中国银行大数据

最新推荐文章于 2022-01-21 08:25:42 发布
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分类专栏： 实习 互联网 银行 文章标签： 中国银行 大数据 人工智能
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博客提及中国银行对大数据的关注，渴望大数据人才，同时还涉及人工智能和云计算等信息技术领域内容。

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中国银行大数据

  1. 渴望大数据人才
  2. 人工智能
  3. ai
  4. 云计算
数据更新 | CnOpenData中国银行网点全集数据
CnOpenData的博客
06-13 734
  经济繁荣离不开银行等金融机构的广泛参与。然而，随着经济金融深刻变化，且受到存贷利差缩减、利润来源改变、在岗人员缩减等因素的影响，银行业之间的竞争日趋激烈。银行网点作为银行营销产品、提供金融服务、发现潜在客户、形象展现宣传的前端平台，在银行各项经营业务活动中发挥着基础性作用。 由此，网点的规划和布局是银行经营中的重要环节，银行网点所处的环境、掌握的资源及配置效率也成为判别银行竞争力的一个方面。  持有金融许可证是银行网点建立的前提，其指中国银行业监督管理委员会（后改为中国银保监会）依法颁发的特许金融机构经
银行业国产数据库现状
annapei的专栏
11-23 2531
国产数据库
中国地区银行数据库
06-09
中国地区银行数据库
《大数据》2015年第2期“动态”——大数据发现银行贷款风险
weixin_45585364的博客
09-10 425
大数据发现银行贷款风险 曾伟1，孔新川2，陈威1，周涛11.电子科技大学 2.杭州迈宁数据科技有限公司doi:10.11959/j.issn.2096-0271.2...
案例分享|国内某大行数据平台案例
weixin_42750521的博客
01-21 2677
1、项目背景 近年来，随着大数据时代的到来，中行的数据规模增长迅速，数据来源、形态也呈多样化趋势，对于海量数据的多层次、高时效分析挖掘需求日益增加。 当前，国内银行业采用基于开放X86的MPP架构数据库构建结构化数据处理平台及分析应用已经成为趋势。在这一大背景下，中行计划采用海量并行计算(MPP)架构数据库产品技术，用于建设面向中行海量结构化数据加工处理与分析挖掘的总、分行数据平台及分析应用，以支撑不断增长的数据规模以及灵活、复杂的业务统计分析需求。 基于开放X86的MPP架构分析型数据库作为中行大数据建设
大数据时代商业银行数据治理研究.pdf
12-24
CHINA MANAGEMENT INFORMATIONIZATION / 大数据时代商业银行数据治理研究 施志晖 渊江苏苏宁银行股份有限公司袁南京 21000冤 ［ 摘 要］商业银行作为金融体系中的重要组成部分袁对经济发展和产业壮大有着显著作用袁所以分析研究商业银行服务能 力建设有突出的现实效果遥就当前阶段的商业银行业务开展来看袁在金融创新和科技信息不断发展大环境中袁商业银行数据 信息呈现几何倍数增长态势袁这些数据为银行发展规划和设计提供了参考袁同时也造成了银行数据冗杂局面袁所以要真正发 挥数据优势袁需要对其做有效的治理遥 简言之袁商业银行的数据治理工作推进会进一步的提升商业银行服务能力袁实现其综 合价值提高遥 基于此袁文章分析研究大数据时代背景下的商业银行数据治理袁旨在为实践工作提供指导与参考遥 ［关键词］大数据时代曰商业银行曰数据治理 doi: 10. 3969/j. issn. 1673 - 0194. 2020. 05. 058 ［ 中图分类号 ］F832.33 ［ 文献标识码 ］A ［ 文章编号 ］ 1673-0194渊2020冤05-0133-02 ［收稿日期］ 2019-11-14 园 引 言 在信息时代袁无论是数据生产还是利用都发生了巨大变化遥 就现阶段分析来看袁在日常生活中袁个体尧企业组织等既是信息 数据生产者袁也是信息数据使用者袁而且越来越多企业在发展规 划制定的时候会依靠数据信息遥 商业银行作为服务于经济发展 的重要金融组织机构袁其发展不仅要实现自我革新袁更要保持与 社会经济发展步伐一致遥 了解和掌握社会发展状况尧自身发展现 状的一种重要方法是大数据分析袁 所以商业银行在工作实践中 十分重视大数据利用遥 掌握合理的大数据处理方法去治理现有 数据袁从数据治理结果中做商业银行工作改进袁这对于银行发展 来讲有重要价值遥 员 大数据概述 大数据在目前社会生活中应用越来越广泛袁 而所谓的大数 据具体指的是无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕 捉尧管理和处理的数据集合袁是需要新处理模式才能具有更强的 决策力尧洞察发现力和流程优化能力的海量尧高增长率和多样化 的信息资产遥 对现阶段的大数据应用做分析袁其表现出了 源 个方 面的突出特点院渊员冤体量大遥大数据体量巨大袁从 栽月 级别袁跃升到 孕月 级别遥 渊圆冤多样性遥 大数据类型繁多袁涉及的内容广泛袁比如网 络日志尧视频尧图片尧地理位置信息等等遥 渊猿冤价值密度低遥 以视 频为例袁 连续不间断监控过程中袁 可能有用的数据仅仅有一两 秒遥 渊源冤处理速度快遥 大数据信息处理速度比较快袁所以在社会实 践中袁就大数据做相关分析可以快速获得答案遥 圆 大数据背景下商业银行数据治理存在的问题 从资料的分析来看袁 商业银行在数据治理中存在着显著的 问题渊见表 1冤遥 首先袁在目前数据治理实践中袁表现比较突出的一个问题是 定义缺失遥 所谓定义缺失具体指的是商业银行业务源系统和外 部数据源缺少关键业务元素定义遥 就商业银行系统开发建设来 看袁其主要目标是满足客户交易袁所以在数据治理过程中会存在 表 员 商业银行数据治理中存在的问题 问题表现 问题出现次数 问题占比 定义缺失 标准差异大 数据异常 代码问题和数据更新滞后 726 476 623 357 37.6% 14.7% 38.2% 9.5% 险产品角度袁加速产品更新换代速度袁不断拓宽保障范围尧保 障品种遥 第二袁规范保险公司的销售活动及代理人行为袁降低 退保率及其他费用率袁 同时在监管范围内拓宽投资渠道袁增 强险资盈利能力遥 第三袁加强监管机构对保险公司的监管袁优 化理赔流程袁同时携手公众媒体等相关部门袁逐渐向民众普 及保险知识袁为便捷理赔创造更好的条件遥 第四袁运用科技赋 能袁进行数字化战略转型袁在场景嵌入尧精准营销尧用户挖掘尧 用户体验优化等方面寻找新的契机袁最终带领我们从保险大 国到保险强国的新征程遥 主要参考文献 咱员暂李芳袁汪霞援供给侧改革下我国保险业转型发展路径研究咱允暂援管理观 察袁圆园员怨渊员员冤院员远愿原员远怨援 咱圆暂赵紫琳援分红保险在香港地区与大陆地区差异分析要要 要以国寿尧保诚 公司分红保险为例咱允暂援中国管理信息化袁圆园员怨袁圆圆渊员远冤院员猿缘原员猿愿援 咱猿暂易沛援中国香港与内地重疾险产品比较研究咱允暂援现代商贸工业袁圆园员愿 渊员苑冤院源怨原缘园援 咱源暂李梦杰援香港保险与内地保险对比分析咱允暂援中国管理信息化袁圆园员怨袁圆圆 渊员远冤院员源员原员源圆援 中 国 管 理 信 息 化 悦hina Management Informationization 2020 年 3 月 第 23 卷第 5 期 Mar.袁2020 Vol援23袁No援5 133 / CHINA MANAGEMENT INF
中国联通智慧银行大数据解决方案(1).ppt
07-23
中国联通智慧银行大数据解决方案是一项结合了大数据技术与金融行业需求的服务项目。该方案通过金融大数据平台的搭建，旨在提高金融服务的效率与质量，实现金融产品营销的精准化，以及加强风险管理与防控。具体而言，...
中国联通智慧银行大数据解决方案(1).pptx
最新发布
07-25
中国联通智慧银行大数据解决方案利用大数据技术，为银行业务提供了全面、立体的服务和管理能力。从数据平台的建设到金融产品的精准营销，再到风险防控和客户关系管理，这一方案都旨在提升银行业的智能化水平，推动...
智慧银行大数据解决方案.pptx
04-16
智慧银行大数据解决方案是中国联通针对金融机构推出的一种利用大数据技术提升业务效率和服务质量的策略。该方案主要涵盖了四个方面：金融大数据平台的搭建、金融产品的营销、金融风险防控以及流失用户的找回。以下是...
智慧银行大数据解决方案PPT
10-19
"智慧银行大数据解决方案PPT" 本资源为智慧银行大数据解决方案PPT，旨在提供一个基于大数据的智慧银行解决方案。该解决方案通过大数据平台、微服务中台、数据治理层等module，实现了智能化的银行服务。 大数据平台...
交易与大数据和银行的结合
09-29
这个世界逐渐在向平台型企业为主导的商业发展，C2P2B、B2P2B、资源互补、专业互补、有序的生态系统逐渐成为企业发展的趋势和热词
省市联动中国xml.zip
02-20
省市联动XML <?xml version="1.0" encoding="utf-8"?> <china> <province name="北京"> <city>东城区</city> <city>西城区</city> <city>崇文区</city> <city>宣武区</city> <city>朝阳区</city> <city>丰台区</city> <city>石景山区</city> <city>海淀区</city> <city>门头沟区</city> <city>房山区</city> <city>通州区</city> <city>顺义区</city> <city>昌平区</city> <city>大兴区</city> <city>怀柔区</city> <city>平谷区</city> <city>密云县</city> <city>延庆县</city> </province> <province name="天津"> <city>和平区</city> <city>河东区</city> <city>河西区</city> <city>南开区</city> <city>河北区</city> <city>红桥区</city> <city>塘沽区</city> <city>汉沽区</city> <city>大港区</city> <city>东丽区</city> <city>西青区</city> <city>津南区</city> <city>北辰区</city> <city>武清区</city> <city>宝坻区</city> <city>宁河县</city> <city>静海县</city> <city>蓟县</city> </province> <province name="河北"> <city>石家庄</city> <city>唐山</city> <city>秦皇岛</city> <city>邯郸</city> <city>邢台</city> <city>保定</city> <city>张家口</city> <city>承德</city> <city>沧州</city> <city>廊坊</city> <city>衡水</city> </province> <province name="山西"> <city>太原</city> <city>大同</city> <city>阳泉</city> <city>长治</city> <city>晋城</city> <city>朔州</city> <city>晋中</city> <city>运城</city> <city>忻州</city> <city>临汾</city> <city>吕梁</city> </province> <province name="内蒙古"> <city>呼和浩特</city> <city>包头</city> <city>乌海</city> <city>赤峰</city> <city>通辽</city> <city>鄂尔多斯</city> <city>呼伦贝尔</city> <city>巴彦淖尔</city> <city>乌兰察布</city> <city>兴安盟</city> <city>锡林郭勒盟</city> <city>阿拉善盟</city> </province> <province name="辽宁"> <city>沈阳</city> <city>大连</city> <city>鞍山</city> <city>抚顺</city> <city>本溪</city> <city>丹东</city> <city>锦州</city> <city>营口</city> <city>阜新</city> <city>辽阳</city> <city>盘锦</city> <city>铁岭</city> <city>朝阳</city> <city>葫芦岛</city> </province> <province name="吉林"> <city>长春</city> <city>吉林</city> <city>四平</city> <city>辽源</city> <city>通化</city> <city>白山</city> <city>松原</city> <city>白城</city> <city>延边</city> </province> <province name="黑龙江"> <city>哈尔滨</city> <city>齐齐哈尔</city> <city>鸡西</city> <city>鹤岗</city> <city>双鸭山</city> <city>大庆</city> <city>伊春</city> <city>佳木斯</city> <city>七台河</city> <city>牡丹江</city> <city>黑河</city> <city>绥化</city> <city>大兴安岭</city> </province> <province name="上海"> <city>黄浦区</city> <city>卢湾区</city> <city>徐汇区</city> <city>长宁区</city> <city>静安区</city> <city>普陀区</city> <city>闸北区</city> <city>虹口区</city> <city>杨浦区</city> <city>闵行区</city> <city>宝山区</city> <city>嘉定区</city> <city>浦东新区</city> <city>金山区</city> <city>松江区</city> <city>青浦区</city> <city>南汇区</city> <city>奉贤区</city> <city>崇明县</city> </province> <province name="江苏"> <city>南京</city> <city>无锡</city> <city>徐州</city> <city>常州</city> <city>苏州</city> <city>南通</city> <city>连云港</city> <city>淮安</city> <city>盐城</city> <city>扬州</city> <city>镇江</city> <city>泰州</city> <city>宿迁</city> </province> <province name="浙江"> <city>杭州</city> <city>宁波</city> <city>温州</city> <city>嘉兴</city> <city>湖州</city> <city>绍兴</city> <city>金华</city> <city>衢州</city> <city>舟山</city> <city>台州</city> <city>丽水</city> </province> <province name="安徽"> <city>合肥</city> <city>芜湖</city> <city>蚌埠</city> <city>淮南</city> <city>马鞍山</city> <city>淮北</city> <city>铜陵</city> <city>安庆</city> <city>黄山</city> <city>滁州</city> <city>阜阳</city> <city>宿州</city> <city>巢湖</city> <city>六安</city> <city>亳州</city> <city>池州</city> <city>宣城</city> </province> <province name="福建"> <city>福州</city> <city>厦门</city> <city>莆田</city> <city>三明</city> <city>泉州</city> <city>漳州</city> <city>南平</city> <city>龙岩</city> <city>宁德</city> </province> <province name="江西"> <city>南昌</city> <city>景德镇</city> <city>萍乡</city> <city>九江</city> <city>新余</city> <city>鹰潭</city> <city>赣州</city> <city>吉安</city> <city>宜春</city> <city>抚州</city> <city>上饶</city> </province> <province name="山东"> <city>济南</city> <city>青岛</city> <city>淄博</city> <city>枣庄</city> <city>东营</city> <city>烟台</city> <city>潍坊</city> <city>济宁</city> <city>泰安</city> <city>威海</city> <city>日照</city> <city>莱芜</city> <city>临沂</city> <city>德州</city> <city>聊城</city> <city>滨州</city> <city>荷泽</city> </province> <province name="河南"> <city>郑州</city> <city>开封</city> <city>洛阳</city> <city>平顶山</city> <city>安阳</city> <city>鹤壁</city> <city>新乡</city> <city>焦作</city> <city>濮阳</city> <city>许昌</city> <city>漯河</city> <city>三门峡</city> <city>南阳</city> <city>商丘</city> <city>信阳</city> <city>周口</city> <city>驻马店</city> </province> <province name="湖北"> <city>武汉</city> <city>黄石</city> <city>十堰</city> <city>宜昌</city> <city>襄樊</city> <city>鄂州</city> <city>荆门</city> <city>孝感</city> <city>荆州</city> <city>黄冈</city> <city>咸宁</city> <city>随州</city> <city>恩施</city> <city>神农架</city> </province> <province name="湖南"> <city>长沙</city> <
大数据如何重塑传统银行？
THU数据派
09-29 1586
互联网技术的日臻成熟，加深了传统银行业与大数据的融合。摩根大通、花旗等银行率先使用数据化手段实现了银行业务及流程的再造、业务风险的防范与化解等转型升级、服务质量和用户体验的提升。这也让越来越多的传统银行意识到数据化改革势在必行，那么，传统银行业数据化改革的道路是否能够一帆风顺呢？ 传统银行数据化是一场综合大考 传统银行业想要进行数据化转型，还需要克服诸多难题，既要满足“从0到1”的突破，更要进行“
中国银行网点全集数据
CnOpenData的博客
09-29 2588
目录**中国银行网点全集数据**一、数据简介二、时间区间三、字段展示四、样本数据八、数据更新频率 中国银行网点全集数据 一、数据简介 经济繁荣离不开银行等金融机构的广泛参与。然而，随着经济金融深刻变化，且受到存贷利差缩减、利润来源改变、在岗人员缩减等因素的影响，银行业之间的竞争日趋激烈。银行网点作为银行营销产品、提供金融服务、发现潜在客户、形象展现宣传的前端平台，在银行各项经营业务活动中发挥着基础性作用。 由此，网点的规划和布局是银行经营中的重要环节，银行网点所处的环境、掌握的资源及配置效率也成为判别银行
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08-01 759
中国建设银行 中国建设银行信息技术管理部资深经理林磊明 1、银行压力越来越大 从十二五走到十三五期间，银行业面临的各方面的压力越来越大，从我们的年报数字可以看出去年四大行的利润增长基本上趋近于零增长。在这样的情况下，我们怎样通过IT的引领提升传统银行的竞争力，这是摆在我们面前的一个很重要的课题。 2、过去十多年期间，银行业务出现两个拐点 大数据怎...
机房运维很枯燥？来看看中国银行数据中心基础设施可视化运维管理
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10-06 4149
谁说高大上的机房不能炫！设备环境团队联合运营平台研发、网络、系统三、系统二等团队，历经一年的时间、7轮次需求细化讨论、11次版本更新，精雕细琢、倾尽洪荒之力打造了中国银行...
你是一名资深中国银行大数据开发工程师，给我一份idea中Maven打包教程
04-02
以下为IntelliJ IDEA中使用Maven打包项目的完整教程，基于中国银行大数据项目实战经验整理： --- ### 一、环境准备 1. 确认IDEA已集成Maven - 打开`File -> Settings -> Build -> Build Tools -> Maven` - 检查`...
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