人工智能与大数据银行课件

人工智能与大数据01人工智能的简述02大数据简介03实例大数据的应用04大数据对银行大数据应用的一点思考CATALOG人工智能的简述02人工智能发展第三次热潮主要源于三个重要因素：计算能力、深度学习算法和大数据的发展；03人工智能未来最可能替代掉的是重复性高、规则相对标准化的工作机会，比如客户服务人员、电话销售人员、速记员、驾驶员等；01人工智能已经无处不在，但目前还是处在弱人工智能阶段，只能解决特定的具体任务类问题；AI+时代的6个观点人工智能的简述AI+时代的6个观点从互联网+、大数据+，到AI+，会成为各行各业数字化转型重要方向。AI会驱动人机交互的变革、让机器看懂物和人，会深度影响零售、金融、交通、制造等行业；AI驱动创意革命时代到来：大型互联网平台进行人工智能生态生态布局入手，人工智能专用芯片研发加速，特定任务或垂直类应用驱动的AI而不是纯技术导向的AI更容易落地；

人工智能未来将会使成文法萎缩甚至消亡；法律体系将被颠覆；法律将在“创新”与“生存”之间不断博弈。050604大数据简介概念大数据-百度百科大数据指的是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。从技术上看，大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。大数据-维基百科大数据指的是所涉及的数据量规模巨大到无法通过人工，在合理时间内达到截取、管理、处理、并整理成为人类所能解读的信息。在许多领域，由于数据集过度庞大，科学家经常在分析处理上遭遇限制和阻碍。数据的大小决定所考虑的数据的价值和潜在的信息；数据类型的多样性；种类（Variety）指获得数据的速度；速度（Velocity）妨碍了处理和有效地管理数据的过程。可变性（Variability）数据的质量真实性（Veracity）数据量巨大，来源多渠道复杂性（Complexity）合理运用大数据，以低成本创造高价值价值（value）特征容量（Volume）大数据简介趋势趋势二与云计算的深度结合趋势四数据科学和数据联盟的成立趋势六数据管理成为核心竞争力趋势一数据的资源化趋势三科学理论的突破趋势五数据泄露泛滥`趋势八数据生态系统复合化程度加强趋势七数据质量是BI(商业智能)成功的关键大数据简介大数据的应用大数据在金融行业应用范围较广，典型的案例有花旗银行利用IBM沃森电脑为财富管理客户推荐产品等。

大数据的应用0102依据客户消费和现金流提供信用评级或融资支持，利用客户社交行为记录实施信用卡反欺诈030405大数据在金融行业的应用可以总结为以下五个方面

风险管控利用金融行业全局数据了解业务运营薄弱点，利用大数据技术加快内部数据处理速度效率提升依据客户消费习惯、地理位置、消费时间进行推荐精准营销利用数据分析报告实施产业信贷风险控制决策支持利用大数据计算技术为财富客户推荐产品，利用客户行为数据设计满足客户需求的金融产品产品设计大数据的应用案例

01梅西百货的实时定价机制。02Tipp24AG针对欧洲博彩业构建的下注和预测平台03沃尔玛的搜索。04快餐业的视频分析。大数据的应用案例

05060708Morton牛排店的品牌认知。PredPolInc.AmericanExpress（美国运通，AmEx）和商业智能。TescoPLC（特易购）和运营效率。大数据对银行大数据应用的一点思考银行拥有得天独厚的大数据优势

网上银行、手机银行、财富管理、信用卡平台等系统内的客户交易数据，核心系统、信贷系统、客户关系维护系统、计价系统等客户的基础信息，这些是很多外部咨询公司可望而不可及的数据。大数据对银行大数据应用的一点思考银行大数据应用的主要方面

银行归根到底是金融服务业，产品的研发、服务的开展无疑都是为了吸引和留住客户，提升综合竞争力，而数据则是服务好客户的前提和保障。大数据可在如下几个方面促进业务开展。010203区域化管理差别化服务风险管控大数据对银行大数据应用的一点思考银行大数据运用可采取的措施

首先其次最后要丰富数据采集渠道，拓宽数据来源，可依托互联网、电商、微博微信等社交平台充实数据资源，以更加全面了解客户的真实需求;要建立和培养一支专门的数据分析队伍，整合各专业领域的员工，负责数据的采集、简化、分析和应用。要加强内部数据的整合运用，虽然目前我们的数据多，但是数据较分散，缺乏交叉运用，各部门各条线应加强数据的资源共享;大数据对银行大数据应用的一点思考怎样理解大数据

波士顿咨询认为，成就大数据的不仅是传统定义中的三个“V（Volume–量,Velocity–速度,Variety–多样性），而是“价值”。大数据对银行大数据应用的一点思考大数据为众多行业创造价值金融行业的数据强度为上述各个行业之首大数据对银行大数据应用的一点思考大数据理念在金融领域的应用交易数据渠道使用数据评分数据许多可以利用的数据大数据理念在银行业十分流行，但其潜在价值尚未得到充分的开发和利用。以银行为例，每创造100万美元的收入，一家银行平均产出约820GB的数据。银行目前只用到一小部分与客户相关的数据，主要包括：大数据对银行大数据应用的一点思考我们的调研显示，真正能够在传统银行中得到应用的数据占比约为34%。大数据理念在金融领域的应用大数据对银行大数据应用的一点思考公司业务零售业务资产管理业务财富管理业务“大数据”无疑在金融领域有广泛的应用空间。仍旧以银行为例，波士顿咨询在银行的七大主要领域中发现了64项潜在应用，遍布于零售业务、公司业务、资本市场业务、交易银行业务、资产管理业务、财富管理业务和风险管理。这64个应用源自我们的项目经验，就是说，他们或多或少都已经被某些金融机构进行了尝试，其价值已经得到了初步的证实。资本市场业务交易银行业务大数据理念在金融领域的应用风险管理大数据对银行大数据应用的一点思考大数据理念在金融领域的应用1/31/31/3从海外金融机构应用“大数据”的整体情况来看，我们的经验是有1/3处在普及和理解大数据概念阶段1/3处在试点阶段另外有约1/3的金融机构已经谙熟于“大数据”的应用，正在按部就班地提升能力，并将“大数据”所要求的工作机制嵌入商业模式与运营模式中，进行了嵌入式变革阶段。大数据对银行大数据应用的一点思考海外金融机构大数据应用举例大数据在银行的7个板块均有潜在应用大数据对银行大数据应用的一点思考海外金融机构大数据应用举例储存和处理技术数据科学/算法协调嵌入式变革洞察获得数据拥有者的许可/信任数据收集数据到价值的过程包括七个步骤：大数据对银行大数据应用的一点思考海外金融机构大数据应用举例大数据对银行大数据应用的一点思考海外金融机构大数据应用举例而在这七步中有两个关键瓶颈：获得数据拥有者的许可和信任，即是否能够把数据整合并用起来；协调，

即金融机构部门之间