商業(yè)銀行-大數(shù)據(jù)建設(shè)規(guī)劃匯編

1、XX銀行大數(shù)據(jù)建設(shè)規(guī)劃一、項(xiàng)目背景隨著信息化程度的加深，以及移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)的崛起，人們產(chǎn)生的數(shù)據(jù)急劇膨脹，傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理技術(shù)難以支撐數(shù)據(jù)大量的增長(zhǎng)和處理能力。經(jīng)過(guò)近幾年的發(fā)展，大數(shù)據(jù)技術(shù)逐步成熟，可以幫助企業(yè)整合更多的數(shù)據(jù)，從海量數(shù)據(jù)中挖掘出隱藏價(jià)值。大數(shù)據(jù)已經(jīng)從“概念”走向“價(jià)值”，逐步進(jìn)入實(shí)施驗(yàn)證階段。人們?cè)絹?lái)越期望能實(shí)現(xiàn)海量數(shù)據(jù)的處理，從數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)價(jià)值。數(shù)據(jù)越來(lái)越成為一種重要的資產(chǎn)。在2014年Gartner技術(shù)炒作曲線(xiàn)的報(bào)告中也體現(xiàn)了大數(shù)據(jù)技術(shù)將走向?qū)嶋H應(yīng)用。我行已深刻認(rèn)識(shí)到數(shù)據(jù)戰(zhàn)略對(duì)企業(yè)運(yùn)營(yíng)以及企業(yè)未來(lái)發(fā)展方向的重要性。互聯(lián)網(wǎng)金融的本質(zhì)是金融，核心是數(shù)據(jù)，載體是平臺(tái)，關(guān)鍵是客戶(hù)體

2、驗(yàn)，發(fā)展趨勢(shì)是互聯(lián)網(wǎng)與金融的深度融合，要提升大數(shù)據(jù)貢獻(xiàn)度。因此，要深化互聯(lián)網(wǎng)思維理念，穩(wěn)步推進(jìn)互聯(lián)網(wǎng)金融產(chǎn)品和服務(wù)模式創(chuàng)新，積極利用移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)等新技術(shù)新手段，沉著應(yīng)對(duì)沖擊和挑戰(zhàn)，實(shí)現(xiàn)傳統(tǒng)金融與互聯(lián)網(wǎng)金融的融合發(fā)展。做好海量異構(gòu)數(shù)據(jù)的專(zhuān)業(yè)化整合集成、關(guān)聯(lián)共享、安全防護(hù)和維護(hù)管理，深度挖掘數(shù)據(jù)內(nèi)含的巨大價(jià)值，探索銀行業(yè)務(wù)創(chuàng)新，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)資源的綜合應(yīng)用、深度應(yīng)用，已成為提升企業(yè)核心競(jìng)爭(zhēng)力，實(shí)現(xiàn)企業(yè)信息化可持續(xù)發(fā)展的關(guān)鍵途徑。按照行領(lǐng)導(dǎo)部署，信息科技部組織力量對(duì)大數(shù)據(jù)技術(shù)進(jìn)行研究，完成對(duì)市場(chǎng)上主流的大數(shù)據(jù)平臺(tái)及應(yīng)用技術(shù)預(yù)研，征求業(yè)務(wù)部門(mén)建議，提出項(xiàng)目建設(shè)要求。二、建設(shè)目標(biāo)以大數(shù)據(jù)項(xiàng)目建設(shè)作為契機(jī)

3、，凝聚我行優(yōu)勢(shì)力量，全面梳理數(shù)據(jù)資源，完善數(shù)據(jù)體系架構(gòu)，自主掌握大數(shù)據(jù)關(guān)鍵技術(shù)，加速大數(shù)據(jù)資源的開(kāi)發(fā)利用,將數(shù)據(jù)決策化貫穿到經(jīng)營(yíng)管理全流程，建設(shè)智慧銀行，提升核心競(jìng)爭(zhēng)力。（一）建設(shè)大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施，完善全行數(shù)據(jù)體系架構(gòu)構(gòu)建大數(shù)據(jù)平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)更廣泛的半結(jié)構(gòu)化、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)集中采集、存儲(chǔ)、加工、分析和應(yīng)用，極大地豐富我行的信息資源，同現(xiàn)有的企業(yè)級(jí)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和歷史數(shù)據(jù)存儲(chǔ)系統(tǒng)一起，形成基礎(chǔ)數(shù)據(jù)體系，提供支撐經(jīng)營(yíng)管理的各類(lèi)數(shù)據(jù)應(yīng)用。（二）開(kāi)發(fā)大數(shù)據(jù)資源，支撐全行經(jīng)營(yíng)管理創(chuàng)新建設(shè)離線(xiàn)數(shù)據(jù)分析、實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)/流數(shù)據(jù)分析集群和各類(lèi)數(shù)據(jù)分析集市，提供高性能可擴(kuò)展的分布式計(jì)算引擎，通過(guò)數(shù)據(jù)挖掘、計(jì)量分析和機(jī)器學(xué)習(xí)等手段，

4、對(duì)豐富的大數(shù)據(jù)資源進(jìn)行開(kāi)發(fā)使用，并將數(shù)據(jù)決策化過(guò)程結(jié)合到風(fēng)控、營(yíng)銷(xiāo)、營(yíng)運(yùn)等經(jīng)營(yíng)管理活動(dòng)。（三）培養(yǎng)大數(shù)據(jù)人才隊(duì)伍，建立大數(shù)據(jù)分析能力結(jié)合大數(shù)據(jù)項(xiàng)目的落地實(shí)施，建立起一支大數(shù)據(jù)技術(shù)和分析人員隊(duì)伍，具備自主運(yùn)營(yíng)和開(kāi)發(fā)大數(shù)據(jù)的能力，以更好推動(dòng)業(yè)務(wù)創(chuàng)新，提升我行核心競(jìng)爭(zhēng)力。三、發(fā)展趨勢(shì)近年來(lái)，銀行業(yè)大力發(fā)展面向客戶(hù)的新一代核心業(yè)務(wù)系統(tǒng)，信息系統(tǒng)建設(shè)日趨完備，電子銀行等在線(xiàn)金融服務(wù)大幅增長(zhǎng)，在提升客戶(hù)體驗(yàn)和風(fēng)險(xiǎn)管控能力、滿(mǎn)足監(jiān)管各項(xiàng)要求的同時(shí)，形成并儲(chǔ)存了龐大的可用數(shù)據(jù)資源。銀行業(yè)的數(shù)據(jù)資源不僅包括存貸匯等結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，也包括客戶(hù)瀏覽痕跡、在線(xiàn)交易記錄等非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，還包含客戶(hù)電話(huà)語(yǔ)音、網(wǎng)點(diǎn)視頻等非結(jié)構(gòu)化

5、數(shù)據(jù)。2012年，銀行業(yè)的電話(huà)記錄數(shù)據(jù)、業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)數(shù)據(jù)、結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)規(guī)模分別達(dá)到938T、1688T、3125T、5313T 和 3938T。Celent公司預(yù)計(jì)未來(lái)5年將增長(zhǎng)7倍。除數(shù)據(jù)本身的快速增長(zhǎng)外，銀行業(yè)面臨的更大的挑戰(zhàn)是大數(shù)據(jù)帶來(lái)的業(yè)務(wù)挑戰(zhàn)，這包括：小微貸市場(chǎng)上，銀行與互聯(lián)網(wǎng)小額貸款公司難以競(jìng)爭(zhēng)；支付市場(chǎng)中，網(wǎng)銀支付所占比重越來(lái)越低，這使得銀行越來(lái)越難以知道客戶(hù)的消費(fèi)行為；各種互聯(lián)網(wǎng)融資模式的出現(xiàn)，在未來(lái)可能會(huì)超過(guò)以銀行為中心的間接融資。所有這些挑戰(zhàn)，本質(zhì)上是銀行對(duì)于客戶(hù)的了解程度相對(duì)越來(lái)越弱。麥肯錫指出，在大數(shù)據(jù)時(shí)代，不能充分形成大數(shù)據(jù)使用能力的競(jìng)爭(zhēng)者將被

6、淘汰。（一）同業(yè)案例情況國(guó)內(nèi)領(lǐng)先的商業(yè)銀行已經(jīng)啟動(dòng)大數(shù)據(jù)平臺(tái)的建設(shè)，并應(yīng)用于精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)、風(fēng)險(xiǎn)管理和業(yè)務(wù)創(chuàng)新等領(lǐng)域，以獲得競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。工商銀行通過(guò)構(gòu)建大數(shù)據(jù)平臺(tái)，收集網(wǎng)銀用戶(hù)的行為軌跡并進(jìn)行分析，精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)，擴(kuò)大銷(xiāo)售，優(yōu)化網(wǎng)銀服務(wù)模塊的質(zhì)量，提升客戶(hù)體驗(yàn)。招商銀行通過(guò)大數(shù)據(jù)平臺(tái)構(gòu)建全量數(shù)據(jù)分析和挖掘平臺(tái)，推出在線(xiàn)明細(xì)，實(shí)時(shí)征信，精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)等創(chuàng)新業(yè)務(wù)，提升小微貸獲客率。上海銀行構(gòu)建大數(shù)據(jù)平臺(tái)，用于對(duì)客戶(hù)的資金的流入流出分析。中信銀行、光大銀行、平安銀行、民生銀行都在建設(shè)自身的大數(shù)據(jù)平臺(tái)。（二）業(yè)務(wù)應(yīng)用場(chǎng)景大數(shù)據(jù)技術(shù)在銀行業(yè)的應(yīng)用范圍包括：客戶(hù)洞察、營(yíng)銷(xiāo)支撐、風(fēng)險(xiǎn)管控和營(yíng)運(yùn)優(yōu)化等領(lǐng)域。l 客戶(hù)洞察分析用戶(hù)的

7、各種數(shù)據(jù)，包括電話(huà)語(yǔ)音、網(wǎng)絡(luò)的監(jiān)控錄像、商城交易信息、金融業(yè)務(wù)信息以及外部的社交信息、第三方履約行為等多方面信息，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)客戶(hù)進(jìn)行分類(lèi)和服務(wù)。對(duì)現(xiàn)有CRM系統(tǒng)中的客戶(hù)分層的數(shù)據(jù)要素進(jìn)行延伸。l 營(yíng)銷(xiāo)支撐實(shí)時(shí)營(yíng)銷(xiāo)：是根據(jù)客戶(hù)的實(shí)時(shí)狀態(tài)來(lái)進(jìn)行營(yíng)銷(xiāo)，如客戶(hù)當(dāng)時(shí)的所在地、客戶(hù)最近一次消費(fèi)等信息來(lái)有針對(duì)地進(jìn)行營(yíng)銷(xiāo)。社交網(wǎng)絡(luò)營(yíng)銷(xiāo)：主要是微博營(yíng)銷(xiāo)，這主要是捕捉用戶(hù)的言論和行為，并有針對(duì)地開(kāi)展相關(guān)營(yíng)銷(xiāo)活動(dòng)。事件式營(yíng)銷(xiāo)：將改變生活的事件視為營(yíng)銷(xiāo)機(jī)會(huì)，如換工作、改變婚姻狀況、置業(yè)等。l 風(fēng)險(xiǎn)管控信用評(píng)級(jí)：運(yùn)用社交網(wǎng)絡(luò)、行為特征、交易網(wǎng)、基本社會(huì)特征、人行征信等多個(gè)維度對(duì)客戶(hù)綜合評(píng)級(jí)，運(yùn)用大量的指標(biāo)構(gòu)建多重模型，

8、以識(shí)別客戶(hù)的信用風(fēng)險(xiǎn)。反欺詐：通過(guò)監(jiān)控客戶(hù)、賬戶(hù)和渠道等，提高銀行在交易、轉(zhuǎn)賬和在線(xiàn)付款等領(lǐng)域防御欺詐的能力。在監(jiān)控客戶(hù)行為時(shí)，可以識(shí)別出潛在的違規(guī)客戶(hù)，提示工作人員對(duì)其予以重點(diǎn)關(guān)注，從而節(jié)省反欺詐監(jiān)控資源。l 營(yíng)運(yùn)優(yōu)化改善用戶(hù)體驗(yàn)：運(yùn)用大數(shù)據(jù)能夠處理海量數(shù)據(jù)的能力，將傳統(tǒng)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析等業(yè)務(wù)切換到數(shù)據(jù)處理能力更強(qiáng)的平臺(tái)，來(lái)解決查詢(xún)歷史數(shù)據(jù)的困難，提升用戶(hù)體驗(yàn)。客服中心優(yōu)化：通過(guò)對(duì)客服中心的數(shù)據(jù)分析，允許銀行提前預(yù)測(cè)用戶(hù)需求用以快速地解決問(wèn)題，能夠快速滿(mǎn)足用戶(hù)的需求。降低運(yùn)營(yíng)成本：大數(shù)據(jù)平臺(tái)采用普通的PC服務(wù)器和廉價(jià)存儲(chǔ)，相對(duì)原有的小型機(jī)的硬件架構(gòu)，可以有效的降低IT運(yùn)營(yíng)成本。四、平臺(tái)建設(shè)原則平

9、臺(tái)是大數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)實(shí)施，其建設(shè)、設(shè)計(jì)和系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)過(guò)程中，應(yīng)遵循如下指導(dǎo)原則：l 經(jīng)濟(jì)性：基于現(xiàn)有場(chǎng)景分析，對(duì)三年內(nèi)的數(shù)據(jù)量進(jìn)行合理評(píng)估，確定大數(shù)據(jù)平臺(tái)規(guī)模，后續(xù)根據(jù)實(shí)際情況再逐步優(yōu)化擴(kuò)容。l 可擴(kuò)展性：架構(gòu)設(shè)計(jì)與功能劃分模塊化，考慮各接口的開(kāi)放性、可擴(kuò)展性，便于系統(tǒng)的快速擴(kuò)展與維護(hù)，便于第三方系統(tǒng)的快速接入。l 可靠性：系統(tǒng)采用的系統(tǒng)結(jié)構(gòu)、技術(shù)措施、開(kāi)發(fā)手段都應(yīng)建立在已經(jīng)相當(dāng)成熟的應(yīng)用基礎(chǔ)上，在技術(shù)服務(wù)和維護(hù)響應(yīng)上同用戶(hù)積極配合，確保系統(tǒng)的可靠；對(duì)數(shù)據(jù)指標(biāo)要保證完整性，準(zhǔn)確性。l 安全性：針對(duì)系統(tǒng)級(jí)、應(yīng)用級(jí)、網(wǎng)絡(luò)級(jí)，均提供合理的安全手段和措施，為系統(tǒng)提供全方位的安全實(shí)施方案，確保企業(yè)內(nèi)部信息的安全

10、。大數(shù)據(jù)技術(shù)必須自主可控。l 先進(jìn)性：涵蓋結(jié)構(gòu)化，半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和分析的特點(diǎn)。借鑒互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)及分析的實(shí)踐，使平臺(tái)具有良好的先進(jìn)性和彈性。支撐當(dāng)前及未來(lái)數(shù)據(jù)應(yīng)用需求，引入對(duì)應(yīng)大數(shù)據(jù)相關(guān)技術(shù)。l 平臺(tái)性：歸納整理大數(shù)據(jù)需求，形成統(tǒng)一的大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)服務(wù)和大數(shù)據(jù)分析服務(wù)。利用多租戶(hù), 實(shí)現(xiàn)計(jì)算負(fù)荷和數(shù)據(jù)訪(fǎng)問(wèn)負(fù)荷隔離。多集群統(tǒng)一管理。l 分層解耦：大數(shù)據(jù)平臺(tái)提供開(kāi)放的、標(biāo)準(zhǔn)的接口，實(shí)現(xiàn)與各應(yīng)用產(chǎn)品的無(wú)縫對(duì)接。五、分析應(yīng)用規(guī)劃大數(shù)據(jù)項(xiàng)目實(shí)施在保持核心賬務(wù)系統(tǒng)穩(wěn)定同時(shí)，實(shí)現(xiàn)外圍IT架構(gòu)逐步向開(kāi)放架構(gòu)演進(jìn)，同時(shí)逐步吸納互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)創(chuàng)新，應(yīng)對(duì)大數(shù)據(jù)技術(shù)的快速發(fā)展和進(jìn)化。以全行三年戰(zhàn)略發(fā)展規(guī)劃和十三

11、五規(guī)劃為導(dǎo)向，借鑒同業(yè)和互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)的先進(jìn)經(jīng)驗(yàn)，分步實(shí)施分析應(yīng)用，基礎(chǔ)平臺(tái)、外圍系統(tǒng)改造以及業(yè)務(wù)流程優(yōu)化相應(yīng)地進(jìn)行配套調(diào)整。規(guī)劃的大數(shù)據(jù)平臺(tái)及應(yīng)用的整體架構(gòu)如下：大數(shù)據(jù)平臺(tái)重點(diǎn)功能模塊定位如下：l 基礎(chǔ)數(shù)據(jù)集群使用分布式文件系統(tǒng)和數(shù)據(jù)庫(kù)等組件實(shí)現(xiàn)全量結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)存儲(chǔ)，并提供標(biāo)準(zhǔn)接口或Rest標(biāo)準(zhǔn)接口，上層業(yè)務(wù)以只讀方式訪(fǎng)問(wèn)。數(shù)據(jù)使用平臺(tái)集成的工具批量導(dǎo)入導(dǎo)出。l 在線(xiàn)處理集群基礎(chǔ)數(shù)據(jù)集群中的存放的往往是低價(jià)值密度的數(shù)據(jù)，經(jīng)過(guò)加工處理后，提取出高價(jià)值密度的數(shù)據(jù)，放入在線(xiàn)查詢(xún)集群，支撐實(shí)時(shí)業(yè)務(wù)、自助查詢(xún)等高并發(fā)，低時(shí)延的數(shù)據(jù)查詢(xún)。l 離線(xiàn)處理集群離線(xiàn)數(shù)據(jù)處理集群主要用于海量數(shù)據(jù)的分析處理

12、，提供數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)探索功能框架，從海量數(shù)據(jù)中提取高密度價(jià)值的數(shù)據(jù)。適用于對(duì)海量用戶(hù)行為數(shù)據(jù)挖掘、建模，以支撐以客戶(hù)為中心的精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)、決策分析等應(yīng)用場(chǎng)景。l 流式處理集群使用流式處理組件，將實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)接入。通過(guò)注入實(shí)時(shí)業(yè)務(wù)處理規(guī)則，對(duì)事件做分析處理，實(shí)時(shí)決策。流事件處理過(guò)程中，需要訪(fǎng)問(wèn)基礎(chǔ)集群或在線(xiàn)處理集群，獲取必要的支撐信息，如風(fēng)險(xiǎn)信息表、黑白名單、歷史交易信息等，要求支持每秒萬(wàn)級(jí)別并發(fā)數(shù)據(jù)訪(fǎng)問(wèn)。適用于信用卡授權(quán)風(fēng)險(xiǎn)控制、移動(dòng)在線(xiàn)支付、在線(xiàn)統(tǒng)計(jì)分析等對(duì)實(shí)時(shí)性要求較高的場(chǎng)景。大數(shù)據(jù)平臺(tái)的數(shù)據(jù)來(lái)源及應(yīng)用場(chǎng)景規(guī)劃如下：計(jì)劃分三步進(jìn)行實(shí)施，如下：（一）2015年完成大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)平臺(tái)的搭建，構(gòu)建簡(jiǎn)單的查詢(xún)

13、分析應(yīng)用，科技人員熟悉平臺(tái)關(guān)鍵技術(shù)和開(kāi)發(fā)技能。l 基礎(chǔ)平臺(tái)完成大數(shù)據(jù)平臺(tái)的搭建，實(shí)現(xiàn)平臺(tái)的基礎(chǔ)功能和基礎(chǔ)數(shù)據(jù)集群。完成HDS歷史數(shù)據(jù)、科技運(yùn)維日志、網(wǎng)銀日志、智能營(yíng)銷(xiāo)網(wǎng)頁(yè)信息數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)。構(gòu)建多種數(shù)據(jù)挖掘算法庫(kù)。完成基礎(chǔ)數(shù)據(jù)平臺(tái)對(duì)外數(shù)據(jù)服務(wù)的標(biāo)準(zhǔn)化接口。l 分析應(yīng)用完成資金流向分析主題和歷史數(shù)據(jù)內(nèi)部查詢(xún)交易。提出直銷(xiāo)銀行、手機(jī)銀行、微信銀行的數(shù)據(jù)采集點(diǎn)數(shù)據(jù)要求。提出用于支撐營(yíng)銷(xiāo)的個(gè)人信息的數(shù)據(jù)采集要求。l 外圍系統(tǒng)改造完成直銷(xiāo)銀行、手機(jī)銀行、微信銀行的數(shù)據(jù)采集點(diǎn)改造，將行為日志數(shù)據(jù)記錄下來(lái)。（二）2016-2017年完善大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)平臺(tái)，增加離線(xiàn)數(shù)據(jù)處理集群，采集行內(nèi)各系統(tǒng)產(chǎn)生的客戶(hù)行為數(shù)據(jù)，第三

14、方合作機(jī)構(gòu)（含同業(yè)）的外部數(shù)據(jù)，豐富客戶(hù)營(yíng)銷(xiāo)、風(fēng)險(xiǎn)管理方面的數(shù)據(jù)信息，探索大數(shù)據(jù)同云計(jì)算平臺(tái)的結(jié)合，構(gòu)建相應(yīng)的分析應(yīng)用系統(tǒng)，將數(shù)據(jù)決策融入營(yíng)銷(xiāo)和風(fēng)控過(guò)程?？萍既藛T掌握平臺(tái)關(guān)鍵技術(shù)，能夠自主營(yíng)運(yùn)開(kāi)發(fā)。l 基礎(chǔ)平臺(tái)增加離線(xiàn)數(shù)據(jù)處理集群，完善多種數(shù)據(jù)挖掘算法庫(kù)，用于對(duì)海量數(shù)據(jù)進(jìn)行加工處理，分析應(yīng)用。采集客戶(hù)行為數(shù)據(jù)，包括直銷(xiāo)銀行、手機(jī)銀行、微信銀行等。遷移影像平臺(tái)的歷史數(shù)據(jù)。采集同業(yè)產(chǎn)品信息，我行網(wǎng)上輿論信息，特定客戶(hù)和行內(nèi)的互聯(lián)網(wǎng)輿情信息，第三方合作機(jī)構(gòu)、銀銀合作平臺(tái)的外部數(shù)據(jù)。l 分析應(yīng)用構(gòu)建數(shù)據(jù)分析應(yīng)用云計(jì)算平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)半結(jié)構(gòu)化、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的解析功能，完善支撐數(shù)據(jù)分析應(yīng)用集市，提供更多的數(shù)據(jù)服

15、務(wù)，實(shí)現(xiàn)靈活深入的客戶(hù)細(xì)分、專(zhuān)業(yè)化的營(yíng)銷(xiāo)與銷(xiāo)售、優(yōu)化管理流程，提升運(yùn)作效率、降低管理成本。主要應(yīng)用方向包括：客戶(hù)畫(huà)像分析（個(gè)性化理財(cái)、交叉銷(xiāo)售、客戶(hù)挽留）。輿情分析（對(duì)產(chǎn)品的比較、評(píng)價(jià)等反饋，進(jìn)行營(yíng)運(yùn)優(yōu)化）。網(wǎng)站分析（手機(jī)終端、微信、直銷(xiāo)銀行等），分析客戶(hù)行為?？萍歼\(yùn)維優(yōu)化（結(jié)合ITSM、系統(tǒng)運(yùn)維日志分析事件、問(wèn)題的關(guān)聯(lián)性、各類(lèi)統(tǒng)計(jì)等）。信用風(fēng)險(xiǎn)（在現(xiàn)有的信用評(píng)級(jí)體系中，增加外部數(shù)據(jù)來(lái)源，優(yōu)化評(píng)級(jí)結(jié)果），完善自動(dòng)化授信審批，尤其是針對(duì)小微企業(yè)或特定產(chǎn)品，推出信貸差異化定價(jià)體系，做到對(duì)不同產(chǎn)品、不同行業(yè)、不同區(qū)域?qū)嵤┎顒e化定價(jià)。分析個(gè)人的活躍地址、商戶(hù)的地址，結(jié)合個(gè)人移動(dòng)終端地理位置信息推送商戶(hù)營(yíng)銷(xiāo)信息；針對(duì)交易流水，結(jié)合MCC類(lèi)別碼，識(shí)別出客戶(hù)愛(ài)好。l 業(yè)務(wù)流程將客戶(hù)畫(huà)像、行為分析結(jié)果反饋到CRM系統(tǒng)用于營(yíng)銷(xiāo)支持。將網(wǎng)站分析結(jié)果反饋到網(wǎng)站營(yíng)運(yùn)中，優(yōu)化布局。將信用評(píng)級(jí)結(jié)果反饋到現(xiàn)有的信貸授信過(guò)程。（三）2018年以后完善大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)平臺(tái)，增加在線(xiàn)和流式數(shù)據(jù)處理集群，通過(guò)構(gòu)建計(jì)量模型和機(jī)器學(xué)習(xí)算法，針對(duì)數(shù)據(jù)分析的結(jié)果，對(duì)實(shí)時(shí)業(yè)務(wù)進(jìn)行自動(dòng)、快速的數(shù)據(jù)化決策支持?？萍既藛T熟練掌握平臺(tái)關(guān)鍵技術(shù)。l 基礎(chǔ)平臺(tái)增加在線(xiàn)和流式數(shù)據(jù)處理集群，用于對(duì)海量數(shù)據(jù)進(jìn)行