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银行大数据体系建设的思考和实践

  广发银行信息技术部数据中心总经理 黄文宇

  未来十年将是银行大数据应用的黄金时代。大数据作为经济新常态背景下银行业提高生产率的新杠杆,是实现信息化银行、数字化银行的关键因素,是推动转型的核心驱动力,是解决信息不对称问题、有效控制风险的主要手段。当前,大数据分析应用能力已成为大型商业银行的核心竞争力,受到高度重视。各银行纷纷将大数据作为“十三五”规划的重大战略发展方向,加快开展大数据建设。

  一、大数据带来的机遇与挑战

  1.加速数据应用与业务创新

  商业银行的很多业务创新依赖于基于数据的洞察。在经过20多年的业务电子化、数据大集中建设后,商业银行已具备数据资源方面的明显优势,基于大数据的业务创新空间巨大,涉及客户洞察、服务提升、风险防范、精准营销等领域。

  数据应用及业务创新的生命周期通常包含五个阶段:业务定义需求;IT部门获取并整合数据;数据科学家构建并完善算法与模型;IT系统部署;业务应用并衡量成效。在大数据环境下,数据应用及业务创新的生命周期还是这五个阶段,但发生了四个方面的重大变化。

  (1)数据量更大、数据源更多,一般情况下使用简单算法就能实现业务洞察,与以往因数据源单一、样本少而需要复杂算法的做法不同;

  (2)算法与技术手段更加多样,有助于IT和业务挖掘新的关联关系;

  (3)业务和IT的合作模式转变为联合开展数据探索和分析挖掘,IT部门更擅长获取全面、细节的信息,更了解数据的血缘关系,业务部门更懂得数据的真实意义和业务需求,两者紧密合作有利于更好更快地建立算法模型;

  (4)数据应用及业务创新的生命周期大幅缩短,由传统技术环境下的半年乃至更长的时间,缩短为几周或更短时间。

  以往IT交付和支持效率制约了业务创新的步伐。在大数据环境下,数据应用的开发和交付周期大幅缩短,“小步快跑”成为业务创新的方式。大数据运作模式使得快速、低成本试错和迭代创新成为可能,即数据分析中一旦发现有价值的规律,则快速开发新产品并进行商业化推广,如果效果不理想则果断退出。这种模式下使得商业银行可以关注过去由于种种原因被忽略的大量“小机会”,并将这些“小机会”快速累积迭代形成“大价值”。

  此外,数据的聚合与共享为金融机构搭建生态系统提供了新的场景与动力。商业银行可以更加积极快速地开展内部跨业务条线合作,以及外部同业、跨行业合作。

  2.推进银行数字化转型

  数字银行以大数据、移动互联网等先进信息技术为支撑,全面强化了“以客户为中心”的理念,强调通过数字化的宽带网络和移动互联网等新兴渠道为客户提供便利化服务以增加客户黏性。数字银行的构成包括四个部分:以客户信息安全为核心、实现多样化服务渠道、客户化服务流程和常态化服务创新。

  传统银行为实现“以客户为中心”进行了大量努力,却仍感到对客户的需求了解不够,而客户也常常抱怨银行服务太差,银行与客户之间存在着巨大的信息不对称的鸿沟。大数据为银行观察客户、分析客户提供了一个全新的视角,基于海量的、多样性的数据,银行可以获得更及时、更具前瞻性的客户信息,大数据技术为银行深入洞察客户提供了新的图景和可行的解决方案。银行在数据来源方面具有多渠道多触角优势,拥有大量的客户行为数据,客户通过各种渠道与银行互动都留下了痕迹,这些动态信息与客户财务数据等静态信息相比,更具稳定性,基于客户行为数据的分析挖掘也使得银行对客户的了解更加准确。

  当前,一方面移动智能终端、手机APP以及基于网络层的数据采集技术的快速发展使得第一时间获取客户动态信息成为可能;另一方面大数据领域的流计算技术为实时客户行为分析、风险和信用评估、反欺诈检查、产品精准推荐提供了低成本的高速运算平台(毫秒级快速响应,实现算法或模型的动态迭代,与联机交易系统实现联动),使得商业银行能够更加灵敏地感知商业环境和客户需求,更加顺畅地搭建反馈闭环,实现数据驱动的个性化金融服务推荐,开展事件营销和交叉营销,在提高营销成功率的同时提升客户体验;甚至可以基于以往的接触信息或外部信息,针对潜在客户提供更精准的产品推荐和更好的客户体验,实现更好地获客。

  3.推动IT部门从后台走向前台

  大数据应用过程中,跨系统、跨业务条线的数据汇聚和数据整合需要IT部门规划和实施,跨业务条线的数据开放和共享需要IT部门推动,将数据转变为可理解的信息需要IT部门加工。一个独立于IT的业务部门将很难对快速进化的数据平台、数据集合、信息库、模型库和知识库进行高效管理。在大数据平台上,业务部门和IT部门只有紧密合作、相互依赖、联合创新,才能实现从数据到价值的高效转化。可以预见,大数据的深度应用必然将IT部门从“后端”不断推向“前台”。银行科技部门也应清晰地认识到“大数据是实现‘IT引领’的最重要抓手”,与业务合作开展产品创新、流程创新,推进银行转型,促使银行管理从基于经验的管理向以数据分析为基础的精细化管理转变。

  由此,商业银行中IT部门的定位也将发生巨大变化。首先,IT部门从业务发展的支撑者转变为业务创新的合作伙伴。IT部门应建立专业的数据分析团队,高效地开展数据采集、整合和分析加工工作,结合业务需求不断开发数据产品和工具平台,与业务部门一起开展模型、指标研发,支持业务部门开展分析洞察和推广应用,为业务开展提供服务保障、决策分析、优化建议等运营支持,推进银行业务流程创新、产品创新和服务创新。其次,数据分析中心将逐步从成本中心向利润中心转变。通过对数据的深入挖掘与使用,科技部门对内可以研发推广数据产品,开展数据运营,创造业务效益;对外可以提供数据服务能力输出,通过外部合作实现数据资产的增值变现,直接给银行带来营业收入。

  4.建立“开放、共享、融合”的大数据文化

  银行拥有丰富的信息系统和数据资源,每个系统及其数据都有归口的业务部门。数据虽多,但整合困难。数据的存在状态反映了整个组织的现状,即“部门分制”。数据在组织内部处于割裂状态,业务条线、职能部门、渠道部门、风险部门等各个分支机构往往是数据的真正拥有者,而这些拥有者之间却常常缺乏顺畅的数据共享机制,跨业务条线、跨部门的数据利用一般要经过跨条线、跨部门的协调和审批。这种模式导致了金融机构中的海量数据往往处于分散和“睡眠”状态。而大数据要想发挥大价值需要“全量”数据的支撑,要求金融机构的内部数据必须实现高度整合和共享。目前多数银行还没有建立“开放、共享、融合”的大数据文化,数据整合和部门协调等问题仍是阻碍金融机构将数据转化为价值的主要瓶颈。

  5.制定大数据安全策略

  大数据的整合、跨企业的外部大数据合作,不可避免地加大了客户隐私信息泄露的风险。银行业在因大数据而获益的同时,也面临着随之而来的风险。信息安全事件的频发将大数据安全问题推向了风口浪尖,有效防范信息安全风险成为商业银行大数据应用中急需解决的问题。

  商业银行要合理制定大数据安全策略,一是围绕大数据生命周期进行部署,在数据的产生、传输、存储和使用的各个环节采取安全措施,提高安全防护能力,减少内部违规及管理疏漏风险,并出台相关安全法规,理性分析“大数据热”,扎实做好基础性工作。

  二是在数据存储、数据访问、数据传输和数据销毁等多个环节做好数据安全控制,提高安全意识,出台相关法规和政策措施,合理改造、建设和布局IT基础设施。

  二、银行大数据体系建设的思考

  商业银行大数据体系建设是一个系统工程,门槛较高、投入大、周期较长、影响面广且深远。商业银行在大数据体系建设中可借鉴互联网企业、电信运营商等先进企业的经验,结合自身特点,综合考虑以下原则。

  1.业务为本、应用为先

  大数据应用的目的是要创造价值。银行大数据服务能力只有与业务场景、业务产品、业务经营活动结合起来,才能转化为业务价值。大数据不能一味追求“数据规模大”,而要坚持“业务为本、应用为先”。只有这样,才能让大数据建设有明确的方向,才能得到管理层和业务部门的支持。否则可能陷入大数据的汪洋大海,迷失在各类数据处理中或各种新技术研究中。银行大数据应用不是搞底层研发,而是要解决实际问题,实际问题只能来源于业务。大数据可应用的方向很多,如客户服务提升、信用评级、风险防范、业务拓展、业务创新等,银行不可能在同一时间面面俱到,还要找准方向、聚焦问题,找准业务合作部门,重点突破,分步建设。

  尽管大数据可能产生的价值潜力巨大,但也不能急功近利。大数据的价值类似于“蜜蜂模型”,即除了蜂蜜的价值,更大的价值在于传粉对农业的巨大贡献。也就是说,大数据除了产生直接的财务价值,更体现在对商业模式变革的推动作用上。

  2.数据是根本

  中国工程院李国杰院士指出,大数据的力量来自“大成智慧”。每一种数据来源都有一定的局限性和片面性,只有融合、集成各方面的原始数据,才能反映事物的全貌。事物的本质和规律隐藏在各种原始数据的相互关联之中。对同一个问题,不同的数据能提供互补信息,综合分析可对问题有更深入的理解。因此在大数据分析中,汇集尽量多来源的数据是关键。大数据能不能出智慧,关键在于对多种数据源的集成和融合。单靠一种数据源,即使数据规模很大,也可能出现“瞎子摸象”似的片面性。数据的开放共享不是锦上添花的工作,而是决定大数据成败的关键因素。

  数据是未来商业银行的核心竞争力之一,决定着银行的未来发展,这已成为银行业的共识。银行拥有丰富的数据资源,不仅存储了大量结构化的账务数据、强实名认证的客户信息,还存储了大量用户浏览、行为点击等非结构化数据。银行通过整合客户交互、交易流水、位置轨迹等数据,从海量数据中沉淀并提升银行数据资产,形成以客户为中心的指标标签体系,并在银行内部各个部门、各个条线间进行共享,节省数据成本,减少信息不对称风险。同时,通过跨行业的外部合作,如与互联网公司、电信运营商、征信企业等建立数据战略合作关系,在保障数据安全基础上开展数据合作,打通单一行业的大数据孤岛,实现跨行业的数据共享。

  3.平台是基础

  海量、高效、弹性、共享的大数据平台是银行大数据能力的关键组成部分,是提高数据采集、整合、分析效率、缩短数据应用和业务创新周期的关键。大数据平台不仅包括Hadoop分布式批量数据处理系统,更是一个多样化的生态系统。在数据处理维度方面,包括数据采集层、数据整合层、数据分析层、数据应用层;在数据服务维度方面,包括数据存储与分析探索区、数据产品与服务区、实时流处理区;在数据管理维度方面,包括源数据管理、指标管理、元数据管理、数据安全管理等模块。单一的技术平台或工具产品不可能满足多样的结构化和非结构化数据处理需求,这决定了大数据平台的技术架构必然是混搭架构,既有分布式,也有集中式的集群;既有面向业务的应用集群、也有面向客户的应用集群。大数据平台的规划设计需要自下而上的业务需求与自上向下的总体规划相结合,要具有前瞻性和灵活性。

  4.数据质量是保障

  大数据应用对企业的数据治理能力提出很高要求,在数据质量没有保障的情况下开展大数据应用,其结果很可能是“精确误导”。因此,商业银行大数据建设从一开始就必须坚持数据质量是保障的原则。

  尽管大部分银行已经建立起一定的数据治理机制,但随着大数据应用的深入,还需结合大数据特点,完善兼顾传统数据平台和大数据平台的新型数据治理机制,包括数据标准、主数据管理、数据生命周期管理、元数据管理等。在大数据体系建设中,要建立起配套的源数据管理、指标管理、模型管理、安全管理等规范、流程和对应的工具平台,更要落地集中化管控,做好大数据平台的生命周期管理。

  5.人才是关键

  大数据工程的实质是人才工程,数据采集、数据整合、数据理解和探索、数据分析、数据产品开发等各项工作都需要人力投入。机器学习、人工智能方面的众多工具也需要高素质人才的驾驭和互动。当前商业银行的大数据建设急需熟练掌握大数据技术的专业技术人才、大数据分析人才和数据产品创新人才,而现有的人才体系中,上述人才匮乏,商业银行IT人员中掌握传统技术架构的人才多,掌握新兴大数据技术和工具的人才不足;传统软件研发人员多但数据科学家、数据工程师很少或几乎没有,具有深刻互联网思维的产品创新人员更是严重缺乏。随着大数据热潮的到来,大数据人才对社会而言也是稀缺资源,与互联网企业相比,传统商业银行并不具备吸引大数据人才的优势,甚至缺乏引进稀缺人才的灵活机制。在这样的背景下,商业银行的大数据人才战略应以自主培养为主,尽快建立一支由大数据战略专家、数据科学家、数据技术人才组成的大数据专业团队。

  此外,商业银行还应建立和完善有利于人才成长的体制和机制以及良好的工作氛围,拓宽政策渠道,创造有利的工作条件,建立科学的用人制度和人才培育计划,充分调动员工的积极性、主动性、创造性,为大数据服务体系建设提供有力的人才保障。

  三、广发银行大数据体系建设的探索和实践

  广发银行将大数据工程定位为“智慧工程”,目标是打造广发银行的“大脑”,动态感知市场需求、经营状况、客户体验,实现快速决策、快速创新,推动以客户为中心的零售银行与交易银行战略转型。大数据工程同时也是广发银行的“人才工程”,广发银行计划用3年左右的时间,培养打造一支100人的大数据专业人才队伍。

  2013年,广发银行制定了大数据五年规划,分三个阶段实施。第一阶段,2013~2014年:大数据技术平台建设与应用试点;第二阶段,2015~2016年:大数据生态系统建设与重点业务领域应用突破;第三阶段,2017~2018年:大数据智能分析与业务全面推广应用。目前已完成一期平台建设和应用试点工作,正在开展二期大数据生态系统建设和信用卡业务领域应用,即按分析与应用分离、读写分离的原则建设4个数据域;规划建设8个数据产品,已投产5个(客户全景视图、潜在客户视图、资金关系圈、自助分析平台、历史数据查询平台),正在建设3个(实时营销平台、实时风控平台和客户信用评级);基于数据产品的多个业务应用正在试点或推广,并与多个外部伙伴开展了大数据合作。

  “开放、共享、融合、生态共赢”是广发银行大数据建设的基本理念,期待与更多伙伴开展广泛的大数据合作。

 
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