大数据云计算银行

① 运用云计算的银行有哪些

目前没有银行在使用。
银行只会自己搭建自己的数据中心，自己的存储中心，很多银行在全国有6个备份点，说的好听点，叫做他们的私有云，至于公有云，银行是不会用的，银行不差钱的，不需要刻意省出那点费用，一旦有什么问题，亏损大大的。
云计算通过计算资源的合理配置和一系列大数据技术，使我们更加便利地共享信息。这就有利于从根本上克服由于信息不对称而引起的竞争不公平和商业欺诈。

② 大数据在金融领域的应用

大数据在金融领域的应用如下：

1. 概述

近年来，随着大数据、云计算、区块链、人工智能等新技术的快速发展，这些新技术与金融业务深度融合，释放出了金融创新活力和应用潜能，这大大推动了我国金融业转型升级，助力金融更好地服务实体经济，有效促进了金融业整体发展。

在这一发展过程中，又以大数据技术发展最为成熟、应用最为广泛。

从发展特点和趋势来看，“金融云”快速建设落地奠定了金融大数据的应用基础，金融数据与其他跨领域数据的融合应用不断强化，人工智能正在成为金融大数据应用的新方向，金融行业数据的整合、共享和开放正在成为趋势，给金融行业带来了新的发展机遇和巨大的发展动力。

2. 大数据技术在金融行业中的典型应用

大数据技术在金融行业中有着广泛的应用， 下面将介绍大数据技术在银行、证券、保险等金融细分领域中的应用。

3. 金融大数据应用面临的挑战及对策

大数据技术为金融行业带来了裂变式的创新活力，其应用潜力有目共睹，但在数据应用管理、业务场景融合、标准统一、顶层设计等方面存在的瓶颈也有待突破。

③ 大数据、云计算的发展趋势如何

随着大数据、云计算相关技术在技术体系上逐渐趋于成熟，大数据和云计算目前正处在大面积落地应用的初期，所以并不是大数据和云计算不像之前那么热了，而是大数据和云计算技术正在构建起自己庞大的价值体系，相信在工业互联网时代，云计算和大数据将发挥出越来越重要的作用。大数据和云计算本身就存在紧密的联系，随着当前云计算逐渐向全栈云和智能云方向发展，二者的结合也正在逐渐进入到一个新的阶段，这个阶段就是要契合行业的应用场景，未来在工业互联网时代，大数据和云计算将全面促进传统企业的创新和发展。建议可以关注下时速云，他们是一家全栈云原生技术服务提供商，提供云原生应用及数据平台产品，大家可以去体验一下。
希望能给您提供帮助，可以给个大大的赞不。

④ 台州银行的线上分行用到了哪些金融科技技术

大数据、云计算、视频、生物识别等。台州银行的线上分行用到了大数据、云计算、视频、生物识别等金融科技技术，2010年9月9日台州市商业银行正式更名为台州银行。台州银行是由成立于2002年的台州市商业银行，经中国银行业监督管理委员会批准更名发展而来。

⑤ 银行采用哪些数字技术提升新市民金融服务工作的个人化

大数据、云计算等。
1、大数据。大数据，或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。
2、云计算。云计算是分布式计算的一种，指的是通过网络“云”将巨大的数据计算处理程序分解成无数个小程序，然后通过多部服务器组成的系统进行处理和分析这些小程序得到结果并返回给用户。数字技术，也称为数字控制技术，是一项与电子计算机相伴相生的科学技术，它是指借助一定的设备将各种信息，包括：图、文、声、像等，转化为电子计算机能识别的二进制数字“0”和“1”后进行运算、加工、存储、传送、传播、还原的技术。

⑥ 大数据能为银行做什么

随着移动互联网、云计算、物联网和社交网络的广泛应用，人类社会已经迈入一个全新的“大数据”信息化时代。而银行信贷的未来，也离不开大数据。
国内不少银行已经开始尝试通过大数据来驱动业务运营，如中信银行信用卡中心使用大数据技术实现了实时营销，光大银行建立了社交网络信息数据库，招商银行则利用大数据发展小微贷款。从发展趋势来看，银行大数据应用总的可以分为四大方面：
第一方面：客户画像应用。
客户画像应用主要分为个人客户画像和企业客户画像。个人客户画像包括人口统计学特征、消费能力数据、兴趣数据、风险偏好等；企业客户画像包括企业的生产、流通、运营、财务、销售和客户数据、相关产业链上下游等数据。值得注意的是，银行拥有的客户信息并不全面，基于自身拥有的数据有时难以得出理想的结果甚至可能得出错误的结论。
比如，如果某位信用卡客户月均刷卡8次，平均每年打4次客服电话，从未有过投诉，按照传统的数据分析，该客户是一位满意度较高流失风险较低的客户。但如果看到该客户的微博，真实情况是：工资卡和信用卡不在同一家银行，还款不方便，好几次打客服电话没接通，客户多次在微博上抱怨，该客户流失风险较高。所以银行不仅仅要考虑银行自身业务所采集到的数据，更应考虑整合外部更多的数据，以扩展对客户的了解。包括：
（1）客户在社交媒体上的行为数据（如光大银行建立了社交网络信息数据库）。通过打通银行内部数据和外部社会化的数据可以获得更为完整的客户拼图，从而进行更为精准的营销和管理；
（2）客户在电商网站的交易数据，如建设银行则将自己的电子商务平台和信贷业务结合起来，阿里金融为阿里巴巴用户提供无抵押贷款，用户只需要凭借过去的信用即可；
（3）企业客户的产业链上下游数据。如果银行掌握了企业所在的产业链上下游的数据，可以更好掌握企业的外部环境发展情况，从而可以预测企业未来的状况；
（4）其他有利于扩展银行对客户兴趣爱好的数据，如网络广告界目前正在兴起的DMP数据平台的互联网用户行为数据。
第二方面：精准营销
在客户画像的基础上银行可以有效的开展精准营销，包括：
（1）实时营销。实时营销是根据客户的实时状态来进行营销，比如客户当时的所在地、客户最近一次消费等信息来有针对地进行营销（某客户采用信用卡采购孕妇用品，可以通过建模推测怀孕的概率并推荐孕妇类喜欢的业务）；或者将改变生活状态的事件（换工作、改变婚姻状况、置居等）视为营销机会；
（2）交叉营销。即不同业务或产品的交叉推荐，如招商银行可以根据客户交易记录分析，有效地识别小微企业客户，然后用远程银行来实施交叉销售；
（3）个性化推荐。银行可以根据客户的喜欢进行服务或者银行产品的个性化推荐，如根据客户的年龄、资产规模、理财偏好等，对客户群进行精准定位，分析出其潜在金融服务需求，进而有针对性的营销推广；
（4）客户生命周期管理。客户生命周期管理包括新客户获取、客户防流失和客户赢回等。如招商银行通过构建客户流失预警模型，对流失率等级前20%的客户发售高收益理财产品予以挽留，使得金卡和金葵花卡客户流失率分别降低了15个和7个百分点。
第三方面：风险管控
包括中小企业贷款风险评估和欺诈交易识别等手段。
（1）中小企业贷款风险评估。银行可通过企业的产、流通、销售、财务等相关信息结合大数据挖掘方法进行贷款风险分析，量化企业的信用额度，更有效的开展中小企业贷款。
（2）实时欺诈交易识别和反洗钱分析。银行可以利用持卡人基本信息、卡基本信息、交易历史、客户历史行为模式、正在发生行为模式（如转账）等，结合智能规则引擎进行实时的交易反欺诈分析。如IBM金融犯罪管理解决方案帮助银行利用大数据有效地预防与管理金融犯罪，摩根大通银行则利用大数据技术追踪盗取客户账号或侵入自动柜员机(ATM)系统的罪犯。
第四方面：运营优化。
（1）市场和渠道分析优化。通过大数据，银行可以监控不同市场推广渠道尤其是网络渠道推广的质量，从而进行合作渠道的调整和优化。同时，也可以分析哪些渠道更适合推广哪类银行产品或者服务，从而进行渠道推广策略的优化。
（2）产品和服务优化：银行可以将客户行为转化为信息流，并从中分析客户的个性特征和风险偏好，更深层次地理解客户的习惯，智能化分析和预测客户需求，从而进行产品创新和服务优化。如兴业银行目前对大数据进行初步分析，通过对还款数据挖掘比较区分优质客户，根据客户还款数额的差别，提供差异化的金融产品和服务方式。
（3）舆情分析：银行可以通过爬虫技术，抓取社区、论坛和微博上关于银行以及银行产品和服务的相关信息，并通过自然语言处理技术进行正负面判断，尤其是及时掌握银行以及银行产品和服务的负面信息，及时发现和处理问题；对于正面信息，可以加以总结并继续强化。同时，银行也可以抓取同行业的银行正负面信息，及时了解同行做的好的方面，以作为自身业务优化的借鉴。
银行是经营信用的企业，数据的力量尤为关键和重要。在“大数据”时代，以互联网为代表的现代信息科技，特别是门户网站、社区论坛、微博、微信等新型传播方式的蓬勃发展，移动支付、搜索引擎和云计算的广泛应用，构建起了全新的虚拟客户信息体系，并将改变现代金融运营模式。
大数据海量化、多样化、传输快速化和价值化等特征，将给商业银行市场竞争带来全新的挑战和机遇。数据时代，智者生存，未来的银行信贷，是从数据中赢得未来，是从风控中获得安稳。

⑦ 工商银行携手华为云，打造金融数据创新应用实践新标杆

工于至诚，行以致远。

1984年，中国工商银行（以下简称工行）正式成立。如今，以建设“数字工行”为目标，工行全面布局大数据、人工智能等创新领域，在 探索 新业务、采用新技术等方面持续 探索 践行。目前，工行已实现行内外海量金融数据资产要素的融合，全面支持客户营销、产品创新、风险控制等多领域智能化创新，服务实体经济的金融供给能力大幅提升。而在这背后，华为云大数据有着浓墨重彩的一笔。

始于数据的业务创新

在8月31日举行的华为云TechWave大数据专题日上，中国工商银行软件开发中心总经理助理刘承岩表示，“工行在大数据创新应用方面的 探索 ，就是一段不断使用新技术、提升自身数据驾驭能力的历程。”

从数据角度来看，工行经历了自动化、数据化、智能化和生态化四个阶段。在每个阶段里，工行都采用了当时最领先的技术来支撑业务需求与发展，始终走在业界前列。智能化阶段，工行正式开启与华为的合作，引入了华为云FusionInsight智能数据湖解决方案中的大数据产品，搭建了自主可控的大数据云平台，真正将数据智能服务由事后快速演进到事前、事中的阶段。

生态化阶段，工行进一步深化与华为的合作，实现大数据云平台与华为云Stack云基础设施的融合，进一步提升大数据云平台的高可用和弹性灵活扩展等能力，全面支撑起数字平台的生态化建设，更好地服务于数字工行的转型。

刘承岩介绍，通过综合运用大数据和人工智能技术，工行实现了风险数据整合，在金融同业中首家推出了大数据风险信息服务产品融安e信，服务了260家金融机构和4.6万家企业。大数据的应用还改变了传统意义上“客户找服务”的金融服务模式，实现了“金融服务找用户”，通过渠道交易行为数据，工行建立精准客户画像，通过数据算法判断客户偏好，进而提供针对性的金融产品与服务。

工行与华为的合作始于大数据，双方进行了一系列的联合创新。目前，工行已经有大量的数据放到了基于华为云FusionInsight构建的金融数据湖中，FusionInsight MRS大数据、GaussDB(DWS)数据仓库等产品承载了关键的金融数据业务，实现不同场景下的运营、管理，以及风控。

风控系统是金融领域的“生命线”。然而随着金融 科技 的飞速发展，传统的风控已经无法满足当前的需求，势必需要新的技术手段介入。大数据风控系统就是在这种背景下诞生的新技术，在华为全力支持下，工行的风控管理一直保持着业界一流水准。

大数据平台提供的超高频实时计算能力，帮助工行率先在行业内实现了实时反欺诈防控，在不影响客户体验的情况下，实现了对每笔交易的实时欺诈防控，为客户避免损失约90亿元。此外，通过全行风险信息的整合共享，以及前中后模型服务的沉淀与开放，工行实现了金融业务端到端的风险防控，真正实现了一点出险、全面防控的目标。

刘承岩介绍，工行引入华为云的另一个目的，是希望将原来在IaaS上的一些业务系统迁入到华为云Stack，并结合华为云FusionInsight智能数据湖方案，使之成为数据的底座和业务平台的底座。这将是一次规模空前的云迁移，整体迁移规模将达到75%以上。

目前，双方正在加快推进工行大数据技术平台与华为云的融合，构建混布式容器化和存算分离架构，进一步提升大数据平台的高可用、稳定性、资源弹性灵活扩展能力，更好地支撑工行全数据存储、全数据挖掘、全算法应用、全场景布署的需要。这个过程预计需要一两年的时间，而在所有工作完成之后，一朵华为云支撑起工行整个业务和数据体系的运行与管理。

刘承岩认为，大数据技术平台融合了云计算、大数据和人工智能等技术，为工行数据中台生态的创新应用，提供了强大存储、算力、算法的保障，是工行数据智能体系的技术底座。

存贷是银行业的核心业务之一。过去的贷款发放，需要做很多的核验工作，而现在借助大数据、人工智能等技术，工行基本可以做到秒批秒贷，以便捷、高效的金融服务，助力实体经济的稳健发展。

在高复杂性的人工智能领域，工行与华为的合作正在不断加深。目前，工行的数据分析师和业务专家们正在极大受惠于华为云FusionInsight智能数据湖解决方案的系列产品，以及“普惠AI”的理念，而未来在数据隐私等更深入的领域，双方还会进一步进行 探索 与合作。

面向未来，工行将不断加强与华为云的合作，通过云计算、人工智能、区块链、IoT等创新技术，更好地利用数据这一新的生产要素，从 社会 的痛点、难点入手，做好金融数据中台的建设工作，不断提升自身服务实体经济的能力。

2020年9月23-26日，华为将于上海举办第五届HUAWEI CONNECT，携手来自全球的业界思想领袖、商业精英、技术大咖、先锋企业、生态合作伙伴、应用服务商以及开发者等，共同探讨行业数字化的发展方向，展示ICT领域的领先技术、产品和解决方案，分享成功实践，构筑开放、共赢的 健康 产业生态，共创行业新价值。

⑧ 大数据专业就业方向

大数据工程师、大数据维护工程师、数据挖掘师、大数据算法师。

大数据开发方向：涉及的岗位诸如大数据工程师、大数据维护工程师、大数据研发工程师、大数据架构师等。

数据挖掘、数据分析和机器学习方向：涉及的岗位诸如大数据分析师、大数据高级工程师、大数据分析师专家、大数据挖掘师、大数据算法师等。

需要的能力：

1、提升程序设计能力。动手实践能力对于本科生的就业有非常直接的影响，尤其在当前大数据落地应用的初期，很多应用级岗位还没有得到释放，不少技术团队比较注重学生程序设计能力，所以具备扎实的程序设计基础还是比较重要的。

2、掌握一定的云计算知识。大数据本身与云计算的关系非常紧密，未来不论是从事大数据开发岗位还是大数据分析岗位，掌握一定的云计算知识都是很有必要的。掌握云计算知识不仅能够提升自身的工作效率，同时也会拓展自身的技术边界。

⑨ 解析中小银行转型两大看点：云计算、大数据

数字化转型已成为城商行农商行的必要选择。根据IDC近期发布的《中国区域性银行数字化转型白皮书》显示，超九成区域性银行已经启动数字化转型工作，三成银行信息数据治理转型需求迫切，更有20%以上的银行希望借助政策鼓励，以 科技 实现弯道超车。

其中，大数据、移动互联、云计算三大新兴技术成为投入最高的领域，但囿于区域性银行的数据技术基础设施短板，与第三方 科技 服务企业合作拎包“上云”已成为愈来愈受银行欢迎的双赢模式。

据IDC今年上半年调研，在50家区域性银行样本中，超九成的样本已经启动数字化转型工作，具体来看，约66%的受访者表示所在银行的数字化转型工作已经启动一年以上且有明确进展，约32%的受访者表示转型工作也已在一年内启动。

金融上云已成为行业共识，云计算的核心竞争力在于其在部署和运维上的成本优势和更好的拓展性，同时符合行业大容量、高并发、快速变化的业务趋势。大多数银行在认识到云计算的推动力后，开始逐步将基础架构和应用程序迁移到云上。

其中，“上云”主要模式是和 科技 服务公司合作。以青岛银行为例，去年融联易云与青岛银行签署异地云数据中心建设项目，通过融联易云的云数据中心帮助青岛银行有效提升业务连续性，同时匹配其业务上云的 科技 战略，这是青岛银行开启数字化发展"上云"之路的重要一步。

新兴技术的不断应用催生了银行业产品和业务模式的变革，积极拥抱新技术、打造完备的信息 科技 体系、为业务提供敏捷可用的基础能力支撑，已经成为当下中国银行业的共识。对于区域性银行来说，除了传统的机房建设、服务器及网点终端设备采购、应用系统开发、日常运维等开支项外，IT投资正向更广泛的信息 科技 建设领域延伸，在云、大数据等技术应用研发和产品采购方面的投入逐年增加。

其中，数据资源作为生产要素，是数字经济时代银行转型的关键抓手。10月21日，中国人民银行行长易纲在 “2020年金融街论坛年会”中指出，大数据是所有 科技 的支点，也是金融服务的基础，人工智能、云存储、分布式记账、电子商务等离不开大数据的支持。

据IDC调研显示，区域性银行IT投资正向更广泛的信息 科技 建设领域延伸，尤其在大数据等新兴技术领域的投入逐年增加。

大数据也正在为银行业务发展带来更多可能。

基于大数据技术，很多银行目前已经在客户管理、精准营销、智能风控等方面取得了较为显著的应用成效。近日，融联易云与某银行达成数据合作，利用融联易云的大数据服务能力，助力该银行提升精准获客能力和风控识别能力，此次合作也将是提升双方市场竞争力、带动金融大数据发展的良好契机。

2020年在受疫情的影响下，银行数字化、线上化金融服务能力凸显，新技术应用逐步迎来爆发期。未来，如何深化数字化转型，如何找到更具个性的发展路径、如何找到创新突破点，将成为加入金融 科技 赛道的城商行农商行需要进一步思考的问题。融联易云也将充分发挥自身合规、中立的优势，借力集行业大成的技术和资源优势，赋能金融机构，构建金融 科技 生态圈。

⑩ 台州银行的大数据平台用到了哪些金融科技技术

台州银行的大数据平台用到了大数据，云计算，生物识别的科技技术。
台行移动营业厅大数据平台是台州银行利用大数据、云计算、视频、生物识别等最新移动互联网技术自主开发的一款智能、灵巧、便捷的手机客户端。
台州，是浙江省地级市。台州市地处浙江省沿海中部，东濒东海，南邻温州，西连丽水、金华，北接绍兴、宁波。