一個(gè)企業(yè)要想保持長(zhǎng)遠(yuǎn)的發(fā)展，在市場(chǎng)中成為一個(gè)強(qiáng)有力的生命個(gè)體，必然要注重企業(yè)組織之間的協(xié)調(diào)、合作關(guān)系，與環(huán)境協(xié)同進(jìn)化，也就是所謂的企業(yè)生態(tài)系統(tǒng)。而企業(yè)信息化或數(shù)據(jù)化作為管理的重要支撐，是這生態(tài)系統(tǒng)中的關(guān)鍵一環(huán)。

 大數(shù)據(jù)在銀行業(yè)的應(yīng)用

一、輿情分析

對(duì)于銀行來說，輿情分析包括：銀行的聲譽(yù)分析、品牌分析和客戶質(zhì)量分析。它主要是通過分析網(wǎng)絡(luò)社交媒體的評(píng)論，對(duì)于客戶的流失情況進(jìn)行預(yù)警，還可以通過對(duì)新聞熱點(diǎn)的跟蹤以及政府報(bào)道的分析，為銀行提供個(gè)性化的分析場(chǎng)所。

二、客戶信用評(píng)級(jí)

銀行可以通過手機(jī)客戶申請(qǐng)信用卡的數(shù)據(jù)，分析客戶的信用程度，從而幫助業(yè)務(wù)人員做出相應(yīng)的決策。

三、客戶與市場(chǎng)洞察

銀行可以通過跟蹤社交媒體的評(píng)論信息，利用各種非結(jié)構(gòu)化大數(shù)據(jù)，對(duì)客戶進(jìn)行細(xì)分，改進(jìn)客戶的流失情況。這是銀行對(duì)于市場(chǎng)的趨勢(shì)分析。

四、運(yùn)營(yíng)優(yōu)化

銀行通過大數(shù)據(jù)平臺(tái)對(duì)各種歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行保存和管理，同時(shí)可以對(duì)系統(tǒng)日志進(jìn)行維護(hù)、預(yù)測(cè)系統(tǒng)故障，從而提升系統(tǒng)的運(yùn)營(yíng)效率。

五、風(fēng)險(xiǎn)與欺詐分析

主要包括財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)分析、貸款風(fēng)險(xiǎn)分析、各種反洗錢和欺詐調(diào)查和實(shí)時(shí)欺詐分析等內(nèi)容。所謂財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)分析是分析信用風(fēng)險(xiǎn)和市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)產(chǎn)生的數(shù)據(jù)；貸款風(fēng)險(xiǎn)分析是從媒體或者社會(huì)公眾信息中提取企業(yè)客戶和潛在客戶的信息。提高對(duì)于風(fēng)險(xiǎn)的預(yù)測(cè)能力和預(yù)警能力；反洗錢與欺詐調(diào)查是提取犯罪記錄的信息；實(shí)時(shí)欺詐分析則是對(duì)大量的欺詐大數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。

銀行數(shù)據(jù)架構(gòu)規(guī)劃

隨著銀行業(yè)務(wù)的擴(kuò)展，可以對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行架構(gòu)規(guī)劃。大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)架構(gòu)規(guī)劃可以采用Hadoop技術(shù)，即通過與節(jié)后或數(shù)據(jù)進(jìn)行關(guān)聯(lián)，進(jìn)一步拓展對(duì)非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的處理。其大數(shù)據(jù)源包括結(jié)構(gòu)化大數(shù)據(jù)、半結(jié)構(gòu)化大數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)化大數(shù)據(jù)。半結(jié)構(gòu)化大數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)化大數(shù)據(jù)通過網(wǎng)絡(luò)爬蟲的方式來搜集，再經(jīng)過內(nèi)容管理處理，將數(shù)據(jù)進(jìn)行結(jié)構(gòu)化處理，然后可以將內(nèi)容管理處理得出的大數(shù)據(jù)信息存放到基礎(chǔ)大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)中。這是基于HDFS存放的非結(jié)構(gòu)化大數(shù)據(jù)。

大數(shù)據(jù)為銀行創(chuàng)造的價(jià)值

當(dāng)銀行客戶與銀行產(chǎn)生交易，會(huì)產(chǎn)生大量的數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)具有大量的業(yè)務(wù)價(jià)值，為銀行進(jìn)行有針對(duì)性的營(yíng)銷創(chuàng)造了機(jī)會(huì)。

在大部分的應(yīng)用中，隨著數(shù)據(jù)量指數(shù)級(jí)的增長(zhǎng)，特別是一些非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的快速增長(zhǎng)，大量的數(shù)據(jù)導(dǎo)致分析時(shí)間增長(zhǎng)，傳統(tǒng)的商業(yè)智能已經(jīng)無法滿足需求，阻礙了業(yè)務(wù)的發(fā)展，以FineBI為代表的新型BI的涌現(xiàn)，無論在數(shù)據(jù)處理量和速度上都相比傳統(tǒng)BI有突破性的進(jìn)步。

在很長(zhǎng)的一段時(shí)間內(nèi)，銀行的大部分業(yè)務(wù)是建立在客戶和銀行的交易過程中的，但是為了能更好地為客戶服務(wù)，光靠依賴這些數(shù)據(jù)是不夠的。隨著技術(shù)的進(jìn)步，銀行可以通過很多途徑來搜集客戶的資料。從而進(jìn)行有針對(duì)性的營(yíng)銷。

隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展，客戶可以通過電子渠道對(duì)銀行業(yè)務(wù)發(fā)表看法或者購(gòu)買銀行產(chǎn)品。這些操作都是為增強(qiáng)對(duì)于客戶的了解，降低信息的不對(duì)稱性。

目前來說，在利率市場(chǎng)化的趨勢(shì)下，存款的穩(wěn)定性降低，存貸款的利差收窄，大數(shù)據(jù)分析已經(jīng)逐漸成為銀行實(shí)現(xiàn)核心業(yè)務(wù)價(jià)值的重要手段。金融脫媒會(huì)導(dǎo)致大量客戶的流失和客戶忠誠(chéng)度的降低。銀行作為“支付中介”的地位開始動(dòng)搖，客戶對(duì)于銀行服務(wù)的要求越來越高。

在這種情況下，銀行需要通過大數(shù)據(jù)深入全名了解客戶的基本信息，提升業(yè)務(wù)運(yùn)行的效率，逐步提高客戶的體驗(yàn)。通過對(duì)大數(shù)據(jù)的加工以及挖掘，可能為銀行帶來極大的效益，特別是商業(yè)銀行。

對(duì)于銀行來說，風(fēng)險(xiǎn)管控和用戶營(yíng)銷是未來最重要的兩個(gè)方向。而對(duì)客戶的信用評(píng)分是實(shí)現(xiàn)這兩個(gè)方向的重要條件之一。信用評(píng)分是根據(jù)申請(qǐng)人的申請(qǐng)信息和證明材料，幫助業(yè)務(wù)員作出決策，降低壞賬率。

比如我們可以根據(jù)大數(shù)據(jù)的分析和查詢，有針對(duì)性地為客戶提供理財(cái)產(chǎn)品建議和提醒，同時(shí)通過對(duì)大數(shù)據(jù)的分析和挖掘，來評(píng)估客戶的信用風(fēng)險(xiǎn)和資金償還能力，降低了銀行的各種風(fēng)險(xiǎn)                                                                                                                                  在大數(shù)據(jù)時(shí)代，企業(yè)戰(zhàn)略將會(huì)發(fā)生巨大的改變，從業(yè)務(wù)驅(qū)動(dòng)轉(zhuǎn)向“數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)”。大數(shù)據(jù)的智能化決定了企業(yè)未來的發(fā)展方向。