金融大數(shù)據(jù)銀行項(xiàng)目簡介

金融大數(shù)據(jù)銀行項(xiàng)目簡介XX科技股份有限公司編制目錄一、 金融大數(shù)據(jù)銀行項(xiàng)目背景 3二、 客戶情況及市場情況 41. 客戶情況 42. 市場情況 5三、 技術(shù)選型 6四、 項(xiàng)目團(tuán)隊(duì)構(gòu)成 7五、 團(tuán)隊(duì)成員技能需求 8

金融大數(shù)據(jù)銀行項(xiàng)目背景互聯(lián)網(wǎng)的出現(xiàn)讓海量的企業(yè)、個(gè)人行為數(shù)據(jù)的獲取、存儲(chǔ)、管理成為可能。大數(shù)據(jù)的發(fā)展已經(jīng)在多個(gè)層面推進(jìn)金融機(jī)構(gòu)的業(yè)務(wù)模式不斷發(fā)生改變。比如，在金融產(chǎn)品的營銷設(shè)計(jì)、風(fēng)險(xiǎn)控制、擴(kuò)展服務(wù)半徑等方面，大數(shù)據(jù)都深刻改變了金融機(jī)構(gòu)的經(jīng)營模式，有效降低了成本、提高了效率。從金融領(lǐng)域的視角來看，大數(shù)據(jù)在金融領(lǐng)域是一枝獨(dú)秀，加上人工智能的興起，規(guī)模急速地增長。在政策層面，國家多層面推進(jìn)金融大數(shù)據(jù)發(fā)展提供了政策支持，金融行業(yè)經(jīng)過一二十年的信息化的積累，從數(shù)據(jù)到技術(shù)，人才的儲(chǔ)備等方面，都具有非常好的優(yōu)勢。金融機(jī)構(gòu)是大數(shù)據(jù)天生的合作者，一方面自身有著利用技術(shù)紅利帶來收益沖動(dòng)，另一方面又有國內(nèi)較好的信息化基礎(chǔ)。因此金融大數(shù)據(jù)發(fā)展也促進(jìn)了金融行業(yè)從多方面實(shí)現(xiàn)管理的轉(zhuǎn)型和業(yè)務(wù)產(chǎn)品的創(chuàng)新，其中包括信用風(fēng)險(xiǎn)、客戶服務(wù)、智能運(yùn)營以及金融本身的產(chǎn)品。而金融行業(yè)在大數(shù)據(jù)領(lǐng)域里有著較好的場景應(yīng)用，例如銀行、保險(xiǎn)、證券等，同時(shí)互聯(lián)網(wǎng)公司在大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上開展金融業(yè)務(wù)，這些業(yè)務(wù)跨過銀行傳統(tǒng)的信貸領(lǐng)域，開始向轉(zhuǎn)賬匯款、現(xiàn)金管理、資產(chǎn)管理、供應(yīng)鏈金融、支付等領(lǐng)域蔓延。金融跟互聯(lián)網(wǎng)的融合是一個(gè)大勢所趨，金融向互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展，互聯(lián)網(wǎng)向金融轉(zhuǎn)型，已經(jīng)成為整個(gè)科技和互聯(lián)網(wǎng)金融發(fā)展的焦點(diǎn)。中國是全球第二大經(jīng)濟(jì)國，金融業(yè)向?qū)嶓w經(jīng)濟(jì)、創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)的轉(zhuǎn)型中，利用大數(shù)據(jù)技術(shù)，必將成為中國金融業(yè)的新增長點(diǎn)和新亮點(diǎn)?？蛻羟闆r及市場情況客戶情況1.數(shù)據(jù)安全與個(gè)人隱私現(xiàn)階段用戶數(shù)據(jù)的收集、存儲(chǔ)、管理和使用缺乏規(guī)范，主要依靠商業(yè)銀行自律，用戶無法確定自己隱私信息的用途。此外，鑒于國內(nèi)商業(yè)銀行體制機(jī)制限制以及尚未健全的金融法律法規(guī)體系，許多金融機(jī)構(gòu)擔(dān)心擅自使用數(shù)據(jù)會(huì)觸犯監(jiān)管和法律底線，同時(shí)數(shù)據(jù)處理不當(dāng)可能會(huì)給自身帶來聲譽(yù)風(fēng)險(xiǎn)和業(yè)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)，因而在駕馭大數(shù)據(jù)層面難以付諸實(shí)際行動(dòng)。2.大數(shù)據(jù)應(yīng)用推進(jìn)和落地商業(yè)銀行大數(shù)據(jù)應(yīng)用雖然在風(fēng)控、反欺詐、征信等領(lǐng)域初見成效，但在其他層面暫時(shí)還處于探索階段。究其原因，一方面只有當(dāng)數(shù)據(jù)分析轉(zhuǎn)變?yōu)槠髽I(yè)業(yè)務(wù)方式后才產(chǎn)生價(jià)值；另一方面商業(yè)銀行在新建應(yīng)用系統(tǒng)的過程中缺乏數(shù)據(jù)思維，沒有充分了解大數(shù)據(jù)分析的價(jià)值、戰(zhàn)略和流程。同時(shí)大數(shù)據(jù)應(yīng)用投資效果難以衡量，領(lǐng)域建模未得到充分重視。3.大數(shù)據(jù)技術(shù)框架大數(shù)據(jù)技術(shù)框架的組成部分包括處理系統(tǒng)、平臺(tái)基礎(chǔ)和計(jì)算模型。首先，處理系統(tǒng)必須穩(wěn)定可靠，同時(shí)支持實(shí)時(shí)處理和離線處理多種應(yīng)用，支持多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的統(tǒng)一存儲(chǔ)和處理等功能。其次，平臺(tái)基礎(chǔ)要解決硬件資源的抽象和調(diào)度管理問題，以提高硬件資源的利用效率，充分發(fā)揮設(shè)備的性能。最后，計(jì)算模型需要解決三個(gè)基本問題：模型的三要素（機(jī)器參數(shù)、執(zhí)行行為、成本函數(shù)）、擴(kuò)展性與容錯(cuò)性、性能優(yōu)化。這些要求對(duì)構(gòu)建大數(shù)據(jù)技術(shù)框架提出了非常高的要求。市場情況數(shù)據(jù)容量大，涵蓋范圍廣在大數(shù)據(jù)時(shí)代，金融業(yè)數(shù)據(jù)迅速膨脹并呈現(xiàn)出幾何級(jí)數(shù)的增長態(tài)勢。由于行業(yè)特性，銀行業(yè)在長期業(yè)務(wù)開展過程中積累了海量數(shù)據(jù)。從數(shù)據(jù)涵蓋范圍來看，數(shù)據(jù)類型包括以工資、公積金、消費(fèi)貸款等為代表的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和以文檔、圖片、音像和地理位置信息等種類繁多的非結(jié)構(gòu)化和半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。以銀行業(yè)為例，每創(chuàng)收100萬美元，會(huì)平均產(chǎn)生820GB的數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)強(qiáng)度高踞各行業(yè)之首，而在相同創(chuàng)收條件下，電信、保險(xiǎn)和能源行業(yè)數(shù)據(jù)強(qiáng)度分別為490GB、150GB和20GB，由此可知金融業(yè)在大數(shù)據(jù)應(yīng)用方面具備天然優(yōu)勢。數(shù)據(jù)處理復(fù)雜，充分挖掘困難商業(yè)銀行數(shù)據(jù)體量龐大，在數(shù)據(jù)處理過程中存在很多問題，主要包括：（1）數(shù)據(jù)治理體系化建設(shè)匱乏?，F(xiàn)階段商業(yè)銀行尚未形成系統(tǒng)的數(shù)據(jù)治理方法和體系，缺乏有效的數(shù)據(jù)分類、整理和加工。（2）數(shù)據(jù)資源管理整合度不高，內(nèi)部可用信息使用率低下。當(dāng)前商業(yè)銀行的數(shù)據(jù)在組織內(nèi)部處于割裂狀態(tài)，缺乏順暢的共享機(jī)制，難以實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的有效整合和使用。（3）數(shù)據(jù)內(nèi)容復(fù)雜多樣，難以充分挖掘數(shù)據(jù)資源潛在價(jià)值。造成這一現(xiàn)狀的原因在于商業(yè)銀行非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)占比不斷上升，數(shù)據(jù)構(gòu)造方法重復(fù)率高，且關(guān)系復(fù)雜。數(shù)據(jù)資產(chǎn)化，應(yīng)用場景豐富國內(nèi)商業(yè)銀行現(xiàn)處于數(shù)據(jù)資產(chǎn)化、產(chǎn)業(yè)化的起步階段，且銀行運(yùn)用大數(shù)據(jù)技術(shù)以描述性數(shù)據(jù)分析為主，預(yù)測性數(shù)據(jù)建模為輔，以自身交易和客戶數(shù)據(jù)為主，外部數(shù)據(jù)為輔。數(shù)據(jù)資產(chǎn)目前最主要的作用是趨勢預(yù)測和決策支持，典型的應(yīng)用場景集中在營銷分析、內(nèi)部運(yùn)營和風(fēng)險(xiǎn)管控等方面，具體應(yīng)用案例包括交叉銷售、客戶群體劃分、信用評(píng)分及違約監(jiān)測等。當(dāng)前我國商業(yè)銀行大數(shù)據(jù)應(yīng)用深度、廣度和頻度都與國際先進(jìn)銀行存在著巨大差距，迫切需要拓寬數(shù)據(jù)應(yīng)用層面，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)資產(chǎn)增值。技術(shù)選型CDH/FlumeKafka 數(shù)據(jù)采集，結(jié)合數(shù)據(jù)流技術(shù)對(duì)接各類應(yīng)用系統(tǒng)及數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)資源CDH/HDFS 文件類數(shù)據(jù)整合與存儲(chǔ)，HADOOP技術(shù)路線CDH/HBASE 格式類數(shù)據(jù)整合與存儲(chǔ)，HADOOP技術(shù)路線HADOOP 數(shù)據(jù)清洗工具CDH/YARN+CM 數(shù)據(jù)負(fù)載及集群管理HADOOPYARN 針對(duì)數(shù)據(jù)服務(wù)及安全類應(yīng)用的定制開發(fā)提供微服務(wù)運(yùn)行環(huán)境技術(shù)管理工具項(xiàng)目團(tuán)隊(duì)構(gòu)成姓名性別學(xué)歷職稱專業(yè)工作單位項(xiàng)目中的分工每年工作時(shí)間(月)簽字成員A男本科高級(jí)大數(shù)據(jù)工程師應(yīng)用電子技術(shù)XX科技股份有限公司項(xiàng)目管理12成員B男本科高級(jí)大數(shù)據(jù)工程師體育醫(yī)學(xué)