本文來自“數(shù)據(jù)學堂”。
01前言
股份制改革對銀行業(yè)來說只是一個開始，企業(yè)在風險管理、創(chuàng)造價值等方面還有很長的路要走。風險管理要求提供精準的數(shù)據(jù)模型、創(chuàng)造價值要求充分摸清銀行數(shù)據(jù)資產(chǎn)，這是數(shù)據(jù)治理的外部推動因素。此外，隨著第三次工業(yè)革命的到來，銀行業(yè)也需要進入定制化時代，以更低的成本，生產(chǎn)多樣化的金融產(chǎn)品，從而滿足不同顧客的不同需求。
對數(shù)據(jù)本身而言，業(yè)務發(fā)展加快了數(shù)據(jù)膨脹的速度，也帶來了數(shù)據(jù)不一致等問題，業(yè)務部門的頻繁增加和剝離同樣會對數(shù)據(jù)治理提出挑戰(zhàn)。
這些日益復雜的內(nèi)外因決定了銀行業(yè)對數(shù)據(jù)治理的超高標準要求，而目前對應的經(jīng)驗能力卻稍顯薄弱。
數(shù)據(jù)治理不僅需要完善的保障機制，還需要理解具體的治理內(nèi)容，比如數(shù)據(jù)該怎么進行規(guī)范，元數(shù)據(jù)又該怎么來管理，每個過程需要哪些系統(tǒng)或者工具來進行配合呢？這些問題都是數(shù)據(jù)治理過程中最實際的問題，也是最復雜的問題，下面將從數(shù)據(jù)治理的各個核心領(lǐng)域來解答這些問題。
02銀行數(shù)據(jù)治理核心領(lǐng)域
每個數(shù)據(jù)治理的領(lǐng)域都可作為一個獨立方向進行研究治理，目前總結(jié)的數(shù)據(jù)治理領(lǐng)域包括但不限于以下內(nèi)容：數(shù)據(jù)標準、元數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)模型、數(shù)據(jù)分布、數(shù)據(jù)存儲、數(shù)據(jù)交換、數(shù)據(jù)生命周期管理、數(shù)據(jù)質(zhì)量、數(shù)據(jù)安全以及數(shù)據(jù)共享服務。
同時各領(lǐng)域之間需要有機結(jié)合，如數(shù)據(jù)標準、元數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)質(zhì)量等幾個領(lǐng)域相互協(xié)同和依賴：
通過數(shù)據(jù)標準的管理，可以提升數(shù)據(jù)合法性、合規(guī)性，進一步提升數(shù)據(jù)質(zhì)量，減少數(shù)據(jù)生產(chǎn)問題。
在元數(shù)據(jù)管理的基礎上，可進行數(shù)據(jù)生命周期管理，有效控制在線數(shù)據(jù)規(guī)模，提高生產(chǎn)數(shù)據(jù)訪問效率，減少系統(tǒng)資源浪費。
通過元數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)模型管理，將表、文件等數(shù)據(jù)資源按主題進行分類，可明確當事人、產(chǎn)品、協(xié)議等相關(guān)數(shù)據(jù)的主數(shù)據(jù)源歸屬、數(shù)據(jù)分布情況，有效實施數(shù)據(jù)分布的規(guī)劃和治理。
數(shù)據(jù)治理領(lǐng)域是隨著銀行業(yè)務發(fā)展而不斷變化的，領(lǐng)域之間的關(guān)系也需要不斷深入挖掘和分布，最終形成一個相互協(xié)同與驗證的領(lǐng)域網(wǎng)，全方位的提升數(shù)據(jù)治理成效。
03數(shù)據(jù)治理九大核心領(lǐng)域
1.數(shù)據(jù)模型
數(shù)據(jù)模型是數(shù)據(jù)治理中的重要部分，合適、合理、合規(guī)的數(shù)據(jù)模型，能夠有效提高數(shù)據(jù)的合理分布和使用，它包括概念模型、邏輯數(shù)據(jù)模型和物理數(shù)據(jù)模型，是數(shù)據(jù)治理的關(guān)鍵、重點。數(shù)據(jù)模型包含三個部分，數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、數(shù)據(jù)操作、數(shù)據(jù)約束。
數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。數(shù)據(jù)模型中的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)主要用來描述數(shù)據(jù)的類型、內(nèi)容、性質(zhì)以及數(shù)據(jù)間的聯(lián)系等。數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)是數(shù)據(jù)模型的基礎，數(shù)據(jù)操作和數(shù)據(jù)約束都基本是建立在數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的之上的。不同的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)有不同的操作和約束。
數(shù)據(jù)操作。數(shù)據(jù)模型中的數(shù)據(jù)操作主要用來描述在相應的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)上的操作類型和操作方式。
數(shù)據(jù)約束。數(shù)據(jù)模型中的數(shù)據(jù)約束主要用來描述數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)內(nèi)數(shù)據(jù)間的語法、詞義聯(lián)系、他們之間的制約和依存關(guān)系，以及數(shù)據(jù)動態(tài)變化的規(guī)則，以保證數(shù)據(jù)的正確、有效和相容。
2.元數(shù)據(jù)管理
元數(shù)據(jù)分為業(yè)務元數(shù)據(jù)、技術(shù)元數(shù)據(jù)和操作元數(shù)據(jù)，三者之間關(guān)系緊密。業(yè)務元數(shù)據(jù)指導技術(shù)元數(shù)據(jù)，技術(shù)元數(shù)據(jù)以業(yè)務元數(shù)據(jù)為參考進行設計，操作元數(shù)據(jù)為兩者的管理提供支撐。
（1）業(yè)務元數(shù)據(jù)。業(yè)務元數(shù)據(jù)是定義和業(yè)務相關(guān)數(shù)據(jù)的信息，用于輔助定位、理解及訪問業(yè)務信息。
業(yè)務元數(shù)據(jù)的范圍主要包括：業(yè)務指標、業(yè)務規(guī)則、數(shù)據(jù)質(zhì)量規(guī)則、專業(yè)術(shù)語、數(shù)據(jù)標準、概念數(shù)據(jù)模型、實體/屬性、邏輯數(shù)據(jù)模型等。
（2）技術(shù)元數(shù)據(jù)。它可以分成結(jié)構(gòu)性技術(shù)元數(shù)據(jù)和關(guān)聯(lián)性技術(shù)元數(shù)據(jù)。結(jié)構(gòu)性技術(shù)元數(shù)據(jù)提供了在信息技術(shù)的基礎架構(gòu)中對數(shù)據(jù)的說明，如數(shù)據(jù)的存放位置、數(shù)據(jù)的存儲類型、數(shù)據(jù)的血緣關(guān)系等。關(guān)聯(lián)性技術(shù)元數(shù)據(jù)描述了數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)和數(shù)據(jù)在信息技術(shù)環(huán)境之中的流轉(zhuǎn)情況。
技術(shù)元數(shù)據(jù)的范圍主要包括：技術(shù)規(guī)則（計算/統(tǒng)計/轉(zhuǎn)換/匯總）、數(shù)據(jù)質(zhì)量規(guī)則技術(shù)描述、字段、衍生字段、事實/維度、統(tǒng)計指標、表/視圖/文件/接口、報表/多維分析、數(shù)據(jù)庫/視圖組/文件組/接口組、源代碼/程序、系統(tǒng)、軟件、硬件等。技術(shù)元數(shù)據(jù)一般以已有的業(yè)務元數(shù)據(jù)作為參考設計的。
（3）操作元數(shù)據(jù)。操作元數(shù)據(jù)主要指與元數(shù)據(jù)管理相關(guān)的組織、崗位、職責、流程，以及系統(tǒng)日常運行產(chǎn)生的操作數(shù)據(jù)。
操作元數(shù)據(jù)管理的內(nèi)容主要包括：與元數(shù)據(jù)管理相關(guān)的組織、崗位、職責、流程、項目、版本，以及系統(tǒng)生產(chǎn)運行中的操作記錄，如運行記錄、應用程序、運行作業(yè)。
3.數(shù)據(jù)標準
數(shù)據(jù)標準是銀行建立的一套符合自身實際，涵蓋定義、操作、應用多層次數(shù)據(jù)的標準化體系，它包括基礎標準和指標標準（或稱應用標準）。與數(shù)據(jù)治理其他核心領(lǐng)域具有一定的交叉，比如元數(shù)據(jù)標準、數(shù)據(jù)交換和傳輸標準、數(shù)據(jù)質(zhì)量標準等。
商業(yè)銀行的數(shù)據(jù)標準一般以業(yè)界的標準為基礎，如國家標準、監(jiān)管機構(gòu)（如國家統(tǒng)計局、中國人民銀行、工信部）制定的標準，結(jié)合商業(yè)銀行本身的實際情況對數(shù)據(jù)進行規(guī)范化，一般會包括格式、編碼規(guī)則、字典值等內(nèi)容。
良好的數(shù)據(jù)標準體系有助于商業(yè)銀行數(shù)據(jù)的共享、交互和應用，可以減少不同系統(tǒng)間數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換的工作。數(shù)據(jù)標準的主要由業(yè)務定義、技術(shù)定義和管理信息三部分構(gòu)成。
數(shù)據(jù)標準的主題構(gòu)成
（1）業(yè)務定義。業(yè)務定義主要是明確標準所屬的業(yè)務主題以及標準的業(yè)務概念，包括業(yè)務使用上的規(guī)則以及標準的相關(guān)來源等。對于代碼類標準，還會進一步明確編碼規(guī)則以及相關(guān)的代碼內(nèi)容，以達到定義統(tǒng)一、口徑統(tǒng)一、名稱統(tǒng)一、參照統(tǒng)一以及來源統(tǒng)一的目的，進而形成一套一致、規(guī)范、開放和共享的業(yè)務標準數(shù)據(jù)。
（2）技術(shù)定義。技術(shù)定義是指描述數(shù)據(jù)類型、數(shù)據(jù)格式、數(shù)據(jù)長度以及來源系統(tǒng)等技術(shù)屬性，從而能夠?qū)π畔⑾到y(tǒng)的建設和使用提供指導和約束。
（3）管理信息。管理信息是指明確標準的所有者、管理人員、使用部門等內(nèi)容，從而使數(shù)據(jù)標準的管理和維護工作有明確的責任主體，以保障數(shù)據(jù)標準能夠持續(xù)的進行更新和改進。
4.數(shù)據(jù)質(zhì)量管理
數(shù)據(jù)質(zhì)量管理已經(jīng)成為銀行數(shù)據(jù)治理的有機組成部分。高質(zhì)量的數(shù)據(jù)是商業(yè)銀行進行分析決策、業(yè)務發(fā)展規(guī)劃的重要基礎，只有建立完整的數(shù)據(jù)質(zhì)量體系，才能有效提升銀行數(shù)據(jù)整體質(zhì)量，從而更好的為客戶服務，提供更為精準的決策分析數(shù)據(jù)。
（1）制度和規(guī)范。從技術(shù)層面上，應該完整全面的定義數(shù)據(jù)質(zhì)量的評估維度，包括完整性、時效性等，按照已定義的維度，在系統(tǒng)建設的各個階段都應該根據(jù)標準進行數(shù)據(jù)質(zhì)量檢測和規(guī)范，及時進行治理，避免事后的清洗工作。
數(shù)據(jù)質(zhì)量評價維度
（2）明確相應的管理流程。數(shù)據(jù)質(zhì)量問題會發(fā)生在各個階段，因此需要明確各個階段的數(shù)據(jù)質(zhì)量管理流程，例如：
在需求和設計階段就需要明確數(shù)據(jù)質(zhì)量的規(guī)則定義，從而指導數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和程序邏輯的設計；
在開發(fā)和測試階段則需要對前面提到的規(guī)則進行驗證，確保相應的規(guī)則能夠生效；
最后在投產(chǎn)后要有相應的檢查，從而將數(shù)據(jù)質(zhì)量問題盡可能消滅在萌芽狀態(tài)。
數(shù)據(jù)質(zhì)量管理措施，宜采用控制增量、消滅存量的策略，有效控制增量，不斷消除存量。
數(shù)據(jù)質(zhì)量管理流程
5.數(shù)據(jù)生命周期管理
任何事物都具有一定的生命周期，數(shù)據(jù)也不例外。從數(shù)據(jù)的產(chǎn)生、加工、使用乃至消亡都應該有一個科學的管理辦法，將極少或者不再使用的數(shù)據(jù)從系統(tǒng)中剝離出來，并通過核實的存儲設備進行保留，不僅能夠提高系統(tǒng)的運行效率，更好的服務客戶，還能大幅度減少因為數(shù)據(jù)長期保存帶來的儲存成本。
數(shù)據(jù)生命周期一般包含在線階段、歸檔階段（有時還會進一步劃分為在線歸檔階段和離線歸檔階段）、銷毀階段三大階段，管理內(nèi)容包括建立合理的數(shù)據(jù)類別，針對不同類別的數(shù)據(jù)制定各個階段的保留時間、存儲介質(zhì)、清理規(guī)則和方式、注意事項等。
數(shù)據(jù)生命周期中各參數(shù)間的關(guān)系
從上圖數(shù)據(jù)生命周期中各參數(shù)間的關(guān)系中我們可以了解到，數(shù)據(jù)生命周期管理可以使得高價值數(shù)據(jù)的查詢效率大幅提升，而且高價格的存儲介質(zhì)的采購量也可以減少很多；但是隨著數(shù)據(jù)的使用程度的下降，數(shù)據(jù)被逐漸歸檔，查詢時間也慢慢的變長；最后隨著數(shù)據(jù)的使用頻率和價值基本沒有了之后，就可以逐漸銷毀了。
6.數(shù)據(jù)分布和存儲
數(shù)據(jù)分布和存儲主要涵蓋了數(shù)據(jù)如何劃分和存儲，總行系統(tǒng)以及總分行數(shù)據(jù)如何分布，主數(shù)據(jù)及參考數(shù)據(jù)（也稱為副本數(shù)據(jù)或者輔數(shù)據(jù)）如何管理。只有對數(shù)據(jù)進行合理的分布和存儲，才能有效的提高數(shù)據(jù)的共享程度，才能盡可能的減少數(shù)據(jù)冗余帶來的存儲成本。
通常情況下，綜合數(shù)據(jù)規(guī)模、使用頻率、使用特性、服務時效等因素，從存儲體系角度，可以將商業(yè)銀行的數(shù)據(jù)存儲劃分為四類存儲區(qū)域，即交易型數(shù)據(jù)區(qū)、集成型數(shù)據(jù)區(qū)、分析型數(shù)據(jù)區(qū)、歷史型數(shù)據(jù)區(qū)。
數(shù)據(jù)存儲布局
1）交易型數(shù)據(jù)區(qū)。交易型數(shù)據(jù)區(qū)包括渠道接入、交互控制、業(yè)務處理、決策支持與管理等各類聯(lián)機應用數(shù)據(jù)；存儲客戶自助或與銀行操作人員在業(yè)務交互辦理過過程中產(chǎn)生的原始數(shù)據(jù)的存儲，包括業(yè)務處理數(shù)據(jù)，內(nèi)部管理數(shù)據(jù)和一些外部數(shù)據(jù)，其存儲的是當前狀態(tài)數(shù)據(jù)。
2）集成型數(shù)據(jù)區(qū)。集成型數(shù)據(jù)區(qū)包括操作型數(shù)據(jù)（OLTP）和數(shù)據(jù)倉庫型數(shù)據(jù)（OLAP）。
3）分析型數(shù)據(jù)區(qū)。分析型數(shù)據(jù)主要是用于決策支持與管理的各類集市應用的數(shù)據(jù)。為了對業(yè)務執(zhí)行情況進行深入分析，需要對原始數(shù)據(jù)進行進一步匯總統(tǒng)計分析，統(tǒng)計分析結(jié)果用于最終的決策展示，因此分析型數(shù)據(jù)區(qū)存儲了這些統(tǒng)計、分析模型結(jié)構(gòu)的指標數(shù)據(jù)。
4）歷史數(shù)據(jù)區(qū)。這里存儲了所有近線應用、歸檔應用、外部審計數(shù)據(jù)平臺應用等的數(shù)據(jù)，主要滿足各種歷史數(shù)據(jù)歸檔后的數(shù)據(jù)保管和數(shù)據(jù)查詢服務。
7.數(shù)據(jù)交換
數(shù)據(jù)交換是銀行進行數(shù)據(jù)交互和共享的基礎，合理的數(shù)據(jù)交換體系有助于銀行提高數(shù)據(jù)共享程度和數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)時效。
一般商業(yè)銀行會對系統(tǒng)間數(shù)據(jù)的交換規(guī)則制定一些原則，比如對接口、文件的命名、內(nèi)容進行明確，規(guī)范系統(tǒng)間、銀行系統(tǒng)與外部機構(gòu)間的數(shù)據(jù)交換規(guī)則，指導數(shù)據(jù)交換工作有序進行。
建立統(tǒng)一的數(shù)據(jù)交換系統(tǒng)，一方面可以提高數(shù)據(jù)共享的時效性，另一方面也可以精確掌握數(shù)據(jù)的流向。
8.數(shù)據(jù)安全
商業(yè)銀行的重要且敏感數(shù)據(jù)大部分集中在應用系統(tǒng)中，例如客戶的聯(lián)絡信息、資產(chǎn)信息等，如果不慎泄露，不僅給客戶帶來損失，也會給商業(yè)銀行帶來不利的聲譽影響，因此數(shù)據(jù)安全在數(shù)據(jù)管理和治理過程中是相當重要的。
（1）數(shù)據(jù)存儲安全。包括物理安全、系統(tǒng)安全存儲數(shù)據(jù)的安全，主要通過安全硬件的采購來保障數(shù)據(jù)存儲安全。
（2）數(shù)據(jù)傳輸安全。包括數(shù)據(jù)的加密和數(shù)據(jù)網(wǎng)絡安全控制，主要通過專業(yè)加密軟件廠商進行規(guī)范設計和安裝。
（3）數(shù)據(jù)使用安全。需要加強從業(yè)務系統(tǒng)層面進行控制，防范非授權(quán)訪問和下載打印客戶數(shù)據(jù)信息；部署客戶端安全控制工具，建立完善的客戶端信息防泄漏機制，防范將客戶端上存儲的個人客戶信息非授權(quán)傳播；建立完善的數(shù)據(jù)安全管理體系，建立數(shù)據(jù)安全規(guī)范制度體系，組建數(shù)據(jù)安全管理組織機構(gòu)，建立有效的數(shù)據(jù)安全審查機制；對于生產(chǎn)及研發(fā)測試過程中使用的各類敏感數(shù)據(jù)進行嚴密管理；嚴格與外單位合作中的個人客戶信息安全管理等。
9.數(shù)據(jù)服務
數(shù)據(jù)的管理和治理是為了更好的利用數(shù)據(jù)，是數(shù)據(jù)應用的基礎。
銀行應該以數(shù)據(jù)為根本，以業(yè)務為導向，通過對大數(shù)據(jù)的集中、整合、挖掘和共享，實現(xiàn)對多樣化、海量數(shù)據(jù)的快速處理及價值挖掘，利用大數(shù)據(jù)技術(shù)支持產(chǎn)品快速創(chuàng)新，提升以客戶為中心的精準營銷和差異化客戶服務能力，增強風險防控實時性、前瞻性和系統(tǒng)性，推動業(yè)務管理向信息化、精細化轉(zhuǎn)型，全面支持信息化銀行的建設。
建立結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)處理分析平臺。數(shù)據(jù)倉庫建設能夠?qū)崿F(xiàn)企業(yè)異構(gòu)數(shù)據(jù)的集成，企業(yè)按照分析主題重組數(shù)據(jù)，建立面向全行的一致的信息視圖。下圖是一個典型的銀行數(shù)據(jù)倉庫服務體系：
銀行典型的數(shù)據(jù)倉庫服務體系
數(shù)據(jù)資產(chǎn)視圖。在建立了數(shù)據(jù)倉庫之后，需要建立統(tǒng)一的分析和可視化平臺，解決數(shù)據(jù)在哪里，數(shù)據(jù)怎么用的問題。一個典型的應用是建立全行統(tǒng)一客戶視圖，包含客戶信息統(tǒng)一視圖、客戶信息風險視圖和網(wǎng)點業(yè)績視圖。
數(shù)據(jù)資產(chǎn)視圖示例
04數(shù)據(jù)治理的展望
數(shù)據(jù)治理不是一個臨時性的運動，從銀行業(yè)務發(fā)展、數(shù)據(jù)治理意識形成、數(shù)據(jù)治理體系運行的角度，需要一個長效機制來進行保證。在大數(shù)據(jù)時代，經(jīng)過數(shù)據(jù)治理的銀行數(shù)據(jù)可以發(fā)揮更大的作用。
1.利用大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)分析各類海量信息，發(fā)現(xiàn)市場熱點與需求，實現(xiàn)產(chǎn)品創(chuàng)新服務
可以將大數(shù)據(jù)應用到產(chǎn)品生命周期，深入挖掘客戶需求，把握客戶痛點，推動產(chǎn)品創(chuàng)新。利用大數(shù)據(jù)技術(shù)對社交網(wǎng)絡信息、在線客戶評論、博客、呼叫中心服務工單、用戶體驗反饋等信息進行深度挖掘和分析，充分洞察客戶，分析客戶的情緒，了解客戶對產(chǎn)品的想法，獲知客戶需求的變化趨勢，從而對現(xiàn)有產(chǎn)品進行及時的調(diào)整和創(chuàng)新，事情貼近客戶的生活場景和使用習慣。
基于大數(shù)據(jù)創(chuàng)新產(chǎn)品評價方法，為產(chǎn)品創(chuàng)新提供數(shù)據(jù)支撐。通過大數(shù)據(jù)分析，改變目前以規(guī)模、總量為主的業(yè)務評價方式，建立一整套完整的以質(zhì)量、結(jié)構(gòu)為主的全新的評價方式，以引導全行真正追求有質(zhì)量、有效益的發(fā)展。
2.加強內(nèi)外部信息聯(lián)動，重點利用外部信息提升銀行風險防控能力
進一步加強與稅務、海關(guān)、法院、電力部門、水務部門、房產(chǎn)交易登記中心、環(huán)保部門以及第三方合作機構(gòu)的數(shù)據(jù)互聯(lián)共享，有效拓寬信息來源渠道，深度挖掘整合系統(tǒng)內(nèi)外客戶信息、關(guān)聯(lián)關(guān)系、交易行為、交易習慣、上下游交易對手、資金周轉(zhuǎn)頻率等數(shù)據(jù)信息，利用大數(shù)據(jù)技術(shù)查找與分析不同數(shù)據(jù)變量間的關(guān)聯(lián)關(guān)系，并建立相應的決策模型，提升銀行風險防控能力。
在信用風險方面，可以結(jié)合外部數(shù)據(jù)，完善信用風險防范體系，基于可視化分析有效防控信用風險的傳導。引入大數(shù)據(jù)理念和技術(shù)，統(tǒng)一信用風險模型管理，構(gòu)建覆蓋信用風險訓練、模型管理、日常預警、評分評級、客戶信用視圖以及業(yè)務聯(lián)動控制的信貸大數(shù)據(jù)平臺，建立多維度、全方位的縫隙安全預警體系。
在市場風險方面，基于市場信息有效預測市場變動，基于大數(shù)據(jù)處理技術(shù)提升海量金融數(shù)據(jù)交易的定價能力，構(gòu)建定價估值引擎批量網(wǎng)格計算服務模式，支持對海量交易的實時定價，有效提升銀行風險管控與定價能力，為金融市場業(yè)務的發(fā)展提供有力支撐。
在操作風險方面，依托大數(shù)據(jù)信息整合優(yōu)勢，有效防控操作風險。通過可視化技術(shù)，從業(yè)務網(wǎng)數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)識別風險線索，實現(xiàn)由“風險監(jiān)控”向“業(yè)務監(jiān)控”模式轉(zhuǎn)變，提升風險的提前預警能力。加強跨專業(yè)風險監(jiān)控模型的研發(fā)，通過由點帶線、由線及面的矩陣式關(guān)聯(lián)監(jiān)控，提前識別風險交織趨勢，防范風險傳染。
3.利用大數(shù)據(jù)技術(shù)提升經(jīng)營管理水平，優(yōu)化業(yè)務流程，實現(xiàn)精細化經(jīng)營決策
在經(jīng)營決策方面，通過外部數(shù)據(jù)的補充和整理，實現(xiàn)經(jīng)營分析外延的拓展，從市場和經(jīng)營環(huán)境的高度分析各級機構(gòu)的發(fā)展方向、競爭壓力，制定更合理、更有效的經(jīng)營策略。同時，應用大數(shù)據(jù)可視化技術(shù)，實現(xiàn)復雜分析過程和分析要素向用戶的有效傳遞，增強分析結(jié)果說服力和指導性，向經(jīng)營人員提供有力的信息支撐。
在資源配置方面，依托大數(shù)據(jù)采集和計算能力，提升測算的敏感性和有效性，加強財務預測的可靠性和有效性，為總體資源配置提供更好的信息支撐，實現(xiàn)對具體資源配置的動態(tài)管理。
在過程改進方面，優(yōu)化業(yè)務流程，對交易、日志的專業(yè)挖掘，探索當前業(yè)務處理流程節(jié)點的瓶頸，尋求最有效的解決方案。比如通過分析客戶從排隊到等候完成全部交易的流程合理性，提出過程改進方法，提升網(wǎng)點整體運營效率和客戶體驗。
在運維保障方面，基于流數(shù)據(jù)處理技術(shù)，搭建準實時的應用交易級監(jiān)控平臺，實現(xiàn)交易運行情況的即時監(jiān)控，保障業(yè)務運行穩(wěn)定高效。
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