一個企業(yè)要想保持長遠(yuǎn)的發(fā)展，在市場中成為一個強有力的生命個體，必然要注重企業(yè)組織之間的協(xié)調(diào)、合作關(guān)系，與環(huán)境協(xié)同進化，也就是所謂的企業(yè)生態(tài)系統(tǒng)。而企業(yè)信息化或數(shù)據(jù)化作為管理的重要支撐，是這生態(tài)系統(tǒng)中的關(guān)鍵一環(huán)。

 大數(shù)據(jù)在銀行業(yè)的應(yīng)用

一、輿情分析

對于銀行來說，輿情分析包括：銀行的聲譽分析、品牌分析和客戶質(zhì)量分析。它主要是通過分析網(wǎng)絡(luò)社交媒體的評論，對于客戶的流失情況進行預(yù)警，還可以通過對新聞熱點的跟蹤以及政府報道的分析，為銀行提供個性化的分析場所。

二、客戶信用評級

銀行可以通過手機客戶申請信用卡的數(shù)據(jù)，分析客戶的信用程度，從而幫助業(yè)務(wù)人員做出相應(yīng)的決策。

三、客戶與市場洞察

銀行可以通過跟蹤社交媒體的評論信息，利用各種非結(jié)構(gòu)化大數(shù)據(jù)，對客戶進行細(xì)分，改進客戶的流失情況。這是銀行對于市場的趨勢分析。

四、運營優(yōu)化

銀行通過大數(shù)據(jù)平臺對各種歷史數(shù)據(jù)進行保存和管理，同時可以對系統(tǒng)日志進行維護、預(yù)測系統(tǒng)故障，從而提升系統(tǒng)的運營效率。

五、風(fēng)險與欺詐分析

主要包括財務(wù)風(fēng)險分析、貸款風(fēng)險分析、各種反洗錢和欺詐調(diào)查和實時欺詐分析等內(nèi)容。所謂財務(wù)風(fēng)險分析是分析信用風(fēng)險和市場風(fēng)險產(chǎn)生的數(shù)據(jù)；貸款風(fēng)險分析是從媒體或者社會公眾信息中提取企業(yè)客戶和潛在客戶的信息。提高對于風(fēng)險的預(yù)測能力和預(yù)警能力；反洗錢與欺詐調(diào)查是提取犯罪記錄的信息；實時欺詐分析則是對大量的欺詐大數(shù)據(jù)進行分析。

銀行數(shù)據(jù)架構(gòu)規(guī)劃

隨著銀行業(yè)務(wù)的擴展，可以對數(shù)據(jù)進行架構(gòu)規(guī)劃。大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)架構(gòu)規(guī)劃可以采用Hadoop技術(shù)，即通過與節(jié)后或數(shù)據(jù)進行關(guān)聯(lián)，進一步拓展對非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的處理。其大數(shù)據(jù)源包括結(jié)構(gòu)化大數(shù)據(jù)、半結(jié)構(gòu)化大數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)化大數(shù)據(jù)。半結(jié)構(gòu)化大數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)化大數(shù)據(jù)通過網(wǎng)絡(luò)爬蟲的方式來搜集，再經(jīng)過內(nèi)容管理處理，將數(shù)據(jù)進行結(jié)構(gòu)化處理，然后可以將內(nèi)容管理處理得出的大數(shù)據(jù)信息存放到基礎(chǔ)大數(shù)據(jù)存儲中。這是基于HDFS存放的非結(jié)構(gòu)化大數(shù)據(jù)。

大數(shù)據(jù)為銀行創(chuàng)造的價值

當(dāng)銀行客戶與銀行產(chǎn)生交易，會產(chǎn)生大量的數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)具有大量的業(yè)務(wù)價值，為銀行進行有針對性的營銷創(chuàng)造了機會。

在大部分的應(yīng)用中，隨著數(shù)據(jù)量指數(shù)級的增長，特別是一些非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的快速增長，大量的數(shù)據(jù)導(dǎo)致分析時間增長，傳統(tǒng)的商業(yè)智能已經(jīng)無法滿足需求，阻礙了業(yè)務(wù)的發(fā)展，以FineBI為代表的新型BI的涌現(xiàn)，無論在數(shù)據(jù)處理量和速度上都相比傳統(tǒng)BI有突破性的進步。

在很長的一段時間內(nèi)，銀行的大部分業(yè)務(wù)是建立在客戶和銀行的交易過程中的，但是為了能更好地為客戶服務(wù)，光靠依賴這些數(shù)據(jù)是不夠的。隨著技術(shù)的進步，銀行可以通過很多途徑來搜集客戶的資料。從而進行有針對性的營銷。

隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展，客戶可以通過電子渠道對銀行業(yè)務(wù)發(fā)表看法或者購買銀行產(chǎn)品。這些操作都是為增強對于客戶的了解，降低信息的不對稱性。

目前來說，在利率市場化的趨勢下，存款的穩(wěn)定性降低，存貸款的利差收窄，大數(shù)據(jù)分析已經(jīng)逐漸成為銀行實現(xiàn)核心業(yè)務(wù)價值的重要手段。金融脫媒會導(dǎo)致大量客戶的流失和客戶忠誠度的降低。銀行作為“支付中介”的地位開始動搖，客戶對于銀行服務(wù)的要求越來越高。

在這種情況下，銀行需要通過大數(shù)據(jù)深入全名了解客戶的基本信息，提升業(yè)務(wù)運行的效率，逐步提高客戶的體驗。通過對大數(shù)據(jù)的加工以及挖掘，可能為銀行帶來極大的效益，特別是商業(yè)銀行。

對于銀行來說，風(fēng)險管控和用戶營銷是未來最重要的兩個方向。而對客戶的信用評分是實現(xiàn)這兩個方向的重要條件之一。信用評分是根據(jù)申請人的申請信息和證明材料，幫助業(yè)務(wù)員作出決策，降低壞賬率。

比如我們可以根據(jù)大數(shù)據(jù)的分析和查詢，有針對性地為客戶提供理財產(chǎn)品建議和提醒，同時通過對大數(shù)據(jù)的分析和挖掘，來評估客戶的信用風(fēng)險和資金償還能力，降低了銀行的各種風(fēng)險                                                                                                                                  在大數(shù)據(jù)時代，企業(yè)戰(zhàn)略將會發(fā)生巨大的改變，從業(yè)務(wù)驅(qū)動轉(zhuǎn)向“數(shù)據(jù)驅(qū)動”。大數(shù)據(jù)的智能化決定了企業(yè)未來的發(fā)展方向。