人工智能與大數據01人工智能的簡述02大數據簡介03實例大數據的應用04大數據對銀行大數據應用的一點思考CATALOG人工智能的簡述02人工智能發展第三次熱潮主要源于三個重要因素：計算能力、深度學習算法和大數據的發展；03人工智能未來最可能替代掉的是重復性高、規則相對標準化的工作機會，比如客戶服務人員、電話銷售人員、速記員、駕駛員等；01人工智能已經無處不在，但目前還是處在弱人工智能階段，只能解決特定的具體任務類問題；AI+時代的6個觀點人工智能的簡述AI+時代的6個觀點從互聯網+、大數據+，到AI+，會成為各行各業數字化轉型重要方向。AI會驅動人機交互的變革、讓機器看懂物和人，會深度影響零售、金融、交通、制造等行業；AI驅動創意革命時代到來：大型互聯網平臺進行人工智能生態生態布局入手，人工智能專用芯片研發加速，特定任務或垂直類應用驅動的AI而不是純技術導向的AI更容易落地；

人工智能未來將會使成文法萎縮甚至消亡；法律體系將被顛覆；法律將在“創新”與“生存”之間不斷博弈。050604大數據簡介概念大數據-百度百科大數據指的是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。從技術上看，大數據與云計算的關系就像一枚硬幣的正反面一樣密不可分。大數據-維基百科大數據指的是所涉及的數據量規模巨大到無法通過人工，在合理時間內達到截取、管理、處理、并整理成為人類所能解讀的信息。在許多領域，由于數據集過度龐大，科學家經常在分析處理上遭遇限制和阻礙。數據的大小決定所考慮的數據的價值和潛在的信息；數據類型的多樣性；種類（Variety）指獲得數據的速度；速度（Velocity）妨礙了處理和有效地管理數據的過程。可變性（Variability）數據的質量真實性（Veracity）數據量巨大，來源多渠道復雜性（Complexity）合理運用大數據，以低成本創造高價值價值（value）特征容量（Volume）大數據簡介趨勢趨勢二與云計算的深度結合趨勢四數據科學和數據聯盟的成立趨勢六數據管理成為核心競爭力趨勢一數據的資源化趨勢三科學理論的突破趨勢五數據泄露泛濫`趨勢八數據生態系統復合化程度加強趨勢七數據質量是BI(商業智能)成功的關鍵大數據簡介大數據的應用大數據在金融行業應用范圍較廣，典型的案例有花旗銀行利用IBM沃森電腦為財富管理客戶推薦產品等。

大數據的應用0102依據客戶消費和現金流提供信用評級或融資支持，利用客戶社交行為記錄實施信用卡反欺詐030405大數據在金融行業的應用可以總結為以下五個方面

風險管控利用金融行業全局數據了解業務運營薄弱點，利用大數據技術加快內部數據處理速度效率提升依據客戶消費習慣、地理位置、消費時間進行推薦精準營銷利用數據分析報告實施產業信貸風險控制決策支持利用大數據計算技術為財富客戶推薦產品，利用客戶行為數據設計滿足客戶需求的金融產品產品設計大數據的應用案例

01梅西百貨的實時定價機制。02Tipp24AG針對歐洲博彩業構建的下注和預測平臺03沃爾瑪的搜索。04快餐業的視頻分析。大數據的應用案例

05060708Morton牛排店的品牌認知。PredPolInc.AmericanExpress（美國運通，AmEx）和商業智能。TescoPLC（特易購）和運營效率。大數據對銀行大數據應用的一點思考銀行擁有得天獨厚的大數據優勢

網上銀行、手機銀行、財富管理、信用卡平臺等系統內的客戶交易數據，核心系統、信貸系統、客戶關系維護系統、計價系統等客戶的基礎信息，這些是很多外部咨詢公司可望而不可及的數據。大數據對銀行大數據應用的一點思考銀行大數據應用的主要方面

銀行歸根到底是金融服務業，產品的研發、服務的開展無疑都是為了吸引和留住客戶，提升綜合競爭力，而數據則是服務好客戶的前提和保障。大數據可在如下幾個方面促進業務開展。010203區域化管理差別化服務風險管控大數據對銀行大數據應用的一點思考銀行大數據運用可采取的措施

首先其次最后要豐富數據采集渠道，拓寬數據來源，可依托互聯網、電商、微博微信等社交平臺充實數據資源，以更加全面了解客戶的真實需求;要建立和培養一支專門的數據分析隊伍，整合各專業領域的員工，負責數據的采集、簡化、分析和應用。要加強內部數據的整合運用，雖然目前我們的數據多，但是數據較分散，缺乏交叉運用，各部門各條線應加強數據的資源共享;大數據對銀行大數據應用的一點思考怎樣理解大數據

波士頓咨詢認為，成就大數據的不僅是傳統定義中的三個“V（Volume–量,Velocity–速度,Variety–多樣性），而是“價值”。大數據對銀行大數據應用的一點思考大數據為眾多行業創造價值金融行業的數據強度為上述各個行業之首大數據對銀行大數據應用的一點思考大數據理念在金融領域的應用交易數據渠道使用數據評分數據許多可以利用的數據大數據理念在銀行業十分流行，但其潛在價值尚未得到充分的開發和利用。以銀行為例，每創造100萬美元的收入，一家銀行平均產出約820GB的數據。銀行目前只用到一小部分與客戶相關的數據，主要包括：大數據對銀行大數據應用的一點思考我們的調研顯示，真正能夠在傳統銀行中得到應用的數據占比約為34%。大數據理念在金融領域的應用大數據對銀行大數據應用的一點思考公司業務零售業務資產管理業務財富管理業務“大數據”無疑在金融領域有廣泛的應用空間。仍舊以銀行為例，波士頓咨詢在銀行的七大主要領域中發現了64項潛在應用，遍布于零售業務、公司業務、資本市場業務、交易銀行業務、資產管理業務、財富管理業務和風險管理。這64個應用源自我們的項目經驗，就是說，他們或多或少都已經被某些金融機構進行了嘗試，其價值已經得到了初步的證實。資本市場業務交易銀行業務大數據理念在金融領域的應用風險管理大數據對銀行大數據應用的一點思考大數據理念在金融領域的應用1/31/31/3從海外金融機構應用“大數據”的整體情況來看，我們的經驗是有1/3處在普及和理解大數據概念階段1/3處在試點階段另外有約1/3的金融機構已經諳熟于“大數據”的應用，正在按部就班地提升能力，并將“大數據”所要求的工作機制嵌入商業模式與運營模式中，進行了嵌入式變革階段。大數據對銀行大數據應用的一點思考海外金融機構大數據應用舉例大數據在銀行的7個板塊均有潛在應用大數據對銀行大數據應用的一點思考海外金融機構大數據應用舉例儲存和處理技術數據科學/算法協調嵌入式變革洞察獲得數據擁有者的許可/信任數據收集數據到價值的過程包括七個步驟：大數據對銀行大數據應用的一點思考海外金融機構大數據應用舉例大數據對銀行大數據應用的一點思考海外金融機構大數據應用舉例而在這七步中有兩個關鍵瓶頸：獲得數據擁有者的許可和信任，即是否能夠把數據整合并用起來；協調，

即金融機構部門之間