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    商業(yè)銀行數(shù)字化轉(zhuǎn)型中的大數(shù)據(jù)布局

    2018-09-21 11:09王彥博
    中國信息化周報(bào) 2018年25期
    關(guān)鍵詞:數(shù)據(jù)挖掘商業(yè)銀行客戶

    王彥博

    當(dāng)前國際經(jīng)濟(jì)形勢(shì)復(fù)雜多變,國內(nèi)經(jīng)濟(jì)步入新常態(tài),金融服務(wù)亟須轉(zhuǎn)型升級(jí),利率市場化、人民幣國際化、混業(yè)經(jīng)營進(jìn)程加速,銀行業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)型與產(chǎn)品升級(jí)提速,金融脫媒加劇,跨界融合和互聯(lián)網(wǎng)金融的發(fā)展加速銀行變革轉(zhuǎn)型,新技術(shù)與金融業(yè)務(wù)深度融合帶來新的機(jī)遇和挑戰(zhàn)?;ヂ?lián)網(wǎng)+時(shí)代,商業(yè)銀行欲在未來競爭中勝出,需要打造基于大數(shù)據(jù)的核心競爭力。

    商業(yè)銀行基于大數(shù)據(jù)的

    核心競爭力

    所謂“核心競爭力”,其關(guān)鍵含義在于差異化、不可復(fù)制、不可替代的競爭優(yōu)勢(shì)。商業(yè)銀行的產(chǎn)品和服務(wù)同質(zhì)化程度較高,新的產(chǎn)品和服務(wù)容易被復(fù)制,而銀行的客戶和員工也經(jīng)常會(huì)發(fā)生流動(dòng),這些都難以成為商業(yè)銀行的核心競爭力。

    互聯(lián)網(wǎng)+時(shí)代,商業(yè)銀行依托對(duì)業(yè)務(wù)場景的拓展,重塑了為客戶提供金融產(chǎn)品與服務(wù)的渠道,并探索O2O線上線下相結(jié)合的應(yīng)用場景提升。在有效服務(wù)客戶的同時(shí),銀行互聯(lián)網(wǎng)金融平臺(tái)記錄了客戶的行為與言論信息,這為銀行進(jìn)一步實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品提升、服務(wù)提升、場景提升以及客戶滿意度提升提供了數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。在數(shù)據(jù)規(guī)模、數(shù)據(jù)多樣性、數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化程度、數(shù)據(jù)質(zhì)量等方面,各家銀行內(nèi)外部數(shù)據(jù)積累情況不同,而基于歷史數(shù)據(jù)所構(gòu)建的大數(shù)據(jù)挖掘模型、算法、技術(shù)應(yīng)用的差異性更大,在此基礎(chǔ)上形成的精準(zhǔn)營銷、風(fēng)險(xiǎn)管控、決策支持、精細(xì)化管理等大數(shù)據(jù)應(yīng)用能力已經(jīng)逐漸形成商業(yè)銀行的核心競爭力。

    “傳統(tǒng)理念”的商業(yè)銀行數(shù)字化建設(shè)僅關(guān)注“葉”的豐富,科技總是優(yōu)先滿足業(yè)務(wù)需求,但忽略自身對(duì)大數(shù)據(jù)等新興技術(shù)的跟進(jìn)和合理的建設(shè)投入,對(duì)大數(shù)據(jù)專業(yè)能力的培養(yǎng)及大數(shù)據(jù)與業(yè)務(wù)的協(xié)作未能及時(shí)跟上,這將制約銀行業(yè)務(wù)的長遠(yuǎn)發(fā)展。而基于“先進(jìn)理念”,銀行數(shù)字化建設(shè)則更關(guān)注“根”的強(qiáng)壯,注重“根”與“葉”的協(xié)調(diào)發(fā)展,重視對(duì)大數(shù)據(jù)等新興技術(shù)的發(fā)展和應(yīng)用,關(guān)注大數(shù)據(jù)專業(yè)技術(shù)資源培養(yǎng)及大數(shù)據(jù)與業(yè)務(wù)的協(xié)作機(jī)制建設(shè),推動(dòng)銀行業(yè)務(wù)的可持續(xù)發(fā)展,打造商業(yè)銀行的核心競爭力。

    大數(shù)據(jù)商業(yè)應(yīng)用的通用框架

    當(dāng)今互聯(lián)網(wǎng)+時(shí)代,不論任何行業(yè)或企業(yè),與客戶接觸的方式已經(jīng)從原來的傳統(tǒng)線下業(yè)務(wù)模式轉(zhuǎn)化為互聯(lián)網(wǎng)線上業(yè)務(wù)模式,以及O2O線上線下相結(jié)合的業(yè)務(wù)模式,這產(chǎn)生了不同的業(yè)務(wù)應(yīng)用場景。在明確了與客戶接觸的渠道之后,商家需要對(duì)客戶市場進(jìn)行細(xì)分,預(yù)測(cè)客戶的需求,掌握客戶對(duì)產(chǎn)品的響應(yīng)情況,開展定價(jià)分析,激發(fā)產(chǎn)品交叉銷售,關(guān)注客戶的投訴,及時(shí)進(jìn)行客戶流失預(yù)測(cè),以及業(yè)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警、欺詐識(shí)別等。

    框架的底層基礎(chǔ)是大數(shù)據(jù),包括五項(xiàng)能力:一是與業(yè)務(wù)的對(duì)接和協(xié)作能力,將大數(shù)據(jù)價(jià)值體現(xiàn)在具體業(yè)務(wù)應(yīng)用中;二是信息可視化展現(xiàn)能力,使業(yè)務(wù)人員直觀有效的理解數(shù)據(jù)所帶來的業(yè)務(wù)洞察,為后續(xù)業(yè)務(wù)開拓提供導(dǎo)航;三是多類型數(shù)據(jù)獲取與處理能力,支持對(duì)非結(jié)構(gòu)性(文本、圖像、音頻、視頻等各類型)數(shù)據(jù)進(jìn)行采集、處理和分析,而不是僅僅專注于結(jié)構(gòu)性的庫表類數(shù)據(jù);四是分布式存儲(chǔ)與并行計(jì)算能力,比如Hadoop平臺(tái)、GPU/TPU/FPGA計(jì)算,主要包含分布式存儲(chǔ)和并行計(jì)算兩部分內(nèi)容,它可以被看做為開展大數(shù)據(jù)應(yīng)用的“加速器”;五是最為關(guān)鍵的大數(shù)據(jù)挖掘分析能力,因?yàn)榧词蛊渌芰丫邆?,若缺少有效的大?shù)據(jù)挖掘模型和算法,就好比“一個(gè)人空有體表(業(yè)務(wù)對(duì)接與協(xié)作+信息可視化展現(xiàn))和骨骼(多類型數(shù)據(jù)獲取與處理+分布式存儲(chǔ)與并行計(jì)算)而缺失靈魂(大數(shù)據(jù)挖掘)”。因此我們理解:大數(shù)據(jù)挖掘是大數(shù)據(jù)應(yīng)用的核心驅(qū)動(dòng)力。

    商業(yè)銀行大數(shù)據(jù)金融四層級(jí)框架體系

    結(jié)合金融行業(yè)應(yīng)用實(shí)踐,尤其是面向商業(yè)銀行的大數(shù)據(jù)應(yīng)用,我們提出了“大數(shù)據(jù)金融”四層級(jí)框架體系,由上至下“層層分解”、由下至上“層層支撐”。從下至上來看:

    1.所謂“巧婦難為無米之炊”,要做大數(shù)據(jù)金融,首先需要有數(shù)據(jù)以及用以承載數(shù)據(jù)的平臺(tái),我們稱之為“數(shù)據(jù)基礎(chǔ)層”,包括IT基礎(chǔ)設(shè)施(含基礎(chǔ)軟硬件設(shè)備、網(wǎng)絡(luò)通訊等相關(guān)內(nèi)容)、數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、數(shù)據(jù)管控與治理、數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化、數(shù)據(jù)加工處理等方面。

    2.往上一層是“數(shù)據(jù)模型層”,反映了知識(shí)探索所通用的方法論,如邏輯證明、假設(shè)檢驗(yàn)、仿真模擬、數(shù)據(jù)挖掘等,及在此基礎(chǔ)上“數(shù)據(jù)科學(xué)”的主要技術(shù)展現(xiàn),包括固定報(bào)表、即席查詢、靈活圖表、數(shù)理統(tǒng)計(jì)、分析預(yù)測(cè)、人工智能、虛擬現(xiàn)實(shí)等方面。

    3.再往上一層是“業(yè)務(wù)模型層”,在商業(yè)銀行應(yīng)用中,主要運(yùn)用經(jīng)濟(jì)、金融、市場、管理等理論體系,用以支撐銀行戰(zhàn)略決策以及實(shí)際運(yùn)營中的客戶管理、產(chǎn)品管理、渠道管理、營銷管理、風(fēng)險(xiǎn)管理、績效管理、人力資源管理、財(cái)務(wù)與成本管理等方面。

    4.最頂端“業(yè)務(wù)應(yīng)用層”是按照市場進(jìn)行劃分的公司銀行、零售銀行、金融市場等業(yè)務(wù)板塊,以及與客戶直接進(jìn)行接觸的分支行營業(yè)網(wǎng)點(diǎn)、金融事業(yè)部一線團(tuán)隊(duì)、電子銀行與直銷銀行等渠道。

    要實(shí)現(xiàn)商業(yè)銀行“大數(shù)據(jù)金融”數(shù)字化轉(zhuǎn)型,需要將以上四個(gè)層級(jí)完全打通。在四層級(jí)框架體系中,“數(shù)據(jù)挖掘和人工智能”被看做為“數(shù)據(jù)模型層”中的重要組成部分,同時(shí)也可用以泛化理解為整個(gè)“數(shù)據(jù)模型層”,起到了對(duì)整體框架體系上下貫穿的重要作用。

    商業(yè)銀行大數(shù)據(jù)金融戰(zhàn)略

    布局方案

    商業(yè)銀行大數(shù)據(jù)金融發(fā)展路徑

    商業(yè)銀行發(fā)展大數(shù)據(jù)金融應(yīng)遵循“以客戶為中心、服務(wù)銀行戰(zhàn)略、引領(lǐng)業(yè)務(wù)發(fā)展”的指導(dǎo)原則。對(duì)于商業(yè)銀行來說,總是應(yīng)該將客戶放在第一位,要充分了解客戶的需求,這樣才能為客戶提供及時(shí)有效的產(chǎn)品和服務(wù)。隨后,商業(yè)銀行需要考慮渠道,即通過何種途徑與客戶接觸最為合適。當(dāng)客戶、產(chǎn)品和渠道結(jié)合在一起就形成了營銷管理的概念。然而,營銷對(duì)于商業(yè)銀行整體業(yè)績來說只是一個(gè)方面,金融行業(yè)還應(yīng)充分考慮到風(fēng)險(xiǎn), 營銷創(chuàng)造價(jià)值,但同時(shí)也要防范風(fēng)險(xiǎn)帶來的不確定性和潛在的損失。將營銷管理和風(fēng)險(xiǎn)管理結(jié)合在一起可以有效評(píng)價(jià)績效,再將績效管理分解到每一名員工開展人力資源管理,同時(shí)人力成本也是銀行財(cái)務(wù)與成本管理的一個(gè)重要組成部分。在“平衡計(jì)分卡”的邏輯中,財(cái)務(wù)承接戰(zhàn)略。實(shí)際上,我們從更細(xì)粒度以及邏輯層面闡述了業(yè)界較為廣泛認(rèn)知的商業(yè)銀行大數(shù)據(jù)應(yīng)用的四個(gè)方面:一是“營銷支持”,包含客戶管理、產(chǎn)品管理、渠道管理和營銷管理;二是“風(fēng)險(xiǎn)管控”,即風(fēng)險(xiǎn)管理;三是“精細(xì)化管理”,涵蓋績效管理和人力資源管理;四是“決策支持”,包括戰(zhàn)略管理和財(cái)務(wù)與成本管理。

    商業(yè)銀行大數(shù)據(jù)挖掘人才布局方案

    每項(xiàng)大數(shù)據(jù)挖掘任務(wù)都是一個(gè)復(fù)雜而不斷反復(fù)的過程,包括明確業(yè)務(wù)目標(biāo)、將業(yè)務(wù)目標(biāo)轉(zhuǎn)化為建模目標(biāo)、選擇數(shù)據(jù)源并采集數(shù)據(jù)、設(shè)計(jì)變量并準(zhǔn)備數(shù)據(jù)、選擇建模方法、實(shí)施建模和數(shù)據(jù)實(shí)驗(yàn)、測(cè)試并驗(yàn)證模型、將模型結(jié)果解析為業(yè)務(wù)結(jié)論以及模型部署等多個(gè)環(huán)節(jié),需要不同專業(yè)、不同技術(shù)、不同背景的相關(guān)人員通力協(xié)作和不斷反復(fù)嘗試。

    經(jīng)初步實(shí)踐,建議商業(yè)銀行大數(shù)據(jù)挖掘工作由“數(shù)據(jù)科學(xué)家”、“數(shù)據(jù)工程師”、“數(shù)據(jù)分析師”和“業(yè)務(wù)分析師”四個(gè)崗位組成:

    1.數(shù)據(jù)科學(xué)家:結(jié)合業(yè)務(wù)需要,負(fù)責(zé)研發(fā)新型大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)模式、模型和算法,并熟悉掌握現(xiàn)有各類大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)發(fā)展情況,拓展現(xiàn)有技術(shù)的業(yè)務(wù)應(yīng)用范圍;

    2.數(shù)據(jù)工程師:負(fù)責(zé)對(duì)新型大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)模式、模型和算法予以實(shí)現(xiàn),形成新的大數(shù)據(jù)挖掘工具,并熟悉掌握現(xiàn)有各類大數(shù)據(jù)挖掘工具的可用性,參與大數(shù)據(jù)挖掘流程中應(yīng)用部署等工作。

    3.數(shù)據(jù)分析師:結(jié)合業(yè)務(wù)需要,使用各類大數(shù)據(jù)挖掘工具對(duì)具體任務(wù)展開數(shù)據(jù)實(shí)驗(yàn)工作,其內(nèi)容涵蓋大數(shù)據(jù)挖掘流程中數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、分析建模和模型評(píng)估工作,并參與應(yīng)用部署工作。

    4.業(yè)務(wù)分析師:面向具體業(yè)務(wù)項(xiàng)目,負(fù)責(zé)大數(shù)據(jù)挖掘流程中業(yè)務(wù)理解和數(shù)據(jù)理解工作,并參與應(yīng)用部署工作,具體負(fù)責(zé)業(yè)務(wù)模型化以及數(shù)據(jù)邏輯向業(yè)務(wù)邏輯解析等工作。

    互聯(lián)網(wǎng)+時(shí)代,商業(yè)銀行欲在未來競爭中勝出,需要開展從“互聯(lián)網(wǎng)金融”向“大數(shù)據(jù)金融”的數(shù)字化轉(zhuǎn)型,打造基于大數(shù)據(jù)的核心競爭力,實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品提升、服務(wù)提升、場景提升以及客戶滿意度提升。

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