欧洲银行管理局（EBA）：EBA大数据和高级分析报告（英文版）（60页）.pdf

1、数据驱动的方法正在整个银行业兴起，影响着银行的业务战略、风险、技术和运营。心态和文化的相应变化仍在进行中。在欧洲监管当局(ESA)联合委员会(Joint Committee of the European Supervisory Authories，ESA)发布关于金融机构使用大数据的跨部门报告1之后，根据欧洲银行业管理局(EBA)金融技术路线图，欧洲银行业管理局决定对银行业使用大数据和高级分析(BD&AA)进行“深入”审查。本报告的目的是在利益相关者之间分享关于BD&AA当前使用的知识，方法是提供该领域的有用背景，以及关键观察结果，并介绍可能伴随其使用的关键支柱和信任要素。该

2、报告侧重于BD&AA技术和工具，例如机器学习(machine learning，ML)(人工智能(AI)的一个子集)，它们超越了传统的商业智能，利用各种来源的各种类型的数据获得更深入的见解、做出预测或生成建议。ML无疑是目前最突出的人工智能技术之一，由于其提供增强预测能力的能力，因此经常用于高级分析。BD&AA正在推动机构商业模式和流程的根本变革。目前，BD&AA是大多数机构数字化转型计划的一部分，随着云服务的使用日益增多，在某些情况下，人们认为云服务有助于BD&AA的使用。由于机构对外部数据的可靠性和准确性的担忧，核心银行数据目前是主要的流量数据分析，而不是外

3、部社交媒体数据等其他数据源。对机构来说，一个关键的制约因素是将BD&AA整合到现有的业务流程中，因为它们认识到需要发展这一领域的相关知识、技能和专门知识。机构似乎处于ML使用的早期阶段，重点放在主要依赖简单模型的预测分析上;更复杂的模型可以带来更好的精度和性能，但会引起解释性和解释性问题。其他问题，如责任，道德方面和数据质量需要加以解决，以确保负责任地使用BD&AA。在这一阶段，机构利用BD&AA主要用于客户参与和流程优化目的(包括RegTech)，对风险管理领域的兴趣与日俱增。BD&AA的关键支柱本报告确定了BD&AA开发、实施和采用的四个关键支柱，这些支柱相互作用，因此不是相互排斥的。这些支柱需要机构审查，以确保它们能够支持高级分析的推广。