中国电信-2014年金融大数据研讨会交流材料

1、电信数据与金融业的应用合作,中国电信北京研究院 云计算与大数据产品线 2014年5月,Page 2,第一部分：电信优势和大数据战略,第二部分：金融大数据合作模式探讨,目 录,Page 3,大数据面临前所未有的政策机遇,积极发展混合所有制经济 市场在资源配置中起决定性作用,深化改革,信息消费,经济转型,“宽带中国”战略,2015年信息消费超过3.2万亿元，年均增长超20% 带动相关行业新增产出1.2万亿元,加快转变经济发展方式，优化经济结构 推动绿色、循环、低碳发展,固定宽带家庭普及率2015年50%，2020年70% 3G/LTE普及率2015年32.5%，2020年85%,整体宏观政策环境给

2、我们提供了巨大的发展机遇 大数据已经成为扩大内需、促进信息消费、推进经济转型的不竭动力！,Page 4,大数据产业链主要包括基础设施提供商、数据提供商、分析技术提供商、业务应用提供商。目前市场日渐成熟，商业模式日渐清晰,大数据产业链已经初步形成,主要活动,商业模式,数据库 数据管理平台 数据分发技术 云基础设施,软件使用许可 开源软件服务费 硬件销售,基础数据生成 数据汇聚 多方数据融合,数据使用许可 合作运营,分析技术 分析工具 分析服务,软件使用许可 分析服务费,基于大数据开发应用 应用运营 基于基础应用之上的二次开发,应用许可 应用开发服务 应用运营,使用大数据应用，增强或拓展现有业务能

3、力,通过拓展市场、业务模式创新、提高收入和降低成本、控制企业风险等途径来获得收入,Page 5,战略要点一，整合企业资源，建立全集团网络、存储、计算、数据集约化运营管理体系 战略要点二，坚持双轮驱动，对内深化数据应用，支撑业务发展和管理决策，对外持续实现大数据的社会价值和商业价值 战略要点三，坚持去电信化和市场化，遵循行业规律，以互联网创新机制推进大数据发展 战略要点四，推动全面合作，并积极探索混合所有制，通过合资、收购等实现更深层次的合作共赢，加快业务发展，按市场化规律引入资金、技术、人才，提升运营能力 战略要点五，遵守国家相关法律法规，保护用户隐私、保证用户信息安全，共同建设适合中国大数据

4、产业发展的行业自律规范,中国电信大数据战略,数据是企业重要战略资产，通过全面聚合、深入挖掘、高效应用，打造企业差异化竞争力！,Page 6,中国电信基础设施的构建（1/2）,中国电信运营着世界上规模最大的固定网、宽带网和CDMA网络,数据种类多、体量大、质量高、覆盖广 固话、宽带分别达到1.6亿户、1亿户；移动用户数突破1.85亿，市场占比超过14%,光网覆盖为大数据提供高带宽传输能力 骨干网省际流量达到22T，出口带宽760G； 光网覆盖国内领先，并延伸全球,IDC国内领先，为大数据提供基础设施 中国电信IDC国内领先，总面积超过100万平米，机房超过300个，机架超过10万个 可提供高性能

5、虚拟主机超过2万台，存储容量达11PB,Page 7,Page 7,云计算： 4+2”全网云资源布局，其中包括四大云资源池、两大云数据中心 大数据：集团层面集约式大数据架构布局 IDC数据中心： 拥有规模最大的五星级IDC数据中心 中国电信可为政府企业大数据应用提供基础设施保障。强大的融合能力，可避免重复建设，更经济、更合理的整合和利用资源。,中国电信基础设施的构建（2/2）,Page 8,中国电信大数据资产的积累,拥有关联性强、用途广泛的海量数据 覆盖广：固话、宽带分别达到1.6亿户、1亿户；移动用户数突破1.85亿 种类多：包括位置信令数据、用户网络数据、呼叫记录数据、终端数据、视频数据、

6、 体量大：中等规模本地网3G用户日上网记录达到数TB以上 质量高：最真实的客户、产品、资源和订单等数据,消费行为关联,行为偏好关联,金融、广告、零售,交通、医疗、咨询,关联性强,用途广泛,电信业务数据 互联网业务数据 增值业务数据 ,用户之间关联,产品营销、客户服务、 市场预测,Page 9,数据资源,数据能力,数据金字塔将原始数据资源加工为数据能力，开放 合作，创造新服务,第三方 合作创新业务,中国电信的大数据资产优势,Page 10,省大数据平台,省DPI/AAA,省大数据平台,省大数据平台,大数据能力开放平台,省DPI/AAA,省DPI/AAA,合作伙伴、客户、渠道等,集团,分省,算法,

7、算法,算法,算法,算法,算法,标签数据,标签数据,标签数据,DMP数据管理平台汇聚了各省的数据资源，并进行安全去隐私化处理 合作伙伴可以利用电信大数据平台的资源，进行数据的深入分析挖掘,中国电信的大数据平台优势,Page 11,提供身份认证能力 提供电子支付能力 提供定位服务能力 提供智能提速能力 提供代扣计费能力 ,中国电信的资源整合及能力开放优势,Page 12,目 录,第一部分：电信优势和大数据战略,第二部分：金融大数据合作模式探讨,Page 13,金融行业大数据应用诉求,金融行业大数据应用框架,随着监管要求的提升、市场竞争的升级、产品创新的紧迫，各个层级和各个部门也面临着越来越多的挑战

8、和困惑。,客户满意 优化产品，提供场景服务，精细关怀提高客户满意度。 价值增长 挖掘客户群体进行针对性营销，提升业绩，实现价值增长。 风险监控 洞察行业及客户特征，多途径、实时对贷款业务进行风险把控。 合规监管 利用大数据进行合规监管 ，对可疑事件进行提前预警。,中国电信政企商客的客户细分及主要需求,-14-,政企商业客户市场是全国商业客户超过4000万家，其中，具备一定规模客户超过1000万家； 2012年商业客户全业务收入占政企比达67.5%，其中，增量收入占政企比达70.3%；这些客 户特点如下：目前中小商户客户数规模在10万左右； 细：应用产品满足细分市场客户需求，与行业特征紧密相关 多：覆盖面广、细分市场多，目前已划分出超过90个细分市场 快：行业变化频繁，客户信息化投资有限，IT维护力量弱，员工流动性大，应用产品更多具有 互联网特性，简单标准，升级迭代快