银行业数据分析的关键应用场景探索

按业务类型，银行的核心业务是零售、对公和同业。因此，银行通常按这三个部门进行业务主体的划分。

银行业数据分析主要场景：经营、管理

去年，由中国人民银行发布的《银行业普惠金融业务数字化规范》提到，目前银行业在业务数字化方面仍存在如数据管理不完善、服务质量和效率参差不齐，以及客户个人数据信息安全保护不足等问题，仍需从多个维度全面部署数字金融的发展。

针对上述问题，镜舟科技与多加银行企业一起从场景生态建设入手，找准数字化过程中的典型场景，通过对底层数据处理和应用的质量和效率的提升，实现上层业务消费更智能、更标准、更安全。

1. 运营场景：用户行为分析

用户行为分析是银行了解客户偏好和需求的关键手段。通过手机埋点、用户旅程设计和AB测试等运营手段，对客户的交易历史、产品使用情况、在线行为等数据的分析，银行能够构建更为精准的用户画像，从而优化产品和服务。

2. 风控场景：实时风控与反欺诈

随着金融交易的线上化，实时风控和反欺诈变得尤为重要。银行需要整合客户的交易行为、资产数据、身份特征、信用状况等多维数据采集分析，并与客户画像进行实时关联分析，对交易环节和渠道进行事前、事中、事后多方位预测、识别、处置，从而预防和减少欺诈风险。

3. 营销场景：CDP平台与人群圈选

在用户营销管理方面，银行需要结合 CDP 中的用户标签及历史行为数据进行营销分析，这一过程将对不同来源、类型的大体量数据执行复杂查询和交互式分析，基于用户画像和行为分析结果，设计个性化的营销路径和方案，并通过不同的渠道向目标客户推送。

4. 经营场景：绩效与业务管理场景

零售业务涉及到银行员工绩效管理和流程管理优化，这个环节需要帮助员工对多维度、大数据量，以及不同周期对应指标的业务数据进行自助分析，达到日级别业绩情况查询。同时也要兼顾和满足各分行、支行不同的考核差异，实现考核结果自动化分配处理，通过数据实现经营管理的精细化与智能化。

在上述四大场景中，需要企业建立完善的数据整合制度，实现采集、清洗、共享等多个底层环节数据统一，以及上游应用的统一赋能和高质量应用，要求数据的分析与处理速度以及数据安全性得到足够保障。

镜舟分析型数据库为银行业提供最佳数据技术方案

镜舟分析型数据库以其高性能计算架构、分布式存储和处理能力、先进的数据压缩技术以及强大的数据安全和隐私保护，在金融领域中发挥着重要作用。

• 高性能计算架构：镜舟分析型数据库采用向量化执行引擎和Pipeline并行执行框架，大幅提升了数据处理速度，使得数据分析和查询能够实现秒级响应。
• 分布式存储和处理能力：通过MPP分布式执行框架，数据库能够高效地处理海量数据，满足银行业务的复杂查询与分析需求。
• 先进的数据压缩技术与计算效率：镜舟分析型数据库通过Bitmap技术，进一步优化存储与计算空间，也保证海量标签数据分析与计算的性能，配备现代化物化视图，实现分钟甚至秒级别的指标计算，提升查询效率。

• 多种容灾备份方案：包括存算一体、存算分离以及跨集群等多种容灾备份方案，为企业提供了灵活多样的备份和恢复选项，确保业务连续性。

• 完善的权限管理体系：配备行列权限控制，确保数据访问的精准授权，通过数据加密技术和 SQL 审计功能，为数据的存储和使用过程提供全方位的保护。

银行业数据分析实践案例

CDP 场景实践：低成本支持海量数据查询响应，营销转化效果提升30%

某股份制银行覆盖上亿用户，其用户数据平台（CDP）所承载的数据量相当庞大，在标签计算圈群环节进行多表聚合查询会占用大量资源，查询效率与实时性均不满足要求。

解决方案：

该银行利用镜舟分析型数据库，对用户特征、行为日志和画像标签进行整合，通过镜舟分析型数据库的 Bitmap 能力，可大幅节省存储空间，并实现任意维度的圈选和计算，构建人群包帮助上层应用进行营销策略精准投放，实现了数倍的性能跨越，提升营销活动的精准度和转化效果。