銀行大資料分析 如何将“砒霜”變“蜜糖”？

《大資料時代》作者維克托·邁爾·舍恩伯格在他的另一本書《删除》中提到“大資料的取舍之道，就是把有意義的留下來，把無意義的去掉，隻有了解了在大資料中，需要的是什麼，以及如何判斷這種需要，才能舉一反三地明白到底為什麼要去掉那些不需要的。”

傳統銀行在日積月累的交易中産生了大量資料，在分析和處理這些大資料時，銀行面臨着很多現實的問題，例如“壞賬”資料的處理，銀行各部門資料私有化以及部門之間的溝通和配合等問題。來自上海浦東發展銀行資訊科技部副總經理陸小勇以浦發銀行為例，分享了關于銀行的大資料思考和應對之道。

“壞賬”資料也能變财富?

銀行在交易過程中，不可避免地會産生大量“壞賬”資料，這些被人們嗤之以鼻的“壞賬”資料看似是銀行的痛點，但對于銀行大資料分析而言，它們可以轉變成巨大的财富。銀行可以充分利用“壞賬”資料訓練資料分析模型，測試資料模型分析結果是否達到預期标準。經過“壞賬”資料訓練和測試的大資料分析模型會更有說服力。

陸小勇表示，進行大資料分析時，資料品質固然重要。但銀行不應該把過多精力花在追求“完美”的資料品質上，大資料分析強調“相關性”，允許試錯，就好比“沙裡淘金”，從大量的“相關性”中總結沉澱出“因果性”，用大量的實踐和試錯換取資料品質。

他說：“在管理資料品質的時候，治理人員需要思考資料湖、資料水庫或是資料沼澤對資料品質的容忍度分别是多少，對其中的資料分别用哪些方法治理。具體到銀行産業，交易系統和統計報表強調’因果性‘，要求所有結果可嚴格回溯到源頭（比如總分核對），防止’垃圾進垃圾出‘，特别是參與人、産品、協定、管道、事件、财務，以及資産、月曆、彙/費率等公用資訊在内的’主資料‘的品質“。

資料共享才能共赢

随着大資料被賦予更大的價值，資料逐漸成為企業核心競争力之一。陸小勇揭示了現在銀行面臨的最大挑戰就是資料私有化，所有的分析部門甚至技術團隊都希望将收集到的資料以及分析得到的資料掌握在自己手裡，但是大資料價值在于資料的共享和關聯。

陸小勇介紹了浦發銀行資料共享、實作共赢的實踐經驗。他說，浦發銀行資訊中心将公司業務部門的資料分享到零售部門，從這些資料中挖掘出更多的零售商機。當然也會将零售部門的交易資料呈現在公司業務部門面前，揭示零售客戶行為背後隐藏的企業經營奧秘，幫助業務部門抓住商機，為銀行帶來更多利益。

陸小勇說：“銀行各個部門的角色應該是data steward（資料管家），而不是data owner（資料擁有者），不要讓有價值的資料被‘鎖’起來。這樣的理念對于營造一個良好的大資料應用文化和氛圍來說非常重要”。

沒有解決業務痛點 it難免淪為雞肋

陸小勇指出，在實作大資料應用的時候，銀行經常碰到的問題是業務和it部門的互相指責。業務部門認為it部門常常擺出一副“專業的姿态”；it部門認為業務部門的想法天馬行空。

他認為，問題的關鍵在于it部門在與業務部門溝通時，說的都是“專業”的話，并沒有說讓業務“聽得懂”的話，沒有談“業務痛點”的話。技術部門應該成為業務部門的“及時雨”，在業務部門需要幫助的時候，解決他們的痛點問題。

陸小勇說：“即使擁有再先進的技術，如果業務部門不懂得運用技術解決問題的話，技術就成為空洞的投資。衆多資料倉庫的失敗，原因就是在技術方面投入大量資金，結果卻是技術都過時了，業務部門還不知道怎麼用。各個部門應該停止抱怨，選擇靈活的工作方法，将大資料分析工作做好。”

最後，他以國家冰壺隊來形容銀行大資料團隊的建設。他說：“在冰壺比賽中，隊員們一旦聚焦目标，不區分誰推誰掃。在銀行中可以了解為不嚴格區分it和業務部門，大資料團隊圍繞創造業務價值這個目标，應該做到全面互動協作。要像國家冰壺隊一樣建構銀行的大資料團隊。”

本文轉自d1net（轉載）