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利用大数据技术提升数据集成及共享能力

海量数据给银行的数据治理带来挑战，但是，大数据技术的快速发展，对银行的数据治理来说也是一种机遇，可使数据治理的方法和手段更加丰富，使数据治理的效果更为显著，数据的价值可以获得更大的发挥。
2018-05-09 阅读全文>>
完善数据管控相关标准，提升相关系统控制能力

完善数据管控相关标准，提升相关系统控制能力
2018-05-09 阅读全文>>
构建银行数据治理的长效机制

数据治理不是一个临时性的运动。从银行业务发展、数据治理意识形成、数据治理体系运行角度，需要一个银行数据治理的长效机制进行保证。
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数据治理展望

数据治理是一个长期的持续过程，需要有一套长效保障机制。数据治理的方法和手段也不是一成不变的
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在绩效考核方面

从我国商业银行意识到绩效考核评价的重要性开始，银行绩效评价经历了一个由简单到复杂、由低级到高级、连续演变、梯次推进的发展阶段，但是其根本的宗旨并没有改变，就是完善考核机制，彻底改变以前由于思想观念陈旧和技能严重匮乏造成的银行绩效评价体系简单的问题
2018-05-09 阅读全文>>
在经营管理方面

商业银行需要综合利用自身的大数据信息资产，加强运用大数据进行分析挖掘，从而用于指导经营分析，实现精细化经营管理，真正“以数据说话”。通过大数据挖掘分析方法进行数据探索，呈现全行网点运营基本情况
2018-05-09 阅读全文>>
分析挖掘和可视化展示

关联分析主要对文本进行算法处理，得到文本的数字特征格式；情感分析主要对文本情感进行分析，从而得出文本的情感基调，判断主观语义；分类分析主要通过分类器进行训练，从而得到不同维度下分类的概率特性。
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文本获取与预处理

实现舆情风险管理的文本挖掘技术过程一般分为文本获取、预处理、分析挖掘、可视化展现等步骤。
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信用风险管理对于风险管理领域

信用风险管理对于风险管理领域
2018-05-09 阅读全文>>
在风险管理方面

提升行内外结构化与非结构化数据的综合运用能力，深入分析客户行为特征和关联关系，在客户特征的基础之上，进一步完善客户信用评分评级模型，侦测客户信用风险，对客户风险等级进行动态调整，
2018-05-09 阅读全文>>
客户服务商业银行每天都会从不同渠道接收到海量的客户心声

客户服务商业银行每天都会从不同渠道接收到海量的客户心声
2018-05-09 阅读全文>>
银行业大数据应用场景之在客户营销和服务方面

银行依托数据仓库和信息库，加强线上线下联动及全渠道信息的整合共享，全面融合并综合利用行内外各类信息，包括结构化、非结构化的信息，形成全行客户的统一视图；通过数据深入分析客户的消费偏好，准确发现并预测客户的金融需求，设计有针对性的产品，提供个性化的服务。
2018-05-09 阅读全文>>
银行业借助大数据在互联网金融方面发挥更大的作用

银行业借助大数据在互联网金融方面发挥更大的作用
2018-05-09 阅读全文>>
基于各类结构化和非结构化数据

基于各类结构化和非结构化数据，利用大数据采集挖掘分析技术，服务于银行的经营管理美国银行利用大数据技术分析该银行某呼叫中心员工姓名牌中置人感应器的信息
2018-05-09 阅读全文>>
利用丰富的大数据资源和大数据挖掘分析技术

利用丰富的大数据资源和大数据挖掘分析技术，进行风险评估，实现高效的风险管控美国ZestFinance公司针对信用记录不好或者没有信用卡历史的人，采用大数据技术进行分析
2018-05-09 阅读全文>>