銀行數據資產解決方案

方案背景

銀行數據資產解決方案

Bank 4.0時代,是銀行與數字化及開放時代。金融科技上升到了各個銀行的業務戰略高度。其中,金融科技的進程呈現“四化”趨勢:服務智能化、業務場景化、渠道一體化、深度融合化。這些方向要實現的背后,是數據如何在銀行靈活地存(一切業務數據化)、通(一切數據連通化)、用(一切數據業務化)。

面臨挑戰

銀行大量不同類型的數據如何方便且低成本存儲?
展開全部
OLTP與OLAP如何有機融合為T+0架構?
展開全部
數據服務如何更有效觸達各方業務角色?
展開全部
數據資產如何在共享與安全中兩全其美?
展開全部
如何構建敏捷的數據應用開發能力?
展開全部

解決之道

構建銀行海量數據的存儲與計算能力

通過國產化、開源的技術與組件,實現銀行海量數據的存儲; 建立全行的計算能力中心,實現計算即服務的能力,統管銀行多種異構數據源、多種數據倉庫技術,統一向外提供數據分析計算的服務; 以智能計算引擎整合多種數據計算引擎,兼顧在線實時與離線批量等各類數據分析場景,實現OLTP與OLAP的有機融合;提供統一的智慧檢索引擎,實現在海量數據中對各種類型數據的簡易搜索。

面向銀行業務的數據資產管理能力

數據不再為科技治理而治理,以企業級的視角建設全行數據資產,數據資產建設最終目標是服務于業務; 構建面向業務視角的數據服務門戶、數據服務資源目錄等平臺,方便數據使用者隨時、隨地的查詢與分析數據,改變過往由業務提需求,IT定制開發的漫長周期; 數據資產管理重場景、輕標準,避免先花巨大精力和代價梳理數據資產,應以問題驅動治理,通過使用數據、發現問題、修復數據的PDCA閉環管理,實現數據資產管理的可持續運營。

敏捷的數據應用開發能力

搭建可配置的數據可視化平臺,靈活響應各類數據使用需求,快速、敏捷的構建是領導駕駛艙、統一指揮平臺等各類數據可視化應用場景; 以業務分析人員視角,建立數據自助分析平臺,提供數據的在線即席查詢、可視化分析等,跨越業務與IT的鴻溝,解決數據分析的“最后1公里”; 搭建靈活快速的智能報表系統,實現業務人員的報表、報告的快速組裝、自定義組合、隨時隨地查閱。

立即咨詢 免費試用

整體規劃

圖片名

應用價值

數字時代,金融業將回歸服務本源,運營能力成為銀行最寶貴的核心競爭力。未來,銀行業將摒棄以產品、流程為中心的運營體系,轉化成以客戶為中心、以數據分析為基礎,內部與外部相結合的運營方式,把銀行與用戶緊密“勾稽”起來。

數字時代,金融業將回歸服務本源,運營能力成為銀行最寶貴的核心競爭力。未來,銀行業將摒棄以產品、流程為中心的運營體系,轉化成以客戶為中心、以數據分析為基礎,內部與外部相結合的運營方式,把銀行與用戶緊密“勾稽”起來。

銀行賬戶不再只是支付工具,而轉變成智慧理財和預算工具,嵌入客戶生活,以客戶大數據為核心,并透過AI技術加持,實時回應需求。AI理財顧問能根據客戶行為,將日常銀行服務關系提升為粘度更高的服務。

銀行賬戶不再只是支付工具,而轉變成智慧理財和預算工具,嵌入客戶生活,以客戶大數據為核心,并透過AI技術加持,實時回應需求。AI理財顧問能根據客戶行為,將日常銀行服務關系提升為粘度更高的服務。

通過對海量非結構化數據的匯總、分析,挖掘客戶社交、交易和消費信息,銀行掌握客戶的習慣,使銀行大數據風控更可靠。數據中臺化使銀行避免了由于信息不對稱,中小企業的信息無法轉成結構化的數據,導致數據無法轉化成多元經營主體能接受的信用問題。通過大數據存儲、數據主題的建設、異構數據源的關聯分析等技術手段進行數據共享、數據打通,使信息、數據和信用有效地銜接起來,從而推進惠普金融業務,緩解企業的融資難題,促進實體經濟加速運轉。

通過對海量非結構化數據的匯總、分析,挖掘客戶社交、交易和消費信息,銀行掌握客戶的習慣,使銀行大數據風控更可靠。數據中臺化使銀行避免了由于信息不對稱,中小企業的信息無法轉成結構化的數據,導致數據無法轉化成多元經營主體能接受的信用問題。通過大數據存儲、數據主題的建設、異構數據源的關聯分析等技術手段進行數據共享、數據打通,使信息、數據和信用有效地銜接起來,從而推進惠普金融業務,緩解企業的融資難題,促進實體經濟加速運轉。

現在開始,開啟您的數據智能之旅

立即咨詢 免費試用
暖暖日本大全免费观看大全,精品国产一区二区三区久久狼,аⅴ 中文天堂最新版在线,成本人H片动漫网站在线看