网上银行数据挖掘论文范文第1篇

摘 要：伴随着互联网信息技术的飞速发展，大数据时代已经悄然来临，各行各业都面临互联网信息技术的巨大冲击。银行金融行业也开始将大数据信息技术运用到银行业务之中，开始了远程开立银行结算账户，突破了时间和空间的局限性，更加保护公民的个人隐私。中华人民共和国中国人民银行总行于2015年1月下发了《关于银行业金融机构远程开立人民币银行账号的指导意见（征求意见稿）》，在这篇征求意见稿中对远程开立银行结算账户提出了大致的意见框架，国家鼓励开展远程开立银行结算账户，以减少群众在银行办理业务时的等待时常，更加方便人民群众的生活。本文从远程开立银行结算账户存在的问题入手，归纳出当前远程开立银行结算账户主要存在相关监管措施不完善、开户过程身份有效识别难、金融基础设施薄弱、银行账户风险后续管理不足四个问题，并针对问题从优化相关法规制度、强化部门协调、加强内部控制三个方面详细阐述了远程开立银行结算账户的完善措施，旨在为银行进行远程开户业务提供建议。

关键词：远程开户;银行;监管;身份识别;部门协调

伴随着信息技术的发展，传统金融行业受互联网金融迅速发展的影响亟须转型发展。商业银行在信息技术的不断冲击之下，积极谋划转型。利用互联网大数据技术成立各式各样的“轻”银行。但是，受银保监会要求的“面签”政策限制，对传统银行业在发展线上金融业务时造成一定的限制。在这情况之下，银保监会等金融监管部门该如何使用金融监管理念和方式，银行等金融机构应该怎么样开立结算账户都成了急需解决的现实问题。

1 远程开立银行结算账户存在的问题

1.1 相关监管措施不完善

传统的银行业务办理，尤其是开立账户都要求面签，这样能够最大限度地保证客户身份和行为的真实有效性。另外，面签也是有效防控银行风险的重要手段。金融产品本身就具有很强的风险性，加之远程互联网虽然更为便利，但是看不见摸不着地风险不能忽视。我国针对银行远程开户账户有明确的使用要求和实名制办法，但是远程开户过程应该防范地风险却并未提及，而且远程开户当前还十分欠缺监管措施。

1.2 开户过程身份有效识别难

一是影像资料真实性识别难。在互联网金融业务的办理中，一般是使用二代身份证影像作为身份自证资料，而二代身份证则是通过物理卡片防伪标识来进行真伪辨别，包括物理防伪膜、定向光色变“长城”图案、微缩字符串等技术手段，但是只通过身份证件的影像是无法完全保证客户证件真实性的。二是人脸远程识别难度大。客观环境是影响识别技术的重要因素，即使当前的远程人脸识别技术在识别率上已经达到较高水平，但是如果拍摄的环境不能达到要求，那么人脸图像的识别仍然存在较大难度。与此同时，在公安部门的身份证系统中存留的照片都是办理身份证时的影像，时间较长，无法有效进行人脸识别。

1.3 金融基础设施薄弱

目前，互联网金融基础信息建设不足，存在一定的技术风险。银行通过大数据信息技术手段，利用政府部门及本银行自身所拥有的数据库信息，对客户的身份信息进行核对验证时容易导致客户的身份信息泄露，造成一定的损失;同时与其他银行合作进行交叉验证相关客户身份信息的真实性，由于各个银行之间存在一定的竞争关系且各个银行所拥有的客户信息资料属于银行的内在机密，因此在进行与各银行交叉验证相关客户身份信息时，容易出现信息不足，客户资料泄露等现象，因此缺乏一个公平公正的平台为银行业交叉验证客户身份信息的有效性提供一定的保障。同时，随着AI识别技术的飞速发展，越来越多的银行等金融机构提议要将人脸识别技术加入远程开立银行结算账户客户身份信息核验之中，但目前人脸识别技术尚未在银行金融业有一个统一的标准，银行金融机构的基础设施建设还有待完善。

1.4 对银行远程开户风险后续管理不足

在远程开立银行结算账户时，存在一定的信息交互风险。远程开户依赖于互联网络进行客户与银行之间图像和声音的传输，但是在进行网络传输时，遭遇伪造、篡改等可能性较大。倘若客户的计算机在不知情的情况下遭遇了不法分子的入侵，那么在这样安全性较低的环境下进行远程开立银行结算账户业务的办理，就给了不法分子可乘之机，进而发生窃取客户信息、插入虚假声像伪造客户声像等不法行为，客户的信息安全面临空前的威胁。除此之外，还存在着虚假与胁迫开户风险。银行机构需证明开户是客户的真实意愿表达，而不是外部胁迫，但实际操作过程中，银行远程开户引入的视频技术，并不能防止不法分子利用插件工具上传事先准备好的证件图片信息、当事人视频资料逃避相关的身份验证，也很难通过多种渠道来识别客户是否属于自愿开立银行结算账户，银行仍旧处于虚假开户和胁迫开户的风险之下。

1 远程开立银行结算账户存在问题的完善建议

1.1 优化相关法规制度

1.1.1 出台较为明确的实施细则

随着远程开户在银行办理结算账户业务中日益蓬勃发展，因此政府机关部门要不断加快优化相关的法规制度，出台一系列银行在办理远程开户业务时的各项规定制度，并对这些制度进行不断细化，明确远程办理银行结算账户的各个环节，同时银行等金融业在进行远程开户时要遵守相关法律法规的相关规定进行业务的办理，禁止出现滥用职权、非法办理业务的行为。

1.1.2 赋予银行要求客户提供辅助证明材料的权力

《人民币银行结算账户管理办法》授予银行要求开立个人银行结算账户申请人提供证明文件的权利，证明文件包括法律、法规和国家有关文件规定的个人有效证件。但在互联网环境下，银行可能需要更多的辅助信息来确定客户身份，如捷克 Zunobank会要求客户上传本人在其他银行的客户账单等。因此，应当赋予银行在办理远程银行结算账户业务的时候，要求客户提供一定的辅助材料来识别客户的身份。

1.1.3 加快建立银行结算账户分层管理制度体系

结合不同性质功能的账户，平衡便利性和安全性，加快建立银行结算账户分层管理制度体系，根据不同的账户类型、交易类型以及交易的规模、大小、频率等多方面，对账户实施分层认证及管理。同时，通过后台实时监测账户的使用情况，采取实名认证的方式对账户进行升级，禁止越级使用账户。

1.2 强调部门协调

1.2.1 强化各个渠道之间的合作，实现数据共享、交叉验证

商业银行除了借助自己本身所特有的身份验证方式外，还可以和政府机关部门、其他的金融机构之间加强合作，利用政府部门的数据信息和其他金融机构的数据库信息，利用安全有效的技术方式强化各个渠道之间的合作，实现数据共享，交叉验证客户信息资料的真实性和完整性。除此之外，还可以建立多方信息共享机制，减少因信息覆盖率有限而导致的验证渠道受阻、账户审核环节不畅等问题，加强征信系统数据的开发应用，提高相关数据的利用效率，保证客户身份的真实有效。

1.2.2 联合公安部门信息中心制定指纹核查办法

首先，要加快完善顶层设计。联合有关部门制定完善《身份证联网核查系统指纹化管理的规定》，并对该项规定做系统的阐述说明，银行等金融机构利用相应的法律法规制度文件来办理远程开立银行结算账户的业务，在一定程度上能够确定开户客户身份信息的真实有效，降低风险。其次，公安部门要加快完善部门内部的信息库建设，对于过期的身份信息要及时地重新录入，使得公安部门信息库的指纹信息完整且有效，加快建设联网核查系统。除此之外，还要预防出现手指受伤、脱皮而导致无法识别指纹等情况，需要采集同一人的多个手指指纹信息，可以选择多个指纹尽心验证，使得指纹的通过率得以提高。

1.2.3 及时地对联网核查系统的数据进行更新

首先，总行的联网核查系统要与公安部数据信息库及时的对接，及时地将总行的数据信息与公安部的指纹数据进行核查并更新，尽量减少数据信息出现滞后的现象。其次，要在联网核查系统中新增指纹核查的模块，升级系统功能，使得客户在远程办理银行结算账户时能够及时的进行指纹的比对以确定客户身份信息的完整。最后，要在联网核查系统中增加身份证件的种类信息，如军官证、护照等能证明本人身份证件的信息。

1.2.4 在各省会城市银行金融机构实行试点运行

一般来说，省会城市经济发展速度较快，人口流动性大，因此，在省会城市银行金融机构率先实行试点运行，有利于远程开立银行结算账户时测试客户身份信息的精确度和效率，并结合相关反馈信息，对信息技术和数据库及时的更新，不断改进提高。同时，还可以在医院、政务服务中心等人口较为聚集的地方进行试用，在开立社保卡或者健康卡等环节时，录入公民的个人信息和指纹数据，在一定程度上能够核查公民身份信息的真实性和完整性，扩大指纹信息的使用范围。

1.3 加強内部控制

一方面，要加快完善银行等金融机构识别客户身份信息系统机制，结合相关信息资料对客户身份的真实性进行综合的评估判断;另一方面，要加强内部控制，制定明确的规章制度保证银行工作人员的保密责任，与工作人员签订保密协议，严禁出现违法收集买卖客户的个人信息的行为，搭建起一个互相信任、安全有效的非面对面办理银行结算账户的业务。

1.3.1 多重组合的限制

对远程办理银行结算账户业务的客户实施多重组合的限制。一是要对开户对象进行限制。必须要求开户主体公司或者个人在我国境内且存续时间较长。二是要对开户数量进行限制。一个开户主体只能在同一个银行远程办理一定数量的银行结算账户。三是要对相关账户余额和交易的金额进行限制。规定银行结算账户的日交易金额、日取现金额以及相应的账户余额，防止出现利用远程银行结算账户进行洗钱等违法犯罪行为。

1.3.2 线上或者线下远程信息认证

对远程申请开立银行结算账户的客户要进行线上线下的双重认证，要求远程开户的客户按照线上的相关规定填写申报信息，线上审核通过之后将能证明客户自身的文件资料、开户申请书等材料复印件寄回或者传真到银行进行线下审核。除此之外，还可以利用同名账户进行转账验证客户的身份。通过电话回访对客户所填写的线上资料的真实性进行进一步确认，保证客户是在自愿的原则下进行远程开立银行结算账户的，同时还可以以客户的产权证明、租赁合同或者其他相关辅助材料来进一步确认客户身份的真实有效。

1.3.3 适时转变银行账户管理理念，探索监管新方法

未来银行等金融行业的监管朝着自助认证、自担责任的方向迈进。现阶段，美国对于远程开立银行结算账户较为支持，并未对其设立多项的附加性要求。我们国家在进行远程开立银行结算账户时，也要适时地转变银行账户的管理观念，尽量减少政府部门的作用，充分发挥银行等金融机构的作用，在以实名制开户的管理理念为基础下，充分了解客户的身份信息，结合不同的银行等金融机构的经营特点探索新的监管方法和远程开户的方式。银保监会等金融监管部门则保留对银行等金融业务监督管理的权利，禁止出现利用远程开户洗钱、恐怖融资或者欺诈等现象。

1.3.4 建立新业务洗钱风险评估机制，完善风险控制措施

加快完善风险控制措施是银行等金融业务顺利开展的根基。因此，各个银行金融机构都要全方位、多角度的考虑远程开立银行结算账户可能存在的风险和安全隐患，严格按照银保监会的相关规定对远程开户业务的规定执行，制定涵盖完整业务流程的各个环节的风险控制措施，将办理业务过程中各项电子证件有效的记录和保存，可以引入第三方认证方式确保业务的公平公正。同时，要加快建立防止洗钱风险业务的评估机制，设置严格的规章制度和要求，加快完善事后追责制度，加大处罚力度，以促进银行等金融机构在设计远程开立银行结算账户业务流程的规范性和合理性。

1.3.5 健全考评机制，强化业务监管

一是明确工作目标，有效提升核查系统指纹化核查使用率。严格要求银行落实指纹化核查的各项制度规定，规范有序开展核查业务，确保使用指纹化核查身份信息的系统占比逐年提高。

二是建立考核通报机制。要求各银行金融机构推广指纹化核查的细化措施和推进时间表，并对本机构内部系统功能进行自查，不符合要求的应及时整改优化。三是畅通举报渠道，加大执法检查力度。省会中支应严肃指纹化核查纪律，公布咨询举报电话、畅通举报机制;在支付结算执法检查中，应重点检查指纹化核查的开展和推广的情况。发现不规范使用系统的、不符合操作要求的等违规行为，应依法严肃查处并督促其及时整改。四是建立科学地评价机制和奖惩机制，对每个岗位、每个员工、每个环节提出指纹化核查的要求和注意事项，明确评价标准并严格落实到位。

1.3.6 加强人才队伍建设，实现对创新业务风险评估和应对能力的提高

随着互聯网金融的飞速发展，金融产品种类越来越多，因此对相关工作人员综合素质要求就越来越高。银行等金融机构要不断加强内部控制，设立学习班，鼓励银行工作人员系统的学习金融监管业务知识，不断充实工作人员的知识素养，提高工作人员的工作效率和能力，更好地对金融创新业务风险进行评估预警，进一步提升应对风险的能力。

2 结语

远程开立银行结算账户是现阶段大数据信息技术发展下的产物，是银行金融行业顺应时代发展潮流所进行的改变。远程开立银行结算账户在互联网信息技术的支持下逐步发展完善，但现阶段还存在这一些不足之处，本文针对这些不足系统的提出了一些完善措施，以期能够加快促进远程开立银行结算账户的发展，银行结算账户与我们生活中的每一个人都息息相关，采用远程开立银行结算账户的方式办理相关业务更有利于节省人民群众的时间精力，同时在进行远程开户时要注意保护好自己的个人隐私，互联网信息技术是一把双刃剑，有利也有弊，它在方便人民群众生活的同时也可能会导致个人信息的泄露，这一方面要求银行金融业要完善监管机制，另一方面要求人民群众重视保护好自己的个人信息。远程开立银行结算账户是大数据信息时代发展的必然要求，要加快完善远程开户时可能遇到的问题，不断对这些问题进行调整解决，促进远程开立银行结算账户稳定的发展。

参考文献

[1]罗琰钦.中国传统银行的经营转型之道———互联网金融视角[J].云南财经大学学报，2015，（01）.

[2]罗锦莉.远程开户或颠覆银行传统服务模式[J].金融科技时代，2015，（02）.

[3]许琪.银行远程开立人民币银行账户存在的问题与建议[J].金融会计，2015，（8）.

[4]王雪韬.银行账户远程开立的国际经验借鉴与启示[J].浙江金融，2015，（9）.

[5]王硕.远程开户利好“互联网+金融”[J].中国农业金融，2015，（12）.

[6]王路.银行远程自助开户业务存在的问题应予以关注[J].金融经济，2017，（02）.

网上银行数据挖掘论文范文第2篇

一、我国银行的风险管理现状

我国近几年经济发展极其迅速, 我们身边的商业银行的数量也在逐渐增加, 对商业银行进行合理的风险管理, 是每一个银行管理人员最关注的事情之一。通过对银行相关资料的深入调查, 我们了解到即使银行每年都会将超过二分之一的每年获取的资金用来作为风险管理的基本费用, 但是如此大金额的管理资金还是无法从根本上解决银行面临的风险问题。目前随着大数据时代的到来, 商业银行也在逐渐利用新的风险管理方法来解决问题, 管理人员通过改变传统思路, 充分利用大数据电子信息数据库数量庞大的典型特点, 找寻更适合银行风险管理的解决办法, 从根本上解决我国银行的风险管理问题。

二、我国银行风险的分类

我国银行风险管理种类目前主要分为信用风险、市场风险和操作风险三个方面, 下面主要从这三方面展开进行讲解。

(一) 信用风险

信用风险又叫违约风险, 通常是指交易双方不按约定履行合约条款, 从而造成违约, 导致交易双方承受违约损失。目前我国银行面临的主要风险之一就是信用风险, 信用风险的管理对于银行管理工作人员来说也不是一件容易的事情, 信用风险中对银行影响最大的就是贷款风险。当前我国银行为了避免信用风险带来的危机, 通常会在将资金贷款给客户之前对客户进行信用调查, 明确客户是否有信用不良记录或者目前处于欠账状态, 并对信用良好的客户在进行贷款时要求其有明确的担保人和价值相当的抵押物品。但是这种规避信用风险的方式也并不是绝对的安全, 常常会有一些客户在向银行申请贷款时将自己的房产和车子来作为抵押物品, 但是像这种固定资产的抵押物的社会价值是存在波动的, 对于这种情况, 银行会对客户的贷款用途进行调查追踪, 并明确客户能否有能力在确保的时间内还清贷款金额。有很多情况就算客户有抵押物, 但仍然会导致银行亏损, 比如客户需要向银行贷款用贷款资金去进行一些投资项目, 如果投资项目失败, 客户将无法还清贷款, 再加上抵押物的社会价值会有所波动, 最终导致的结果就是银行面临亏损风险。

(二) 市场风险

市场风险是由于国家市场价格浮动、汇率、国家政策变更等多重市场因素可能造成的风险损失, 市场风险主要分为利率风险、汇率风险、股票价格风险、商品价格风险。由于世界各国的相关政策无法预测, 各商业银行对于市场风险的掌握把控的难度更大、风险管理方法也更加困难。但是随着全球经济的快速发展以及世界各国之间的密切联系, 新兴商业银行想要脱颖而出快速发展, 就要顺应时代趋势, 积极应对市场风险带来的影响, 相比于大众而言, 商业银行对于市场价格的波动以及汇率变化的感知能力都要更强, 所以商业银行要积极结合市场现状, 合理制定出规避市场风险的管理方法。

(三) 操作风险

操作风险指的是由于信息系统或内部控制缺陷导致的意外损失带来的风险, 操作风险的起因主要包括人为错误、电脑系统故障、工作程序和内部控制不当等。操作风险在商业银行中存在的可能性几乎为零, 因为银行从业人员在入职前都要经过大量的专业的知识培训, 他们对于基本的操作都非常的熟悉。但是对于一些人为或者自然灾害, 操作风险也是无法避免的, 所以商业银行需要对预防偷窃、抢劫以及自然灾害等方面加强保护措施, 如果一旦遇到操作风险, 也要及时采取处理方法, 在一定程度上减轻损失。在大数据时代下, 商业银行可以更好地找到解决操作风险的管理方法。

三、大数据时代下银行的处境

大数据时代到来, 给商业银行带来的很多发展机遇, 但同时也带来的许多困难和挑战。

首先是信息安全问题, 虽然随着大数据的发展商业银行可以利用大量数据在信息方面获取突破手段来解决风险管理的问题, 但是一旦对于这些数据管理处理不当, 就会造非常严重的后果, 其影响将不堪设想, 所以对于数据的安全管理问题商业银行要引起高度重视。

其次是对于大量数据的整合问题, 数据库中必定会有大量的、不同类型的各种数据资源, 如果商业银行需要用到某些数据, 肯定不能从庞大的数据库中漫无目的的寻找, 将数据库中的数据进行分类整理, 方便后期查找使用, 是目前商业银行需要完成的头等大事。想要打破传统存储方法, 就要克服障碍, 在技术上寻找突破口, 合理充分的利用大数据的优势。

四、银行在大数据时代下的风险管理方法

(一) 建立银行数据分析网络平台

商业银行要充分利用网络数据平台的优势和特点, 结合网络平台的大量资源, 建立属于银行本身的数据分析平台。这就需要银行打破传统思想观念, 顺应大数据的时代发展趋势, 加强与网络媒体之间的工作交流。

(二) 对数据加强监管

银行需要对内部的数据信息加强保护, 确保数据的安全性, 防止数据泄露。与此同时, 也要对银行工作管理人员进行安全知识的培训, 提高管理人员的安全防范意识, 确保信息的绝对安全。

五、结语

综上所述, 在大数据时代的趋势下, 银行只有打破传统观念, 积极顺应时代发展, 不断努力创新提高自身水平, 才能将银行风险降低到最小, 收益实现最大化。

摘要：在当今这个科技发展迅速地二十一世纪, 令银行管理人员备受关注的问题依旧是银行的风险管理, 大数据时代的到来, 使得银行的风险管理问题得到了解决。当代社会, 人们在日常生活中可以通过网络了解到各种新闻事件, 如果想要顺应时代发展, 在当代这个机遇与巧合并存的社会就要做到积极顺应大数据时代的潮流, 不断突破创新。本文主要对大数据时代下的银行风险管理进行了讲解。

关键词：大数据,银行风险管理

参考文献

[1] 魏国雄.大数据与银行风险管理[J].中国金融, 2014, 15:25-27.

[2] 孙继锋, 刘高峰.大数据与商业银行风险管理优化的关联分析[J].区域金融研究, 2017, 10:24-27.

网上银行数据挖掘论文范文第3篇

一、私人银行卡分类

私人银行卡分为钻石卡和金卡两种卡类。

客户尊贵身份的象征。“两卡”是银行个人高端客户的身份标识，代表了银行对财富管理客户及私人银行客户个人成就的尊敬。

兴业银行为您精心设计了四种卡面，共计八种卡面样式可供您选择，分别是黄河瀑布、牡丹、兰花及高山流水。黄河瀑布表现了奔流不息的磅礴气势，红霞似锦的吉祥意义;牡丹代表了富贵吉祥、繁荣昌盛;兰花表现出君子的坚贞不渝，高雅淡泊;高山流水则是寓意“巍

金斧子财富： 巍乎志在高山,洋洋乎志在流水”的超凡意境

二、私人银行卡服务内容

为提升对私人银行客户的服务能力，培育和扩大高端客户群体，塑造私人银行业务的品牌形象，兴业银行今年向社会正式发行私人银行卡。

私人银行卡是以本行理财卡为基础的磁条借记卡，具有理财卡的支付结算及增值服务等功能，专享私人银行服务。同时，也是证明客户金融净资产达到监管部门及该行要求的有效凭证，具有专项理财、度身制定、灵活融资、私人股权投资、另类投资、专项顾问等专项金融服务。

私人银行卡是以本行理财卡为基础的磁条借记卡，具有理财卡的支付结算及增值服务等功能，专享私人银行服务。同时，也是证明客户金融净资产达到监管部门及该行要求的有效凭证，具有专项理财、度身制定、灵活融资、私人股权投资、另类投资、专项顾问等专项金融服务。

如果您还有更多关于对兴业银行私人银行卡的问题，欢迎来电咨

网上银行数据挖掘论文范文第4篇

政府门户网站“以用户为中心”的服务理念，深度、广度不够，丰富内容、深化服务。中央政府门户网站是顶级门户网站，栏目规划、功能设计、建设模式方面

中国政府网()于2005年10 月1日试运行，经过3个月的试运行后，于2006 年1 月1 日正式开通。后设有中文简体版、中文繁体版和英文版。

网上公开的内容主要包括各种通知公告、政策法规、政府机构组成、人事、财政、统计数据以及办事指南等信息。

政府门户网站能够按照用户对象设置频道，居民、企业、旅游者、投资者是四种最为常见的用户类型。

以用户为中心、注重简洁实用逐步成为多数政府网站的设计理念。

步整合相关部门的在线资源，能够面向社会公众和企业提供若干在线服务。

按照阳光透明、便民高效的原则，建立了完善的查询、咨询功能，使申请人可以随时了解申办事项的办理进度、审查状态和审批结果等最新消息。

对外宣传、政务公开、公众参与、网上办事逐步成为我国政府网站的四大功能定位。按照基本的功能定位划分，目前较为普遍、通用的栏目主要有：

1.对外宣传类：区情概览、山光水色、风土人情、投资指南等;

2.政务公开类：机构介绍、新闻动态、领导讲话、政府公文、政策法规、办事指南、统计数据、各部门业务动态、工作计划与总结、统计数据、人事任免、干部选拔、财政、采购、项目投资等;

3.公众参与类：领导信箱、民意征集、网上调查、网上举报与投诉、在线访谈、公众论坛、视频点播等;

4.网上办事类：站内搜索、数据查询、表格下载、在线咨询、在线注册申报、办事状态查询等。

网上银行数据挖掘论文范文第5篇

1.软件选型建议 1.1 数据传输

处理并发链接的传统方式为：为每个链接创建一个线程并由该线程负责所有的数据处理业务逻辑。这种方式的好处在于代码简单明了，逻辑清晰。而由于操作系统的限制，每台服务器可以处理的线程数是有限的，因为线程对CPU的处理器的竞争将使系统整体性能下降。随着线程数变大，系统处理延时逐渐变大。此外，当某链接中没有数据传输时，线程不会被释放，浪费系统资源。为解决上述问题，可使用基于NIO的技术。 1.1.1 Netty

Netty是当下最为流行的Java NIO框架。 Netty框架中使用了两组线程：selectors与workers。其中Selectors专门负责client端(列车车载设备)链接的建立并轮询监听哪个链接有数据传输的请求。针对某链接的数据传输请求，相关selector会任意挑选一个闲置的worker线程处理该请求。处理结束后，worker自动将状态置回空闲’以便再次被调用。两组线程的最大线程数均需根据服务器CPU处理器核数进行配置。另外，netty内置了大量worker功能可以协助程序员轻松解决TCP粘包，二进制转消息等复杂问题。 1.1.2 IBM MessageSight

MessageSight是IBM的一款软硬一体的商业产品。其极限处理能力可达百万client并发，每秒可进行千万次消息处理。

1.2 数据预处理 1.2.1 流式数据处理

对于流式数据的处理不能用传统的方式先持久化存储再读取分析，因为大量的磁盘IO操作将使数据处理时效性大打折扣。流式数据处理工具的基本原理为将数据切割成定长的窗口并对窗口内的数据在内存中快速完成处理。值得注意的是，数据分析的结论也可以被应用于流式数据处理的过程中，即可完成模式预判等功能还可以对数据分析的结论进行验证。 1.2.1.1 Storm

Storm是被应用最为广泛的开源产品中，其允许用户自定义数据处理的工作流(Storm术语为Topology)，并部署在Hadoop集群之上使之具备批量、交互式以及实时数据处理的能力。用户可使用任意变成语言定义工作流。

1.2.1.2 IBM Streams

IBM的Streams产品是目前市面上性能最可靠的流式数据处理工具。不同于其他基于Java的开源项目，Streams是用C++开发的，性能也远远高于其他流式数据处理的工具。另外IBM还提供了各种数据处理算法插件，包括：曲线拟合、傅立叶变换、GPS距离等。 1.2.2 数据推送

为了实现推送技术，传统的技术是采用请求-响应式’轮询策略。轮询是在特定的的时间间隔(如每1秒)，由浏览器对服务器发出请求，然后由服务器返回最新的数据给客户端的浏览器。这种传统的模式带来很明显的缺点，即浏览器需要不断的向服务器发出请求，然而HTTP request 的header是非常长的，里面包含的数据可能只是一个很小的值，这样会占用很多的带宽和服务器资源。

面对这种状况，HTML5定义了WebSockets协议，能更好的节省服务器资源和带宽并达到实时通讯。应用Websockets技术，服务器可以通过一个双工通道主动推送数据至客户端浏览器。 1.3 数据存储 1.3.1 车载终端数据

自2006年以来，基于Google提出的MapReduce编程模型以及分布式文件系统的开源项目Hadoop，得到了分布式计算领域的广泛关注，近年来更是几乎成为了大数据行业的标准框架。众多国际互联网公司如Yahoo!、Twitter、Facebook、Google、阿里巴巴等均开源发布了大量基于Hadoop框架的软件，从而使得此框架拥有其他大数据工具所不具备的软件生态圈。

2013年底，Hadoop 2 发布，新一代的计算框架YARN在兼容MapReduce之外，使得其他第三方计算工具可以更便捷的与HDFS整合。同时HDFS也增加了HA(高可用)等新功能。

Cloudera是一家美国的Hadoop软件发行商，其CDH提供了企业级的服务支持，超过50%的Hadoop开源项目贡献来自于Cloudera的工程师。恒润科技目前使用的是Cloudera的CDH5。

数据存入HDFS中时，Hadoop会自动将数据切分为block并均匀分布的存储在集群的各个数据节点。读取数据时，往往通过Map Reduce的方式将数据汇总并提取。这种方式非常适用于对海量数据(eg. 100GB+)进行检索或分析的场景。这是因为，首先海量数据很难用单机进行处理，因为大量数据需要先加载至内存;其次因为MapReduce(或基于YARN的其他计算方式)可以充分利用整个集群中的计算资源，任务的执行效率远远快于单机。

而对于交互应答及时性要求较高的应用场景，比如查看某列车某一时段的车速变化曲线(涉及数据量相对较小)。用户往往期望指定检索条件后可得到秒级的响应。但如果采用上述方式直接从HDFS取数据，整体集群任务派发与资源协调所需的时间将远大于数据处理与展示的时间。用户体验将会大幅下降，这种情况下一般会采用非结构型Nosql数据库。HBase是Hadoop生态圈中非结构型数据库的代表，其架构参考了Google的bigTable设计。旨在为客户提供基于HDFS，支持快速写入与读取的数据库。

HBase的一个典型应用场景便是车载终端数据存储，车载终端数据的特点包括： 数据类型多样、数据具有时序性、车载终端有移动性以及数据粒度小。车载数据也符合上述特征，因此HBase相对于HDFS是一个更加合适的选择。然而，HBase表的设计对数据检索效率的影响可谓巨大，因此必须紧密结合应用场景、数据结构以及数据的元数据才能确保HBase的性能满足应用需求。 1.3.2 应用数据

应用数据一般则采用关系型数据库进行存储。常见的关系型数据库包括：Mysql，SqlServer，Oracle等。 1.4 数据分析 1.4.1 基础运算功能

大数据平台需根据数据类型的相应特点封装基础运算功能。例如，对于布尔量，需提供某段时间区间内，0、1变化的次数统计，0、1所占比例分布等功能;对递增量如列车里程，应提供某段时间区间内该信号的变化率。而这些功能在分布式环境下主要是通过MapReduce的思想实现。

MapReduce是Hadoop的核心组件之一。 所有计算任务都被分解为两个过程：Map与Reduce。其中Map过程的核心思想为移动计算优于移动数据’，即将计算任务Mapper分发至数据所在计算节点。计算节点对本地数据进行计算并将计算结果记录在本地HDFS。Reduce过程，则由reducer去各个计算节点收集mapper的中间计算结果再整理成最终结果。这一过程适合的场景是大批量数据运算，而针对交互性较强的应用，因整个计算过程涉及大量磁盘IO操作，很难做到及时响应。为此Hadoop软件生态圈对MapReduce过程进行了大量优化，而Spark的出现则进一步颠覆了MapReduce的实现方式。 1.4.2 Apache Spark

Spark将数据源封装为RDD(一种可伸缩的分布式数据结构)。针对RDD的Mapreduce过程，将所有中间结果都保存在内存，而不需读写HDFS，从而提高计算任务的整体效率。除MapReduce外，Spark还提供许多其他数据操作。自2014年起，spark已经成为Apache开源社区中最活跃的开源项目。 1.4.3 SQL on Hadoop

在传统关系型数据库中进行数据分析往往是依靠SQL语言。对于不熟悉分布式编程的数据分析人员，SQL on Hadoop的出现无疑为他们提供了一种便捷而强大数据分析工具。为Hbase提供SQL操作的工具包括Hive，Impala与Pheonix。其中Hive与Impala都是为HDFS而设计同时提供了对Hbase的接口;Pheonix则是专门为Hbase设计的，底层实现完全依赖Hbase 的原生接口。 1.4.4 机器学习算法

数据挖掘中常用的许多机器学习算法都是迭代式的，当数据分布在集群中，传统的单机算法实现将难以生效。Apache Mahout提供了多种机器学习算法基于MapReduce的实现，包括聚类、拟合、协同过滤等。Spark也提供了Mlib组件并以Spark的方式对上述算法进行了实现。 1.4.5 BI

传统的的BI工具近年来也开始提供基于Hadoop的数据计算接口，如Matlab提供了MapReduce的接口(http:///discovery/matlab-mapreduce-hadoop.html)。而SPSS更是宣布除与Hadoop集成之外，还将于2015年完成与Spark的集成。值得注意的是，这些集成仅是底层实现的集成，即仍然要求数据分析人员具备MapReduce的编程思想并学习这些工具关于Mapreduce的客户端接口。 1.4.6 工作流

Oozie是Hadoop生态圈中第一款关于计算流程规划的工具。通过这款工具，开发人员可以将上述数据分析工具进行整合，以完成非常复杂的数据统计任务。然而Oozie缺乏可视化的工具对工作流进行设计，且调试十分不便。

Azkaban是由LinkedIn贡献的一款类似的开源工具并提供了用户友好的可视化界面。

1.4.7 数据可视化

由于前段的框架采用的是基于浏览器的B/S架构，因此数据的可视化可以依托于大量开源的javascript工具库,例如D3(https://github.com/mbostock/d3/wiki/Gallery)、Highcharts(http:///demo)以及Baidu Echarts(http://echarts.baidu.com/doc/example.html)。

以Echarts为例，其提供的工具包括：折线(面积)图、 柱状(条形)图、 散点(气泡)图、 K线图、 饼(圆环)图、 雷达(面积)图、 和弦图、 力导向布局图、 地图、 仪表盘、 漏斗图。具体demo请参考上述链接。 2 硬件选型建议 2.1 服务器选型 2.1.1 配置

Hadoop集群中DateNode的推荐配置为： • 12～24 块1～4TB 硬盘

• 2 ～8核 CPU, 频率2～2.5GHz • 64-512GB 内存 • 10～100G以太网网口 NameNode的推荐配置为：

• 4～6 块1TB 硬盘 (操作系统1块, 文件系统2块,Zookeeper1块) • 2 ～8核 CPU, 频率2～2.5GHz • 64-128GB 内存 • 10～100G以太网网口 2.1.2 规模

车载终端数据进入Hbase后，以Hfile的形式存于HDFS。这意味着所有数据在整体集群中将会至少保存3个备份。规划集群规模时需考虑下列几个参数： •

车载终端数量(车载数据采集设备)sensors •

采集端口数量ports •

采集频率 frequency •

采集时间period •

端口大小 size •

备份数量 redundancy

网上银行数据挖掘论文范文第6篇

2008年9月, 美国《自然》 (Nature) 杂志专刊--The next google, 第一次正式提出“大数据”概念。大数据具有价值高、体量大、速度快、种类多的特点, 在大数据时代, “用数据说话”、“让数据发声”, 已经成为人类认知世界的一种方式。商业银行在进行日常业务中会产生海量的数据, 其中包括客户交易数据和客户基础信息数据, 将大数据技术应用与商业银行, 就是银行对这些数据进行分析与应用, 挖掘数据背后的商业价值。这些商业价值一般包括银行资源的合理配置、银行业务的个性化转变、银行风险的管控、银行客户的维护与挖掘等方面。

二、银行大数据应用的现状

由于行业独有的特征, 商业银行在业务开展过程中积累了涵盖范围包括客户收入、消费、投资、贷款等多方面交易数据以及客户个人、家庭、社会关系等各方面的基础信息数据, 这些行业数据使商业银行在大数据应用方面具有得天独厚的优势。但是, 体量庞大的商业银行数据也使其在对数据进行处理时产生了很多问题。因此, 数据治理成为商业银行大数据应用的重要前提。做好银行数据治理, 首先要有完善的数据治理组织, 其次要坚持标准先行的原则, 再次是做好数据质量以及数据质量的管理, 最后要制定量化的数据管理绩效考核。虽然现阶段, 我国商业银行的数据治理体系建设尚不完善, 对于数据缺乏有效的分类整理, 无法做到对数据的整合利用, 难以充分挖掘数据背后的商业价值。但是, 各大商业银行已经充分意识到大数据应用对于提高其市场竞争力的重要作用, 并不断对大数据应用进行探索和尝试。

三、银行大数据应用的实施方法和内容

由于我国目前还处于大数据应用的初级阶段, 实践经验尚且不足, 商业银行大数据的应用需要有一个循序渐进的过程, 因此, 在商业银行大数据应用的发展过程中, 要根据实际发展情况, 制定行之有效的实施方案。一方面, 商业银行要加强内部数据建设, 提高数据处理与分析能力。另一方面, 商业银行应加强与外部机构的合作与研究, 提高大数据应用能力。

(一) 建立健全数据治理组织

商业银行应建立一个全行业覆盖, 权责分明的数据治理组织。健全的数据治理组织能够让数据的管理工作与银行的业务发展实现协调和同步。在银行数据治理组织中要明确数据治理的领导者、制定数据治理具体工作的数据管理者和执行数据自理工作的数据使用者, 三者应做到上传下达, 协调进步。

(二) 提高银行数据获取和挖掘能力

首先, 商业银行除去自身能够获得的数据信息外, 还应加强与外部机构 (如互联网金融企业、各类监管机构等) 的战略合作, 推动银行传统业务的转型升级。其次, 商业银行需要提高海量数据处理分析能力, 能够快速直接的从中获取有效信息, 从而达到金融资源的合理配置和优化信息服务的目的。

(三) 加强客户信息数据处理, 积极培育和维护客户

商业银行要提高自身行业竞争力, 就必须转变经营理念, 重视客户需求, 制定以服务客户为中心的经营策略。第一, 商业银行在进行客户信息处理时, 要通过对客户交易数据、互联网社交数据等多方面的分析, 深度挖掘客户的需求。第二, 商业银行在管理客户关系时, 要建立包括客户基本信息、客户偏好信息以及客户行为和交易信息等各个方面的完整的全景视图。第三, 商业银行必须要重视客户隐私, 维护好客户信息数据的安全。

(四) 加强数据资源的使用规划, 逐步推广大数据应用

商业银行在数据资源使用中, 要明确工作人员的数据使用权限、使用方法以及数据作用, 在做到数据资源安全的同时将数据资源的使用价值最大化。同时, 大数据在银行各部门的应用都是需要一个长期的过程, 为确保大数据应用的深入, 实现效益最大化, 商业银行应从内到外逐步探索试点再推广应用。

(五) 加强人才队伍建设, 培养大数据应用人才

市场经济下企业竞争其实也是人才的竞争。商业银行要想实现内部的转型升级, 立足于市场, 就需要积极培养大数据的应用人才, 加强人才队伍建设。大数据应用人才能够充分的挖掘分析数据资源, 实现大数据的高效利用, 建设一支专业的大数据人才队伍能够帮助商业银行加强数据资源的应用能力, 提高自身的市场竞争力。

众所周知, 人类正处在一个数据大爆炸的时代, 大数据在互联网、物联网以及社交网络中的应用, 使金融以及相关行业得到飞速发展。商业银行作为覆盖人们经济生活最广泛的金融机构, 在社会经济发展中处于重要地位。因此, 商业银行在运营过程中加强对大数据的应用已成为必然趋势。商业银行利用大数据技术充分挖掘数据资源信息, 帮助银行做到业务的转型升级, 改善银行服务质量, 提高银行的运营效率, 从而进一步提高银行的市场竞争力。

摘要：伴随国民经济和社会生活不断网络化、信息化以及电子化发展, 数据化不断深入渗透到人们经济和社会生活的方方面面, 大数据已成为提高社会生产力, 推动社会进步的重要因素。在互联网技术不断成熟的条件下, 利用大数据和互联网技术产生的各类互联网金融服务层出不穷, 商业银行面对的竞争压力也越来越大。商业银行对大数据技术的应用成为实现商业银行的转型升级, 提高市场竞争力的重要手段。本文通过对银行大数据应用的理解, 分析探讨了商业银行大数据的应用现状, 浅谈商业银行实施大数据应用的几个要点, 旨在推动商业银行大数据的应用与发展。

关键词：大数据,商业银行,应用

参考文献

[1] 于鑫芳.大数据下商业银行发展研究:现状、影响及路径选择[J].债券, 2018 (4) .

[2] 工商银行股份有限公司河北省分行课题组, 宋颖新, 王英琦.商业银行大数据分析与应用研究[J].河北金融, 2018 (1) .