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大數據金融總結范文1
招商銀行作為中國政府推動金融改革的試點銀行之一，一直處于中國金融改革的最前沿。自從成立以來，招商銀行秉承“因您而變”的經營服務理念，不斷創新產品與服務，創新，尤其是技術創新已經深入其企業文化骨髓。
招商銀行總行信息技術部總經理周天虹表示，信息技術的每次變革都會帶來銀行業的變革，招商銀行一向重視科技和服務，利用大數據技術更好地為消費者服務是招行的一個重要發展方向。
云計算、移動互聯網、大數據這些新技術的發展，使得消費者的消費行為日益個性化、數據化、網絡化。而對于天然具有數據屬性的金融業來說，大數據能夠為金融機構的經營管理提供充分的信息支持，更好地實現金融服務創新。
但是，大數據孕育的新型金融業態對傳統金融機構也帶來了嚴峻挑戰。業內專家指出，傳統金融業缺乏以大數據分析為基礎的決策和服務體系，傳統數據處理平臺也無法滿足大數據時代的要求。如今，互聯網金融服務迅速崛起，提供更加創新的業務，以及更好的用戶體驗，強力挑戰傳統金融服務模式。
互聯網的啟發
周天虹表示，招商銀行在近兩年關注到大數據技術，在2012年著手進行系統研究。
當前，銀行的生產系統、經營系統長期以來積累了很多的結構化、半/非結構化的數據（如賬務記錄、業務交易、訪問日志等），但銀行傳統儲存和利用的數據都是結構化數據，互聯網公司對半/非結構化的數據的廣泛利用啟發了銀行。同時，傳統對結構化數據的分析方法，在新的互聯網技術下，又可以取得一些新突破。
2012年起，招商銀行與華為大數據團隊接觸，FusionInsight產品進入了它們的視野，但當時與招商銀行的需求還有一定差距。華為針對招商銀行生產系統的規范，專門在大數據平臺的可靠性、安全性方面進行了增強和適配，在2013年了比較完整的版本。
此外，華為FusionInsight在容災方面，第一個支持了超1000+km的異地容災；同時，為了增加大數據平臺的易用性和復雜查詢能力，創新地實現了表聚簇和多級索引方案，實現與招行現有數據庫、數據倉庫的無縫對接。招商銀行已在華為FusionInsight大數據解決方案基礎上，實現了五年內海量交易歷史明細信息的實時查詢、實時征信、實時事件營銷，以及針對準確客戶群的精準營銷。
周天虹以理財產品短信營銷為例表示，理財產品銷售的短信廣告，以前推送很多，很多用戶覺得騷擾比較嚴重。現在對數據進行分析以后，系統有選擇地根據相關理財產品的特征匹配用戶的財務狀況及理財產品的持有情況進行推薦，使得短信發送數量大幅下降，但命中率大幅提高。據招行測算，以某重要分行的客戶為樣本，只要發送原來數量19.6%的短信，就可以覆蓋95%最終購買的客戶。
為什么是華為？
華為在云計算、大數據等IT技術領域是新手，招行憑什么相信華為？
周天虹表示，首先大數據技術跟其他IT技術發展歷程不太一樣?！按髷祿夹g發源于互聯網公司，也率先在互聯網成熟應用。所以大數據技術并不掌握在傳統的大型IT公司手中?！彼麖娬{，華為作為IT服務的一名新軍，和它的競爭對手相比，起點相近。
其次，招行還看重華為華為另一大優勢就是快速發展和創新的能力。在和華為合作之前，招行也做了相應的調查研究，了解到華為在大數據、云計算等領域各類資源的投入情況。招行認為，華為技術的積累情況，還是很有競爭力的。
總結起來，招商銀行認為，通過FusionInsight平臺，招行首先構建起基于云計算平臺的大數據應用和分析平臺，其中已經上線部分分析型應用，后續還會投入更多應用，包括實時征信、實時營銷方面的應用。
其次，通過建設大數據平臺，招行把原有的一些游離在數據倉庫之外的結構化、半結構化數據逐步收攏到平臺里，讓系統具備了處理這些數據的能力。
大數據金融總結范文2
關鍵詞：大數據技術；對公業務營銷
中圖分類號：F274 文獻標識碼：A 文章編號：1003-9031（2016）03-0070-04 DOI：10.3969/j.issn.1003-9031.2016.03.15
當今時代，以移動互聯網、云計算技術、搜索引擎為代表的新一代信息技術全面滲入金融行業，對金融業態產生重要影響。同時，伴隨網絡技術的發展，數據滲透到了每一個行業，“大數據”應運而生，已成為重要的生產要素。對最早實現數字化交易的銀行業來說，大數據能反映銀行產品管理的綜合信息，也隱藏著產品相關的客戶行為模式，有助于實現基于客戶行為的產品營銷管理。
一、大數據技術概況
大數據尚未有統一的概念，目前采用較多的是麥肯錫咨詢公司的定義，大數據是“規模大到傳統的數據庫軟件工具已經無法采集、存儲、管理和分析的數據集”，且大數據具有“4V”的特點，即數據量大（Volume）、數據種類繁多（Variety）、數據更新快（Velocity）、數據具有極大的價值（Value）[1]。IDC的報告預測未來5年中國的數據量將以51.4%的速度增長[2]。數據作為一種信息，記錄了企業所有的產品信息，并能更精確、更客觀地展現客戶需求，具有重大的商業價值[3]。基于大數據技術的各種商業創新，會使得未來的營銷活動以更貼近消費者需求方式以及在更為合理的時間實施，取得更好的效果[4]。
現有的大數據分析挖掘的方法有很多，常用的有如下幾種。
1.關聯分析法。這是最常見的大數據分析方法之一，指的是從現有的數據庫中找出特定序列的數據在特定事件中存在的數據關聯性。確定關聯規則是關聯分析法的重要基礎，不同關聯規則的設定會產生不同的關聯結果。該方法主要用于發現某一事件中不同數據是否存在關聯性，如產品間的內在關聯性。
2.序列分析法。序列分析法與關聯分析法規則類似，但尋找的是某一事件中數據之間在時間上的關聯性。加入了時間序列，使得分析結果更具動態性和延續性。這種分析法對于發現潛在用戶具有明顯作用，能夠廣泛應用到金融、醫療、工程等領域的企業中。
3.分類和預測分析法。實際上是兩個過程，第一步是確定模型描述，針對指定的數據類型和概念集進行分類劃分，第二步是使用這種分類基于模型進行預測分析。這一類分析方法主要用于挖掘隱藏在數據背后的消費者特定的消費習慣，并預測其后續的可能行為。
4.聚類分析法。聚類分析法能夠將數據庫內數據特征未知的信息進行相似性最大化處理，幫助企業了解哪些是較為典型性的用戶，哪些是忠實用戶，哪些是流失用戶等，從而有助于企業根據不同用戶的消費特征制定不同的營銷策略。
二、大數據技術在商業銀行的應用現狀
國內的金融行業，尤其是銀行業，大數據的應用尚處于起步階段，遠遠落后于互聯網行業。但金融行業實現數字化交易以來，沉淀了大量的用戶數據，是較為適合大數據分析的行業。銀行業的數據分析尚處于從數據碎片化到數據整合時代的過渡階段?，F階段，大數據技術在商業銀行的應用主要集中在風險控制和零售業務，主要有三種模式。
首先，基于網上交易流水的數據挖掘。銀行與電商合作，直接接觸電商平臺、支付平臺上的大量賣家和買家，并通過交易流、信息流、資金流覆蓋其產業鏈上的生產、物流、消費等多個環節?；诖?，銀行借助成熟的數據分析技術，實施風險控制和拓展營銷。如工商銀行“易融通”會自動處理客戶信息，選取客戶融資需求量、還款資金來源及其可靠性等因素作為貸款額度指標，在線批量審批與發放貸款。招商銀行與敦煌網共同推出的“敦煌網生意一卡通”客戶信息共享，為小微企業提供融資、結算、理財一體化的金融服務。
其次，基于第三方系統的征信數據挖掘。這一類數據主要包括人行征信、工商、稅務、電力、房管局、車管所、社保、海關等政府數據，學歷、購物、支付、物流等社會征信數據以及各大金融機構的金融數據等。這些數據使得銀行能更加全面判斷企業客戶的屬性和資質，更有針對性地根據其綜合情況實施精準營銷。如平安銀行在接入平安保險、平安租賃等集團子公司數據的同時，輔之以政府公共數據，全面分析客戶情況并據此營銷。
最后，基于POS流水的數據應用。商業銀行依托在線貸款業務平臺系統，對客戶進行綜合信用評價，向符合貸款條件的POS商戶，以其一定期限內的POS結算流入量為授信額度的依據，在線發放用于生產經營的信用貸款。已有的POS流水數據應用有招商銀行和通聯支付合作的流水貸、中信銀行和銀聯商務合作的網絡商戶貸款業務，浦發銀行和通聯支付合作的流水貸業務等。
除了基于行內數據進行挖掘分析外，國內許多商業銀行還與專業第三方公司合作，爭取順應大數據潮流，進一步加快應用大數據的步伐。如平安銀行與SPSS公司合作，進行消費貸產品的大數據營銷管理；寧波銀行利用客戶購買某項產品大數據分析結果挖掘潛在客戶。這些探索為商業銀行擁抱大數據技術，利用大數據技術轉變營銷理念和營銷方法提供了很好的借鑒。
隨著云計算、物聯網等新型信息技術的發展和跨渠道跨終端的整合，銀行的大數據將日漸完善。產品的客觀數據與客戶信息也將有效結合，形成完整的“產品――用戶”數據庫，用于銀行各類產品的規?；投ㄖ苹C合推介，尤其是對于具有復雜的金融產品綜合運用需求的對公客戶來說，大數據的應用將是一片藍海。
三、大數據技術在對公業務營銷中的應用方案
對公客戶是商業銀行的主要利潤來源之一，且該類客戶沉淀了大量復雜的數據，將大數據技術應用于對公客戶服務和對公產品營銷具有重要意義?；诖髷祿夹g的營銷管理是一項系統性工程，需循序漸進，最終形成一套成熟體系。張湛梅等提出一套針對移動互聯網的大數據營銷體系“PDMA”，主要包括認知客戶（perceive）、挖掘需求（data-mining）、精準營銷（marketing）、營銷評估（assessment），構成一個閉環體系[5]?；凇癙DMA”的框架能很好地建立銀行產品和客戶兩個維度。結合客戶屬性進行產品大數據分析，才能以更符合客戶偏好和需求的方式實施產品營銷，并對營銷的效果進行事后評估，以持續改進。本文以“PDMA”為框架，系統闡述商業銀行借助大數據技術進行對公產品營銷管理的應用方案。
（一）P――認知客戶行為
對公客戶與零售客戶有本質的區別，客戶的金融需求復雜，且更加個性化多樣化。在銀行進行大數據分析之前，應當對對公客戶有一個全面認識，并結合客戶情況認知銀行對公產品現狀。認知企業客戶行為可以從三個方面著手。
1.基于客戶屬性建立客戶特征庫?？蛻籼卣鲙彀ㄣy行數據庫中的所有對公客戶相關字段，可以對客戶的自身屬性、所在地區、財務狀況、與銀行合作緊密程度等進行初步分析，掌握客戶基本情況。
2.結合客戶持有產品情況，認知銀行的產品結構。以產品管理系統中的產品庫為依據，分析持有不同數量產品的客戶分布、各門類產品的客戶總體分布、下屬分行及其經營機構的客戶持有產品情況，以及結合多個時點的各門類產品客戶數的變化趨勢等。
3.在認知產品的基礎上，基于產品記錄，分析客戶行為習慣。包括客戶對產品門類的偏好，對產品購買渠道的偏好，對資金流動性的需求，購買產品時段偏好等。
（二）D――挖掘客戶需求
在認知產品和客戶的基礎上，應用大數據技術，挖掘隱藏在產品信息和客戶信息背后的客戶需求，為后續的精準營銷打下基礎。
1.基于客戶產品持有行為判斷不同產品的相關程度。在客戶持有產品的全數據中，同一客戶持有多種產品的現象較為普遍。分析客戶持有的產品明細清單，找出同一客戶持有產品組合的一般規律，可以準確判斷各產品之間的相關程度，測算出持有某種產品的客戶同時使用該產品相關產品的可能性。產品相關分析的結果可以形成定期的產品相關性監測報告和營銷建議。
2.基于產品的監測報告，判斷產品持有的平均水平。結合客戶產品的平均持有水平分析，將低于產品平均持有水平的對公客戶認為是具有產品潛力的客戶群，生成這一類客戶清單。同時根據客戶清單中對公客戶所在分行進行分類，將這部分產品需求未充分挖掘的客戶清單推送到分行，以幫助分行更好地鎖定目標營銷客戶。同時也可以針對不同門類產品的客戶情況進行統計分析，判斷持有某類產品的客戶使用其它門類產品的情況，也即產品的跟進情況。
3.對非結構化的大數據進行分析，全方位挖掘客戶的產品需求。非結構化數據可以分為行內數據和行外數據。行內數據中，銀行內部的資金來往記錄和銀行內部企業授信報告等都可以作為非結構化數據來源。此外，銀行還可綜合應用外部數據，如電力、稅務、工商和人行征信系統數據。通過這類交易數據可以形成企業的社會網絡關系圖，作為供應鏈金融大數據營銷的重要依據。
總之，需求發現環節應緊密結合產品和客戶的數據，挖掘大數據背后客戶對產品的需求，是借助大數據實現對公產品營銷管理的基礎性工作。
（三）M――產品精準營銷
充分挖掘客戶需求后，根據需求實施精準營銷。具體可以有如下應用。
1.結合客戶的產品門類偏好推薦同一類別的其它產品。根據客戶偏好分析和需求挖掘結果，掌握客戶對某類產品的使用記錄，為其推薦同門類產品中其它熱門產品（依據熱門產品排名），提高同一門類產品的滲透率。此外，還可以具體到各分行，分析各分行同類產品使用情況，并將之與全行產品應用情況對比分析。低于全行各門類產品應用水平的分行建議就其薄弱的產品門類進行重點營銷。
2.對持有某些產品的客戶推薦產品組合中的其它產品。通過產品相關分析梳理出相關度高的產品組合，結合只持有這些產品組合中的部分產品的客戶清單，生成各個客戶還可進行關聯營銷的具體產品清單，推送給各分行，指導其根據該客戶潛在產品清單對客戶進行產品關聯推薦。
3.通過客戶屬性分析開發潛在客戶。從產品出發，通過聚類法和分類預測法分析持有某種產品的客戶群體的共同屬性，然后比對具有這些屬性但還未持有該種產品的客戶，作為該種產品的潛在客戶名單，對名單上的客戶推薦該種產品，通過分析現有客戶成功開發新客戶。
（四）A――營銷效果評估
營銷評估是貫穿“PDMA”大數據營銷體系全流程的最后一環，也是營銷管理流程中承上啟下的重要步驟，能及時幫助商業銀行掌握大數據分析的效果。銀行在精準營銷評估過程中，應當加入時間序列，結合產品和客戶情況進行綜合評估，并定期對基于大數據分析的精準營銷實施評估，根據評估效果改善大數據分析和精準營銷的成果。對有成效的分析結果形成定期營銷報告，對于成果不顯著的從業務角度總結原因，調整大數據分析模型和參數，改進結果。
四、對公業務營銷中的典型案例
總體來說，相比國有銀行，股份制銀行更加積極擁抱大數據技術。2015年3月，民生銀行“金融e管家”平臺正式上線，這是民生銀行利用大數據技術的一大利器。該平臺主要針對國內商業銀行客戶關系管理系統管理功能、分析功能、應用功能相互脫離的弊端而開發的基于大數據分析的一站式服務平臺?！敖鹑趀管家”服務于全行對公客戶管理，覆蓋“PDMA”框架的四個環節，是對公業務應用大數據技術的典范。
首先，認知客戶行為（P）。該平臺對接民生銀行內200多個生產系統和數據中樞，并導入上市公司數據、人行征信數據、工商數據等行外的數據，形成完善的數據結構，通過不同的規則組合數據，如對公客戶和產品的交叉組合，或者基于供應鏈的客戶上下游集合等，使用戶可從不同角度解讀對公客戶的特性，同時通過行內資金流和行內外信息流，精確掌握客戶的行為習慣。
其次，挖掘客戶需求（D）。該平臺對客戶信息更深層次的挖掘，去除無效信息，將有效信息放大，結合線下業務資源，挑選出最適合營銷的企業關系群體，應用多種大數據分析方法，建立關系網絡分析模型，識別出群體的特征和相互之間業務重點，并以極具可用性的界面展示客戶潛在需求挖掘的結果，幫助客戶經理深度挖掘客戶的金融需求。
再者，產品精準營銷（M）。該平臺是一個智能化的融資理財和資源整合平臺，主要圍繞核心客戶，通過后臺數據的支撐，建立交易網絡模型和上下游客戶推薦模型，并據此匹配最適合的金融產品，實現精準營銷。該平臺上線后，對公產品關聯營銷的成功率大大提高。
最后，產品營銷評估（A）。該平臺建立了基于歷史記錄的客戶績效評價體系，科學全面的評價客戶績效，并根據評價結果改進營銷方向。后評價功能涵蓋對公業務的不同情況，如對個性化服務方案的綜合評價，對集團客戶也能建立綜合收益的評價，而不僅僅是單獨考慮單筆業務的收益，適應了缺資產時代的商業銀行經營新思路。
可以預見，在信息技術發展日新月異的當代，隨著對公業務背后紛繁復雜的信息流、資金流、物流等多樣化數據不斷沉淀，大數據技術在商業銀行對公業務營銷中的應用價值將日益凸顯，并將逐漸成為商業銀行對公業務的核心競爭力之一。
參考文獻：
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大數據金融總結范文3
關鍵詞：大數據 發展前景 應用 策略
中圖分類號：TP311 文獻標識碼：A 文章編號：1003-9082 （2017） 04-0009-01
引言
縱觀全球，對大數據技術應用與發展的關注與日俱增，大數據在各行業中的應用如火如荼。
大數據技術的特征被定義為4V概念，有Variety、Velocity、Volume、Value四部分，即符合種類多、流量大、容量大、r值高四個指標的數據稱為大數據。大數據技術在金融、電子商務、醫療、教育等行業都有廣泛應用。本文將重點介紹大數據時代下，大數據技術在金融、醫療、教育等代表性行業的發展前景，及其未來的應用策略，試圖為各行業從業者以及信息化政策制定者提出部分參考。
一、大數據應用現狀分析
目前，我國大數據應用主體主要為政策制定者以及各行業應用者。以過去的2016年為例，大數據應用有著突飛猛進的進步，其關注熱度有了較大飛躍。2016上半年政府大數據項目與2015年對比增長率達到60%以上。大數據應用在醫療衛生、金融、教育等行業中顯得最為廣泛和活躍，同時，看病難、教育資源不均衡、金融風險防范、食品安全、交通擁堵等各行業存在的民生問題一直為城市發展的瓶頸。利用大數據技術在各行業的應用，來解決上述民生問題，是大數據應用的重點所在。
1.大數據的特點
大數據作為近些年頗受關注的新概念，其具有以下四個特點，也被權威人士歸納為4個V特點。
首先是數量（Volume），即指數據巨大，目前存儲計算量從TB級別躍升到PB級別；其次是多樣性（Variety），指數據類型繁多，包括傳統的格式化數據，及來自互聯網的視頻、圖片、位置信息等；再次是速度（Velocity）維度的特點，即處理速度快；最后是其價值（Value），即成為大數據還須具有較低的數據密度與較高的挖掘價值。
2.大數據在各行業的應用現狀分析
2.1 互聯網金融與電子商務的大數據應用
互聯網金融，是在大數據的基礎上，以平臺、品牌、消費者為保障，以信息技術為手段的一種新型金融模式。該種金融模式較廣泛地使用了大數據分析技術作為其業務發展方法。在互聯網金融模式下，移動支付、網上銀行、券款支付等功能給人們的生活帶來極大便利，線上貸款以及股票、債券發行交易顛覆了人們生活中傳統的金融行為模式。除互聯網金融領域大數據的應用外，我國今年來蓬勃發展的電子商務同樣也體現著大數據技術的應用。
自淘寶網為首的購物網站于2009年開始的雙十一購物節的興盛見證著我國電子商務交易大數據的巨量增幅。近些年來我國的電子商務交易持續快速增長，2016年淘寶網天貓雙11購物狂歡節在再次以全天總交易額1207.49億刷新紀錄，遠超去年的912.17億元。正是由阿里云的大數據處理服務平成了在“雙11購物節”中所產生的大量的在線交易與物流業務。支付寶系統采用的處理能力高達每日10億筆以上的“云支付”構架，正是在大數據的技術支持上，具備著更高的服務質量、安全性、穩定性，更低的系統成本。
2.2 醫療行業的大數據應用
受近年來總理提出的“互聯網+”概念的影響，醫療行業也在進行著其利用醫療數據完成升級變革的過程。 醫療數據可以分為患者基本數據、診療數據、醫學影像數據、醫療設備儀器數據等包括醫生在對患者診療與治療過程中產生的所有數據。該類數據信息的利用，可以在對病人及疾病管理、控制與醫療研究等領域中起到積極作用，蘊含著巨大價值。按照大數據在醫療行業應用中所服務對象的不同，下面從服務居民、服務醫生、服務科研以及服務公共健康四個角度，分別介紹大數據技術的應用情況與具體功能。
2.3教育行業的大數據技術應用
在教育特別是在學校教育中，數據的利用顯得尤為重要。 學生方面對學習成績的記錄與分析、總結與歸納提高成績，政府以升學率對學校進行評價，教師以正確率對學生掌握情況進行了解。數據是說明效果的有利手段。比如學生作業的正確率、課堂的表現率――回答問題的次數、正確率、考試的通過率。這些具體的數據經過專門的收集、分類、整理、統計、分析可為大數據。教育行業中的大數據技術可以按照教育的階段分為K12教育與非K12教育兩個方面進行探討。
K12教育在我國表現主要表現為義務教育，其數據產生主要為學生學籍卡的刷入刷出等來源，其主要受控于各學校管理者，數據利用程度與挖掘程度不高。而非 K12教育，如最近很火的遠程教育則是應用大數據很好的典范，近年來越來越多的網絡在線教育和大規模開放式網絡課程的出現，打破了傳統教學方式，開辟了一條創新、個性的教育道路，改革了學生的學習、教師的教學、教育政策制定的方式與方法，不僅大大降低了成本，也為解決資源分布不均問題找到了途徑，使教育領域中的大數據更廣泛的應用。以技術整合資源、以數據驅動教育。 數據采集與分析使用戶信息能更準確的預測，數據的挖掘與反饋使學習過程獲得妥善監督管理。大數據在教育行業的應用如今漸入佳境，面臨著更為蓬勃的明天。
二、大數據應用的前景和策略探索
上文具體分析了大數據在互聯網金融、電子商務、醫療、教育等行業的應用現狀，而大數據技術作為改變與提升人們生活的一大利器， 未來也是具有更為廣闊的應用前景，本文將對其應用前景與應用策略進行分析，試圖為想要在自身行業應用大數據的從業者與信息化政策制定者提供相關參考。
1.利用大數據分析在各行業服務過程中提供更準確用戶畫像
對于為大量消費者提品及服務的企業，企業管理者可以利用大數據技術對客戶進行精準定位，并對其采取精準的營銷手段。如根據客戶的購買習慣，分析出更準確用戶畫像，為其推送可能感興趣的信息。企業還可以利用大數據做服務轉型。一些傳統企業則需要與時俱進充分利用大數據的價值。不管是互聯網金融、電子商務，或是進行醫療服務推送或是教育服務訂閱的企業，其大數據技術的深度應用均可以通過更準確用戶畫像給出，為用戶提供更為合理與精良的服務。
2.利用大數據改善傳統企業經營模式
大數據在方方面面滲透于企業運營與發展，能夠幫助企業把握市場態勢、預測經濟發展的趨勢、及時掌握最新的消費需求、降低生產成本、提升科研效率等等。
3.利用大數據技術的更深度應用改善民生問題
大數據技術在醫療行業與公共健康領域的應用尚處于較為初級階段，未來的深度應用將進一步升級醫療服務，也改善諸多民生問題。 例如，大數據技術使用可以在公共健康監控方面有積極改善作用。傳染病的調查與控制一直為衛生部門比較頭疼的痛點，而公共衛生部門如能成立覆蓋全國患者（包含縣級及以下的醫療場所所返還的數據）的電子病歷數據庫，將在傳染病的宏觀控制上有較大突破，醫療索賠支出與傳染病感染率都下井，新傳染病與疫情的調查效率也將大大提升。
三、結語
置身于這個信息化時代，數據科技可給人們生活帶來的變革日新月異。人們的衣食住行，各行各業的經營運作無時無刻不在產生著大量數據，世界可謂是數據型世界。有著云計算和大數據的基礎鋪墊，原本很難采集和使用的數據開始容易被利用起來。大數據及相關產業發展將是未來政府以及各行業從業者的重點關心所在。本文在介紹大數據相關概念的前提下，對大數據技術目前在各行業的應用進行了相關歸納，并重點對大數據技術的應用前景與策略進行了探索，試圖為政策制定者以及行業從業者做出部分應用大數據的解決方案參考。希望未來能通過不斷進行的理論技術實踐，以數據激活經濟，使大數據真正成為治理體系中的一個環節，改善民生，優化服務，真正將科技符號變成文化符號。
參考文獻
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大數據金融總結范文4
第三屆安亭國際汽車金融論壇圍繞這些主題進行討論。京東金融結構金融部總監孫鑫擔任主持人，參與嘉賓分別為：京東金融結構金融部總監孫鑫、上海資信副總裁李奕、建元資本風險管理部副總裁梁、同盾科技CSO兼執行副總裁馬駿驅、鵬元征信市場營銷中心總監吳新俠、搜易貸CRO范學紅，廣聯賽訊CEO趙展。
征信的意義
孫鑫（京東金融結構金融部總監）： 我們都知道，汽車金融實際上融合了供應鏈金融和消費金融，實際上，金融本質在于背后的風控支持。金融本身是一個外在的業務，對于征信的支持，對于金融科技的支持，很可能是大家在開展業務過程中容易忽略的東西。
第一個話題，圍繞著大數據，這幾年以來征信行業發展如何？它對于金融行業的支持怎么樣？上海資信是開展個人和企業資信的機構。先聽一下李總對這個問題的意見。
李奕（上海資信副總裁）：這些年來征信非常熱，消費金融或者汽車金融業是非常熱。我簡單把從事汽車金融的機構分成四個層次。
第一個層次是商業銀行，特別是合資商業銀行，也積極介入汽車金融的行業。
第二個層次是廠商系的專業金融機構，比如汽車金融公司或者是財務公司。
第三個層次是有涉及汽車金融業務的持牌金融機構，比如金融租賃公司、融資租賃公司，還有消費金融公司和小貸公司。
第四個層次就是經銷商和電商涉及的一些金融業務。
征信這方面，我也分成四個層次。
第一個層次就是國家級的，由央行主導的，央行征信系統為主的這樣一個機制。
第二個層次是分行業分領域的，或者說跨行業跨領域的征信信息共享平臺，包括地方政府和行業性的監管部門，也包括行業協會組織。
第三個層次是市場化的征信機構，包括上海資信，也有鵬元和其他一些機構。
第四個層次就是一些從事征信和類征信的大數據公司。像同盾，也申請了牌照，它也算征信公司。
@幾個層次，征信主要目的是兩個，一個是防范信用風險，消除信息不對稱。第二個是營造失信聯合懲戒、守信聯合激勵的機制，形成威懾網，讓更多人由于失信成本提高而更加守信，降低整體風險。
孫鑫：同盾科技作為第三方的征信公司，您怎樣看待過去幾年征信行業的發展？
馬駿驅（同盾科技CSO兼執行副總裁）：同盾做了很多不同維度的風控，征信在前期準入時有很大幫助。同盾定位為金融科技公司，一個Fintech公司，我們通過大數據，可以做到前期人群的拓展。
比如在央行是空白信息，或是交還貸款非常守時，但在民間借貸很混亂的這樣的人，我們通過大數據來拓展這個人群。
金融科技，可以讓體驗變得越來越好，可以用最短的時間解決一個人的信用問題。比如監控貸后狀態，對總體資產產生了解，從而實現資產盤活。
征信只是其中一個概念，風控有很多領域可以讓汽車金融享受更好的金融科技。
孫鑫：吳總，您如何看待在基礎設施層面上的行業發展？
吳新俠（鵬元征信市場營銷中心總監）：鵬元做了十多年來，我們合作了非常多的機構，積累非常多經驗。我們的客戶群體是金融機構，核心就是風控。作為征信機構來講，業務核心是幫金融機構把關好風控環節。面對“互聯網+”的時代，對于金融機構而言，是一個最好的時代，也是一個最壞的時代。
怎么樣抓住機會？線上業務的特點是不受地域限制，申請可以不用擔保，不用抵押，速度非?？臁恼餍沤嵌葋碇v，可以簡化用戶操作，提升用戶體驗，以此提高用戶的留存率。
怎么把關風險？我們在簡化操作當中，加入風控手段。比如說規范申請數據，記錄申請行為，并且去做分析，以此完善用戶信用畫像，通過大數據以此支撐。
“互聯網+”時代，個人信息透明化，面對海量的非結構化的信息，金融機構的專業性要求更高。我們建議與專業的征信公司合作，他們有非常專業的數據分析能力，以此降低審批時間，大大提高效率，減少人員。
孫鑫：剛剛三位專家提到最多的一個詞就是“大數據”的風控，趙總，隨著傳感器等技術的不斷發展，在汽車領域里面，這會給汽車金融行業帶來怎么的改革？
趙展（廣聯賽訊CEO）：其實剛才幾位都是服務金融公司的，是做靜態數據的征信，而我們是做貸后的動態數據的加工使用。在動態大數據的使用中，我們一直堅持一個原則，真實性原則。
在貸前，作為獨立的第三方，我們會幫助金融公司，再次把車輛信息做二次搜集。并按時間節點，全流程做信息的大數據匹配。在客戶群里面，真實性只有80%不到。有20%的用戶人為地可能欺騙在里面。
到貸中，三、四線城市有信息不一致的行為，我們能將用戶分為ABCD類，分級之后，再和金融公司的催收款做深度結合。到貸后若不歸還，我們通過歷史行為大數據，讓催收機構更加有效地蹲點找車。動態大數據，還會留有欺詐的犯罪團伙的痕跡。通過不斷迭代，減少資產風險。
車聯網終端設備層面，迭代非?？?，藍牙，近場傳輸，上游的芯片廠商已經可以把設備做到像小拇指這么大，可以放到車里面看不到的位置。技術革新會對終端設備帶來顛覆性變化。這會增大識別的實時性和真實性。
新技術帶來的變化
孫鑫：判斷信用風險，車聯網是輔助工具還是重要工具？您怎么來定位？
趙展：如果上升到大數據，以及智能化技術的發展，車聯網是最后一根稻草，不是壓迫的稻草，而是對資產的一個極大的保證。我認為只要技術不斷地發展和優化，它是必不可少的環節。
孫鑫：搜易貸在汽車金融領域，關注時間非常久，您怎么理解相關技術給互聯網金融帶來的變化？
范學紅（搜易貸CRO）：這個題目蠻大的。首先第一點，大家都看好汽車行業的發展。搜易貸是互聯網信用平臺，我們不只是關注汽車產業鏈，我們也在很多渠道合作汽車金融業務，在看資產質量、資產能力和安全性。汽車金融不局限于互聯網金融，它包括傳統金融，它是行業升級換代的推動器。
第二個，我們看到征信在逐漸放開，包括政策、法律環境、技術能力都在快速提升。我們整個基礎設施，包括聯防聯控，包括對客戶的全景了解，金融科技能改變更多事情。
第三個，互聯網金融在整個金融體系里面，還是比較小的方面，但國家金融需要創新的方式，互聯網金融的本質是風控，但是風控更主要是信用，也包括對資產的獲取。
把這三點結合起來，我相信互聯網汽車金融，會產生更好的服務體驗。
孫鑫：金融科技等等新技術，為我們汽車金融帶來了改變，建元資本怎樣利用新資源來開展業務？
梁（建元資本風險管理部副總裁）：
8年前，做汽車金融之前，征信系統還沒有覆蓋到那么廣，數據有限，當時我們還是跟上海資信，包括跟鵬元有合作。但經過多年發展，現在征信覆蓋得越來越細分。比如會有貸前的反欺詐數據，貸后的催收、資產管理等。
還有一個是越來越場景化，之前大家非常依賴央行征信報告，但是現在，第三方大數據公司，車聯網的數據，都可以幫助到汽車金融。
回到建元資本，我們也在大數據征信做嘗試。一個優勢，可以直連人民銀行個人征信系統。對于汽車金融業態，我們c其他機構相比，客群有很大差異，可能是中低收入人群，甚至市場沉入四、五線城市，這種情況下，雖然可以查到央行征信報告，但是是空白的報告。這個時候，就要更多借助一些大數據征信，包括金融科技的手段。
我們在金融科技有一些投入，比如反欺詐引擎，人行征信，還有高頻率家訪等?，F在有了互聯網大數據的支持，我們可以進行多頭負債、互聯網社交行為等等的分析，從而建立一套綜合的反欺詐搜索引擎。
接下來，我們建立自動決策的評分模型，通過和征信數據公司合作，挖掘客戶數據，比如說銀行卡交易信息，平臺借貸信息，手機信息，通話信息，包括車輛信息。通過這樣一套機制，能夠標準處理大量審批。在貸后，我們也建立了動態監控系統。
當然，作為融資租賃行業的新公司，通過聚合各方資源，我們將結合自己業務的發展、數據的累積、市場的發展，不斷的優化調整我們的體系。
孫鑫：搜易貸在平行進口車部分市場占有率比較高，但是眾所周知，它的生態鏈也會更加復雜。面對這樣的業務，您們怎么控制風險？
范學紅：搜易貸從一年多以前，確定了平行進口車的領域。我們首先與港口大貿易商合作，然后與金融商合作。平行進口車其實并沒有很多環節，它的配置和價格，可能在市場認知，并沒有那么透明公開。
平行進口車把控風險，第一不僅是看車，同時還要看企業本身的資質，包括信用評估。另外，我們也關注車的交易流程，比如是不是真實訂單，有無貿易背景。
另外，我們也跟大數據跟征信方合作，對車的市場價格，對個人的大數據風險評估。另外，我們也是把車的資產做合理的質押和抵押，保證資產的安全。
孫鑫：李總，除了央行的數據外，上海資信是不是還有一些其他的服務？
李奕：上海資信作為央行下屬的機構，對兩個層次的金融機構提供服務。一個是持牌的，本身是有資質接入央行征信的。持牌機構在沒有接入央行征信之前或者接入以后，還有一些白戶，在央行沒有數據。這一領域，上海資信在互聯網做得比較多，最開始是P2P網貸機構。
大數據金融總結范文5
關鍵詞：大數據；銀行發展；機遇；挑戰
中圖分類號：F832.2 文獻標識碼：A 文章編號：1674-7712 （2013） 20-0000-01
信息技術的發展為銀行的發展帶來更多的機遇，同時也帶來較大的挑戰，尤其是近幾年來，信息數據正在迅速的膨脹，如果銀行不能夠掌握更好的發展方向，可能會影響到銀行的管理質量。進入2012年以來，大數據庫概念逐漸被人們所熟知，在這樣的背景下，需要銀行關心系統數據的管理質量，及時分析數據中存在的問題，從而更好的保證銀行的發展質量水平。大數據時代的來臨，為銀行今后的發展提供了機遇，同時也帶來了一定的挑戰。只有通過對大數據時代有著科學的認識，在能夠保證銀行的信息數據管理水平。
一、大數據的特點及意義
（一）大數據特點
大數據有自身的特點，首先它的數據規模比較大，而且增加相對比較迅速，從原有的TB級別躍升至PB甚至是EB級別，這樣會增加銀行信息管理系統的運行壓力，甚至會導致系統的癱瘓。其次，大數據的類型相對較多，既包含有傳統的結構化數據，同時也包含較多的非結構化數據，這些非結構化的數據在進行處理時，對系統的要求更加嚴格，系統分析能力需要進一步的提升。再次，數據的價值非常關鍵，而且存在比較大的隱蔽性，這樣就會導致數據分析能力下降，對于銀行的系統來說，運行壓力會大大上升。
（二）意義
隨著我國商業的發展，銀行原有的數據系統已經不能夠適應社會經濟發展的需求，只有建立更加完善的管理系統，才能夠更好的提升銀行管理質量水平。傳統的數據倉庫在對數據分析要建立在模型基礎之上，而且數據的分析大都是企業自身信息系統中產生的運行數據，這樣的數據一般都具有標準化、結構化的特點。但是當前許多企業的發展需要非機構化的數據支撐，尤其是物聯網、社交網絡和電子商務日益成熟的階段，需要建立更加完善的非結構化的信息系統，幫助企業進行更加全面的數據分析，提升企業的運行效率和管理質量，最終達到企業市場發展的目標。
二、銀行發展的應對策略
隨著大數據時代的到來，銀行要想更好的發展就要轉變原有的發展方式，積極引進先進的信息技術，提升銀行內部的管理質量。尤其是在電子商務和互聯網的發展喜愛，市場的敏感度在不斷上升，大數據在這樣的環境下有著更加明顯的分析優勢。但是如果進入到金融領域就會對其產生比較大的不利影響。因此需要銀行制定出更加科學的應對策略，保證銀行的發展質量水平。當前我國互聯網以及阿里巴巴等已經開始使用大數據庫技術來提供相應的金融服務，比如支付寶、淘寶網等，借助大數據技術來對客戶進行分析，決定是否給企業貸款。在這樣的過程中幾乎不用人工干預，因此可以體現出大數據技術的優越性。
大數據技術能夠為今后銀行的發展提供更加寬闊的平臺，這已經成為金融業發展的必然趨勢。對于銀行來說，他們在機構性數據的處理上技術比較先進，比如客戶的基本身份信息，但是對于客戶的其他信息銀行都不夠了解，比如客戶的性格特征、興趣愛好以及生活習慣等，這樣就會使得銀行信息不全，在貸款時就會產生比較大的風險。同時在傳統的數據分析中，銀行對網頁瀏覽信息以及客戶之間資金往來信息處理上比較困難，進而會因想到整個銀行系統的發展水平。因此需要銀行提升對大數據技術的認識，增強大數據的處理能力，使其在金融市場競爭中獲得更加有利地位。銀行還要加大與電子商務企業的合作，獲得更多的客戶信息，在大數據的分析中得到更多的信息，進而更好的保證客戶需求，提升銀行的服務質量。
在大數據的平臺支持下，銀行的發展還需要加強技術創新，不但完善銀行內部的管理結構，從而更好的滿足銀行發展的需求，降低銀行的發展風險，提升銀行的服務質量。同時在大數據的技術支持下，銀行還能夠掌握更多的客戶信息，改善自身與客戶之間的交互，簡化銀行業務，為銀行的發展帶來更多的機遇。并且在未來的銀行數據分析中更趨向于數據分析的挖掘，為銀行的提供更多的非結構化信息，不斷豐富銀行企業的業務形式，改變銀行的服務水平，最終達到銀行發展的目標。
三、銀行發展面臨挑戰
（一）大數據庫建設
在大數據時代背景下，銀行所面臨的競爭在不斷增多，它不僅僅來自同行業的競爭，同時還來自外部的挑戰，如果銀行企業不能夠找到更加科學的管理方式，最終會影響到銀行在市場競爭中的發展地位。傳統的商業智能、數據倉庫二本能夠對結構化的數據進行存儲，而且操作相對簡單。但是在大數據背景下，以往的數據庫分析能力不能夠滿足銀行數據發展的需求，尤其是在非結構數據不斷增多的情況下，增加了銀行的信息風險，對銀行發展帶來較大的挑戰。除此之外，一些大數據大多數都是類型豐富的碎片化數據，沒有相對固定的模式，分析環境相對較為復雜，給銀行的精細化管理和專業化經營都帶來巨大的挑戰性。
（二）銀行人才培養
信息時代的帶來，大數據背景下的發展模式已經被越來越多的企業和銀行所采納，這樣可以更好的滿足企業的發展，適應社會發展的需求。但是大數據分析和傳統的數據分析存在較大的差別，當前銀行的管理還主要是基于報表數據以及部分數據模型，不能夠描繪出全面的經營結構圖示。通過大數據模式的分析，可以更好的展現出銀行發展方式，提升銀行的數據管理效率。這就需要先進的技術人員，不斷提升銀行內部人員的技術水平，能夠掌握更加先進的信息管理方式，充分利用大數據對銀行信息管理系統進行改造升級，不斷滿足社會經濟發展的需求。
在進行大數據建立時不僅需要技術支撐，還需要人員素質的提升，這樣才可以保證銀行內部的信息處理效率，保證銀行各項數據信息的準確性，為銀行今后的發展提供更多的數據，減少銀行的市場風險。但是銀行人員的素質培養不是一蹴而就的，他需要銀行內部加大對大數據培訓工作的認識，提升員工的大數據管理觀念，掌握更多信息技術，在今后的發展能夠充分發揮自身技術優勢，提升銀行市場發展質量。大數據技術發展給銀行的發展帶來了許多的挑戰，因此需要企業抓住發展的機遇，改變自身的發展模式，衍生出更多的商機，在發展中做出更加科學的方案，加強銀行企業應對市場風險的能力，最終保證銀行的健康發展。
四、大數據在銀行中的應用場景
（一）客戶管理
在大數據的分析中，首先需要建立科學的客戶管理方式，從而保證銀行的客戶信息管理質量。尤其是在當前我國社交網絡的背景下，服務的渠道和方式在不斷增多，以往的銀行數據分析模式已經不能夠適應社會發展的需求，通過建立大數據客戶管理模式，能夠讓銀行在制定發展戰略時從產品的角度出發，結合客戶信息需求，開發出更加適合市場發展的銀行商品，為客戶提供更加完美的銀行服務。在客戶管理的過程中，銀行可以充分利用大數據分析平臺，通過對客戶的社交網絡、電子商務以及終端設備等產生的非結構數據進行分析，從而建立更加全面的客戶信息，針對不同客戶的需求開發出不同的商品，增強銀行服務質量，減少客戶的流失。比如在客戶流失數據分析中，銀行可以借助大數據平臺搜集到客戶的行為信息記錄，并且分析出客戶流失的原因，找到自身服務中存在的問題，及時調整自身的發展路線，減少該類客戶的流失數量，保證銀行的利益。
（二）風險管理
在銀行的市場發展中必然會存在一定的風險，因此需要銀行管理人員建立良好數據風險分析部門，從而更好的滿足銀行市場的發展需求。但是隨著大數據技術平臺的產生，原有的數據分析已經不能夠適應市場風險分析的發展趨勢，需要銀行風險管理人員利用大數據平臺，加強與社會媒體的互動，及時了解金融市場的發展動向，建立更加科學的風險分析數據，為銀行的市場發展奠定良好的環境，降低銀行的發展風險。
（三）營銷管理
銀行在營銷過程中也可以借助大數據平臺，通過對形式多樣的用戶進行數據分析、挖掘，將客戶分為不同的群體，并為其提供更加專業化的服務，提升銀行的信譽形象。同時在這樣的分析中還有助于獲取用戶信息，了解客戶的消費習慣和風險收益偏好等，為客戶打造隔年個性化的產品營銷服務方式，將最適合的產品介紹給用戶，提升銀行的營銷管理質量，保證銀行的營銷精準性，保證客戶對銀行的認可程度。
五、總結
綜上所述，銀行的發展需要大數據技術平臺的支撐，從而為其提供更加良好的環境，增強銀行的市場競爭活力。同時在大數據技術支持下，銀行還可以降低自身的市場風險，掌握更加全面的客戶信息，制定出更加科學的營銷發展方案，提升銀行的市場競爭力，在金融行業中處于更加有利地位。但是在發展過程中也存在一定的挑戰，需要銀行不斷去克服，找到更加適合自身發展的道路。
參考文獻：
[1]吳蓓，劉海光.淺析大數據時代的信息安全[J].計算機光盤軟件與應用，2013（15）：13-14.
大數據金融總結范文6
“IBM對大數據有自己獨到的觀點?！盜BM軟件集團大中華區業務分析洞察及智慧地球解決方案總經理卜曉軍在主題為“大數據·大洞察·大未來”的年度大數據戰略會上的發言舉重若輕。的確，IBM嚴謹的智慧分析洞察方法論、完善的大數據平臺解決方案以及廣泛深刻的行業落地實踐，讓IBM有底氣宣布即將馴服大數據，IBM的大數據平臺或許就是企業正在苦苦尋找的“長鞭”和“韁繩”。
對付大數據4個V
大數據的3V特點（Volume、Velocity、Variety）已無需贅言——“過去兩年里所產生的數據量占到人類有史以來所積累的數據總量的90%”，“每秒鐘有500萬筆交易發生，每天有5億個通話記錄產生”，“80%的數據增長來源于圖片、視頻和文檔”。這就意味著在應對大數據時，要集成和管理高容量、即時、多類型和分散來源的數據。
“這一切只是開始。”卜曉軍補充道，“3V只是對大數據最基本特征的歸納，實際上，大數據向外延伸的涵義很豐富。”IBM就歸納總結了第4個V——Veracity（真實和準確），為什么第4個V足以與前3個V相提并論？“這是因為，只有真實而準確的數據才能讓對數據的管控和治理真正有意義?！彪S著社交數據、企業內容、交易與應用數據等新數據源的興起，傳統數據源的局限性被打破，企業愈發需要有效的信息治理以確保其真實性及安全性。
如何充分應對大數據的4V特性，成為了想獲取大數據深層價值者面前的一道難題?；凇?A5步”動態路線圖的大數據戰略再次體現了IBM完整的軟件體系架構和綜合能力。
“單獨談大數據沒有意義，正如認為Hadoop足以解決大數據所有問題一樣過于片面?！盜BM軟件集團大中華區信息管理軟件總經理盧偉權強調，“大數據應該滲透到企業的IT架構中，這就要求大數據平臺具備在信息原有的形式上進行進一步的分析、使所有的數據具有可視性并被有效用來分析、為新的分析應用開發更加有效的環境、優化與合理分配工作量、安全與治理等能力，兼容企業級的可用性、管理性、安全性和集成性?！?/p>
Hadoop缺乏數據管理的能力，IBM將Hadoop整合到大數據平臺中并結合已有的產品，由此以四大核心能力Hadoop系統、流計算、數據倉庫和信息整合與治理為支點提供端到端的大數據解決方案。
盧偉權總結道：“IBM將數據庫領域里多年積累的經驗，和對用戶需求的高度考量融合到大數據平臺中，通過‘增強’的理念把大數據解決方案有機整合到客戶現有的數據平臺上，保護客戶現有的投資，在不擯棄傳統數據倉庫的前提下，通過信息整合和治理等工具，為客戶創造效率和成本的最佳平衡。”
落腳點是行業應用
不落實到行業，不出示行業應用，人們對大數據的感知仍然會停留在“它僅僅是一個技術趨勢”的膚淺層面。只有讓大數據成為新的解決業務問題的手段，才能打破大數據懷疑論者的疑慮，才能說明大數據可用——正如《哈佛商業評論》英文版總編輯阿迪·伊格內休斯所言，“大數據就在那里，關鍵看它如何為你的公司所用”。
“端到端的總體技術，包括信息治理和集成、大數據管理、實時分析，最后的落腳點是行業應用。”IBM中國開發中心信息管理首席架構師及大數據架構師陳奇說明技術服務于商業是終極追求。
行業應用場景是IBM大數據策略最有力的說客，在數個主要行業中應對大數據的相關場景和實踐經驗的分享讓其優勢不言自明。
伴隨著制造業演變為“供應鏈核心模式”，IBM軟件集團制造事業群總經理蕭丁瑞希望制造業企業在IBM的幫助下實現供應鏈的可見性，以快速有效的方式處理供應鏈環節中的數據，弱化需求與供給之間的波動傳導，達到產銷協同。
IBM軟件集團大中華區架構師總經理林旭認為，隨著競爭不斷激化，實時數據處理和客戶行為預測成為運營商搶占的高地。IBM有能力幫助電信公司整理分散數據，管理動態數據，實時獲取用戶行為分析，增強客服效率和業務推送精準度。
“在金融行業中，客戶數據是最珍貴的，這就決定了大數據平臺必須是對傳統數據倉庫的補充和增強。”IBM軟件集團大中華區銀行業解決方案高級顧問陳劍指出，“此外，金融行業除了對于用戶行為預測和實時處理等需求之外，還面臨著風險和欺詐的巨大挑戰。”IBM大處理解決方案可建立風險模型，通過實時匹配交易行為模型，對風險和欺詐進行監控，并補充和增強原有傳統數據倉庫中客戶檔案和信息。
事實 說話
【黃河水利委員會】
IBM與黃河水利委員會合作，幫助其構建黃河數據交換與共享服務平臺，高效適應水利系統工程復雜性的需求。通過利用IBM InfoSphere軟件，黃河水利委員會得以連接各個孤立的數據中心到統一的數據交換與共享服務平臺，有效消除了各業務系統和各組織結構之間的信息孤島，簡單獲取黃河數據資源的單一視圖，并確保了數據的完整性、及時性、準確性和一致性，同時首次實現元數據的可視化統一管理——在防汛減災、水量調度、工程管理、辦公自動化、水土保持、遙感監測、檔案管理等方面顯著提升業務管理水平，推進更智慧的“數字黃河”。
【越南東方商業銀行】
IBM與越南東方商業銀行展開合作，利用IBM Netezza數據倉庫一體機、IBM Cognos業務分析軟件、IBM InfoSphere Data Stage Solution以及IBM銀行業數據倉庫模型和相應的軟件服務等。IBM Netezza數據倉庫一體機為東方商業銀行所有部門的業務人員直接部署分析能力，包括銷售、市場營銷、產品開發和人力資源，支持其處理客戶、業務和財務數據，并最終實現其從綜合型銀行向零售型銀行的轉型，助力東方商業銀行建立以客戶為中心的商業體制，依此開展零售銀行業務，并力爭達成在2015年前成為越南十佳品牌股份制銀行的目標。
