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利用大數據技術提升數據集成及共享能力

海量數據給銀行的數據治理帶來挑戰，但是，大數據技術的快速發展，對銀行的數據治理來說也是一種機遇，可使數據治理的方法和手段更加豐富，使數據治理的效果更為顯著，數據的價值可以獲得更大的發揮。
2018-05-09 閱讀全文>>
完善數據管控相關標準，提升相關系統控制能力

完善數據管控相關標準，提升相關系統控制能力
2018-05-09 閱讀全文>>
構建銀行數據治理的長效機制

數據治理不是一個臨時性的運動。從銀行業務發展、數據治理意識形成、數據治理體系運行角度，需要一個銀行數據治理的長效機制進行保證。
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數據治理展望

數據治理是一個長期的持續過程，需要有一套長效保障機制。數據治理的方法和手段也不是一成不變的
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在績效考核方面

從我國商業銀行意識到績效考核評價的重要性開始，銀行績效評價經歷了一個由簡單到復雜、由低級到高級、連續演變、梯次推進的發展階段，但是其根本的宗旨并沒有改變，就是完善考核機制，徹底改變以前由于思想觀念陳舊和技能嚴重匱乏造成的銀行績效評價體系簡單的問題
2018-05-09 閱讀全文>>
在經營管理方面

商業銀行需要綜合利用自身的大數據信息資產，加強運用大數據進行分析挖掘，從而用于指導經營分析，實現精細化經營管理，真正“以數據說話”。通過大數據挖掘分析方法進行數據探索，呈現全行網點運營基本情況
2018-05-09 閱讀全文>>
分析挖掘和可視化展示

關聯分析主要對文本進行算法處理，得到文本的數字特征格式；情感分析主要對文本情感進行分析，從而得出文本的情感基調，判斷主觀語義；分類分析主要通過分類器進行訓練，從而得到不同維度下分類的概率特性。
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文本獲取與預處理

實現輿情風險管理的文本挖掘技術過程一般分為文本獲取、預處理、分析挖掘、可視化展現等步驟。
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信用風險管理對于風險管理領域

信用風險管理對于風險管理領域
2018-05-09 閱讀全文>>
在風險管理方面

提升行內外結構化與非結構化數據的綜合運用能力，深入分析客戶行為特征和關聯關系，在客戶特征的基礎之上，進一步完善客戶信用評分評級模型，偵測客戶信用風險，對客戶風險等級進行動態調整，
2018-05-09 閱讀全文>>
客戶服務商業銀行每天都會從不同渠道接收到海量的客戶心聲

客戶服務商業銀行每天都會從不同渠道接收到海量的客戶心聲
2018-05-09 閱讀全文>>
銀行業大數據應用場景之在客戶營銷和服務方面

銀行依托數據倉庫和信息庫，加強線上線下聯動及全渠道信息的整合共享，全面融合并綜合利用行內外各類信息，包括結構化、非結構化的信息，形成全行客戶的統一視圖；通過數據深入分析客戶的消費偏好，準確發現并預測客戶的金融需求，設計有針對性的產品，提供個性化的服務。
2018-05-09 閱讀全文>>
銀行業借助大數據在互聯網金融方面發揮更大的作用

銀行業借助大數據在互聯網金融方面發揮更大的作用
2018-05-09 閱讀全文>>
基于各類結構化和非結構化數據

基于各類結構化和非結構化數據，利用大數據采集挖掘分析技術，服務于銀行的經營管理美國銀行利用大數據技術分析該銀行某呼叫中心員工姓名牌中置人感應器的信息
2018-05-09 閱讀全文>>
利用豐富的大數據資源和大數據挖掘分析技術

利用豐富的大數據資源和大數據挖掘分析技術，進行風險評估，實現高效的風險管控美國ZestFinance公司針對信用記錄不好或者沒有信用卡歷史的人，采用大數據技術進行分析
2018-05-09 閱讀全文>>