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商业银行拥有大量的金融交易数据，具备成为数字化转型的先天优势。大数据已经成为银行业创新的一把利器，“用数据驱动转型发展”已经成为行业共识。随着新技术的快速进步，金融行业的数据应用开始流动融合，变得活跃而有生命力。
移动互联网的发展，使得每天都会产生大量结构化和非结构化数据。以银行业为例，中国银联涉及 43 亿张银行卡，超过 9 亿的持卡人，超过一千万商户，每天近七千万条交易数据，核心交易数据都超过了 TB 级。具备大数据驾驭能力的金融机构可以实现基于数据驱动的管理决策、服务运营、风险管理及产品创新 等的智能化转型与变革。
金融行业大数据的应用需求主要包括:
• 数据仓库
由于金融业务每天的数据量大，数据来源多样化，金融机构就面临如何管理海量数据 以及如何提取有用的数据的问题。通过数据的收集、分析，将原本孤立的数据汇入数据仓库，通 过数据挖掘技术对数据进行管理，建立客户分析模型，风险分析模型，和销售分析模型，能有效 提升金融客户价值，抗风险能力和销售利润。
• 精准营销
互联网时代的银行在互联网的冲击下，迫切的需要通过对形式多样的用户数据进行挖掘、 追踪、分析，将不同客户群体进行聚类，有助于获取用户的消费习惯、风险收益偏好等特征信息， 即可对细分的客户进行精准营销、实时营销等个性化智慧营销。例如，银行针对不同的客户分类推 荐相应的理财产品，根据客户的购买习惯和风险偏好进行产品组合营销;根据客户的产品清单和浏 览记录进行路径分析，主动推送关联产品营销等，真正做到个性化的主动营销服务。
• 风险控制
随着银行业务的快速发展，银行经营者必须有效地甄别风险、防范风险和控制风险。 大数据分析帮助银行了解客户的自然属性和行为属性，结合客户行为分析、客户信用度分析、客 户风险分析以及客户的资产负债状况等信息，可以实时分析欺诈行为，也可以统一管理金融企业 内部多源异构数据与外部征信数据，建立完善的风险防范体系。内部可保障数据的完整性与安全性， 外部可控制用户风险。
• 改善经营
通过大数据分析方法改善经营决策，为管理层提供可靠的数据支撑，使经营决策更加 高效、敏捷、精确。银行可以监控不同市场推广渠道尤其是网络渠道推广的质量，从而进行合作 渠道的调整和优化。同时，也可以分析哪些渠道更适合推广哪类银行产品或者服务，从而进行渠 道推广策略的优化。
• 服务创新
通过对大数据的应用，改善与客户之间的交互、增加用户粘性，为客户提供增值服务， 不断增强金融企业业务核心竞争力。银行可以将客户行为转化为信息流，并从中分析客户的个性 特征和风险偏好，更深层次地理解客户的习惯，智能化分析和预测客户需求，从而进行产品创新 和服务优化。
以下为本报告部分截图
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