银行业大数据简介
银行业是保持经济、国家和组织运转的燃料。它还每秒生成天文数字的数据。每一笔交易都会留下一个足迹，并创建被认为是静态的、仅对审计人员有用的、用于会计和审计目的的数据。然而，随着医疗保健等其他领域大数据技术的出现，我们开始在这些系统中使用这些“毫无价值”和“过时”的数据，并开始真正看到金融洞察的潜力，这些洞察可以用于多种目的。因此，银行业中的大数据有一个尚未开发的潜力，我们将努力找出它如何工作的含义和优势，以及可以探索的可能性。
2008年，由于美国次贷危机，世界经济陷入动荡，这也表明了两件事，
Hadoop、数据科学、统计和；其他
- 世界是如何联系在一起的，一场始于一个国家的危机如何迅速对世界上所有主要经济体产生负面影响，并摧毁世界银行和金融市场</李>
- 我们多么迫切地需要一种技术来帮助我们识别不良/次级贷款、银行在贷款方面的结构性转变、客户特征分析等等
大数据和商业智能技术帮助了这一努力，并在2008年帮助银行和金融机构挑战现状，并开始在银行业出现大数据。银行在其所有流程中使用Hadoop和RDBMS等大数据和BI技术并彻底改变了银行业的面貌。从将所有银行流程数字化，到将发展中经济体从现金密集型交易转变为数字交易，大数据帮助塑造了世界各地的组织和机构。
大数据在银行业的应用
银行业使用大数据的一些领域：
1。客户分析
大数据有助于为银行机构分析客户，这使它们能够根据个人客户在银行工作期间的银行历史和交易模式，为个人客户提供服务。这使他们能够为客户制定定制的计划和解决方案。这极大地推动了客户体验，帮助银行脱颖而出，留住客户。银行还可以根据客户的个人资料向不同的客户推出不同的产品。
2。欺诈检测
通过分析数据并借助统计计算，银行甚至可以在欺诈发生之前就发现它。利用独特的欺诈检测算法来跟踪和计算支出和其他行为模式，人们可以识别和衡量一个人是否处于财务破产的边缘，是否可能被诱骗诈骗银行机构。各种银行机构，如零售银行、投资银行、NBFC、私募股权等，都有一个专门的风险管理部门，严重依赖大数据和商业智能工具。
3。贷款决策
银行业最关键的决策之一是贷款。选择一个信誉良好、财务状况良好的客户来偿还债务至关重要。此外，传统上，银行通常依靠信用评级机构来衡量客户的信用度，但由于考虑了某个理由而忽略了其他理由，因此无法说明全部情况。通过从大数据分析中获得新发现，银行可以考虑其他因素，如消费习惯、交易性质和交易量等，来决定是否借给客户。这拓宽了银行家和金融机构的视野，使他们能够掌握更多的数据和知识，并根据客户的风险状况做出适当的决策。
4。法规遵从性
有了大数据分析和BI工具，保存记录和遵守法规变得极其有效。从各种税收到与中央银行保持记录，他们可以有效地管理和跟踪所有这些监管程序。对于遗留系统，确保合规性到位并进行相应处理是非常费劲和劳动密集的，但是使用BI工具，它变得非常容易，因为所有信息都以一种前所未有的方式简洁地放在一起，使决策者更容易遵守。此外，如果编程正确，它们本身就可以管理此类合规性，从而降低错误风险、人为干预的欺诈风险。
5。网络安全
网络攻击和在线金融欺诈、挪用公款极其常见，甚至世界上最好的组织也面临着这个问题。我们已经看到许多大型组织，尤其是银行机构受到这样的网络攻击，不仅是资金，还有其他有关客户的信息被窃取。
在大数据和人工智能工具的帮助下，银行可以建立健全的内部控制系统，因为有时这些活动可以由组织内部的人执行，通过先进的算法，银行可以跟踪客户行为。此外，在需要时，如果发生金融恐怖主义，他们可以积极合作，并与政府机构分享从BI工具和大数据分析中获得的见解，以应对此类风险。
还有无数其他例子表明，银行业的大数据已经并将在未来几年发挥重要作用，使我们的银行系统更加强健。2008年银行业危机后，世界上大多数大型银行机构都是从数据科学团队开始的，但往往将其外包，因为它们不知道大数据的真正潜力以及大数据如何帮助它们。然而，所有主要机构现在都有自己的内部团队，他们使用大数据分析和BI工具不断开发和实施新流程。
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