本文共 1590 字，大约阅读时间需要 5 分钟。
大数据被誉为21世纪发展创造的新动力，BI（商业智能）成为当下最热门的数据应用方案。据统计，当前中国大数据IT投资最高的行业中，互联网行业占首位，其次是电信、金融、政府和医疗。在金融行业中，银行得到了最多的投资，之后是证券和保险公司。如何有效应用大数据、云计算等新信息技术，创造价值和财富，化繁为简，这是我们面临的巨大机遇和挑战。
以下将重点探讨银行大数据应用的详细内容。
从大数据技术特性以及银行近几年的应用探索来看，大数据在银行商业智能方面的应用主要体现在以下几个方面：
客户管理应用包括客户画像、客户细分和客户定价等方面内容。
精准营销是在客户管理基础上开展的精细化营销，包括实时营销、交叉营销、事件营销、个性化营销、潜在客户挖掘及广告投放等。
数据挖掘在银行风险管理方面也有广泛应用，包括风险评估、反欺诈和反洗钱等。
通过对客户行为的转化，进行深层次的理解和预测，为产品创新和服务优化提供支持。例如，根据还款数据挖掘可比较优质客户，针对不同客户群体提供差异化的产品和服务。
精细化管理以数据为依据，涵盖资源配置、舆情分析等方面。例如，通过数据分析优化营业网点资源配置，分析高柜、低柜窗口的使用情况，监控渠道推广质量和效果。
历史数据归档是大数据的基本应用，解决了传统数据库处理能力不足的问题。通过大数据技术实现历史数据的高效管理，可以满足客户查询、司法查询和审计等多种需求。
征信是为个人或企业建立信用档案的活动。基于大数据技术，互联网金融发展迅速，网络征信应运而生，为金融风险评估提供支持。
在数据为中心的信息化建设中，IT治理越来越重要。通过大数据技术实现运营全景视图、日志分析等功能，确保计算机系统的正常运行。
大数据时代的商业智能与传统BI相比，展现出以下特点：
能够处理更多样化的数据，包括非结构化数据如图像、文字、语音等，体现了多样性特征（Variety）。
传统BI使用集中式数据库，而大数据时代采用分布式数据库，支持海量数据处理，体现了巨大数据量（Volume）特性。
传统BI采用集中式数据库和离线计算，而大数据BI支持分布式云计算，实现了计算向数据靠拢，支持实时和离线计算，体现了快速特性（Velocity）。
传统商业智能主要依赖静态报表和简单算法，而大数据时代结合深度学习和自然语言处理，实现更强的智能决策和自动化分析。
从当前银行应用来看，大数据的落地实施包括三个关键环节：基础架构建设、数据接入和应用主题挖掘。
包括底层组件开发、基础服务组件开发和应用服务组件开发。通常采用开源或商业化HADOOP架构，如帆软FineBI所采用的Hadoop架构。
数据是分析的核心资源。需要接入结构化和非结构化数据，静态和动态数据，内部和外部数据。例如，结合社交媒体和社区数据进行客户画像分析。
数据挖掘是最终目标。需要建立大数据思维，从顶层设计，切入客户痛点，如客户流失、代发工资中的客户行为分析，以及借记卡与贷记卡的交叉营销等。
银行业大数据应用的探索体现了数据驱动的决策能力和技术创新实力，为行业发展提供了重要参考。
转载地址：http://phiez.baihongyu.com/