过去10年间，随着经济的快速发展，中国银行的资产规模和经营规模已经达到并超出了国际同行的水平。同时，银行业未来发展仍面临很多挑战：中国经济增长模式的根本性转变、新客户群体的兴起、激烈的行业竞争，以及来自银行自身价值创造的业绩压力。银行业需要借助对业务的分析与优化，推动自身的转型与创新。

　　银行业务快速增长带来的激增数据对业务洞察能力不断提出新的要求，传统粗放式的客户营销策略已经无法适应银行业务的发展需求，银行亟需充分整合用户数据，通过精准的营销设计降低用户流失率，提高用户忠诚度。以用户为中心的金融行为及金融状态数据，越来越被各大银行重视，大数据技术及平台的引入和应用成为银行技术层面的重点课题。

　　中国农业银行（以下简称“农行”）是中国大型上市银行，中国五大银行之一，成立于1951年，是新中国成立的第一家国有商业银行，也是中国金融体系的重要组成部分。数年来，农行一直位居世界500强企业之列，在“全球银行1000强”中排名前7位，穆迪信用评级为A1，在国际、国内都极具影响力。

　　2013年，农行在大数据平台进行了历史交易数据查询的应用验证，证明了其技术实现和运维管理上的便利性；通过在文件管理、数据仓库等领域的技术实现和验证，表明其可以满足农行PB级数据管理分析的需要。但是，该大数据平台还存在以下几个方面的问题：

　　●　运维困难，无法快速适应社区技术发展并保持一致的技术路线；

　　●　定制化开发服务响应慢，满足不了金融行业对数据的规范性和安全性的较高要求；

　　●　业务系统之间的干扰和资源共享问题难以解决；

　　●　系统规划、研发、部署、测试的周期长，效率低。

　　农行迫切需要新的大数据技术服务于业务创新。

基于中兴通讯DAP构建农行金融大数据平台

　　2015年7月，农行采用中兴通讯DAP（大数据分析平台）产品建设金融大数据平台，基于该平台实现历史数据查询分析、支付方式、数据管理和财务管理的变革，探索新的经营模式和盈利模式，开始了基于大数据的业务创新转型。

　　DAP平台具有开放的硬件基础架构，实现海量数据的采集、存储、计算、挖掘、分析、查询、展现等功能。平台基于分层架构，采用开源软件与自研软件相结合的技术路线，针对开源软件进行优化和增强，具有高可靠、高容错、可扩展、持续演进的特性，实现平台通用性和低成本的目标。平台根据农行需求定制化开发，提供定制化的数据规整和数据脱敏加密方案，满足农行业务需求。

　　●　通过应用的不断积累，提供数据挖掘的全量数据环境以及技术组件，满足海量数据挖掘和分析的需求。

　　●　可视化的管理界面，提升运维效率，降低运维管理成本。集中的运维管理平台提供全面的管理能力，保证告警第一时间传达，减小故障造成的影响；丰富易用的运维功能和专业的技术服务，为农行业务发展保驾护航。

　　●　采用多服务解决方案，多业务系统可在一套集群中运行而不互相干扰；业务系统共享资源，最大限度利用物理资源，提升了平台的规划、研发、部署、测试效率。

大数据技术驱动农行业务创新转型

　　金融大数据平台的建设，为农行业务创新和业务运营提供了基础能力，在用户授信、交易风险控制、客户行为分析、精准营销、风险管控和运营优化等环节得到了应用（见图1）。

　　●　用户授信：基于大数据对用户信用风险进行判断，构建信用评估机制。

　　●　交易风险控制：数据挖掘实现对用户静态的信用评估，基于大数据的流式处理能力实现对用户的动态评估，即判断交易风险。

　　●　业务创新：基于大数据构建预测模型，支持类似提现预测的创新业务。

　　●　营销监控与评估：基于客户数据的分析，提供更准确的营销预测，提高客户转化率。

　　●　客户行为分析：依赖于大数据分析洞察客户行为，提前进行流失预警。

　　基于中兴通讯DAP构建的农行金融大数据平台，为农行的业务创新注入了新的活力：解决了农行应用大数据的技术障碍，有效提升了技术研究、系统研发工作效率；提升了业务数据处理效率，满足生产系统的业务发展需求，提升了客户体验；集中的管控能力有效降低了农行技术部门的管理及运维难度；为未来创新型业务的开展提供了数据挖掘分析基础能力平台。

　　随着DAP平台在农行各业务部门的逐步推广商用，必将涌现出更多有价值的创新应用，助力农行在大数据时代迎来更大发展。