作者单位：江苏银行新区支行

“移动互联网+”技术的快速发展导致信息过载问题日益突出。大数据的应用可以让消费者快速从海量数据中找到自己所需要的信息，这些相关技术早已广泛应用于互联网上。在目前大数据的时代浪潮下，银行业也希望对其客户进行个性化的产品推荐，或者数据分析。

随着大数据的应运而生，银行业方面更多巨大意义的研究方向也随之出现。如何从千亿甚至是万亿的数据量中挖掘出可供参考与使用和对社会有价值信息成为了大家共同的关注点。紧接着Hadoop的MapReduce计算模式横空出世，它解决了部分海量数据的处理问题，当然它的缺点也十分明显，离线处理的速度缓慢。然后Spark出现在了大家眼前，它解决了MapReduce所面临的尴尬处境，通过引入弹性分布数据集（Resilient Distributed Dataset，RDD）数据模型和基于内存计算的模式来高效处理数据流，加快了离线计算的脚步，来满足人们处理爆炸式数据量的需求。

大数据在银行方面的应用恰恰是目前能够满足银行人员当前需求的一件事，所以选择较优算法为人们服务变得十分有意义。这种技术不仅减轻了“选择困难症”群体的压力，还间接提高了银行的服务质量和工作效率。于是每家银行都试图找寻可供本行使用的大数据应用模型和算法，以此来增加银行的营业额，并且更加显著地改善顾客的服务体验。

首先在大数据时代下，营销变得更加精准。大数据，简而言之就是在各种各样类型的数据中快速获得最有效的，最有价值的信息。那么营销这方面，银行就需要针对顾客做出极具个性化的营销方案，通过数据分析，建立起最精确的服务体系。

基于大数据的精准营销能够最大程度上的对客户的兴趣爱好，承担风险能力，购买能力做出测算。然后才能根据数据分析的结果向客户推荐最适合的金融产品。类似于我行的“阿尔法智投”，就是很好的运用了大数据对于顾客需求的分析。传统银行业中，客户购买金融产品的过程分为三步，认识产品、产生兴趣、购买产品。那么在认知阶段，客户会通过各种渠道对产品的信息进一步的了解，在此过程中，我们便可以借助分布式存储和云计算对客户的信息进行数据挖掘，从而设计出个性化方案推荐给客户，实现精准营销。并且银行也可以根据客户交易记录的分析，更加便捷的识别客户身份，或者是客户的生活状况，从而实施交叉式营销，即推荐不同业务和金融产品。

在风险管控这一方面也需要银行能够快速并且有效的建立以大数据为基础的全新理念，以此来应对越来越复杂的金融市场环境。为了改善风险管理，保证信贷资产的质量和避免不良贷款，银行市场上面临着激烈的竞争。那么只有制定可靠的风险管理方法和应用更先进的大数据技术。通过广泛的数据，可以确定银行的能力和控制风险。这不仅降低了风险概率，还便利了数据交换，使银行能够快速发展。金融业可以说是最早应用信息技术的行业之一，这些爆炸的数据信息量也只有通过数据分析才能够得出最优的结果。

从银行诞生以来，不管是通过柜面还是ATM、手机银行、智能柜员机等采集到的各种数据日益增长，面对这样一个庞大的数据库只有拥有最先进的大数据理念和算法才能够在众多银行企业中脱颖而出，哪家银行最先获得最优算法便可以抢先一步获得市场，并且可以为今后的数据挖掘分析提供便利。这些都是运用大数据技术给银行业风险管控带来的优势。

在这样一个大数据时代的背景之下，我们需要加快风险管理体制改革，更重要的就是建立起集中式的风险监测中心，这样才能有效的防范风险。银行要以客户为中心，做好每一位借款人的风险监测工作，完善每一步环节，将大数据的优势体现出来，严格对借款人的各项信息进行验证以确保银行能对客户的风险评估做出正确的判断。加强风险管控，合理运用大数据技术迎接市场带来的新挑战和新机遇，这样才能真正减少银行面对的各种风险，实现银行业自身的优质发展。

在信息技术还没有被广泛运用的时候，传统银行业的各项操作包括对信息数据的采集与分析都是人工化完成，这样不仅浪费大量的资源和时间还非常容易出现错误。如果在信贷过程中一旦出现一点数据上的差错，这将对银行产生非常大的经济损失。所以由于传统处理方式的效率低下，银行人员需要投入更多的精力，对每一项的信息一一调查，仔细核对，由此需要的成本是非常高的。但在大数据时代，一切对数据的处理完全可以交给计算机来完成，银行对客户信息的采集再也不需要人工操作，全部都是自动化获取。

客户自己填写信息之后，后台便可以对这些信息进行收录，在第一时间完成最精确的分析，大幅度提升了办事效率，降低了人工处理的成本。并且在大数据技术的帮助之下，信息传递的越来越快，各分支银行能够更加便捷快速地获取更具价值的信息，不再受地域和时空的限制，浪费更多的资源，从而能够有更多的时间去制定最优策略。

大数据产业的蓬勃发展带动的不仅仅是大数据技术，云计算和人工智能也快速的出现在了我们眼前，这三项技术相互影响，共同发展都给银行业带来的巨大的便利。要对大数据进行处理，必须要运用到分布式计算架构，那么也只有云计算的分布式处理才能完成。人工智能是算法和大数据的结合体，毫无疑问人工智能离不开大数据，但它更是基于云计算平台来实现进一步学习的。

海量的客户信息通过云计算平台使得人工智能获得了进化，以此来模拟人的某些思维过程和行为方式，更好的服务客户银行 大数据时代，提高银行业的工作效率。人脸识别就是人工智能应用中最广泛的领域，银行业可以说是最

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