統(tǒng)計(jì)學(xué)原理大數(shù)據(jù)技術(shù)在銀行信息系統(tǒng)建設(shè)中的應(yīng)用

牛安宇

【摘 要】金融業(yè)，是關(guān)系著國(guó)民經(jīng)濟(jì)命脈的重要行業(yè)，在國(guó)民經(jīng)濟(jì)中占據(jù)舉足輕重的地位，而銀行是金融行業(yè)中的主力軍。隨著科學(xué)技術(shù)的快速發(fā)展，計(jì)算機(jī)處理能力的不斷增強(qiáng)，銀行所能夠獲取并記錄的客戶(hù)信息、交易信息也日益豐富，數(shù)據(jù)也逐漸成為銀行的重要資產(chǎn)。面對(duì)互聯(lián)網(wǎng)金融行業(yè)的挑戰(zhàn)和沖擊，做好數(shù)據(jù)的分析應(yīng)用，可以有效發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中存在的關(guān)聯(lián)關(guān)系和業(yè)務(wù)規(guī)律，挖掘出數(shù)據(jù)背后的知識(shí)來(lái)為客戶(hù)營(yíng)銷(xiāo)、經(jīng)營(yíng)決策、控制風(fēng)險(xiǎn)等方面提供科學(xué)的依據(jù)。

【關(guān)鍵詞】統(tǒng)計(jì)學(xué)原理；大數(shù)據(jù)；信息系統(tǒng)

統(tǒng)計(jì)學(xué)，是處理數(shù)據(jù)的一門(mén)科學(xué)，是收集、處理、分析、解釋數(shù)據(jù)，并從數(shù)據(jù)中得出結(jié)論的科學(xué)，它提供了一整套從數(shù)據(jù)中得出結(jié)論的方案。統(tǒng)計(jì)學(xué)已廣泛應(yīng)用于企業(yè)發(fā)展戰(zhàn)略、產(chǎn)品質(zhì)量管理、市場(chǎng)研究、經(jīng)濟(jì)預(yù)測(cè)、人力資源管理等領(lǐng)域，并在上述領(lǐng)域已經(jīng)有了很好的應(yīng)用實(shí)踐。利用統(tǒng)計(jì)學(xué)原理分析、處理銀行日常運(yùn)行中獲取的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，無(wú)疑可以為銀行在日常運(yùn)營(yíng)中的客戶(hù)營(yíng)銷(xiāo)、經(jīng)營(yíng)決策、控制風(fēng)險(xiǎn)等提供強(qiáng)有力的決策指引。

在科技高速發(fā)展的現(xiàn)今社會(huì)，信息化是主要的趨勢(shì)，自然而然信息化的需求也就越來(lái)越突出，對(duì)于銀行來(lái)說(shuō)，通常都要對(duì)大量的數(shù)據(jù)進(jìn)行收集，并且還要對(duì)所收集的數(shù)據(jù)進(jìn)行仔細(xì)的分析，分析過(guò)后還要對(duì)一些有價(jià)值的數(shù)據(jù)進(jìn)行提取，提取過(guò)后再做出正確的決策。那么，對(duì)于現(xiàn)代統(tǒng)計(jì)方法來(lái)說(shuō)，它和現(xiàn)代信息處理技術(shù)是分不開(kāi)的，隨著計(jì)算機(jī)運(yùn)行能力的不斷提高，對(duì)于大規(guī)模統(tǒng)計(jì)調(diào)查的數(shù)據(jù)的處理來(lái)說(shuō)，就會(huì)顯得更加的精確以及方便快捷。所以，統(tǒng)計(jì)學(xué)越來(lái)越不可能脫離計(jì)算機(jī)技術(shù)，當(dāng)然，計(jì)算機(jī)技術(shù)的應(yīng)用的深入，也同樣不能離開(kāi)統(tǒng)計(jì)學(xué)的發(fā)展以及完善。對(duì)計(jì)算機(jī)技術(shù)進(jìn)行充分利用，并通過(guò)計(jì)算機(jī)軟件將統(tǒng)計(jì)方法中比較復(fù)雜的計(jì)算構(gòu)成進(jìn)行簡(jiǎn)便化，統(tǒng)計(jì)輸出的結(jié)果就一目了然了，這樣，統(tǒng)計(jì)方法的普及就會(huì)顯得非常容易了。因此，統(tǒng)計(jì)學(xué)與信息技術(shù)的結(jié)合在銀行信息系統(tǒng)建設(shè)中越來(lái)越被人們所重視，也是未來(lái)銀行信息系統(tǒng)建設(shè)的大勢(shì)所趨。

統(tǒng)計(jì)學(xué)與信息系統(tǒng)建設(shè)最好的結(jié)合實(shí)踐便是大數(shù)據(jù)技術(shù)，大數(shù)據(jù)在傳統(tǒng)銀行業(yè)務(wù)的客戶(hù)營(yíng)銷(xiāo)、經(jīng)營(yíng)決策、控制風(fēng)險(xiǎn)、反欺詐等方面都有著廣闊的應(yīng)用前景：

一、客戶(hù)營(yíng)銷(xiāo)

客戶(hù)行為分析，在當(dāng)今銀行客戶(hù)關(guān)系中尤為重要，傳統(tǒng)的銀行系統(tǒng)中對(duì)客戶(hù)的了解來(lái)自于客戶(hù)的基本信息及交易信息，對(duì)客戶(hù)的興趣、偏好等知之甚少，對(duì)客戶(hù)千變?nèi)f化的需求無(wú)法及時(shí)響應(yīng)。近年來(lái)，各大銀行紛紛將以產(chǎn)品為中心的理念逐漸轉(zhuǎn)變?yōu)橐芽蛻?hù)為中心，在銀行內(nèi)部各個(gè)產(chǎn)品的規(guī)劃、設(shè)計(jì)中，都把客戶(hù)信息擺在了產(chǎn)品中的突出位置，如何確定客戶(hù)需要哪些服務(wù)，以及以何種途徑、方式將客戶(hù)感興趣的服務(wù)以最有效的方式推薦給客戶(hù)，已經(jīng)成為銀行信息系統(tǒng)建設(shè)中的重點(diǎn)和難點(diǎn)。出于行業(yè)特點(diǎn)及相關(guān)監(jiān)管機(jī)構(gòu)的監(jiān)管要求，銀行通常保存著相對(duì)較為完整的個(gè)人信息或公司信息以及其相關(guān)資金往來(lái)信息，并且絕大多數(shù)均為真實(shí)有效信息，這也為銀行系統(tǒng)通過(guò)數(shù)據(jù)分析進(jìn)行客戶(hù)畫(huà)像描繪提供了天然的有利條件。銀行應(yīng)利用這一有利條件，通過(guò)收集客戶(hù)信息及日常交易行為，判斷客戶(hù)性格特點(diǎn)及風(fēng)險(xiǎn)偏好情況，為客戶(hù)精準(zhǔn)推薦定、活期存款，理財(cái)產(chǎn)品，基金產(chǎn)品等不同風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)的產(chǎn)品。同時(shí)，銀行還可以與傳統(tǒng)互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)深度合作，實(shí)現(xiàn)部分?jǐn)?shù)據(jù)共享，挖掘用戶(hù)日常生活中的行為習(xí)慣，為客戶(hù)推薦感興趣貴金屬展銷(xiāo)、信用卡產(chǎn)品及相關(guān)優(yōu)惠活動(dòng)。例如，近年來(lái)隨著國(guó)家對(duì)房地產(chǎn)市場(chǎng)的收緊態(tài)勢(shì)，房貸放款量逐年減少，各家商業(yè)銀行紛紛把目光轉(zhuǎn)向個(gè)人小額消費(fèi)貸款上，為了應(yīng)對(duì)這一突如其來(lái)的變化，各家銀行紛紛推出個(gè)人在線信用貸款產(chǎn)品，銀行系統(tǒng)通過(guò)對(duì)大量相關(guān)金融數(shù)據(jù)的分析處理，科學(xué)建模，精準(zhǔn)描繪客戶(hù)畫(huà)像，預(yù)測(cè)客戶(hù)成長(zhǎng)屬性，計(jì)算個(gè)人貸款額度，實(shí)現(xiàn)申請(qǐng)、審批、放款的全線上自動(dòng)化處理，并且嚴(yán)格的控制了不良貸款的風(fēng)險(xiǎn)，成為銀行利用統(tǒng)計(jì)學(xué)原理提升風(fēng)控能力，降低人力成本，提升業(yè)務(wù)處理效率，優(yōu)化客戶(hù)體驗(yàn)的典型成功案例。

二、經(jīng)營(yíng)決策

提升內(nèi)部管理水平。通過(guò)高質(zhì)量的數(shù)據(jù)整合，可以對(duì)銀行各項(xiàng)業(yè)務(wù)的行業(yè)結(jié)構(gòu)、客戶(hù)結(jié)構(gòu)、產(chǎn)品結(jié)構(gòu)、期限結(jié)構(gòu)、擔(dān)保結(jié)構(gòu)和區(qū)域結(jié)構(gòu)進(jìn)行深度分析，測(cè)算產(chǎn)品貢獻(xiàn)度、存貸綜合利差、客戶(hù)綜合回報(bào)、經(jīng)濟(jì)增加值（EVA）、經(jīng)濟(jì)資本回報(bào)率（RAROC）和凈資產(chǎn)收益率，從客戶(hù)、產(chǎn)品、部門(mén)、渠道和機(jī)構(gòu)等維度對(duì)成本效益進(jìn)行監(jiān)測(cè)、評(píng)價(jià)、考核，為經(jīng)營(yíng)管理提供有效決策支持；對(duì)于目前手工處理的報(bào)表，通過(guò)自動(dòng)數(shù)據(jù)采集、匯總、運(yùn)算、生成等過(guò)程，可以減輕勞動(dòng)強(qiáng)度，提高工作效率；網(wǎng)點(diǎn)人員、設(shè)備資源緊張是所有銀行管理者的共識(shí)，但針對(duì)每個(gè)獨(dú)立的網(wǎng)點(diǎn)和自助銀行而言，最優(yōu)化和科學(xué)的資源配置到底是什么，網(wǎng)點(diǎn)客戶(hù)服務(wù)存在哪些問(wèn)題，一直缺乏有效的數(shù)據(jù)分析形成經(jīng)驗(yàn)總結(jié)來(lái)精確回答。通過(guò)對(duì)大量數(shù)據(jù)的收集和分析，可以提供解決這個(gè)問(wèn)題的途徑。

三、風(fēng)險(xiǎn)管理

銀行是經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)的機(jī)構(gòu)，自然控制風(fēng)險(xiǎn)就成為銀行賴(lài)以生存的重要因素，而在銀行風(fēng)險(xiǎn)控制領(lǐng)域，而在銀行風(fēng)控領(lǐng)域系統(tǒng)建設(shè)中，統(tǒng)計(jì)學(xué)擁有廣闊的應(yīng)用空間及實(shí)踐場(chǎng)景。銀行風(fēng)控領(lǐng)域的一個(gè)典型應(yīng)用場(chǎng)景便是反洗錢(qián)黑名單檢索，反洗錢(qián)黑名單檢索具有黑名單數(shù)據(jù)信息不完整、重復(fù)姓名較多、客戶(hù)填寫(xiě)姓名不規(guī)范、違規(guī)成本極高等特點(diǎn)，因此目前反洗錢(qián)檢索命中標(biāo)準(zhǔn)較低，反洗錢(qián)誤中率較高，通常在系統(tǒng)檢索命中后人工二次審核判斷是否為誤中，工作效率較低。因此可以通過(guò)引入統(tǒng)計(jì)學(xué)的計(jì)算方法，引入大數(shù)據(jù)與人工智能的新型技術(shù)，建立科學(xué)適用的統(tǒng)計(jì)學(xué)模型，并通過(guò)收集命中后人工審核結(jié)果，不斷訓(xùn)練，降低反洗錢(qián)檢索的誤中率，從而減少人工審核的工作，大幅度提高工作效率。另外一個(gè)風(fēng)控領(lǐng)域的典型應(yīng)用便是貸款審批小額信貸風(fēng)險(xiǎn)管理，本質(zhì)上是事前對(duì)風(fēng)險(xiǎn)的主動(dòng)把控，盡可能預(yù)測(cè)和防范可能出現(xiàn)的風(fēng)險(xiǎn)。為了滿(mǎn)足業(yè)務(wù)的需求，我們會(huì)使用大量數(shù)據(jù)，建立相應(yīng)模型，衡量風(fēng)險(xiǎn)并盡可能避免逾期，一般通過(guò)對(duì)授信人個(gè)人狀況、收入能力、負(fù)債情況進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘，進(jìn)行模型化綜合度量，進(jìn)而確定授信對(duì)象的額度，并確定一個(gè)合理的風(fēng)險(xiǎn)定價(jià)，使風(fēng)險(xiǎn)和盈利達(dá)到一個(gè)平衡的狀態(tài)。，傳統(tǒng)信貸投放過(guò)程中，通常由銀行工作人員依據(jù)企業(yè)財(cái)務(wù)報(bào)表、人行征信、抵質(zhì)押品等基本信息，結(jié)合個(gè)人工作經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行信用評(píng)估，傳統(tǒng)的方式基于銀行工作人員手中掌握的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，反映了客戶(hù)當(dāng)前靜止的、切片式的狀態(tài)，并且受雙方信息不對(duì)稱(chēng)因素的影響，致使很多時(shí)候銀行不能真實(shí)地了解客戶(hù)的真實(shí)情況，從而也就不能真實(shí)的對(duì)客戶(hù)的風(fēng)險(xiǎn)承受能力及還款能力做出準(zhǔn)確的判斷，導(dǎo)致銀行易遭受風(fēng)險(xiǎn)損失。而基于統(tǒng)計(jì)學(xué)原理及大數(shù)據(jù)技術(shù)的風(fēng)控平臺(tái)打通了行內(nèi)行外數(shù)據(jù)孤島，若更加充分利用政府平臺(tái)公開(kāi)信息以及互聯(lián)網(wǎng)信息，結(jié)合人工智能建模技術(shù)在海量信息中進(jìn)行價(jià)值挖掘，商業(yè)銀行大數(shù)據(jù)應(yīng)用將全面嵌入業(yè)務(wù)流程，提高風(fēng)險(xiǎn)精細(xì)化管理水平的同時(shí)也能有效地提升風(fēng)險(xiǎn)決策的實(shí)時(shí)性。比如利用知識(shí)圖譜挖掘技術(shù)挖掘集團(tuán)間、企業(yè)間、主要控制人間隱藏關(guān)聯(lián)關(guān)系，并生成可視化關(guān)聯(lián)關(guān)系圖譜，及時(shí)發(fā)現(xiàn)異常避免不必要的風(fēng)險(xiǎn)損失。大數(shù)據(jù)應(yīng)用使得金融機(jī)構(gòu)以動(dòng)態(tài)的、聯(lián)系的、全面的、發(fā)展的視角描繪客戶(hù)成為可能，傳統(tǒng)風(fēng)控的理念是根據(jù)歷史預(yù)測(cè)未來(lái)，而現(xiàn)在的技術(shù)手段讓我們?cè)陲L(fēng)控上不僅可以“以史為鑒”，更可以“繼往開(kāi)來(lái)”。

四、反欺詐

在科學(xué)技術(shù)尤其是信息技術(shù)高速發(fā)展的今天，伴隨著移動(dòng)支付的快速普及，幾乎人人都開(kāi)通了手機(jī)銀行、快捷支付等線上交易渠道，這就給一些不法分子帶來(lái)了新的可乘之機(jī)。然而，對(duì)于占據(jù)國(guó)家經(jīng)濟(jì)命脈主題地位的大型國(guó)有商業(yè)銀行，利用統(tǒng)計(jì)學(xué)原理，應(yīng)用大數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù)，能夠有效的判斷出用戶(hù)的異常行為，解決部分黑色產(chǎn)業(yè)漏洞及安全威脅。互聯(lián)網(wǎng)金融蓬勃發(fā)展的同時(shí)也面臨著更加嚴(yán)峻的安全考驗(yàn)。首先，傳統(tǒng)黑客變種升級(jí)，釣魚(yú)網(wǎng)站、木馬僵尸、撞庫(kù)攻擊、安全漏洞等越發(fā)肆虐，黑產(chǎn)技術(shù)的先進(jìn)性、復(fù)雜性、隱蔽性和持續(xù)性都遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出了傳統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)安全技術(shù)的應(yīng)對(duì)與防護(hù)能力范圍，不斷侵蝕金融生態(tài)安全，猶如潰堤的蟻穴，若無(wú)數(shù)個(gè)不受控制的單個(gè)風(fēng)險(xiǎn)點(diǎn)最終全面開(kāi)花將會(huì)帶來(lái)巨大的損失。其次，新技術(shù)、新架構(gòu)的應(yīng)用引入新的安全風(fēng)險(xiǎn)與威脅。再次，互聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下的信息泄漏和信息濫用等問(wèn)題越發(fā)嚴(yán)峻，銀行業(yè)如何在開(kāi)放合作中有效保護(hù)客戶(hù)隱私與信息安全任重道遠(yuǎn)。所謂道魔互博，借助大數(shù)據(jù)技術(shù)可以解決創(chuàng)新階段的黑產(chǎn)漏洞及安全威脅帶來(lái)的制約。比如基于海量的計(jì)算和存儲(chǔ)能力打破信息孤島，持續(xù)豐富信息數(shù)據(jù)維度，完善治理數(shù)據(jù)質(zhì)量的同時(shí)可實(shí)現(xiàn)威脅情報(bào)與信息共享。再比如，借助大數(shù)據(jù)技術(shù)并結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)及人工智能，可以有效加強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)安全威脅的態(tài)勢(shì)感知、預(yù)警與分析，提升金融網(wǎng)絡(luò)安全防御的廣度與深度，前瞻性地了解對(duì)手，提前感知并精準(zhǔn)定位風(fēng)險(xiǎn)，并采取有效的風(fēng)險(xiǎn)應(yīng)對(duì)措施為業(yè)務(wù)的穩(wěn)健發(fā)展和銀行的智能轉(zhuǎn)型保駕護(hù)航。

將統(tǒng)計(jì)學(xué)思想，大數(shù)據(jù)方法應(yīng)用于以上領(lǐng)域銀行信息系統(tǒng)建設(shè)中，無(wú)疑將大幅度助力銀行業(yè)務(wù)發(fā)展，同時(shí)也將提升銀行系統(tǒng)數(shù)據(jù)安全及客戶(hù)交易安全級(jí)別，但機(jī)遇與挑戰(zhàn)并存，在銀行系統(tǒng)大數(shù)據(jù)建設(shè)過(guò)程中，也將面臨前所未有的挑戰(zhàn)。

首先，目前在大型商業(yè)銀行系統(tǒng)建設(shè)中，通常采用傳統(tǒng)的IOE架構(gòu)，這種架構(gòu)不僅成本較高，橫向擴(kuò)展能力弱，同時(shí)，大量的歷史數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在磁帶中，甚至檔案館中還有大量沒(méi)有數(shù)字化的物理憑證或沒(méi)有結(jié)構(gòu)化的影像數(shù)據(jù)。即使將這些數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)化，基于目前銀行系統(tǒng)架構(gòu)復(fù)雜，系統(tǒng)眾多的特點(diǎn)，銀行還要面臨歷史數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)不統(tǒng)一、缺乏有效數(shù)據(jù)治理手段、數(shù)據(jù)質(zhì)量參差不齊、數(shù)據(jù)應(yīng)用無(wú)章可循等歷史遺留問(wèn)題。面對(duì)這些問(wèn)題，銀行必須做出系統(tǒng)架構(gòu)轉(zhuǎn)型，不僅要統(tǒng)一各系統(tǒng)間的數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)，使數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)化，同時(shí)還要由集中式的傳統(tǒng)IOE集中式架構(gòu)向分布式架構(gòu)轉(zhuǎn)型。相較于集中式架構(gòu)，分布式架構(gòu)不僅具有成本低、擴(kuò)展性強(qiáng)、穩(wěn)定性強(qiáng)等特點(diǎn)，同時(shí)在分布式存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)下，結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)計(jì)算可以得到巨大的改善，可以將數(shù)月前甚至幾年前的歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行遷移保存。利用當(dāng)前較為成熟的Hadoop、Spark等組件可實(shí)現(xiàn)對(duì)海量離線數(shù)據(jù)進(jìn)行離線或在線分析，將數(shù)據(jù)優(yōu)勢(shì)最大化，為銀行提供最全面的數(shù)據(jù)支撐。

其次，在數(shù)據(jù)開(kāi)放共享的今天，銀行在內(nèi)部數(shù)據(jù)收集方面遇到了極大的挑戰(zhàn)，傳統(tǒng)的以賬戶(hù)為中心，以會(huì)計(jì)為導(dǎo)向的銀行IT系統(tǒng)缺乏收集客戶(hù)賬戶(hù)查詢(xún)、咨詢(xún)、投訴等行為信息的能力，無(wú)法體現(xiàn)高維度的數(shù)據(jù)價(jià)值。數(shù)字時(shí)代銀行的IT系統(tǒng)必須是以客戶(hù)為中心，以市場(chǎng)為導(dǎo)向，具備采集全渠道客戶(hù)基本信息、交易信息、交易對(duì)手信息、客戶(hù)與銀行的接觸軌跡信息等更多維度信息的能力。這就要求銀行從客戶(hù)信息治理、豐富客戶(hù)模型開(kāi)始，不斷完善客戶(hù)、賬戶(hù)信息的同時(shí)開(kāi)始客戶(hù)行為信息的收集，數(shù)據(jù)的價(jià)值將會(huì)隨著維度的增加而顯著提高。同時(shí)，傳統(tǒng)銀行數(shù)據(jù)來(lái)源渠道比較單一，通常僅僅來(lái)源于銀行內(nèi)部系統(tǒng)采集，數(shù)據(jù)類(lèi)型也僅僅能夠反映客戶(hù)基本信息及金融領(lǐng)域相關(guān)信息，很難全方位準(zhǔn)確完整的描繪客戶(hù)畫(huà)像，會(huì)造成回歸模型不準(zhǔn)確，預(yù)測(cè)的精準(zhǔn)性大幅下降。而互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)公司擁有大量與客戶(hù)頻繁互動(dòng)的場(chǎng)景，在收集客戶(hù)行為信息、客戶(hù)之間關(guān)聯(lián)信息等方面具有天然優(yōu)勢(shì)。銀行必須通過(guò)與互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)合作才能采集更多維度的信息，但是銀行必須在保護(hù)客戶(hù)隱私的合規(guī)前提下，及時(shí)有效地獲取相關(guān)信息。其合規(guī)成本與合作的代價(jià)也是傳統(tǒng)銀行在開(kāi)發(fā)相關(guān)數(shù)據(jù)應(yīng)用時(shí)必須考慮的。

此外，銀行在加強(qiáng)信息系統(tǒng)建設(shè)的同時(shí)，還要轉(zhuǎn)變業(yè)務(wù)人員的固有思維及創(chuàng)新?tīng)I(yíng)銷(xiāo)服務(wù)手段，摒棄傳統(tǒng)的經(jīng)驗(yàn)主義，充分利用手中數(shù)據(jù)，通過(guò)整合客戶(hù)基本信息、金融資產(chǎn)、交易行為、渠道簽約、價(jià)值貢獻(xiàn)等相關(guān)數(shù)據(jù)，構(gòu)建客戶(hù)細(xì)分模型，依據(jù)一定的業(yè)務(wù)規(guī)則對(duì)客戶(hù)進(jìn)行分類(lèi)，有針對(duì)性地挖掘銀行各項(xiàng)金融產(chǎn)品目標(biāo)客戶(hù)；將公司與個(gè)人客戶(hù)信息統(tǒng)一分類(lèi)、整合，形成面向個(gè)人客戶(hù)、小企業(yè)客戶(hù)和公司客戶(hù)的產(chǎn)品套餐和禮包，適度延伸現(xiàn)有產(chǎn)品和業(yè)務(wù)服務(wù)線。

雖然統(tǒng)計(jì)學(xué)原理在經(jīng)濟(jì)學(xué)、銀行業(yè)領(lǐng)域中早已廣泛應(yīng)用，但依托統(tǒng)計(jì)學(xué)原理的大數(shù)據(jù)技術(shù)在銀行信息系統(tǒng)建設(shè)中的應(yīng)用才剛剛起步，無(wú)論是經(jīng)驗(yàn)積累、人才儲(chǔ)備、技術(shù)力量上都有一定不足，面對(duì)這一現(xiàn)狀，銀行還需適當(dāng)?shù)亟柚獠孔稍?xún)、培訓(xùn)學(xué)習(xí)和外部協(xié)作，引進(jìn)適合銀行現(xiàn)狀的先進(jìn)的數(shù)據(jù)收集工具、分析工具和存儲(chǔ)工具，大大縮短建設(shè)周期并降低開(kāi)發(fā)實(shí)施成本，提升應(yīng)用效果，有利于建設(shè)貼近業(yè)務(wù)發(fā)展且可持續(xù)發(fā)展的系統(tǒng)。

綜上所述，統(tǒng)計(jì)學(xué)原理、大數(shù)據(jù)技術(shù)給銀行系統(tǒng)建設(shè)帶來(lái)了嚴(yán)峻的考研，同時(shí)也為銀行業(yè)的發(fā)展創(chuàng)造了良好的契機(jī)。在大數(shù)據(jù)時(shí)代發(fā)展潮流中，應(yīng)緊跟時(shí)代步伐，利用成熟的技術(shù)，通過(guò)加強(qiáng)銀行系統(tǒng)建設(shè)，助力銀行業(yè)務(wù)發(fā)展；同時(shí)也應(yīng)理性對(duì)待大數(shù)據(jù)帶來(lái)的數(shù)據(jù)風(fēng)險(xiǎn)，符合監(jiān)管要求、保證客戶(hù)信息、交易數(shù)據(jù)安全。雖然大數(shù)據(jù)在銀行行業(yè)的應(yīng)用起步比互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)稍晚，其應(yīng)用深度和廣度還有很大的擴(kuò)展空間。銀行行業(yè)的大數(shù)據(jù)應(yīng)用依然有很多的障礙需要克服，但大數(shù)據(jù)在銀行業(yè)的應(yīng)用已得到業(yè)界的廣泛認(rèn)可，相信在未來(lái)的兩三年內(nèi)，在互聯(lián)網(wǎng)和移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的驅(qū)動(dòng)下，統(tǒng)計(jì)學(xué)原理、大數(shù)據(jù)技術(shù)在銀行行業(yè)的應(yīng)用將取得突破性的進(jìn)展。

【參考文獻(xiàn)】

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