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排列科技助力德清农商银行多维度升级金融大数

来源:http://www.aysygc.com 作者:彩票365下载 时间:2019-09-21 11:31

原标题:长亮科技牵手南京银行 助力“数字银行”战略

01 中国建设银行信息技术管理部资深经理林磊明

排列科技助力德清农商银行多维度升级金融大数据平台,长亮科技牵手南京银行。为响应国家“金融供给侧改革”与顺应大数据时代的市场趋势,越来越多的中小银行尝试创新,吸收金融科技发展的成果。在2019年Q1季度,浙江德清农商银行与排列科技再次达成合作,排列科技为德清农商行大数据平台二期建设项目提供技术服务,从多个维度对大数据平台进行优化与升级,以满足更高标准的业务需求和适应更广泛的业务领域。目前项目已经进行了一段时间,主要在整体效率、开发方式、安全管理、模型设计和机器升级等方面对德清农商银行大数据平台进行了优化。

8月9日,中国银行在银行业例行新闻发布会上介绍了数字化转型战略的总体框架、工作重点,以及在金融科技创新方面的探索与实践成果。今年以来,中国银行明确将科技引领数字化发展置于新一期战略规划之首,加快金融科技创新,全面推动数字化转型,拉开数字化发展大幕。 以科技为引领,开启数字化转型新篇章 2018年,中国银行明确提出“坚持科技引领、创新驱动、转型求实、变革图强,建设新时代全球一流银行”的总体战略目标,并将科技引领数字化发展置于新一期战略规划之首,开启数字化转型新篇章。 中国银行数字化发展之路将围绕“1234-28”展开:以“数字化”为主轴,搭建两大架构,打造三大平台,聚焦四大领域,重点推进28项战略工程。 以“数字化”为主轴。中国银行提出,把科技元素注入业务全流程、全领域,给全行插上科技的膀,打造用户体验极致、场景生态丰富、线上线下协同、产品创新灵活、运营管理高效、风险控制智能的数字化银行,构建以体验为核心、以数据为基础、以技术为驱动的新银行业态。 搭建两大架构。中行将构建企业级业务架构与技术架构,形成双螺旋驱动。通过两大架构的同步建设,在业务上实现全行价值链下的业务流程、数据、产品、体验组件化,在技术架构上形成众多独立的低耦合微服务,两大架构共同驱动中行数字化发展。 打造三大平台。打造云计算平台、大数据平台、人工智能平台三大技术平台,作为企业级业务架构和技术架构落地技术支撑,三大平台将成为坚持科技强行、以科技创新加快数字化转型进程的技术基础。 聚焦四大领域。聚焦业务创新发展、业务科技融合、技术能力建设、科技体制机制转型四大领域,中行将重点推进28项战略工程,明确每项工程的任务、目标、路线图和时间表。 全面推动技术架构转型,夯实数字化转型发展基础 以云计算、大数据、人工智能三大技术平台建设为基础,中国银行将全面推动技术架构由集中式架构向分布式架构转型,为数字化发展提供有力的技术支撑。 在云计算平台方面,中行先后完成微信银行等41个分布式应用系统建设与改造工作,同步推进主机查询类交易下移和小型机平台应用迁移工作,累计实现下移MIPS 28000左右,占全部核心系统交易比例58%以上,已完成17个应用系统由小型机平台迁移至X86平台,中行私有云平台一期将于三季度完成部署实施。 在大数据平台方面,中行大数据平台目前正处于投产阶段,该平台将建立客户画像标签、外部数据应用管理、数据沙箱三大服务体系,为全行提供360度客户精准画像服务和数据挖掘分析服务,实现内外部数据的统一集中存储与共享。为便于分行数据使用,基于海量并行处理技术的分行数据服务平台年内将进行试点推广。 在人工智能平台方面,中国银行将建设人工智能服务平台和人工智能机器学习平台,与新一代客服项目和网络金融事中风控反欺诈二期项目同步实施。目前,通过新一代客服项目,中行完成了智能机器人、语音识别、声纹识别、知识库等基础服务产品部分功能应用投产,机器学习平台已在网络金融事中风控系统二期实施过程中完成模型离线训练,后续将项目投产完成平台整体建设。 此外,中国银行已经启动企业级架构建设,拟通过顶层设计与问题导向相结合、重点突破与快速见效相结合、分布实施与迭代推进相结合的方式,在年内选取重点领域作为试点,推进企业级业务架构与企业级技术架构建设工作。 聚焦业务价值创造,以科技创新驱动业务转型升级 近年来,中国银行密切关注云计算、大数据、人工智能、区块链等新兴技术的研究与应用,通过技术与场景、业务与科技的深度融合,实现科技赋能,促进产品与服务向综合化、智能化、移动化发展。 依托手机银行,打造综合金融移动服务平台。中国银行通过引入新产品、新技术、新模式,不断丰富手机银行服务场景,让客户实现“一机在手、共享所有”。基于人工智能、大数据分析、图像识别、生物识别等技术,中行手机银行先后推出全流程线上秒贷的“中银E贷”,基于全球资本市场的智能投资顾问“中银慧投”,以及二维码首付款、人脸识别、语音导航、手机盾等系列功能,实现了服务与体验的双提升。2018年上半年,中国银行手机银行月交易客户数1393万户,同比增长71%;月活跃客户2400万户,同比增长64%;手机银行交易额累计8.32万亿元,同比增长75%,整体保持良好发展势头。 推广智能柜台,助力网点智能化转型。中国银行智能柜台以客户服务场景为核心,打造客户自主操作加银行辅助审核的新业务模式,覆盖33大类132个服务场景,并将进一步丰富柜台设备形态。2018年3月,中行推出面向移动营销拓客的移动柜台,后续还将陆续推出理财版柜台、现金版柜台,丰富对公、现金、理财等业务场景。 对接第三方平台,主动融入场景生态。基于中银开放平台提供SDK嵌入服务、API专线接口服务、公共H5功能服务,中国银行正在推进与东方财富网、腾讯微信平台、途牛、去哪网的相关业务对接等多个外部合作项目,进一步拓展获客渠道,丰富服务场景。 搭建智能风控体系,全面提升风险防控能力。中国银行利用实时分析、大数据及人工智能技术,结合内外部数据,通过对客户、账户和渠道的综合分析,进行客户资金流监控、优化信用风险评价体系、识别潜在违规客户,已初步构建覆盖实时反欺诈、智能反洗钱、信用风险、市场风险和操作风险等领域的全方位、立体化智能风控体系。2017年12月,中行投产新一代网络事中风控项目,截至目前,已累计监控交易数亿笔,拦截欺诈交易数千笔,避免客户损失数千万元,为用户提供全方位且实时高效的反欺诈服务,保证用户资金安全。 打造全球一体化信息科技服务体系,促进海内外协同发展 2018年4月,中国银行海外信息整合转型项目港澳批次投产,标志着中国银行历时6年、覆盖6大洲、50家海外机构的海外信息系统整合转型项目成功完成,为中行全球客户提供更加完善、高效、多元的优质服务奠定坚实基础。 该项目从渠道、客户、产品、管理信息等方面形成支撑海内外一体化、可扩展的信息系统平台,建立了一套支持海外机构业务发展并灵活满足各地监管要求的IT架构体系,提供了面向新设海外机构的快速“菜单式”系统建设方案。 中国银行充分利用新技术在全球范围进行金融创新,年内还将计划在新加坡设立首家总行级创新研发基地,将国内创新体系向外延伸,开辟集团创新、全球创新试验田。 探索科技体制机制创新,激发组织创新活力 中行将着力加强科技人才队伍建设。在3-5年内,实现集团具备科技背景人才占比达到10%,重点加强产品经理、数据分析师、客户体验师、互联网安全专家等人才储备。此外,中行将推动建立三级创新管理体系,未来2-3年内在海内外重点地区建立5至8家总行级创新研发基地。 中国银行提出,未来将大幅加大创新研发投入,在常规科技投入之外,每年投入科技创新研发的资金不少于当年营业收入的1%。今年,中行还计划全面引入市场化运作机制,开辟金融科技发展的全新道路。来源:中国银行

近日,长亮科技与南京银行达成合作,将为南京银行提供定制化的企业级数据仓库解决方案,助力南京银行“数字银行”战略。

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银监会在《中国银行业信息科技“十三五”发展规划监管指导意见》中,重点强调了大数据规划、建设及应用在银行整体数据管理及发展战略上的重要性。作为全国商业银行的杰出代表,南京银行一直都走在行业数字化转型的前列。今年3月,为落实数字化转型战略,南京银行正式成立数字银行管理部,以实现大数据体系对公司营销精准化和管理精细化的支撑,提升数据资产价值。

1)银行压力越来越大

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在当前“金融供给侧改革”大趋势之下,作为国家“改进小微企业和‘三农’金融服务”重要载体的农商行,改革的压力与动力俱在。在DT时代大背景下,德清农商银行充分认识到了数据的重要性,与专注于金融科技和智慧银行的排列科技在大数据平台项目上达成合作,进行数字化升级转型。

结合南京银行全面落实“经营数据化”和“管理数据化”的发展战略,长亮科技此次为南京银行定制化的解决方案,旨在建设面向未来的企业级数据仓库。参照国际领先的数据仓库体系架构,规划支持中国银行业多法人架构及满足监管要求的企业级数据仓库平台的技术框架、数据模型及应用框架,结合银行的业务管理发展制定整体实施计划,基于MPP Hadoop混搭模式,采用灵活的微服务应用架构体系,能帮助银行循序渐进地建设企业级商业智能与数据仓库体系。制定全面的行内业务数据及外部数据的标准规范,充分整合内外部海量数据,支持实时、微批、批量的数据分析,从中挖掘出有价值的信息,建设数字化管理体系,实现“大数据”带来“大价值”。

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。

中国建设银行

排列科技通过调查发现德清农商银行原有的数仓存在一些不足之处:维护成本过高、数据挖掘支撑能力不足、数据处理效率不足、系统计算能力不足、系统可扩展性不足、非结构化数据处理能力不足、系统高可用性和高可靠性不足。

为了给客户带来更好的场景服务,长亮科技以创新理念打造金融科技产品,用产品印证先锋者的强大驱动力,赢得了市场青睐。在数据应用方面,长亮科技商业智能团队经过多年的努力耕耘,为客户在大数据平台建设、企业级数据仓库、数据治理、数据挖掘分析等商业智能领域提供领先的金融IT技术解决方案,帮助金融机构构建以客户为中心的金融服务体系,提高其核心竞争力,包括市场洞察能力、风险控制能力、盈利能力和金融创新能力等,使其转化为行动力,从而创造更多商业价值。

2)过去十多年期间,银行业务出现两个拐点

中国建设银行信息技术管理部资深经理林磊明

针对在德清农商银行数据仓库的现状,在一期项目中,在评估了包括原数据仓库技术和逻辑架构,项目周期等各方面因素后,为了保持数据仓库平稳迁移并稳定上线运行的大前提下,通过调研、分析以及技术选型后确定了最适合德清农商银行数据仓库迁移改造的方案,经过一段时间的设计、开发、测试、全量数据核对、试运行,已经将原有数据仓库全部迁移至CDH的Hadoop大数据平台上,并且上线运行。

依托在大数据领域的持续创新和积累,长亮科技已经为国家开发银行、进出口银行、平安银行、恒丰银行、兴业银行、广发银行等几十家金融机构建设了基于主流架构的大数据平台及应用体系;案例涵盖基于Hadoop的企业级数据仓库平台、基于Hadoop的自定义查询平台、历史数据查询平台、数据管控平台、外部数据接入服务平台、大数据精准营销系统、大数据实时营销系统、大数据风险预警系统、跨界联盟与实时授信系统、统一监管报送系统、绩效管理系统等。返回搜狐,查看更多

大数据怎么样能够在智慧银行的方向上起到更大的作用呢?

1、银行压力越来越大

德清农商银行大数据平台一期项目在2018年12月圆满完成,排列科技帮助客户建立了企业级Hadoop分布式大数据平台,以代替原有的数仓系统,为海量数据提供迁移、存储、计算、分析等服务。经过一期项目,排列科技已经了解了德清农商银行数据仓库ETL流程中数据的业务处理逻辑和具体实现过程以及对数据整合汇总的思想。经过一期项目的改造和对数据仓库的理解,排列科技发现如果引用新技术的处理思想、思维方式来进行数据逻辑处理,将更能适应和发挥出大数据平台的技术优势,而且数据仓库在离线、在线运行时的性能和效率将还会提高。

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通过银行的历程佐证这样一个观点。过去十多年期间银行基本上有两个拐点, 第一个拐点就是发生在互联网银行慢慢取代柜员,IT支持从支持几万十几万的柜员到支持面向所有的互联网客户,这里面发生了一个根本性的变化,无论是服务的形态还是IT的支撑,都发生了很根本的变化,这是移动和云要在里面发挥作用。 下一个拐点是什么?银行要从原来做的账务性的、交易性的处理转向能够渗透到经济生活的方方面面,这是一个场景化,如果抓不住这个拐点,银行就要被互联网金融颠覆或者管道化。

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。

据技术提供应方排列科技介绍,德清农商行大数据平台二期建设将从技术框架、数据逻辑处理模式两个方面着手进行升级,技术升级后可以进一步提升数据仓库的运行性能、稳定性、安全性、扩展性、易用性、可维护性。整体改造方案范围分为五个部分:分别为基础平台升级方案、数仓模型升级方案,ETL逻辑开发升级方案,流程调度管理平台升级方案,大数据平台安全升级方案。其中,最大的技术亮点当属数据仓库处理逻辑开发,该技术可使数据的处理效率大幅度提升5-10倍,减少跑批时间,支持即时查询功能。

3)三大互联网渠道已建立,具备大数据基础

2、过去十多年期间,银行业务出现两个拐点

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这几年银行三大互联网渠道已经建立: 手机银行,已达到1.8亿多; 网上银行,我们有2亿; 微信银行,它占的客服服务总量已经超过了传统的客户服务。 这意味着我们的渠道、我们场景化的实践已经见到了效果,另外我们做大数据要具备的基础已经存在。

大数据怎么样能够在智慧银行的方向上起到更大的作用呢?

谈及业务应用,行方希望通过运用大数据平台与大数据技术,增强银行的数据管理能力,提高数据应用能力,提升数据价值和核心竞争力。基于大数据的高效和智能处理能力,可以满足银行更高标准的业务需求和适应更广泛的业务领域,支持银行在风险管理、营销获客、绩效管理、监督管理、服务体验等领域的变革升级。

4)大数据要解决3大问题

通过银行的历程佐证这样一个观点。过去十多年期间银行基本上有两个拐点:

“技术创新的行动,与德清农商行‘更高、更强、更优’的战略目标相符,也是为了达成‘真诚合作、贴心服务’服务宗旨。”行方负责人说道。

谈大数据,对传统银行来讲,要解决3大问题: 怎么样提升对于客户的识别? 怎么样对于客户的营销? 怎么样提升对于风险的防范?

第一个拐点就是发生在互联网银行慢慢取代柜员,IT支持从支持几万十几万的柜员到支持面向所有的互联网客户,这里面发生了一个根本性的变化,无论是服务的形态还是IT的支撑,都发生了很根本的变化,这是移动和云要在里面发挥作用。

德清农商行在金融科技上的变革,是国内中小银行数字化转型的一个缩影。农商行以服务县域经济社会和谐发展为中心,而如何按照现代金融企业发展要求,为县域百姓提供更好、更优的金融服务,一直是金融行业的难题,也是银企合作的结合点。

所以,无论是用传统的结构化的数据,还是用现在互联网形态下面非结构化的数据,要解决的问题都是这些,只不过我们现在有了更丰富的数据源,有了更好的对于数据处理的方法。 目前,建设银行已经成立了上海大数据分析中心,这不属于技术部门,属于信息管理部门。

下一个拐点是什么?银行要从原来做的账务性的、交易性的处理转向能够渗透到经济生活的方方面面,这是一个场景化,如果抓不住这个拐点,银行就要被互联网金融颠覆或者管道化。

排列科技创始人兼CEO夏真博士认为,“在数字化转型过程中,银企合作的空间很大。农商行需要金融科技非常落地的支持,而排列科技在这方面能够构建一整套体系去服务农商行,包括大数据平台、智能模型服务、全流程信贷风控和精准营销。大数据平台建设只是第一步。”

5)建行大数据平台设计思路

3、三大互联网渠道已建立,具备大数据基础

从设计目标有这几条:

这几年银行三大互联网渠道已经建立:

策略上架构先行,我们已经有很好的基础架构。1、基础能力上,我们在做一些基础的大数据分析工具的搭建。2、要想明白用数据做什么?我一直不太同意你先不要管你做什么,先把平台搭起来,我不太清楚有多少人从做数据仓库过来,当时提的很多的概念是垃圾进垃圾出,到了大数据时代没人提这个事情了,好像所有大数据都是质量很高的,但这方面要警惕。

手机银行,已达到1.8亿多

功能架构设计,和大家都差不多,从采集、存储、分析、展现到应用。我要强调的是从这个结构来说,这是很完美的一个结构,但要能够实时或者及时地反映到你的业务流程当中去,反映到你的营销当中去。不要拘泥于一个结构。

网上银行,我们有2亿

数据设计,我们有一个演变过来的整体的结构。这里面我想强调一点,大数据是数据的一部分,结构化的数据是大数据的一部分,这两个东西不要割裂来看。

微信银行,它占的客服服务总量已经超过了传统的客户服务

6)建行大数据成果

这意味着我们的渠道、我们场景化的实践已经见到了效果,另外我们做大数据要具备的基础已经存在。

我们的大数据平台取得了一些成果: 实时的数据仓库上:我们能够对客户经理做实时的数据提供和交付,提供无论是并发的访问还是实时服务方面。 从数据的应用模式上:我们总结了六类数据应用模式,包括挖掘类、数据实验室、机器查询、仪表盘、固定报表、自动查询等等。

4、大数据要解决3大问题

建立“模型实验室”:现在越来越发挥了更大的作用,我们能够基于结构化和非结构化的数据支持大数据模型的研发,这个模型研发出来我们能够很快地把它部署到生产当中去,能够为一些决策,未风先管理服务。

谈大数据,对传统银行来讲,要解决3大问题

在非结构化大数据的应用方面,做探索:比如客户行为偏好的数据,录音文本、地理数据的应用、能耗数据的应用、媒体信息、员工行为数据等等。通过位置服务终端识别的新技术新数据的采用,拒绝可疑风险事件,上半年避免1.9万起,避免客户损失1.4亿,这种数据越来越大。

怎么样提升对于客户的识别?

7)未来,场景化、标准化、平台化

怎么样对于客户的营销?

刚才我提到了场景化,我们希望能够把金融数据的服务将来标准化和平台化,平台化之后能够在基础的大数据能力、基础数据的提供甚至一些分析数据的提供,基础应用,客户花香、征信评级的监测,为无论是内部的客户还是外部的客户提供更好的大数据技术,这是从技术方面来看大数据下一步做的工作。

怎么样提升对于风险的防范?

02 中国工商银行软件开发中心信息科技专家王晓平

所以,无论是用传统的结构化的数据,还是用现在互联网形态下面非结构化的数据,要解决的问题都是这些,只不过我们现在有了更丰富的数据源,有了更好的对于数据处理的方法。

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目前,建设银行已经成立了上海大数据分析中心,这不属于技术部门,属于信息管理部门。

1)工行大数据面临的挑战

5、建行大数据平台设计思路

如何处理数据量的快速增长?首先全行的数据量的快速增长,包括我们现在工行每天的交易量,外部互联网金融,工行的三大互联网平台造成用户的交易数据和行为数据有大幅的增长。 如何快速智能分析历史数据? 工行从2000年开始建立数据仓库以来,拥有了庞大的历史数据资产,在新的环境下怎么能够快速地智能分析,对我们提出了更高的挑战。 如何使用内外数据,描述客户特征?在数据源方面,除了本单位数据,也需要采纳外部的数据来配合进行分析。工行已经引入了征信数据、税务数据等,怎么做到比较全的数据去描绘我行的客户特征,这是作为我们的一个新的课题。

从设计目标有这几条:

2)工行大数据战略思路

策略上架构先行,我们已经有很好的基础架构。1、基础能力上,我们在做一些基础的大数据分析工具的搭建。2、要想明白用数据做什么?我一直不太同意你先不要管你做什么,先把平台搭起来,我不太清楚有多少人从做数据仓库过来,当时提的很多的概念是垃圾进垃圾出,到了大数据时代没人提这个事情了,好像所有大数据都是质量很高的,但这方面要警惕。

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