大数据在银行的应用场景

第一章：

海量资料简介

1. 何为海量资料

2.海量资料的机器研习和专家思路

3.海量资料的4V特征

4.海量资料的来源

5.海量资料对公司的意义和潜在价值

6.海量资料技艺的演进历程和趋势

7.海量资料运用对公司决策的影响

8.实例：苹果怎样借助AT&T的用户资料来确定货品路线

第二章：银业界中的海量资料概述

1.银业界中的海量资料演进和机遇

2.海量资料对银业界的影响和变革

3.银行业界中的海量资料挑战和解题打法

第三章：海量资料采集和处理技艺

1.银行资料来源以及采集办法概述

2.资料清洗、预处理和特征提取技艺

3.基于云计算和海量资料平台的银行资料存储和管控

第四章：海量资料拆解和智能决策支持

1.海量资料拆解基础

1.1海量资料概述和运用情境

1.2银行业界中的海量资料特征和挑战

2.银业界务资料拆解

2.1资料收集和清洗技艺

2.2资料整合和资料仓库建设

2.3银业界务拆解和关联规则挖掘

2.4可视化和报表规划

3.智能决策支持系统

3.1决策支持系统的构筑和运用

3.2智能推荐系统在银业界中的运用

第五章：买方关系管控和个性化营销

1.银行买方关系管控基础

1.1买方关系管控概述和演进趋势

1.2银行业界中的买方关系管控价值和挑战

1.3买方细分和分类模型

1.4买方生命周期管控和买方关怀

2.个性化营销打法和执行

2.1市场细分和标的市场选定

2.2个性化货品和服务规划

2.3买方关系管控系统的选项和运用

2.4个性化营销活动的构筑、执行和评核

第六章：隐患管控和合规监管

1.银行隐患管控和海量资料

1.1银行隐患管控概述

1.2信贷隐患评核和建模

1.3市场隐患拆解和预警

1.4操作隐患和合规隐患拆解

2.信贷隐患管控和海量资料运用

2.1信用评核和隐患建模

2.2海量资料在个人和公司信贷中的运用

2.3不良资产监测和拨备计提拆解

3.市场隐患管控和海量资料运用

3.1金融市场概述和隐患类型

3.2海量资料在市场隐患监测和预警中的运用

3.3交易资料拆解和量化隐患管控

3.4高频交易和算法交易隐患拆解

4.操作隐患管控和海量资料运用

4.1操作隐患定义和分类

4.2内部将控和异常检测

4.3海量资料在反欺诈和内控审计中的运用

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