來(lái)源：中國(guó)安防行業(yè)網(wǎng)

大數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析：指無(wú)法在可承受的時(shí)間范圍內(nèi)用常規(guī)軟件工具進(jìn)行捕捉、管理和處理的數(shù)據(jù)集合。是需要新處理模式才能具有更強(qiáng)的決策力、洞察發(fā)現(xiàn)力和流程優(yōu)化能力的海量、高增長(zhǎng)率和多樣化的信息資產(chǎn)。

隨著海量數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和處理技術(shù)的發(fā)展，數(shù)據(jù)的價(jià)值將進(jìn)一步凸顯，銀行自身要用好數(shù)據(jù)，基于客戶賬戶數(shù)據(jù)進(jìn)行客戶畫(huà)像，預(yù)測(cè)客戶潛在需求，推出有競(jìng)爭(zhēng)力的產(chǎn)品，根據(jù)客戶消費(fèi)數(shù)據(jù)，結(jié)合場(chǎng)景進(jìn)行智能推薦，并進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)和干預(yù)，提升盈利水平，作為金融數(shù)據(jù)服務(wù)提供方，要能在合規(guī)的前提下提供高質(zhì)量的數(shù)據(jù)服務(wù)，打造場(chǎng)景化的金融生態(tài)體系。

云時(shí)代背景下，大數(shù)據(jù)(BigData)吸引了越來(lái)越多的關(guān)注，數(shù)據(jù)中蘊(yùn)藏著豐富的價(jià)值，通過(guò)提升數(shù)據(jù)管理和處理能力，應(yīng)對(duì)數(shù)據(jù)急速增長(zhǎng)的挑戰(zhàn)，更多、更好地挖掘數(shù)據(jù)的內(nèi)在關(guān)系并加以應(yīng)用，成了金融業(yè)發(fā)展共同的目標(biāo)。

大數(shù)據(jù)分析與應(yīng)用在金融領(lǐng)域的應(yīng)用與發(fā)展，給越來(lái)越多的公司帶來(lái)更多的收益和對(duì)未來(lái)規(guī)劃越來(lái)越可靠的數(shù)據(jù)支撐。像支付寶的天弘基金，像京東的京東金融，像螞蟻金服等等，都在依托大數(shù)據(jù)分析與應(yīng)用推出越來(lái)越符合大眾化的金融產(chǎn)品。

一、大數(shù)據(jù)在金融行業(yè)的應(yīng)用優(yōu)勢(shì)

(一)數(shù)據(jù)量大。金融業(yè)是數(shù)據(jù)密集型行業(yè)，對(duì)數(shù)據(jù)強(qiáng)依賴。以銀行業(yè)為例，100萬(wàn)元的創(chuàng)收平均會(huì)產(chǎn)生130GB的數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)成為金融機(jī)構(gòu)的核心資產(chǎn)。在不斷增長(zhǎng)的海量數(shù)據(jù)背景下，采用具有更有彈性的計(jì)算、存儲(chǔ)擴(kuò)展能力的分布式計(jì)算技術(shù)成為必然選擇。

(二)數(shù)據(jù)質(zhì)量高。與其他行業(yè)相比，金融數(shù)據(jù)邏輯性強(qiáng)，要求具有更高的實(shí)時(shí)性、安全性和穩(wěn)定性。而且無(wú)論對(duì)于個(gè)人還是企業(yè)，金融數(shù)據(jù)都是核心敏感數(shù)據(jù)。金融行業(yè)核心實(shí)時(shí)交易系統(tǒng)數(shù)據(jù)要求強(qiáng)一致性，正常狀態(tài)下數(shù)據(jù)錯(cuò)誤率為零，金融業(yè)開(kāi)展大數(shù)據(jù)應(yīng)用時(shí)，數(shù)據(jù)清洗環(huán)節(jié)將較為簡(jiǎn)單。

(三)結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)占比高。當(dāng)前，企業(yè)級(jí)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)占比77%，而互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)僅占5%。結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)與非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)相比，在分析工具成熟度方面具有明顯優(yōu)勢(shì)。后期，隨著傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)不斷拓展互聯(lián)網(wǎng)業(yè)務(wù)、遠(yuǎn)程業(yè)務(wù)辦理、無(wú)人營(yíng)業(yè)網(wǎng)點(diǎn)、機(jī)器人大堂經(jīng)理等現(xiàn)代金融科技的不斷豐富演進(jìn)，金融行業(yè)的半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)占比將快速增長(zhǎng)。

(四)應(yīng)用場(chǎng)景廣泛、潛力大。大數(shù)據(jù)在金融行業(yè)有眾多應(yīng)用場(chǎng)景，包括精準(zhǔn)營(yíng)銷、風(fēng)險(xiǎn)控制、客戶關(guān)系管理、反欺詐檢測(cè)、反洗錢(qián)檢測(cè)、決策支持、股票預(yù)測(cè)、宏觀經(jīng)濟(jì)分析與預(yù)測(cè)等方面。通過(guò)大數(shù)據(jù)應(yīng)用，金融機(jī)構(gòu)可開(kāi)展精準(zhǔn)營(yíng)銷，提升風(fēng)控準(zhǔn)確性、降低風(fēng)控成本、增加用戶粘性、改善客戶體驗(yàn)，增強(qiáng)服務(wù)敏捷性。

二、大數(shù)據(jù)在金融行業(yè)的應(yīng)用場(chǎng)景

當(dāng)金融業(yè)遇到大數(shù)據(jù)技術(shù)，能帶來(lái)哪些創(chuàng)新與變革，從幾個(gè)典型的應(yīng)用場(chǎng)景中見(jiàn)到。

1.海量金融數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)與管理

交易渠道的多樣化帶來(lái)明細(xì)類結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的快速增長(zhǎng)，"雙錄"等監(jiān)管類要求使影像、圖片、電子憑證等非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)也呈井噴之勢(shì)，傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫(kù)、內(nèi)容庫(kù)等技術(shù)因擴(kuò)展性不高而應(yīng)對(duì)乏力。

大數(shù)據(jù)的分布式架構(gòu)特點(diǎn)為應(yīng)用提供海量數(shù)據(jù)管理方面的核心能力，包括結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)或半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)、查詢等，在一定程度上替代傳統(tǒng)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)的功能;非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)和管理，在一定程度上替代傳統(tǒng)文件系統(tǒng)的功能;結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)或非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)、分析、挖掘能力，可基于此構(gòu)建數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)或數(shù)據(jù)集市，形成互聯(lián)網(wǎng)銀行業(yè)務(wù)拓展的數(shù)據(jù)支撐，完成多格式文件隨機(jī)存取管理、海量數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)、分析等多種場(chǎng)景的應(yīng)用實(shí)踐。

2.客戶畫(huà)像與精準(zhǔn)營(yíng)銷。

金融業(yè)面對(duì)的客戶群體數(shù)量眾多，需要快速識(shí)別目標(biāo)客戶，推出有競(jìng)爭(zhēng)力的金融產(chǎn)品并進(jìn)行精準(zhǔn)化營(yíng)銷，依托大數(shù)據(jù)技術(shù)的客戶畫(huà)像正是實(shí)現(xiàn)該目標(biāo)的利器，其核心是對(duì)客戶屬性的標(biāo)簽化。

3.交易監(jiān)控與實(shí)時(shí)風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別。金融業(yè)競(jìng)爭(zhēng)中，保證實(shí)時(shí)性也就保證了競(jìng)爭(zhēng)的優(yōu)勢(shì)地位，要做到交易快速響應(yīng)，在用戶無(wú)感知的情況下，完成風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別等操作，既確保交易的安全性，又不影響客戶體驗(yàn)。

4.多維分析與商業(yè)智能、基于內(nèi)容的業(yè)務(wù)知識(shí)智能檢索。

通過(guò)對(duì)于用戶輸入的關(guān)鍵字等內(nèi)容與海量檢索對(duì)象進(jìn)行相似度匹配，并依據(jù)相關(guān)性高低進(jìn)行排序，返回用戶最可能需要的內(nèi)容，并基于用戶反饋及時(shí)調(diào)整檢索結(jié)果，保證檢索的有效性。

5.歷史交易明細(xì)實(shí)時(shí)查詢。

隨著互聯(lián)網(wǎng)金融的發(fā)展，交易的頻度和復(fù)雜性也隨之快速增長(zhǎng)，交易數(shù)據(jù)源源不斷產(chǎn)生，如何提供高質(zhì)量的數(shù)據(jù)查詢服務(wù)，滿足客戶全天候、場(chǎng)景化且實(shí)時(shí)性的數(shù)據(jù)訪問(wèn)需求，成了數(shù)據(jù)管理的核心命題。

業(yè)務(wù)交易數(shù)據(jù)產(chǎn)生于各自的交易系統(tǒng)(如核心系統(tǒng))，并通過(guò)交易系統(tǒng)提供當(dāng)日數(shù)據(jù)的查詢服務(wù)。通過(guò)運(yùn)用大數(shù)據(jù)進(jìn)行歷史數(shù)據(jù)存儲(chǔ)，歷史交易數(shù)據(jù)通過(guò)數(shù)據(jù)交換平臺(tái)獲取，通過(guò)批量方式每日?qǐng)?zhí)行數(shù)據(jù)導(dǎo)入，數(shù)據(jù)導(dǎo)入過(guò)程支持?jǐn)?shù)據(jù)校驗(yàn)和異常數(shù)據(jù)清洗，清洗處理后的交易數(shù)據(jù)采用實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)庫(kù)作為存儲(chǔ)容器，保存業(yè)務(wù)系統(tǒng)歷史交易數(shù)據(jù)。對(duì)外提供了交易數(shù)據(jù)統(tǒng)一查詢服務(wù)，覆蓋交易系統(tǒng)中的當(dāng)日交易數(shù)據(jù)和歷史交易數(shù)據(jù)，對(duì)終端用戶提供統(tǒng)一的數(shù)據(jù)訪問(wèn)視圖。

基于以上這些典型應(yīng)用場(chǎng)景，依托大數(shù)據(jù)技術(shù)可實(shí)現(xiàn)金融領(lǐng)域的風(fēng)險(xiǎn)實(shí)時(shí)管控、產(chǎn)品精準(zhǔn)營(yíng)銷、支持商業(yè)智能決策分析、海量知識(shí)快速檢索，更好地讓數(shù)據(jù)服務(wù)業(yè)務(wù)發(fā)展。

標(biāo)簽： 大數(shù)據(jù)分析 大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)

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