银行业数据分析的关键应用场景探索

“ 随着数字经济的蓬勃发展，银行业正经历着前所未有的变革。从传统的存贷款业务到如今的数字化服务，数据分析在银行中扮演着核心角色。本文将探讨银行业数据分析的主要场景，以及选型适配银行业分析需求的数据库技术。”

国内的商业化银行大体可以分为四类，大型国有银行、股份制银行、城商行以及农商行和农村信用社。银行的业务核心是赚取利息差，主要包括存款、贷款和汇款三大块，汇款中可能涉及外汇和少量支付业务，如支付宝的网银直连和一些收单业务。

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。

3. 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。

经营管理场景：某城商行百倍提升经营分析效率，灵活支持零售绩效管理

近年来，某城商行的零售业务量快速增长，导致数据量急剧增加，基于这些数据进行绩效管理时，海量数据处理和多样化分析场景的对于原有数据平台提出挑战。

解决方案：

镜舟科技帮助该银行基于 StarRocks 构建了面向数据综合处理分析的大零售经营管理平台，保障系统高效快速地完成日间批量数据加工和大数据量级的多维分析。支持大规模数据分析：满足百亿级数据量的灵活分析需求，报表生成速度从耗时数小时缩短至几分钟，支持高并发查询和多表关联。

该银行大零售经营管理平台支持从业务系统自动接入推荐人信息，实现线上化业绩分配认领，从业绩分润到考核结果应用的系统自动化处理，提升了全行考核有效性和透明度，加强了资源统筹和精细化管理水平。

结语

随着技术的不断进步和市场需求的日益增长，镜舟科技将进一步在银行业数据分析领域发挥更大的作用，推动银行业的数字化转型和创新发展。