华为金融大数据解决方案

商业银行拥有大量的金融交易数据,具备成为数字化转型的先天优势。大数据已经成为银行业创新的一把利器,“用数据驱动转型发展”已经成为行业共识。随着新技术的快速进步,金融行业的数据应用开始流动融合,变得活跃而有生命力。

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商业银行拥有大量的金融交易数据,具备成为数字化转型的先天优势。大数据已经成为银行业创新的一把利器,“用数据驱动转型发展”已经成为行业共识。随着新技术的快速进步,金融行业的数据应用开始流动融合,变得活跃而有生命力。

移动互联网的发展,使得每天都会产生大量结构化和非结构化数据。以银行业为例,中国银联涉及 43 亿张银行卡,超过 9 亿的持卡人,超过一千万商户,每天近七千万条交易数据,核心交易数据都超过了 TB 级。具备大数据驾驭能力的金融机构可以实现基于数据驱动的管理决策、服务运营、风险管理及产品创新 等的智能化转型与变革。

金融行业大数据的应用需求主要包括:

• 数据仓库

由于金融业务每天的数据量大,数据来源多样化,金融机构就面临如何管理海量数据 以及如何提取有用的数据的问题。通过数据的收集、分析,将原本孤立的数据汇入数据仓库,通 过数据挖掘技术对数据进行管理,建立客户分析模型,风险分析模型,和销售分析模型,能有效 提升金融客户价值,抗风险能力和销售利润。

• 精准营销

互联网时代的银行在互联网的冲击下,迫切的需要通过对形式多样的用户数据进行挖掘、 追踪、分析,将不同客户群体进行聚类,有助于获取用户的消费习惯、风险收益偏好等特征信息, 即可对细分的客户进行精准营销、实时营销等个性化智慧营销。例如,银行针对不同的客户分类推 荐相应的理财产品,根据客户的购买习惯和风险偏好进行产品组合营销;根据客户的产品清单和浏 览记录进行路径分析,主动推送关联产品营销等,真正做到个性化的主动营销服务。

• 风险控制

随着银行业务的快速发展,银行经营者必须有效地甄别风险、防范风险和控制风险。 大数据分析帮助银行了解客户的自然属性和行为属性,结合客户行为分析、客户信用度分析、客 户风险分析以及客户的资产负债状况等信息,可以实时分析欺诈行为,也可以统一管理金融企业 内部多源异构数据与外部征信数据,建立完善的风险防范体系。内部可保障数据的完整性与安全性, 外部可控制用户风险。

• 改善经营

通过大数据分析方法改善经营决策,为管理层提供可靠的数据支撑,使经营决策更加 高效、敏捷、精确。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。

• 服务创新

通过对大数据的应用,改善与客户之间的交互、增加用户粘性,为客户提供增值服务, 不断增强金融企业业务核心竞争力。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。

以下为本报告部分截图

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