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银行大数据解决方案

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一、项目背景

2015年8月31日,国务院印发了《促进大数据发展的行动纲要》，这一战略性文件为我

国大数据发展与应用提供了指导纲领和政策保障。在数据已成为银行重要资产和宝贵资源的

形势下,《纲要》也为银行利用大数据推动转型发展指明了方向和实施路径,带来了发展新机

遇.

当前中国银行业正在步入大数据时代的初级阶段。经过多年的发展与积累，目前银行业

的数据量已经达到100TB以上级别,并且非结构化数据量正在以更快的速度增长。银行业在

数据方面有天然的优势：一方面，银行在业务开展过程中积累了包括客户身份、资产负债情

况、资金收付交易等大量高价值密度的数据，这些数据在运用专业技术挖掘和分析之后，将

产生巨大的商业价值；另一方面,银行具有较为充足的预算，可以吸引到实施大数据的高端

人才，也有能力采用大数据的必威体育精装版技术。

总体来看，尽管大数据在银行业的应用刚刚起步，目前影响还比较小，但是从发展趋

势来看，应充分认识大数据带来的深远影响。银行业需要进行统一的大数据平台建设,建立

综合预测分析体系，整合生产系统数据资源.在此基础上与《纲要》规划的信用信息共享交

换平台和公共机构数据统一开放平台有效对接，双管齐下扩展数据来源和采集渠道.这可以

一方面高效收集、有效整合企业和社会公共数据,掌握企业真实需求，实现精准营销。尤其

可通过农业农村信息综合服务和农业资源要素数据共享，获取三农数据和小微企业数据，解

决数据挖掘和分析难点，提升三农和小微金融服务水平.另一方面利用平台动态监控企业经

营及个人信用变化情况，强化信用风险智能化管理和预警，降低信用评估、风险控制的难度

和不确定性,实现风险管控和精准营销的双重收益。

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二、银行大数据平台总体框架

2。1银行大数据平台框架概述

银行大数据建设是基于已有的信息化基础,充分利用和整合已有信息化资源，打破行业、

部门之间的信息壁垒，运用大数据技术进行采集、加工、建模、分析，将数据价值融入到金

融之中，从而提升创新能力和产品服务能力。

（1)大数据分析基础平台

按照功能划分数据区，设计数据模型,在统一流程调度下,整合各类数据，同现有的企业

级数据仓库和历史数据存储系统一起,形成基础数据体系，提供支撑经营管理的各类数据应

用，支撑上层应用.

（2）数据应用系统

基于基础数据平台，持续建设各类数据应用系统，通过数据挖掘、计量分析和机器学习

等手段，对丰富的大数据资源进行开发使用，并将数据决策化过程结合到风控、营销、营运

等经营管理活动，充分发挥大数据价值.

(3）数据管控

建立数据标准，提升数据质量，加强元数据管理能力，为平台建设及安全提供保障。

2。2银行大数据平台建设原则

平台是大数据的基础实施，其建设、设计和系统实现过程中,应遵循如下指导原则：

经济性：基于现有场景分析，对近年数据量进行合理评估,确定大数据平台规模,后续根

据实际情况再逐步优化扩容。可扩展性:架构设计与功能划分模块化，考虑各接口的开放性、

可扩展性,便于系统的快速扩展与维护，便于第三方系统的快速接入。

可靠性：系统采用的系统结构、技术措施、开发手段都应建立在已经相当成熟的应用基

础上，在技术服务和维护响应上同用户积极配合，确保系统的可靠；对数据指标要保证完整

性,准确性。

安全性：针对系统级、应用级、网络级,均提供合理的安全手段和措施，为系