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第二期金融科技大讲堂:平安银行分享大数据平台实践经验

发布时间:2020-05-21  分类:天辰娱乐教育  作者:dadiao  浏览:6

第二期金融科技大讲堂:平安银行分享大数据平台实践经验2020-05-21 08:32:00 第二届金融科技报告厅:平安银行分享大数据平台实践经验2020-05-21 08336018336001@

2019年8月,中国人民银行正式发行《金融科技(FinTech)发展规划(2019—2021年)》(以下简称《规划》)。《规划》明确提出加强大数据的战略规划和整体部署,加快完善数据治理机制。

银行对大数据并不陌生。大数据技术已逐渐应用于精准营销、信用调查、风控、反欺诈、智能投资和客户服务,并显示出巨大的价值。

大数据是金融技术实现银行业数字化转型的基石。通过长期积累,各大银行积累了大量的历史数据。波士顿咨询公司(Boston Consulting Company)曾指出,银行业每产生100万美元的收入,平均就会产生820亿字节的数据,是所有行业中数据密度最高的。

从数据覆盖的角度来看,数据类型包括由工资、公积金、消费贷款等表示的结构化数据。以及由文档、图片、音频和视频、地理位置信息等表示的各种非结构化和半结构化数据。

巨大的数据规模和丰富的数据类型使银行数据变得极其有价值,但是如何充分发挥这些数据的全部价值已经成为一个难题。

中国人民银行科技司司长李伟曾经说过,金融行业的数据治理存在着数字不能用、数字不能用、数字被滥用等问题。

虽然银行数据量很大,但涉及多条业务线,分散在多个部门,因为采集标准不统一,统计标准不统一,部门权限不统一,导致一些无法使用。

如何更好地管理数据、最大化数据价值、保护数据安全和满足合规性要求已成为银行业近年来一直在探索的话题,其中大数据平台尤其引人关注。

大数据平台有其独特的优势。大数据平台可以进行海量数据批量计算,可以使用Spark、Storm等技术实现流数据的处理和显示,可以图形化的方式显示产品运行状态数据。

一个合格的大数据平台应该有能力整合企业全局数据,封装复杂的大数据处理技术,向外界输出合适的应用服务,提高业务运营效率,降低应用难度和风险。

但构建金融大数据平台充满了技术难题。它应该是什么样子?它应该由哪些部分组成?平台优化应该如何完成?如何实现数据监控?如何确保敏感数据的安全使用?

由北京金融科技产业联盟和移动支付网络联合发起的在线直播《金融科技大讲堂》第二阶段将于本周启动。19336030年5月21日晚,平安银行大数据高级专家廖晓舸将分享平安银行在金融大数据平台方面的实践经验。

廖先生将主要介绍大数据的整体架构、大数据基础设施平台建设的经验和遇到的问题的解决方案,以及如何构建大数据核心服务的数据开发平台、如何构建实时计算平台、如何构建人工智能算法平台,并介绍数据中心的功能。请注意!

嘉宾简介:廖晓舸,平安银行R D高级经理。他在大数据平台的研发方面拥有超过10年的经验,曾负责telenav、pptv、ebay和携程网的大数据平台建设。他于2016年加入平安,主要负责大数据平台、人工智能平台和大数据风控中心站的建设,在零售转型过程中为银行提供高效稳定的大数据能力,在风控和营销过程中提供丰富灵活的数据服务和平台支持。

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