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大数据应用需接行业地气金融一体机破题

发布时间:2020-03-26 18:17:33 阅读: 来源:玻璃棉板厂家

大数据到底有多热?从春运大数据、春晚大数据到“两会”上对大数据国家战略的热烈讨论,就这样,大数据从一个技术市场的热词,恍然间“似如一夜春风来,飞入寻常百姓家”。

技术市场中,关于大数据究竟是“新瓶装旧酒”还是“颠覆式创新引擎”的讨论从未停歇。实际上,当蕴含在数据生命周期中的信息价值得以充分释放时,没有人会关心其背后的技术究竟是“大数据”抑或是其他。现实生活中人们所经历的是各种看得见或看不见的“大数据果实”,例如购物网站上的各种关联推荐、商场中的货品陈列、基于数据的个性化服务衍生品等,甚至包括“哪里的啤酒与炸鸡最好?”这样的潮流趋势。

互联网金融的实质—大数据

2014年春节,“微信红包”与支付宝“让红包飞”一时瑜亮,其风头一定让人们淡忘了当年疯狂滥炸的“收礼只收脑白金”,成功占领各种信息渠道的头条位置。与再一次被推到舆论风口浪尖的“互联网金融”一道,传统金融业的服务创新再次成为所有人热议的焦点。毕竟,以微信红包为例,它交出了这样的答卷:从除夕至大年初一16时,参与抢红包用户过500万,总计抢红包7500万次以上;总领取数超2000万个,平均每分钟领取达9.4万个……

交易数据、信用数据、社交数据、移动数据等,蕴藏在这些数据资产背后的,是想象无边界的、巨大的“信息宝藏”。谁能够更好地掌握、分析这些数据,谁就能更好地挖掘数据背后的商业价值,实现点数成“金”。在这方面,互联网公司是“探路者”也是“先行者”,传统行业的产品、服务创新将紧随其后,说到底,大数据是背后的推手。

作为我国最早完成信息化建设的行业,金融业多年来积累了相当庞大的数据。近年来,金融行业自身客户数据、交易数据、风险管理数据以及来自于网络的数据呈爆发式增长,大数据应用前景十分广阔。

然而,如何借鉴互联网金融的成功之处,利用大数据技术创新金融业务和模式,是众多金融机构一直在思考的问题。传统金融行业业务链长、业务环节多,带来了数据量大、分散、异构的现状。一方面,通过采用虚拟化、分布式计算、存储技术,跨越组织架构、业务体系局限,用大数据实现业务转型和服务创新已势在必行;另一方面,大数据技术市场上存在众多技术流派,带来硬件、软件等各方面的技术兼容性问题,导致在大数据的部署、业务开发和运维等环节,用户面临建设周期长、自行调试、二次开发难度高等问题。

银行大数据内力不足

邬贺铨院士表示:“实际上所有银行本身都是大数据的企业。”据统计数据表明,银行的平均数据存储量是各行业中最高的,国内银行结构化数据平均年增长量约100TB,接近国外的二十分之一,非结构化数据约1PB。其中,工行的企业级数据仓库存储量超过350TB,积累的数据超4.5PB;中行、建行、银联、交行、华夏、邮政等等也有很大的数据量。

银行可以利用这些海量数据来做些什么呢?麦肯锡公司认为,基于大数据,银行可以把贷款客户份额增加一倍,贷款损失减少四分之一。目前,大数据在银行业的风险管理方面有很广泛的应用,如交行太平洋信用卡中心采用了自动信贷审批决策引擎,优质账户平均余额和利息收入增加20%和10%,审批效率提高30%;工行在采用大数据进行风险管理后,全行日均手工监督工作量由859.8万笔降低到5.4万笔,全行释放了5900余名业务监督人员。

大数据也能有效降低银行的客户流失率。招行通过数据分析识别出招行信用卡高价值客户经常出现在星巴克、DQ、麦当劳等场所后,通过“多倍积分累计”、“积分店面兑换”等活动吸引优质客户;通过构建客户流失预警模型,对流失率等级前 20%的客户发售高收益理财产品予以挽留,使得金卡和金葵花卡客户流失率分别降低了15 %和 7%。

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