消除数据孤岛,用大数据实现信息化银行转变 点击:446 | 回复:0



博为软件

    
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发表于:2017-06-22 15:04:21
楼主
中国银行业在大数据方面发展快速,大部分银行已经不会再问大数据是什么、有什么好处,而是更多地问怎样完成大数据融合,更好地实现大数据应用。
数据孤岛让银行大数据建设成无源之水
随着金融业发展,各大银行网点越来越多,日常业务量越来越多,相应数据也越来越庞大。但由于不同系统中的数据长期割据,银行的大数据挖掘与应用患上贫血症。如总行与分行的数据共享问题日益突出,银行信贷管理系统、卡业务系统、网银系统等业务系统之间如何获取所需数据,甚至各分行所用数据库类型(Orcal、Sybase、SQL Server等)都不一样。
传统的数据集成难以实现,大量的成本投入和风险,人员协调难度大、接口实施周期长,银行大数据项目建设举步维艰。故各大银行在大数据建设方面面临共同困境,即如何打破内部信息孤岛,实现所有系统数据的融会贯通,为银行发展源源不断地输送所需的数据血液。
博为软件突破银行异构数据融合壁垒
无需源代码,无需原开发团队配合,博为软件创新研发101异构数据融合技术,能高效便捷、低成本的完成不同系统中的数据融合,实时抓取精准数据,自动建立数据关联,输出利用率极高的结构化数据,实现数据有序、安全、可控的流动,实施效率比传统数据接口方式提高了近百倍。
同时,博为101异构数据融合技术实现大数据融合无需开放源数据库,对数据采集各环节进行多样化的安全加固与管控,建立多维度的安全体系,杜绝数据安全问题。
大数据助力银行信息化向信息化银行转变
通讯工具的普及催生了电话银行,互联网的浪潮催生了网上银行,移动互联网的兴起催生了手机银行。“大数据时代”的到来又会给银行带来怎样的变化?
为客户提供个性化产品与服务,实现精准营销。客户是银行最具价值的资产,银行对各系统(存款、贷款、交易记录、购买产品等)数据融合与分析,对客户数据进行全生命周期的管理,完成产品渗透率、余额情况、服务渠道的活跃度、利率和风险偏好等数据分析,做好客户精准画像,为客户制定差异化的产品及营销方案。
建立全面信用评价体系,提升信贷风险控制能力。银行是经营风险的企业,风险管理能力是银行的核心竞争力。基于完整的客户特征数据采集,如融合卡业务系统与信贷系统,采集尚未偿还的贷款、信用调降报告记录、账户类型、收入水平等数据,直观迅速、客观精准,有效地控制和降低信贷风险的发生,预防和控制资金流失。
提升管理水平,降低经营风险。首先,银行基于内部管理或经营风险的需要,需要对某个业务线的成本、收益、客户量、经营状况做一些分析,实现异构数据融合就能提供直观全面的可视化数据依据;其次,跨地区、跨网点的数据融合,实现每个网点的多维度(销售和服务活动、财务表现、运营成本、人员配置水平等)绩效分析,帮助管理层对市场部署与营销经费分配、人员配置水平、增设或取消网点等方面做出更合理的决策。
提高工作效率,降低工作难度。银行需要定期/不定期向监管部门报告各种数据,尤其停留在影像系统的数据孤岛,以往不同系统中的数据靠人工提取,不仅影响制表速度,还容易出现数据错误与误差,导致数据无法及时准确提报;博为101异构数据融合技术实现各系统数据融合,根据需求建立差异化数据模型,高效便捷地提供结构化数据库,方便各种口径报表与监管报表的可视化输出。


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