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在银行业的使用数据科学不仅是一种趋势，也是保持竞争的必要条件。银行必须认识到big 数据技术可以帮助他们有效地集中资源，做出更明智的决策，提高绩效。下面我们列出了数据在银行业使用的科学用例，让你知道如何处理大量的数据以及如何有效地使用数据(1)欺诈识别(2)管理客户数据(3)投资银行的风险建模(4)个性化营销(5)终身价值预测(6)实时总和预测分析(7)客户细分(8)推荐引擎(9)客户支持(10)

银行越早发现欺诈，就能越早限制账户活动以减少损失。通过实施一系列欺诈检测方案，银行可以实现必要的保护，避免重大损失。欺诈检测的关键步骤包括:获取数据 sample进行模型估计和初步测试、模型估计、测试阶段和部署。因为每一个数据套都不一样，所以每一个数据套都需要数据科学家进行个别的训练和微调。

Features案例-3/:1浪潮GS助力广安集团加强食品安全。广安集团作为辐射全国的农牧企业集团，多年来一直面临着企业信息化进程与企业发展需求不匹配的问题。2013年，广安集团引入浪潮GS，采用单件管理系统，通过一头猪一个ID，对其生长周期进行全过程监控，促进了食品安全追溯，实现了饲养过程的精细化、集约化管理，每年节约饲料20%左右，为广安智慧企业的培育奠定了基础。