银行大数据应用案例，银行大数据应用案例选编

银行业通过大数据技术可以有效分析什么

银行业通过大数据技术可以有效分析的内容如下：首先，银行业可以通过大数据技术对客户的消费行为、借贷习惯、财务状况等数据进行深度分析，以精准识别潜在的风险客户，优化信贷决策。其次，银行业可以通过对交易数据的分析，发现市场趋势和商业机会，提高市场预测的准确性。

银行的大数据首要关注客户的交易数据。这包括账户内的资金流入、流出，转账记录，交易频率等。通过数据分析，银行可以掌握客户的交易行为和习惯，为风险管理提供决策依据。例如，银行会检查客户的交易是否异常，是否有可疑的洗钱行为等。客户基本信息 银行的大数据还会查客户的基本信息。

银行大数据主要是查这几方面：客户数据、交易数据、风险数据和市场数据。客户数据 银行大数据中的客户数据主要指的是关于客户的基本信息、信用记录、业务偏好等方面的数据。通过对这些数据的分析，银行能够更全面地了解客户，为客户提供个性化的服务。

对于银行来说，舆情分析包括：银行的声誉分析、品牌分析和客户质量分析。它主要是通过分析网络社交媒体的评论，对于客户的流失情况进行预警，还可以通过对新闻热点的跟踪以及政府报道的分析，为银行提供个性化的分析场所。

最后，银行业还可以通过大数据分析优化内部运营流程和资源配置。银行可以利用大数据技术对员工的绩效、工作效率等方面进行评估和分析，找出潜在的问题和优化空间，并针对性地进行培训和调整。此外，利用大数据还可以对分支机构的位置、布局等进行优化，以更好地满足客户需求。

大数据能帮助民营银行做什么

〖1〗、许慧章认为，由于近来中国机构监管和征信体系建设都有待完善，特别是互联网金融，对客户资金安全管理有许多“短板“，具系统性风险，因此从规模和模式上民营银行要增加抗风险的能力，不仅要依托互联网和大数据技术，还有通过其他信息、如线下相关的征信信息互补予以加强。所以，必须严格把好风控和反欺诈两关。

〖2〗、微众银行，作为国内首批五家民营银行之一，于2014年正式开业，以科技为核心发展引擎，成为一家数字银行。业务主要分为个人金融和企业金融两大领域。在企业金融方面，微众银行开展了一系列服务，包括财会结算、贷款询问、票据贴现、企业融资等。

〖3〗、民营银行在信息技术方面具有较强的实力，可以利用大数据、云计算、人工智能等技术提升金融服务效率。通过数据分析，民营银行可以更准确地评估风险，优化信贷决策，提高金融服务的智能化水平。运营效率优势 由于民营银行体制较为灵活，因此在运营效率方面具有一定优势。

〖4〗、同时，通过智能分析用户的行为习惯与偏好，银行能提供更贴心、个性化的金融服务。如自动识别用户资金闲置时间、推荐合适的存款期限等。通过这种方式，智能存款帮助用户实现了资金的安全增值。此外，民营银行智能存款也更加注重用户体验和便捷性。

〖5〗、业务创新能力强。民营银行由于体制上的优势，往往拥有更高的创新自由度。它们能够以客户需求为导向，开发更具创新性和个性化的金融产品与服务。在数字化、互联网+等时代潮流下，民营银行能够迅速适应并融入这些趋势，提供便捷、高效的金融服务体验。

〖6〗、另一家采用互联网银行模式的民营银行是网商银行。网商银行依托阿里巴巴集团的庞大生态系统，以互联网为平台，为小微企业和个人提供全方位的金融服务。网商银行的特点是将互联网技术与金融服务深度融合，通过大数据分析客户的信用状况，实现快速审批和放贷。

上海半年内连续使用经营贷,被银行大数据预警核查

上海在半年内连续申请并使用经营贷款，触发了银行大数据预警系统，受到核查要求。这一情况引起广泛关注，具体事例如下：案例一描述了一个新产证、新过户公司的上海案例。在同一时期，该公司在杭州申请了新产证、新公司的经营贷款。然而，这种操作直接引起了上海银行的关注，银行要求对贷款进行收回，提前还款。

上海近期频繁使用经营贷引起了银行的大数据预警核查，情况引起广泛关注。案例一：上海新产证，新过户公司后，迅速转向杭州申请经营贷，也是一新产证，新公司，结果刚申请成功即收到上海银行的提前还款要求。

三个月到半年，特别差的可能要12个月。一般来说，很多机构只看三个月或者半年的记录，所以想要恢复大数据，建议在这段期间内好好养一下，不要再去申请网贷了，点一下也不行；另外将之前逾期的网贷记得还上，大概过上半年左右大数据就能恢复得不错了。

据业内人士透露，此类事件发生的背景是，今年1月份上海银保监局明确要求辖内银行倒查半年相关业务，对去年6月以来发放的消费类贷款、经营性贷款以及个人住房贷款全面自查，并首次公开提出拦截机制。而在2020年4月，央行上海总部就在召开房地产信贷工作座谈会上明确，严禁以消费贷或经营贷形式向购房者提供资金。

北京、广东等地也已开始排查经营贷违规流入楼市。2月1日，北京银保监局发布公告，针对部分购房者挪用消费贷、经营贷资金作为购房款等情况，开展大数据筛查，并对1月25日以来热点区域的成交案例进行排查。上述行动主要核查全款购房中，购房人和直系亲属近期申请使用了经营贷的行为。

商业银行如何利用大数据

大数据在银行业的应用 舆情分析 对于银行来说，舆情分析包括：银行的声誉分析、品牌分析和客户质量分析。它主要是通过分析网络社交媒体的评论，对于客户的流失情况进行预警，还可以通过对新闻热点的跟踪以及政府报道的分析，为银行提供个性化的分析场所。

数据收集和整合：商业银行与大数据融合的基础包需要收集和整合来自不同渠道的海量数据，包括客户个人信息、交易活动、社交媒体等，以建立完整的客户画像和风险模型，为后续的分析和决策提供支持。

开放共享的数据平台仍然缺失。发展普惠金融需要大数据平台来支撑，然而近来这样的平台仍然缺失。

【行业】金融级数据库提升商业银行核心竞争力

金融行业的核心在于信息处理与数据管理。商业银行依赖高效的数据处理与信息管理，以实现风险控制与服务优化。然而，随着业务创新与快速发展，传统IT系统与数据架构在性能、稳定性与安全方面面临挑战。数据安全成为关注焦点，业务压力促使数据安全隐患问题凸显。

二）打造核心竞争力是银行生存和发展的需要。（三）当前商业银行的发展现状要求必须加快打造核心竞争力。提升银行核心竞争力的措施和途径选取 （一）加快创新，提升综合发展能力。在新的发展形势下，银行业要寻求突破，首要的是必须在保持原有优势的基础上，及早进行结构调整和业务转型。

【答案】：D 风险管理是商业银行的核心竞争力，是创造资本增值和股东回报的重要手段。

《商业银行金融创新指引》第四条规定，金融创新是商业银行以客户为中心，以市场为导向，不断提高自主创新能力和风险管理能力，有效提升核心竞争力，更好地满足金融消费者和投资者日益增长的需求，实现可持续发展战略的重要组成部分。

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