交通銀行上海分行資訊部總經理吳宇：大資料助力”網際網路+金融”發展

上海，中國的經濟、金融、貿易、航運中心，一直以變革、創新引領着中國企業的發展。在“網際網路+”浪潮下，上海企業首當其沖，這座城市，一直用資訊化手段推動着企業的高速發展。2016年10月28日，企業網d1net攜手上海cio聯盟共同舉辦的cio沙龍活動在上海盛大舉行，來自各行業的cio共聚一堂，共同探讨各行業在網際網路+實踐方面的資訊化實踐，涵蓋大資料實踐、網際網路風控等領域。

以下為：交通銀行上海分行資訊部總經理吳宇在上海cio沙龍的演講，題目是：《大資料助力“網際網路+金融”發展》

主持人：今天是10月28号，馬上又見雙11，去年的雙11，阿裡創造了912億元的銷售奇迹。大家對阿裡的認知是電子商務平台，但現在馬雲告訴我們，它是一家經營資料的企業，我們進入了資料時代。馬雲說，資料時代就是一個預測未來的時代，而金融業如何利用大資料預防風險，預判營銷呢?我們有請交通銀行上海分行資訊部總經理吳宇，他帶來的演講是大資料助力”網際網路+金融”發展，大家掌聲有請。

吳宇：今天非常地高興，有機會跟大家分享一下大資料在金融行業的，特别是在銀行行業上的應用。

大家知道阿裡巴巴通過支付寶平台，對金融的滲透是非常厲害的，現在已經在網上把相關的物流、資訊流和資金流整合起來了，而傳統的商業銀行先對網際網路在這塊的反應比較慢一點，但也不是無所作為。一些中小銀行他走的速度非常快，比如平安銀行這，而大銀行這方面的步驟沒那麼快，因為銀行比較講究安全。在”網際網路+金融”的形态下面，金融服務都搬到網際網路上後，使用者對銀行的粘性就會快速下降。同時很多行業通過網際網路連在一起，可以進行跨界的融合和創新。

現在講大資料在”網際網路+金融”這一塊是怎麼應用的。大資料自從推出以來，主要的應用場景，是和網際網路融合在一起的，資訊量呈海量增長，是以如何利用大資料能夠助力網際網路是各大企業非常關注的一個熱點。

那麼大資料的作用到底是什麼?我想簡單地回顧一下。在10年前，整個金融行業的資訊系統都是經過過濾的，無論是erp還是crm都是一種樣本的資料，因為資料的擷取成本非常高，是以難以獲得海量的資料，而且資料要求的品質也非常高。但是進入網際網路時代以後，資料的增長方式使資料已經不能局限于原來的這些非常幹淨的資料了。以前的資料倉庫，必須要通過一些etl的過程對資料進行清洗，但是到了大資料時代，就已經做不到這一點了。我覺得和以前的資料倉庫和資料挖掘相比，這是面臨的一個新的形式，那麼這就對對資料本身的要求以及資料品質的要求降低了，同時一系列的大資料挖掘的技術的發展也使擷取大資料和分析大資料的成本大幅度地降低。大資料的分析，現在已經做到了以前一些傳統資訊系統難以做到的快速響應，資料實時性能達到的實施程度，已經不能跟以前同日而語了，是以現在大資料分析的實時性非常重要。對銀行來說也是這樣，很多大資料，如果能夠實時對這個客戶，或者風險能夠及時的話，所産生的效益是不可估量的，是以大資料對金融行業起到了很大的助力。對大資料的獲得成本的降低以後，從資料裡面挖掘出一些東西，對銀行來說也更加容易了。從資料到業務到商務，商業邏輯當中的轉換過程是不斷地加快，以這幾點為背景，大資料對像金融行業是非常合适的。

銀行或者金融行業，天生是産生資料非常多的行業，大資料可以用在銀行方面的有哪些?第一個就是零售金融，為什麼呢?因為我們的個人使用者數量是極其龐大的，行為也非常頻繁，現在整個生活都是離不開網際網路的，很多的活動都需要把金融服務嵌入進去。在這樣的網際網路時代以前在網點坐等客戶上門的這樣的一個金融服務的形态，我覺得已經不能再持續下去了。那麼怎麼從這裡面發掘出有意義的客戶或者有價值的客戶，并且把金融服務嵌入進去，提供一個高品質的、個性化的服務?這就需要對客戶服務産生的大資料，有一個非常高效的分析手段。

第二個是交易金融，大家知道證券交易，包括外彙交易，包衍生品交易，每秒都會産生大量的資料。從風險控制的角度來說，對這裡面資料的挖掘和産生的風險預警對大資料的處理能力要求也是非常高的，是以要做好銀行的經營管理和風險控制，包括精準營銷，客戶分層都必須有大資料的支撐。

這其實也是倒逼着傳統的商業銀行向網際網路形态轉變，這兩者是互相有沖突的。是以傳統商業銀行擁抱網際網路，利用大資料，這是一個新的課題，也是需要一個摸索的過程。這個摸索過程和其他各行各業一樣，也都是從境外到境内。是以從國外來說，對大資料的利用，主要是在以下幾個方面：

第一個是風控;第二個是精準營銷，現在西方整個金融市場對網際網路的支撐和耦合程度，都沒有國内這麼強烈，是以我覺得如果我國内銀行對大資料的利用能夠走在前面的話，在全球也都是領先的;第三個是對優化銀行内部的管理流程，第四個是資料可以直接産生效益。

國内目前大資料在金融行業主要是銀行這一塊，主要有5個方面的應用：第一就是助力網際網路加速獲客管道的拓展，比如現在有些銀行，建立了社交網絡的資訊資料庫。隻有内部資料和外部的資料完整結合起來，才能得到完整的客戶拼圖，才能了解客戶，銀行首先要了解客戶才能獲客。

第二個是在金融場景化方面的一個應用。金融場景化的意思就是銀行傳統的獲利的交易場合已經被網際網路所取代，是以現在傳統的一些自助機具，也都變成了一個多用途的獲客管道。一些銀行将電子商務平台和信貸業務結合起來，把客戶的行為産生的活動的資料結合起來，經過分析之後，作為客戶的征信體系的依據，之後就可以對客戶進行個精準的産品推送。這也使銀行與客戶之間能夠緊密結合起來，産生出原來單一管道上面所無法産生的綜合性的回報效益。

第四就是征信評級。征信評級是銀行特别關注的。通過對客戶的全方位的資料的了解，包括線上線下的統一了解，就可以對客戶進行全方位的評價。這個評價會降低對客戶的授信的成本，對獲得客戶是非常有幫助的，對提高客戶粘性也是非常有幫助的。

第五是對大資料助力網際網路+的産業鍊的拓展，這實際上就代表金融行業的大資料和其他行業的大資料要融合起來。比如說我們在物流貸款當中，如果不知道他物流所在的位置和資料，很難對貸後風險進行控制的。這些方面的資料非常的寶貴，現在還沒有管道和辦法去獲得，和其他行業的融合對未來将會是一個有益的探索。

國外也有一些關于優化銀行服務流程的案例，比如說銀行可以通過大資料就了解網點周圍的客戶群體的情況，包括客戶收入情況、職業情況，将這些資料跟銀行本身的網點選擇聯系起來對選擇高效網點是有非常高非常大的意義的。像這樣用大資料來提升銀行的經營管理的效率，實際上是有一個非常廣泛的應用前景

最後講一下銀行可以着手去做的四個方面：第一是建立統一的大資料，利用大資料，建立統一的客戶的視圖。原來的視圖可能局限于我們銀行内部，這個實際上是不完整的客戶視圖，有了這個大資料之後可以把客戶的畫像畫完整。第二是互聯互通，不同産業之間的大資料，必須要進行互聯互通，才能産生出最大的一個效益。第三是要進行深入挖掘，就是所謂的價值管理，大資料如果不挖掘，那也是不能産生出價值來的。第四方面，是要樹立用資料防風險的這樣一種管理理念，進一步的量化風險，實作精準化的防範風險。我主要講這些，謝謝。

本文轉自d1net（轉載）