移動網際網路出現之後，海量的使用者行為資料產生了巨大的價值。2023年至2023年，大資料始終處於1.0時代，主要應用為大資料的採集、儲存、處理、挖掘、分析等。2023年後，大資料進入以獲取價值為主的2.0時代，即實現大資料變現的價值時代。
銀行業是個高度資訊化的行業，從核心的銀行系統到atm取款機，從信用卡到網銀系統，銀行在每個環節都高度依賴資訊系統和資料。現在，如何把銀行業大資料變現是所有銀行最為關心的話題之一。
大資料變現主要是通過企業內部和外部兩部分資料同時作用。在內部有業務交易資料、流程型資料、互動式資料等可以形成變現資產，外部則是行業資料和網際網路等資料。
第一，在內部資料分析、應用層面，銀行業大資料變現目前已經較為成熟。
在大資料2.0時代，銀行業有望實現內外部資料的結合，獲取資料變現價值。例如，在反欺詐應用方面，銀行可結合自身的傳統風險模型，拓展外部徵信範圍，借用工商資料、行業資料、網路關係模型，甚至關聯運營商資料、垂直電商資料等，對個人、中小企業客戶進行整合信用評級，過濾欺詐及壞帳風險。同時，大資料實時分析客戶信用卡交易資料、網路位置行為和商戶交易歷史等，可以防止客戶與商戶的套現欺詐，實現動態預警及追蹤。
第二，銀行業若想在大資料變現時代取得領先，移動大資料將是關鍵中的關鍵。
第三，深入的客戶洞察是掌控客戶的關鍵，因此客戶標籤也將成為大資料金融的重要工具。
簡單來說，客戶標籤就是對客戶行為洞察後建立的客戶特徵，通過整理客戶現有的行為和知識，形成完善的結構化客戶知識標籤，從而全面立體地認知客戶。標籤具有相關性和大概率特點，可從基本屬性特點和需求分析方面來定義，分為使用者屬性、產品資訊、應用交易、互動歷史、消費偏好等型別，從而定義銀行業需要的客戶群體資訊，是使用者畫像、精準營銷、風險監測、決策支援、戰略定位等高階應用的基礎，也是大資料變現時代的基本元素。
大資料技術還在不斷地完善，隨著新技術的不斷出現，大資料平台的可靠性、效能也將隨之提公升，將幫助銀行業順利迎接大資料2.0時代。而隨著大資料變現模式的深入探索，可期待在未來創造出更多不同的商業模式，帶來更具競爭能力的領導優勢。
銀行業大資料變現的三大關鍵
zd至頂網cio與應用頻道 01月18日 北京訊息 文 王聰彬 移動網際網路出現之後，海量的使用者行為資料產生了巨大的價值。從2012年至2015年，大資料一直處於1.0時代，主要應用為大資料的採集 儲存 處理 挖掘 分析等，停留在資料效率問題上。2015年之後，大資料進入以獲取價值為主的2.0時代...
銀行業大資料分析 如何用大資料技術優化ATM運營
銀行每年都需要巨大投入來維持各項業務的運營，如何有效提高銀行運營效率，降低運營成本一直是銀行追求的乙個重要目標。當前銀行很多業務運營還是靠具體負責人憑經驗及直覺 拍腦袋 做決策，通過大資料分析可以從資料中發現運營規律，為運營優化提供決策基礎。本文將以大資料技術優化atm運營的幾個應用為例來說明大資料...
大資料在銀行業的應用場景
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