银行大数据平台实践案例.docx

银行大数据平台实践案例主要集中在如何利用大数据提升传统银行业的竞争力，以中国建设银行和中国工商银行为例。这两个银行在大数据的应用上有着明确的目标和实践成果。 中国建设银行（建行）面对日益增长的压力，试图通过IT引领提升传统银行的竞争力。在过去的十年间，银行业经历了两个重要转折点：一是互联网银行逐渐替代实体柜员，IT支持转向服务所有互联网客户；二是银行从单纯的交易处理转向场景化服务，以适应经济生活的各个方面。建行已建立了手机银行、网上银行和微信银行三大互联网渠道，具备了大数据应用的基础。 建行的大数据平台设计思路注重策略先行，包括架构设计、基础能力搭建和明确数据用途。他们强调数据质量和实时性的重要性，并建立了实时数据仓库，支持六类数据应用模式，如挖掘、数据实验室、机器查询等。此外，建行还设立了“模型实验室”，用于研发基于结构化和非结构化数据的模型，并在非结构化大数据应用方面取得进展，如客户行为偏好、录音文本、地理位置等，有效防止风险事件，保护客户资产。 中国工商银行（工行）面临数据量快速增长、历史数据分析和内外部数据整合的挑战。工行的战略思路是通过“两库一司”建设，即数据仓库、大数据平台和专业子公司，以完善大数据体系。工行引入征信、税务等外部数据，以全面描绘客户特征，提高数据分析能力。 两家银行的大数据实践均表明，大数据在提升客户识别、营销效率和风险防范方面具有重要作用。未来，银行将致力于场景化、标准化和平台化的大数据服务，提供更高效、智能化的技术支持，服务于内外部客户，进一步提升金融服务的质量和安全性。