8．?dāng)?shù)據(jù)挖掘與應(yīng)用力度不足

數(shù)據(jù)來源分散和冗余，數(shù)據(jù)的產(chǎn)生、捕獲、整合、存儲、訪問等缺乏完善的系統(tǒng)支撐和技術(shù)手段等，使得難以深入挖掘埋藏于數(shù)據(jù)深處的規(guī)律和趨勢，無法實現(xiàn)數(shù)據(jù)價值的最大化。特別是非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，目前多以簡單查詢?yōu)橹鳎磳Ψ墙Y(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)資源進(jìn)行統(tǒng)一管理、挖掘及綜合利用，非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)在營銷、風(fēng)險管理、產(chǎn)品創(chuàng)新等方面的價值未得到充分發(fā)揮。

例如，美國富國銀行通過挖掘客戶需求，采用交叉銷售的模式為企業(yè)利潤的創(chuàng)造做出了巨大的貢獻(xiàn)。富國銀行通過滿足客戶在財務(wù)上的全部需求，與客戶共同成長，利用交叉銷售，向一個公司客戶推銷5.3個金融產(chǎn)品，向個人客戶平均推銷4.6個產(chǎn)品，大大提高了銀行對客戶資源的利用能力，實現(xiàn)了效益的最大化。

又如，全球最大的信用卡公司VISA，通過使用Hadoop（一個對大量數(shù)據(jù)進(jìn)行分布式處理的開源式基礎(chǔ)框架，能充分利用集群威力進(jìn)行高速運算和存儲，非常適用于半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)）分析數(shù)據(jù)，大規(guī)模縮減了分析處理的時間，提升了數(shù)據(jù)使用效率。VISA將自己擁有的全球最大的支付網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)VisaNet作為信用卡付款驗證。為降低信用卡詐騙、盜領(lǐng)事件帶來的損失，VISA公司需要分析每一筆事務(wù)數(shù)據(jù)，找出可疑交易。雖然每筆交易的數(shù)據(jù)記錄只有短短200位，但每天要處理上億筆交易，而通過對Hadoop的使用，成功地將分析時間從1個月縮短到13 min，更快速地找出可疑交易，更迅速地對銀行提出預(yù)警，及時阻止詐騙交易的產(chǎn)生。

再如，蘋果公司通過與移動運營商合作，收集用戶體驗數(shù)據(jù)，不斷完善產(chǎn)品功能，提升用戶滿意度。數(shù)據(jù)從被交易的對象到重要的金融資產(chǎn)，在金融領(lǐng)域發(fā)揮越來越重要的作用。

通過新技術(shù)的不斷利用，深入挖掘數(shù)據(jù)背后的潛在價值，是銀行發(fā)展、創(chuàng)新的必經(jīng)之路。