小编邀请您，先思考： 1 银行业的业务是什么？ 2 数据科学可以解决银行业什么问题？ 在银行业中使用数据科学不仅仅是一种趋势，它已成为保持竞争的必要条件。...银行必须认识到，大数据技术可以帮助他们有效地集中资源，做出更明智的决策并提高绩效。 以下我们罗列银行业使用的数据科学用例清单，让您了解如何处理大量数据以及如何有效使用数据。...将深厚的理论知识转化为实际应用需要数据挖掘技术方面的专业知识，如关联，聚类，预测和分类。 ?...对于新帐户，欺诈检测算法可以调查非常高的热门项目购买量，或者在短时间内使用类似数据打开多个帐户。 2 管理客户数据 银行有义务收集，分析和存储大量数据。...由于这种快速发展的数据科学领域以及将机器学习模型应用于实际数据的能力，因此可以每天扩展此用例列表，从而获得更多更准确的结果。 您有什么见解，请留言。
国外银行的大数据应用 国外银行方面应用大数据较为成功的两个企业案例分别来自富国银行（WellsFargo）和美国第一资本（Capital One）。...（二）美国第一资本银行(Capital One) 作为全美前10大银行中，唯一的非百年老店， 美国第一资本银行(Capital One)，在数据应用方面有着独到之处。...2018年8月，包含客户画像标签、外部数据应用管理、数据沙箱三大服务体系的大数据平台正式发布，中行也建设了基于海量并行处理(MPP)技术的分行数据服务平台。...这两大领域的成功应用也使银行有意愿将大数据应用范围进一步拓宽，然而，在实际工作中，大数据技术的应用还是具有较高的业务门槛的，尤其是在数据建模方面。...---- [1]整理自《国外两大知名银行Hadoop采用现状调查，Gartner所言非虚！》，2018-05-30，赵钰莹，InfoQ 相关文章： 银行的移动端应用 开放银行到底都开放了什么？
对于大数据给企业带来的价值，已经毋庸置疑。在国内，银行业应该是IT建设更为领先的行业之一。特别中、农、工、建四大银行，更是走在整个银行业的前面。那么，他们对于大数据是如何看待的?...在这四大银行，大数据的应用又走到了什么阶段呢? 下面，我们来听听这四大银行相关IT负责人的分享。...3）三大互联网渠道已建立，具备大数据基础 这几年银行三大互联网渠道已经建立： 手机银行，已达到1.8亿多; 网上银行，我们有2亿; 微信银行，它占的客服服务总量已经超过了传统的客户服务。...这意味着我们的渠道、我们场景化的实践已经见到了效果，另外我们做大数据要具备的基础已经存在。 4）大数据要解决3大问题 谈大数据，对传统银行来讲，要解决3大问题： 怎么样提升对于客户的识别?...对上层应用的服务有直接访问，数据文件和外部服务和数据快速复制等技术和应用进行连接。应用主要是对资产负债领域、电子银行领域、信用卡和个人金融领域、风险和财务提供了一些支撑。
文 | 鄂攀 根据以往项目经验，总结了银行RPA在银行业中的9大应用场景，以供参考。...第三种：银行申报增值税 流程图如下： 每过一个季度，银行都要进行增值税申报，对各个纳税机构进行各税项的分配计算，数据量大概在15万到50万不等。...第四种：银行印签卡和账户余额表的信息查询及下载 流程图如下： 因为不同的账号有不同的下载权限，所以要一个账号一个账号去轮流下载不同的信息表，再进行数据处理生成报表。...第五种：银行查询内部多户账户余额 流程图如下： 在银行核心柜员系统里面大批量地去进行内部户余额的查询，并把查询结果生成报表，此流程非常符合RPA解决问题的一大特质：人工批量重复的操作。...通过以上银行RPA在银行业中的9大应用场景，可以看出，在科技日新月异的新时代背景下，提高员工的办公效率，就是在提高企业的运行效率，效率上来了，企业的竞争力自然也就变强了，更主要的是，在RPA的协助下，员工办公效率的提高
一、移动端技术发展简介 本文讨论的银行移动端应用主要指手机银行，手机银行是银行对渠道端技术发展的一种适应，每次移动应用开发技术的升级也自然带来手机银行技术的升级。...二、国外银行的移动端应用 （一）美国手机银行的应用情况 据Nielsen公司在2009年统计，美国手机银行用户当时已达到1300万，虽然其中约三分之二使用的是SMS（短消息）模式的手机银行。...2017年开始，工行手机银行迭代频率由原来每季度一个大版本，提升为每月一个大版本。 2018年10月,工行推出主打“专业、智能、安全、精选”的手机银行4.0。...手机银行发展至今还是有些问题值得关注： （一）手机银行的战略定位 据eMarketer的研究数据显示，2018年，美国成年人每天花在移动设备上的时间约为3.5小时（中国数据直观感觉上应该会更高）。...[2]数据引自《国外手机银行发展特点、技术历程及风险控制》，2014-03-21，李红瑞。 [3]数据引自《美国手机银行业分析》，2014-08-11，安华信达。
2018年11月初，在西班牙巴塞罗那举行的Gartner研讨会上，该公司提出了2018年至2023年间十大最具影响力的物联网发展趋势[1]：人工智能；社会、法律和道德；经济学和数据经纪；智能网格；物联网治理...该银行数据显示，一台移动式汽车自动取款机的平均存款比分行高出三倍。加拿大的Blueshore信贷联盟探索在汽车挡风玻璃上显示财富管理应用程序的可能性，以便乘客在开车过程中可了解其投资组合[4]。...国内银行的物联网应用 国内也有很多银行尝试了物联网应用，篇幅所限，仅举几例以供读者参考。...四大行纷纷推出了“无人银行”，“无人银行”是一个很好的科技试验和示范区，而“无人银行”主要是以智能设备为主，其连接基础也就包括物联网技术。...相关文章： 银行的移动端应用 开放银行到底都开放了什么？ 银行的云计算应用 FaceBook 都认真发币了，银行区块链到底用的怎么样？
三、国内银行的云计算应用 （一）建行 2012 年开始，建行率先进行了尝试，成为国内第一家在生产数据中心大规模应用私有云的商业银行。当年，建行成立了云平台规划组，对云计算技术进行研究。...邮储银行是从 2014 年底开始尝试云计算技术，首先在广州的一个消费公司示范；2016 年通过四大类的开发测试项目和电子渠道的项目，夯实了云技术平台的架构体系，并将手机银行迁移到云；2017 年在云上部署大数据相关应用...富国银行数据中心因出现故障导致宕机 太平洋时间 2019 年 2 月 8 日早上 6 点左右开始，美国第四大银行 Wells Fargo 的在线门户网站及移动应用软件已完全无法使用，报道称富国银行的银行卡被众多收银机和商店拒绝...灭火系统往往会对数据中心的机器、尤其是硬盘驱动器造成相当大的破坏。恢复电源并消除灭火系统的影响可能需要一段时间。故障出现后，云计算服务随之瘫痪，富国银行在美国全境出现持续了数小时的大规模宕机。...中国银行：2018 年将完成云计算、大数据三大技术平台建设》，2018-08-09，胡爱善，中国网财经。 10.
那么，银行数字化转型需要做哪些方面的工作，怎么做，这些成为很多银行尤其是中小银行的困扰。先行先试银行的创新实践与经验总结，将为正在探索转型之路的银行机构提供借鉴与启迪。...有鉴于此，国家金融科技测评中心（银行卡检测中心）联合数字银行论坛（银行数字化转型课题组）共同发起数字银行讲坛，以新书《银行数字化转型：方法与实践》及之前出版的《银行数字化转型：路径与策略》书中 70 多个经典案例为主线...，邀请作者和专家以对话方式讲述银行实践，分享经验和方法，探讨难点问题解决之道，从行业层面解答中小银行关心的实战问题，以期对中小银行的数字化转型有所助益。...首期主题：银行数据治理体系建设 重点话题：数据治理如何组织、数据治理的挑战和压力何在、数据治理如何从业务要素变成生产要素、数据管理部如何设置？...对话嘉宾：刘贤荣 中国建设银行数据管理部副总经理 赵成刚 中国银行业协会系统部主任 直播时间：2022 年 6 月 11 日 20:00-21:00 扫码预约直播： 点击阅读原文，了解更多《
中国建设银行信息技术管理部资深经理林磊明 ▼ ▼ 1、银行压力越来越大 从十二五走到十三五期间，银行业面临的各方面的压力越来越大，从我们的年报数字可以看出去年四大行的利润增长基本上趋近于零增长。...3、三大互联网渠道已建立，具备大数据基础 这几年银行三大互联网渠道已经建立： 手机银行，已达到1.8亿多 网上银行，我们有2亿 微信银行，它占的客服服务总量已经超过了传统的客户服务 这意味着我们的渠道、...4、大数据要解决3大问题 谈大数据，对传统银行来讲，要解决3大问题 怎么样提升对于客户的识别？ 怎么样对于客户的营销？ 怎么样提升对于风险的防范？...对上层应用的服务有直接访问，数据文件和外部服务和数据快速复制等技术和应用进行连接。应用主要是对资产负债领域、电子银行领域、信用卡和个人金融领域、风险和财务提供了一些支撑。...2、以应用为驱动，深入挖掘数据价值。做大数据应用的场景产品。此外中国银行还推出来口碑贷、中银沃金融的服务，都是按照这个思路去进行我们产品的组合规划和设计。
笔者邀请您，先思考： 1 银行业如何做风险分析和建模？ 银行业大数据 银行业日常产生大量数据。 为了区别于竞争对手，银行正在采用大数据分析作为其核心战略的一部分。 分析将成为银行关键的游戏变革者。...在这张信息图中，我们探讨了银行在业务中采用分析的方面。 ?...总结 银行业所面临的主要挑战：大数据，数据治理，客户管理和分析，欺诈识别 银行业分析的关键领域：风险分析，客户管理，操作优化 原文链接： https://blog.aureusanalytics.com
十大AI公司 AI被应用于很多行业，Bizofit（一家智能连接企业和服务提供商的平台公司）整理了以下十大人工智能公司。...识别数据中隐含的（但是容易被其他方法忽略的）机会，增加劳动生产力 图片来源：financialbrand.com AI在银行业中有很多应用，以下是在未来5年内会给银行业带来革命性变化的几个关键AI应用。...近些年在主流银行中，推荐引擎表现非常不错并且成为银行收入增长的重要组成部分。 凭借大数据和更快的计算性能，配置有精准人工智能算法的机器将在银行如何制定推荐策略中发挥了重要的作用。...小银行如何充分利用人工智能？ 在和美国的一些像是社区银行（Community banks）的小银行的高管交流时，我们明显感觉到他们希望能够在和大银行的激烈竞争中寻求差异化。...大的银行通过启用内部的数据科学和数量分析团队，将最先进的人工智能技术运用到风险评估，资产分析，投资组合管理，信用审核流程，客户了解及反洗钱系统（译者注：“客户了解”即Know Your Customer
作者 | 数字金融 123 本期主题 银行数据治理之重点工作解析 重点话题 适应不同目的的数据治理模式 数据规范化、标准化 数据质量管控与认责 数据源管理、数据一致性 数据治理技术路线选择...释放数据价值，培养数字力 对话嘉宾 刘贤荣 中国建设银行数据管理部副总经理 赵成刚 中国银行业协会系统部主任 直播时间 2022 年 6 月 25 日 20:00-21:00 往期回顾...二期：银行数据治理之数据资产管理 数据资产价值创造的路线演进 数据资产的识别和范围界定 数据价值的分配机制 内部数据与外部数据的融合 数据驱动如何实现 一期：银行数据治理之组织体系建设 数字化转型对数据的新要求...监管数字化对数据治理的新挑战 组织架构如何构建 数据如何从业务要素变成生产要素 数据管理部如何设置 数字银行讲坛背景 数字经济已成国家战略，数字化转型是一道必答题。...有鉴于此，国家金融科技测评中心（银行卡检测中心）联合数字银行论坛（银行数字化转型课题组）共同发起数字银行讲坛，以新书《银行数字化转型：方法与实践》及之前出版的《银行数字化转型：路径与策略》两本书中几十个银行实战案例为主线
特别是在银行业，这些技术的应用对于理解和满足日益复杂的客户需求至关重要。...该案例不仅展示了数据分析在现代银行业务中的实际应用，也反映了数据驱动策略如何有效提升银行外呼营销的效率和成效。...然而，如何有效整合和应用大数据、人工智能、云计算等技术，以及如何在遵守严格的金融法规的同时实现创新，是银行业面临的主要挑战。 在银行业务中，外呼业务扮演着至关重要的角色。...团队成员不仅拥有丰富的行业经验，还对数据分析充满热情。他们参加2023年BI数据分析大赛的初衷是提升自己的数据分析技能，同时通过实际业务场景的应用，深入探索数据分析在银行外呼业务中的潜力。...数据普惠化意味着将数据分析的成果应用到更广泛的业务领域，从而提升整个银行业务的效率和客户体验。
我们常常会在想，一家银行的科技怎么才能算得好？没有一个标准，但是我觉得有几个。一个是外部的用户价值，一个是行业的用户价值，一个是行业的应用价值。...中国银行业核心系统，基本上过去大部分都是用国外的。我就举前十家银行的。工农中建交用的都是大机，工行自己研发的一套，因为工行体量很大。...但是在现实应用场景是需要技术和业务相结合，所以说可以看到，这一套东西CDAL是我们完全自主写的，这套1.0是支付宝给我们定向开源的，后来我们把85%的原代码改写了，我们支持Oracle、MySQL，实际场景中间...最好的技术我认为是IBM的大机，40年前的技术，今天我们用的很多技术都是从IBM大机上延续下来。我认为最好的数据库是大机上的DB，其次是开放平台的Oracle。...就像我刚才讲的，中国的中小银行，他们的技术架构在未来五年会发生非常大的变化。 ?
在论坛现场，也将颁发“技术创新奖”、“应用创新奖”、“最佳实践奖”、“优秀案例奖”四大类案例奖 来源：数据猿丨投递：恒丰银行 本文长度为9800字，建议阅读20分钟 随着利率市场化进程加快...将企业主要数据汇聚到一个平台上，支持大并发的低延迟联机查询，这也是一般企业应用大数据能力的初步目标。 (2)支持统计分析应用。...按应用场景分离的数据处理集群架构 按照应用场景需求的差异，基于大数据技术的数据管理平台可分为四大数据应用集群，并可在其上构建不同的应用系统和公共应用数据服务： （1）在线应用集群。...构建公共模型层，数据来源主要包括行内数据、同业数据和外部数据三大部分： 行内数据：行内的业务系统、管理系统数据：核心、企贷、个贷、囯结等数十个源系统。...九大类数据整合为公共数据模型七大主题，根据相应主题+业务划分对源数据进行重新整合分类归总。 同业数据：同业数据包括监管当局和其他银行披露的各项业务指标：规模数据、盈利数据、风险数据。
有关数据显示，中国大数据应用投资规模以五大行业最高，第一是互联网行业，占28.9%，第二是电信领域，占19.9%，第三是金融领域，占17.5%，政府和医疗分别为第四和第五，分别占8.8%和6.3%。...紧跟国家战略目标，银行业要按照创新、协调、绿色、开放、共享“五大发展理念”的要求推进供给侧改革，而大数据应用正是改变金融业态，引发银行经营模式创新的催化剂和助推器。...在数据存储方面，要达到低成本、低能耗、高可靠性目标，要用到分布式和云计算技术，这是很多银行所欠缺的。有的数据涉及上百个参数，难以用传统的方法描述与度量，处理的复杂度相当大，如客服录音数据等。...未来的银行必将是数据驱动型的银行。大数据应用将推动商业银行在经营理念、组织架构、业务流程、管理模式、IT架构等领域的全面调整和深度整合。...中小银行应做好大数据这篇大文章，紧抓时代机遇，拥抱大数据时代的金融创新与变革，构建“互联网+大数据+银行”的新型金融模式，实现“中国金融梦”。（作者夏平系江苏银行股份有限公司董事长） 来源：和讯网
数据猿导读 恒丰银行探索的精准营销系统打通银行内外部数据，并利用人工智能技术，对数据进行深度挖掘，打造个性化理财推荐系统，预测客户需求和价值，实现细分客群精准触达等大数据驱动的银行业务场景的可持续化营销...，中国信息通信研究院、大数据发展促进委员会、上海大数据联盟、首席数据官联盟、中国大数据技术与应用联盟协办的《「数据猿·超声波」之金融科技·商业价值探索高峰论坛》还将在上海隆重举办【论坛详情】【上届回顾（...点击阅读原文查看）】 在论坛现场，也将颁发“技术创新奖”、“应用创新奖”、“最佳实践奖”、“优秀案例奖”四大类案例奖 来源：数据猿丨投递：恒丰银行 本文长度为6000字，建议阅读12分钟...要从这些海量数据中提取出有价值的信息，为商业银行的各类决策提供参考和服务，需要结合大数据和人工智能技术。国外的汇丰、花旗和瑞士银行是数据挖掘技术应用的先行者。...、银行的银行，“4”是龙头金融、平台金融、家庭金融、O2O金融等四大金融创新业务模式，“5”是投行、资管、平台、人才盘点和以“One Bank”为核心的绩效评价体系等五大战略落地工具，致力于做“知识和科技的传播者
在客户体验与库存管理流程方面，大数据通常会发挥重要作用。下面盘点了7个最有趣、最独特的大数据应用，以及它们可能对我们的生活产生的影响。...2.iPhone的Research Kit 苹果的新健康应用被称为ResearchKit，它有效地将你的手机变成生物医学研究设备。研究人员现在可以通过他们用户手机收集的数据，创造与健康有关 的研究。...此外，大数据同样可应用到人的身上，比如提供网站和应用来展示你的日常活动统计，比如你转了 多少个弯，垂直走过了多少路程等，你可以在社交网站上分享这些数据，或用它们与亲朋好友竞争。...5.大数据天气预报 从手机到交通地图，很多应用长期以来就需要数据支持。名为WeatherSignal的应用可以利用Android手机中的传感器，提供实时的天气数据。...该公司的内部品牌甚至会基于用户的反馈和公司收集到的数据 开发和设计新式胸罩。 利用大数据的可能性是无穷无尽的，我们可能需要时间去寻找大数据的更多应用方式。你最近看到有趣或不同寻常的大数据项目吗?
银行业这一国民经济命脉，迫切需要在确保业务稳健的同时，通过信息安全产业的助力，实现万无一失的数据安全。...同时，腾讯安全战略研究中心将联合以上四家安全领域领导企业，基于对银行业安全状况的研判，携手发布《银行业数据安全白皮书》，以银行业数据安全现状、存在的问题以及未来趋势为主线，配合各个公司方案，力求尽量全面的论述银行业网络安全...在此背景之下，银行信息安全体系建设面临诸多挑战和风险。 内部运维安全：随着用户数量的激增、移动服务场景的扩展，银行业数据规模不断增长。...同时，伴随着各类新技术的广泛应用，信息系统的基础架构也在不断地调整，现有的信息安全防御体系面临失效的风险。此外，还存在信息安全意识观念薄弱和应急预案不完善等问题。...银行如何安全地保管自身及客户敏感数据信息？ 如何有效避免违规、非法使用数据和信息泄露的风险？ 如何规范数据的管理和使用，更好地适应经营过程中的不确定因素？
、有料的干货信息，并撰写《金融领域数据应用情况—调研白皮书》简版及完整版分享给业内从业人员。...在三大版块中，大数据研究部门隶属互联网部，包括产品、运营、项目经理、设计、运维等多个小部门，全方位推进银行大数据系统建设。...因此，如何利用大数据精准定位目标客户，实现较高转化率是民营银行实现大数据应用的场景之一，与此同时，民营银行也正在探索大数据更多的金融场景。...随着人工智能市场的进一步推广加深，中国智能投顾市场未来几年内或将实现大爆发。...而随着互联网以及移动互联网的迅速发展，大数据技术得到日益广泛应用，其在银行业的落地实践势必也将对我国金融生态和金融格局产生深远影响。
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