人工智能与大数据银行.pptx

人工智能与大数据银行.pptx

《人工智能与大数据银行.pptx》由会员分享，可在线阅读，更多相关《人工智能与大数据银行.pptx（25页珍藏版）》请在冰点文库上搜索。

人工智能与大数据,人工智能的简述大数据简介实例大数据的应用,01020304,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,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。

05AI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；,06,04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；,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）数据的大小决定所考虑的数据的价值和潜在的信息；,大数据简介,趋势,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,01,02,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,03,04,05,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,产品设计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,大数据的应用,案例,大数据的应用,案例,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,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。

01,02,03,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,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,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,大数据理念在金融领域的应用,1/3,1/3,1/3,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的协调问题。

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”时代要求试错、应变的机制，跨界复合型人才，开放灵敏的触角体系，这些都会挑战传统金融机构惯常的管理实践。

这样的改变不仅对于汲取“大数据”的价值意义非凡，也是传统金融机构在以“互联网金融”为符号的变革时代里求生存、求发展的关键。