虽然各银行在各类信息系统里已经记录了客户的各类产品、交易信息，但是仍有大量的关联信息、外部数据没有被作为重要数据来收集，或者根本没有记录这些数据信 息的有效手段和方法。另外，银行的数据应用多数处于部门级，观察数据的角度往往局限于部门和条线的视角，造成同类信息系统重复建设，没有形成全面统一的数 据视图，难以发挥数据集成的整体合力。

东方金信基于大数据、云计算技术构建全新的IT系统架构平台，用大数据思维升级改造原有的渠道服务、授信管理、内部审计、客户管理等应用系统，在客户服务、风险管理、内部管控、流程优化、营销管理等多个业务领域提升银行的运营效率和市场竞争力。



大数据建设目标：

1.  创新营销服务手段。 
通过整合客户基本信息、金融资产、交易行为、渠道签约、价值贡献等相关数据，构建客户细分模型，依据一定的业务规则对客户进行分类，有针对性地挖掘银行各项 金融产品目标客户；将公司与个人客户信息统一分类、整合，形成面向个人客户、小企业客户和公司客户的产品套餐和礼包，适度延伸现有产品和业务服务线；通过 开设自己的官方微博、微信集聚人气，扩大影响和更好地服务客户。

2.  提升内部管理水平。
通过高质量的数据整合，可以对银行各项业务的行业结构、客户结构、产品结构、期限结构、担保结构和区域结构进行深度分析，测算产品贡献度、存贷综合利差、客 户综合回报、经济增加值（EVA）、经济资本回报率（RAROC）和净资产收益率，从客户、产品、部门、渠道和机构等维度对成本效益进行监测、评价、考 核，为经营管理提供有效决策支持；对于目前手工处理的报表，通过自动数据采集、汇总、运算、生成等过程，可以减轻劳动强度，提高工作效率；网点人员、设备 资源紧张是所有银行管理者的共识，但针对每个独立的网点和自助银行而言，最优化和科学的资源配置到底是什么，网点客户服务存在哪些问题，一直缺乏有效的数 据分析形成经验总结来精确回答。通过大数据应用实施，可以提供解决这个问题的途径。

3. 增强风险防控能力。
大数据的成功应用可以识别、计量、监测和报告银行经营管理中的各种风险，并给出可能的规避措施，把风险控制在合理的范围内，实现风险管理收益的最大化。如综合分析银行贷记卡客户的金融资产、客户等级的持续变化情况，跟踪客户交易行为，可以有效测算客户金融状况及还款能力。

4. 加强数据应用技术探究。
通过管理信息系统的深入建设，集成数据信息，统一信息数据视图，有效解决数据不一致问题，并进一步规范人员、机构、部门等基础信息标准。同时，引进先进的数 据收集工具、分析工具和存储工具，以提高数据治理和管理的效率。

应用效果(1): 某国有银行用户查询系统
用基于Hadoop的技术，将所有的交易数据实时增量导入这个平台，并且能够存放几年。交易数据查询可在0.1秒内完成 （并发用户数达600）；交易数据增量处理每秒可达15万条，每天处理时间约4到5分钟；Hadoop还可以对于当中的所有交易数据进行批量的处理，定期账户批量处理9千万条不超出15分钟。该银行活期交易每年会产生130亿条数据（4.5TB），原有传统业务构架很难支持。但对于Hadoop技术来说，可以达到秒级查询。



应用效果(2):某银行信用卡中心
某银行信用卡中心通过其大数据营销平台进行了1286个宣传活动，每个营销活动配置平均时间从2周缩短到2-3天。并且市场活动中答应客户在刷满一定金额或次数后送给他们的礼品，可以在客户刚好满足条件的那次刷卡后马上获得，实现了秒级营销，而不必像之前那样等待好几个工作日。信用卡中心交易量增加65%，比其他股份制商业银行的平均水平高14%，比中国所有银行的平均值高4%。该信用卡中心迄今已为客户进行了4000万次的信用额度调整。信用卡不良贷款（NPL）比率同比减少了0.76%。信用卡中心电话销售中心将所有外呼营销历史整合到数据仓库，通过对大量历史数据分析后调整客户提取和营销策略，在上线后的第一个月便实现单位工时创收提升33%、笔均贷款额提升18%。

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