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    大數(shù)據(jù)與銀行數(shù)字化轉(zhuǎn)型

    2017-11-29 12:47:02田江
    軟件和集成電路 2017年10期
    關(guān)鍵詞:數(shù)據(jù)挖掘銀行客戶

    田江

    每個(gè)數(shù)據(jù)產(chǎn)品組件具有自主性,具備低耦合高內(nèi)聚特征,服務(wù)彼此獨(dú)立運(yùn)行,具有增加自身價(jià)值的能力。

    移動(dòng)互聯(lián)時(shí)代,新的經(jīng)營(yíng)模式給傳統(tǒng)銀行帶來(lái)極大的沖擊。在銀行數(shù)字化轉(zhuǎn)型過(guò)程中,大數(shù)據(jù)能夠發(fā)揮至關(guān)重要的作用,風(fēng)險(xiǎn)、營(yíng)銷、渠道、運(yùn)營(yíng)等領(lǐng)域正在進(jìn)行的各項(xiàng)變革也均與大數(shù)據(jù)密切相關(guān)。銀行數(shù)字化轉(zhuǎn)型是企業(yè)級(jí)、體系化的工作,強(qiáng)調(diào)極致客戶體驗(yàn)和全面創(chuàng)新文化,同時(shí)內(nèi)部有機(jī)協(xié)作和外部市場(chǎng)拓展也是重要因素。為此,數(shù)字銀行的實(shí)施過(guò)程需要遵循客戶中心性原則,同時(shí)建立開(kāi)放式的創(chuàng)新機(jī)制。

    提升客戶體驗(yàn)對(duì)于銀行實(shí)施數(shù)字化轉(zhuǎn)型至關(guān)重要,具體包括三個(gè)成功因素。首先是將業(yè)務(wù)經(jīng)營(yíng)目標(biāo)設(shè)定為更接近客戶的期望,這需要改變現(xiàn)有的觀念和做法,讓客戶真正成為銀行的中心,同時(shí)還要關(guān)注客戶與用戶的營(yíng)銷差異;其次是充分利用技術(shù)創(chuàng)新帶動(dòng)客戶體驗(yàn)的大幅度進(jìn)步,銀行可以應(yīng)用前沿技術(shù)實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo);最后需要重新思考網(wǎng)點(diǎn)分支機(jī)構(gòu)的作用,傳統(tǒng)的總分支架構(gòu)體現(xiàn)出銀行品牌作為一個(gè)完整的有機(jī)結(jié)構(gòu),改變分支機(jī)構(gòu)意味著工作習(xí)慣、績(jī)效激勵(lì)方式和業(yè)務(wù)經(jīng)驗(yàn)的對(duì)應(yīng)調(diào)整。

    針對(duì)開(kāi)放式創(chuàng)新,可以結(jié)合IT和營(yíng)銷人員組成數(shù)字化團(tuán)隊(duì),幫助客戶制定相應(yīng)的創(chuàng)新方案。類似敏捷開(kāi)發(fā)的概念,同時(shí)也保證在雙贏的基礎(chǔ)上發(fā)揮各自的優(yōu)勢(shì)。集合信息科技和業(yè)務(wù)營(yíng)銷人員,創(chuàng)建敏捷團(tuán)隊(duì)將客戶需求與解決方案交付進(jìn)行結(jié)合,從而盡快提供新的產(chǎn)品或服務(wù)以滿足客戶需求。另外,在創(chuàng)新過(guò)程中需要充分結(jié)合內(nèi)部知識(shí)與外部信息,以實(shí)現(xiàn)更有價(jià)值的創(chuàng)新。

    大數(shù)據(jù)與客戶認(rèn)知

    大數(shù)據(jù)領(lǐng)域的創(chuàng)新實(shí)踐與銀行數(shù)字化轉(zhuǎn)型息息相關(guān),因?yàn)榇髷?shù)據(jù)是企業(yè)開(kāi)放式創(chuàng)新的重要落腳點(diǎn),更是實(shí)現(xiàn)客戶為中心的基礎(chǔ)和關(guān)鍵。大數(shù)據(jù)與客戶認(rèn)知,體現(xiàn)了業(yè)務(wù)視角的大數(shù)據(jù)價(jià)值,也涵蓋了技術(shù)視角下數(shù)據(jù)采集、加工、整合及應(yīng)用的完整過(guò)程。

    大數(shù)據(jù)能夠幫助企業(yè)全面深入地了解客戶,并提供有針對(duì)性的服務(wù)。我們認(rèn)為大數(shù)據(jù)視角下的客戶認(rèn)知可以通過(guò)建立客戶畫像標(biāo)簽體系來(lái)實(shí)現(xiàn),并在應(yīng)用過(guò)程中不斷完善和深化。如圖1所示,客戶認(rèn)知框架可以分為兩層,其中基礎(chǔ)層包括靜態(tài)屬性和行為屬性,反映數(shù)據(jù)采集范圍;衍生層包括情緒屬性、價(jià)值觀屬性、道德觀屬性,反映的是數(shù)據(jù)應(yīng)用的深度,也就是數(shù)據(jù)價(jià)值挖掘?qū)崿F(xiàn)的層次。

    綜合數(shù)據(jù)范圍的廣度和數(shù)據(jù)應(yīng)用的深度來(lái)建立客戶畫像標(biāo)簽體系,體現(xiàn)了大數(shù)據(jù)時(shí)代4V特性的精髓,其中Volume、Variety、Velocity三個(gè)屬性主要對(duì)應(yīng)客戶基礎(chǔ)層標(biāo)簽中靜態(tài)或行為數(shù)據(jù)的增加,Value屬性對(duì)應(yīng)衍生層的數(shù)據(jù)分析挖掘內(nèi)容。從另外一個(gè)視角來(lái)看,衍生層對(duì)應(yīng)客戶認(rèn)知的深度和數(shù)據(jù)應(yīng)用的廣度,能夠促進(jìn)基礎(chǔ)層數(shù)據(jù)采集的范圍擴(kuò)大,并且實(shí)現(xiàn)“用”數(shù)據(jù)和“養(yǎng)”數(shù)據(jù)的良性循環(huán)。

    雖然上面只呈現(xiàn)兩層的體系架構(gòu),在實(shí)際應(yīng)用中還可以細(xì)分為更多的維度。以靜態(tài)屬性為例,基本定義為客戶較為固定的屬性,又可分為自然屬性、社會(huì)屬性、興趣屬性等分類,具體項(xiàng)目包括性別、年齡、星座、人生階段、消費(fèi)水平、教育程度、所在行業(yè)、職業(yè)、投資偏好等。在實(shí)際應(yīng)用中,靜態(tài)屬性也并非一成不變,會(huì)隨著具體情況的變化進(jìn)行動(dòng)態(tài)調(diào)整,不過(guò)其頻率和范圍較行為屬性的變化要相對(duì)穩(wěn)定。對(duì)銀行客戶來(lái)說(shuō),典型的行為信息包括客戶通過(guò)某一渠道訪問(wèn)或使用銀行某一產(chǎn)品、服務(wù)的事件類信息,以及伴隨對(duì)應(yīng)的時(shí)間、地點(diǎn)等信息。此外,大數(shù)據(jù)時(shí)代更重要的是整合企業(yè)外部數(shù)據(jù),如社交網(wǎng)絡(luò)、地理位置服務(wù)等數(shù)據(jù)形成對(duì)應(yīng)的行為信息屬性。需要額外說(shuō)明的是,基礎(chǔ)層的兩種分類屬性都可以結(jié)合業(yè)務(wù)需求進(jìn)行自我進(jìn)化、組合,形成更加豐富的寬表屬性以滿足靈活需求。

    通常來(lái)說(shuō),基礎(chǔ)層屬性能滿足大多數(shù)的銀行業(yè)務(wù)經(jīng)營(yíng)需求。無(wú)論是營(yíng)銷類分析決策,還是風(fēng)險(xiǎn)類授信預(yù)警,都可以在基礎(chǔ)層的屬性信息上進(jìn)行數(shù)據(jù)分析與挖掘??蛻羧诤系睦砟钤谟趶母顚哟握J(rèn)知客戶,從而優(yōu)化模型算法以提升實(shí)用效果。當(dāng)更多種類的挖掘算法出現(xiàn)在銀行經(jīng)營(yíng)活動(dòng)中,那么就能逐步實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng),這個(gè)過(guò)程中就需要衍生層的屬性。

    衍生層的屬性主要是情緒屬性、價(jià)值觀屬性和道德觀屬性三類,情緒屬性是目前業(yè)界最為關(guān)注的熱門話題。通常將客戶的情緒分為冷靜、警惕、確信、活力、友善和幸福這六個(gè)類別,情緒信息對(duì)于客戶在線營(yíng)銷能夠發(fā)揮關(guān)鍵作用,不同情緒對(duì)應(yīng)不同的營(yíng)銷技巧和策略,這是零售銀行客戶發(fā)展的重要問(wèn)題。價(jià)值觀屬性和道德觀屬性雖然出現(xiàn)于體系中,但目前更多處于探索階段,距離實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景還有一段距離。在人類的決策模式中,情緒數(shù)據(jù)能夠影響用戶是否會(huì)購(gòu)買商品,但價(jià)值觀屬性對(duì)應(yīng)著具體買哪種商品。與此對(duì)應(yīng),道德觀屬性包括誠(chéng)實(shí)、原則、榮譽(yù)等屬性,對(duì)于銀行客戶營(yíng)銷、風(fēng)險(xiǎn)法規(guī)等領(lǐng)域都能發(fā)揮作用。通過(guò)傳統(tǒng)數(shù)據(jù)難于分析判斷客戶的價(jià)值觀傾向或者道德觀屬性,這需要更多的外部數(shù)據(jù)支持。

    技術(shù)視角下的大數(shù)據(jù)應(yīng)用層次

    這里的大數(shù)據(jù)應(yīng)用指的是系統(tǒng)層面的應(yīng)用,能夠討論問(wèn)題意味著企業(yè)對(duì)于大數(shù)據(jù)的認(rèn)可,通過(guò)預(yù)算和投入可以反映出很多問(wèn)題??偨Y(jié)國(guó)內(nèi)大數(shù)據(jù)項(xiàng)目建設(shè)經(jīng)驗(yàn),我們將其劃分為三個(gè)層次。

    首先是數(shù)據(jù)整合類的大數(shù)據(jù)應(yīng)用,典型案例包括海量數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)、整合和檢索。其優(yōu)勢(shì)在于Hadoop集群相對(duì)低廉的軟硬件價(jià)格,對(duì)比的是TeraData的一體機(jī)或者GreenPlum的軟件。業(yè)務(wù)需求及功能組件相對(duì)簡(jiǎn)單,能夠提供穩(wěn)定和高效的系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)。

    中間是大數(shù)據(jù)專項(xiàng)應(yīng)用,其中從業(yè)務(wù)視角看最多的是風(fēng)控類和營(yíng)銷類項(xiàng)目,這類系統(tǒng)的典型關(guān)鍵詞包括外部數(shù)據(jù)、機(jī)器學(xué)習(xí)、復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)和精準(zhǔn)預(yù)測(cè)。從技術(shù)視角看,部分銀行建設(shè)了專門的大數(shù)據(jù)挖掘或者機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái),提供分布式數(shù)據(jù)挖掘建模的基礎(chǔ)技術(shù)能力;或者完成大數(shù)據(jù)治理項(xiàng)目,實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)治理與數(shù)據(jù)應(yīng)用齊頭并進(jìn),確保企業(yè)戰(zhàn)略的落實(shí)以及實(shí)際工作的有序開(kāi)展。

    最上面一層是AI,其實(shí)此時(shí)的AI更多還是Augumented Intelligence(增強(qiáng)智能)系統(tǒng),可以由客戶畫像+挖掘模型+決策引擎組成,其中數(shù)據(jù)挖掘模型是智能化的核心。我們認(rèn)為只有完成三類應(yīng)用建設(shè)并在業(yè)務(wù)場(chǎng)景中進(jìn)行融合,這樣才能夠滿足銀行數(shù)字化轉(zhuǎn)型過(guò)程中所需的大數(shù)據(jù)技術(shù)能力需求。

    不同層次的大數(shù)據(jù)應(yīng)用對(duì)應(yīng)不同的數(shù)據(jù)維度,從基礎(chǔ)到社交,從移動(dòng)到實(shí)時(shí),業(yè)務(wù)要求和技術(shù)能力都會(huì)逐步深化和提升。舉個(gè)例子,產(chǎn)品實(shí)時(shí)推薦應(yīng)用的背后是高階技術(shù)水準(zhǔn)的大數(shù)據(jù)挖掘模型,隱含的業(yè)務(wù)需求和技術(shù)能力也都是高層次的。當(dāng)然,萬(wàn)丈高樓平地起,沒(méi)有前期的持續(xù)積累,技術(shù)上做不了這樣的模型,業(yè)務(wù)也不會(huì)提出這樣的需求。

    銀行數(shù)字化轉(zhuǎn)型中的智能化系統(tǒng)架構(gòu)

    銀行數(shù)字化轉(zhuǎn)型中需要考慮的問(wèn)題很多,這里的大數(shù)據(jù)智能化系統(tǒng)重點(diǎn)在于發(fā)揮大腦和中樞神經(jīng)的作用,整合技術(shù)創(chuàng)新對(duì)應(yīng)的各類數(shù)據(jù),并通過(guò)數(shù)據(jù)挖掘發(fā)揮數(shù)據(jù)的價(jià)值和力量。

    后臺(tái)是敏捷核心或者新核心系統(tǒng),能夠支持轉(zhuǎn)型過(guò)程中的業(yè)務(wù)運(yùn)營(yíng)需求。中臺(tái)是大數(shù)據(jù)增強(qiáng)智能系統(tǒng),包括數(shù)據(jù)挖掘、客戶畫像和決策引擎三個(gè)組成部分。系統(tǒng)通過(guò)種類繁多的數(shù)據(jù)產(chǎn)品對(duì)接渠道類客戶端,實(shí)現(xiàn)智能決策支持。數(shù)據(jù)產(chǎn)品可以抽取AI系統(tǒng)功能封裝而成,也可以獨(dú)立開(kāi)發(fā)部署。用數(shù)據(jù)產(chǎn)品化的思維指導(dǎo)大數(shù)據(jù)分析挖掘?qū)嶋H工作的開(kāi)展,同時(shí)也可以作為傳統(tǒng)業(yè)務(wù)系統(tǒng)的進(jìn)化目標(biāo)參考。分析需求、確定度量、孵化模型、打磨可視化展現(xiàn)界面,這是數(shù)據(jù)產(chǎn)品研發(fā)過(guò)程中最關(guān)鍵的幾個(gè)步驟。數(shù)據(jù)產(chǎn)品需要具有快速迭代的能力,應(yīng)用小步快跑、灰度發(fā)布這些互聯(lián)網(wǎng)運(yùn)營(yíng)技巧才能滿足以客戶為中心的靈活需求。底層重量級(jí)AI系統(tǒng)支持下的數(shù)據(jù)產(chǎn)品可以應(yīng)用并行開(kāi)發(fā)模式,上線、下線具有對(duì)應(yīng)的流程機(jī)制。可以嘗試結(jié)合微服務(wù)架構(gòu)去開(kāi)發(fā)數(shù)據(jù)產(chǎn)品,每個(gè)數(shù)據(jù)產(chǎn)品組件具有自主性,具備低耦合高內(nèi)聚特征,服務(wù)彼此獨(dú)立運(yùn)行,具有增加自身價(jià)值能力。endprint

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