈活擴展等能力，全面支撐起數字平台的生態化建設，更好地服務於數字工行的轉型。

劉承岩介紹，通過綜合運用大數據和人工智慧技術，工行實現了風險數據整合，在金融同業中首家推出了大數據風險信息服務產品融安e信，服務了260家金融機構和4.6萬家企業。大數據的應用還改變了傳統意義上「客戶找服務」的金融服務模式，實現了「金融服務找用戶」，通過渠道交易行為數據，工行建立精準客戶畫像，通過數據演算法判斷客戶偏好，進而提供針對性的金融產品與服務。

工行與華為的合作始於大數據，雙方進行了一系列的聯合創新。目前，工行已經有大量的數據放到了基於華為雲FusionInsight構建的金融數據湖中，FusionInsight MRS大數據、GaussDB(DWS)數據倉庫等產品承載了關鍵的金融數據業務，實現不同場景下的運營、管理，以及風控。

風控系統是金融領域的「生命線」。然而隨著金融 科技 的飛速發展，傳統的風控已經無法滿足當前的需求，勢必需要新的技術手段介入。大數據風控系統就是在這種背景下誕生的新技術，在華為全力支持下，工行的風控管理一直保持著業界一流水準。

大數據平台提供的超高頻實時計算能力，幫助工行率先在行業內實現了實時反欺詐防控，在不影響客戶體驗的情況下，實現了對每筆交易的實時欺詐防控，為客戶避免損失約90億元。此外，通過全行風險信息的整合共享，以及前中後模型服務的沉澱與開放，工行實現了金融業務端到端的風險防控，真正實現了一點出險、全面防控的目標。

劉承岩介紹，工行引入華為雲的另一個目的，是希望將原來在IaaS上的一些業務系統遷入到華為雲Stack，並結合華為雲FusionInsight智能數據湖方案，使之成為數據的底座和業務平台的底座。這將是一次規模空前的雲遷移，整體遷移規模將達到75%以上。

目前，雙方正在加快推進工行大數據技術平台與華為雲的融合，構建混布式容器化和存算分離架構，進一步提升大數據平台的高可用、穩定性、資源彈性靈活擴展能力，更好地支撐工行全數據存儲、全數據挖掘、全演算法應用、全場景布署的需要。這個過程預計需要一兩年的時間，而在所有工作完成之後，一朵華為雲支撐起工行整個業務和數據體系的運行與管理。

劉承岩認為，大數據技術平台融合了雲計算、大數據和人工智慧等技術，為工行數據中台生態的創新應用，提供了強大存儲、算力、演算法的保障，是工行數據智能體系的技術底座。

存貸是銀行業的核心業務之一。過去的貸款發放，需要做很多的核驗工作，而現在藉助大數據、人工智慧等技術，工行基本可以做到秒批秒貸，以便捷、高效的金融服務，助力實體經濟的穩健發展。

在高復雜性的人工智慧領域，工行與華為的合作正在不斷加深。目前，工行的數據分析師和業務專家們正在極大受惠於華為雲FusionInsight智能數據湖解決方案的系列產品，以及「普惠AI」的理念，而未來在數據隱私等更深入的領域，雙方還會進一步進行 探索 與合作。

面向未來，工行將不斷加強與華為雲的合作，通過雲計算、人工智慧、區塊鏈、IoT等創新技術，更好地利用數據這一新的生產要素，從 社會 的痛點、難點入手，做好金融數據中台的建設工作，不斷提升自身服務實體經濟的能力。

2020年9月23-26日，華為將於上海舉辦第五屆HUAWEI CONNECT，攜手來自全球的業界思想領袖、商業精英、技術大咖、先鋒企業、生態合作夥伴、應用服務商以及開發者等，共同探討行業數字化的發展方向，展示ICT領域的領先技術、產品和解決方案，分享成功實踐，構築開放、共贏的 健康 產業生態，共創行業新價值。

⑧ 大數據專業就業方向

大數據工程師、大數據維護工程師、數據挖掘師、大數據演算法師。

大數據開發方向：涉及的崗位諸如大數據工程師、大數據維護工程師、大數據研發工程師、大數據架構師等。

數據挖掘、數據分析和機器學習方向：涉及的崗位諸如大數據分析師、大數據高級工程師、大數據分析師專家、大數據挖掘師、大數據演算法師等。

需要的能力：

1、提升程序設計能力。動手實踐能力對於本科生的就業有非常直接的影響，尤其在當前大數據落地應用的初期，很多應用級崗位還沒有得到釋放，不少技術團隊比較注重學生程序設計能力，所以具備扎實的程序設計基礎還是比較重要的。

2、掌握一定的雲計算知識。大數據本身與雲計算的關系非常緊密，未來不論是從事大數據開發崗位還是大數據分析崗位，掌握一定的雲計算知識都是很有必要的。掌握雲計算知識不僅能夠提升自身的工作效率，同時也會拓展自身的技術邊界。

⑨ 解析中小銀行轉型兩大看點：雲計算、大數據

數字化轉型已成為城商行農商行的必要選擇。根據IDC近期發布的《中國區域性銀行數字化轉型白皮書》顯示，超九成區域性銀行已經啟動數字化轉型工作，三成銀行信息數據治理轉型需求迫切，更有20%以上的銀行希望藉助政策鼓勵，以 科技 實現彎道超車。

其中，大數據、移動互聯、雲計算三大新興技術成為投入最高的領域，但囿於區域性銀行的數據技術基礎設施短板，與第三方 科技 服務企業合作拎包「上雲」已成為愈來愈受銀行歡迎的雙贏模式。

據IDC今年上半年調研，在50家區域性銀行樣本中，超九成的樣本已經啟動數字化轉型工作，具體來看，約66%的受訪者表示所在銀行的數字化轉型工作已經啟動一年以上且有明確進展，約32%的受訪者表示轉型工作也已在一年內啟動。

金融上雲已成為行業共識，雲計算的核心競爭力在於其在部署和運維上的成本優勢和更好的拓展性，同時符合行業大容量、高並發、快速變化的業務趨勢。大多數銀行在認識到雲計算的推動力後，開始逐步將基礎架構和應用程序遷移到雲上。

其中，「上雲」主要模式是和 科技 服務公司合作。以青島銀行為例，去年融聯易雲與青島銀行簽署異地雲數據中心建設項目，通過融聯易雲的雲數據中心幫助青島銀行有效提升業務連續性，同時匹配其業務上雲的 科技 戰略，這是青島銀行開啟數字化發展"上雲"之路的重要一步。

新興技術的不斷應用催生了銀行業產品和業務模式的變革，積極擁抱新技術、打造完備的信息 科技 體系、為業務提供敏捷可用的基礎能力支撐，已經成為當下中國銀行業的共識。對於區域性銀行來說，除了傳統的機房建設、伺服器及網點終端設備采購、應用系統開發、日常運維等開支項外，IT投資正向更廣泛的信息 科技 建設領域延伸，在雲、大數據等技術應用研發和產品采購方面的投入逐年增加。

其中，數據資源作為生產要素，是數字經濟時代銀行轉型的關鍵抓手。10月21日，中國人民銀行行長易綱在 「2020年金融街論壇年會」中指出，大數據是所有 科技 的支點，也是金融服務的基礎，人工智慧、雲存儲、分布式記賬、電子商務等離不開大數據的支持。

據IDC調研顯示，區域性銀行IT投資正向更廣泛的信息 科技 建設領域延伸，尤其在大數據等新興技術領域的投入逐年增加。

大數據也正在為銀行業務發展帶來更多可能。

基於大數據技術，很多銀行目前已經在客戶管理、精準營銷、智能風控等方面取得了較為顯著的應用成效。近日，融聯易雲與某銀行達成數據合作，利用融聯易雲的大數據服務能力，助力該銀行提升精準獲客能力和風控識別能力，此次合作也將是提升雙方市場競爭力、帶動金融大數據發展的良好契機。

2020年在受疫情的影響下，銀行數字化、線上化金融服務能力凸顯，新技術應用逐步迎來爆發期。未來，如何深化數字化轉型，如何找到更具個性的發展路徑、如何找到創新突破點，將成為加入金融 科技 賽道的城商行農商行需要進一步思考的問題。融聯易雲也將充分發揮自身合規、中立的優勢，借力集行業大成的技術和資源優勢，賦能金融機構，構建金融 科技 生態圈。

⑩ 台州銀行的大數據平台用到了哪些金融科技技術

台州銀行的大數據平台用到了大數據，雲計算，生物識別的科技技術。
台行移動營業廳大數據平台是台州銀行利用大數據、雲計算、視頻、生物識別等最新移動互聯網技術自主開發的一款智能、靈巧、便捷的手機客戶端。
台州，是浙江省地級市。台州市地處浙江省沿海中部，東瀕東海，南鄰溫州，西連麗水、金華，北接紹興、寧波。