商業銀行大資料戰略與規劃思考

随着現代科技的不斷進步，資訊技術呈現出跨越式大發展的格局，以移動網際網路、物聯網、大資料和雲計算等為代表的新技術應用，大幅提高了社會的生産生活效率。移動網際網路的應用降低了網際網路的接入成本，增加了網際網路的覆寫廣度和深度，加速了各行業的網際網路化程序；物聯網的應用讓“人與物”、“物與物”相聯，實作了更加精細化、動态化的生産生活管理，提高了資源利用和生産力水準；以大規模并行計算、人工智能、機器學習等為特征的大資料應用，使得大範圍快速分析和智能預測成為可能，将革命性地改變政府機構和企業管理的運作模式；雲計算的發展将大幅縮減創新工作的成本和周期，加速社會的發展程序，有利于實作大衆創業、萬衆創新的社會新生态。

黨的十八屆五中全會上首次提出了實施國家大資料戰略，這标志着大資料戰略正式上升為國家戰略，這也是繼《關于促進大資料發展行動綱要》下發後，有關大資料的發展目标被再次寫入國家重要檔案。國家關于大資料發展的頂層設計和總體部署，将全面推動我國大資料發展和應用，加快政府資料開放共享，推動大資料産業創新發展，健全大資料安全保障體系，加快建設資料強國。

大資料在我國已具備了從概念到應用落地的成熟條件，迎來了飛速發展的黃金機遇。大資料将在打造社會治理新模式、經濟運作新機制、民生服務新體系、創新驅動新格局、産業發展新生态等方面發揮重要作用。無論是傳統行業還是新興行業都能夠從大資料中獲益，率先發掘出資料核心價值及相關性的企業更容易搶占市場先機。網際網路企業憑借自身優勢早已在大資料領域精耕細作并獲益良多，甚至已開始将大資料作為一種商業新能源，提供實時、深度的洞察營銷、資源整合及定制服務，不斷拓展自身發展空間。在這樣的時代背景之下，商業銀行也須順應時代潮流，把握曆史機遇，将大資料戰略納入“十三五”規劃，予以統籌規劃并大力推進實施。

大資料戰略思考

網際網路金融生态的蓬勃發展、資訊技術的快速變革與商業模式的不斷創新，給傳統銀行業帶來機遇的同時，也對銀行自身的經營理念和模式、資訊處理能力提出了前所未有的挑戰。商業銀行應該從“資料—應用—人才”三個層面建構大資料應用體系，全面整合集團資料資源，充分發揮資料資産價值，增強業務創新能力，加速推進銀行轉型發展。

以資料為基礎，充分整合資料資源

商業銀行經過多年資訊化建設已經積累起海量的金融業務資料，這些精确、高密度的金融業務資料始終是銀行最基礎和最核心的資料資産，價值挖掘潛力巨大。在此基礎上，資料範圍還将不斷進行擴充：一是擴充銀行現有資訊系統中資料采集範圍并延長儲存周期，比如，對客戶在網上銀行、手機銀行等應用上的行為資訊進行采集和分析、對callcenter中的語音資訊進行識别、分析和提取等；二是要充分整合海内外商業銀行以及集團附屬公司的資料，建構全集團的資料視圖；三是在安全合規的前提下充分利用銀行外部的資料服務，并從這些外部資訊中發掘商機，尋求新的價值增長點。

以應用為驅動，深入挖掘資料價值

資料的價值展現在應用。網際網路企業與傳統企業的差別不在于他們擁有海量資料，而是在于前者能夠通過大資料技術對海量資料進行分析挖掘并直接應用到業務流程之中，以充分發揮其資料價值，進而形成了獨特的競争力。商業銀行如何發揮自身資料資産的價值，關鍵在于應用。基于大資料平台及應用分析能力的建構，商業銀行應結合業務發展戰略，在客戶服務、精準營銷、産品創新、信用評級、欺詐監測、流程優化、經營管理等業務領域中選擇适當的業務應用場景，逐漸推進大資料技術應用，同時配套進行組織架構調整和業務流程變革，進而帶來大資料價值發揮的全面突破和提升。

以人才為核心，提升資料分析能力

商業銀行作為傳統行業，要充分利用大資料技術，持續發揮銀行資料資産的價值優勢，推進銀行轉型發展。還需要在企業文化、業務流程和人才培養等方面進行革新和加強：一是企業文化和管理理念的變革。銀行需要大力塑造資料導向型企業文化，鼓勵創新型價值觀念，善于用資料說話，運用資料分析結果指導決策。二是業務流程優化。銀行需要不斷優化産品研發流程，更加靈活高效地适應快節奏的大資料時代，真正做到業務與技術的高度融合，才能讓資料産生價值。三是分析師隊伍建設和人才培養。分析師隊伍的建設是大資料戰略的關鍵，隻有培養自身專業化的分析師隊伍，持續提升大資料分析和挖掘能力，銀行的大資料平台才能夠為業務轉型發展提供源源不斷的創新動力。

在大資料分析和挖掘能力的建構過程中，除了銀行自身基礎設施、應用場景和人才隊伍建設等方面外，如何在網際網路生态環境下，充分利用外部開放的資料服務，引入外部的先進技術和資源，同時融入銀行現有的技術體系，確定銀行資料資産的安全，也是大資料應用中值得關注的問題。

大資料實踐與規劃

近年來，大資料技術已經在網際網路企業中廣泛應用，并逐漸成為企業的核心競争力。與大部分國内銀行同業一樣，中國銀行大資料技術應用還處于探索和試點階段，并在以下兩方面取得了初步進展：一是大資料平台的基礎建設方面，利用hadoop+nosql資料庫技術體系拟定了大資料平台基礎建設規劃，将全周期的金融業務資料內建到大資料平台，并通過手機app應用提供曆史金融資料查詢服務；二是積極推進業務應用。中國銀行已推出基于大資料技術的“e觸即發”、“口碑貸”、“中銀沃金融”等試點項目，在為個人客戶提供實時産品營銷推薦、針對小微企業的客戶發掘、信用評級和融資服務等方面進行探索，取得了很好的應用效果。

未來，結合“十三五”規劃總體思路，中國銀行的大資料建設将繼續為集團全球化、多元化以及網際網路金融的發展戰略提供有力支撐。主要圍繞三個平台建設方面繼續深化實踐。

優化完善大資料技術平台

密切關注行業發展趨勢，跟蹤大資料及相關領域的最新技術成果，深入研究大資料領域相關技術應用。研究制定全行性的大資料技術體系規範，優化完善全行大資料技術架構體系。在現有大資料平台的基礎上，運用大資料所帶來的新思維、方法和工具，逐漸形成行内、行外、線上、線下的結構化與非結構化資料內建能力，多種資料格式并存的海量資料存儲能力，基于分布式和流計算的快速計算能力以及運用機器學習、實時決策、資料沙箱、可視化等技術實作資料分析和挖掘能力。

大資料和雲計算是分不開的，大資料平台的基礎設施依賴于分布式架構下的私有雲平台建設。按照自主可控的原則，中國銀行正在着力建構服務營運、管理、開發、部署和運維一體化的私有雲平台。基于x86體系架構，應用異構虛拟化、分布式海量存儲、分布式資料庫、大規模資源排程與管理等關鍵技術，實作可定制、可擴充的多租戶金融服務，進而全面支援大資料技術元件開發和運維管理需要。

深化推廣客戶精準營銷平台

中國銀行正在建設的客戶精準營銷平台，以大資料技術平台為依托，有機提煉并整合線下、線上關于客戶行為的結構化資料和非結構化資料，形成客戶360度畫像，實作複雜統計分析模型和規則模型相融合的快速計算，建構與前端服務管道的實時互動體系，實作網銀、手機銀行、網絡金融多管道實時客戶營銷及線上推薦服務。

通過營銷平台洞察客戶行為特征，不斷挖掘客戶，擴大客戶基礎，實時掌握客戶需求，按需定制個性化的産品和服務；通過營銷平台，結合機器學習、貝葉斯算法等人工智能技術，建立以資料為驅動、模型為核心的自動化、智能化、全方位、多管道的精準營銷模式，并通過營銷結果回報，不斷優化和調整營銷政策，提升營銷效率；通過營銷平台實作實體網點與網銀、手機銀行等服務管道的營銷協同，提升客戶服務的管道響應能力和客戶體驗；通過營銷平台實作集團内部客戶資源、産品銷售和管道資訊的多層次資料共享，支援全集團内部交叉銷售及業務關聯，支撐集團全球資源的優化配置。

探索建構網際網路征信及欺詐監測平台

在符合資訊安全相關規定的前提下，合理運用外部資料，進一步豐富大資料平台的資料範圍，探索建構網際網路征信及欺詐監測平台，提升對客戶的風險識别及信用評估能力，為更廣泛的客戶群體提供操作便捷、定價合理的融資服務；提升預防和識别欺詐交易行為的能力，有效降低欺詐風險。

通過網際網路征信及欺詐監測平台，深化人行征信資料應用，探索與外部征信機構的合作；與社保、司法、稅務等政府部門及學曆學籍等資訊平台對接；與合作電商平台實作資料共享，挖掘分析客戶網際網路交易資訊，掌握客戶真實可靠的現金流、資訊流、物流資訊；利用網際網路資料擷取技術，在安全合規的前提下有效利用網際網路上的個人行為資訊，并通過與行内資訊進行有效組織和關聯，完善客戶風險畫像，全面評估客戶信用，探索建構基于網際網路模式的信用風險評價體系；基于客戶風險畫像，結合客戶曆史行為資料進行客戶交易行為特征分析，運用機器學習等算法，實時監測并識别背離客戶正常交易模式的資金交易行為，預防交易欺詐。

大資料技術正在給商業銀行帶來一場深刻的變革，金融服務從“關注整體”向“關注個體”轉型，經營方式從“産品為中心”向“客戶體驗為中心”轉型，營運管理從“粗放式管理”向“精細化管理”轉變。面對前所未有的機遇和挑戰，商業銀行必須響應國家戰略号召，牢牢把握技術發展趨勢，将大資料技術應用作為一項基礎性戰略工程來推進，同時建立起相應的技術和人才配套保障機制，才能真正發揮銀行資料資産的寶貴價值，提升銀行核心競争力。

本文轉自d1net（轉載）