银行业的行业数据分析有哪些

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❷ 如何构建商业银行数据分析能力

构建商业银行数据分析能力的步骤如下：
1、建立科学的数据管理工作机制。数据管理工作机制是数据管理体系的“奠基石”。数据管理工作机制的建设依赖于银行高层管理人员的重视和不断推动，同时也需要建立相应的数据管理机制的决策和控制机制。有效的数据管理需要明确专门的部门或组织承担整个银行的数据管理和应用职责。该组织负责从战略的角度进行统筹和规划，确定数据管理的范围，明确数据资产的归属、使用和管理等流程，明确数据管理的组织、功能、角色和职责，以及确定数据管理的工具、技术和平台等内容，切实有效促进数据共享、提高数据价值。 建立统一的数据标准规范。
2、数据标准规范是数据管理体系的“粘合剂”。它是改进、保障和提高数据质量的依据，也是数据管理工作成败的关键。数据标准化旨在促成数据标准的形成和使用而进行的与之相关的一整套数据标准规范，即制订和实施数据标准、提高数据管理水平的过程。数据标准的制订需要参考行业监管和标准机构已制定的数据标准，同时也应参考各个部门内部使用的特定数据的定义，制订出数据标准体系框架，可以分为基础类数据标准、业务类数据标准和应用类数据标准等，并在此标准基础上进行细分。在数据标准体系框架下，通过对数据标准的梳理工作，以在业务属性和技术属性层面实现全行的数据标准化。
3、 建立持续的数据质量管理规范。数据质量管理是数据管理体系的“助推器”。它是对支持业务需求的数据进行全面的质量管理，保障各项数据管理工作能够得到有效落实，达到数据准确、完整的目标，并能够提供有效的增值服务的重要基础。数据质量管理包括数据质量管理团队建设、数据质量管理制度建设、数据质量管理流程建设以及数据质量管理监控平台建设等，其中，数据质量管理监控平台建设至关重要。在数据统一管理的框架下，银行需要依据数据在数据生命周期的各个阶段的特性，建立数据质量管理监控平台，及时发现数据质量问题，不断改善数据的使用质量，降低数据质量导致的业务风险，实现数据更大的应用价值，满足业务分析和管理决策的需要。
4、建立完善的数据安全防范规范。数据安全防范是数据管理体系的“防护罩”。
数据安全管理问题的解决，可以从以下5个角度着手:(1)制度及流程规范。通过建立数据安全和数据保密的相关管理制度和流程，合理划分数据安全级别，规范数据在数据生命周期中的安全。(2)数据安全意识。加强对数据拥有者、数据管理者和数据使用者的安全意识培养，提高数据对于银行业务的重要性认识。(3)数据保密性。系统中的个人身份信息、银行账户信息等是否要进行加密，以避免数据被非法访问。(4)应用系统的访问控制。通过对应用系统的访问权限统一管理及单点登录，达到防止非法访问的目的。(5)数据安全审计。建立数据安全审计机制，检查数据中的安全风险，防患于未然。 数据分析是实现数据资产增值的重要手段 数据分析是指一整套技术、流程与应用工具，通过建立分析模型对数据进行核对、检查、复算、判断等操作，将样本数据的现实状态与理想状态进行比较，从而发现潜在的风险线索并搜集证据的过程。在实际应用中，数据分析可帮助银行做出判断，以便采取适当行动。因此，数据分析的过程就是组织有目的地收集数据、分析数据，最终使数据实现资产增值。

❸ 银行数据分析系统都有哪些是自己搭,还是用第三方的

银行数据分析系统都是比较复杂的，我是不推荐自己搭建的，因为会花费大量的人力和物力，所以还是使用第三方的系统比较省事省力。

银行数据分析系统有：

1、思迈特软件Smartbi：具有前端数据分析，对接各种业务数据库，数据仓库和大数据平台，满足各种数据分析应用需求。

2、永洪科技：是一家专业从事数据管理（包括ETL，DWD，DWA）和数据价值发掘（包括BI）的高科技企业 。

3、Cloudera：成立于2008年，是一家为企业和大型机构在寻求解决棘手的大数据问题时，往往会使用开源软件基础架构Hadoop的服务。

思迈特软件Smartbi经过十余年的发展，已在金融、电信、政 府、制造等行业获得近2000家客户认可，在众多的客户中获得了很好的口碑，并获得了投资机构的青睐。在金融行业，全球财富500强的10家国内银行中，有8家选用了思迈特软件Smartbi；国内12家股份制银行，已覆盖8家。思迈特软件Smartbi经过多年持续自主研发，凝聚大量商业智能最佳实践经验，整合了各行业的数据分析和决策支持的功能需求。满足最终用户在企业级报表、数据可视化分析、自助探索分析、数据挖掘建模、AI智能分析等大数据分析需求。

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❹ 大数据在银行业的应用与实践

大数据在银行业的应用

一、舆情分析

对于银行来说，舆情分析包括：银行的声誉分析、品牌分析和客户质量分析。它主要是通过分析网络社交媒体的评论，对于客户的流失情况进行预警，还可以通过对新闻热点的跟踪以及政府报道的分析，为银行提供个性化的分析场所。

二、客户信用评级

银行可以通过手机客户申请信用卡的数据，分析客户的信用程度，从而帮助业务人员做出相应的决策。

三、客户与市场洞察

银行可以通过跟踪社交媒体的评论信息，利用各种非结构化数据，对客户进行细分，改进客户的流失情况。这是银行对于市场的趋势分析。

四、运营优化

银行通过大数据平台对各种历史数据进行保存和管理，同时可以对系统日志进行维护、预测系统故障，从而提升系统的运营效率。

五、风险与欺诈分析

主要包括财务风险分析、贷款风险分析、各种反洗钱和欺诈调查和实时欺诈分析等内容。所谓财务风险分析是分析信用风险和市场风险产生的数据；贷款风险分析是从媒体或者社会公众信息中提取企业客户和潜在客户的信息。提高对于风险的预测能力和预警能力；反洗钱与欺诈调查是提取犯罪记录的信息；实时欺诈分析则是对大量的欺诈数据进行分析。

银行数据架构规划

随着银行业务的扩展，可以对数据进行架构规划。大数据的数据架构规划可以采用Hadoop技术，即通过与节后或数据进行关联，进一步拓展对非结构化数据的处理。其数据源包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。半结构化数据和非结构化数据通过网络爬虫的方式来搜集，再经过内容管理处理，将数据进行结构化处理，然后可以将内容管理处理得出的数据信息存放到基础数据存储中。这是基于HDFS存放的非结构化数据。

大数据为银行创造的价值

当银行客户与银行产生交易，会产生大量的数据，这些数据具有大量的业务价值，为银行进行有针对性的营销创造了机会。

在大部分的应用中，随着数据量指数级的增长，特别是一些非结构化数据的快速增长，大量的数据导致分析时间增长，传统的商业智能已经无法满足需求，阻碍了业务的发展，以FineBI为代表的新型BI的涌现，无论在数据处理量和速度上都相比传统BI有突破性的进步。

在很长的一段时间内，银行的大部分业务是建立在客户和银行的交易过程中的，但是为了能更好地为客户服务，光靠依赖这些数据是不够的。随着技术的进步，银行可以通过很多途径来搜集客户的资料。从而进行有针对性的营销。

随着互联网技术的发展，客户可以通过电子渠道对银行业务发表看法或者购买银行产品。这些操作都是为增强对于客户的了解，降低信息的不对称性。

目前来说，在利率市场化的趋势下，存款的稳定性降低，存贷款的利差收窄，数据分析已经逐渐成为银行实现核心业务价值的重要手段。金融脱媒会导致大量客户的流失和客户忠诚度的降低。银行作为“支付中介”的地位开始动摇，客户对于银行服务的要求越来越高。

在这种情况下，银行需要通过大数据深入全名了解客户的基本信息，提升业务运行的效率，逐步提高客户的体验。通过对大数据的加工以及挖掘，可能为银行带来极大的效益，特别是商业银行。

对于银行来说，风险管控和用户营销是未来最重要的两个方向。而对客户的信用评分是实现这两个方向的重要条件之一。信用评分是根据申请人的申请信息和证明材料，帮助业务员作出决策，降低坏账率。

比如：我们可以根据大数据的分析和查询，有针对性地为客户提供理财产品建议和提醒，同时通过对大数据的分析和挖掘，来评估客户的信用风险和资金偿还能力，降低了银行的各种风险。

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❻ 商业银行的数据分析场景主要可分为以下哪些方面(

内部员工的管理、生产流程的监管、产品结构优化与新产品开发、财务成本优化、市场结构的分析和客户关系的管理。
大数据的应用强调以新的理念应用于辅助决策、发现新的知识，更强调在线闭环的业务流程优化。
数据挖掘技术在决策支持方面有着广泛的市场前景，并可用于业务管理方。

❼ 银行业的未来发展趋势

2019年，面对日益错综复杂的国内外经济金融环境，我国金融业总体稳健运行，金融机构资产负债规模稳步增长，盈利能力基本稳定，风险抵补能力持续增强，金融市场运行总体平稳，股票质押融资风险下降。

资产负债规模平稳增长

截至2019年末，银行业金融机构资产总额282.51万亿元，同比增长8.01%，增速比2018年上升1.7个百分点;负债总额258.24万亿元，同比增长7.65%，增速比2018年上升1.37个百分点。

—— 以上数据及分析均来自于前瞻产业研究院《中国商业银行信贷风险管理与行业授信策略分析报告》。