如何看待银行大数据

1. 如何看待银行大数据

亲[心]，您好很高兴为您解答。[心][大红花][大红花]银行大数据是资产与负债本质，是社会总体负债，银行的负债是社会总资产。银行的利润是社会的总成本中的重要组成部分。利润表：2022半年工商银行作为宇宙第一大行，3000亿年利润规模将是整个社会最高上限的喔。【摘要】
如何看待银行大数据【提问】
亲[心]，您好很高兴为您解答。[心][大红花][大红花]银行大数据是资产与负债本质，是社会总体负债，银行的负债是社会总资产。银行的利润是社会的总成本中的重要组成部分。利润表：2022半年工商银行作为宇宙第一大行，3000亿年利润规模将是整个社会最高上限的喔。【回答】
你好，我今天想去办银行信用卡，他说我大数据出了问题【提问】
是您的征信乱了才出了问题的【回答】
我没有逾期，也没有网贷【提问】
征信乱了，怎的乱的【提问】
您有没有收到短信垃圾推销短信【回答】
我没有点进去【提问】
还有就是您有没有多次查征信【回答】
没有【提问】
您可以通过wx公众号平台、卡评测，增加申卡成功率的【回答】
好的，谢谢【提问】
在上面您也可以看到您的大数据【回答】

2. 大数据时代来临，银行怎么办

大数据概念的兴起似乎还是昨天的事，但托这个高速发展时代的福，我们已经可以看到很多成熟的大数据应用工具了。在很短的时间内，我们就能在茫茫的数据海洋中精确定位、分析，并拿到自己想要的结果。当然，这些技术的进步并非由银行推动，大型零售商、网上商城和各种门类的技术公司才是大数据的主导者，只不过，经过他们的探索之后，大数据也为银行打开了一扇精确营销的大门。从长远来看，银行如能充分利用大数据的优势，可以在市场细分、客户服务、客户研究、产品研发、产品测试等等方面取得重大进步，并在某种程度上彻底改变银行服务客户、销售产品的方式和渠道。
当然，这一切的前提是银行能找对切入大数据时代的方法和工具。对于银行来说，以正确的数量模型和分析方式来契合银行目前的业务需求，是合理利用大数据，达成更多经济回报的关键。其他行业的经验已经证明，大数据固然好，但如果不能对数据进行有效筛选和正确利用，最后只会赔了夫人又折兵。尤其银行是一个比较特殊且敏感的行业，在全局层面彻底进行所谓大数据革命是不实际的，正确的做法是从小的具体业务和关键节点入手，以能被银行现有管理架构和外部监管机制接受的方式，逐步将大数据纳入银行的经营体系中来。
举例来说，当前银行业普遍在为两件事头疼：留住客户、满足客户的期待。对于这两个难题，大数据机制下的情绪分析和行为预测可以发挥意想不到的作用。
分析客户情绪
传统的客户意见收集及调查方式往往以一个组别为单位，通过对于部分群体客户的调查和研究，银行可以得到客户方方面面的情况。随着时代的进步，这样的方式在获得客户金融消费的最新趋势、挖掘客户隐藏的需求等方面已不太管用。最为致命的一点是，这样的客户信息、数据收集方式往往耗时较长，花费更多，但最终得出的结果又往往无法应对客户实时产生的需求变化。
所谓情绪分析，是指收集客户在包括社交网络在内的网络平台上的言论和活动，不仅包括他自己的部分，还包括他最近关联到的其他好友，由此得到的数据，经过一套科学设计过的计算、分析系统，得出某个具体客户近期的情绪走向，为预测客户行动、帮助银行指定具体的应对措施提供帮助。
在这里，“情绪”并不简单代表客户的情感变化，还包括客户的态度立场、情感倾向等等。这在以往的调查分析工具中，是极难把握的东西，但在这个自媒体时代，这样的信息散布在网络上，极易获取、分析。而且抓取、分析这些数据的方法已经相当成熟，从宅在家里的技术男，到正经严肃的学院派，大家都在推出这样的工具。银行只需要选择一个比较稳定的技术供应商，并将结果实时反馈、整合到自己的系统中来，就能在第一时间确定客户对于银行的产品、服务、定价或政策调整的反应，并采取合适的方式应对。如果客户的反应对银行有利，银行可以及时介入，对客户的情绪加以引导，以实现更好的服务和销售；如果客户对银行表露出不太好的情感，银行也能及时发觉并积极处理，进一步提升客户的服务体验。
下面举出几个银行必须及时关注的客户表态例子：
“XXX银行在小微业务上的确很好用，但缺乏合适的当天到账服务就太那啥了！”
“XX银行的网上查阅账户余额功能的确设计得不错，但客户服务的一些细节真的有待改善。”
以普通人的角度，这不过是两句简单的客户意见表达而已。但在情绪分析工具的帮助下，通过对于“好用”、“缺乏”、“改善”等关键词汇的识别与统计，以及对于上下文意思的了解，就可以形成一张完整的客户情绪变化表，将更多的客户情绪变化汇集到一起，就可以形成一份颇具价值的报告（所谓舆情监控就是这类报告的简单形态）。通过这些报告，银行可以知道自己在客户心中真实的反馈，并知道客户最需要银行在哪些方面做出改变。也就是说，银行可以得知客户的“心愿单”，并将此纳入自己的产品、服务革新计划当中，逐一予以满足。
对于银行来说，客户情绪分析最有用的一点是帮助银行更有效率地回馈客户。我们都组织过各种客户回馈活动，但又不知究竟应当挑选哪些客户进行回馈、哪些客户经过我们的维护可以促成更多的交易——大部分时候，银行只是完成既定的任务，将礼品派送出去就完事，以为这样就能在激烈的竞争中留住自己的目标客户。而现在，银行可以在客户情绪分析工具的帮助下更有选择的进行类似的活动。例如，近期要做一个针对产品的活动，就以产品为关键词，对当前的客户情绪进行研判，得出主流客户群体对于我们产品的态度，再依照态度的不同来选择不同的活动策略和活动力度。这样不仅能帮银行节约成本、提高效率，最为重要的是，这也是维持现有客户忠诚度，并尽可能多地吸收目标客户的有效方式。
当然，批评者会说，目前虽然有大量的客户情绪分析工具，但这些工具的可行性与分析结果的真实性一直都存在疑问。已经有一些银行依照这些工具的帮助进行了一些实验，效果并未如想象中理想。那么，银行应当怎么应对这种尚处在完善过程当中的新兴事物呢？我们的态度很明确：虽然这还是一个有待完善的工具，但大数据的整体趋势是不容置疑的。当银行等到一切都齐备完善到不会出错时，其实就已经落后于时代的脚步了。要想成为行业的领军者，就必须承受创新可能带来的负面效应。
预测客户行为
比分析客户情绪更大的挑战是预测客户行为。关于大数据如何应用于预测客户行为最早最著名的例子，来自美国第二大超市塔吉特百货。明尼苏达州一家塔吉特门店曾被客户投诉，一位中年男子指控塔吉特将婴儿产品优惠券寄给他的女儿——一个高中生。但没多久他却来电道歉，因为女儿经他逼问后坦承自己真的怀孕了。塔吉特百货就是靠着分析用户所有的购物数据，然后通过相关关系分析得出事情的真实状况。
对于银行来说，正确地预计消费者的需求，并及时组织好可匹配的产品与服务响应客户的需求还是一件比较难完成的任务。这需要大量历史数据的储存与分析，还需要有应对各种行为可能的预测机制（不同的行为意味着不同的算法），才能实现塔吉特百货那样“料事如神”的效果。令人头疼的是，零售银行所需的数据关联性与零售商业的数据存在着一定的差异，因此需要针对银行产品和服务的特点进行重新设计。只要银行能解决这样的问题，并把分析的结果实时、具象的体现在前端营销人员的电脑、手机里，就能帮银行解决很多眼下头疼的问题。在全局层面上，这样的预测机制也能帮银行少走很多弯路，避免不必要的资源浪费。
银行可以根据客户以往的消费记录，尤其是与金融产品直接相关的消费记录，以及目前所持有的银行产品的使用情况建立数据收集模型，通过一定时间的数据收集和分析之后，便能为银行下一步的产品策划与营销提供翔实的数据参考。在此基础上，诸如交叉销售、深度挖潜、提升单个客户贡献度、保持客户忠诚度等等业绩或营销目标都能更轻松的完成。当你知道客户的情绪变化，还知道客户可能的购买需求，只要你能以合适的方式将客户所需要的东西及时递上，客户自然会乐意接受。
以合适的方式来发挥大数据的效用非常重要。大数据可能带来的一个负面效应就是客户隐私的被侵犯，前面提到的塔吉特百货就是一个例子。在这个事件之后，塔吉特百货调整了自己寄送优惠广告的方式：当发现某位客户可能怀孕之后，塔吉特百货还是会寄送一份包含孕妇所需产品的小册子到她手上，只不过通过视觉排版、其他品类产品交叉排列等等方式，在不引发客户那种“被窥视”的反感的前提下，实现了产品的精准推荐。最终，在大数据的帮助下，2002年到2010年间，塔吉特百货的销售额从440亿美元增长到了670亿美元。
值得一提的是，大数据应用还能帮助银行实现有效的风控。国外已经有一些金融机构利用大数据来帮助金融产品交易、信用卡消费等方面的风控。尤其是在信用卡、无抵押贷款等产品上，通过大数据建立的模型，银行能准确的知晓某个客户的生活和消费情况，从而选择是不是要发放卡片/贷款给他，或者要不要给他提升额度、延迟还款期。一旦某个客户出现异常行为，银行也能在最短的时间内知晓，并采取相应的措施防止风险案件的发生。
总之，虽然还不够完善，但大数据拥有无可限量的未来。

3. 大数据能帮助民营银行做什么

大数据能帮助民营银行做什么
半年前，SAS（赛仕软件）北亚区整合营销管理业务咨询高级总监许慧章才从新加坡回到中国。走访国内一些银行后，她对国内围绕互联网金融及大数据给传统金融业所带来的变革以及创新思维的讨论感到惊讶。
　　SAS是全球最知名的商业分析软件与服务商之一，它在中国的客户覆盖了金融、电信、制造零售以及政府部门。具体来说，除去传统银行和保险机构之外，连沪深交易所、中国海关和香港统计处等都在使用SAS提供的软件和服务。
　　在中国，它们的客户群有望进一步扩大，譬如民营银行之一、由均瑶集团作为主要发起股东的华瑞银行。
　　国内第一批民营银行几乎都将自身的业务锁定在小微企业和个人群体上。在它们之前，已经有P2P公司和各类互联网金融机构打着大数据的概念各显神通。的确，互联网、尤其是移动互联网的发展大大拓展了外界机构所能获得的用户数据的数量和形式。但国内的法律与信用环境发展未臻完善，很多消费者是通过提供虚假和片面的信息来“保护”自己的隐私，当然也有人群是恶意欺骗。
　　“与线上数据相比，其实银行手中掌握的信息才是更全面和准确的。”许慧章告诉《中国企业家》。因为银行出于监管，法律与保护客户利益的需要，保存客户大量的交易流水，并通过客户对本行持有产品的使用，信贷情况，投资理财表现对客户有较好，多方位的了解。另一个能够掌握真实流水数据的新兴企业是电商，如阿里集团，淘宝平台多年累积的数据和经验，让他们能够掌握从商户到用户整个交易过程的有效且持续的数据信息。其它单纯的依靠互联网信息去构建一个比较完整的、作为机构判断和决策的公司显然要冒非常大的风险，这也是为什么P2P公司既不能有效解决融资成本，又不断曝出违规和跑路事件的原因。
　　事实上，大数据在国内的发展其实只是处在初始阶段，以前不可搜集的信息变成“可搜集”、且搜集的成本大大降低的阶段，还不能做到完善而真实、甚至能够作为一套可供独立分析数据模型的程度。所以，必须要去寻找第三方、第四方数据去进行补充和匹配，才能够进一步判断这些大数据的准确性。
　　SAS和其它公司都在寻求这方面技术的突破。语音信息成为SAS在技术上的一个突破点。他们将客户打进来的通话记录转变成结构性或是非结构性数据，再配以情感分析等，既缩短了问题的侦测时间，又节约了售后成本。SAS曾将这方面的应用提供给联想集团，“原来质量问题已经不再仅仅是PC机能否正常工作这样的范畴，它还包括客户如何清楚了解如何使用产品、能够快速获得公司的帮助、外部软件如何与联想的硬件兼容等等方面。”许慧章告诉本刊，“这意味着对质量这一概念的重新定义。”
　　现在，这一技术也有可能用于民营银行上。民营银行从资金规模和人员数量等方面来看，走的都是轻资产路线。”许慧章告诉本刊。这意味着它们不会铺设太多的网点，业务也会更集中在线上。而且，与背靠互联网巨头的网商银行和微众银行相比，一些民营银行在渠道方面是处于相对弱势的地位的。所以，它更需要能够提供精准分析进行业务定位的工具和服务。因此，研究如何把客户打进来的咨询和投诉电话转变成有效数据，再配以其它分析手段，就将能够更好的帮助它们进行业务和服务定位。
　　大数据的整合与打通是未来的一个重要趋势。在业务上，民营银行会更多的依靠中间业务和产品创新，赚取手续和服务费用将成为其主要盈利模式。这会使得线上交易频次更高、业务种类更丰富，不同业务乃至机构之间的交叉也会更多。综合来看，各机构手中客户数量会迅速不断扩大，单纯依靠员工进行维护、管理和营销，其运营成本对于企业来说已经产生非常大的压力。出于价值创新，精准营销和降低成本的考量，更多的机构除去需要以数据分析为核心、以客户为中心的经营理念，还希望能够打通线上和线下，以及实现不同业务之间交叉销售的商用解决方案。“譬如酒店业可以依托自己手中的线上和线下数据向旅游业延伸，或与商户，航空公司展开合作。”许慧章说。但这还只是战术性的——许认为，金融集团取得银行、保险、信托、券商等全牌照是大势所趋，企业应该从中制定战略性的发展策略。以客户需求为中心，全面提升企业的核心竞争优势。
　　一个案例来自于平安集团。几个月前，平安宣布将直通贷款业务、陆金所辖下的P2P小额信用贷款, 以及平安信用保证保险事业部整合在一起，有机结合线上和线下的已有能力及开拓新契机，实现优势互补，利用大数据和数据分析为用户提供更安全和贴心的一站式服务。SAS为其提供相关服务，利用大数据来帮助平安实现业务上的整合直通。
　　当然，对于民营银行，在积极开拓业务，吸收新客源的同时，最关键、最不可缺少的考量就是风控和反欺诈管理。许慧章认为，由于目前中国机构监管和征信体系建设都有待完善，特别是互联网金融，对客户资金安全管理有许多“短板“，具系统性风险，因此从规模和模式上民营银行要增加抗风险的能力，不仅要依托互联网和大数据技术，还有通过其他信息、如线下相关的征信信息互补予以加强。所以，必须严格把好风控和反欺诈两关。但这已经不止是简单的技术问题，还需要监管法律和安全管理等方面齐头并进。
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4. 大数据能做什么

1、提到大数据，先要说下商务智能BI，BI用现代数据仓库技术、线上分析处理技术、数据挖掘和数据展现技术进行数据分析以实现商业价值。BI作为一个工具，是用来处理企业中现有数据，并将其转换成知识、分析和结论，辅助业务或者决策者做出正确且明智的决定。是帮助企业更好地利用数据提高决策质量的技术，包含了从数据仓库到分析型系统等。 为了将数据转化为知识，需要利用数据仓库、线上分析处理（OLAP）工具和数据挖掘等技术。因此，从技术层面上讲，商业智能不是什么新技术，它只是ETL、数据仓库、OLAP、数据挖掘、数据展现等技术的综合运用。 
2、把BI看成是一种解决方案应该比较恰当。商业智能的关键是从许多来自不同的企业运作系统的数据中提取出有用的数据并进行清理，以保证数据的正确性，然后经过抽取（Extraction）、转换（Transformation）和装载（Load），即ETL过程，合并到一个企业级的数据仓库里，从而得到企业数据的一个全局视图，在此基础上利用合适的查询和分析工具、数据挖掘工具、OLAP工具等对其进行分析和处理（这时信息变为辅助决策的知识），最后将知识呈现给管理者，为管理者的决策过程提供支持。 

3、企业导入BI的优点
1）随机查询动态报表 
2）随时随地掌握指标管理 
3）随时线上分析处理 
4）最终用数据协助运营规划

4、企业导入BI的目的
1）促进企业决策流程：增进企业的资讯整合与资讯分析的能力，汇总公司内、外部的资料，整合成有效的决策资讯，让企业经理人大幅增进决策效率与改善决策品质。

2）降低整体营运成本：改善企业的资讯取得能力，大幅降低IT人员撰写程式、Poweruser制作报表的时间与人力成本，而弹性的模组设计介面，完全不需撰写程式的特色也让日后的维护成本大幅降低。

3）协同组织目标与行动：加强企业的资讯传播能力，消除资讯需求者与IT人员之间的认知差距，并可让更多人获得更有意义的资讯。全面改善企业之体质，使组织内的每个人目标一致、齐心协力。

5、商业智能的主要功能
商业智能的技术体系主要有数据仓库（Data Warehouse，DW）、联机分析处理（OLAP）以及数据挖掘（Data Mining，DM）三部分组成。 

BI系统应具有的主要功能： 
1）数据仓库：高效的数据存储和访问方式。提供结构化和非结构化的数据存储，容量大，运行稳定，维护成本低，支持元数据管理，支持多种结构，例如中心式数据仓库，分布式数据仓库等。存储介质能够支持近线式和二级存储器。能够很好的支持现阶段容灾和备份方案。

2）数据ETL：数据ETL支持多平台、多数据存储格式（多数据源，多格式数据文件，多维数据库等）的数据组织，要求能自动化根据描述或者规则进行数据查找和理解。减少海量、复杂数据与全局决策数据之间的差距。帮助形成支撑决策要求的参考内容。

3）数据统计输出（报表）：报表能快速的完成数据统计的设计和展示，其中包括了统计数据表样式和统计图展示，可以很好的输出给其他应用程序或者Html形式表现和保存。对于自定义设计部分要提供简单易用的设计方案，支持灵活的数据填报和针对非技术人员设计的解决方案。能自动化完成输出内容的发布。

4）分析功能：可以通过业务规则形成分析内容，并且展示样式丰富，具有一定的交互要求，例如预警或者趋势分析等。要支持多维度的联机在线分析（OLAP分析），实现维度变化、旋转、数据切片和数据钻取等。帮助决策做出正确的判断。 

6、典型的商业智能系统有： 
客户分析系统、菜篮分析系统、反洗钱系统、反诈骗系统、客户联络分析系统、市场细分系统、信用计分系统、产品收益系统、库存运作系统以及与商业风险相关的应用系统等。

7、商业智能解决方案厂商 
国外著名IT厂商包括微软、IBM、Oracle、Microstrategy、Business Objects、Cognos、SAS等，国内著名BI厂商包括BDP商业数据平台、永洪BI等。

5. 大数据可以做什么

大数据能为生活做什么？看完之后，你就明白了

6. 大数据能做什么

a.零售业：主要集中在客户营销分析上，通过大数据技术可以对客户的消费信息进行分析。获知客户的消费习惯、消费方向等，以便商场做好更合理商品、货架摆放，规划市场营销方案、产品推荐手段等。
b.金融业：在金融行业里头，数据即是生命，其信息系统中积累了大量客户的交易数据。通过大数据可以对客户的行为进行分析、防堵诈骗、金融风险分析等。
c.医疗业：通过大数据可以辅助分析疫情信息，对应做出相应的防控措施。对人体键康的趋势分析在电子病例、医学研发和临床试验中，可提高诊断准确性和药物有效性等。
d.制造业：该行业对大数据的需求主要体现在产品研发与设计、供应链管理、生产、售后服务等。通过数据分析，在产品研发过程中免除掉一些不必要的步骤，并且及时改善产品的制造与组装的流程。
e.公共事业：大数据也开始发挥促进经济发展、维护社会稳定等方面的重要作用。

7. 大数据可以做什么？

现在大家可能都听说过大数据，大数据的出现使得各个行业的发现具有了方向性，为推动社会做出了巨大的贡献，大数据离不开数据挖掘，那么大家知道不知道大数据可以做什么呢？简单来说，大数据可以让预测未来。
一、大数据可以预测未来 

 
简而言之，大数据和数据挖掘能够赋予我们预测能力。而现在我们的生活已经数字化了，我们每天所做的任何事情都可以通过大数据记录下来，就好比每张信用卡交易都是数字化和可查询的。对于企业来说，大多数财务和运营数据都保存在数据库中。而现在，随着可穿戴设备的兴起，大家的每一次心跳和呼吸都被数字化并保存为可用数据。使得机器了解我们。
二、如果模式保持不变，那么未来就不再是未来 

 
现在，我们生活中的许多不同事物都有不同的表现形式。比如说，一个人可能在任何工作日内在工作和家庭之间旅行，在周末到某个地方游玩，这种模式很少改变。商店将拥有任何一天的高峰时段和闲置时间，这种模式不太可能改变。企业将在一年中的某些月份要求更高的劳动力投入，这种模式不太可能改变。
由此，计算机通过终端去进行搜集到这些数据，就去分析这些数据，然后对受众群体进行合理的安排。计算机也就能够知道什么时候是适合促销的最佳时间，例如，如果这个人每周五的星期五都要洗车，或者是优惠券，那就是洗车促销如果这个人每年三月都要去度假，那就可以进行全方位的服务。同时计算机还可以预测商店全天的销售预测，然后制定业务战略以最大化总收入。一旦未来变得可预测，我们可以随时提前计划并为可能的最佳行动做好准备。这就说明了大数据给了我们预测未来的力量。这是数据挖掘的力量。数据挖掘始终与大数据联系在一起，因为大数据支持大量数据集，从而为所有预测提供了基础。 
 
三、机器学习是什么？ 

 
刚才我们根据一块数据的处理方式进行了分析。假设这条数据包含一组购物者的购买行为，包括购买的商品总数，每个购物者购买的商品数量。这是迄今为止最简单的统计分析。如果我们的目标是分析不同类型的购物者之间的联系，或者如果我们想要推测特定类型的购物者的特殊偏好，或者甚至预测任何购物者的性别或年龄，我们将需要更多复杂的模型，通过录入的数据，我们称之为算法。机器学习可以更容易理解为为数据挖掘目的而开发的所有不同类型的算法，方便我们的生活。
四、数据挖掘是什么？ 

 
通过计算机去学习算法，用现有数据去预测未知数，这正是数据挖掘的奇迹与机器学习密切相关的原因。然而，任何机器学习算法的强度在很大程度上取决于大量数据集的供应。无论算法有多复杂，都不能从几行数据中做出预测，需要大量的数据作为样本。大数据技术是机器学习的前提，通过计算机的学习，我们能够从现有数据集中获得有价值的见解，这就是数据挖掘。
以上的内容就是对于大数据可以做什么？这两个问题的具体的解释了，大数据的出现能够让我们更好的预测未来，希望这篇文章能够给大家带来帮助，最后感谢大家的阅读。

8. 银行也谈大数据，看四大银行怎么说

银行大数据应用的建议
一是制定与银行整体战略相融合的大数据战略。银行应尽快制定符合自身实际的大数据战略，明确大数据应用的方向，制定大数据实施路线图，落实大数据预算。银行大数据战略应融入银行的整体战略，而非独立于整体战略之外。只有将大数据战略与银行整体战略进行有机统一，才能保证大数据成为银行发展的核心要素。
二是以持续改进的方式应用大数据，避免颠覆性方式。银行的创新模式与互联网企业不同，属于持续改进型的创新模式。银行创新往往是因为监管政策变化、新竞争者出现、科技进步等外部原因所引发，并以较为缓慢的步骤实施，很难象互联网企业那样进行自发的颠覆性创新。银行人的通常思维定式是：通过传统的方式就可以挣钱，为什么要冒险进行创新呢。在美国商业周刊2010年4月的创新公司排名中，金融企业在全球最具有创新能力的前50家企业中只占据4家，表现最好的摩根大通也只列第39名。因此，银行在应用大数据时，要充分考虑到银行自身的特点和银行人的思维定式，以“小步快跑”的方式进行持续改进，避免采取颠覆性的方式。