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2023年12月
金融大数据治理拓展方法和经验分
享
CO N T E N TS
目录
1 金融行业现状探讨分
析
2 联通大数据金融行业合作探
索
3 联通大数据金融行业合作案
例
宏观政策 市场痛点 发展策略
“十三五”国家信息化规划
•完善金融服务,积极发展新型
服务。支持通过债券融资方式支
持信息化发展。
中国银行业发展“十三五”规划
•发挥大数据价值,优化客户体
验,
增加客户黏性。
中国保险业发展“十三五”规划
•
推动保险反欺诈制度建设和技
术发展,发挥大数据创新作用
。
精确、高密度的金融业务数据是金
融机构最基础和最核心的数据资产
,
如何将这些数据整合利用起来?
对数据进行加工处理?
经济持续发展迫切需求征信服务,
特别是在住房信贷、汽车信贷及信
用卡的引入等推动下快速
增长的消费信贷市场。以央行征信
中心为代表的政府主导征信体系已
无法满足市场需要。
如何帮
助银行提高风控?降低风险?
找准需求:
金融行业聚焦征信、
精准营销、风险防范等;
做优方案:
依托总、省产业互联网
,聚焦客户大数据应用场景化方案
设计,提升大数据解决方
案水平;
优化产品:
尝试针对金融细分领域
设计优化大数据行业应用,反向推
动公司产品升级;
形成粘性:
拉动公司其他业务产品
发展(大数据
+BPO+COP+AI)。
金融行业为什么需要大数据?
金融行业与大数据高度契合
金融行业本身数据价值极高,适合通过大数据进行数据挖掘,实现数据价值
金融行业数据高价值体现在以下方面:
交易数据
金融行业多是用户存款
,消费,投资等金融账
户数据,数据本身包含
用户消费能力,价值极
高
数据延续
金融行业保存有客户
长期的数据,对客户
长时间的行为分析有
巨大价值
数据稳定
客户收入,消费,投
资行为比较有规律,
时间及金额较为稳定
特征明显
金融数据特征明显,如
长期收入情况,支出情
况,投资情况,短期的
消费异常,都具有明显
的特征和价值
大数据作为一种资源和工具,可以用于互
联网金融的风险评估和市场营销,甚至监管。
云计算的本质特性使它成为大 数
据的理想计算环境和技术平台。
传统金融业的结构化数据和互联网行业的非
结构化数据一起构成了互联网金融的核心资产。
保险 证券
银
行
数据众多。
拥有处理传统数据的经验;
较高的薪酬能够吸引到实施大数据的人才;
充分的预算可以利用多项大数据新技术。
大数据挖掘
助力金融行业
金融行业发展大数据得天独厚的优势
金融行业发展大数据得天独厚的优
势
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冷暖从容
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