在当前的银行系统中，业务部门获取数据的方式确实存在一定的困难和门槛。为了降低业务部门对技术的关注度并增加对数据的关注度和分析，利用大模型实现类似于ChatGPT的问答方法是一个有前景的方向。这种方法可以使业务人员通过自然语言提问，然后由模型返回可执行的SQL查询，从而...

结合我们行的情况，要想对数据进行分类分级，先要进行数据资产的梳理，一般厂商数据分类分级平台都有一个简单的资产梳理功能，是基于数据库层面而非业务层面的资产梳理。根据资产梳理的情况，根据 中国人民银行发布《金融数据安全 数据安全分级 指南 》(JR/T 0197—2020) 进行数据...

客户画像和精准营销：通过收集客户的行为数据、交易数据、社交数据等信息，分析客户的需求和偏好，制定针对性更强的产品和服务，并实现精准的营销和推广。风险控制和反欺诈：利用大数据技术对客户的风险评估、信用评分、欺诈检测等方面进行分析，提高银行的风险控制能力和安全性。产...

大数据中心的多中心和跨机房部署： 由于金融监管的需要，同样也满足两地三中心的模式，同城灾备，异地灾备是少不了的，但鉴于大数据的特点，因此可以考虑同一个大数据集群的异地部署的模式，以hdfs为例，将namenode用高速光纤连接，datanode普通网络连接的模式。...

银行大数据产品的选型一般会考虑三大因素：选什么样的产品、该产品的什么版本、行业的应用案例。1） 选什么样的产品根据具体的业务或者应用的需求，选择合适的技术组件。对银行而言，技术组件一般要选择Apache社区下的活跃度比较高的，这样才能保证该组件在未来比较长的时间内...

大数据平台的工程实施步骤如下：1） 编写项目需求分析书，确定平台的架构2） 完成容量规划和确定各种配置，发起硬件采购3） 编写项目概要设计文档和详细设计文档，指导开发4） 测试环境安装，进行测试要注意以下几点：a）因为大数据的技术组件是开源的，版本更新的比较快，注意及时引...

银行大数据平台项目建设中，涉及到新购或扩容改造的产品、资源主要分为软件和硬件。1） 硬件：主要是X86的服务器和万兆交换机2） 软件主要是使用大数据平台的应用的改造：a）JDK版本的升级b）和大数据平台组件模块的开发...

银行在进行大数据平台建设的时候，一般首先会从整体上进行规划设计，完成架构设计方案包括逻辑架构、数据架构、技术架构、物理架构等。逻辑架构主要描述了大数据平台的主要组成模块以及各个模块的主要作用。一般会包括数据源、数据获取、数据服务（数据同构区、数据基础区、数...

银行在建设大数据平台的过程中，不可避免地遇到各种技术难点问题。遇到难点问题时，项目组需协调各种资源解决这个问题。在使用kafka（0.8.2.1）的时候，遇到一个很诡异的问题，具体如下：应用调用kafka的API往kafka里发送数据，每隔一段时间后（大概发送百万笔报文后），发送端就会出现OOM的问...

因为大数据平台是基于X86架构的PC服务器，所以客户在建设大数据平台的时候，软件和硬件是按照不同的采购方式。硬件一般会选择联想、浪潮和华为的X86服务器；软件一般会从业界著名的大数据产品和方案供应商里采购。目前在银行业中，大数据平台的供应商主要为华为、中兴、星环以及...