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银行大数据解决方案

（智慧银行）

■—■a——..............................................37

[ fl u a............................................37

系统架构...............................................43

由磴）毬 co 丿 6...........................................70

4. 3. 3. 2. 3. 9 使用分布式提高投资回报率…6

4. 3. 3. 2. 3. 10 降低管理及运行成本一一简易

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4. 3. 3. 3. 1.2. 3. 1 国内经济形势分析图.81

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由磴）毬 co 丿 6...........................................70

4. 3. 3. 6 云计算数据中心整体方案拓扑…… 130

4. 3. 3. 6. 1. 1 网络拓扑........................130

1 云数据中心项目概述 1・1 建设背景

数据显示，中国大数据 IT 应用投资规模以五大行

业最高，其中以互联网行业占比最高，占大数据 IT 应

用投资规模的 28. 9%,其次是电信领域(19. 9%), 第三

为金融领域(17.5%),政府和医疗分别为第四和第五

中国大数据 IT 应用行业投资结构

其他，8.8%

数据来源：赛迪姣 r . 2O12XP

根据国际知名咨询公司麦肯锡的报告显示：在大数

据应用综合价值潜力方面，信息技术、金融保险、政府

及批发贸易四大行业潜力最高高。具体到行业内每家公

司的数据量来看，信息、金融保险、计算机及电子设备

公用事业四类的数据量最大。

1. 2 金融业大数据应用投资分布

从投资结构上来看，银行将会成为金融类企业中的

重要部分，证券和保险分列第二和第三位。接下来，我

们将分别介绍银行、保险和证券行业的大数据应用情况。

中国金融行业大数据应用投资结构

保险，

加采源：赛迪蘇.2012 年

1. 2.1 银行大数据应用

国内不少银行已经开始尝试通过大数据来驱动业务

运营，如中信银行信用卡中心使用大数据技术实现了实

时营销，光大银行建立了社交网络信息数据库，招商银

行则利用大数据发展小微贷款。总的来看银行大数据应

用可以分为四大方面：

风险管控

.中小企业贷款风险评估

・实时欺诈交易分析

■反 5^11^析

第一方面：客户画像应用。客户画像应用主要分为

个人客户画像和企业客户画像。个人客户画像包括人口

统计学特征、消费能力数据、兴趣数据、风险偏好等；

企业客户画像包括企业的生产、流通、运营、财务、销

售和客户数据、相关产业链上下游等数据。值得注意的

是，银行拥有的客户信息并不全面，基于银行自身拥有

的数据有时候难以得出理想的结果甚至可能得出错误的

结论。比如，如果某位信用卡客户月均刷卡 8 次，平

均每次刷卡金额 800 元，平均每年打 4 次客服电话，

从未有过投诉，按照传统的数据分析, 该客户是一位满

意度较高流失风险较低的客户。但如果看到该客户的微

博，得到的真实情况是：工资卡和信用卡不在同一家银

行，还款不方便，好几次打客服电话没接通，客户多次

在微博上抱怨，该客户流失风险较高。所以银行不仅仅

要考虑银行自身业务所采集到的数据，更应考虑整合外

运营优化

.韦场和渠道分析

・产品优化

.舆情分忻

客户画像

・个人客户画像

・企业客户画像

厠亍大数据

楕准营销

交叉营销

泊生展荐客户生命

周期管理

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