银行是现代金融业的主体，是国民经济运转的枢纽
银行业的业务处理流程复杂，包括吸收存款、发放贷款、代销基金、保险等，涉及的金融产品较多，处理流程繁琐。同时，银行业的风险管理和运营能力要求较高，需要具备强大的风险控制能力和精细化的运营能力
银行业的收入主要来源于利差收益，即贷款利息收入和存款利息支出的差，是大部分银行的主要收入来源
传统的存款金额统计方法只能提供简单的数据汇总和分析，无法深入挖掘数据背后的规律和趋势
各支行可能存在信息壁垒，导致银行总部难以全面了解各支行的情况，难以进行整体管理和决策。由于数据来源不同，各支行上报的数据可能存在误差，导致数据分析不准确，影响决策的可靠性
对公存款业务的客户数量庞大，需要银行进行有效的管理和监控。如果银行人员对客户和业务了解不足或失误，可能会导致某些业务的风险
场景2 : 客户分析
对客户需求的理解不够深，无法满足客户日益复杂的金融需求，无法为客户提供更加便捷、高效、个性化的服务
对客户行为和消费习惯的理解不足，无法对客户进行分群和定位，无法为客户提供更加便捷、高效、个性化的服务
银行需要制定针对不同用户群体的营销策略。然而，用户群体是复杂多样的，如何准确划分用户群体、制定合适的营销策略是一项具有挑战性的任务。在执行个性化营销策略时，银行需要快速、准确地为目标客户提供个性化的产品和服务。然而，由于用户需求和市场变化的复杂性，营销执行效率往往不高，导致营销效果不佳
银行在数据分析方面往往缺乏有效的工具和方法，例如缺乏高级的分析算法和数据挖掘技术等。这使得银行在处理大量数据时难以快速、准确地发现异常波动和趋势变化，也难以将数据转化为有价值的洞察和决策支持
管理效率低下：由于缺乏有效的风险管理工具和系统，银行需要花费大量时间和精力去处理风险相关的问题，降低了银行的管理效率
不能满足监管要求：银行作为金融机构，需要遵守相关法律法规和监管要求，如果不能对风险进行有效的数据分析和监控，就可能无法满足监管要求，从而面临法律风险和监管处罚
