金融大数据应用案例课件.ppt
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1、1版本号:V1.02署云计算,实现自动化、高能效、虚拟化和标准化的云部署目标;洞察大数据推动了民生银行的转型与创新洞察大数据推动了民生银行的转型与创新;手机银行等移动应用帮助它们打造了战略产品平台根据数据智能分析向前台提供服务与反馈,支持实现以客户为中心的服务模式与体验;整合日益互联互通的各种服务渠道;建立持续从广泛的来源获取、量度、建模、处理、分析大容量多类型数据的功能;及时在互联互通的流程、服务、系统间共享数据,并将经过智能分析与加工的数据用于业务决策与支持;智能化分析和预测客户需求3大数据大数据挑战挑战随着业务的迅猛增长,业务数据规模也线性膨随着业务的迅猛增长,业务数据规模也线性膨胀。胀
2、。l数据存储、系统维护、数据有效利用都面临巨大压力。数据存储、系统维护、数据有效利用都面临巨大压力。需求需求可扩展、高性能的数据仓库解决方案可扩展、高性能的数据仓库解决方案通过从数据仓库提取数据,改进和推动通过从数据仓库提取数据,改进和推动有针对性的营销活动。有针对性的营销活动。采用大数据方采用大数据方案后价值体现案后价值体现实时的商业智能实时的商业智能可以结合实时、历史数据进行全局分析可以结合实时、历史数据进行全局分析,风险管理部门现在可以每天风险管理部门现在可以每天评估客户的行为,并决定对客户的信用额度在同一天进行调整;原有评估客户的行为,并决定对客户的信用额度在同一天进行调整;原有内部系
3、统、模型整体性能显著提高内部系统、模型整体性能显著提高GreenplumGreenplum数据仓库解决方案提供了统一的客户视图,更有针对的进数据仓库解决方案提供了统一的客户视图,更有针对的进行营销。行营销。20112011年,中信银行信用卡中心通过其数据库营销平台进行了年,中信银行信用卡中心通过其数据库营销平台进行了12861286个宣传活动,每个营销活动配置平均时间从个宣传活动,每个营销活动配置平均时间从2 2周缩短到周缩短到2-32-3天。天。EMC Green-plum4阿里信贷 面向阿里巴巴普通会员全面放开,不用提交任何担保、抵押,只需凭借企业的信用资源就可以“微贷”“微贷”通过网络低
4、成本广泛采集客户的各类数据信息,分析挖掘的数据,判断客户资质,用户可以24小时随用随借、随借随还 善融商务平台上的每一笔交易,建行都有记录并且能鉴别真伪,可作为客户授信评级的重要依据 对消费者购买行为的分析,比如点击量、跨店铺点击,订单流转量甚至聊天信息的收集和分析 未来互联网金融模式互联网金融模式下资源配置的特点是:资金供需信息直接在网上发布并匹配,供需双方甚至不需银行、券商或交易所等中介,直接匹配完成信评级的重要依据56打通社会化大数据库,期待社会化数据内外通达 如何把品牌价值透过网络杂音直击目标客户,并及时发现客户的需求做好精准服务是考验自身技术段位的 如果把银行内部的客户号和新浪的微博
5、号挂接起来,在一定程度上就可以做群体营销了。外部数据引入的动作很关键,把微博、QQ、邮箱等社交化的、能很快找到客户的方式能通达起来。跟传统的数据存储放一起,同等对待,建立一个更加立体丰富的数据库。基本信息、爱好信息、行为信息、分析信息互联网金融模式 新浪微博开发平台上做了一个缴费应用“V缴费”7银行大数据包括非结构化数据、结构化数据和敏捷数据 系统日志数据GIS地理信息数据 在线交易数据前瞻性的应用 客户营销:在线营销方案 微博营销:把微博上用户跟我们光大银行用户相匹配,采用中文分析引擎 客户行为分析,包括电话语音、网络的监控录像:客户走动线路的重叠分析 风险控制与管理:结构化非结构化数据整合
6、,分析系统存在IT风险或者钓鱼网站防欺诈89现状 中国将近4200万小微企业,占企业总数的的97.3%由于分布零散、业务不规范、盈利不明朗、信 贷时间长、信用难以构建等现状,使得小微企业的贷款相当困难大数据与小而美的金融信贷大数据与小而美的金融信贷 完全是构建在互联网的基础完全是构建在互联网的基础 通过数据分析,以自主服务模式为主的通过数据分析,以自主服务模式为主的、面对小微企业的信贷工厂面对小微企业的信贷工厂24小时开放、随时申请、随时审批、随时发放的纯互联网的小额信贷服小时开放、随时申请、随时审批、随时发放的纯互联网的小额信贷服务务ODPSOpen Data Processing Serv
7、ice,阿里云开放数据处理服务来自淘宝、天猫、B2B、支付宝的交易数据、日志、聊天记录以及评价等各个方面的数据经过确定的调度、系统监控、数据分析、算法优化等流程,最终形成了310模式10自下而上的风险分析。分析ACH交易、信贷支付交易,以获取反映压力、违约或积极发展机会。业务联系和欺诈分析。为业务交易引入信用卡和借记卡数据,以辨别欺诈交易。跨帐户参考分析。分析ACH交易的文本材料(工资存款、资产购买),以发现更多营销机会。事件式营销。将改变生活的事件(换工作、改变婚姻状况、置房等)视为营销机会。交易对手网络风险分析。了解证券和交易对手问的风险概况和联系。消费智能。11已经开始使用Hadoop技
8、术以满足日益增多的用途,包括诈骗检验、IT风险管理和自助服务 150PB在线存储数据、30,000个数据库和35亿个用户登录账号 Hadoop能够存储大量非结构化数据,允许公司收集和存储Web日志、交易数据和社交媒体数据。数据被汇集至一个通用平台,以方便以客户为中心的数据挖掘与数据分析工具的使用。12分析数据包括 客户提供的信息(申请、表格等)社交网络、公共网页得到客户的信用记录以及信用历史 和目标客户有类似行为模式的客户数据 金融以及经济数据证券交易委员会文件招股章程、过往贷款记录新闻(以衡量公众意见以及信心)Facebook在内的来自社交网络的数据(个人、家庭计划等)13应用 信用风险评估
9、(贷款)针对性营销 以客户为中心客户统一视图(结构化和非结构化数据)细分客户,按照客客户行为户行为进行分类为客户提供质量一致的客户体验 IBM Watson产品 深度非结构化数据分析 自然语言处理 决策支持 基于循证的学习功能14特点:随着大数据的大量涌现,尤其是在社交媒体网络的背景下,渠道战略不应仅限于传统的银行渠道,而且还应整合新的客户接触点(即社交媒体网站)尽管西太平洋银行已经非常清楚地认识到社交媒体数据仅仅是当今多种数据来源之一,但银行目前侧重于将情感分析情感分析作为其大数据分析挑战的一部分应用:启用和优化定价、市场营销和经济利润 事前风险管理(PRM)系统,该系统允许使用银行风险实践
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