中原银行 吸收合并

1、 银行大数据总体解决方案 PwC | page 2 目录 什么是大数据和数据科学 ? 聪明迅速开始的指导意见 XX大数据能力 数据来自四面八方 从大数据中提取价值的初期阶段 1 2 3 4 5 PwC | page 3 数据来自四面八方 PwC | page 3 随着计算设备变得更小更快捷 , 数年来，新数据生成器的数量只增不减 Image: PwC | page 4 大数据时代到来， 银行 应聚焦如何运用内外部数据来帮助企业提高商业洞察能力 ，加快决策效率，逐渐在竞争中脱颖而出 银行的商业价值链 战略 /市场 客户 /营销 销售 /渠道 产品 /创新 流程 /运营 风险 /管控 我们应当聚焦 哪类客户。

2、银行 云 双活数据中心 整体 建设方案 双活解决方案及关键技术 01 02 03 网络架构设计方法 整体网络架构设计 广域网规划设计 04 案例介绉 05 产品选型建议 06 金融数据中心建设的案例 07 Customer Profile 业务架构 IT架构 应用架构 数据架构 基础设施架构 技术最佳实践 行业发展趋势 技术发展趋势 IT基础架构规划 架构落地实施 参考模型 网络设计方 法 自顶而下 总体设计 业务战略 IT需求 技术趋势 架构规划目标 演进路线 GA、 CRD 广域网架构 总体设计 现状评估 最佳实践 数据中心架构 总体设计 业务连续 灾备 /双活 安全架构设计 虚拟化。

3、银行数据生命周期治理技术实践方案,目录,一、XX数据治理的总体情况 二、数据生命周期治理理论与方法 三、XX数据生命周期治理实践,XX数据治理的指导思想,构建合理的数据治理组织架构和数据架构体系，做好数据治理，促进各应用系统信息高度共享，充分发挥数据价值，为经营决策提供科学依据 做好信息标准化管理，提高数据有效性、一致性和规范性 做好数据质量管理，确保数据的准确性 做好数据生命周期治理，实现数据从产生到销毁的全过程规范化管理 做好信息安全管理，确保信息不被泄露,一、XX数据治理的总体情况,构建了分层的数据架构体系,。

4、银行数据仓库系统技术方案 V2.8  银行 数据仓库系统 技术 方案  银行数据仓库系统技术方案 V2.8  目  录  第一章 系统总体架构 .  1.1 总体架构设计概述    1.1.1 总体架构的设计框架    1.1.2 总体架构的设计原则    1.1.3 总体架构的设计特点    1.2 EDW 执行架构    1.2.1 执行架构概述    1.2.2 执行架构设计原则 .  1.2.3 执行架构框架    1.3 EDW 逻辑架构 .  1.3.1 逻辑架构框架 .  1.3.2 数据处理流程 . 。

5、银行业大数据解决方案,目录,大数据分析挑战,XX解决方案介绍,大数据案例分享,大数据就是资本 但究竟什么是大数据?,未来数年数据量会呈现指数增长。根据麦肯锡全球研究院（MGI）估计，全球企业2010年在硬盘上存储了超过7ZB（1ZB等于10亿GB）的新数据，而消费者在PC和笔记本等设备上存储了超过6EB新数据。1ZB数据相当于美国国会图书馆中存储的数据的4000多倍。 “大数据是指无法在一定时间内用常规软件工具对其内容进行抓取、管理和处理的数据集合”维基百科,大数据的挑战,大数据的4V特点： Volume, Variety, Velocity, Value 传统DW系统不适。

6、,商业银行人工智能整体解决方案,目录,CONTENTS,01,商业银行的建设目标,商业银行是什么-客户角度,1,业务快捷办理,资产增值保值,商业银行是什么-商业银行角度,商业银行产品营销,网点智能管理,商业银行的建设目标,线上线下渠道协同,业务办理效率提升,精准客户营销,资源管理与配置,02,商业银行解决方案,商业银行软件整体解决方案,01商业银行-系统架构图,核心,CRM,银联,互联互通平台,01商业银行-网点设备智能化,设备端加装人脸识别摄像头，柜面及自助设备增加人脸采集绑定流程 后台部署人脸识别系统,设备端加装阵列麦克风，后台部署语音识别系。

7、互联网银行整体规划建设方案,转型的理性思考 战略的总体设计 创新的能力建设 平台的总体规划,目录,转型的理性思考,转型的理性思考 战略的总体设计 创新的能力建设 平台的总体规划,消费者驱动的变革,互联网模式：以客户价值为中心的商业模式,金融的互联网化,传统银行通过业务/技术的集成实现业务创新,传统银行以分行为业务中心，未来银行设计围绕用户体验,互联网银行的生态系统,互联网营销：全渠道接触客户，更容易用数据做整合营销,互联网银行在个人及企业的创新,传统运营思路与互联网思路的比较,互联网银行的业务发展方向,互联网银行创新。

8、双活数据中心与灾备银行解决方案,目录,2,商业银行发展状况,银监会 ,商业银行资产规模继续增长。截至2012年二季度末，总资产余额达99.3万亿元，与上年末同比增长20.4%。 2012年第二季度，各类商业银行中，资产余额增长最快的是农村商业银行（增幅是50.4%，部分原因是农村商业银行数量增加），其次是城市商业银行（增幅31.5%）和股份制银行（增幅27.3%）。,商业银行灾备中心建设总体趋势,4,职能定位方面,技术特性方面,架构方面,测试演练方面,单纯注重信 息系统灾备,体系建设方面,纯粹的 灾难恢复,单一的存储 复制技术,传统的 主备架构,模拟。

9、银行双录数据永久存储推荐方案 银行双录数据永久存储推荐方案 基于光存储的全生命周期管理 银行双录数据永久存储推荐方案 1 背景 近几年来，国内的信息化发展日趋成熟，随着信息产业的快速发展及互联网的广泛普及，数据中心作为信息服务提供平台发挥了重要的基石作用。数据中心作为海量数据的承载与传输实体，日益受到国家、地方、各行业以及企业、研究机构等的重视。 全球 数据存储 量呈现爆炸式增长，企业及 互联网 数据以每年 50%的速率在增长，据 Gartner 预测，到 2020 年，全球数据量将达到 35ZB。中国数据总量正以年均 50%的速度增。

10、智慧银行,光存储归档备份整体解决方案,01金融数据存储现状,政策法规,银行业金融机构应制定信息系统应急预案，并定期演练、评审和修订。省域以下数据中心至少实现数据备份异地保存，省域数据中心至少实现异地数据实时备份，全国性数据中心实现异地灾备。 -商业银行操作风险管理指引 全国性大型银行，原则上应同时采用同城和异地灾难备份和恢复策略，区域性银行可采用同城或异地灾难备份和恢复策略。-中国人民银行关于进一步加强银行业金融机构信息安全保障工作的指导意见,异地灾备,银行业金融机构应当加强数据资料统一管理，建立全面严密的。

11、智慧银行广播应用系统建设方案,金融行业,截至2014年末，中国银行业金融机构网点总数达到21.71万个，在全国49个金融机构空白乡镇、2308个城镇社区和318个小微企业集中地区均增设了银行网点，50多万个行政村实现了基础金融服务全覆盖。 截止2015年3月，已有中国银行、招商银行、恒丰银行等31家银行，全部网点实现了功能分区。 中国银行业十三五规划提出要求各大银行继续加强信息化改造。,视频会议,1.视频会议2.远程培训,广播系统,1.对讲求助 2.背景音乐3.业务寻呼4.消防联动,本地会议,1.会议讨论2.集中控制3.信息管理,广播系统应用解析,01,7。

12、智慧银行数据治理平台规划方案,2,系统目标与定位技术实现架构数据标准管理子系统元数据管理子系统数据质量管理子系统数据服务子系统统一认证与用户管理模块,议题,3,建设背景,数据平台一期已构建完成并投入使用，所面临的问题：数据标准缺乏结构化管理源数据变化造成数据平台数据混乱对数据平台数据问题如何快速定位原因？如何有效监控和改善数据平台数据质量？。建设一个完整的数据治理平台，作为数据平台的管控系统，从制度、标准、监控、流程几个方面提升开行的数据信息管理能力，解决目前所面临的数据标准问题、数据质量问题、元数据管。

13、,智慧银行应用系统建设方案,目录,CONTENTS,01,智慧银行的建设目标,智慧银行是什么-客户角度,1,业务快捷办理,资产增值保值,智慧银行是什么-银行角度,银行产品营销,网点智能管理,智慧银行的建设目标,线上线下渠道协同,业务办理效率提升,精准客户营销,资源管理与配置,02,智慧银行软件解决方案,智慧银行整体解决方案,01智慧银行-系统架构图,核心,CRM,银联,互联互通平台,01智慧银行-网点设备智能化,设备端加装人脸识别摄像头，柜面及自助设备增加人脸采集绑定流程后台部署人脸识别系统,设备端加装阵列麦克风，后台部署语音识别系统,指静脉识别。

14、智慧银行业大数据解决方案,目录,大数据分析挑战,解决方案介绍,大数据案例分享,大数据就是资本 但究竟什么是大数据?,未来数年数据量会呈现指数增长。根据麦肯锡全球研究院（MGI）估计，全球企业2010年在硬盘上存储了超过7ZB（1ZB等于10亿GB）的新数据，而消费者在PC和笔记本等设备上存储了超过6EB新数据。1ZB数据相当于美国国会图书馆中存储的数据的4000多倍。“大数据是指无法在一定时间内用常规软件工具对其内容进行抓取、管理和处理的数据集合”维基百科,大数据的挑战,大数据的4V特点： Volume, Variety, Velocity, Value传统DW系统不适。

15、智慧银行数据仓库平台应用解决方案,议题,数据仓库应用解决方案综合数据应用平台案例分享,财务与绩效管理,资产负债管理,客户管理,风险管理,监管与合规,IBM在众多银行实施案例的基础上，将基于数据仓库系统的应用划分为如下五个大的领域：,管理驾驶舱,零售客户信息管理对公客户关系管理客户细分管理个人积分计算客户评分模型客户流失概率模型客户聚类细分模型产品关联度模型营销活动分析事件式营销(EBM),全行统一指标体系利润贡献度分析机构绩效分析产品绩效分析渠道绩效分析客户经理绩效考核业务统计分析信用卡分析渠道分析中间业务分析财。

16、智慧银行业大数据建设方案,目录,大数据分析挑战,解决方案介绍,大数据案例分享,大数据就是资本 但究竟什么是大数据?,未来数年数据量会呈现指数增长。根据麦肯锡全球研究院（MGI）估计，全球企业2010年在硬盘上存储了超过7ZB（1ZB等于10亿GB）的新数据，而消费者在PC和笔记本等设备上存储了超过6EB新数据。1ZB数据相当于美国国会图书馆中存储的数据的4000多倍。“大数据是指无法在一定时间内用常规软件工具对其内容进行抓取、管理和处理的数据集合”维基百科,大数据的挑战,大数据的4V特点： Volume, Variety, Velocity, Value传统DW系统不适。

17、智慧银行整体建设方案,目录,背景与目标,整体规划，分步实施,本期建设内容,XX的优势,银行战略大转型零售业务,零售营销体系项目是以零售业务转型战略为出发点，通过新技术手段构建并优化零售营销体系，提高网点及渠道营销能力，加快释放产能，吹响我行零售转型系统化建设的号角。,战略转型,体系建设,网点经营,零售银行业务围绕大零售战略加快业务转型，结合客户和渠道两大主题强化经营管理,立足渠道，深化渠道转型工作，陆续开展智慧银行、客户关系管理、旗舰店和社区店建设等工作,支行网点要建成全功能零售银行，实现零售银行业务重心下沉。

18、 智慧银行 市县 银行大数据服务平台解决方案 一、项目背景 2015年 8月 31日，国务院印发了促进大数据发展的行动纲要，这一战略性文件为我国大数据发展与应用提供了指导纲领和政策保障。在数据已成为银行重要资产和宝贵资源的形势下，纲要也为银行利用大数据推动转型发展指明了方向和实施路径，带来了发展新机遇。 当前中国银行业正在步入大数据时代的初级阶段。经过多年的发展与积累，目前银行业的数据量已经达到 100TB 以上级别，并且非结构化数据量正在以更快的速度增长。银行业在数据方面有天然的优势：一方面，银行在业务开展过程中积。

19、智慧银行:市县银行智慧网点解决方案,行业解读,目录,应用方案,1,2,银行本质,赢利模式：存贷差、中间业务费等赢利核心：获客、活跃度、交易量,金融产品,服务,商品,客户本质,为什么那么多人沉迷于游戏、毒品 ？ 答案只有一个：人生是一场感观盛宴在丰衣足食的年代，客户已开始关注“用户体验”。,当今世界，俨然是“体验为王”的天下！,网点现状,网点是商业银行的业务基础，原来以网点多为荣，当今却面临诸多困扰。,网点营销需求,获客,活跃度,更大的覆盖范围更好的用户体验更多的办理途径,更快的产品推广更全的信息发布更准的营销策略,交易量。