建设银行大数据应用探索和总结

建设银行深刻洞察大数据将成为重要生产要素、驱动银行提高智慧化水平的发展趋势，在国内同业中率先启动实施大数据战略，提出建设具有同业领先数据竞争优势的大数据银行的目标，明确以“量化、洞察、预测、智慧”为概要特征的大数据应用导向。 【建设银行大数据应用探索与总结】 随着科技的快速发展，大数据已成为推动各行各业智慧化转型的关键要素。建设银行作为金融业的领头羊，敏锐地捕捉到这一趋势，率先在国内银行业实施大数据战略，旨在打造拥有数据竞争优势的大数据银行。该战略的核心是以“量化、洞察、预测、智慧”为导向，通过数据的深度应用提升业务效率、客户体验和风险管理。 数据治理是建设银行大数据战略的基础。自2003年起，建行就开始重视数据治理，并在2011年依托新一代核心系统工程，构建了全面的数据管理和应用体系。这一体系涵盖了数据标准、业务术语、指标体系和业务数据模型，确保了数据的规范统一和集成互联，消除了数据孤岛，促进了商业智能的提升。截至2017年末，建行已制定了超过80000项数据规范，从源头上保证了数据的一致性和准确性。 在数据资源的整合与共享方面，建设银行建立了统一的外部数据引入和共享机制。数据仓库不仅整合了行内125个系统的数据，还引入了工商、法律、海关、中经网等外部数据，实现了企业级的数据集成、互联互通和共享。同时，建行通过企业级数据管控机制，开发了数据资产管理工具和数据质量平台，确保数据全生命周期的管理和质量提升，为数据价值的挖掘提供了保障。 为了保障大数据战略的有效实施，建行建立了完整的组织管理和工作机制。总行层面成立了由行领导挂帅的决策机构，强化了数据管理部的职责，并与大数据智慧中心协同运作。大数据智慧中心作为专业化机构，为全行提供数据分析支持，协助各部门进行管理决策、客户营销、风险管理、产品创新等任务，同时也承担着人才培养的角色，通过“绿树工程”培养了一批数据分析人才。 在技术平台的构建上，建设银行规划并建设了大数据工作平台，该平台不仅是数据分析人员的工具箱和知识库，还能整合多类型数据、处理海量数据并创造数据产品。平台涵盖了数据采集与转换、存储与计算、展现与运用等功能，实现了大数据生态体系的建设。 建设银行通过全面的数据战略，强化了数据治理，优化了数据资源，提升了数据应用能力，建立了高效协同的工作机制，为银行的数字化转型打下了坚实基础，同时也为其他金融机构提供了宝贵的实践经验。在未来，建行将继续深化大数据应用，推动银行业务的智能化和创新，以数据驱动可持续发展。