商業(yè)銀行-大數(shù)據(jù)建設(shè)規(guī)劃_第1頁
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文檔簡介

1、XX銀行大數(shù)據(jù)建設(shè)規(guī)劃一、項(xiàng)目背景隨著信息化程度的加深,以及移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)的崛起,人們產(chǎn)生的數(shù)據(jù)急劇膨脹, 傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理技術(shù)難以支撐數(shù)據(jù)大量的增長和處理能力。經(jīng)過近幾年的發(fā)展,大數(shù)據(jù)技術(shù)逐步成熟,可以幫助企業(yè)整合更多的數(shù)據(jù), 從海量數(shù)據(jù)中挖掘出隱藏價(jià)值。 大數(shù)據(jù)已經(jīng)從 “概念”走向“價(jià)值” ,逐步進(jìn)入實(shí)施驗(yàn)證階段。人們越來越期望能實(shí)現(xiàn)海量數(shù)據(jù)的處理, 從數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)價(jià)值。 數(shù)據(jù)越來越成為一種重要的資產(chǎn)。在 2014 年 Gartner 技術(shù)炒作曲線的報(bào)告中也體現(xiàn)了大數(shù)據(jù)技術(shù)將走向?qū)嶋H應(yīng)用。我行已深刻認(rèn)識到數(shù)據(jù)戰(zhàn)略對企業(yè)運(yùn)營以及企業(yè)未來發(fā)展方向的重要性。 互聯(lián)網(wǎng)金融的本質(zhì)是金融,核心是數(shù)據(jù),

2、載體是平臺,關(guān)鍵是客戶體驗(yàn), 發(fā)展趨勢是互聯(lián)網(wǎng)與金融的深度融合, 要提升大數(shù)據(jù)貢獻(xiàn)度 。因此,要深化互聯(lián)網(wǎng)思維理念,穩(wěn)步推進(jìn)互聯(lián)網(wǎng)金融產(chǎn)品和服務(wù)模式創(chuàng)新,積極利用移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)等新技術(shù)新手段,沉著應(yīng)對沖擊和挑戰(zhàn), 實(shí)現(xiàn)傳統(tǒng)金融與互聯(lián)網(wǎng)金融的融合發(fā)展。 做好海量異構(gòu)數(shù)據(jù)的專業(yè)化整合集成、關(guān)聯(lián)共享、安全防護(hù)和維護(hù)管理,深度挖掘數(shù)據(jù)內(nèi)含的巨大價(jià)值, 探索銀行業(yè)務(wù)創(chuàng)新, 實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)資源的綜合應(yīng)用、深度應(yīng)用, 已成為提升企業(yè)核心競爭力,實(shí)現(xiàn)企業(yè)信息化可持續(xù)發(fā)展的關(guān)鍵途徑。 按照行領(lǐng)導(dǎo)部署, 信息科技部組織力量對大數(shù)據(jù)技術(shù)進(jìn)行研究, 完成對市場上主流的大數(shù)據(jù)平臺及應(yīng)用技術(shù)預(yù)研, 征求業(yè)務(wù)部門建議,提出項(xiàng)

3、目建設(shè)要求。二、建設(shè)目標(biāo)以大數(shù)據(jù)項(xiàng)目建設(shè)作為契機(jī), 凝聚我行優(yōu)勢力量, 全面梳理數(shù)據(jù)資源,完善數(shù)據(jù)體系架構(gòu), 自主掌握大數(shù)據(jù)關(guān)鍵技術(shù),加速大數(shù)據(jù)資源的開發(fā)利用 , 將數(shù)據(jù)決策化貫穿到經(jīng)營管理全流程, 建設(shè)智慧銀行,提升核心競爭力。(一)建設(shè)大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施,完善全行數(shù)據(jù)體系架構(gòu)構(gòu)建大數(shù)據(jù)平臺, 實(shí)現(xiàn)更廣泛的半結(jié)構(gòu)化、 非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)集中采集、存儲、加工、分析和應(yīng)用,極大地豐富我行的信息資源,同現(xiàn)有的企業(yè)級數(shù)據(jù)倉庫和歷史數(shù)據(jù)存儲系統(tǒng)一起, 形成基礎(chǔ)數(shù)據(jù)體系, 提供支撐經(jīng)營管理的各類數(shù)據(jù)應(yīng)用。(二)開發(fā)大數(shù)據(jù)資源,支撐全行經(jīng)營管理創(chuàng)新建設(shè)離線數(shù)據(jù)分析、實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)/ 流數(shù)據(jù)分析集群和各類數(shù)據(jù)分析集市,提供

4、高性能可擴(kuò)展的分布式計(jì)算引擎,通過數(shù)據(jù)挖掘、計(jì)量分析和機(jī)器學(xué)習(xí)等手段, 對豐富的大數(shù)據(jù)資源進(jìn)行開發(fā)使用, 并將數(shù)據(jù)決策化過程結(jié)合到風(fēng)控、營銷、營運(yùn)等經(jīng)營管理活動(dòng)。(三)培養(yǎng)大數(shù)據(jù)人才隊(duì)伍,建立大數(shù)據(jù)分析能力結(jié)合大數(shù)據(jù)項(xiàng)目的落地實(shí)施, 建立起一支大數(shù)據(jù)技術(shù)和分析人員隊(duì)伍,具備自主運(yùn)營和開發(fā)大數(shù)據(jù)的能力,以更好推動(dòng)業(yè)務(wù)創(chuàng)新,提升我行核心競爭力。三、發(fā)展趨勢近年來, 銀行業(yè)大力發(fā)展面向客戶的新一代核心業(yè)務(wù)系統(tǒng), 信息系統(tǒng)建設(shè)日趨完備, 電子銀行等在線金融服務(wù)大幅增長, 在提升客戶體驗(yàn)和風(fēng)險(xiǎn)管控能力、 滿足監(jiān)管各項(xiàng)要求的同時(shí), 形成并儲存了龐大的可用數(shù)據(jù)資源。銀行業(yè)的數(shù)據(jù)資源不僅包括存貸匯等結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)

5、,也包括客戶瀏覽痕跡、 在線交易記錄等非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù), 還包含客戶電話語音、網(wǎng)點(diǎn)視頻等非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。 2012 年,銀行業(yè)的電話記錄數(shù)據(jù)、業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)、 數(shù)據(jù)倉庫數(shù)據(jù)、結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)規(guī)模分別達(dá)到 938T、1688T、3125T、5313T 和 3938T。Celent 公司預(yù) 計(jì)未來5年將增長7倍。除數(shù)據(jù)本身的快速增長外,銀行業(yè)面臨的更大的挑戰(zhàn)是大數(shù)據(jù)帶 來的業(yè)務(wù)挑戰(zhàn),這包括:小微貸市場上,銀行與互聯(lián)網(wǎng)小額貸款公司 難以競爭;支付市場中,網(wǎng)銀支付所占比重越來越低,這使得銀行越 來越難以知道客戶的消費(fèi)行為;各種互聯(lián)網(wǎng)融資模式的出現(xiàn),在未來 可能會超過以銀行為中心的間接融資。 所有這些

6、挑戰(zhàn),本質(zhì)上是銀行 對于客戶的了解程度相對越來越弱。麥肯錫指出,在大數(shù)據(jù)時(shí)代,不 能充分形成大數(shù)據(jù)使用能力的競爭者將被淘汰。(一)同業(yè)案例情況國內(nèi)領(lǐng)先的商業(yè)銀行已經(jīng)啟動(dòng)大數(shù)據(jù)平臺的建設(shè),并應(yīng)用于精準(zhǔn)營銷、風(fēng)險(xiǎn)管理和業(yè)務(wù)創(chuàng)新等領(lǐng)域,以獲得競爭優(yōu)勢。工商銀行通過 構(gòu)建大數(shù)據(jù)平臺,收集網(wǎng)銀用戶的行為軌跡并進(jìn)行分析,精準(zhǔn)營銷, 擴(kuò)大銷售,優(yōu)化網(wǎng)銀服務(wù)模塊的質(zhì)量,提升客戶體驗(yàn)。招商銀行通過 大數(shù)據(jù)平臺構(gòu)建全量數(shù)據(jù)分析和挖掘平臺, 推出在線明細(xì),實(shí)時(shí)征信, 精準(zhǔn)營銷等創(chuàng)新業(yè)務(wù),提升小微貸獲客率。上海銀行構(gòu)建大數(shù)據(jù)平臺, 用于對客戶的資金的流入流出分析。中信銀行、光大銀行、平安銀行、 民生銀行都在建設(shè)自身的

7、大數(shù)據(jù)平臺。(二)業(yè)務(wù)應(yīng)用場景大數(shù)據(jù)技術(shù)在銀行業(yè)的應(yīng)用范圍包括:客戶洞察、營銷支撐、風(fēng) 險(xiǎn)管控和營運(yùn)優(yōu)化等領(lǐng)域??蛻舳床旆治鲇脩舻母鞣N數(shù)據(jù),包括電話語音、網(wǎng)絡(luò)的監(jiān)控錄像、商城交 易信息、金融業(yè)務(wù)信息以及外部的社交信息、 第三方履約行為等多方 面信息,從而實(shí)現(xiàn)對客戶進(jìn)行分類和服務(wù)。 對現(xiàn)有CR幅統(tǒng)中的客戶 分層的數(shù)據(jù)要素進(jìn)行延伸。營銷支撐實(shí)時(shí)營銷:是根據(jù)客戶的實(shí)時(shí)狀態(tài)來進(jìn)行營銷,如客戶當(dāng)時(shí)的所 在地、客戶最近一次消費(fèi)等信息來有針對地進(jìn)行營銷。社交網(wǎng)絡(luò)營銷:主要是微博營銷,這主要是捕捉用戶的言論和行 為,并有針對地開展相關(guān)營銷活動(dòng)。事件式營銷:將改變生活的事件視為營銷機(jī)會,如換工作、改變 婚姻狀況

8、、置業(yè)等。風(fēng)險(xiǎn)管控信用評級:運(yùn)用社交網(wǎng)絡(luò)、行為特征、交易網(wǎng)、基本社會特征、 人行征信等多個(gè)維度對客戶綜合評級,運(yùn)用大量的指標(biāo)構(gòu)建多重模 型,以識別客戶的信用風(fēng)險(xiǎn)。反欺詐:通過監(jiān)控客戶、賬戶和渠道等,提高銀行在交易、轉(zhuǎn)賬 和在線付款等領(lǐng)域防御欺詐的能力。 在監(jiān)控客戶行為時(shí),可以識別出 潛在的違規(guī)客戶,提示工作人員對其予以重點(diǎn)關(guān)注, 從而節(jié)省反欺詐 監(jiān)控資源。營運(yùn)優(yōu)化改善用戶體驗(yàn):運(yùn)用大數(shù)據(jù)能夠處理海量數(shù)據(jù)的能力, 將傳統(tǒng)數(shù) 據(jù)統(tǒng)計(jì)分析等業(yè)務(wù)切換到數(shù)據(jù)處理能力更強(qiáng)的平臺,來解決查詢歷史 數(shù)據(jù)的困難,提升用戶體驗(yàn)??头行膬?yōu)化:通過對客服中心的數(shù)據(jù)分析,允許銀行提前預(yù)測 用戶需求用以快速地解決問題,

9、能夠快速滿足用戶的需求。降低運(yùn)營成本:大數(shù)據(jù)平臺采用普通的 PC服務(wù)器和廉價(jià)存儲, 相對原有的小型機(jī)的硬件架構(gòu),可以有效的降低 IT運(yùn)營成本。四、平臺建設(shè)原則平臺是大數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)實(shí)施,其建設(shè)、設(shè)計(jì)和系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)過程中,應(yīng) 遵循如下指導(dǎo)原則:經(jīng)濟(jì)性:基于現(xiàn)有場景分析,對三年內(nèi)的數(shù)據(jù)量進(jìn)行合理 評估,確定大數(shù)據(jù)平臺規(guī)模,后續(xù)根據(jù)實(shí)際情況再逐步優(yōu)化擴(kuò)容。可擴(kuò)展性:架構(gòu)設(shè)計(jì)與功能劃分模塊化,考慮各接口的開 放性、可擴(kuò)展性,便于系統(tǒng)的快速擴(kuò)展與維護(hù),便于第三方系統(tǒng)的快 速接入。可靠性:系統(tǒng)采用的系統(tǒng)結(jié)構(gòu)、技術(shù)措施、開發(fā)手段都應(yīng) 建立在已經(jīng)相當(dāng)成熟的應(yīng)用基礎(chǔ)上,在技術(shù)服務(wù)和維護(hù)響應(yīng)上同用戶 積極配合,確保系統(tǒng)的

10、可靠;對數(shù)據(jù)指標(biāo)要保證完整性,準(zhǔn)確性。安全性:針對系統(tǒng)級、應(yīng)用級、網(wǎng)絡(luò)級,均提供合理的安 全手段和措施,為系統(tǒng)提供全方位的安全實(shí)施方案, 確保企業(yè)內(nèi)部信 息的安全。大數(shù)據(jù)技術(shù)必須自主可控。先進(jìn)性:涵蓋結(jié)構(gòu)化,半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)存儲和分析的特點(diǎn)。借鑒互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)存儲及分析的實(shí)踐, 使平臺具有良好的 先進(jìn)性和彈性。支撐當(dāng)前及未來數(shù)據(jù)應(yīng)用需求,引入對應(yīng)大數(shù)據(jù)相關(guān) 技術(shù)。平臺性:歸納整理大數(shù)據(jù)需求,形成統(tǒng)一的大數(shù)據(jù)存儲服 務(wù)和大數(shù)據(jù)分析服務(wù)。利用多租戶,實(shí)現(xiàn)計(jì)算負(fù)荷和數(shù)據(jù)訪問負(fù)荷隔 離。多集群統(tǒng)一管理。分層解耦:大數(shù)據(jù)平臺提供開放的、標(biāo)準(zhǔn)的接口,實(shí)現(xiàn)與 各應(yīng)用產(chǎn)品的無縫對接。五、分析應(yīng)用規(guī)劃大數(shù)據(jù)

11、項(xiàng)目實(shí)施在保持核心賬務(wù)系統(tǒng)穩(wěn)定同時(shí),實(shí)現(xiàn)外圍 IT架 構(gòu)逐步向開放架構(gòu)演進(jìn),同時(shí)逐步吸納互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)創(chuàng)新,應(yīng)對大數(shù)據(jù) 技術(shù)的快速發(fā)展和進(jìn)化。以全行三年戰(zhàn)略發(fā)展規(guī)劃和十三五規(guī)劃為導(dǎo)向,借鑒同業(yè)和互聯(lián) 網(wǎng)企業(yè)的先進(jìn)經(jīng)驗(yàn),分步實(shí)施分析應(yīng)用,基礎(chǔ)平臺、外圍系統(tǒng)改造以 及業(yè)務(wù)流程優(yōu)化相應(yīng)地進(jìn)行配套調(diào)整。規(guī)劃的大數(shù)據(jù)平臺及應(yīng)用的整體架構(gòu)如下:序炫出冕程二M蜘事三斗二用一場施用再叫5伏血世歷史明細(xì)直詢應(yīng)用精準(zhǔn)營消實(shí)時(shí)應(yīng)用其它創(chuàng)新類應(yīng)用Loader舒第清洗交舄已若批處理分析行為分析用戶商,由目使利聿件宮第效真操作強(qiáng)野敢據(jù)有向服華蛾福分忻般賽數(shù)兗玨實(shí)散霜W載交易票、1淳一-Itas心 S;Va-n外部君送-IMS

12、安全管理大數(shù)據(jù)平臺重點(diǎn)功能模塊定位如下:基礎(chǔ)數(shù)據(jù)集群使用分布式文件系統(tǒng)和數(shù)據(jù)庫等組件實(shí)現(xiàn)全量結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和非 結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)存儲,并提供標(biāo)準(zhǔn)接口或 Rest標(biāo)準(zhǔn)接口,上層業(yè)務(wù)以只 讀方式訪問。數(shù)據(jù)使用平臺集成的工具批量導(dǎo)入導(dǎo)出。在線處理集群基礎(chǔ)數(shù)據(jù)集群中的存放的往往是低價(jià)值密度的數(shù)據(jù), 經(jīng)過加工處 理后,提取出高價(jià)值密度的數(shù)據(jù),放入在線查詢集群,支撐實(shí)時(shí)業(yè)務(wù)、自助查詢等高并發(fā),低時(shí)延的數(shù)據(jù)查詢。離線處理集群離線數(shù)據(jù)處理集群主要用于海量數(shù)據(jù)的分析處理,提供數(shù)據(jù)挖 掘、數(shù)據(jù)探索功能框架,從海量數(shù)據(jù)中提取高密度價(jià)值的數(shù)據(jù)。適用 于對海量用戶行為數(shù)據(jù)挖掘、建模,以支撐以客戶為中心的精準(zhǔn)營銷、 決策分析等應(yīng)用

13、場景。流式處理集群使用流式處理組件,將實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)接入。通過注入實(shí)時(shí)業(yè)務(wù)處理規(guī) 則,對事件做分析處理,實(shí)時(shí)決策。流事件處理過程中,需要訪問基 礎(chǔ)集群或在線處理集群,獲取必要的支撐信息,如風(fēng)險(xiǎn)信息表、黑白 名單、歷史交易信息等,要求支持每秒萬級別并發(fā)數(shù)據(jù)訪問。適用于 信用卡授權(quán)風(fēng)險(xiǎn)控制、移動(dòng)在線支付、在線統(tǒng)計(jì)分析等對實(shí)時(shí)性要求 較高的場景。大數(shù)據(jù)平臺的數(shù)據(jù)來源及應(yīng)用場景規(guī)劃如下:IL務(wù)價(jià)值首稍支持 I客戶洞察風(fēng)險(xiǎn)管控營運(yùn)優(yōu)化應(yīng)用場景員工投窗信電安全分W運(yùn)維Hh分折客戶W酸步吉鼠身在實(shí)時(shí)II惶實(shí)時(shí)民控5FP畫像知鵬管理網(wǎng)站分*|«勢迫身智窿富K小津轉(zhuǎn)個(gè)性化躥射交叉留住一篁富里牯分析實(shí)時(shí)營俏事

14、件營偶春崔I期q歸推信乓客戶三第惇戶是出卞-凝主當(dāng)?shù)脩舾?印聲法葡:府分公官戶亞丁 零專專戶訐土 富戶司屋刑I 呈工羊 I胡漢圖市I第二方資信前吊束源客尸信后一咄止IWI網(wǎng)站日意系統(tǒng)運(yùn)斤E有春眼語當(dāng)現(xiàn)癡影像互裝網(wǎng)故相移動(dòng)配電嚕息行上卻之加隹息關(guān)金的火哺僖息第三方觸需人力皿信水電彈通詛二百祝希道關(guān)岸相平臺、弟三方囂據(jù)交挽計(jì)劃分三步進(jìn)行實(shí)施,如下:(一)2015 年完成大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)平臺的搭建,構(gòu)建簡單的查詢分析應(yīng)用,科技人 員熟悉平臺關(guān)鍵技術(shù)和開發(fā)技能?;A(chǔ)平臺完成大數(shù)據(jù)平臺的搭建,實(shí)現(xiàn)平臺的基礎(chǔ)功能和基礎(chǔ)數(shù)據(jù)集群。完成HD的史數(shù)據(jù)、科技運(yùn)維日志、網(wǎng)銀日志、智能營銷網(wǎng)頁信 息數(shù)據(jù)的存儲。構(gòu)建多種數(shù)

15、據(jù)挖掘算法庫。完成基礎(chǔ)數(shù)據(jù)平臺對外數(shù)據(jù)服務(wù)的標(biāo)準(zhǔn)化接口。分析應(yīng)用完成資金流向分析主題和歷史數(shù)據(jù)內(nèi)部查詢交易。提出直銷銀行、手機(jī)銀行、微信銀行的數(shù)據(jù)采集點(diǎn)數(shù)據(jù)要求。提出用于支撐營銷的個(gè)人信息的數(shù)據(jù)采集要求。外圍系統(tǒng)改造完成直銷銀行、手機(jī)銀行、微信銀行的數(shù)據(jù)采集點(diǎn)改造,將行為 日志數(shù)據(jù)記錄下來。(二)2016-2017 年完善大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)平臺,增加離線數(shù)據(jù)處理集群,采集行內(nèi)各系統(tǒng) 產(chǎn)生的客戶行為數(shù)據(jù),第三方合作機(jī)構(gòu)(含同業(yè))的外部數(shù)據(jù),豐富 客戶營銷、風(fēng)險(xiǎn)管理方面的數(shù)據(jù)信息,探索大數(shù)據(jù)同云計(jì)算平臺的結(jié) 合,構(gòu)建相應(yīng)的分析應(yīng)用系統(tǒng),將數(shù)據(jù)決策融入營銷和風(fēng)控過程???技人員掌握平臺關(guān)鍵技術(shù),能夠自主營運(yùn)

16、開發(fā)?;A(chǔ)平臺增加離線數(shù)據(jù)處理集群,完善多種數(shù)據(jù)挖掘算法庫,用于對海量數(shù)據(jù)進(jìn)行加工處理,分析應(yīng)用采集客戶行為數(shù)據(jù),包括直銷銀行、手機(jī)銀行、微信銀行等。遷移影像平臺的歷史數(shù)據(jù)。采集同業(yè)產(chǎn)品信息,我行網(wǎng)上輿論信息,特定客戶和行內(nèi)的互聯(lián) 網(wǎng)輿情信息,第三方合作機(jī)構(gòu)、銀銀合作平臺的外部數(shù)據(jù)。分析應(yīng)用構(gòu)建數(shù)據(jù)分析應(yīng)用云計(jì)算平臺,實(shí)現(xiàn)半結(jié)構(gòu)化、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的 解析功能,完善支撐數(shù)據(jù)分析應(yīng)用集市,提供更多的數(shù)據(jù)服務(wù),實(shí)現(xiàn) 靈活深入的客戶細(xì)分、專業(yè)化的營銷與銷售、優(yōu)化管理流程,提升運(yùn) 作效率、降低管理成本。主要應(yīng)用方向包括:客戶畫像分析(個(gè)性化理財(cái)、交叉銷售、客戶挽留)。輿情分析(對產(chǎn)品的比較、評價(jià)等反饋,進(jìn)

17、行營運(yùn)優(yōu)化)。網(wǎng)站分析(手機(jī)終端、微信、直銷銀行等),分析客戶行為??萍歼\(yùn)維優(yōu)化(結(jié)合ITSMk系統(tǒng)運(yùn)維日志分析事件、問題的關(guān) 聯(lián)性、各類統(tǒng)計(jì)等)。信用風(fēng)險(xiǎn)(在現(xiàn)有的信用評級體系中,增加外部數(shù)據(jù)來源,優(yōu)化 評級結(jié)果),完善自動(dòng)化授信審批,尤其是針對小微企業(yè)或特定產(chǎn)品, 推出信貸差異化定價(jià)體系,做到對不同產(chǎn)品、不同行業(yè)、不同區(qū)域?qū)?施差別化定價(jià)。分析個(gè)人的活躍地址、商戶的地址,結(jié)合個(gè)人移動(dòng)終端地理位置 信息推送商戶營銷信息;針對交易流水,結(jié)合 MCC1別碼,識別出客 戶愛好。業(yè)務(wù)流程將客戶畫像、行為分析結(jié)果反饋到 CR源統(tǒng)用于營銷支持。將網(wǎng)站分析結(jié)果反饋到網(wǎng)站營運(yùn)中,優(yōu)化布局。將信用評級結(jié)果反饋到現(xiàn)有的信貸授信過程。(三)2018年以后完善大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)平臺,增加在線和流式數(shù)據(jù)處理集群,通過構(gòu)建 計(jì)量模型和機(jī)器學(xué)習(xí)算法,針對數(shù)據(jù)分析的結(jié)果,對實(shí)時(shí)業(yè)務(wù)進(jìn)行自 動(dòng)、快速的數(shù)據(jù)化決策支持??萍既藛T熟練掌握平臺關(guān)鍵技術(shù)?;A(chǔ)平

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