銀行數據資產管理
Bank 4.0時代，是銀行與數字化及開放時代。金融科技上升到了各個銀行的業務戰略高度。其中，金融科技的進程呈現“四化”趨勢：服務智能化、業務場景化、渠道一體化、深度融合化。這些方向要實現的背后，是數據如何在銀行靈活地存（一切業務數據化）、通（一切數據連通化）、用（一切數據業務化）。
通過國產化、開源的技術與組件，實現銀行海量數據的存儲； 建立全行的計算能力中心，實現計算即服務的能力，統管銀行多種異構數據源、多種數據倉庫技術，統一向外提供數據分析計算的服務； 以智能計算引擎整合多種數據計算引擎，兼顧在線實時與離線批量等各類數據分析場景，實現OLTP與OLAP的有機融合；提供統一的智慧檢索引擎，實現在海量數據中對各種類型數據的簡易搜索。
數據不再為科技治理而治理，以企業級的視角建設全行數據資產，數據資產建設最終目標是服務于業務； 構建面向業務視角的數據服務門戶、數據服務資源目錄等平臺，方便數據使用者隨時、隨地的查詢與分析數據，改變過往由業務提需求，IT定制開發的漫長周期； 數據資產管理重場景、輕標準，避免先花巨大精力和代價梳理數據資產，應以問題驅動治理，通過使用數據、發現問題、修復數據的PDCA閉環管理，實現數據資產管理的可持續運營。
搭建可配置的數據可視化平臺，靈活響應各類數據使用需求，快速、敏捷的構建是領導駕駛艙、統一指揮平臺等各類數據可視化應用場景； 以業務分析人員視角，建立數據自助分析平臺，提供數據的在線即席查詢、可視化分析等，跨越業務與IT的鴻溝，解決數據分析的“最后1公里”； 搭建靈活快速的智能報表系統，實現業務人員的報表、報告的快速組裝、自定義組合、隨時隨地查閱。
數字時代，金融業將回歸服務本源，運營能力成為銀行最寶貴的核心競爭力。未來，銀行業將摒棄以產品、流程為中心的運營體系，轉化成以客戶為中心、以數據分析為基礎，內部與外部相結合的運營方式，把銀行與用戶緊密“勾稽”起來。
數字時代，金融業將回歸服務本源，運營能力成為銀行最寶貴的核心競爭力。未來，銀行業將摒棄以產品、流程為中心的運營體系，轉化成以客戶為中心、以數據分析為基礎，內部與外部相結合的運營方式，把銀行與用戶緊密“勾稽”起來。
銀行賬戶不再只是支付工具，而轉變成智慧理財和預算工具，嵌入客戶生活，以客戶大數據為核心，并透過AI技術加持，實時回應需求。AI理財顧問能根據客戶行為，將日常銀行服務關系提升為粘度更高的服務。
銀行賬戶不再只是支付工具，而轉變成智慧理財和預算工具，嵌入客戶生活，以客戶大數據為核心，并透過AI技術加持，實時回應需求。AI理財顧問能根據客戶行為，將日常銀行服務關系提升為粘度更高的服務。
通過對海量非結構化數據的匯總、分析，挖掘客戶社交、交易和消費信息，銀行掌握客戶的習慣，使銀行大數據風控更可靠。數據中臺化使銀行避免了由于信息不對稱，中小企業的信息無法轉成結構化的數據，導致數據無法轉化成多元經營主體能接受的信用問題。通過大數據存儲、數據主題的建設、異構數據源的關聯分析等技術手段進行數據共享、數據打通，使信息、數據和信用有效地銜接起來，從而推進惠普金融業務，緩解企業的融資難題，促進實體經濟加速運轉。
通過對海量非結構化數據的匯總、分析，挖掘客戶社交、交易和消費信息，銀行掌握客戶的習慣，使銀行大數據風控更可靠。數據中臺化使銀行避免了由于信息不對稱，中小企業的信息無法轉成結構化的數據，導致數據無法轉化成多元經營主體能接受的信用問題。通過大數據存儲、數據主題的建設、異構數據源的關聯分析等技術手段進行數據共享、數據打通，使信息、數據和信用有效地銜接起來，從而推進惠普金融業務，緩解企業的融資難題，促進實體經濟加速運轉。
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