大数据在商业银行的技术实现和应用

• 作者: 徐冰雪 范佩朕 赵钟伟
• 来源期刊: 现代商业
• 学科: 经济
• 关键词: 互联网 大数据 机器学习 数据挖掘
• 年，卷（期）: 2020,（3）
• 所属期刊栏目: 金融视线
• 页码范围: 43-44
• 页数: 2页
• 分类号: F832.2
• 字数: 2667字
• 语种: 中文

摘要

随着互联网金融的发展,人类正在步入大数据时代,在这种新的形势下,商业银行如何因时而变,如何深入分析挖掘数据的内在价值,转变传统的经营发展模式,打造数据核心竞争力,不断推进金融大数据的建设,是摆在商业银行面前的一个重大而紧迫的课题.本文基于当前商业银行在大数据背景下所面临的机遇和挑战,介绍了在数据存储和管理,数据分析和挖掘,数据融合和处理等大数据技术的实现和应用,通过MPP分布式大数据平台实现数据集中存储管理;通过数据整合构建多个领域数据集市;采用决策树、神经网络机器学习等方法建立数据模型,实现智能预测、风险管控、精准管理.