新型大数据技术在传统银行业务中的实现方法.docx

新型大数据技术在传统银行业务中的实现方法一、大数据时代面临的挑战随着互联网金融、云计算、大数据等新技术的开展，在互联网社区形成了海量的数据，行为分析理论和云计算使大数据挖掘成为可能，通过对大数据的分析、加工、建模，对现有的金融模式产生了根本改变。当前，在新技术开展的驱动下，互联网行业、电子商务业和金融行业之间的分界逐渐模糊，行业融合逐步深入，形成新的行业模式-以互联网为根底的金融模式。互联网企业基于大数据技术、电子商务优势及大量客户数据的优势，已深入信贷和支付结算等银行核心业务，正在染指金融行业，在混业经营的大趋势下，混业竞争将会成为常态，各家商业银行面临着前所未有的挑战和机遇。二、大数据给商业银行带来的机遇为应对大数据时代的挑战，商业银行对数据进行了整合治理，借鉴数据仓库的建设方法，解决分析型应用的数据标准、数据模型、系统架构不统一的情况，搭建了根底数据平台，设计r应用层数据模型，用来支撑银行分析型应用系统，从而充分挖掘内部数据价值，但是基于银行业务数据得到的结果并不全面，所以银行不仅要考虑银行自身的业务数据，更应该整合更多的外部数据，以了解客户的真正需求。大数据时代给商业银行的互联网金融战略提供了至关重要的外部数据，包括客户在社交网络上的行为数据、客户在电商网站的交易数据、客户的图像数据、企业客户的产业链上下游数据和其他有利于扩展银行对客户兴趣爱好的数据等。三、农业银行的大数据平台建设（一）明晰农业银行数据效劳目标农业银行数据效劳目标是紧随IT新技术开展步伐，在传统根底上搭建面向大数据的云效劳平台，建立易扩展的IT根底架构，为大数据的运算、分析及挖掘提供先进的技术平台，更好地为互联网金融效劳。互联网金融是基于数据的，现在数据开放性不充分，谁掌握的数据越全面，谁越能占据主动，银行掌握数据可以创造新价值，互联网企业掌握数据就可以成立网络银行。对于农业银行来说影响数据获取的核心是大数据平台建设，平台建设需要通过数据规模的积累，只有建立在足够全面的数据规模根底上的决策模型、营销模型、风险模型、产品创新模型、运营流程优化模型才能够发挥作用；而且需要时间的积累，通过模型测算结果与实际数据的比照，不断调整模型参数,不断提升数据分析的精确性，才能提升数据云效劳平台价值。（二）建立云效劳体系架构从互联网金融的开展特点来研究农.业银行互联网金融系统架构开展的趋势，以业务应用创新驱动和渠道不断多样化、账户交易中心和管理信息中心双开展，以及物理设备集成管理和根底设施虚拟化，再基于业务、营销、效劳和整合各领域的创新和业务流程再造的目标，从而构建农业银行以云效劳体系为根底的互联网金融系统架构（图1）。图1以公服务为基础的IT体系架构农业银行以根底云为架构的根底平台要横向可扩展，能够随着业务的扩展，无限的扩展根底资源。以应用云为架构的应用平台能够具有快速产品创新的能力，应用灵活加载，具有更好的客户体验，支持业务快速开展。以数据云为架构的数据平台要具有外部大数据深度分析的能力，要建立灵活的数据接入和访问机制，整合内、外部数据，建立基于数据的应用支撑机制。（三）建立云数据效劳平台鉴于农行目前尚未建立比拟完整的、充分共享的数据平台体系，因此，农行云数据效劳平台应以互联网金融工程出发，以UPP架构为根底和工作重点，构建农行企业级数据仓库，并整合外部商圈企业的ERP数据和行业数据，同步着手搭建以Hadoop为根底的大数据平台，整合广义网络数据，创立农行的“天眼平台”。通过采用大数据、数据挖掘和云计算技术，对客户和企业的行为数据进行分析，主动向整个商圈、供给链提供专属化的负债、资产、投资理财等产品，实现精准营销。农行要根据企业需求，整合结算效劳，在平台上实现与农行电子商业汇票、现金管理系统、大小额支付等系统的互联互通。创新融资业务流程，利用海量数据分析有效控制风险前提下，提供企业在线融资效劳。四、基于大数据的分行实践探索山西分行探索开发了智能鹰眼系统（ISEE）通过收集网点检测数据信息，利用图像数据转化为客户行为的分析，尝试通过图像数据来留存证据，防范风险，优化运营流程，驱动业务运营，实时营销。（一）营业网点的技术实施方案1.高清摄像机的部署：在网点出入口上方安装两只高清摄像机，分别抓拍网点客户出门、入门的人脸图像，在每个柜台前方安装高清摄像机一只，用于抓拍在柜台办理业务的客户人脸图像。2 .监控主机的部署：考虑到网点到分行中心的网络带宽可能成为瓶颈，利用营业网点机房的监控主机，对其进行改造，可用于暂存抓拍照片（主要为进出门抓拍照片），用于事后网络空闲时提取当日抓拍图片上传中心效劳器，同时可以进行客户在网点内全程跟踪流程的分析。3 .网点柜台授权客户端改造：需对柜台总行授权客户端程序进行改造，将原有影像仪/USB摄像头拍照功能替换为通过高清摄像机拍摄；修改授权流程，自动拍照（在授权开始时发起拍照，授权提交时结束拍照），不用柜员手动执行；授权成功结束时，将摄像机返回的照片ID和授权业务流水号以及其他业务信息关联，保存到数据库。（二）分行中心的技术实施方案1 .人脸识别分析效劳器的部署：在分行中心机房安装人脸识别分析效劳器，与网点监控主机进行网络连接，接入系统网络。将从各网点提取的人脸抓拍图片，进行建模比对，形成客户在网点内的“进入-办理业务-出门”图文信息的关联关系。2 .人脸存储管理分析效劳器的部署：在中心机房安装人脸存储管理分析效劳器，与网点监控主机进行网络连接，接入系统网络。存储由各网点监控主机上传的人脸抓拍图片及客户在网点内运动的关联信息，并对中心的人脸识别分析效劳器进行管理和调度。3 .中心管理平台的部署：在分行中心机房安装智能鹰眼系统中心管理平台效劳器，与网点监控主机进行网络连接，接入系统网络即可。用于人脸抓拍机的管理、配置及事后的数据信息查询。（三）未来建设期望智能鹰眼系统以客户图像抓拍和留存为根底，关联银行金融业务为基点，防范营业风险、发现潜在风险以及防止事后风险，其次储存海量客户图像信息，挖掘客户需求，开展准客户和潜在客户，实现以客户为中心的金融营销效劳；未来可以实现在大数据和云计算模式下的图像分析识别、数据挖掘以及微表情的研究，可以通过客户的脸部表情，分析客户需求，从被动的模式转变为主动的模式为客户效劳；同时实现通过客户的相关信息，挖掘客户更多的真正需求，提供更多前瞻性的金融效劳，为科学决策提供更强大的数据依据。五、积极应对未来的开展面对日趋剧烈的市场竞争以及金融产品同质化严重、金融脱媒愈演愈烈的现状，我们唯有抓紧“大数据”这一“利器”，让大数据“发声”，才能真正实现向智慧型银行的转型，在竞争中赢得先机。如今，中国银行业已经迎来了机遇与挑战同步而至的大数据时代，我们只有紧握数据化能力这把钥匙，才能更好地面对日益开放的中国金融市场，翻开银行业务创新的大门。邦帮堂参考文献1傅志华.大数据在金融行业的应用EBOL.2胡涛.中国农业银行互联网金融问题的研究EBOL.FT中文网，2012-03-01.3李小庆.面向大数据的银行业务应用构建J.中国金融电脑，2013,(7).4陈敏.迎合大数据时代，充分开掘业务数据价值JL中国金融电脑，2013,(8).