智慧银行大数据平台建设方案

智慧银行大数据平台

建

设

方

案

目录

第1章前言 0

第2章银行大数据现状分析 (1)

2.1、基本现状 (1)

2.2、总体现状 (1)

2.2.1、行领导 (1)

2.2.2、业务人员 (1)

2.3、数据架构方面 (1)

2.3.1、业务表现 (2)

2.3.2、问题 (2)

2.4、数据应用难题 (3)

2.4.1、缺少统一的应用分析标准 (3)

2.4.1.1、业务表现 (3)

2.4.1.2、问题 (3)

2.4.2、缺少统一的基础数据标准 (4)

2.4.2.1、业务表现 (4)

2.4.2.2、问题 (4)

2.4.3、缺少反馈机制 (5)

2.4.3.1、业务表现 (5)

2.4.3.2、问题 (6)

2.5、数据应用现状总结 (6)

第3章银行大数据治理阶段目标 0

3.1、数据平台逻辑架构 0

3.2、数据平台部署架构 (1)

3.3、建设目标 (1)

3.3.1、建设大数据基础设施，完善全行数据体系架构 (1)

3.3.2、开发大数据资源，支撑全行经营管理创新 (2)

3.3.3、培养大数据人才队伍，建立大数据分析能力 (2)

3.4、数据治理目标 (2)

3.4.1、发现数据质量问题，推动大数据治理工作的开展，建立数据质量检核系统 (2)

3.4.2、分析、梳理业务系统，推动数据标准的建立，统一全行口径 (2)

3.4.3、建立数据仓库模型框架，优化我行数据架构，建设稳定、可扩展的数据仓库.. 3

3.5、目标建设方法 (3)

3.5.1、建设内容 (3)

3.5.2、工作阶段 (4)

3.5.2.1、源系统分析阶段 (4)

3.5.2.1.1、工作内容 (4)

3.5.2.1.2、工作依据 (4)

3.5.2.1.3、工作重点 (4)

3.5.2.2、数据质量问题检查阶段 (4)

3.5.2.2.1、工作内容 (5)

3.5.2.2.2、工作依据 (5)

3.5.2.2.3、工作重点 (5)

3.5.2.3、数据质量问题分析阶段 (5)

3.5.2.3.1、工作内容 (5)

3.5.2.3.2、工作依据 (6)

3.5.2.3.3、工作重点 (6)

3.6、预期建设效益 (6)

3.6.1、实现数据共享 (6)

3.6.2、加强业务合作 (6)

3.6.3、促进业务创新 (6)

3.6.4、提升建设效率 (7)

3.6.5、改善数据质量 (7)

第4章银行大数据建设总体规划 0

4.1、功能需求 0

4.1.1、个人和企业画像 0

4.1.2、实现精准营销 (2)

4.1.3、为金融业提供风险管控 (3)

4.1.4、运营优化 (4)

4.2、银行大数据应用架构远景 (4)

4.2.1、银行需要从“坐商”转型为“行商” (5)

4.2.2、客户下沉 (5)

4.2.3、与“互联网金融”进行差异化竞争 (5)

4.3、银行大数据平台应用架构 (6)

4.4、银行大数据平台架构 (7)

4.5.1、大数据虚拟化平台 (7)

4.5.1.1、设计原则 (8)

4.5.1.2、虚拟化平台设计 (10)

4.5.1.3、硬件基础设施层 (10)

4.5.1.4、虚拟化存储 (11)

4.5.1.5、虚拟化计算 (11)

4.5.1.6、平台管理 (12)

4.5.1.7、数据存储系统设计 (12)

4.5.1.8、高性能SAN存储系统 (13)

4.5.1.9、存储方案优势 (15)

4.5.2、大数据分析管理平台 (16)

4.6、大数据分析处理平台 (16)

4.6.1、分布式内存分析引擎 (17)

4.6.2、数据挖掘引擎 (17)

4.6.3、分布式实时在线数据处理引擎 (17)

4.6.4、流处理引擎 (18)

4.6.5、大数据分析支撑系统 (18)

4.6.6、大数据分析节点群 (23)

4.6.7、软硬件配置 (24)

4.6.8、虚拟化平台关键特性 (26)

4.6.9、虚拟化平台配置 (27)

4.7.1、设计原则 (28)

4.7.2、总体设计 (29)

4.7.3、物理安全设计 (29)

4.7.4、网络安全设计 (30)

4.7.4.1、外网边界安全 (30)

4.7.4.2、网络基础设施安全 (31)

4.7.5、主机安全设计 (32)

4.7.6、应用安全设计 (33)

4.7.7、数据库安全设计 (33)

4.7.8、安全制度与人员管理 (34)

4.7.9、安全管理体系建设 (35)

4.7.10、安全运维 (35)

4.7.11、安全人员管理 (36)

4.7.12、技术安全管理 (36)

4.7.13、安全保障系统配置 (37)

4.8、计算机网络系统 (37)

4.8.1、设计原则 (37)

4.8.2、系统设计 (39)

4.8.3、计算机网络系统配置 (41)

4.9、基础支撑软件 (42)

4.9.1、地理信息软件 (42)

4.9.3、数据库管理软件 (45)

4.9.4、机房建设方案 (46)

4.9.5、基础支撑系统软硬件配置 (48)

智慧银行大数据平台建设方案

第1章前言

随着信息化程度的加深，以及移动互联网、物联网的崛起，人们产生的数据急剧膨胀，传统的数据处理技术难以支撑数据大量的增长和处理能力。经过近几年的发展，大数据技术逐步成熟，可以帮助企业整合更多的数据，从海量数据中挖掘出隐藏价值。大数据已经从“概念”走向“价值”，逐步进入实施验证阶段。人们越来越期望能实现海量数据的处理，从数据中发现价值。数据越来越成为一种重要的资产。。

我行已深刻认识到数据战略对企业运营以及企业未来发展方向的重要性。互联网金融的本质是金融，核心是数据，载体是平台，关键是客户体验，发展趋势是互联网与金融的深度融合，要提升大数据贡献度。因此，要深化互联网思维理念，稳步推进互联网金融产品和服务模式创新，积极利用移动互联网、大数据等新技术新手段，沉着应对冲击和挑战，实现传统金融与互联网金融的融合发展。做好海量异构数据的专业化整合集成、关联共享、安全防护和维护管理，深度挖掘数据内含的巨大价值，探索银行业务创新，实现数据资源的综合应用、深度应用，已成为提升企业核心竞争力，实现企业信息化可持续发展的关键途径。按照行领导部署，信息科技部组织力量对大数据技术进行研究，完成对市场上主流的大数据平台及应用技术预研，征求业务部门建议，提出项目建设要求。

第2章银行大数据现状分析

2.1、基本现状

银行已建立面向整个金融业务的数据仓库，整合了前台业务运营数据和后台管理数据，建立了面向金融的管理分析应用；

银行大数据积累了一定量的业务数据，同时业务人员也从客户管理、风险评级和经营规模预测等方面，提出了大量分析预测需求。2.2、总体现状

2.2.1、行领导

缺乏数据梳理，造成行领导看到的数据相互冲突和矛盾；

IT架构中中都是以部门级应用为主（如计财、资金计划部等），缺乏从大的管理职能（财务、风险、运营等）综合方面的数据整合、数据标准和统一业务定义。

2.2.2、业务人员

业务职能不清晰或相互重叠，观察数据视角不尽相同，缺少数据标准与业务统一定义，语轨不一致；

由于业务系统输入的随意性，导致部分关键业务数据质量较差。

2.3、数据架构方面

由于全行的数据散落在各个业务系统中，没有进行有效整合，形

成竖井式架构，造成多个信息孤岛，整体架构缺少一个稳定的、抗源变化的保存最细粒度历史数据的数据层。无法支撑未来共享性应用。

2.3.1、业务表现

信息孤岛

数据冗余

共享性差

历史数据缺失

2.3.2、问题

数据分散，难以管理

没有一个稳定的，抗源变化的数据层

2.4、数据应用难题

2.4.1、缺少统一的应用分析标准

2.4.1.1、业务表现

各集市系统指标存在重复

各集市系统在保有存量的同时，不断产生新的指标（增量） 集市指标派生无法实现

指标逻辑视图（指标分类）不一致

2.4.1.2、问题

重复投入

数据不一致

指标设计、口径不一致

指标难以共享

2.4.2、缺少统一的基础数据标准

2.4.2.1、业务表现

各系统存在冗余数据

各系统存在业务含义一致，名称定义不一致的属性 各系统存在含义不一致，名称定义一致的情况

业务代码定义混乱

2.4.2.2、问题

重复投入

数据不一致、不准确

难以利用和管理

各系统数据难以共享

2.4.3、缺少反馈机制

没有归纳并总结数据质量问题，缺少反馈机制,导致长期存在各类数据质量问题。

2.4.

3.1、业务表现

指标难以共享

数据不一致、不准确

2.4.

3.2、问题

部分关键业务数据缺失

源系统校验关系缺失及业务人员操作随意

2.5、数据应用现状总结

随着业务的不断发展和信息化的不断深入，需建设的业务系统越来越多，随着业务系统的数据种类不断丰富完善，数据量的不断增大，如果不采取有效手段解决数据架构、数据标准、数据质量问题，随着信息化建设的深入，这些问题将像雪球一样越滚越大，越积越多。

智慧银行大数据平台建设方案

第3章银行大数据治理阶段目标

通过数据平台和BI应用建设，银行大数据将搭建统一的大数据共享和分析平台，对各类业务进行前瞻性预测及分析，为银行各层次用户提供统一的决策分析支持，提升数据共享与流转能力。

3.1、数据平台逻辑架构

3.2、数据平台部署架构

3.3、建设目标

以大数据项目建设作为契机，凝聚我行优势力量，全面梳理数据资源，完善数据体系架构，自主掌握大数据关键技术，加速大数据资源的开发利用,将数据决策化贯穿到经营管理全流程，建设智慧银行，提升核心竞争力。

3.3.1、建设大数据基础设施，完善全行数据体系架构

构建大数据平台，实现更广泛的半结构化、非结构化数据集中采集、存储、加工、分析和应用，极大地丰富我行的信息资源，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。

3.3.2、开发大数据资源，支撑全行经营管理创新

建设离线数据分析、实时数据/流数据分析集群和各类数据分析集市，提供高性能可扩展的分布式计算引擎，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。

3.3.3、培养大数据人才队伍，建立大数据分析能力

结合大数据项目的落地实施，建立起一支大数据技术和分析人员队伍，具备自主运营和开发大数据的能力，以更好推动业务创新，提升我行核心竞争力。

3.4、数据治理目标

3.4.1、发现数据质量问题，推动大数据治理工作的开

展，建立数据质量检核系统

对源系统进行数据质量检核，发现数据质量问题并统计影响到的报表

对数据质量问题进行归类总结，分析成因和改进建议

建设数据质量检核系统

3.4.2、分析、梳理业务系统，推动数据标准的建立，统

一全行口径

建立基础标准和指标标准框架

确定标准化范围，对重要属性进行标准化

3.4.3、建立数据仓库模型框架，优化我行数据架构，建

设稳定、可扩展的数据仓库

引进业内具有先进水平的金融数据模型，进行客户化改造后，建成符合某行特点的数据仓库模型框架

覆盖某行主要业务系统数据，以便快速高效的为应用系统提供数据

存储历史数据，解决新报表上线才有数的问题。

汇总层建设（共性加工）

3.5、目标建设方法

3.5.1、建设内容

分析源系统表数据，从及时性、完整性、准确性、有效性、一致性方面对源系统数据进行数据校验，发现并记录数据质量问题，生成数据质量问题报告。

建设数据质量检核系统，对源系统基础业务数据的进行全面的数据质量检查，并实现重要业务数据质量的周期性动态检查，对发现的数据质量问题生成数据质量报告，反馈给业务部门。

3.5.2.1、源系统分析阶段

全面分析主要源业务系统。

3.5.2.1.1、工作内容

全面分析和消化主要源业务系统

重点分析核心业务系统和信贷两个系统

3.5.2.1.2、工作依据

源系统文档：《源系统操作手册》、《源业务系统设计说明书》、《源系统数据字典》

源系统环境及调研数据

3.5.2.1.3、工作重点

系统内：梳理业务流程、业务逻辑、业务关联、数据库表和字段的设计

系统间：梳理业务关联关系、数据关联关系

3.5.2.2、数据质量问题检查阶段

根据制定的检查规则编写程序，对源系统数据进行检查。

智慧银行网点建设规划实施方案

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1 社区银行的发展背景 1.1 社区银行的显示发展需求 商业银行在发展过程中面临着严峻的挑战，一事服务、产品高度同质化，无法满足本地客户深层次需求等；二是服务渠道的不足和增值服务的单一，使得潜在的庞大客户群体存在着的巨大消费能量没有释放出来。如何通过拓展客户服务渠道，创新客户增值服务是银行面临的新问题。 社区银行是未来银行物理渠道建设的一项重点和发展方向，通过这个分销渠道，不仅可以带动其他银行业务的发展，也带来了品牌知名度的迅速提升以及客户忠诚度不断增强。 社区银行的模式打破了传统的“等客上门”的形势，向“营销与服务型”银行靠拢。贴近客户，走进社区，增强客户粘度，是银行建设“社区银行”的现实需求，银行工作人员除了做好柜台服务外，还走出柜台采取多种方式主动营销。得益于靠近社区的优势，社区银行工作人员常常深入到社区居民中间，为居民的衣食住行、休闲娱乐、商贸往来提供热情、周到的服务，使社区居民能享受到“金融服务送上门”，有利于建立“社区金管家”的品牌。社区银行给银行及客户带来的双赢效果不言而喻。

1.2 社区银行的特点 社区银行的主要特点在于： 1）在产品和服务方面，可以提供品种丰富的零售银行产品和服务，并通常只收极少或不收交易费； 2）在目标市场方面，主要服务周边的家庭和企业； 3）在资金吸纳与运用方面，社区银行的资金来源地和投放地是同一个地区； 4）在贷款审批方面，社区银行具有地缘优势对借款人的品质、家族历和个人可支配开支等个性化因素相 关信息的获取更为便捷、直接。 可以说，开支社区营销对于拓宽银行渠道、增加客户来源、增强客户信任、优化营销环境、体现银行整体素质等都体现出不可替代的独特作用。 2 社区银行建设规划 2.1 社区银行建设模式 在社区银行建设方式上，主要有两种建设方案 2.1.1 银行自建模式 银行自行进行全部固定资产投入及日常运行管理及服务，这种方式与传统的银行物理网点或自助银行建设方式基

智慧社区大数据分析平台项目建设方案

智慧社区大数据平台建设方案

目录 1.智慧城市介绍 (8) 1.1智慧城市建设背景 (8) 1.2建设目标 (8) 1.3参考资料 (9) 2.项目需求分析 (11) 第2章 (11) 2.1智慧城市服务信息化业务需求分析 (11) 2.2智慧城市建设要求分析 (13) 2.2.1功能需求分析 (14) 2.2.2性能需求分析 (20) 2.2.3项目建设难点和对策分析 (21) 3.项目总体架构设计 (22) 第3章 (22) 3.1总体设计思路 (22) 3.1.1开放平台及应用整合 (22) 3.1.2安全与隐私 (23) 3.1.3可控的技术体系 (23) 3.1.4整合资源提供便民服务 (23) 3.1.5面向运营的推广思路 (24) 3.2建设原则 (24) 3.3总体架构 (26) 3.3.1软硬件基础设施 (26) 3.3.2数据资源 (27) 3.3.3应用支撑 (27) 3.3.4社区业务开发运行平台 (28) 3.3.5业务应用 (29) 3.3.6系统门户（访问渠道） (30) 3.3.7支撑体系（信息安全与标准规范体系） (30) 3.4技术架构 (30) 3.4.1基础服务 (31) 3.4.2平台服务 (31) 3.4.3数据服务 (32) 3.4.4访问服务 (32) 3.4.5应用开发框架 (32) 3.4.6安全体系 (33) 3.5信息资源架构 (35) 3.5.1建设原则 (35) 3.5.2架构体系 (35) 3.6集成架构 (64) 3.6.1应用集成平台 (65) 3.6.2系统集成整合 (69) 3.7网络拓扑结构 (73) 3.8运维体系 (73) 4.社区人房关系验证和接口系统 (75) 第4章 (75) 4.1系统概述 (75) 4.2系统架构 (75)

商业银行~大数据建设规划

XX银行大数据建设规划 一、项目背景 随着信息化程度的加深，以及移动互联网、物联网的崛起，人们产生的数据急剧膨胀，传统的数据处理技术难以支撑数据大量的增长和处理能力。经过近几年的发展，大数据技术逐步成熟，可以帮助企业整合更多的数据，从海量数据中挖掘出隐藏价值。大数据已经从“概念”走向“价值”，逐步进入实施验证阶段。人们越来越期望能实现海量数据的处理，从数据中发现价值。数据越来越成为一种重要的资产。在2014年Gartner技术炒作曲线的报告中也体现了大数据技术将走向实际应用。 我行已深刻认识到数据战略对企业运营以及企业未来发展方向的重要性。互联网金融的本质是金融，核心是数据，载体是平台，关键是客户体验，发展趋势是互联网与金融的深度融合，要提升大数据贡献度。因此，要深化互联网思维理念，稳步推进互联网金融产品和服务模式创新，积极利用移动互联网、大数据等新技术新手段，沉着应对冲击和挑战，实现传统金融与互联网金融的融合发展。做好海量异构数据的专业化整合集成、关联共享、安全防护和维护管理，深度挖掘数据含的巨大价值，探索银行业务创新，实现数据资源的综合应用、深度应用，已成为提升企业核心竞争力，实现企业信息化可持续发展的关键途径。按照行领导部署，信息科技部组织力量对大数据技术进行研究，完成对市场上主流的大数据平台及应用技术预研，征求业务部门建议，提出项目建设要求。 二、建设目标 以大数据项目建设作为契机，凝聚我行优势力量，全面梳理数据

资源，完善数据体系架构，自主掌握大数据关键技术，加速大数据资源的开发利用,将数据决策化贯穿到经营管理全流程，建设智慧银行，提升核心竞争力。 （一）建设大数据基础设施，完善全行数据体系架构 构建大数据平台，实现更广泛的半结构化、非结构化数据集中采集、存储、加工、分析和应用，极丰富我行的信息资源，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。 （二）开发大数据资源，支撑全行经营管理创新 建设离线数据分析、实时数据/流数据分析集群和各类数据分析集市，提供高性能可扩展的分布式计算引擎，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。 （三）培养大数据人才队伍，建立大数据分析能力 结合大数据项目的落地实施，建立起一支大数据技术和分析人员队伍，具备自主运营和开发大数据的能力，以更好推动业务创新，提升我行核心竞争力。 三、发展趋势 近年来，银行业大力发展面向客户的新一代核心业务系统，信息系统建设日趋完备，电子银行等在线金融服务大幅增长，在提升客户体验和风险管控能力、满足监管各项要求的同时，形成并储存了庞大的可用数据资源。银行业的数据资源不仅包括存贷汇等结构化数据，也包括客户浏览痕迹、在线交易记录等非结构化数据，还包含客户语音、网点视频等非结构化数据。2012年，银行业的记录数据、业务数据、数据仓库数据、结构化数据和非结构化数据的数据规模分别达

银行,大数据,解决方案

银行,大数据,解决方案 篇一：商业银行-大数据建设规划 XX银行大数据建设规划 一、项目背景 随着信息化程度的加深，以及移动互联网、物联网的崛起，人们产生的数据急剧膨胀，传统的数据处理技术难以支撑数据大量的增长和处理能力。经过近几年的发展，大数据技术逐步成熟，可以帮助企业整合更多的数据，从海量数据中挖掘出隐藏价值。大数据已经从“概念”走向“价值”，逐步进入实施验证阶段。人们越来越期望能实现海量数据的处理，从数据中发现价值。数据越来越成为一种重要的资产。在20XX年Gartner技术炒作曲线的报告中也体现了大数据技术将走向实际应用。 我行已深刻认识到数据战略对企业运营以及企业未来发展方向的重要性。互联网金融的本质是金融，核心是数据，载体是平台，关键是客户体验，发展趋势是互联网与金融的深度融合，要提升大数据贡献度。因此，要深化互联网思维理念，稳步推进互联网金融产品和服务模式创新，积极利用移动互联网、大数据等新技术新手段，沉着应对冲击和挑战，实现传统金融与互联网金融的融合发展。做好海量异构数据的专业化整合集成、关联共享、安全防护和维护管理，深度

挖掘数据内含的巨大价值，探索银行业务创新，实现数据资源的综合应用、深度应用，已成为提升企业核心竞争力，实现企业信息化可持续发展的关键途径。按照行领导部署，信息科技部组织力量对大数据技术进行研究，完成对市场上主流的大数据平台及应用技术预研，征求业务部门建议，提出项目建设要求。 二、建设目标 以大数据项目建设作为契机，凝聚我行优势力量，全面梳理数据 资源，完善数据体系架构，自主掌握大数据关键技术，加速大数据资源的开发利用,将数据决策化贯穿到经营管理全流程，建设智慧银行，提升核心竞争力。 （一）建设大数据基础设施，完善全行数据体系架构 构建大数据平台，实现更广泛的半结构化、非结构化数据集中采集、存储、加工、分析和应用，极大地丰富我行的信息资源，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。 （二）开发大数据资源，支撑全行经营管理创新 建设离线数据分析、实时数据/流数据分析集群和各类数据分析集市，提供高性能可扩展的分布式计算引擎，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、

智慧银行体验中心建设实施方案建议

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点除WIFI全覆盖、银行提供无线耳机和互联网终端等独家体验设备外，悬挂在大堂墙面上的大型触摸式自助屏“花旗服务浏览器”对客户也很有吸引力。仅通过触摸屏幕就能进入到个人、企业服务页面，并能查询到花旗的网点分布、服务项目等，科技感强，客户体验好。同时，通过现代化外观的服务平台方便客户使用网上银行，享受增强的网络安全和更便捷的在线支付和转账功能。“花旗助手”交互式视频会议服务使客户能通过支行内的视频电话，获得银行专家一对一远程提供的意见与咨询。 广发银行通过组合使用VTM、智能叫号机、PAD协作器、预处理机、自助发卡机、分屏展示电视墙、多维互动墙、放大版的iPhone4展示屏等设备，在北京金融街建成国内首个24小时智能银行。通过实地考察，该网点不但可实现ATM的存取款、转账功能，还能实现自助开户、自助申领储蓄卡和信用卡，未来将覆盖大部分传统柜台业务，此外还包括银行产品的咨询、销售。 交行在上海宣布推出远程智能柜员机“iTM”，通过实时通讯技术实现远程客服人员、理财专家与客户的互动，协助客户办理业务，不但能提供一般银行服务，今后将可提供专家团队式的理财、金融规划等多元化金融服务。 中国银行于2012年“未来银行”实验室，为中行向其“智慧银行”的长期战略目标迈进提供有力支持。实验室本着“面向未来、领先实验、实用为本”的方针，力争建成创新实验平台、创新研发阵地、客户体验中心和创新合作窗口，并最终成为该行“智慧

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智慧银行建设

智慧银行建设思考 第一部分背景 面向未来，银行的运作将更加强调“以客户为中心”的理念，并将此理念由服务层面上升到经营管理层面，推动银行组织架构与业务流程的再造，推动银行由明晰职能分工的“部门银行”向专业化运作的“流程银行”转变。 为此我们思考与上述银行发展走向相匹配的客户服务、业务营销、业务办理及经营管理等诸多环节，是否有必要借助最新的IT成果， 进行“智慧化”的建设与探索。 第二部分智慧化构思 总体思路：通过“智慧化”的建设与探索，实现银行整体运作在成本、质量、服务、效率等方面取得显著的改善，使得银行最大限度适应以顾客(Customer)、竞争(Competition)、变化(Change)为特征的 现代银行经营环境。 1、人性化的客户服务：客户进入营业网点或者使用自助渠道、虚拟渠道，银行能够自动发现、辨识客户，自动转入友好的引导、有效的分流、主动的接待等环节。 2、便携化的业务办理：银行客户经理随身携带移动设备，使用

移动设备向客户推介银行产品和服务，现场办理银行卡、理财产品销售、贷款申请等。既可运用于银行网点场景，简化柜面建设，增强网点的营销职能；也能运用于客户经理上门营销场景，促使银行由传统的“坐商”模式，向未来“行商”营销模式转变。 3、流水化的作业处理：客户接待和业务办理实现单点接触、全程服务。优化作业流程，实现“串行处理”与“并行处理”的有效结合，通过计算机系统或后台作业中心集中处理，保障全程服务流畅、连贯、高效。 4、个性化的产品营销：建立在大数据技术上的客户行为分析，为银行客户经理提供营销指导，按照客户分层及个性偏好，优化产品组合，实施针对性营销。 5、智能化的自助交易：引入远程视频柜员机（VTM）、自助填单台等设备，按照其业务处理规则，组织后台流程及机构，搭建计算机系统，建设7×24小时全功能智能银行。 6、主动型营销模式：一方面是指主动上门推介产品、办理业务；另一方面，是借助虚拟渠道，向指定的客户群体主动推送营销信息。 7、创新型操作体验：友好的操作界面，简洁的操作流程，快捷的业务受理。有效衔接与整合手机、平板电脑、大屏幕显示器、自助机具、虚拟渠道等，各设备间实现信息的无缝传送、展现与交互。 8、图形化的管理工具：在移动设备上以图形化的直观界面，向银行管理人员实时展现经营状况与分析结果。

智慧银行建设

移动互联时代，互联网金融风起云涌。客户结构、客户需求不断变化，社会文化、交往模式深刻变革，创新技术和应用带来对话模式和商业模式的改变，社交、电商和金融价值链的重叠加剧了市场的竞争与变迁。当智慧、跨界、泛在成为社会的共同追求，银行传统重要服务渠道如何转型？正是在这一大背景下，智慧银行的概念应时而生并越来越多地出现在我们的视线里。 智慧银行产生的背景和定义 纵观国内网点转型发展历史，可以划分成三个阶段：第一阶段为“标准化”。零售银行战略及理论形成，网点转型概念从面向交易型转向服务型，包括网点形象改造、网点选址、服务标准和流程优化、销售语言及岗位规范等。第二阶段为“系统化”。网点转型理论发展成熟，包括综合化体系化的网点整体转型与管理，网点战略、渠道策略与运营优化相结合的定量分析，体验式营销设计理念及实践等。第三阶段为“智能化”，也就是近年来兴起的自助银行、智能银行。随着科技的不断发展，基于宽带4G网络、无线WIFI、近场通信、智能设备等最新创新手段的应用，对网点布局、流程、管理及IT系统等进行全面转型，降低银行人力和资源成本，实现服务效率更高、客户界面更简单友好，创造更佳的客户体验。 智慧银行强调跳出网点作为单一渠道进行管理的窠臼，从全渠道整合、客户关怀和智能洞察、大数据、社区化等维度对网点定位和发展进行规划和实施。集成传统渠道与电子渠道，优化渠道与流程服务，在客户真正需要时提供有效服务。同时强调“社交参与”。如通过微信等社交媒体获取客户需求、加强客户服务与产品营销，将客户服务从单一网点延伸至社交网络。 从2010年上海世博会交通银行推出“未来银行”展厅开始，国内已有几家银行对智慧银行进行了不同角度、不同形式、不同程度的探索，如农行新概念银行、工行智能银行、汉渣打银行也分别推出了自己的旗花旗银行、与深圳一水之隔的香港，口银行体验式银行等， 局部的应用新型的技术但这些探索大多停留在创新的设计风格或简单、舰店、数字银行等，和设备上，真正全面、系统渗透到业务流程和后台集成的智慧银行尚未出现。建行对智慧银行的研究和探索 地处改革开放的前沿阵地，近年来建行深圳市分行秉承“创业、创新、创优”的精神内 核，坚持“创新发展”战略，将研究和探索智慧银行作为重要课题，组建了由行领导牵头，、埃森哲等业界领先的咨询公司专家和深圳高新技术研多部门在内的项目组，先后邀请IBM 究机构参与，还专门对境内外智慧网点进行实地考察和研究。提升客户移动互联网技术的发展、网点进一步转型升级、基于国家智慧城市发展战略、尤其是在深圳这个改革创新的前沿阵体验的要求等背景，发展智慧银行是未来的必然趋势。深圳分行先应该说已经具备了智慧银行孕育的土壤和环境。地，又有毗邻港澳的区位优势，我们的目的不当然，行先试打造一个智慧网点，会在全国起到显著的品牌昭示和示范作用。推动相应的系统改造和后台集成，而是通过这一个网点的尝试和实验，是建设一个智慧网点，带动整个建设银行的创新转型、流程再造和客户体验提升。设计思路及方案实施的目我们大胆提出了“建设中国目前最好的智慧银行”结合同业以及深圳的实际情况，“最好”体现在两个方面，一是客户体验最好。真正把网点转型、流程再造、后台集成标。功能、各项技术应用、和创新技术有机结合，成为在全国第一家具有标志性意义的智慧银行，示范性最好。二是操作性最好。不为技术而技术，与现有流程、系统有效对接。展示品牌形象同时兼顾业务发展，不追求花哨，讲求实用、实效。减少开发系统的资源投入，把总行新一代的员工电子渠道及各种新功能模块以及深圳分行多年的创新成果集中运用到智慧银行中。也是流程既是创新转型的前沿阵地，智慧银行应包含以下几个典型特征：一是多功能， 智慧更是体验营销的推广平台。二是大数据，再造的实验基地；既是品牌产品的展示中心，辅以比较各类金融产品，网点应充分采用用户交互技术和体验设备，吸引客户浏览、试用、．

智慧银行大数据分析综合服务平台建设方案 智慧银行大数据可视化展会平台建设方案

智慧银行大数据分析综合服务平台建设方案 1

目录 第1章项目概述 (13) 1.1、建设背景 (13) 1.2、建设目标 (13) 1.2.1、总体目标 (13) 1.2.2、分阶段建设目标 (14) 1.3、相关系统联动对接 (15) 1.3.1、数据分析综合服务平台 (15) 1.3.2、量收系统 (16) 1.3.3、金融大数据平台 (16) 1.3.4、各生产系统 (17) 1.3.5、CRM (17) 第2章业务需求分析 (17) 2.1、总体需求 (17) 2.2、数据管理 (19) 2.2.1、数据采集 (20) 2.2.2、数据交换 (20) 2.2.3、数据存储与管理 (21) 2.2.4、数据加工清洗 (22) 2.2.5、数据查询计算 (22) 2.3、数据管控 (23) 2.4、数据分析与挖掘 (24) 2

2.6、量收系统功能迁移 (26) 第3章系统架构设计 (27) 3.1、总体设计目标 (27) 3.2、总体设计原则 (27) 3.3、系统总体架构设计 (30) 3.3.1、总体技术框架 (30) 3.3.2、系统总体逻辑结构 (35) 3.3.3、平台组件关系 (38) 3.3.4、系统接口设计 (46) 3.3.5、系统网络结构 (53) 第4章系统功能设计 (56) 4.1、概述 (56) 4.2、平台管理功能 (57) 4.2.1、多应用管理 (57) 4.2.2、多租户管理 (62) 4.2.3、统一运维监控 (63) 4.2.4、作业调度管理 (88) 4.3、数据管理 (90) 4.3.1、数据管理框架 (90) 4.3.2、数据采集 (93) 4.3.3、数据交换 (97) 3

2019年智慧社区大数据网格化管理平台建设和运营一体化解决方案 智慧社区整体解决方案

智慧社区大数据网格化管理平台建设和运营一体化解决方案 智慧社区整体解决方案 一、背景 社区网格化服务管理是针对传统社区中出现的多头管理、职能交叉、资源共享不畅、服务不能落地等问题提出的新的社区服务管理模式，是网格化管理技术和管理理念在社区管理中的应用。 社区网格化服务管理依托统一的社区网格化服务管理平台，根据属地管理、地理布局、现状管理等原则，将管辖地域划分成若干网格状的单元，并把“人、地、物、事、组织”等全部纳入网格管理，对每一网格实施精细化、主动化、可视化管理；同时根据网格划分，按照对等方式整合公共服务资源，对网格内的居民进行多元化、便捷化、个性化服务，实现社会服务“零距离”、社会管理“全覆盖”、居民诉求“全响应”。 社区网格化服务管理系统建设以满足政府对社区的管理需求、优化管理模式、提升效率、建设服务型政府为基本需求；同时为社区居民和社区小微企业构建和谐环境，引导创新应用，提升生活品质，打造高效、便捷、幸福生活。 以智能、人文、服务为理念，通过整合街道管理和服务运行的关键信息，探索社会管理、社区服务、惠民兴业的发展新途径，通过细

分责任网格和规范工作流程，建立科学有效的监督考核机制，打造资源数字化、管理精细化、服务人文化、工作规范化、组织高效化的社区工作运行新模式。 社区网格化服务管理实现对社区的精细化管理，使管理更高效，并实现公共服务业务下沉，由“被动受理”变为“主动服务”，由以前的线条管理演进到为社区居民提供综合服务。社区网格化服务管理系统的建设，有助于转变政府职能，着力打造“服务型政府”，对于加强政府与居民的联系，提升社区行政服务能力具有现实意义。 二、建设目标 依托社区网格化服务管理系统，整合资源，精细管理，改变传统的城市管理运行模式，提升政府管理和服务效率，实现： 1、资源整合，统筹管理，一处采集，多方共享。 针对人、地、物、组织等各类城市综合管理要素进行统一的采集、校对、分析，并采用信息化手段实施资源数据多渠道、标准化的整合，在实现统筹管理的同时，为各相关职能部门提供信息共享。 2、业务优化，协同办理，条块融合，整体联动。 围绕城市综合管理的各类资源，以所发生的事件为驱动，制定统一的处置流程，对各类资源情况变动、资源所涉及的各类社会问题、不稳定因素等通过信息化手段进行全面整合，对承担社会管理的条块

智慧银行建设方案

智慧银行整体建设方案 2018 年3 月

目录 第一章智慧银行建设驱动力分析 (3) 1.1 行业背景 (3) 第二章瑞银科技智慧银行解决方案介绍 (4) 2.1系统总体要求 (4) 2.2系统整体架构 (5) 2.3系统业务功能设计 (5) 2.4 智慧银行软件系统功能设计 (8) 第三章瑞银实施案例介绍 (19) 3.1企业介绍 (19)

第一章智慧银行建设驱动力分析 1.1 行业背景 中国金融市场对外资银行全面放开，非银行金融机构正逐渐进入传统银行服务领域，金融脱媒问题日益严峻。新巴塞尔协议实施的要求，监管标准驱动的银行风险管理和合规管理要求压力仍在，相关法律和政策不断改进与完善。客户需求愈来愈多样化和复杂化，银行服务水平与日益提升的客户需求存在差距。由于历史、制度、实践的各种约束，中国银行业的产品和服务还不能满足转型的需要，必须提供创新的产品和服务，必须颠覆传统的经营模式，必须优化治理结构，必须更新经营理念和企业文化。 在移动互联时代的背景下，最佳客户体验的特征就是为客户提供随时、随地、随心的金融服务。产品和服务的创新是未来银行发展的内在动力，新技术支持下的高效可靠地服务平台和不断创新的产品是银行竞争力的体现。建设符合市场发展需求的智慧银行，顺应技术发展的潮流和客户的需求。 变革和转型的方向是以更好地为客户提供服务为核心，构建更加智慧的银行。这里的智慧代表着更透彻的感应度量、更全面的互联互通、更深入的智能洞察

第二章瑞银科技智慧银行解决方案介绍 2.1系统总体要求 本次系统建设目标是应用先进的计算机技术、手机技术和业务处 理模式，建设一个架构先进、客户体验良好、安全可靠，能整合手机 银行、网上银行、电话银行、微信银行、智能银行、大堂 IPAD、排 队机、预填单机、多媒体终端等渠道，智能识别客户、智能管理客户 和精准营销的厅堂管理系统，达到提高服务效率、改善客户服务体验 的目的。要求系统和平台具备完善的内部管理功能，满足 7×24 小时稳定可靠运行，充分考虑系统容量和业务应用等的可扩展性，支持未来业务发展时系统平稳升级。

智慧银行建设方案

智慧银行整体建设方案 2018年3月

目录 第一章智慧银行建设驱动力分析 (3) 1.1行业背景 (3) 第二章瑞银科技智慧银行解决方案介绍 (4) 2.1系统总体要求 (4) 2.2系统整体架构 (5) 2.3系统业务功能设计 (5) 2.4智慧银行软件系统功能设计 (8) 第三章瑞银实施案例介绍 (19) 3.1企业介绍 (19)

第一章智慧银行建设驱动力分析 1.1行业背景 中国金融市场对外资银行全面放开，非银行金融机构正逐渐进入 传统银行服务领域，金融脱媒问题日益严峻。新巴塞尔协议实施的要求，监管标准驱动的银行风险管理和合规管理要求压力仍在，相关法律和政策不断改进与完善。客户需求愈来愈多样化和复杂化，银行服务水平与日益提升的客户需求存在差距。由于历史、制度、实践的各种约束，中国银行业的产品和服务还不能满足转型的需要，必须提供创新的产品和 服务，必须颠覆传统的经营模式，必须优化治理结构，必须更新经营理念和企业文化。 在移动互联时代的背景下，最佳客户体验的特征就是为客户提供随时、随地、随心的金融服务。产品和服务的创新是未来银行发展的内在动力，新技术支持下的高效可靠地服务平台和不断创新的产品是银行竞争力的体现。建设符合市场发展需求的智慧银行，顺应技术发展的潮流和客户的需求。 变革和转型的方向是以更好地为客户提供服务为核心，构建更加 智慧的银行。这里的智慧代表着更透彻的感应度量、更全面的互联互通、更深入的智能洞察

第二章瑞银科技智慧银行解决方案介绍 2.1系统总体要求 本次系统建设目标是应用先进的计算机技术、手机技术和业务处 理模式，建设一个架构先进、客户体验良好、安全可靠，能整合手机 银行、网上银行、电话银行、微信银行、智能银行、大堂 IPAD、排 队机、预填单机、多媒体终端等渠道，智能识别客户、智能管理客户 和精准营销的厅堂管理系统，达到提高服务效率、改善客户服务体验 的目的。要求系统和平台具备完善的内部管理功能，满足 7×24小时稳定可靠运行，充分考虑系统容量和业务应用等的可扩展性，支持未来业务发展时系统平稳升级。

智慧银行大数据平台建设方案

智慧银行大数据平台 建 设 方 案

目录 第1章前言 0 第2章银行大数据现状分析 (1) 2.1、基本现状 (1) 2.2、总体现状 (1) 2.2.1、行领导 (1) 2.2.2、业务人员 (1) 2.3、数据架构方面 (1) 2.3.1、业务表现 (2) 2.3.2、问题 (2) 2.4、数据应用难题 (3) 2.4.1、缺少统一的应用分析标准 (3) 2.4.1.1、业务表现 (3) 2.4.1.2、问题 (3) 2.4.2、缺少统一的基础数据标准 (4) 2.4.2.1、业务表现 (4) 2.4.2.2、问题 (4) 2.4.3、缺少反馈机制 (5) 2.4.3.1、业务表现 (5) 2.4.3.2、问题 (6) 2.5、数据应用现状总结 (6)

第3章银行大数据治理阶段目标 0 3.1、数据平台逻辑架构 0 3.2、数据平台部署架构 (1) 3.3、建设目标 (1) 3.3.1、建设大数据基础设施，完善全行数据体系架构 (1) 3.3.2、开发大数据资源，支撑全行经营管理创新 (2) 3.3.3、培养大数据人才队伍，建立大数据分析能力 (2) 3.4、数据治理目标 (2) 3.4.1、发现数据质量问题，推动大数据治理工作的开展，建立数据质量检核系统 (2) 3.4.2、分析、梳理业务系统，推动数据标准的建立，统一全行口径 (2) 3.4.3、建立数据仓库模型框架，优化我行数据架构，建设稳定、可扩展的数据仓库.. 3 3.5、目标建设方法 (3) 3.5.1、建设内容 (3) 3.5.2、工作阶段 (4) 3.5.2.1、源系统分析阶段 (4) 3.5.2.1.1、工作内容 (4) 3.5.2.1.2、工作依据 (4) 3.5.2.1.3、工作重点 (4) 3.5.2.2、数据质量问题检查阶段 (4) 3.5.2.2.1、工作内容 (5) 3.5.2.2.2、工作依据 (5) 3.5.2.2.3、工作重点 (5)

金融大数据平台建设方案详细

二、大数据平台建设 （一）大数据平台框架概述 大数据平台建设充分整合信息化资源，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。 主要包括以下三部分： 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．大数据应用系统 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．大数据管控 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 （二）大数据平台建设原则 大数据平台是大数据运用的基础实施，其设计、建设和系统实现过程中，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，为系统提供全方位的安全实施方案，确保企业内部信息的安全。大数据技术必须自主可控。 先进性：涵盖结构化，半结构化和非结构化数据存储和分析的特点。借鉴互联网大数据存储及分析的实践，使平台具有良好的先进性和弹性。支撑当前及未来数据应用需求，引入对应大数据相关技术。 平台性：归纳整理大数据需求，形成统一的大数据存储服务和大数据分析服务。利用多租户, 实现计算负荷和数据访问负荷隔离。多集群统一管理。 分层解耦：大数据平台提供开放的、标准的接口，实现与各应用产品的无缝对接 （三）基础数据来源 1．银行内部大数据资源

智慧银行大数据平台数据治理整体解决方案 智慧银行大数据可视化平台建设方案 - 副本

智慧银行 大数据可视化平台 建 设 方 案

目录 第1章前言 0 第2章银行大数据现状分析 (1) 2.1、基本现状 (1) 2.2、总体现状 (1) 2.2.1、行领导 (1) 2.2.2、业务人员 (1) 2.3、数据架构方面 (2) 2.3.1、业务表现 (2) 2.3.2、问题 (2) 2.4、数据应用难题 (3) 2.4.1、缺少统一的应用分析标准 (3) 2.4.1.1、业务表现 (3) 2.4.1.2、问题 (3) 2.4.2、缺少统一的基础数据标准 (4) 2.4.2.1、业务表现 (4) 2.4.2.2、问题 (5) 2.4.3、缺少反馈机制 (5) 2.4.3.1、业务表现 (6) 2.4.3.2、问题 (6) 2.5、数据应用现状总结 (6)

第3章银行大数据治理阶段目标 0 3.1、数据平台逻辑架构 (1) 3.2、数据平台部署架构 (1) 3.3、建设目标 (2) 3.3.1、建设大数据基础设施，完善全行数据体系架构 (2) 3.3.2、开发大数据资源，支撑全行经营管理创新 (2) 3.3.3、培养大数据人才队伍，建立大数据分析能力 (2) 3.4、数据治理目标 (3) 3.4.1、发现数据质量问题，推动大数据治理工作的开展，建立数据质量检核系统. 3 3.4.2、分析、梳理业务系统，推动数据标准的建立，统一全行口径 (3) 3.4.3、建立数据仓库模型框架，优化我行数据架构，建设稳定、可扩展的数据仓库 3 3.5、目标建设方法 (4) 3.5.1、建设内容 (4) 3.5.2、工作阶段 (4) 3.5.2.1、源系统分析阶段 (4) 3.5.2.1.1、工作内容 (4) 3.5.2.1.2、工作依据 (4) 3.5.2.1.3、工作重点 (5) 3.5.2.2、数据质量问题检查阶段 (5) 3.5.2.2.1、工作内容 (5) 3.5.2.2.2、工作依据 (5)

大数据技术助力智慧银行建设

大数据技术助力信息化银行建设 2016年8月 · 北京

● IDC发布报告预测到2020年，全球数字宇宙将会膨胀到40000EB ● 全世界新产生的数据量每年增加40%，每两年翻一番● 数据爆炸式增长（每分钟...） 13000+个iPhone 应用下 载 Skype 上 20万+分钟的语音通话Twitter 上发98000+新微博上传6600张新照片到flickr 发出1.68亿+条Email Facebook 上更新69.5万+条新状态YouTube 上上传600+新视频 淘宝光棍节60万+个新订单 12306出票1840+张 大数据时代已来临 1

1、封闭的大数据挖掘体系无法满足大幅增长的大数据分析挖掘需求； 2、新形势下，客户对数据时效要求越来越高，T+1甚至T+2的数据服务时效已经无法适应客户需求和市场竞争的需要； 3、过度依赖批量交换的方式造成上下游数据冗余以及运维的复杂度增加，花费大量精力保证指标和数据的唯一性和准确性，但往往事倍功半。 银行面临的挑战和机遇 2

工商银行大数据发展历程 2002年 2007年 2013年2014年2015年 T+1动态监测报表 数据仓库 信息库 2010年 流数据处理平台（实时计算处理） 管理会计（MOVA） 分布式数据库 Hadoop 大内存分布式数据库 容量：TB级类型：结构化 容量：EB级 类型：结构化+非结构化 Exadata 一体机 容量：PB级类型：结构化 3

数据化运营业务安全 智能客服生活服务信用管理增值服务业绩考核业务分析效果评估反洗钱反欺诈交易安全身份识别诉求识别智能决策精准营销个性化推荐 信用评价信用报告风险预警资讯推送信息专享... ......... ...... 工商银行大数据体系概况 管理者监管机构客户合作伙伴 运营中心 分析师 风险监控中心 批量计算 客户特征… 数据采集 操作日志 行为事件 业务数据 … 位置变化余额变动…在线存储分钟级 秒级… 信息服务灵活查询通用查询…余额提醒机构监测…风险预警 大数据平台 智能营销 信息管理（EBM） MOVA 分析师工作台 信贷运营支持系统 业务运营风险管理 反洗钱 反欺诈 业务系统 ... 投行理财征信银行保险租赁工商注册信息融e联 融e购融e行... 外部信息 客户画像风险事件 业务量统计黑白名单信息检索信息定制实时计算客户视图定制大数据可视化4

智慧银行金融信息云平台建设方案

智慧银行金融信息云平台建设方案

目录 第1章平台总体方案 (2) 4.1 平台业务方案 (2) 4.2 产品功能列表 (5) 第5章平台功能简介 (8) 5.1 企业云主站 (8) 5.2 企业云客户端 (14) 5.3 小微企业管理中心 (18) 5.4 运营中心 (23) 5.5 进销存企业核心应用 (29) 5.6 移动记账应用 (36) 5.7 移动办公应用 (39) 5.8 销售机会 (42) 5.9 合同管理 (43) 5.10 批发零售 (43) 5.11 收付款管理 (44) 5.12 报销管理 (46) 5.13 工资管理 (47) 5.14 资产管理 (48) 5.16 技术方案 (63) 5.17 系统安全方案 (92) 5.18 高可用方案 (113) 5.19 系统运维方案 (124) 5.20 项目实施方案 (128) 第6章建议软件系统所需的运行环境 (147) 7.1 物理架构图（网络拓扑） (147) 7.2 设计原则 (147) 7.3 硬件设备选型建议 (148) 7.4 软件配置建议 (148) 第8章技术服务、技术培训、售后服务的内容和措施 (150) 1.1 项目培训与技术转移 (150) 1.2 项目服务方案 (153) 第2章项目实施人员 (159) 14.1 项目实施人员一览表 (159)

第1章平台总体方案 4.1平台业务方案 4.1.1业务全景图 xx银行_金融信息云平台围绕中小微企业，以企业采购，销售，结算，授信，分销商管理，催收款等流程为主线，提供覆盖企业生产全流程的面向不同部门人员使用的一系列轻量应用群，在解决企业痛点需求基础上，快速扩大兰州银行存贷量，打造同业最强的对公互联网金融信息服务生态圈。 xx银行_金融信息云平台面向中小微企业服务，有可复制性，填补了传统银行面向中小微企业服务空白。采用最新的移动互联网和云平台技术，充分利用银行服务优势和个人存款业务优势，面向企业不同关键人，提供一系列轻量应用，切入企业痛点，扩大存贷量。

商业银行大数据建设规划

X X银行大数据建设规划 一、项目背景 随着信息化程度的加深，以及移动互联网、物联网的崛起，人们产生的数据急剧膨胀，传统的数据处理技术难以支撑数据大量的增长和处理能力。经过近几年的发展，大数据技术逐步成熟，可以帮助企业整合更多的数据，从海量数据中挖掘出隐藏价值。大数据已经从“概念”走向“价值”，逐步进入实施验证阶段。人们越来越期望能实现海量数据的处理，从数据中发现价值。数据越来越成为一种重要的资产。在2014年Gartner技术炒作曲线的报告中也体现了大数据技术将走向实际应用。 我行已深刻认识到数据战略对企业运营以及企业未来发展方向的重要性。互联网金融的本质是金融，核心是数据，载体是平台，关键是客户体验，发展趋势是互联网与金融的深度融合，要提升大数据贡献度。因此，要深化互联网思维理念，稳步推进互联网金融产品和服务模式创新，积极利用移动互联网、大数据等新技术新手段，沉着应对冲击和挑战，实现传统金融与互联网金融的融合发展。做好海量异构数据的专业化整合集成、关联共享、安全防护和维护管理，深度挖掘数据内含的巨大价值，探索银行业务创新，实现数据资源的综合应用、深度应用，已成为提升企业核心竞争力，实现企业信息化可持续发展的关键途径。按照行领导部署，信息科技部组织力量对大数据技术进行研究，完成对市场上主流的大数据平台及应用技术预研，征求业务部门建议，提出项目建设要求。 二、建设目标 以大数据项目建设作为契机，凝聚我行优势力量，全面梳理数据资源，完善数据体系架构，自主掌握大数据关键技术，加速大数据资源的开发利用,将数据决策化贯穿到经营管理全流程，建设智慧银行，提升核心竞争力。 （一）建设大数据基础设施，完善全行数据体系架构

2020数据银行考试答案

2020数据银行考试答案 1. 数据银行和客户运营平台的联动，以下哪个说法是不正确的？D数据银行同步的人群包在客户运营平台可以对潜客发短信 2. “品牌可以在618期间通过数据银行唤醒近365天未购买但过去一年有过浏览行为的沉默老客”这种说法是对的吗？错误 3. ”以场圈人-搜索中，搜索行为是从全网拉取搜索XX关键词的人群，产出搜索该关键词且是该品牌的人群。“这种说法正确吗？正确 4. 数据银行可以圈定流失TOP5品牌人群。正确 5. 月均消费金额的定义是什么？A 最近180天 6. 某品牌女王节期间（3月3日-3月9日）创建人群后开启人群质量报告追踪后可以看到流失到哪些品牌。否 7. 自定义人群设置更新的周期最长不超过多少天？7天 8. “某品牌怀疑自己的会员活跃度在下滑，希望从数据银行中得到数据论证，我们可以直接查看消费者分析模块看板中的会员月活跃率这个指标。”这种说法正确吗？正确 9. “数据银行中关于会员的定义，如果是会员通品牌商，则会员的定义是：已领卡的消费者；如果是非会员通品牌商，则会员的定义是：交易笔数或者交易金额已达到品牌商自己设置的门槛的消费者。”这种说法正确吗？正确 10. “品牌圈选了双11前对某产品有高意向的人群，想要分析这个人群的触点分布情况，可以通过自定义分析功能实现。”这种说法正确吗？正确 11. 自定义分析中，针对“属性圈人”的圈选范围，下列说法正确的是哪个？30天 12. 下面哪个行为不属于认知行为？C 13. 品牌活跃消费者中，“认知”和“兴趣”人群的活跃有效期是以下哪个？15 14. “在品牌数据银行中，T指标指的是近15天有加购、收藏、领取权益或购买的会员数/会员总数。”这种说法正确吗？错误选30天 15. 数据融合中，人群上传后能够匹配到的范围是哪个？D 16. “目前数据银行接通了天猫超市触达通道，可以进行天猫超市的个性化翻牌，试用派发，优惠券等消费者运营触达，人群包的人数要求大于等于1万。”这种说法正确吗？错误 17. 自定义分析中，以货圈人条件多于（）个，不支持实时计算。C 4个 18. “上传人群可通过叠加标签，甄选出优质人群后进行再营销。”这种说法正确吗？正确 19. “品牌创建营销活动人群时，付费广告最早可选到365天前，其他行为最早可选到180天前。活动的时间跨度不超过30天。”这种说法正确吗？错误 20. “品牌A在查看自定义人群报告时发现品牌互动触点分布加和大于100%，服务商B解释原因是‘同一个人在近期有可能被多个渠道触达过' 。"这种说法正确吗？正确 21. “自定义分析-以货圈人中，如果要输入指定商品ID，单次最多只能输入50个。”这种说法正确吗？正确 22. 某奶粉品牌在双11期间进行UD外投，品牌希望知道本次外投触达人群的TA%，以下圈选逻辑正确的是？（注：双11时间段为10月20日-11月11日；此品牌的TA为孕期阶段和宝宝年龄0-3岁）C 23. ”365天内购买过品牌商品大于等于2次的消费者是忠诚消费者。“这种说法正确吗？错误 24. 全链路分布里AIPL人群的品牌互动触点分布逻辑中，假设一个ID被聚划算曝光，又点击了品牌的钻展广告后进入品牌店铺购买了商品，则下面的描述中不正确的是哪个？B购买人群的阿里妈妈触点计1人，不计入店铺触点。