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文档简介

金融大数据银行项目总结报告总结银行业一直是一个数据驱动的行业，数据也一直是银行信息化的主题词。银行的信息化进程先后经历过业务电子化、数据集中化、管理模型化等阶段，如今随着大数据技术的飞速发展，银行信息化也进入了新的阶段：大数据时代。目前，国内银行都积累了海量的金融数据，包括各类结构化、半结构化、非结构化数据，数据量巨大，存储方式多样。但是这些海量数据还没得到充分利用，显得价值含量较低。只有经过合适的预处理、模型设计、分析挖掘后，才能发现隐藏在其中的潜在规律。而应用大数据分析技术，可以从海量的、不完全一致的、有噪声的、模糊的、随机的数据中提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识。银行可以利用这些信息和知识来提升金融业务的服务效率和管理水平，银行的关键业务也能从中获得巨大收益。互联网的出现让海量的企业、个人行为数据的获取、存储、管理成为可能。大数据的发展已经在多个层面推进金融机构的业务模式不断发生改变。比如，在金融产品的营销设计、风险控制、扩展服务半径等方面，大数据都深刻改变了金融机构的经营模式，有效降低了成本、提高了效率。从金融领域的视角来看，大数据在金融领域是一枝独秀，加上人工智能的兴起，规模急速地增长。在政策层面，国家多层面推进金融大数据发展提供了政策支持，金融行业经过一二十年的信息化的积累，从数据到技术，人才的储备等方面，都具有非常好的优势。金融机构是大数据天生的合作者，一方面自身有着利用技术红利带来收益冲动，另一方面又有国内较好的信息化基础。因此金融大数据发展也促进了金融行业从多方面实现管理的转型和业务产品的创新，其中包括信用风险、客户服务、智能运营以及金融本身的产品。而金融行业在大数据领域里有着较好的场景应用，例如银行、保险、证券等，同时互联网公司在大数据基础上开展金融业务，这些业务跨过银行传统的信贷领域，开始向转账汇款、现金管理、资产管理、供应链金融、支付等领域蔓延。金融跟互联网的融合是一个大势所趋，金融向互联网发展，互联网向金融转型，已经成为整个科技和互联网金融发展的焦点。中国是全球第二大经济国，金融业向实体经济、创新驱动的转型中，利用大数据技术，必将成为中国金融业的新增长点和新亮点。大数据应用作为新兴技术，从研究到使用需要经历一个过程，应按照循序渐进方式开展相关工作。根据IBM研究，大数据应用建设分为四个阶段：一是教育，需要让大数据的重要性和必须性得到充分认识；二是探索，主要探索大数据到底怎么应用；三是接触，从实际的角度去思考怎么应用大数据；四是执行，真正把大数据结合到业务流程里去。大数据的建设不是一蹴而就，重在实践和迭代发展，在起步阶段可以结合具体痛点问题展开，在不断积累经验后逐步扩大应用范围。大数据建设的关键是高质量的数据基础，没有数据质量就没有一切，只有高质量的数据才能为企业带来价值。面对数据来源广、信息种类杂、质量参差不齐的情况，需要在建设大数据的同时关注数据治理，一是建立数据规范化标准、数据分类标准、数据定义标准、质量衡量标准等；二是建立用于监

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