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金融大数据治理拓展方法和经验分享.pptx

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数据治理

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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

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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