為幫助穩(wěn)定市場主體、就業(yè)創(chuàng)業(yè)和經濟增長，中國人民銀行近日發(fā)布《關于促進建立金融服務小微企業(yè)長效機制的通知》(以下簡稱《通知》)。通知指出，為提高貸款水平，要加快企業(yè)相關信用信息的共享和使用，推動地方政府部門和公用事業(yè)相關信息向金融機構和征信機構開放共享。人民銀行深圳中心支行推進地方征信平臺建設，激活沉睡在機關事業(yè)單位的企業(yè)信用數據，對中小企業(yè)實施金融支持。

深圳征信局成立不久，微眾銀行率先與深圳征信局合作。雙方優(yōu)勢互補，共同致力于解決深圳中小企業(yè)“融資難、融資貴、融資慢”的問題。目前，雙方合作已初見成效。自2023年1月正式上線以來，截至5月中旬，深圳征信局已幫助微眾銀行為深圳近1500家企業(yè)授信，其中九成是小微企業(yè)，累計授信金額26億元，全部為信用貸款，為深圳中小企業(yè)發(fā)展持續(xù)注入“金融活水”。

零售銀行如何玩轉大數據？我們可以從備用數據庫中收集相關的數組和數據，并使用Hadoop進行分析?；蛘呶覀兛梢允褂脵C器學習技術來隱藏現有數據中的隱藏關系。普通數據集的引入對于所有客戶的每月收入和支出，總有一個分類分析數組。這種數組是通過客戶銀行賬戶的借貸等各種日常操作生成的。每筆交易通常都附有一個電子號碼。

此外，我們還可以通過商家的名稱、描述、消息來區(qū)分交易。我們可以識別出很多類別的消費，比如房地產消費(房租或房貸)、能源消費(燃氣或電力)、食品和家庭消費、教育、汽車消費、餐飲、大件物品(購買電視和家具)、稅費、娛樂、信用卡和貸款支付、奢侈品等等。同樣，收入類別也包括工資、股息、退稅交易、社會福利收入、租金收入、銷售收入等。

隨著移動互聯(lián)網、云計算、物聯(lián)網和社交網絡的廣泛應用，人類社會進入了一個全新的“大數據”信息時代。銀行信貸的未來也離不開大數據。國內很多銀行已經開始嘗試通過大數據驅動業(yè)務運營。比如中信銀行信用卡中心利用大數據技術實現了實時營銷，光大銀行建立了社交網絡信息庫，招商銀行利用大數據發(fā)展小微貸款。從發(fā)展趨勢來看，大數據在銀行的應用大體可以分為四個方面:第一個方面:客戶畫像應用。

個人客戶畫像包括人口統(tǒng)計特征、消費能力數據、興趣數據、風險偏好等。企業(yè)客戶畫像包括生產、流通、運營、財務、銷售和客戶數據，相關產業(yè)鏈上下游數據等。值得注意的是，銀行擁有的客戶信息并不全面，基于銀行擁有的數據有時很難得出理想的結果甚至錯誤的結論。舉個例子，如果一個信用卡客戶一個月刷八次卡，平均一年打四次客服電話，他從來沒有投訴過。根據傳統(tǒng)的數據分析，客戶是滿意度高、流失風險低的客戶。

問題1:目前有哪些大數據產品？大數據產品的分類是狹義的。從用戶角度看，可以是內部用戶，外部公司客戶，外部個人客戶，從產品發(fā)展形態(tài)上，從最初的報表類型(如靜態(tài)報表、儀表盤、即席查詢)到多維分析類型(OLAP等工具數據產品)，再到定制服務數據產品，再到智能數據產品。普通的報表數據產品過于蒼白，可視化能力有限，而多維分析數據產品更適合專業(yè)的數據分析師，而不是業(yè)務或運營人員，使用局限性越來越大，所以未來的趨勢可能是定制化的面向服務和智能化的數據產品。