大数据技术在银行的应用

丁立 何坚

摘要：本文从大数据技术在银行的应用以及大数据技术对于银行业发展将会起到的帮助。讲述了商业银行应用大数据平台会得到的优势。

关键词：大数据技术；银行业；优势

中图分类号：TP311.13 文献标识码：A 文章编号：1007-9416（2018）06-0122-02

1 大数据技术在银行业的应用

银行信息技术应用的重点向业务处理电子化、数据管理集中化、管理决策信息化等方向发展。为了优化和提高商业银行内各种管理分析系统，提高数据准确性，实现跨部门、跨系统成熟分析型应用，众多国内商业银行开始规划和建立企业级数据仓库，以提高银行业务数据的分析水平与决策能力，创造市场竞争优势，提高科学管理能力，为商业银行未来的经营管理与业务发展奠定良好的数据基础。

大数据技术在银行业的应用主要分为三个部分：（1）数据抽取，将各种异构数据从现存数据库中抽取出来。（2）构建能够容纳大量数据，整合企业数据，并且提供决策支持的企业数据仓库。（3）构建可视化的数据分析前台，实现基于数据报表，即时查询，数据挖掘等功能，用来提供高效，洞见的辅助决策分析。

1.1 数据抽取

商业银行内部往往已经存在各种各样的信息系统，企业的经营活动产生的数据有各种不同的来源（如运营、财务、采购的数据库，有效的外部数据，等等）。数据抽取系统的作用是将这些数据从他们的源头抽取出来，并且在经过数据转化、合并、一致性验证步骤之后，存储到大数据平台之中，以供数据的决策分析与价值挖掘。

1.2 数据存储

大数据平台采用数据仓库作为存储容器。有别于传统的数据库系统，数据仓库通常是一个面向主题的、集成的、随时间变化的、但信息本身相对稳定的数据集合，它用于对管理决策过程的支持。这里的主题，是指用户使用数据仓库进行决策时所关心的重点方面，如：收入、客户、销售渠道等；所谓面向主题，是指数据仓库内的信息是按主题进行组织的，而不是像业务支撑系统那样是按照业务功能进行组织的。

2 兴业银行对于大数据技术的需求

2.1 消除信息孤岛

传统的商业银行内部信息服务系统往往各自为政。银行内部可能同时存在几种不同的信息系统，各自配套不同的数据库。各种数据库之间无法互通，间接导致企业决策的不全面性与困难。兴业银行生产系统为总行开发，并由多个供应商参与，规则各异，而且系统众多，关联关系不清楚，文档资料缺失。

2.2 统一信息格式

兴业银行武汉分行原有数据库主要为infomix，武汉分行还有部分Oracl，DB2，Sqlserver等類型数据库，各种品牌的数据库造成了信息的缺漏，格式差异。建设大数据平台能够统一定义企业核心数据和关系，统一各个系统的数据源，避免出现大的业务概念不一致，从根本上保证未来既有系统和新增系统能实现数据的标准共享。

2.3 存储与处理海量数据

在互联网+时代，信息呈现爆炸式的增长速度。线上线下电子支付的手段不断普及、被消费者接纳。各大银行的第三方支付业务（如电力，天燃气，福彩等等）全面服务人们的移动消费需求，移动消费模式也成为了人们日常生活中的主流，在公共交通、公共事业缴费、购物、一卡通、电子票务、旅游、金融、医疗、教育等领域都可以直接使用手机银行消费。调查显示，至2013年9月，我国电子商务销售额中有37%来自移动端；43%的智能手机用户在购物时会使用移动端查询信息。这些比率还处于快速上升阶段。

3 大数据技术与银行应用场景

3.1 大数据技术与精准营销

实施大数据平台工程后，银行能建立按照单个客户个性化的营销方案和沟服务体系，金融机构依照信息化技术手段可以建立起精确的营销方案以实现对个人客户的精准营销（Precision Marketing）。

3.2 大数据时代下银行的精细化管理

大宗交易数据是传统银行最为重视的业务内容。由于受制于银行较弱的数据处理能力， 以致体量庞大、细节更多的精细化交易数据无法得到有效处理。例如，在传统银行经营模式下，商业银行仅能记录每次的银行卡消费信息，却无法实现实时的消费信息反馈，归集整理； 在存款、贷款风险管控过程当中，商业银行在记录了客户消费和挑选产品的数据后，亦没有利用好这些非商业银行经营活动（风控、催收）而产生的数据。

4 兴业银行大数据技术的具体实施

4.1 构建先进的大数据平台

兴业银行数据平台技术的五大特点：

（1）安全性：采用了角色访问控制（RBAC），日记记录系统，分层分级的安全监控策略（应用、中间件、网络等）。（2）可伸缩性：能够支持企业日益增长的业务需求，支持线性扩容。（3）异构性：提供标准化的数据接口，支持各种平台部署，支持跨平台的（网页、安卓和IOS）二次开发。（4）分布式：采用分布式的架构，显著提升系统的性能与可靠性，避免系统的单点故障、瓶颈。（5）可用性：可达到99.99%的可用性或每年只需5分钟停机时间。

4.2 兴业银行大数据平台建设的三大阶段

4.2.1 基础设施建设阶段

该阶段重点做好统一数据平台相关软硬件资源和基础数据准备工作，构建典型应用，为深化大数据应用打下坚实的基础。

4.2.2 技术同业务充分融合阶段

该阶段重点推进数据资源的深度整合，围绕业务需求深化统一数据平台建设，建立和完善市场分析、业务分析等核心应用，有力支持前端展业、运营管理和业务创新，为业务发展提供新的支撑。

4.2.3 全面提升支持业务创新阶段

该阶段重点持续优化平台应用服务，深化科技创新驱动能力，支持商业模式创新，为分行新发展战略顺利实施提供技术保障。

4.3 渐进式的数据平台建设方法

企业数据平台的建设通常不会一蹴而就，实践中往往采取渐进式的增量开发模式，为重要部门优先提供数据集市的服务，能够显著提升企业效率，并且降低了企业风险开销。首先在企业内部重要的部门进行数据集市的建设，满足部门内部对于信息化决策的需求，迅速提升部门的生产效率。

5 结语

本文主要说明了大数据在银行中的应用，特别是以兴业银行为例，以大数据的各部分不同的功能对于维护银行系统的正常运行的重要性。

参考文献

[1]张旭栋.电子信息技术发展中存在的问题思考[J].电子世界，2017，（23）：98.

[2]郭凌先.我国电子信息技术存在的问题及发展趋势[J].信息记录材料，2018，（02）：5-6.

Abstract：This article will use the help of big data technology in banking and big data technology to help the banking industry. Describes the advantages that commercial banks can apply to the big data platform.

Key words：big data technology； banking industry； advantages