大数据如何应用在银行的业务

『壹』 大数据分析技术在财经领域的应用

大数据分析技术在财经领域的应用如下：

1、银行大数据应用

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。

财经领域的大数据应用依然有很多的问题需要克服，同时需要国家出台促进金融大数据发展的产业规划和扶持政策，也需要行业分阶段推动金融数据开放、共享和统一平台建设，强化行业标准和安全规范。

『贰』 大数据技术如何在银行业务系统应用

大数据作为17年流行时尚最前线词汇，对于拥有信息技术基础且资金投入大的银行系统来说，在内遭遇互容联网金融的冲击下，如何运用大数据技术提升银行业务水平成为传统银行转型的一大关键，对比互联网金融，银行拥有海量历史数据，通过大数据分析生成银行客户画像并进行精准营销，拓宽业务渠道；银行从业水平素质高，职能部门完善员工各司其职，这也就造成了一个问题信息传递过程缓慢，传递信息不完整的情况，比如说业务人员提出数据需求，可能等IT部门加班加点生成报表给到业务人员的时候，已经错过了最佳时间，这就要求业务人员具备一定的分析数据能力，数美威讯数据科技（天津）研发了自助分析平台通过预置业务模型，和银行业务深度关联，使银行业务人员通过简单托拉拽等方式生成报表，实现人人都是数据分析师！

『叁』 如何在银行审计领域做好大数据分析

无论是从数据应用投资规模来看，还是从“大数据”应用的潜力来看，金融“大数据”的分析、利用和挖掘都大有可为。“大数据时代”的到来将使金融审计的范围、时效性、前瞻性等方面得到有效改善，为审计工作提供更广阔的空间。银行业已是金融类企业的重要组成部分，占比41.1%，分别高出证券业和保险业6%和17.3%，银行审计应该抓住“大数据时代”来临的机遇，对审计工作进行战略性规划，提早布局，进一步充分发挥审计的作用。

『肆』 科普文：银行业9大数据科学应用案例解析！

在银行业中使用数据科学不仅仅是一种趋势，它已成为保持竞争的必要条件。 银行必须认识到，大数据技术可以帮助他们有效地集中资源，做出更明智的决策并提高绩效。

以下我们罗列银行业使用的数据科学用例清单，让您了解如何处理大量数据以及如何有效使用数据。

（1）欺诈识别

（2）管理客户数据

（3）投资银行的风险建模

（4）个性化营销

（5）终身价值预测

（6）实时和预测分析

（7）客户细分

（8）推荐引擎

（9）客户支持

（10）结论

1、欺诈识别

机器学习对于有效检测和防范涉及信用卡，会计，保险等的欺诈行为至关重要。 银行业务中的主动欺诈检测对于为客户和员工提供安全性至关重要。 银行越早检测到欺诈行为，其越快可以限制帐户活动以减少损失。 通过实施一系列的欺诈检测方案，银行可以实现必要的保护并避免重大损失。

欺诈检测的关键步骤包括：

获取数据样本进行模型估计和初步测试 模型估计 测试阶段和部署。

由于每个数据集都不同，每个数据集都需要由数据科学家进行个别训练和微调。 将深厚的理论知识转化为实际应用需要数据挖掘技术方面的专业知识，如关联，聚类，预测和分类。

高效欺诈检测的一个例子是，当一些异常高的交易发生时，银行的欺诈预防系统被设置为暂停，直到账户持有人确认交易。对于新帐户，欺诈检测算法可以调查非常高的热门项目购买量，或者在短时间内使用类似数据打开多个帐户。

2、管理客户数据

银行有义务收集，分析和存储大量数据。但是，机器学习和数据科学工具不是将其视为合规性练习，而是将其转化为更多地了解其客户以推动新的收入机会的可能性。

如今，数字银行越来越受欢迎并被广泛使用。这创建了TB级的客户数据，因此数据科学家团队的第一步是分离真正相关的数据。之后，通过准确的机器学习模型帮助数据专家掌握有关客户行为，交互和偏好的信息，可以通过隔离和处理这些最相关的客户信息来改善商业决策，从而为银行创造新的收入机会。

3、投资银行的风险建模

风险建模对投资银行来说是一个高度优先考虑的问题，因为它有助于规范金融活动，并在定价金融工具时发挥最重要的作用。投资银行评估公司在企业融资中创造资本，促进兼并和收购，进行公司重组或重组以及用于投资目的的价值。

这就是为什么风险模型对于银行来说显得非常重要，最好是通过掌握更多信息和储备数据科学工具来评估。现在，通过大数据的力量，行业内的创新者正在利用新技术进行有效的风险建模，从而实现更好的数据驱动型决策。

4、个性化营销

市场营销成功的关键在于制定适合特定客户需求和偏好的定制化报价。数据分析使我们能够创建个性化营销，在适当的时间在正确的设备上为合适的人员提供合适的产品。数据挖掘广泛用于目标选择，以识别新产品的潜在客户。

数据科学家利用行为，人口统计和历史购买数据建立一个模型，预测客户对促销或优惠的反应概率。因此，银行可以进行高效，个性化的宣传并改善与客户的关系。

5、终身价值预测

客户生命周期价值(CLV)预测了企业从与客户的整个关系中获得的所有价值。 这项措施的重要性正在快速增长，因为它有助于创建和维持与特定客户的有利关系，从而创造更高的盈利能力和业务增长。

获得和维系有利可图的客户对银行来说是一个不断增长的挑战。 随着竞争越来越激烈，银行现在需要360度全方位了解每位客户，以便有效地集中资源。 这就是数据科学进入的地方。首先，必须考虑大量数据：如客户获得和流失的概念，各种银行产品和服务的使用，数量和盈利能力以及其他客户的特点 如地理，人口和市场数据。

这些数据通常需要大量清洗和操作才能变得可用和有意义。 银行客户的概况，产品或服务差异很大，他们的行为和期望也不尽相同。 数据科学家的工具中有许多工具和方法来开发CLV模型，如广义线性模型(GLM)，逐步回归，分类和回归树(CART)。 建立一个预测模型，以确定基于CLV的未来营销策略，这对于在每个客户的一生中与该公司保持良好的客户关系，实现更高的盈利能力和增长是具有非常有价值的过程。

6、实时和预测分析

分析在银行业中的重要性不可低估。机器学习算法和数据科学技术可以显着改善银行的分析策略，因为银行业务的每个使用案例都与分析密切相关。随着信息的可用性和多样性迅速增加，分析变得更加复杂和准确。

可用信息的潜在价值非常惊人：指示实际信号的有意义的数据量(不仅仅是噪声)在过去几年呈指数级增长，而数据处理器的成本和规模一直在下降。区分真正相关的数据和噪音有助于有效解决问题和制定更明智的战略决策。实时分析有助于了解阻碍业务的问题，而预测分析有助于选择正确的技术来解决问题。通过将分析整合到银行工作流程中，可以实现更好的结果，以提前避免潜在的问题。

7、客户细分

客户细分意味着根据他们的行为(对于行为分割)或特定特征(例如区域，年龄，对于人口统计学分割的收入)挑选出一组客户。数据科学家的一系列技术如聚类，决策树，逻辑回归等等，因此它们有助于了解每个客户群的CLV并发现高价值和低价值的细分市场。

没有必要证明客户的这种细分允许有效地分配营销资源，并且为每个客户群提供基于点的方法的最大化以及销售机会。不要忘记，客户细分旨在改善客户服务，并帮助客户忠诚和留住客户，这对银行业是非常必要的。

8、推荐引擎

数据科学和机器学习工具可以创建简单的算法，分析和过滤用户的活动，以便向他建议最相关和准确的项目。这种推荐引擎即使在他自己搜索它之前也会显示可能感兴趣的项目。要构建推荐引擎，数据专家需要分析和处理大量信息，识别客户配置文件，并捕获显示其交互的数据以避免重复提供。

推荐引擎的类型取决于算法的过滤方法。协同过滤方法既可以是基于用户的，也可以是基于项目的，并且可以与用户行为一起分析其他用户的偏好，然后向新用户提出建议。

协同过滤方法面临的主要挑战是使用大量数据，导致计算问题和价格上涨。基于内容的过滤与更简单的算法一起工作，其推荐与用户参考先前活动的项目相似的项目。如果行为复杂或连接不清，这些方法可能会失败。还有一种混合类型的引擎，结合了协作和基于内容的过滤。

没有任何方法是普适的，它们每个都有一些优点和缺点，正确的选择取决于你的目标和情况。

9、客户支持

杰出的客户支持服务是保持与客户长期有效关系的关键。作为客户服务的一部分，客户支持是银行业中一个重要但广泛的概念。实质上，所有银行都是基于服务的业务，因此他们的大部分活动都涉及服务元素。它包括全面及时地回应客户的问题和投诉，并与客户互动。

数据科学使这一过程更好地实现了自动化，更准确，个性化，直接和高效，并且降低了员工时间成本。

结论

为了获得竞争优势，银行必须承认数据科学的重要性，将其融入决策过程，并根据客户数据中获得可操作的见解制定战略。 从小型可管理的步骤开始，将大数据分析整合到您的运营模式中，并领先于竞争对手。

由于这种快速发展的数据科学领域以及将机器学习模型应用于实际数据的能力，因此可以每天扩展此用例列表，从而获得更多更准确的结果。

『伍』 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。

『陆』 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。

『柒』 对银行大数据应用的一点思考

对银行大数据应用的一点思考

在《大数据时代》广为流行之时，就拜读了该书。当时的第一感觉是，大数据时代是对传统统计学的一大挑战，因为大数据的分析无需取样，直接避开了传统统计学的一大前提，也就避免了因样本取样本身带来的误差。得益于当前发达的网络技术和计算机性能，大数据时代的数据分析是全量的数据分析。我想，这也是该书为什么一经推出就如此火热并迅速推广至各行各业的原因。梳理一下近期的思路，谈一谈自己对大数据于银行业务的一点思考。

一、银行拥有得天独厚的大数据优势

看完书后的很长一段时间，我都在思索大数据的思维和方法如何运用在工作中。因为自己每天都在与大量的数据、各类的报表、不同的系统打交道，深感银行数据的全面、多样与深不可测。网上银行、手机银行、财富管理、信用卡平台等系统内的客户交易数据，核心系统、信贷系统、客户关系维护系统、计价系统等客户的基础信息，这些是多少外部咨询公司可望而不可及的数据。如此丰富的信息，如果只是让她们停留在数据阶段，真是太可惜了。虽然，我已经通过不断提升excel的操作水平来简化和分析数据，但深感其用途远远不应该只是每日通报而已。如何科学利用这些数据，并以此来推动工作开展，是自己一直在思索但总有点心有余而力不足的问题。银行的大数据，内容庞大，超出一般人的数据处理能力;大数据于银行，是新的竞争领域，是新的思路也是新的挑战，理应是新的工作重点。

二、银行大数据应用的主要方面

银行归根到底是金融服务业，产品的研发、服务的开展无疑都是为了吸引和留住客户，提升综合竞争力，而数据则是服务好客户的前提和保障。就自己浅显理解，我觉得大数据可在如下几个方面促进业务开展。

一是区域化管理。不可否认，大到国家、省份、地市，小到不同城区、不同社区、不同单位，文化差异和生活习惯是有所不同的。我们所辖的网点分布在不同的地方，如何因地制宜地推出适合当地居民的产品和政策，必须对不同片区、不同社区、不同商圈的客户进行统计分析，分析区域之间客户存在的工作、消费、生活习惯差异，寻求区域内部客户之间存在的工作、消费、生活习惯共性，以提供有针对性的营销计划，根据地域优势来分配主要的业务经办行，打造专业的队伍服务特定的人群，促成资源的合理配置。

二是差别化服务。从IT蓝图上线起，我们中行就提出了经营模式从“以产品为中心”向“以客户为中心”的转变，服务模式从“标准化服务”向“个性化服务”的转变，这些转变落实到具体工作中，就是服务形态和方法的转变。通过我行自身的各种渠道、各类系统整合客户信息，已经形成了一个基本的数据库，这个数据库里包含了客户的工作、家庭、账户、联系信息等客观数据，如果能通过借助外部平台，引入客户喜好、情绪等主观因素，则可以更加精准地判断客户的态度立场、情感倾向等，进而可以相应地分析可向客户推荐的产品、服务、定价政策，既能迎合客户的需求，又能提高营销的效率和效益，真正实现“精准化营销”。

三是风险管控。这是目前为止，我的日常工作中做得最多的。对于风险控制我们多数时候是被动的，到了贷款出现逾期才意识到借款人资金、信用出现了问题，对于这类现象首先追究的是客户经理的贷后管理工作不到位。但很多逾期的贷款客户在其资金链断裂前，其经营实体和抵押物情况等是没有太多变化的，为了尽早地发现问题，现在的贷后管理，不能仅仅局限于上门回访，而应通过系统监控和数据分析加强预警防控能力，及时地发现客户的资金异动，以便采取及时有效的措施防范风险。随着信用卡的普及，信用卡的消费和还款情况一定程度上反映了持卡人的资金实力，通过分析贷款客户的信用卡使用情况及时发现潜在风险，尽早开展贷后催收和诉讼工作，避免逾期后再催收的措手不及。

三、银行大数据运用可采取的措施

有了数据，如何运用数据才是更加具有挑战性的工作。对于如何运用大数据，我觉得首先要丰富数据采集渠道，拓宽数据来源，我们掌握的客户信息多为金融信息，数据准确可靠，但缺乏客户行为方面的信息，可依托互联网、电商、微博微信等社交平台充实数据资源，以更加全面了解客户的真实需求;其次要加强内部数据的整合运用，虽然目前我们的数据多，但是数据较分散，各自为政，缺乏交叉运用，各部门各条线应加强数据的资源共享;最后是要建立和培养一支专门的数据分析队伍，整合各专业领域的员工，负责数据的采集、简化、分析和应用。在保护客户隐私的前提下，还可以委托专门的数据处理公司开发专门的程序，以利于更加方便快捷地开展各项工作。

以上是小编为大家分享的关于对银行大数据应用的一点思考的相关内容，更多信息可以关注环球青藤分享更多干货

『捌』 如何运用大数据开展银行业精准营销

在运营商大数据精准获客弥漫的今天，我们仿佛看见了眼前影影绰绰的都是客户，但当伸手去抓，却发现寥寥无几，什么原因？让我们的客户变成了镜花水月，主要原因，还在于对客户的把握不够精准。

未来，营销人才的数量越来越少，门槛越来越高。除了懂营销，营销从业者必须更加了解技术发展的趋势，包括现阶段炙手可热的移动营销和跨屏营销。以后，网络推广的成本越来越高。无论是甲方还是乙方的营销人员，或者中间商，都需要更有服务意识，运营商大数据精准获客对媒体更为了解，掌握如何根据不同的产品或者广告去选择合适的终端、人群进行传播，仅靠传统营销根本不能满足。

可以这么说，只要客户浏览过公司的网站，甚至相关行业的网站或者APP，大数据系统便可以准确的获取到相关访客的信息，这时候公司的业务可以直接面对意向非常之高的用户，成功实现跨越诸多环节实现精准营销！
举个例子，你是希望男性或女性更青睐你的产品？还是年轻人或中青年有兴趣？什么职业的客户更对你产品的路子…如果你将行业的网站或者APP提供给我，我这边将会利用最新的网络抓取技术获取这些访客的信息，欢迎大家与我一同讨论交流大数据相关知识哦。

『玖』 大数据能否运用于银行业

可以！但想要充分发挥大数据技术的作用，必须要求数据足够多、足够规范，才能在此基础上进行分析和预测。同时，随着信息化改造的逐步深化，现代银行多使用电子文件代替了纸质文件，更易引用和保存，目前数据库编程技术足够成熟，在银行对现有数据进行整合之后，由相关数据库编程技术人员通过创建银行内部数据库，实现数据的完整性和统一性，为大数据分析和预测打下基础，进而推动银行业务的拓展。如：使用大数据技术实现发现潜在客户和预测投资风险等功能。