銀行業大數據簡介
銀行業是保持經濟、國家和組織運轉的燃料。它還每秒生成天文數字的數據。每一筆交易都會留下一個足跡，并創建被認為是靜態的、僅對審計人員有用的、用于會計和審計目的的數據。然而，隨著醫療保健等其他領域大數據技術的出現，我們開始在這些系統中使用這些“毫無價值”和“過時”的數據，并開始真正看到金融洞察的潛力，這些洞察可以用于多種目的。因此，銀行業中的大數據有一個尚未開發的潛力，我們將努力找出它如何工作的含義和優勢，以及可以探索的可能性。
2008年，由于美國次貸危機，世界經濟陷入動蕩，這也表明了兩件事，
Hadoop、數據科學、統計和；其他
- 世界是如何聯系在一起的，一場始于一個國家的危機如何迅速對世界上所有主要經濟體產生負面影響，并摧毀世界銀行和金融市場</李>
- 我們多么迫切地需要一種技術來幫助我們識別不良/次級貸款、銀行在貸款方面的結構性轉變、客戶特征分析等等
大數據和商業智能技術幫助了這一努力，并在2008年幫助銀行和金融機構挑戰現狀，并開始在銀行業出現大數據。銀行在其所有流程中使用Hadoop和RDBMS等大數據和BI技術并徹底改變了銀行業的面貌。從將所有銀行流程數字化，到將發展中經濟體從現金密集型交易轉變為數字交易，大數據幫助塑造了世界各地的組織和機構。
大數據在銀行業的應用
銀行業使用大數據的一些領域：
1。客戶分析
大數據有助于為銀行機構分析客戶，這使它們能夠根據個人客戶在銀行工作期間的銀行歷史和交易模式，為個人客戶提供服務。這使他們能夠為客戶制定定制的計劃和解決方案。這極大地推動了客戶體驗，幫助銀行脫穎而出，留住客戶。銀行還可以根據客戶的個人資料向不同的客戶推出不同的產品。
2。欺詐檢測
通過分析數據并借助統計計算，銀行甚至可以在欺詐發生之前就發現它。利用獨特的欺詐檢測算法來跟蹤和計算支出和其他行為模式，人們可以識別和衡量一個人是否處于財務破產的邊緣，是否可能被誘騙詐騙銀行機構。各種銀行機構，如零售銀行、投資銀行、NBFC、私募股權等，都有一個專門的風險管理部門，嚴重依賴大數據和商業智能工具。
3。貸款決策
銀行業最關鍵的決策之一是貸款。選擇一個信譽良好、財務狀況良好的客戶來償還債務至關重要。此外，傳統上，銀行通常依靠信用評級機構來衡量客戶的信用度，但由于考慮了某個理由而忽略了其他理由，因此無法說明全部情況。通過從大數據分析中獲得新發現，銀行可以考慮其他因素，如消費習慣、交易性質和交易量等，來決定是否借給客戶。這拓寬了銀行家和金融機構的視野，使他們能夠掌握更多的數據和知識，并根據客戶的風險狀況做出適當的決策。
4。法規遵從性
有了大數據分析和BI工具，保存記錄和遵守法規變得極其有效。從各種稅收到與中央銀行保持記錄，他們可以有效地管理和跟蹤所有這些監管程序。對于遺留系統，確保合規性到位并進行相應處理是非常費勁和勞動密集的，但是使用BI工具，它變得非常容易，因為所有信息都以一種前所未有的方式簡潔地放在一起，使決策者更容易遵守。此外，如果編程正確，它們本身就可以管理此類合規性，從而降低錯誤風險、人為干預的欺詐風險。
5。網絡安全
網絡攻擊和在線金融欺詐、挪用公款極其常見，甚至世界上最好的組織也面臨著這個問題。我們已經看到許多大型組織，尤其是銀行機構受到這樣的網絡攻擊，不僅是資金，還有其他有關客戶的信息被竊取。
在大數據和人工智能工具的幫助下，銀行可以建立健全的內部控制系統，因為有時這些活動可以由組織內部的人執行，通過先進的算法，銀行可以跟蹤客戶行為。此外，在需要時，如果發生金融恐怖主義，他們可以積極合作，并與政府機構分享從BI工具和大數據分析中獲得的見解，以應對此類風險。
還有無數其他例子表明，銀行業的大數據已經并將在未來幾年發揮重要作用，使我們的銀行系統更加強健。2008年銀行業危機后，世界上大多數大型銀行機構都是從數據科學團隊開始的，但往往將其外包，因為它們不知道大數據的真正潛力以及大數據如何幫助它們。然而，所有主要機構現在都有自己的內部團隊，他們使用大數據分析和BI工具不斷開發和實施新流程。
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