在金融行业中，空间坐标数据有着多方面的应用。工商银行大数据平台基于 PostGIS 打造空间数据分析能力，启动企业级空间信息服务能力建设，助力 “数字工行” 战略工程。通过引入外购地理信息数据，为全行应用提供统一、共享的空间信息服务，包括基于位置（LBS）、地理信息（GIS）和遥感数据（RS）的服务能力。其中遥感数据服务整合多数据源，结合地理信息对原始遥感数据进行数据预处理步骤，以提供各业务系统符合场景分辨率、时效、坐标、成本等多方面要求的遥感影像数据。

鲁金彪提出开展空间信息数据综合治理，推动空间信息数据的精准采集，搭建定位精准、精细到户的统一地址数据库，为金融业务提供精准的空间位置服务和精准的地址信息描述；完成位置数据标准结构清洗，提高空间信息数据的可用性；完善空间信息数据全覆盖，整合各产品应用以及外部供应商引入的空间信息数据，提升对数据的全面分析洞察能力；保障数据更新的时效，提升空间信息服务应用的准确性与时效性。

麦肯锡商业地理分析指出，超过 80% 的商业和经济数据具有空间特性或与位置有关，有效地开发和利用这些空间性的数据，可以优化配置资源，降低企业运行成本。国际上各大银行已引入空间信息服务来提升业务效率和决策水平，近年来，国内银行业也逐步加紧了空间信息服务能力建设。空间信息服务可用于银行业务的多个领域，包括对客服务、运营管理、风险管理等，实现高效的数据管理和分析，更好地了解客户需求并提供更好的服务体验。空间数据分析能力是空间信息服务的一个重要组成部分，对空间数据进行可视化互动式的探查，基于统计、网络分析、数据挖掘、报表制作等总结和提炼规律趋势和商业洞见。

工商银行空间数据分析能力建设

工商银行大数据平台基于 MPPDB 产品对 PostGIS 做了深度适配，提供空间数据分析能力。在数据中台引入外购地理信息数据，为全行应用提供统一、共享的空间信息服务，包括基于位置（LBS）、地理信息（GIS）和遥感数据（RS）的服务能力。其中，遥感数据服务整合多数据源，结合地理信息对原始遥感数据进行预处理，以提供符合各业务系统要求的遥感影像数据。在空间数据存储场景，支持直接存储图片空间数据，如 TIF、SHP、JPEG 等格式，可直接访问地理数据信息，节省存储设备并提升对外服务响应时效，满足工行在地理信息展示方面的需求，如快速指引客户服务网点查找、柜台导航等。在空间数据处理场景，充分利用 MPPDB 的分布式计算优势，支持 PostGIS 中绝大多数函数下推至数据节点 DN 处理，在计算距离面积、是否包含点、是否存在相交等计算场景上性能显著提升，相较于对象关系型数据库 PostgreSQL，MPPDB 能达到近似线性扩展比的性能加速。

工商银行还启动了企业级空间信息服务能力建设，助力 “数字工行” 战略工程。通过建设空间数据分析能力，工商银行能够更好地处理和分析空间数据，为业务决策提供更准确的依据，提升服务质量和效率。

麦肯锡商业地理分析对金融行业的启示

麦肯锡商业地理分析指出，超过 80% 的商业和经济数据具有空间特性或与位置有关。这意味着金融行业可以通过有效地开发和利用空间性数据，优化资源配置，降低企业运行成本。对于金融机构来说，可以利用空间数据分析客户的地理位置分布、行为模式等，从而更好地了解客户需求，提供个性化的金融服务。例如，通过分析客户的居住地址和消费习惯，可以为客户推荐合适的理财产品或信贷产品。同时，空间数据分析还可以帮助金融机构进行风险管理，例如评估不同地区的经济发展趋势和风险因素，制定相应的风险控制策略。

空间信息服务在银行业务中的应用

空间信息服务可用于银行业务的多个领域。在对客服务方面，以银行各种营业网点及相关资源为主要内容，通过将银行所有的柜台网点、自助银行网点、ATM 站点以及签约商户精确定位在电子地图上，并标注上各网点的重要属性信息，为用户提供查询和位置显示，同时提供公交 / 导航到达指引，便于用户获取服务。如将 GIS 与网点排队系统相关联，结合网点排队信息和实时展现平均等待时间，客户可以了解到网点的繁忙程度，从而决定选择哪个网点办理业务，也可以足不出户申请预约排队服务，获取详细的出行路线。

在运营管理方面，工商银行通过引入空间信息服务，为全行应用提供统一、共享的空间信息服务，包括遥感数据服务，处理大量复杂的空间数据，并转化为易于理解和使用的地理信息，提升业务效率和决策水平。

在风险管理方面，空间信息服务可以帮助银行评估不同地区的风险因素，例如经济发展趋势、房地产市场波动等，从而制定相应的风险控制策略。

空间数据分析能力在金融行业的作用

空间数据分析能力在金融行业中发挥着重要作用。首先，在市场分析与预测方面，金融机构可以利用空间数据分析技术观察市场趋势，通过模型预测未来市场运动。基于历史数据和实时信息，专业分析师和算法模型可以预测股票价格趋势、债券市场的动向或者是汇率的波动。精确的市场分析可以帮助投资者和管理者作出更加信息化的决策，比如股票买卖时机的选择、资产配置的调整等。此外，预测模型还能够辅助金融机构评估宏观经济因素对市场的潜在影响，比如政策变动、经济周期变化等。

其次，在风险管理方面，金融机构通过分析历史交易数据、市场数据和客户资料，在金融产品设计、信贷审批、投资决策等方面有效控制风险。利用空间数据分析，机构能够构建风险模型，如信用评分模型、市场风险量化模型等，这些模型有助于金融机构识别、评估和监控风险。精准的风险评估是减少不必要亏损、规避潜在危险，并确保金融机构长期稳定运营的重要保障。

最后，在客户关系管理方面，银行和投资公司利用客户交易数据、社交媒体行为等信息来更好地理解客户需求和偏好。针对性的分析有助于金融机构提供个性化服务，空间数据分析可以结合客户的地理位置信息，了解客户的消费习惯和行为模式，从而优化服务策略，提高客户满意度和忠诚度。

金融行业中空间坐标数据的应用具有广泛的前景和重要的意义。工商银行在空间数据分析能力建设方面的实践为金融行业提供了良好的示范。麦肯锡商业地理分析的启示也表明，金融机构应重视空间数据的价值，将其应用于业务决策和风险管理中。空间信息服务在银行业务中的多个领域都发挥着重要作用，从对客服务到运营管理和风险管理，都能提升银行的服务质量和效率。空间数据分析能力在金融行业中的市场分析与预测、风险管理和客户关系管理等方面都具有重要作用，为金融机构提供了更准确的决策依据和更好的服务手段。