銀行大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用與創(chuàng)新的思考和探析

王慶

摘 要 已經(jīng)來臨的大數(shù)據(jù)時代，將深刻影響中小商業(yè)銀行的未來發(fā)展，加之我國當(dāng)前正在深化以市場化為導(dǎo)向的金融改革，數(shù)據(jù)對金融行業(yè)發(fā)展的助推作用也在不斷深化。在金融大數(shù)據(jù)蓬勃發(fā)展的大背景下，商業(yè)銀行也面臨難得的發(fā)展機遇。如何抓住機遇，將銀行擁有的數(shù)據(jù)資源轉(zhuǎn)化為銀行發(fā)展的推進器，更好地服務(wù)于金融地區(qū)民生，是擺在面前的緊迫課題。

關(guān)鍵詞 商業(yè)銀行 大數(shù)據(jù) 應(yīng)用創(chuàng)新

一、銀行大數(shù)據(jù)應(yīng)用的背景

大數(shù)據(jù)時代改變了人類的思維方式，變革了人類認(rèn)識世界的方式，提升了人類改造世界的能力，也給銀行的發(fā)展帶來了巨大的機遇和挑戰(zhàn)。

銀行大數(shù)據(jù)應(yīng)用可以理解為銀行對自身的業(yè)務(wù)類海量數(shù)據(jù)和銀行客戶的社會化海量數(shù)據(jù)實施高效低廉存儲、并行高速計算、深度靈活分析和持續(xù)創(chuàng)新應(yīng)用，并最終創(chuàng)造商業(yè)價值的過程。這里的價值可以包括銀行業(yè)務(wù)的商業(yè)模式創(chuàng)新、銀行經(jīng)營管理效率提升、銀行客戶商機挖掘和營銷、銀行客戶風(fēng)險評估優(yōu)化等各個方面，甚至可能涉及銀行進行跨界的業(yè)務(wù)創(chuàng)新和市場競爭。[1]

我國商業(yè)銀行提供的服務(wù)和產(chǎn)品存在較大的同質(zhì)性，在金融大數(shù)據(jù)蓬勃發(fā)展的大背景下，互聯(lián)網(wǎng)金融和社交媒體的興起為銀行創(chuàng)造了全新的客戶接觸渠道，來自銀行網(wǎng)點、PC終端、移動終端的結(jié)構(gòu)化、非結(jié)構(gòu)化的海量數(shù)據(jù)，為銀行創(chuàng)造了深化客戶挖掘、強化交叉銷售、加快產(chǎn)品創(chuàng)新的廣闊空間。[2]

另一方面在大數(shù)據(jù)時代，大數(shù)據(jù)將使銀行決策從經(jīng)驗依賴向數(shù)據(jù)決策轉(zhuǎn)化，管理人員將在深入了解和把握銀行自身乃至市場狀況的基礎(chǔ)上，更加科學(xué)地評價經(jīng)營業(yè)績、評估業(yè)務(wù)風(fēng)險、配置全行資源，引導(dǎo)銀行業(yè)務(wù)科學(xué)健康發(fā)展。銀行業(yè)務(wù)人員依托行內(nèi)外海量數(shù)據(jù)的處理分析，實現(xiàn)客戶精細(xì)化管理，基于客戶大數(shù)據(jù)分析等，實現(xiàn)業(yè)務(wù)與IT融合、產(chǎn)品快速創(chuàng)新的目的。[3]

因此，銀行開展大數(shù)據(jù)應(yīng)用探索已是適應(yīng)移動互聯(lián)網(wǎng)時代、迎接互聯(lián)網(wǎng)金融挑戰(zhàn)的必然要求。運用大數(shù)據(jù)思維對傳統(tǒng)銀行進行改造，實現(xiàn)經(jīng)營服務(wù)轉(zhuǎn)型，這也是傳統(tǒng)銀行煥發(fā)生機、獲得生存與發(fā)展的必由之路。[4]

二、搭建大數(shù)據(jù)平臺，增強銀行數(shù)據(jù)管理分析能力

大數(shù)據(jù)最主要的特征是超常規(guī)的數(shù)據(jù)庫及軟硬件環(huán)境。超常規(guī)數(shù)據(jù)和軟硬件環(huán)境是指分布式處理（Distributed Processing），列式存儲（Column Oriented Database），內(nèi)存計算（In Memory Computing）和非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫（NoSQL）等各種新技術(shù)來代替?zhèn)鹘y(tǒng)數(shù)據(jù)處理方法。由于數(shù)據(jù)規(guī)模的爆發(fā)性增長，傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理方法已經(jīng)無法有效地處理海量的數(shù)據(jù)，因此唯有借用超常規(guī)的技術(shù)才能實現(xiàn)數(shù)據(jù)的快速化。多樣化數(shù)據(jù)是指多數(shù)據(jù)來源，多數(shù)據(jù)類型和正確與錯誤數(shù)據(jù)的混合。綜上所述，擁有大量數(shù)據(jù)并非大數(shù)據(jù)的全部，大數(shù)據(jù)關(guān)鍵是指為了應(yīng)對海量的數(shù)據(jù)，采用各種超常規(guī)技術(shù)快速有效地處理數(shù)據(jù)的各個環(huán)節(jié)——搜集、存儲、分析和應(yīng)用。

互聯(lián)網(wǎng)普及和大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展讓數(shù)據(jù)的獲取方式更加豐富和便捷，這是大數(shù)據(jù)平臺的基礎(chǔ)。銀行作為經(jīng)濟領(lǐng)域中的交易中介，每天都會產(chǎn)生大量的數(shù)據(jù)，包括結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化及非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，比如交易渠道和門戶網(wǎng)站的地理位置信息、日志信息等。收集行內(nèi)數(shù)據(jù)是大數(shù)據(jù)搜集的第一步，收集行內(nèi)的客戶海量數(shù)據(jù)并不難，但是光采集到自己這一環(huán)的數(shù)據(jù)還不夠，銀行需要整合行內(nèi)與行外的數(shù)據(jù)，增強捕獲和搜集行外數(shù)據(jù)的能力。比如與第三方平臺以及企業(yè)合作、提供小微企業(yè)云服務(wù)平臺、互聯(lián)網(wǎng)信息爬蟲抓取信息等方式，通過這些合作與開放式的方式能夠獲取更加全面的數(shù)據(jù)和信息，對數(shù)據(jù)整體的分析和處理幫助越大，這些外部數(shù)據(jù)和銀行內(nèi)部數(shù)據(jù)的結(jié)合給銀行帶來更立體的畫面。

在獲取和收集行內(nèi)行外的海量數(shù)據(jù)后，大數(shù)據(jù)平臺需要合理地存儲與組織各種數(shù)據(jù)源數(shù)據(jù)，不適合的數(shù)據(jù)存儲方式及不合理的數(shù)據(jù)存儲策略都會增加存儲成本，降低數(shù)據(jù)利用與分析性能。傳統(tǒng)的集中式存儲策略無法提供良好的I/O訪問效率，也無法適應(yīng)海量數(shù)據(jù)的急速擴張。因此采用目前比較前沿的Hadoop開源架構(gòu)構(gòu)建大數(shù)據(jù)平臺，實現(xiàn)海量數(shù)據(jù)分布式存儲策略。另一方面，大數(shù)據(jù)平臺需要支持高效的計算方法來管理海量數(shù)據(jù)，例如分布式計算、SPARK內(nèi)存計算等，大數(shù)據(jù)平臺的高性能計算利用分布式計算架構(gòu)來管理和分析大數(shù)據(jù)，利用高性能、可擴展性的開放平臺為銀行的大數(shù)據(jù)提供技術(shù)支撐。[5]

商業(yè)銀行大數(shù)據(jù)平臺系統(tǒng)結(jié)合數(shù)據(jù)倉庫建設(shè)，建立統(tǒng)一的數(shù)據(jù)處理分析平臺，數(shù)據(jù)倉庫和大數(shù)據(jù)平臺之間為相互補充的關(guān)系（見圖1）。通過增加業(yè)界主流的大數(shù)據(jù)處理平臺Hadoop，提升數(shù)據(jù)平臺在海量數(shù)據(jù)的計算和查詢能力以及非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的采集、存儲和計算能力，實現(xiàn)業(yè)務(wù)與IT融合、產(chǎn)品快速創(chuàng)新的目的。大數(shù)據(jù)平臺以海量數(shù)據(jù)的應(yīng)用基礎(chǔ)平臺為目標(biāo)定位，管理分析行內(nèi)歷史數(shù)據(jù)，對接第三方等行外數(shù)據(jù)，融合交易數(shù)據(jù)與行外數(shù)據(jù)，在促進營銷、風(fēng)險管控、降低成本上發(fā)揮大數(shù)據(jù)的特點和優(yōu)勢，更好地服務(wù)于銀行客戶，更好地服務(wù)民生，承擔(dān)起服務(wù)商業(yè)地方經(jīng)濟的主要責(zé)任，為商業(yè)銀行創(chuàng)造先發(fā)競爭優(yōu)勢。

大數(shù)據(jù)平臺的數(shù)據(jù)獲取層通過行內(nèi)ETL采集調(diào)度平臺獲取源系統(tǒng)數(shù)據(jù)，通過網(wǎng)絡(luò)爬蟲、文件傳輸?shù)确绞将@取互聯(lián)網(wǎng)、第三方平臺的數(shù)據(jù)。在數(shù)據(jù)層，Hadoop平臺作為數(shù)據(jù)倉庫的有效補充，負(fù)責(zé)歷史數(shù)據(jù)存儲與查詢，提供并行的計算和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的處理能力，實現(xiàn)低成本的存儲和低時延、高并發(fā)的查詢計算能力。大數(shù)據(jù)平臺主要采用信息價值挖掘、用戶行為分析、語義識別、實時計算分析等技術(shù)手段，發(fā)現(xiàn)隱藏在海量數(shù)據(jù)背后的知識和規(guī)律。在應(yīng)用層通過海量數(shù)據(jù)可視化、數(shù)據(jù)庫服務(wù)和云計算等手段為用戶提供調(diào)用接口和操作界面。大數(shù)據(jù)平臺的主要建設(shè)目標(biāo)是通過構(gòu)建大數(shù)據(jù)處理框架，對銀行的行內(nèi)歷史數(shù)據(jù)及行外非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)信息進行統(tǒng)一管理和利用，使數(shù)據(jù)信息產(chǎn)生最大化價值，為業(yè)務(wù)發(fā)展提供數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)分析、統(tǒng)一檢索、信息定制等綜合信息服務(wù)，如及時推送行業(yè)情報分析、輿情分析、客戶輿情監(jiān)測分析等信息，為管理人員提供決策支持；對接行外數(shù)據(jù)，提供客戶全維度的數(shù)據(jù)分析，為客戶市場、精準(zhǔn)營銷、客戶服務(wù)、風(fēng)險控制等應(yīng)用提供數(shù)據(jù)分析服務(wù)；通過統(tǒng)一數(shù)據(jù)共享平臺，實現(xiàn)全行數(shù)據(jù)信息的集成與共享；通過報表、郵件、專題分析等形式為銀行業(yè)務(wù)人員及重要客戶定期提供可定制的、高附加值、專業(yè)化的信息增值服務(wù)。endprint

最后，大數(shù)據(jù)平臺作為數(shù)據(jù)基礎(chǔ)平臺，數(shù)據(jù)質(zhì)量高低直接影響數(shù)據(jù)處理的成敗，在大數(shù)據(jù)應(yīng)用中，數(shù)據(jù)來源更廣，因而數(shù)據(jù)質(zhì)量問題也更為重要。數(shù)據(jù)清洗技術(shù)可以提升數(shù)據(jù)質(zhì)量，但無法完全解決數(shù)據(jù)質(zhì)量問題，因此大數(shù)據(jù)平臺在配合行內(nèi)數(shù)據(jù)治理的過程中，通過流程、管理和技術(shù)手段保證數(shù)據(jù)質(zhì)量，比如建立數(shù)據(jù)集成與整合的框架，數(shù)據(jù)在獲取層以及數(shù)據(jù)層，通過對不同數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)進行整合、驗證，保證數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和唯一性，并且通過應(yīng)用層上的實際應(yīng)用反饋調(diào)整數(shù)據(jù)的整合策略。數(shù)據(jù)質(zhì)量管理是一個綜合的治理過程，不能只通過簡單的技術(shù)手段解決，需要從銀行整體的高度加以重視，才能在大數(shù)據(jù)世界里博采眾長，搶占先機。

三、銀行大數(shù)據(jù)應(yīng)用的實施方法建議

按照業(yè)界內(nèi)的經(jīng)驗，銀行大數(shù)據(jù)應(yīng)用的實施需要循序漸進、內(nèi)修外和地開展。循序漸進是指當(dāng)前大數(shù)據(jù)技術(shù)在銀行業(yè)的應(yīng)用尚未完全成熟，各家銀行都在邊探索邊實施，力爭搶得先機；“內(nèi)修”是指加強銀行自身硬件和軟件的建設(shè)，提高數(shù)據(jù)建模和數(shù)據(jù)分析能力；“外和”是指與監(jiān)管機構(gòu)、金融合作平臺、互聯(lián)網(wǎng)電商企業(yè)以及學(xué)校等方面加強應(yīng)用合作和研究合作。因此大數(shù)據(jù)平臺的建設(shè)遵循分步驟實施，在搭建自主可控的大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)平臺的前提下，探索和實施大數(shù)據(jù)平臺在銀行的應(yīng)用，有重點、有突破地進行應(yīng)用開發(fā)落地。

（一）加強大數(shù)據(jù)思維的轉(zhuǎn)變

近年來，大數(shù)據(jù)技術(shù)的快速發(fā)展深刻改變了我們的生活、工作和思維方式。大數(shù)據(jù)研究專家舍恩伯格指出，大數(shù)據(jù)時代，人們對待數(shù)據(jù)的思維方式會發(fā)生如下三個變化：第一，人們處理的數(shù)據(jù)從樣本數(shù)據(jù)變成全部數(shù)據(jù)；第二，由于是全樣本數(shù)據(jù)，人們不得不接受數(shù)據(jù)的混雜性，而放棄對精確性的追求；第三，人類通過對大數(shù)據(jù)的處理，放棄對因果關(guān)系的渴求，轉(zhuǎn)而關(guān)注相關(guān)關(guān)系。傳統(tǒng)的銀行數(shù)據(jù)服務(wù)偏重于滿足內(nèi)部經(jīng)營管理需求的“內(nèi)向型”的應(yīng)用，隨著互聯(lián)網(wǎng)金融的蓬勃發(fā)展，銀行的業(yè)務(wù)和技術(shù)人員必須建立互聯(lián)網(wǎng)思維和大數(shù)據(jù)思維，擴展數(shù)據(jù)的使用范圍，將更多的資源投向“外向型”的客戶分析，以洞察客戶需求，快速響應(yīng)客戶需求，實現(xiàn)以數(shù)據(jù)驅(qū)動業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)型和持續(xù)改善客戶體驗。另一方面，在大數(shù)據(jù)背景下的銀行信息化建設(shè)具有業(yè)務(wù)集中、技術(shù)整合、信息共享和數(shù)據(jù)挖掘等突出特點，更強調(diào)運用大數(shù)據(jù)技術(shù)挖掘信息價值。因此，需要培養(yǎng)和建設(shè)一支集數(shù)據(jù)分析、業(yè)務(wù)、技術(shù)綜合素質(zhì)于一體的專業(yè)人才隊伍，將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為知識，將信息資源優(yōu)勢轉(zhuǎn)化為市場競爭優(yōu)勢。

（二）積極探索大數(shù)據(jù)應(yīng)用創(chuàng)新，迭代優(yōu)化

在信息技術(shù)快速發(fā)展的今天，銀行需要積極學(xué)習(xí)新興技術(shù)，不斷地探索實踐業(yè)務(wù)與應(yīng)用的創(chuàng)新，不斷地對現(xiàn)有的數(shù)據(jù)應(yīng)用進行迭代優(yōu)化。目前，商業(yè)銀行大數(shù)據(jù)課題組已嘗試探索利用互聯(lián)網(wǎng)爬蟲、地理位置信息技術(shù)和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)分析技術(shù)在實際業(yè)務(wù)領(lǐng)域的實驗應(yīng)用，積累了一定的經(jīng)驗。

利用爬蟲技術(shù)，在社交網(wǎng)站、微博、搜索引擎、新聞網(wǎng)站以及寒山聞鐘等本地論壇上的信息抓取和收集，分析客戶的網(wǎng)絡(luò)輿情信息，通過語義分析監(jiān)測客戶輿情情況，通過與行內(nèi)客戶數(shù)據(jù)的整合，展現(xiàn)客戶的外部輿情情況，給信貸業(yè)務(wù)人員提供貸前及貸中后的決策提供支持；利用地理位置信息技術(shù)，獲取行內(nèi)客戶位置信息，通過熱力圖等形式展現(xiàn)客戶的地理分布情況，結(jié)合網(wǎng)絡(luò)爬蟲抓取客戶小區(qū)及房價信息，更加準(zhǔn)確地對客戶進行挖掘分類，判別客戶的層次及需求，實現(xiàn)精準(zhǔn)營銷；在非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)分析技術(shù)利用上，采集網(wǎng)銀和手機銀行的應(yīng)用和服務(wù)器日志，對日志文件進行挖掘分析，通過非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)分析發(fā)現(xiàn)客戶在網(wǎng)銀及手機App上的訪問路徑，發(fā)現(xiàn)客戶的行為習(xí)慣及關(guān)注興趣內(nèi)容，通過這些數(shù)據(jù)的挖掘分析幫助業(yè)務(wù)部門了解客戶的關(guān)注重點，重點客戶的需求類別，通過這些結(jié)果適時調(diào)整網(wǎng)站及App應(yīng)用的布局，提升客戶體驗，進一步增加客戶黏性。

銀行業(yè)務(wù)部門應(yīng)與科技開發(fā)人員共同配合，研究利用內(nèi)外部數(shù)據(jù)通過數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)挖掘，推動銀行的業(yè)務(wù)產(chǎn)品創(chuàng)新、客戶營銷設(shè)計、客戶風(fēng)險管理等大數(shù)據(jù)支撐的應(yīng)用探索工作，其中每個領(lǐng)域的大數(shù)據(jù)應(yīng)用都是一個需要長期研究的重大課題，都涉及如何利用更廣泛的數(shù)據(jù)資源、采用更合理的數(shù)理統(tǒng)計分析方法、建設(shè)更穩(wěn)定可靠的業(yè)務(wù)模型，并通過系統(tǒng)固化、數(shù)據(jù)更新、模型評估以及配套制度的落實，確保該大數(shù)據(jù)應(yīng)用在銀行內(nèi)部實現(xiàn)最深入、最廣泛的應(yīng)用，發(fā)揮大數(shù)據(jù)應(yīng)用對銀行最大化的價值效益。

（三）逐步健全銀行客戶全景分析視圖

依據(jù)互聯(lián)網(wǎng)及小微云平臺、電商等第三方外部數(shù)據(jù)，并結(jié)合內(nèi)部客戶交易、賬戶等業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，采用機器學(xué)習(xí)、特征判斷等數(shù)據(jù)分析方法進行數(shù)據(jù)分析，補充健全客戶全景視圖，為業(yè)務(wù)部門提供營銷決策支持和風(fēng)險評估。客戶全景視圖需要一個長期不斷建設(shè)、迭代優(yōu)化的過程，在規(guī)劃中可以以客戶需求為主線，通過客戶細(xì)分與客戶標(biāo)簽的形式完善客戶全景視圖。比如從客戶基本信息維度、偏好信息維度，涵蓋對銀行金融產(chǎn)品、服務(wù)和業(yè)務(wù)偏好，交易渠道和設(shè)備偏好，營銷活動偏好，興趣愛好、活躍路徑和空間等，融合客戶銀行業(yè)務(wù)交易、互聯(lián)網(wǎng)交易和行為等，通過這些維度的分析和挖掘，挖掘篩選營銷目標(biāo)客戶，實現(xiàn)精準(zhǔn)營銷。以客戶大數(shù)據(jù)分析為基礎(chǔ)，分析客戶信用狀況及欺詐風(fēng)險，實時評估客戶授信額度及監(jiān)測客戶欺詐風(fēng)險，包括客戶信用、逾期概率預(yù)測、風(fēng)險評估、貸款額度評分等信息。

客戶全景視圖作為銀行大數(shù)據(jù)平臺應(yīng)用探索與實踐的信息基礎(chǔ)，通過收集和分析客戶相關(guān)數(shù)據(jù)，實現(xiàn)對客戶信息完整、一致展現(xiàn)的客戶信息模型。通過客戶全景視圖分析全面認(rèn)識和認(rèn)知客戶，促進銀行業(yè)務(wù)部門人員加深對客戶需求的理解，進而實現(xiàn)精細(xì)化管理、精確營銷和精準(zhǔn)服務(wù)，提高客戶滿意度與忠誠度。因此，構(gòu)建客戶全景視圖，是大數(shù)據(jù)平臺發(fā)揮威力、增強業(yè)務(wù)價值的基礎(chǔ)與核心。

四、結(jié)語

大數(shù)據(jù)的方興未艾給金融行業(yè)帶來了生機的同時，也使傳統(tǒng)金融機構(gòu)面臨著前所未有的挑戰(zhàn)。銀行正在以搭建大數(shù)據(jù)平臺和探索實踐大數(shù)據(jù)銀行應(yīng)用的方式應(yīng)對大數(shù)據(jù)和互聯(lián)網(wǎng)金融的浪潮。銀行需要提升對大數(shù)據(jù)的認(rèn)識，加強自身產(chǎn)品創(chuàng)新和對大數(shù)據(jù)的分析能力，實現(xiàn)業(yè)務(wù)與IT融合和產(chǎn)品快速創(chuàng)新，在促進營銷、風(fēng)險管控、降低成本上發(fā)揮大數(shù)據(jù)的特點和優(yōu)勢，以客戶為中心，更好地服務(wù)于客戶，服務(wù)民生，為銀行創(chuàng)造先發(fā)競爭優(yōu)勢。

（作者單位為蘇州國際發(fā)展集團）

參考文獻

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