第一篇：2012年16家上市銀行凈利潤(rùn)數(shù)據(jù)

16家上市銀行凈利潤(rùn)破萬(wàn)億

2013年04月26日 00:59 北京商報(bào)

北京商報(bào)訊(記者 孟凡霞)上市銀行年報(bào)大戲昨日收官。雖然面臨利率市場(chǎng)化改革、部分企業(yè)融資需求不強(qiáng)等諸多“絆腳石”，但上市銀行仍然賺得盆滿缽滿。據(jù)北京商報(bào)記者統(tǒng)計(jì)，16家上市銀行去年凈賺10269.52億元，相當(dāng)于每天凈賺約28.14億元。

除中信銀行(4.30,0.07,1.65%)外，其他銀行均實(shí)現(xiàn)10%以上的增速。其中，工、農(nóng)、中、建、交行國(guó)有大行各實(shí)現(xiàn)凈利潤(rùn)2386.91億元、1450.31億元、1394.32億元、1936.02億元和583.73億元。經(jīng)計(jì)算得出，五大行去年共計(jì)凈賺7752.29億元，相當(dāng)于每天凈賺21億元，每分鐘凈賺147萬(wàn)元。股份制銀行中，招商銀行(12.35,0.25,2.07%)以452.73億元凈利潤(rùn)繼續(xù)領(lǐng)銜，北京銀行(8.99,0.16,1.81%)以凈利潤(rùn)117億元領(lǐng)跑城商行。

然而，在風(fēng)光背后，銀行躺著賺錢的日子或許一去不復(fù)返。從增速上看，上市銀行整體凈利增速較去年有所下滑，中信銀行凈利潤(rùn)規(guī)模幾近零增長(zhǎng)。農(nóng)行在5家國(guó)有銀行中以19%的增速領(lǐng)跑，與2011年28.5%的增幅相比，已是大幅縮水；其他四家大行增速更是下降明顯。

交通銀行(4.69,0.05,1.08%)首席金融學(xué)家連平指出，利率市場(chǎng)化后的初期，在存款利率明顯上升和貸款利率逐步下降的影響下，預(yù)計(jì)銀行存貸利差會(huì)趨于收窄。

除了凈利潤(rùn)增速大幅下滑讓上市銀行有些尷尬，逐漸積聚的不良貸款風(fēng)險(xiǎn)也讓多數(shù)上市銀行頗為頭痛。據(jù)北京商報(bào)記者統(tǒng)計(jì)，上市銀行去年共計(jì)新增323.67億元不良貸款，不良貸款余額達(dá)4020.97億元。在16家上市銀行中，有11家上市銀行不良貸款出現(xiàn)“雙升”；4家銀行不良率下降但余額上升；僅農(nóng)業(yè)銀行(2.72,0.02,0.74%)1家實(shí)現(xiàn)“雙降”。股份制銀行不良貸款增幅驚人，例如中信銀行不良貸款增加37.14億元，余額達(dá)122.55億元；平安銀行(19.73,0.82,4.34%)去年新增35.75億元不良貸款，余額達(dá)68.66億元，增幅近乎翻倍。

金融問(wèn)題專家趙慶明[微博]指出，去年上半年，我國(guó)出臺(tái)了包括降息、下調(diào)存款準(zhǔn)備金率、刺激消費(fèi)和投資等一系列政策措施，去年四季度GDP增速回升到7.9%。從國(guó)際環(huán)境來(lái)看，今年全球經(jīng)濟(jì)增速將略超去年。但根據(jù)國(guó)內(nèi)外過(guò)往的經(jīng)驗(yàn)，在經(jīng)濟(jì)復(fù)蘇初期，盡管主要宏觀經(jīng)濟(jì)指標(biāo)已經(jīng)進(jìn)入回升通道，但是由于中小企業(yè)經(jīng)營(yíng)狀況的根本改善存在一定的滯后性，所以銀行業(yè)的不良貸款有可能繼續(xù)增加，往往得等經(jīng)濟(jì)復(fù)蘇一段時(shí)間以后，銀行業(yè)不良貸款增加的勢(shì)頭才會(huì)得到扭轉(zhuǎn)。

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第二篇：銀行數(shù)據(jù)專線

銀行數(shù)據(jù)專線

銀行數(shù)據(jù)專線開(kāi)通因網(wǎng)點(diǎn)不通，各行接入方式不同，分為2M電路接入和以太網(wǎng)接入

組網(wǎng)方式（以六合農(nóng)行為例）

總端設(shè)備：S385

通過(guò)不同時(shí)隙劃分，經(jīng)光路傳輸?shù)礁骰荆ê诵臋C(jī)房），基站側(cè)和分點(diǎn)用戶端有對(duì)應(yīng)的SDH設(shè)備實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換、收發(fā)

判斷開(kāi)通完成和故障（分點(diǎn)用戶端故障排查）

測(cè)光衰、檢測(cè)SDH設(shè)備狀態(tài)，與網(wǎng)管核查傳輸數(shù)據(jù)（若是2M開(kāi)通，檢查2M物理鏈路，協(xié)轉(zhuǎn)狀態(tài)，與基站和網(wǎng)管對(duì)環(huán)測(cè)試）；

若確認(rèn)底端設(shè)備狀態(tài)、傳輸數(shù)據(jù)均正常，與用戶總端對(duì)ping測(cè)試（該步驟必不可少，各分點(diǎn)會(huì)有一套IP地址，一般為“10”開(kāi)頭網(wǎng)斷的地址，由網(wǎng)絡(luò)部提供），若底端和銀行總端能ping通，后續(xù)網(wǎng)絡(luò)設(shè)置和用軟件調(diào)試由用戶網(wǎng)管接管；若不通，與我方網(wǎng)管和用戶網(wǎng)管三方核查傳輸網(wǎng)時(shí)隙，再與基站逐段對(duì)光，并做環(huán)回測(cè)試

第三篇：銀行數(shù)據(jù)質(zhì)量管理暫行辦法

**銀行數(shù)據(jù)質(zhì)量管理暫行辦法

第一章

總

則

第一條 為規(guī)范數(shù)據(jù)管理工作，提高我行數(shù)據(jù)質(zhì)量，確保數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性、完整性、及時(shí)性，特制定本暫行辦法。

第二條 相關(guān)概念

應(yīng)用系統(tǒng)，是按照信息一體化的要求，用于處理我行經(jīng)營(yíng)管理的應(yīng)用軟件系統(tǒng)，主要包括客戶交易類系統(tǒng)、業(yè)務(wù)管理類系統(tǒng)、管理信息類系統(tǒng)、技術(shù)保障類系統(tǒng)等。

數(shù)據(jù)是指**銀行實(shí)施信息化管理過(guò)程中產(chǎn)生的所有電子數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)質(zhì)量是指數(shù)據(jù)的及時(shí)性、完整性以及準(zhǔn)確性。第三條 數(shù)據(jù)質(zhì)量管理應(yīng)遵循以下原則：

（一）統(tǒng)一規(guī)范原則。各類應(yīng)用系統(tǒng)采集和處理的數(shù)據(jù)，應(yīng)符合各自應(yīng)用系統(tǒng)所要求的數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)。

（二）全程監(jiān)控原則。建立數(shù)據(jù)從采集、審核、處理到維護(hù)的全過(guò)程監(jiān)控體系，重點(diǎn)把好數(shù)據(jù)的采集錄入關(guān)，確保各類應(yīng)用系統(tǒng)數(shù)據(jù)真實(shí)、準(zhǔn)確、完整。

（三）層級(jí)考核原則?？?、分行對(duì)各自直接下屬單位的數(shù)據(jù)質(zhì)量管理工作進(jìn)行嚴(yán)格的目標(biāo)管理考核，獎(jiǎng)優(yōu)罰劣。

第二章

部門分工及職責(zé)

第四條 總行合規(guī)部是全行數(shù)據(jù)質(zhì)量管理的牽頭部門，主要負(fù)責(zé)：

（一）、制定全行的數(shù)據(jù)質(zhì)量管理的相關(guān)規(guī)章制度

（二）、對(duì)各應(yīng)用系統(tǒng)管理部門的履職情況進(jìn)行考核、監(jiān)督

（三）、根據(jù)需要，參與對(duì)全行各應(yīng)用系統(tǒng)數(shù)據(jù)質(zhì)量管理的檢查監(jiān)督

（四）、對(duì)違反數(shù)據(jù)質(zhì)量管理規(guī)定，造成數(shù)據(jù)錯(cuò)誤、失真、延誤、漏填等違規(guī)行為進(jìn)行問(wèn)責(zé)

（五）、向高管層報(bào)告我行數(shù)據(jù)質(zhì)量管理執(zhí)行情況

第五條 總行各部門是應(yīng)用系統(tǒng)的管理部門，負(fù)責(zé)管理各自的應(yīng)用系統(tǒng)，是本應(yīng)用系統(tǒng)數(shù)據(jù)質(zhì)量的主責(zé)任人，主要負(fù)責(zé)：

（一）、貫徹落實(shí)總行制定的數(shù)據(jù)質(zhì)量管理的相關(guān)規(guī)章制度；

（二）、制定本應(yīng)用系統(tǒng)錄入、維護(hù)、審核的基本標(biāo)準(zhǔn)和規(guī)范性要求，并適時(shí)開(kāi)展檢查監(jiān)督，保障數(shù)據(jù)管理符合規(guī)范性要求；

（三）、制定本單位的數(shù)據(jù)質(zhì)量監(jiān)控指標(biāo)體系，定期對(duì)本級(jí)數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)估分析，及時(shí)解決數(shù)據(jù)質(zhì)量管理中出現(xiàn)的問(wèn)題；

（四）、指導(dǎo)、監(jiān)督系統(tǒng)使用部門或相關(guān)崗位的數(shù)據(jù)質(zhì)量管理工作，督查對(duì)錯(cuò)誤數(shù)據(jù)進(jìn)行更正和清理的情況；

（五）、制定本應(yīng)用系統(tǒng)數(shù)據(jù)質(zhì)量的考核標(biāo)準(zhǔn)和評(píng)分體系，按時(shí)對(duì)應(yīng)用系統(tǒng)使用部門的數(shù)據(jù)質(zhì)量進(jìn)行考核；

（六）、提交本應(yīng)用系統(tǒng)數(shù)據(jù)質(zhì)量管理報(bào)告；

（七）、負(fù)責(zé)本職責(zé)范圍內(nèi)的數(shù)據(jù)采集、錄入和審核工作。

第六條 應(yīng)用系統(tǒng)使用部門主要指數(shù)據(jù)的采集和錄入單位，是應(yīng)用系統(tǒng)數(shù)據(jù)采集、錄入質(zhì)量的責(zé)任人，主要負(fù)責(zé)：

（一）、加強(qiáng)對(duì)采集、錄入人員的業(yè)務(wù)培訓(xùn)和管理，提高數(shù)據(jù)錄入的準(zhǔn)確率；

（二）、嚴(yán)格執(zhí)行數(shù)據(jù)管理規(guī)章制度，確保數(shù)據(jù)采集、錄入真實(shí)、準(zhǔn)確和及時(shí)；

（三）、按照規(guī)定，對(duì)數(shù)據(jù)采集錄入工作進(jìn)行質(zhì)量考核；

（四）、對(duì)采集錄入人員的工作情況進(jìn)行監(jiān)督檢查；

（五）、向應(yīng)用系統(tǒng)管理部門報(bào)告數(shù)據(jù)質(zhì)量管理執(zhí)行情況；

（六）、負(fù)責(zé)本職責(zé)范圍內(nèi)的數(shù)據(jù)采集、錄入和審核工作。

第七條 應(yīng)用系統(tǒng)采集錄入人員是應(yīng)用系統(tǒng)數(shù)據(jù)質(zhì)量的直接責(zé)任人，主要負(fù)責(zé)

（一）、按照原始記錄，準(zhǔn)確將數(shù)據(jù)錄入系統(tǒng)；

（二）、按照信息系統(tǒng)的要求，將涉及的相關(guān)內(nèi)容全部錄入系統(tǒng)，不得缺??；

（三）、在規(guī)定期限內(nèi)，根據(jù)各自的權(quán)限，及時(shí)將數(shù)據(jù)錄入系統(tǒng)；

（四）、按照上級(jí)機(jī)關(guān)的規(guī)范要求錄入各類數(shù)據(jù)。

第八條 科技信息部負(fù)責(zé)應(yīng)用系統(tǒng)的安全、維護(hù)責(zé)任，參與對(duì)各應(yīng)用系統(tǒng)數(shù)據(jù)考核工作。

第二章

數(shù)據(jù)采集、錄入與審核

第九條 數(shù)據(jù)采集是通過(guò)應(yīng)用軟件進(jìn)行數(shù)據(jù)錄入、使用各種工具軟件進(jìn)行數(shù)據(jù)導(dǎo)入的數(shù)據(jù)收集、整理、傳輸?shù)男袨?/p>

第十條 數(shù)據(jù)采集應(yīng)遵循真實(shí)、完整、規(guī)范、及時(shí)的原則。

（一）真實(shí)：應(yīng)嚴(yán)格依據(jù)經(jīng)營(yíng)管理原始資料所記載的內(nèi)容準(zhǔn)確錄入相關(guān)數(shù)據(jù)，如實(shí)反映，不得隨意修改、增減。

（二）完整：要按照各類應(yīng)用系統(tǒng)的有關(guān)要求進(jìn)行數(shù)據(jù)采集，保證數(shù)據(jù)齊全，避免數(shù)據(jù)的缺失。

（三）規(guī)范：數(shù)據(jù)采集應(yīng)按照應(yīng)用軟件系統(tǒng)的相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行。

（四）及時(shí)：數(shù)據(jù)要在規(guī)定的時(shí)間內(nèi)采集，確保應(yīng)用系統(tǒng)數(shù)據(jù)及時(shí)反映經(jīng)營(yíng)管理實(shí)際。

第十一條 數(shù)據(jù)采集程序

（一）接收：操作人員根據(jù)各應(yīng)用系統(tǒng)的要求，及時(shí)對(duì)相關(guān)原始資料進(jìn)行審核整理。

（二）錄入：原始資料審核無(wú)誤后，應(yīng)在規(guī)定的時(shí)間內(nèi)錄入或?qū)霊?yīng)用系統(tǒng)；對(duì)審核有誤的，必須修正后再錄入或?qū)搿?/p>

第十二條 數(shù)據(jù)采集的責(zé)任部門

（一）通過(guò)業(yè)務(wù)軟件進(jìn)行數(shù)據(jù)錄入的數(shù)據(jù)采集行為，其責(zé)任部門是業(yè)務(wù)軟件各子系統(tǒng)的使用部門。

（二）對(duì)于使用工具軟件進(jìn)行數(shù)據(jù)導(dǎo)入的數(shù)據(jù)采集行為，其責(zé)任部門是工具軟件的使用部門。

第十三條 數(shù)據(jù)采集必須嚴(yán)格按相應(yīng)的業(yè)務(wù)規(guī)范以及軟件使用要求進(jìn)行，不得違反業(yè)務(wù)規(guī)范以及軟件使用要求對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行采集。

第十四條 數(shù)據(jù)采集必須依據(jù)不同業(yè)務(wù)辦理的要求在規(guī)定時(shí)間內(nèi)完成，不得無(wú)故拖延或推遲數(shù)據(jù)采集時(shí)間，確保數(shù)據(jù)采集的及時(shí)性。

數(shù)據(jù)采集必須按有關(guān)業(yè)務(wù)規(guī)范要求以及軟件使用要求規(guī)定的格式進(jìn)行錄入，不得缺省，確保數(shù)據(jù)的完整性。

采集的數(shù)據(jù)必須與原始材料一致，確保數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性。

第十五條 在各類應(yīng)用軟件系統(tǒng)中，要嚴(yán)格按照規(guī)定進(jìn)行崗位設(shè)臵和授權(quán)，嚴(yán)格按照崗位和權(quán)限操作。嚴(yán)禁在未按規(guī)定授權(quán)的情況下委托他人以本人的賬戶和口令進(jìn)行有關(guān)的數(shù)據(jù)錄入和修改。各系統(tǒng)用戶應(yīng)當(dāng)定期更改自己的口令，確保系統(tǒng)數(shù)據(jù)的安全。

第三章

數(shù)據(jù)維護(hù)

第十六條 數(shù)據(jù)維護(hù)是按照應(yīng)用系統(tǒng)的有關(guān)規(guī)定對(duì)錯(cuò)誤的數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)修改的行為。

第十七條 數(shù)據(jù)維護(hù)由各應(yīng)用系統(tǒng)管理部門按照各自應(yīng)用系統(tǒng)的有要求，明確數(shù)據(jù)維護(hù)的權(quán)限和職責(zé)，制定數(shù)據(jù)維護(hù)的程序。凡是采集進(jìn)入應(yīng)用系統(tǒng)的數(shù)據(jù)，不得擅自修改、刪除。

第十八條 數(shù)據(jù)維護(hù)前應(yīng)做好相應(yīng)數(shù)據(jù)和系統(tǒng)的備份工作。能夠通過(guò)系統(tǒng)模塊解決的，經(jīng)過(guò)審批后按照各類應(yīng)用系統(tǒng)的操作規(guī)范進(jìn)行維護(hù)；需要通過(guò)技術(shù)手段解決的，由 責(zé)任人提出書(shū)面申請(qǐng)，由相關(guān)業(yè)務(wù)部門和技術(shù)部門審核確認(rèn)，經(jīng)主管行領(lǐng)導(dǎo)審批同意后，方可進(jìn)行數(shù)據(jù)維護(hù)。

第十九條 數(shù)據(jù)維護(hù)工作應(yīng)嚴(yán)格備案，科技信息部對(duì)各應(yīng)用系統(tǒng)管理部門報(bào)送的每項(xiàng)數(shù)據(jù)維護(hù)的時(shí)間、內(nèi)容、維護(hù)原因、責(zé)任人等記錄進(jìn)行備案，涉及的書(shū)面材料必須登記存檔。

第二十條 數(shù)據(jù)維護(hù)人員在進(jìn)行數(shù)據(jù)維護(hù)時(shí)，必須認(rèn)真負(fù)責(zé)，避免在數(shù)據(jù)維護(hù)過(guò)程中產(chǎn)生新的錯(cuò)誤數(shù)據(jù)。

第四章、數(shù)據(jù)檢查

第二十一條 數(shù)據(jù)檢查是按照有關(guān)應(yīng)用系統(tǒng)數(shù)據(jù)管理規(guī)定對(duì)數(shù)據(jù)及時(shí)性、完整性以及準(zhǔn)確性進(jìn)行的數(shù)據(jù)質(zhì)量檢查的行為。

第二十二條 數(shù)據(jù)檢查采取應(yīng)用系統(tǒng)使用部門自查和應(yīng)用系統(tǒng)管理部門檢查的方式。數(shù)據(jù)檢查的方法有：

（一）通過(guò)統(tǒng)計(jì)、查詢等系統(tǒng)進(jìn)行檢查；

（二）在業(yè)務(wù)軟件使用過(guò)程中對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)中已有數(shù)據(jù)進(jìn)行檢查；

（三）用數(shù)據(jù)質(zhì)量檢查工具進(jìn)行檢查；

（四）抽取原始檔案材料與數(shù)據(jù)庫(kù)中數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)比；

（五）其它數(shù)據(jù)檢查的方法。第二十三條 檢查的內(nèi)容：

1、紙質(zhì)資料與信息系統(tǒng)內(nèi)資料進(jìn)行檢查核對(duì)，數(shù)據(jù)采集錄入是否全面、及時(shí)、規(guī)范。

2、數(shù)據(jù)的處理是否及時(shí)、正確、全面。

3、數(shù)據(jù)的傳輸是否規(guī)范、及時(shí)。

第二十四條 應(yīng)用系統(tǒng)使用部門在業(yè)務(wù)軟件使用過(guò)程中發(fā)現(xiàn)錯(cuò)誤數(shù)據(jù)，必須及時(shí)告知相應(yīng)的數(shù)據(jù)采集的責(zé)任人或部門進(jìn)行維護(hù)。

第二十五條 應(yīng)用系統(tǒng)管理部門應(yīng)定期通過(guò)使用統(tǒng)計(jì)、查詢等系統(tǒng)進(jìn)行數(shù)據(jù)檢查，仔細(xì)分析檢查結(jié)果，識(shí)別其中不符合規(guī)律和常理的數(shù)據(jù)，查找存在的數(shù)據(jù)問(wèn)題。

第五章

數(shù)據(jù)質(zhì)量考核

第二十六條 各應(yīng)用系統(tǒng)管理部門應(yīng)建立本系統(tǒng)的數(shù)據(jù)質(zhì)量的考核體系。第二十七條 考核指標(biāo)至少包括比率指標(biāo)和數(shù)量指標(biāo)。比率指標(biāo)按未達(dá)標(biāo)的百分點(diǎn)扣分，數(shù)量指標(biāo)按錯(cuò)誤數(shù)據(jù)的數(shù)量和問(wèn)題的嚴(yán)重程度扣分。

第二十八條 考核的比率指標(biāo)是：

1、信息采集率。已經(jīng)采集進(jìn)入應(yīng)用系統(tǒng)的信息與應(yīng)該采集進(jìn)入應(yīng)用系統(tǒng)信息的比率。

2、信息采集準(zhǔn)確率。錄入應(yīng)用系統(tǒng)的正確信息與錄入的所有信息的比率。

3、信息傳輸及時(shí)率。規(guī)定時(shí)期內(nèi)傳輸?shù)男畔⑴c檢查期限內(nèi)所有傳輸信息的比率。

4、信息處理率?？己似趦?nèi)處理的符合規(guī)定的信息與考核期內(nèi)處理的所有信息的比率。

第二十九條 數(shù)量指標(biāo)是指分級(jí)列出問(wèn)題數(shù)據(jù)的數(shù)量，根據(jù)問(wèn)題的嚴(yán)重程度，確定扣分標(biāo)準(zhǔn)，進(jìn)行扣分。根據(jù)數(shù)據(jù)的重要程度具體分為四級(jí)：

1、只影響數(shù)據(jù)本身的完整性而不影響其他數(shù)據(jù)。

2、只影響本工作環(huán)節(jié)質(zhì)量。

3、不僅影響本工作環(huán)節(jié)質(zhì)量，而且影響后面工作環(huán)節(jié)數(shù)據(jù)處理質(zhì)量。

4、數(shù)據(jù)質(zhì)量錯(cuò)誤造后面工作無(wú)法處理或無(wú)法工作。

第三十條 各應(yīng)用系統(tǒng)主管部門應(yīng)根據(jù)本辦法制定各應(yīng)用系統(tǒng)的數(shù)據(jù)質(zhì)量考核細(xì)則，并報(bào)總行合規(guī)部備案。

第六章、責(zé)任追究

第三十一條 凡違反本辦法相關(guān)規(guī)定，造成數(shù)據(jù)錄入不及時(shí)、不完整、不準(zhǔn)確等數(shù)據(jù)質(zhì)量問(wèn)題的，對(duì)數(shù)據(jù)質(zhì)量責(zé)任部門和相關(guān)責(zé)任人實(shí)行數(shù)據(jù)質(zhì)量責(zé)任追究。

第三十二條 數(shù)據(jù)質(zhì)量追究的原則

（一）“以誰(shuí)的用戶名錄入，誰(shuí)負(fù)責(zé)”；

（二）實(shí)事求是、有錯(cuò)必糾、責(zé)罰相當(dāng)、教育與處罰相結(jié)合。第三十三條 數(shù)據(jù)質(zhì)量責(zé)任追究范圍

（一）因數(shù)據(jù)質(zhì)量問(wèn)題導(dǎo)致統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)不能生成或生成錯(cuò)誤的；

（二）因數(shù)據(jù)質(zhì)量問(wèn)題導(dǎo)致其他部門工作不能正常開(kāi)展的；

（三）因數(shù)據(jù)質(zhì)量問(wèn)題影響經(jīng)營(yíng)決策行為的及時(shí)性、正確性的；

（四）因數(shù)據(jù)質(zhì)量問(wèn)題損害客戶合法權(quán)益的；

（五）因數(shù)據(jù)質(zhì)量問(wèn)題造成財(cái)產(chǎn)、聲譽(yù)損失的；

（六）其他應(yīng)當(dāng)追究的數(shù)據(jù)質(zhì)量責(zé)任。第三十四條 數(shù)據(jù)質(zhì)量責(zé)任劃分

（一）數(shù)據(jù)采集的責(zé)任部門即為數(shù)據(jù)質(zhì)量的責(zé)任部門；

（二）從數(shù)據(jù)庫(kù)后臺(tái)記錄中確認(rèn)的數(shù)據(jù)錄入人員是數(shù)據(jù)質(zhì)量的直接責(zé)任人；

（三）將自己的用戶名、密碼提供給他人使用，或因保管不善導(dǎo)致他人盜用、冒用用戶名、密碼的，用戶名所有者是數(shù)據(jù)質(zhì)量責(zé)任人。

第三十五條 數(shù)據(jù)質(zhì)量責(zé)任按照《**銀行員工違規(guī)行為處理辦法》的規(guī)定進(jìn)行追究。第三十六條 對(duì)主動(dòng)發(fā)現(xiàn)錯(cuò)誤并及時(shí)糾正，尚未造成不良影響的，可以從輕或者免于追究責(zé)任。

第三十七條 有下列情形之一的，應(yīng)當(dāng)從重追究責(zé)任：

（一）因玩忽職守、徇私枉法、受賄、索賄等原因造成過(guò)錯(cuò)的；

（二）二次以上發(fā)生同一或類似過(guò)錯(cuò)的；

（三）其他應(yīng)從重追究責(zé)任的情形。

第六章

附則

第三十八條 本辦法由**銀行總行負(fù)責(zé)解釋。第三十九條 本辦法自印發(fā)之日起執(zhí)行。

附件：**銀行應(yīng)用系統(tǒng)目錄

第四篇：銀行業(yè)大數(shù)據(jù)解決方案

004km.cn

百分點(diǎn)銀行大數(shù)據(jù)應(yīng)用解決方案

銀行大數(shù)據(jù)時(shí)代面臨的挑戰(zhàn)

1、銀行離客戶越來(lái)越遠(yuǎn)。在互聯(lián)網(wǎng)交易鏈條中，銀行所占比重越來(lái)越低，這使得銀行越來(lái)越難以知道客戶的消費(fèi)行為；互聯(lián)網(wǎng)金融的出現(xiàn)，在未來(lái)可能會(huì)超過(guò)以銀行為中心的間接融資和以交易所為中心的直接融資模式，這會(huì)使得銀行逐漸被邊緣化。本質(zhì)上是因?yàn)殂y行對(duì)于客戶的了解程度，相對(duì)越來(lái)越弱。

2、客戶不斷流失難以挽回。市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)越來(lái)越激烈，銀行意識(shí)到客戶滿意度的重要性，并將提升服務(wù)作為工作目標(biāo)。在具體的操作過(guò)程中，銀行關(guān)注產(chǎn)品特點(diǎn)，從服務(wù)質(zhì)量、客戶感知進(jìn)行調(diào)查，試圖找到解決辦法。但是客戶滿意度卻一直停留在原有水平?？蛻袅魇室苍诓粩嗌仙?。本質(zhì)上是因?yàn)殂y行服務(wù)同質(zhì)化。

3、客戶維系成本不斷攀升。隨著互聯(lián)網(wǎng)金融各類“寶寶”們沖擊銀行存款，抬升融資成本，銀行越來(lái)越難以找到低價(jià)優(yōu)質(zhì)的資金，客戶維系成本也不斷攀升。銀行客戶維系陷入“理財(cái)收益高，客戶多，收益下降，客戶跑”的怪圈。本質(zhì)上是由于銀行無(wú)法對(duì)客戶需求進(jìn)行及時(shí)響應(yīng)，只能通過(guò)價(jià)格這一唯一工具進(jìn)行營(yíng)銷。

銀行越來(lái)越意識(shí)到數(shù)據(jù)作為核心資產(chǎn)的地位，希望借助大數(shù)據(jù)的技術(shù)，聚合客戶在銀行內(nèi)外的種種信息，深入洞察每個(gè)客戶在銀行內(nèi)外的方方面面，以了解其興趣、偏好、訴求，從而提供每一個(gè)客戶個(gè)性化的產(chǎn)品與服務(wù)。004km.cn

百分點(diǎn)銀行大數(shù)據(jù)解決方案

百分點(diǎn)基于六年來(lái)專注于大數(shù)據(jù)的應(yīng)用實(shí)踐，為銀行業(yè)提供端到端的整體解決方案，幫助銀行實(shí)現(xiàn)海量多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的采集、整合，并運(yùn)用大數(shù)據(jù)文本分析和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，深入挖掘客戶特征、需求，從而為銀行向客戶提供差異化服務(wù)和個(gè)性化產(chǎn)品、產(chǎn)品創(chuàng)新等提供數(shù)據(jù)支撐。整體解決方案如下：

銀行業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用

1、用戶實(shí)時(shí)行為分析

互聯(lián)網(wǎng)金融及第三方支付的出現(xiàn)，讓銀行用戶流失嚴(yán)重，同時(shí)也更加不了解用戶的需求。通過(guò)在銀行官網(wǎng)、APP上部署采集訪問(wèn)用戶實(shí)時(shí)行為的代碼，讓銀行可了解用戶在網(wǎng)上的行為特征、需求，拉近銀行和用戶的距離，從而為更精細(xì)化的服務(wù)提供數(shù)據(jù)依據(jù)。實(shí)時(shí)行為包括：

? 用戶分析：新增、活躍、沉默、流失、回流 004km.cn

? ? ? ? ? 渠道分析：渠道來(lái)源、渠道活躍、渠道流量質(zhì)量 客戶留存分析：留存用戶（率）事件和轉(zhuǎn)化分析

客戶體驗(yàn)度量：使用時(shí)長(zhǎng)、地區(qū)分析、終端分析。。訪問(wèn)原因探查：訪問(wèn)時(shí)間、訪問(wèn)頻次、停留時(shí)長(zhǎng)、訪問(wèn)路徑

2、個(gè)性化服務(wù)和資訊推薦

根據(jù)客戶使用銀行產(chǎn)品和服務(wù)的歷史信息及在銀行官網(wǎng)/APP上留下的實(shí)時(shí)信息，利用大數(shù)據(jù)文本分析和挖掘技術(shù)，分析客戶的長(zhǎng)期、短期偏好和需求，預(yù)測(cè)當(dāng)下和潛在偏好和需求，為客戶推薦個(gè)性化服務(wù)或資訊。

3、精準(zhǔn)營(yíng)銷

面對(duì)銀行存量客戶交易不活躍，新客獲取渠道少，渠道流量質(zhì)量差等各類問(wèn)題，百分點(diǎn)銀行精準(zhǔn)營(yíng)銷方案以用戶出發(fā)，識(shí)別每個(gè)客戶在銀行內(nèi)外的上網(wǎng)特征、金融產(chǎn)品消費(fèi)偏好、金融渠道偏好、金融風(fēng)險(xiǎn)偏好、互聯(lián)網(wǎng)消費(fèi)偏好、互聯(lián)網(wǎng)內(nèi)容偏好、社交網(wǎng)絡(luò)等信息，將用戶特征匹配銀行產(chǎn)品特征，從而將更合適的產(chǎn)品信息精準(zhǔn)推送到合適的用戶（群）。

? 新客的獲?。夯诓杉钠髽I(yè)內(nèi)外數(shù)據(jù)，在充分分析銀行產(chǎn)品和服務(wù)特征的基礎(chǔ)上，分析客戶特征，從海量用戶（互聯(lián)網(wǎng)、App、郵箱等）中精確匹配到適合銀行產(chǎn)品和服務(wù)的高價(jià)值、高凈值客戶，通過(guò)實(shí)時(shí)競(jìng)價(jià)廣告（RTB）、EDM（個(gè)性化郵件營(yíng)銷）、搜索營(yíng)銷（SEM）等手段將產(chǎn)品和服務(wù)資訊推送給匹配的客戶，幫助銀行快速獲取高價(jià)值客戶。004km.cn

? 存量客戶營(yíng)銷：幫助銀行從產(chǎn)品或者從客戶出發(fā)，分析產(chǎn)品或客戶的特征，運(yùn)用口碑?dāng)U散模型、look-alike模型等，為產(chǎn)品找到合適的老客戶，或者為老客戶找到合適的產(chǎn)品，從而實(shí)現(xiàn)老客戶的再營(yíng)銷，提高客戶滿意度，增強(qiáng)客戶黏性。

4、產(chǎn)品分析

對(duì)銀行所有產(chǎn)品進(jìn)行畫(huà)像，形成統(tǒng)一的產(chǎn)品畫(huà)像體系，從而對(duì)產(chǎn)品的特征、產(chǎn)品的銷售情況、利潤(rùn)情況、新產(chǎn)品研發(fā)等提供參考。

? 產(chǎn)品全方位信息視圖：通過(guò)產(chǎn)品畫(huà)像體系，可以對(duì)具體產(chǎn)品的各項(xiàng)指標(biāo)有個(gè)全面、直觀的了解。主要特征包括： ? 基本信息：統(tǒng)一的產(chǎn)品號(hào)、產(chǎn)品名稱、產(chǎn)品定義、產(chǎn)品上線時(shí)間、產(chǎn)品經(jīng)理等信息。? 產(chǎn)品的種類

按對(duì)資產(chǎn)負(fù)債表的影響分類：資產(chǎn)類產(chǎn)品、負(fù)債類產(chǎn)品、中間業(yè)務(wù)類產(chǎn)品。

按服務(wù)對(duì)象分類：對(duì)公產(chǎn)品、對(duì)私產(chǎn)品。

按業(yè)務(wù)特質(zhì)分類：國(guó)際業(yè)務(wù)、信貸業(yè)務(wù)、結(jié)算業(yè)務(wù)、投資銀行業(yè)務(wù)、信用卡業(yè)務(wù)等。? ? ? 評(píng)價(jià)信息：產(chǎn)品積分、貢獻(xiàn)度、當(dāng)前評(píng)價(jià)信息和評(píng)價(jià)歷史。

銷售渠道：柜面渠道、網(wǎng)上銀行渠道、手機(jī)銀行渠道、直銷銀行渠道等。產(chǎn)品規(guī)模：產(chǎn)品余額、產(chǎn)品客戶數(shù)、單位時(shí)間內(nèi)銷售額、戶均持有產(chǎn)品數(shù)等。

5、產(chǎn)品創(chuàng)新 004km.cn

通過(guò)對(duì)特定數(shù)據(jù)進(jìn)行提取和分析、產(chǎn)品核算，清晰對(duì)比各類客戶的產(chǎn)品覆蓋率、產(chǎn)品使用率、產(chǎn)品黏度、產(chǎn)品收益，結(jié)合互聯(lián)網(wǎng)輿情和友商的競(jìng)品信息，進(jìn)而針對(duì)不同的客戶群提出差異化的產(chǎn)品創(chuàng)新需求。

6、產(chǎn)品評(píng)價(jià)

根據(jù)產(chǎn)品后評(píng)價(jià)指標(biāo)建設(shè)評(píng)價(jià)模型，實(shí)現(xiàn)對(duì)產(chǎn)品的系統(tǒng)評(píng)分。獲取每個(gè)產(chǎn)品各指標(biāo)數(shù)據(jù)，采用等級(jí)評(píng)分法等方法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，反映每個(gè)產(chǎn)品的每項(xiàng)指標(biāo)在組內(nèi)產(chǎn)品中的排序。評(píng)價(jià)指標(biāo)包括：產(chǎn)品預(yù)期偏離度指標(biāo)、產(chǎn)品綜合效益指標(biāo)、產(chǎn)品規(guī)模指標(biāo)、產(chǎn)品質(zhì)量指標(biāo)等。

7、風(fēng)險(xiǎn)防范支持

風(fēng)險(xiǎn)防范重點(diǎn)關(guān)注個(gè)人客戶在銀行體系內(nèi)外的負(fù)面信息，銀行體系內(nèi)的負(fù)面信息包括：信用卡逾期、貸款逾期、黑名單信息等，銀行體系外的負(fù)面信息包括：P2P/小貸公司等黑名單信息、公檢法的訴訟案件信息、國(guó)家行政機(jī)關(guān)處罰信息（工商、稅務(wù)、一行三會(huì)、協(xié)會(huì)等）以及網(wǎng)上負(fù)面輿情（虛假宣傳、誤導(dǎo)消費(fèi)者）等，從這些數(shù)據(jù)出發(fā)，全面評(píng)估個(gè)人客戶在銀行的風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)，為銀行的風(fēng)險(xiǎn)防范提供決策支持。

8、客戶服務(wù)

幫助銀行從采集的客音數(shù)據(jù)、問(wèn)卷調(diào)查、互聯(lián)網(wǎng)輿情等數(shù)據(jù)分析客戶的抱怨、訴求和需求，從而為客戶制定有針對(duì)性的服務(wù)策略。通過(guò)分析客音數(shù)據(jù)，挖掘客戶對(duì)產(chǎn)品的訴求和抱怨信息，在后續(xù)和客戶接觸時(shí)，提供更符合客戶預(yù)期的信息。004km.cn

基于360°用戶統(tǒng)一視圖，客服人員能全方位了解客戶的基本信息、購(gòu)買歷史、投訴歷史等，從而可以給客戶推薦更合適的產(chǎn)品。

百分點(diǎn)銀行大數(shù)據(jù)解決方案的價(jià)值

1、為銀行建立用戶數(shù)據(jù)中心，讓銀行更深入的了解用戶，幫助銀行實(shí)現(xiàn)以用戶為中心的戰(zhàn)略轉(zhuǎn)型。

2、通過(guò)完善的大數(shù)據(jù)平臺(tái)和針對(duì)性的大數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)應(yīng)用，提升銀行用戶體驗(yàn)，拉動(dòng)銀行收入，以及更有效的控制銀行風(fēng)險(xiǎn)。

3、基于百分點(diǎn)大數(shù)據(jù)解決方案，持續(xù)積累數(shù)據(jù)資產(chǎn)，通過(guò)大數(shù)據(jù)構(gòu)建銀行自身的核心競(jìng)爭(zhēng)力，積極應(yīng)對(duì)互聯(lián)網(wǎng)金融時(shí)代的挑戰(zhàn)。

第五篇：大數(shù)據(jù)時(shí)代銀行

近年來(lái)，大數(shù)據(jù)熱潮引發(fā)了一場(chǎng)思維、生產(chǎn)和生活方式的重大變革，可以說(shuō)開(kāi)啟了全新的時(shí)代。對(duì)于天然具有數(shù)據(jù)屬性的金融業(yè)來(lái)說(shuō)，一方面，大數(shù)據(jù)能夠?yàn)榻鹑跈C(jī)構(gòu)的經(jīng)營(yíng)管理提供充分的信息支持；另一方面，大數(shù)據(jù)滋生的新型金融業(yè)態(tài)對(duì)傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)帶來(lái)了嚴(yán)峻挑戰(zhàn)。在這場(chǎng)社會(huì)大變革中，金融機(jī)構(gòu)將如何應(yīng)對(duì)，非常令人期待。為此，本刊邀請(qǐng)了多位金融機(jī)構(gòu)的高級(jí)管理者以及業(yè)內(nèi)專家，共同探討大數(shù)據(jù)時(shí)代金融業(yè)的變革與發(fā)展。

近十年來(lái)，中國(guó)銀行業(yè)的改革發(fā)展取得了令世界矚目的成就。在今年《銀行家》《福布斯》發(fā)布的大企業(yè)排行榜和市值排名上，五家大型商業(yè)銀行均已躋身世界前列。隨著以移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算、“大數(shù)據(jù)”和物聯(lián)網(wǎng)為代表的信息革命的興起，銀行業(yè)又一次面臨新的機(jī)遇和挑戰(zhàn)。中國(guó)銀行業(yè)能否用好大數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)經(jīng)營(yíng)、管理和服務(wù)創(chuàng)新，決定了其未來(lái)的可持續(xù)發(fā)展能力。

銀行業(yè)已初步具備運(yùn)用大數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)

大數(shù)據(jù)是信息技術(shù)與互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)發(fā)展到特定階段的產(chǎn)物，從互聯(lián)網(wǎng)到物聯(lián)網(wǎng)，從云計(jì)算到大數(shù)據(jù)，信息技術(shù)正在從產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)走向產(chǎn)業(yè)核心。而銀行業(yè)作為與信息技術(shù)深度結(jié)合的行業(yè)，互聯(lián)網(wǎng)思維和決策數(shù)據(jù)化已開(kāi)始嵌入經(jīng)營(yíng)管理的全流程。大數(shù)據(jù)實(shí)質(zhì)是“深度學(xué)習(xí)”，能夠?yàn)殂y行提供全方位、精確化和實(shí)時(shí)的決策信息支持。銀行的經(jīng)營(yíng)轉(zhuǎn)型、產(chǎn)品創(chuàng)新和管理升級(jí)等都需要充分用好大數(shù)據(jù)。目前，銀行在客戶分析、風(fēng)險(xiǎn)管理方面對(duì)大數(shù)據(jù)運(yùn)用已初步積累了一定的經(jīng)驗(yàn)，為未來(lái)過(guò)渡到全面大數(shù)據(jù)運(yùn)用奠定了良好基礎(chǔ)。

20世紀(jì)90年代，隨著信息技術(shù)發(fā)展，國(guó)內(nèi)銀行業(yè)順應(yīng)潮流，將信息技術(shù)廣泛應(yīng)用到業(yè)務(wù)處理和內(nèi)部管理，以提高服務(wù)管理效率。進(jìn)入21世紀(jì)，大銀行率先推進(jìn)系統(tǒng)大集中和數(shù)據(jù)大集中，整合原有分散化的信息系統(tǒng)，不斷適應(yīng)加快產(chǎn)品創(chuàng)新、提升客戶體驗(yàn)等市場(chǎng)需求，建立數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和數(shù)據(jù)平臺(tái)，信息化程度不斷提高。近幾年，銀行業(yè)大力發(fā)展面向客戶的新一代核心業(yè)務(wù)系統(tǒng)，信息系統(tǒng)建設(shè)日趨完備，電子銀行等在線金融服務(wù)大幅增長(zhǎng)，在提升客戶體驗(yàn)和風(fēng)險(xiǎn)管控能力、滿足監(jiān)管各項(xiàng)要求的同時(shí)，形成并儲(chǔ)存了龐大的可用數(shù)據(jù)資源。銀行業(yè)的數(shù)據(jù)資源不僅包括存貸匯核心業(yè)務(wù)結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，也包含客戶電話語(yǔ)音、在線交易記錄、網(wǎng)點(diǎn)視頻等非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。

中國(guó)建設(shè)銀行（以下簡(jiǎn)稱建設(shè)銀行）從2011年開(kāi)始建設(shè)企業(yè)級(jí)全行共享的新一代核心業(yè)務(wù)系統(tǒng)，以客戶為中心、面向服務(wù)設(shè)計(jì)架構(gòu)，實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)與IT融合、產(chǎn)品快速創(chuàng)新的目的，目前已初具規(guī)模。特別是在新一代系統(tǒng)設(shè)計(jì)中，充分考慮數(shù)據(jù)儲(chǔ)存和應(yīng)用的重要性，并專項(xiàng)設(shè)置了數(shù)據(jù)集成層模塊，包括數(shù)據(jù)緩存區(qū)、數(shù)據(jù)記錄系統(tǒng)、歷史數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、分析數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、公共數(shù)據(jù)集市。

銀行業(yè)開(kāi)始嘗試接入和整合外部數(shù)據(jù)資源。在傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析模式下，銀行業(yè)出于市場(chǎng)分析、內(nèi)部管理、監(jiān)管需要，產(chǎn)生并記錄了巨量的文本式結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，涉及客戶賬戶資金往來(lái)、財(cái)務(wù)信息等，以及網(wǎng)銀瀏覽、電話、視頻等非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。但是，傳統(tǒng)意義上的銀行僅能掌握客戶與銀行業(yè)務(wù)相關(guān)的金融行為，無(wú)法獲得客戶在社會(huì)生活中體現(xiàn)興趣愛(ài)好、生活習(xí)慣、消費(fèi)傾向的情感或行為數(shù)據(jù)，無(wú)法與業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)形成聯(lián)動(dòng)。隨著電子商務(wù)的快速發(fā)展和移動(dòng)金融的深化，銀行業(yè)逐步加強(qiáng)與外部數(shù)據(jù)源對(duì)接，甄別有效信息，整合多渠道數(shù)據(jù)，豐富客戶圖譜。目前，已有多家銀行進(jìn)行了有益嘗試。

一是銀行與電商平臺(tái)形成戰(zhàn)略合作。銀行業(yè)共享小微企業(yè)在電商平臺(tái)上的經(jīng)營(yíng)數(shù)據(jù)和經(jīng)營(yíng)者的個(gè)人信息，由電商平臺(tái)向銀行推薦有貸款意向的優(yōu)質(zhì)企業(yè)，銀行通過(guò)交易流水、買賣雙方評(píng)價(jià)等信息，確定企業(yè)資信水平，給予授信額度。建設(shè)銀行曾在這方面做過(guò)有益的嘗試。此外也有銀行參股電商、開(kāi)展數(shù)據(jù)合作的案例。

二是銀行自主搭建電商平臺(tái)。銀行自建電商平臺(tái)，獲得數(shù)據(jù)資源的獨(dú)立話語(yǔ)權(quán)。在為客戶提供增值服務(wù)的同時(shí)，獲得客戶的動(dòng)態(tài)商業(yè)信息，為發(fā)展小微信貸奠定基礎(chǔ)，是銀行搭建電商平臺(tái)的驅(qū)動(dòng)力。2012年，建設(shè)銀行率先上線“善融商務(wù)”，提供B2B和B2C客戶操作模式，涵蓋商品批發(fā)、商品零售、房屋交易等領(lǐng)域，為客戶提供信息發(fā)布、交易撮合、社區(qū)服務(wù)、在線財(cái)務(wù)管理、在線客服等配套服務(wù)，提供的金融服務(wù)已從支付結(jié)算、托管、擔(dān)保擴(kuò)展到對(duì)商戶和消費(fèi)者線上融資服務(wù)的全過(guò)程。

三是銀行建立第三方數(shù)據(jù)分析中介，專門挖掘金融數(shù)據(jù)。例如，有的銀行將其與電商平臺(tái)一對(duì)一的合作擴(kuò)展為“三方合作”，在銀行與電商之間，加入第三方公司來(lái)負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)的對(duì)接，為銀行及其子公司提供數(shù)據(jù)分析挖掘的增值服務(wù)。其核心是對(duì)客戶的交易數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，準(zhǔn)確預(yù)測(cè)客戶短時(shí)間內(nèi)的消費(fèi)和交易需求，從而精準(zhǔn)掌握客戶的信貸需求和其他金融服務(wù)需求。

銀行業(yè)有處理數(shù)據(jù)的經(jīng)驗(yàn)和人才。數(shù)據(jù)分析和計(jì)量模型技術(shù)在傳統(tǒng)數(shù)據(jù)領(lǐng)域已得到較充分運(yùn)用，同時(shí)也培養(yǎng)出大批精通計(jì)量分析技術(shù)的人才。如在風(fēng)險(xiǎn)管理方面，我國(guó)金融監(jiān)管部門在與國(guó)際接軌過(guò)程中，引入巴塞爾新資本協(xié)議等國(guó)際準(zhǔn)則，為銀行業(yè)提供了一套風(fēng)險(xiǎn)管理工具體系。銀行在此框架下，利用歷史數(shù)據(jù)測(cè)度信用、市場(chǎng)、操作、流動(dòng)性等各類風(fēng)險(xiǎn)，內(nèi)部評(píng)級(jí)相關(guān)技術(shù)工具已發(fā)揮出效果，廣泛應(yīng)用于貸款評(píng)估、客戶準(zhǔn)入退出、授信審批、產(chǎn)品定價(jià)、風(fēng)險(xiǎn)分類、經(jīng)濟(jì)資本管理、績(jī)效考核等重要領(lǐng)域。

銀行已初步嘗試應(yīng)用大數(shù)據(jù)。我國(guó)銀行業(yè)大規(guī)模運(yùn)用大數(shù)據(jù)技術(shù)尚不成熟，但多家銀行已從關(guān)鍵點(diǎn)、具體業(yè)務(wù)入手應(yīng)用大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，解決效率提升中的難題。例如，有的銀行提供集電話、網(wǎng)絡(luò)在線、客戶端、微博、微信于一體的整合服務(wù)平臺(tái)，也有的銀行信用卡中心開(kāi)發(fā)智能云語(yǔ)音，著眼于客服語(yǔ)音信息的挖掘和分析，通過(guò)對(duì)海量語(yǔ)言數(shù)據(jù)的持續(xù)在線和實(shí)時(shí)處理，為服務(wù)質(zhì)量改善、經(jīng)營(yíng)效率提升、服務(wù)模式創(chuàng)新提供支撐，從而全面提升運(yùn)營(yíng)管理水平。還有些銀行在個(gè)人客戶營(yíng)銷方面，著重客戶數(shù)據(jù)分析，摸索出客戶行為模式和潛在需求，促成定向精準(zhǔn)銷售。例如，通過(guò)分析客戶行為數(shù)據(jù)和財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)來(lái)鎖定潛在客戶，根據(jù)客戶行為規(guī)律，并結(jié)合其所在區(qū)域、行為內(nèi)容來(lái)確定消費(fèi)習(xí)慣，開(kāi)展針對(duì)性營(yíng)銷；通過(guò)分析交易記錄信息來(lái)有效識(shí)別小微企業(yè)客戶，并用遠(yuǎn)程銀行和云轉(zhuǎn)借實(shí)施交叉銷售。此外，有的銀行還將其內(nèi)部客戶編號(hào)和微博、QQ、郵箱等相對(duì)應(yīng)，將互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)與傳統(tǒng)數(shù)據(jù)一起存儲(chǔ)，建立數(shù)據(jù)庫(kù)，不僅了解客戶理財(cái)、基金購(gòu)買等交易行為的頻繁程度，還可以發(fā)現(xiàn)其他動(dòng)態(tài)信息如出差、喜好和社交圈等。

國(guó)際同業(yè)大數(shù)據(jù)運(yùn)用的經(jīng)驗(yàn)教訓(xùn)

金融業(yè)大數(shù)據(jù)運(yùn)用的國(guó)際經(jīng)驗(yàn)主要體現(xiàn)在快速判斷宏觀經(jīng)濟(jì)趨勢(shì)、分析預(yù)測(cè)客戶及交易對(duì)手行為、防范欺詐、改進(jìn)內(nèi)部效率以及外包非核心業(yè)務(wù)等方面。

快速判斷宏觀經(jīng)濟(jì)形勢(shì)。英國(guó)央行已經(jīng)開(kāi)始運(yùn)用大數(shù)據(jù)對(duì)英國(guó)房地產(chǎn)市場(chǎng)和勞動(dòng)力市場(chǎng)趨勢(shì)作出快速判斷。以前，英國(guó)央行通過(guò)統(tǒng)計(jì)部門發(fā)布的房地產(chǎn)銷售數(shù)據(jù)、就業(yè)數(shù)據(jù)等，判斷房地產(chǎn)市場(chǎng)和勞動(dòng)力市場(chǎng)變動(dòng)趨勢(shì)，但統(tǒng)計(jì)部門的數(shù)據(jù)一般有數(shù)日乃至數(shù)周的時(shí)滯，不利于對(duì)形勢(shì)的快速判斷。目前，英國(guó)央行已通過(guò)對(duì)一些網(wǎng)絡(luò)搜索關(guān)鍵詞的監(jiān)控，如“按揭”“房?jī)r(jià)”“職位”等，獲取最新的經(jīng)濟(jì)運(yùn)行情況。

分析預(yù)測(cè)客戶及交易對(duì)手行為。由谷歌（Google）前首席信息官Douglas Merrill創(chuàng)辦的信用評(píng)估公司ZestFinance，通過(guò)大數(shù)據(jù)技術(shù)把收集的海量碎片化數(shù)據(jù)整合成完整的客戶拼圖，較為準(zhǔn)確地還原客戶的真實(shí)狀況和實(shí)際信用狀況，并據(jù)此支持合作公司向難以從銀行獲得貸款的美國(guó)人提供“工資日貸款”（payday loan）。西班牙對(duì)外銀行(BBVA)推出的具有記憶功能的ATM機(jī)ABIL，不但能記住客戶習(xí)慣的取款金額、頻率，還能根據(jù)其賬戶情況給出相應(yīng)的取款建議。美國(guó)一些基金公司在幾年前開(kāi)始借助社交媒體大數(shù)據(jù)，分析市場(chǎng)情緒變動(dòng)，進(jìn)而判斷未來(lái)交易是擴(kuò)大還是萎縮。近期，這些基金公司進(jìn)一步通過(guò)分析金融交易大數(shù)據(jù)，識(shí)別交易對(duì)手的交易特征，預(yù)判交易對(duì)手的交易動(dòng)向，并采取相應(yīng)的操作，以獲取差價(jià)。

防范欺詐。運(yùn)用大數(shù)據(jù)分析軟件，可以預(yù)防信用卡和借記卡欺詐。通過(guò)監(jiān)控客戶、賬戶和渠道等，提高銀行在交易、轉(zhuǎn)賬和在線付款等領(lǐng)域防御欺詐的能力。在監(jiān)控客戶行為時(shí)，大數(shù)據(jù)可以識(shí)別出潛在的違規(guī)客戶，提示銀行工作人員對(duì)其予以重點(diǎn)關(guān)注，從而節(jié)省反欺詐監(jiān)控資源。

改進(jìn)內(nèi)部效率。美國(guó)銀行用大數(shù)據(jù)分析該銀行某呼叫中心員工的行為，通過(guò)在員工姓名牌中置入感應(yīng)器，監(jiān)控員工的行走線路與交談?wù)Z氣，可以知道員工在工作場(chǎng)所的社交狀況。監(jiān)控結(jié)果表明，那些一起享受工間休息并相互交流的員工工作效率更高，他們可以在日常交流中分享如何應(yīng)付“難纏”顧客的小竅門。美國(guó)銀行發(fā)現(xiàn)這一現(xiàn)象后，即轉(zhuǎn)而推行集體工間休息，此后員工表現(xiàn)提升了23%，而員工說(shuō)話語(yǔ)調(diào)所反映出的壓力水平則下降了19%。另外，還有些歐美銀行運(yùn)用大數(shù)據(jù)評(píng)價(jià)分支機(jī)構(gòu)績(jī)效并獲得顯著成效。

大數(shù)據(jù)的應(yīng)用存在運(yùn)維風(fēng)險(xiǎn)和運(yùn)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)等，前者如數(shù)據(jù)丟失、數(shù)據(jù)泄露、數(shù)據(jù)非法篡改、數(shù)據(jù)整合過(guò)程中的信息不對(duì)稱導(dǎo)致錯(cuò)誤決策等，后者如企業(yè)聲譽(yù)風(fēng)險(xiǎn)、數(shù)據(jù)被對(duì)手獲取后的經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)等。因此，必須加強(qiáng)數(shù)據(jù)管控。這方面既有成功的經(jīng)驗(yàn)，也有值得總結(jié)的教訓(xùn)。從已出現(xiàn)的問(wèn)題看，最大的風(fēng)險(xiǎn)來(lái)自網(wǎng)絡(luò)攻擊和欺詐：2011年，網(wǎng)絡(luò)銀行欺詐給日本53家銀行造成2700億日元（約合225億元人民幣）的損失；2012年，詐騙集團(tuán)曾攻擊歐美至少60家銀行的網(wǎng)絡(luò)，盜取銀行資金；2013年，國(guó)內(nèi)某保險(xiǎn)公司受黑客攻擊，造成數(shù)十萬(wàn)保單信息泄露。為此，一是高度重視并推進(jìn)統(tǒng)一的數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)，并做好數(shù)據(jù)清洗，保證數(shù)據(jù)質(zhì)量。二是審慎劃定數(shù)據(jù)邊界，合理開(kāi)展內(nèi)外部數(shù)據(jù)共享和非核心數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)外包。三是大數(shù)據(jù)下應(yīng)更加重視隱私保護(hù)和信息安全，加大對(duì)反網(wǎng)絡(luò)攻擊的投入。

推動(dòng)大數(shù)據(jù)應(yīng)用的策略

黨的十八大提出堅(jiān)持走中國(guó)特色新型工業(yè)化、信息化、城鎮(zhèn)化、農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化道路，信息化已升級(jí)為國(guó)家戰(zhàn)略。我國(guó)銀行業(yè)加快大數(shù)據(jù)應(yīng)用不僅具有行業(yè)意義，而且對(duì)于推動(dòng)我國(guó)信息化進(jìn)程、服務(wù)“新四化”發(fā)展也有重要作用。我國(guó)銀行業(yè)要從戰(zhàn)略高度充分認(rèn)識(shí)到大數(shù)據(jù)分析、運(yùn)用的重要性，從管理體系建設(shè)、具體運(yùn)用模式方面不斷探索，打造銀行業(yè)在大數(shù)據(jù)時(shí)代的核心競(jìng)爭(zhēng)力。

建立完善的大數(shù)據(jù)工作管理體系。銀行業(yè)應(yīng)充分認(rèn)識(shí)大數(shù)據(jù)的重要性，在總行層面建立大數(shù)據(jù)工作推進(jìn)機(jī)制，制定大數(shù)據(jù)工作規(guī)劃，主管數(shù)據(jù)部門對(duì)大數(shù)據(jù)工作進(jìn)行統(tǒng)籌規(guī)劃、組織協(xié)調(diào)、集中管理，業(yè)務(wù)部門承擔(dān)大數(shù)據(jù)采集、分析和應(yīng)用的職責(zé)，全面定義、收集、多方式整合集團(tuán)內(nèi)外部各類數(shù)據(jù)，形成管理數(shù)據(jù)、使用數(shù)據(jù)和推廣數(shù)據(jù)的有效工作機(jī)制。

增強(qiáng)數(shù)據(jù)挖掘與分析運(yùn)用能力。在銀行內(nèi)部全面推廣基于數(shù)據(jù)進(jìn)行決策、利用信息創(chuàng)造價(jià)值的觀念，引進(jìn)數(shù)據(jù)挖掘和大數(shù)據(jù)運(yùn)用專業(yè)方法和工具，培養(yǎng)專業(yè)數(shù)據(jù)挖掘分析人才隊(duì)伍，重視人才的經(jīng)濟(jì)金融、數(shù)學(xué)建模、計(jì)算機(jī)新型算法等復(fù)合型技能，建立前瞻性的業(yè)務(wù)分析模型，把握、預(yù)測(cè)市場(chǎng)和客戶行為，將數(shù)據(jù)深度運(yùn)用到業(yè)務(wù)經(jīng)營(yíng)管理過(guò)程，利用數(shù)據(jù)來(lái)指導(dǎo)工作，設(shè)計(jì)和制定政策、制度和措施，做到精準(zhǔn)營(yíng)銷和精細(xì)管理。

以大數(shù)據(jù)技術(shù)促進(jìn)智慧銀行建設(shè)。推動(dòng)大數(shù)據(jù)向生產(chǎn)力轉(zhuǎn)化，加快產(chǎn)品創(chuàng)新實(shí)驗(yàn)室的技術(shù)研發(fā)，把實(shí)驗(yàn)室成熟產(chǎn)品運(yùn)用于客戶的營(yíng)銷和服務(wù)，推進(jìn)智慧銀行建設(shè)，把技術(shù)創(chuàng)新優(yōu)勢(shì)轉(zhuǎn)化為競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。網(wǎng)點(diǎn)服務(wù)要運(yùn)用好大數(shù)據(jù)等技術(shù)成果，推廣普及智能叫號(hào)預(yù)處理、遠(yuǎn)程銀行VTM、電子銀行服務(wù)區(qū)、智能互動(dòng)桌面、人臉識(shí)別等創(chuàng)新服務(wù)，將傳統(tǒng)銀行服務(wù)模式和創(chuàng)新科技有機(jī)結(jié)合，利用智能設(shè)備、數(shù)字媒體和人機(jī)交互技術(shù)為客戶帶來(lái)“自助、智能、智慧”的全新感受和體驗(yàn)。智慧網(wǎng)點(diǎn)在建設(shè)推廣中，還應(yīng)充分采用用戶交互技術(shù)和體驗(yàn)設(shè)備，吸引客戶瀏覽、試用、比較各類金融產(chǎn)品，輔以工作人員推薦，從地域、客戶、產(chǎn)品等多種維度，挖掘客戶需求，實(shí)現(xiàn)對(duì)合適客戶、在合適時(shí)間、通過(guò)合適渠道、推薦合適產(chǎn)品。

建立基于大數(shù)據(jù)分析的定價(jià)體系。當(dāng)前，資金的交易變動(dòng)頻率和流動(dòng)性加快，大數(shù)據(jù)從更寬廣角度，預(yù)判負(fù)債的波動(dòng)情況，能更靈活測(cè)算是否滿足監(jiān)管要求和貸款需求變化，從而為銀行以存定貸、以貸吸存策略提供量化支撐，可有效降低資金成本。銀行還要運(yùn)用大數(shù)據(jù)分析，建立起綜合服務(wù)和信貸差異化定價(jià)體系，做到對(duì)不同產(chǎn)品、不同行業(yè)、不同區(qū)域?qū)嵤┎顒e化定價(jià)，最終實(shí)現(xiàn)一戶一策的綜合化、差異化服務(wù)，提升精準(zhǔn)營(yíng)銷水平。例如，將對(duì)公、對(duì)私客戶逐步納入定價(jià)系統(tǒng)，進(jìn)行客戶選擇，不同服務(wù)內(nèi)容享受不同信貸優(yōu)惠，達(dá)到差別化定價(jià)和客戶最佳體驗(yàn)的雙重目的。

依托大數(shù)據(jù)技術(shù)提升風(fēng)險(xiǎn)管理水平。大數(shù)據(jù)能較好地解決傳統(tǒng)信貸風(fēng)險(xiǎn)管理中的信息不對(duì)稱難題，提升貸前風(fēng)險(xiǎn)判斷和貸后風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警能力，實(shí)現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)管理的精確化和前瞻性。大數(shù)據(jù)時(shí)代，銀行業(yè)可以打破信息孤島，全面整合客戶的多渠道交易數(shù)據(jù)，以及經(jīng)營(yíng)者個(gè)人金融、消費(fèi)、行為等信息進(jìn)行授信，降低信貸風(fēng)險(xiǎn)。如建設(shè)銀行依托“善融商務(wù)”開(kāi)發(fā)出大數(shù)據(jù)信貸產(chǎn)品“善融貸”后，銀行可實(shí)時(shí)監(jiān)控社交網(wǎng)站、搜索引擎、物聯(lián)網(wǎng)和電子商務(wù)等平臺(tái)，跟蹤分析客戶的人際關(guān)系、情緒、興趣愛(ài)好、購(gòu)物習(xí)慣等多方面信息，對(duì)其信用等級(jí)和還款意愿變化進(jìn)行預(yù)判，在第一次發(fā)生信貸業(yè)務(wù)，缺乏信貸強(qiáng)變量情況下，及時(shí)用教育背景、過(guò)往經(jīng)歷等變量進(jìn)行組合分析，以建立起信貸風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警機(jī)制。由歷史數(shù)據(jù)分析轉(zhuǎn)向行為分析，將對(duì)目前的風(fēng)險(xiǎn)管理模式產(chǎn)生巨大突破。

大數(shù)據(jù)是信息革命中非常前沿且快速發(fā)展的技術(shù)，銀行業(yè)要抓緊解決內(nèi)部數(shù)據(jù)挖掘分析和外部資源的安全整合利用問(wèn)題，加快人才隊(duì)伍建設(shè)和技術(shù)成果轉(zhuǎn)化，通過(guò)大數(shù)據(jù)的高效應(yīng)用，加速推進(jìn)銀行業(yè)的轉(zhuǎn)型升級(jí)和可持續(xù)發(fā)展