一、輿情分析

　　對(dui)于銀行來說，輿情(qing)分(fen)析(xi)(xi)包括(kuo)：銀行的聲譽分(fen)析(xi)(xi)、品牌分(fen)析(xi)(xi)和客戶質量分(fen)析(xi)(xi)。它主要(yao)是通過分(fen)析(xi)(xi)網(wang)絡社交(jiao)媒體(ti)的評(ping)論，對(dui)于客戶的流失情(qing)況進(jin)行預警，還可以(yi)通過對(dui)新聞熱點的跟蹤以(yi)及政(zheng)府報道的分(fen)析(xi)(xi)，為銀行提供個性化(hua)的分(fen)析(xi)(xi)場所(suo)。

　　二、客戶信用評級

　　銀(yin)行(xing)可以通過手機客戶(hu)申請信用卡的(de)數(shu)據，分析客戶(hu)的(de)信用程度，從而幫助業務人(ren)員做出相應(ying)的(de)決策。

　　三、客戶與市(shi)場(chang)洞察

　　銀行(xing)(xing)可以通過跟蹤社交(jiao)媒體的(de)(de)評論(lun)信(xin)息，利用各(ge)種非結構化數據，對客戶(hu)進(jin)行(xing)(xing)細(xi)分，改進(jin)客戶(hu)的(de)(de)流失情況(kuang)。這是銀行(xing)(xing)對于市場的(de)(de)趨勢分析。

　　四(si)、運營優(you)化

　　銀行(xing)通過(guo)大數(shu)據(ju)平臺對各種(zhong)歷史數(shu)據(ju)進行(xing)保存和(he)管理，同時可以對系(xi)統(tong)(tong)日志(zhi)進行(xing)維護、預測系(xi)統(tong)(tong)故障(zhang)，從(cong)而提升系(xi)統(tong)(tong)的運營(ying)效率。

　　五(wu)、風險與欺詐(zha)分析(xi)

　　主要(yao)包括財(cai)務風(feng)(feng)(feng)險(xian)(xian)(xian)(xian)分(fen)(fen)析(xi)(xi)、貸款風(feng)(feng)(feng)險(xian)(xian)(xian)(xian)分(fen)(fen)析(xi)(xi)、各種反洗錢和(he)欺(qi)(qi)詐(zha)調(diao)查(cha)和(he)實時欺(qi)(qi)詐(zha)分(fen)(fen)析(xi)(xi)等內容。所謂財(cai)務風(feng)(feng)(feng)險(xian)(xian)(xian)(xian)分(fen)(fen)析(xi)(xi)是(shi)分(fen)(fen)析(xi)(xi)信(xin)用風(feng)(feng)(feng)險(xian)(xian)(xian)(xian)和(he)市場風(feng)(feng)(feng)險(xian)(xian)(xian)(xian)產生的(de)數(shu)據;貸款風(feng)(feng)(feng)險(xian)(xian)(xian)(xian)分(fen)(fen)析(xi)(xi)是(shi)從媒體或者社會(hui)公眾(zhong)信(xin)息(xi)中提(ti)取企業客戶(hu)和(he)潛在(zai)客戶(hu)的(de)信(xin)息(xi)。提(ti)高對(dui)于風(feng)(feng)(feng)險(xian)(xian)(xian)(xian)的(de)預測能(neng)力和(he)預警能(neng)力;反洗錢與欺(qi)(qi)詐(zha)調(diao)查(cha)是(shi)提(ti)取犯罪記錄的(de)信(xin)息(xi);實時欺(qi)(qi)詐(zha)分(fen)(fen)析(xi)(xi)則是(shi)對(dui)大量的(de)欺(qi)(qi)詐(zha)數(shu)據進行(xing)分(fen)(fen)析(xi)(xi)。

　　銀行數(shu)據(ju)架構規劃(hua)

　　隨著銀行(xing)業務的(de)擴展，可(ke)以(yi)對(dui)數(shu)(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)(ju)(ju)進(jin)(jin)行(xing)架構(gou)規(gui)劃(hua)。大數(shu)(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)(ju)(ju)的(de)數(shu)(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)(ju)(ju)架構(gou)規(gui)劃(hua)可(ke)以(yi)采用Hadoop技術(shu)，即通過與(yu)節后或數(shu)(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)(ju)(ju)進(jin)(jin)行(xing)關(guan)聯，進(jin)(jin)一步拓展對(dui)非結構(gou)化(hua)數(shu)(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)(ju)(ju)的(de)處(chu)(chu)理。其(qi)數(shu)(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)(ju)(ju)源包(bao)括(kuo)結構(gou)化(hua)數(shu)(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)(ju)(ju)、半結構(gou)化(hua)數(shu)(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)(ju)(ju)和(he)非結構(gou)化(hua)數(shu)(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)(ju)(ju)。半結構(gou)化(hua)數(shu)(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)(ju)(ju)和(he)非結構(gou)化(hua)數(shu)(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)(ju)(ju)通過網(wang)絡爬蟲的(de)方式來搜集，再經過內容(rong)管(guan)理處(chu)(chu)理，將數(shu)(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)(ju)(ju)進(jin)(jin)行(xing)結構(gou)化(hua)處(chu)(chu)理，然后可(ke)以(yi)將內容(rong)管(guan)理處(chu)(chu)理得出(chu)的(de)數(shu)(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)(ju)(ju)信息存放到基礎數(shu)(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)(ju)(ju)存儲中。這是基于HDFS存放的(de)非結構(gou)化(hua)數(shu)(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)(ju)(ju)。

　　大數據為銀行創造的價值

　　當銀(yin)行(xing)客(ke)戶與銀(yin)行(xing)產生交易，會產生大量(liang)的數據，這(zhe)些數據具有大量(liang)的業務價值，為銀(yin)行(xing)進行(xing)有針對(dui)性的營銷創造了機(ji)會。

　　在(zai)大部分(fen)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)應(ying)用中(zhong)，隨著數據量指數級的(de)(de)(de)(de)(de)(de)增(zeng)長(chang)，特別是一些非(fei)結構化(hua)數據的(de)(de)(de)(de)(de)(de)快速增(zeng)長(chang)，大量的(de)(de)(de)(de)(de)(de)數據導致分(fen)析時間增(zeng)長(chang)，傳(chuan)統的(de)(de)(de)(de)(de)(de)商(shang)業智能已經無法滿足需求，阻礙了(le)業務的(de)(de)(de)(de)(de)(de)發展，以FineBI為代表的(de)(de)(de)(de)(de)(de)新型BI的(de)(de)(de)(de)(de)(de)涌(yong)現，無論在(zai)數據處(chu)理量和速度上都相比傳(chuan)統BI有突破性的(de)(de)(de)(de)(de)(de)進(jin)步。

　　在很長的一段(duan)時間內，銀行(xing)的大部(bu)分(fen)業務是建立在客(ke)戶和銀行(xing)的交易過程中的，但是為了(le)能更好地為客(ke)戶服務，光靠依賴這些數據是不夠的。隨(sui)著技術的進步(bu)，銀行(xing)可(ke)以通過很多途徑來(lai)搜(sou)集客(ke)戶的資料。從而進行(xing)有針(zhen)對性的營銷。

　　隨著互聯網技(ji)術的(de)發(fa)(fa)展(zhan)，客戶(hu)可以通過電子渠(qu)道對(dui)銀行(xing)業務發(fa)(fa)表(biao)看法或(huo)者購買銀行(xing)產品。這(zhe)些操作都是為增強對(dui)于客戶(hu)的(de)了解，降(jiang)低信息的(de)不對(dui)稱性。

　　目前來(lai)說，在利率市場(chang)化的(de)(de)(de)(de)趨勢下，存款(kuan)的(de)(de)(de)(de)穩定性降(jiang)(jiang)低(di)，存貸款(kuan)的(de)(de)(de)(de)利差收(shou)窄，數據(ju)分析已經逐(zhu)漸成為銀行(xing)實現核心業(ye)務價值(zhi)的(de)(de)(de)(de)重要(yao)手段。金融脫(tuo)媒(mei)會導致大量客(ke)(ke)戶的(de)(de)(de)(de)流失和客(ke)(ke)戶忠誠(cheng)度的(de)(de)(de)(de)降(jiang)(jiang)低(di)。銀行(xing)作為“支付中介(jie)”的(de)(de)(de)(de)地位開始動(dong)搖，客(ke)(ke)戶對(dui)于銀行(xing)服務的(de)(de)(de)(de)要(yao)求越來(lai)越高(gao)。

　　在這(zhe)種情況下，銀(yin)行(xing)需要通過大(da)數據深入全名了解客戶的基本信息，提(ti)升業務運行(xing)的效率，逐步(bu)提(ti)高客戶的體驗(yan)。通過對大(da)數據的加工以及(ji)挖掘，可(ke)能為銀(yin)行(xing)帶來極(ji)大(da)的效益，特別是商業銀(yin)行(xing)。

　　對于銀行來說，風險管控和用(yong)戶營(ying)銷是(shi)(shi)未來最(zui)重要的(de)兩個方向。而(er)對客戶的(de)信(xin)用(yong)評(ping)(ping)分(fen)是(shi)(shi)實現這(zhe)兩個方向的(de)重要條件之一。信(xin)用(yong)評(ping)(ping)分(fen)是(shi)(shi)根據申請(qing)人(ren)的(de)申請(qing)信(xin)息(xi)和證(zheng)明材料(liao)，幫助業務員作出決策，降低壞賬率。

　　比如(ru)：我們(men)可(ke)以(yi)根(gen)據(ju)大數據(ju)的(de)(de)分析和(he)(he)查詢，有針對(dui)(dui)性地為客戶提供(gong)理財產品(pin)建議(yi)和(he)(he)提醒，同時通過對(dui)(dui)大數據(ju)的(de)(de)分析和(he)(he)挖掘，來評估客戶的(de)(de)信(xin)用風險和(he)(he)資金償還能力(li)，降低了銀(yin)行(xing)的(de)(de)各(ge)種風險。

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