银行系统大数据主要核以下内容：

交易记录和资金流向

银行会排查客户的交易记录和资金流向，以识别异常行为和潜在的欺诈活动。

风险评估和信用评级

通过对客户数据的分析，银行可以进行风险评估和信用评级，帮助制定个性化的风险管控策略。

欺诈行为检测

大数据技术能够帮助银行发现欺诈行为，例如信用卡套现、逾期还款等，从而保护银行和客户的利益。

客户行为预测

银行可以利用大数据预测客户行为，包括消费偏好、产品推荐和定价优化，提升客户体验和服务质量。

信用卡相关查询

大数据可以查询用户的信用卡评分、财富水平、提额概率、消费偏好和贷款情况，这些信息直接影响信用卡申请结果。

综合评分和风险检测

银行通过大数据进行综合评分，评估客户的信用状况，并检测非银多头借贷、多头逾期风险、司法风险和联系人风险等。

行为标签和精准营销

银行通过收集客户的行动和搜索数据点，形成数据标签，实现实时分析和精准营销。

综上所述，银行系统大数据的核心在于 预测和 分析，通过全面的数据分析来评估风险、优化服务和提升经营效益。这些应用不仅提高了银行的风险管理能力，也增强了客户体验和满意度。