中国银行曾经表示，非常希望在合规的前提下充分利用银行外部的数据服务。因为银行或者金融企业的数据在深度上不是一般的互联网企业能够比拟的，如果金融行业跟其他的相关企业进行有效的数据交换，大家彼此利用对方的优势，就能够使这个银行的数据得到更完美的使用。中国银行以应用为驱动，深入挖掘数据价值，做大数据和人工智能应用的场景产品。比如，中国银行推出了口碑贷、中银沃金融的服务。中银精准地建设客户的营销平台，把线下的客户信息和线上的客户行为统一在一起，把结构化的数据和非结构化的数据有机地提炼并且整合，争取能够精确地描述客户的各项属性特征。
13.2 其他银行
坐拥海量信息，银行仍患“数据贫血症”，这是原工商银行董事长姜建清的深度解读。“一些银行坐拥海量信息，但由于数据割裂、缺乏挖掘和融会贯通，而患上数据贫血症’”，姜建清表示。姜建清提出，实现银行信息的“融会贯通”要把握8个字：集中、整合、共享、挖掘。
●运营集中：作业模式工厂化、规模化、标准化，业务集中处理、前中后台有效分离及各类风险集中监控。目的是提高质量和效率，降低成本，控制风险。
●系统整合：建立IT中枢和架构统一化，系统互联互通高效化，破除数据信息孤岛。目的是使经营管理灵活协调，市场客户响应快速及时。
●信息共享：形成便于检索的数据共享平台。目的是提高信息的可用性、易用性。
数据挖掘：通过对数据收集、存储、处理、分析和利用，使用先进的数据挖掘技术，使海量数据价值化。目的是据此判断市场、发现价格、评估风险、配置资源，提供经营决策、产品创新、精准营销的支持。
“信息化银行建设的成功实施会使银行间出现竞争力的代际’差异，赢者会持续保持战略优势”，姜建清称。
除了四大行外，下面看看其他银行在大数据和人工智能上的布局。
13.2.1 广发银行
广发银行将大数据工程定位为“智慧工程”，目标是打造广发银行的“大脑”，动态感知市场需求、经营状况、客户体验，实现快速决策、快速创新，推动以客户为中心的零售银行与交易银行战略转型。大数据工程同时也是广发银行的“人才工程”，广发银行计划用3年左右的时间培养打造一支100人的大数据专业人才队伍。2013年，广发银行制定了大数据5年规划，分三个阶段实施。
●第一阶段（2013、2014年）：大数据技术平台建设与应用试点。
第13章 银行业大数据和人工智能
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