【Hadoop与金融】Hadoop大数据在金融业的三个场景-经管之家官网！

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(1): 某国有银行用户查询系统

用基于Hadoop的技术，将所有的交易数据实时增量导入这个平台，并且能够存放几年。交易数据查询可在0.1秒内完成 （并发用户数达600）；交易数据增量处理每秒可达15万条，每天处理时间约4到5分钟；Hadoop还可以对于当中的所有交易数据进行批量的处理，定期账户批量处理9千万条不超出15分钟。该银行活期交易每年会产生130亿条数据（4.5TB），原有传统业务构架很难支持。但对于Hadoop技术来说，可以达到秒级查讯。

(2): 某券商客户综合分析管理系统

目前券商竞争日趋激烈。证券公司越来越注重对客户的有效服务，以及对营业部、经纪人的业绩管理，而现有的IT系统通常只是面向业务交易而设计的。为了提升证券公司的客户服务及精准营销的能力，券商需要采用大数据技术提升自身客户综合分析管理系统能力。围绕客户维护生命周期，在不同的生命周期阶段采用有针对性的方式来降低客户流失率，如主动关怀、客户营销、流失预警挽留、销户挽留等。

采用Hadoop技术后，数据加载速度明显提升，100万行数据入库仅需6-7秒，10GB的数据加载和导出也可以在5分钟内完成。同时，数据处理和查询的效率也显著提升，目前每天的数据处理时间基本控制在2小时以内。对于日常简单查询，在50条并发查询的情况下可以实现1秒内完成。对于长时间跨度、多条件的复杂查询，也能在5秒内完成。

(3):某银行信用卡中心

某银行信用卡中心通过其数据库营销平台进行了1286个宣传活动，每个营销活动配置平均时间从2周缩短到2-3天。并且市场活动中答应客户在刷满一定金额或次数后送给他们的礼品，可以在客户刚好满足条件的那次刷卡后马上获得，实现了秒级营销，而不必像之前那样等待好几个工作日。信用卡中心交易量增加65%，比其他股份制商业银行的平均水平高14%，比中国所有银行的平均值高4%。该信用卡中心迄今已为客户进行了4000万次的信用额度调整。信用卡不良贷款（NPL）比率同比减少了0.76%。信用卡中心电话销售中心将所有外呼营销历史整合到数据仓库，通过对大量历史数据分析后调整客户提取和营销策略，在上线后的第一个月便实现单位工时创收提升33%、笔均贷款额提升18%。

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