银行数据资产解决方案

方案背景

银行数据资产解决方案

Bank 4.0时代,是银行与数字化及开放时代。金融科技上升到了各个银行的业务战略高度。其中,金融科技的进程呈现“四化”趋势:服务智能化、业务场景化、渠道一体化、深度融合化。这些方向要实现的背后,是数据如何在银行灵活地存(一切业务数据化)、通(一切数据连通化)、用(一切数据业务化)。

面临挑战

银行大量不同类型的数据如何方便且低成本存储?
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OLTP与OLAP如何有机融合为T+0架构?
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数据服务如何更有效触达各方业务角色?
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数据资产如何在共享与安全中两全其美?
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如何构建敏捷的数据应用开发能力?
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解决之道

构建银行海量数据的存储与计算能力

通过国产化、开源的技术与组件,实现银行海量数据的存储; 建立全行的计算能力中心,实现计算即服务的能力,统管银行多种异构数据源、多种数据仓库技术,统一向外提供数据分析计算的服务; 以智能计算引擎整合多种数据计算引擎,兼顾在线实时与离线批量等各类数据分析场景,实现OLTP与OLAP的有机融合;提供统一的智慧检索引擎,实现在海量数据中对各种类型数据的简易搜索。

面向银行业务的数据资产管理能力

数据不再为科技治理而治理,以企业级的视角建设全行数据资产,数据资产建设最终目标是服务于业务; 构建面向业务视角的数据服务门户、数据服务资源目录等平台,方便数据使用者随时、随地的查询与分析数据,改变过往由业务提需求,IT定制开发的漫长周期; 数据资产管理重场景、轻标准,避免先花巨大精力和代价梳理数据资产,应以问题驱动治理,通过使用数据、发现问题、修复数据的PDCA闭环管理,实现数据资产管理的可持续运营。

敏捷的数据应用开发能力

搭建可配置的数据可视化平台,灵活响应各类数据使用需求,快速、敏捷的构建是领导驾驶舱、统一指挥平台等各类数据可视化应用场景; 以业务分析人员视角,建立数据自助分析平台,提供数据的在线即席查询、可视化分析等,跨越业务与IT的鸿沟,解决数据分析的“最后1公里”; 搭建灵活快速的智能报表系统,实现业务人员的报表、报告的快速组装、自定义组合、随时随地查阅。

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整体规划

图片名

应用价值

数字时代,金融业将回归服务本源,运营能力成为银行最宝贵的核心竞争力。未来,银行业将摒弃以产品、流程为中心的运营体系,转化成以客户为中心、以数据分析为基础,内部与外部相结合的运营方式,把银行与用户紧密“勾稽”起来。

数字时代,金融业将回归服务本源,运营能力成为银行最宝贵的核心竞争力。未来,银行业将摒弃以产品、流程为中心的运营体系,转化成以客户为中心、以数据分析为基础,内部与外部相结合的运营方式,把银行与用户紧密“勾稽”起来。

银行账户不再只是支付工具,而转变成智慧理财和预算工具,嵌入客户生活,以客户大数据为核心,并透过AI技术加持,实时回应需求。AI理财顾问能根据客户行为,将日常银行服务关系提升为粘度更高的服务。

银行账户不再只是支付工具,而转变成智慧理财和预算工具,嵌入客户生活,以客户大数据为核心,并透过AI技术加持,实时回应需求。AI理财顾问能根据客户行为,将日常银行服务关系提升为粘度更高的服务。

通过对海量非结构化数据的汇总、分析,挖掘客户社交、交易和消费信息,银行掌握客户的习惯,使银行大数据风控更可靠。数据中台化使银行避免了由于信息不对称,中小企业的信息无法转成结构化的数据,导致数据无法转化成多元经营主体能接受的信用问题。通过大数据存储、数据主题的建设、异构数据源的关联分析等技术手段进行数据共享、数据打通,使信息、数据和信用有效地衔接起来,从而推进惠普金融业务,缓解企业的融资难题,促进实体经济加速运转。

通过对海量非结构化数据的汇总、分析,挖掘客户社交、交易和消费信息,银行掌握客户的习惯,使银行大数据风控更可靠。数据中台化使银行避免了由于信息不对称,中小企业的信息无法转成结构化的数据,导致数据无法转化成多元经营主体能接受的信用问题。通过大数据存储、数据主题的建设、异构数据源的关联分析等技术手段进行数据共享、数据打通,使信息、数据和信用有效地衔接起来,从而推进惠普金融业务,缓解企业的融资难题,促进实体经济加速运转。

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