用数据驱动银行智能转型发展

郭为民

大数据、人工智能、区块链、云计算、物联网、移动支付等新兴技术蓬勃发展并不断加速向社会生活的各领域渗透融合，对经济发展和社会进步产生了深刻影响，金融业的产品服务、运营管理和客户体验也在技术的驱动下加速了创新变革的步伐。大数据是重要的生产资料，是人工智能大脑流动的血液，作为国家“互联网+”行动的重要战略资源，对金融机构智能转型化发展的驱动作用愈发凸显，成为构建银行未来核心竞争力的关键。

传统商业银行在大数据应用方面的挑战

首先，银行在内部数据收集方面遇到的挑战。银行在数据应用方面的挑战是全方位的，传统的IOE架构因为存储成本相对较高，大量的历史数据存储在磁带中，甚至档案馆中还有大量没有数字化的物理凭证或没有结构化的影像数据。即使将这些数据结构化，银行还要面临历史数据标准不统一，缺乏有效数据治理手段，数据质量参差不齐，数据应用无章可循等历史遗留问题。与此同时，传统的以账户为中心，以会计为导向的银行IT系统缺乏收集客户账户查询、咨询、投诉等行为信息的能力，无法体现高维度的数据价值。数字时代银行的IT系统必须是以客户为中心，以市场为导向，具备采集全渠道客户基本信息、交易信息、交易对手信息、客户与银行的接触轨迹信息等更多维度信息的能力。这就要求银行从客户信息治理、丰富客户模型开始，不断完善客户、账户信息的同时开始客户行为信息的收集。数据的价值将会随着维度的增加而显著提高。

其次，银行在外部数据收集方面遇到的挑战。互联网平台公司拥有大量与客户频繁互动的场景，在收集客户行为信息、客户之间关联信息等方面具有天然优势。银行必须通过与互联网企业合作才能采集更多维度的信息，但是银行必须在保护客户隐私的合规前提下，及时有效地获取相关信息。其合规成本与合作的代价也是传统银行在开发相关数据应用时必须考虑的。

再次，银行在大数据应用IT支撑方面遇到的挑战。大数据应用的软硬件支撑平台对传统银行的IT系统提出了新的要求。特别是在分布式存储和处理实时数据能力方面银行迫切需要专业的人才支持。非结构化数据的结构化，具备自学习能力的数据模型机制还要求银行具备将前沿的人工智能技术与大数据应用相结合的能力。此外，商业银行还需要在实践中培养可以支持开放式平台架构，分布式应用系统、Hadoop架构等的开发和运营维护人员。

商业银行大数据金融的探索实践与思考

在外部技术变革驱动和内部转型发展的共同推动下，中国银行业都在积极地践行国家“互联网+”战略，前瞻性地探索并积极推进新兴技术的应用，将科技创新与业务创新深度融合。国内多家银行目前已经在精准营销、智能风控、跨界合作、普惠金融、数据治理等方面取得了显著的应用成效，有效地提升了自身网络金融包括风险管理、大数据应用、人工智能应用、云计算、产品效率等核心能力。结合中国银行的实践应用经验，对于银行业大数据金融的探索、实践以及应用，需要提升以下四个方面的能力与效率。

一是大数据洞察，建立客户全生命周期管理。过去银行对客户的了解主要依赖于开户基本信息和账户交易情况，对客户行为、偏好、动态知之甚少，无法满足不同客户千变万化的需求。并且，在中国的信用体系还不完备的情况下，很大一部分长尾客户是“信用白户”，当前校园贷市场的乱象和正规金融机构的缺位也有直接的关联。针对这些问题，多家银行尝试利用大数据对客户进行全面画像，在洞察客户多元化需求的基础上提供个性化服务和差异化定价，同时精准识别潜在客户，激活睡眠客户的同时，提升客户满意度。以中国银行为例，一方面以“+互联网”的模式推动传统银行业务触网，另一方面以“互联网+”创新服务，基于大数据技术识别客户的贷款意愿、评估还款能力，推出了全流程在线信用贷款的秒贷产品。同时，把目光放至客户的全生命周期信用管理，用大数据技术“提前锁定”潜力客户，动态更新信用评分，了解客户动向，测算包括校园贷、助学贷在内的金融产品的未来盈利能力。也正是基于整合分析了海量金融数据，精准描绘客户画像，预测客户的成长属性，秒速实现从申请、审批到放款的业务流程全在线，中国银行可以在大数据技术的帮助下，积极践行国家普惠金融战略。而发展普惠金融是金融支持实体经济的必然要求，也是银行业转型的重大机遇。普惠金融的核心理念是“金融普惠”，解决普惠金融发展特别是信贷业务的痛点，需要解决效率、成本、体验、风控等四个方面的核心问题。大数据提供了解决之道。利用大数据能够在一定程度上提升风控能力，提高业务处理速度，降低边际成本。

二是大数据风控，助力银行智能化转型。商业银行的经营管理和风险管理面临诸多前所未有的挑战，传统信贷投放中，客户经理一般用财务报表、人行征信、抵质押品等基本信息，依靠经验进行信用评估。传统的视图反映了客户当前静止的、切片式的状态，受限于能力和信息的不对称，就算“握着客户的手放款”也未必能真实了解客户的实际风险承受能力并做出预判，从而导致银行遭受風险损失。而基于大数据技术的风控平台打通了行内行外数据孤岛，若更加充分利用政府平台公开信息以及互联网信息，结合人工智能建模技术在海量信息中进行价值挖掘，商业银行大数据应用将全面嵌入业务流程，提高风险精细化管理水平的同时也能有效地提升风险决策的实时性。比如利用知识图谱挖掘技术挖掘集团间、企业间、主要控制人间隐藏关联关系，并生成可视化关联关系图谱，及时发现异常避免不必要的风险损失。大数据应用使得金融机构以动态的、联系的、全面的、发展的视角描绘客户成为可能，传统风控的理念是根据历史预测未来，而现在的技术手段让我们在风控上不仅可以“以史为鉴”，更可以“继往开来”。

三是大数据合作，跨界打造金融数据生态圈。互联网企业加入到以往只有传统金融机构的市场竞争中，对产品服务、盈利模式和客户体验进行了颠覆，传统行业都不同程度受到冲击，在经济新常态下传统企业更要抱团取暖，形成合力。而大数据的价值在于准确、及时地整合和应用行业内外的有效数据，把跨业、跨界多维度的数据集聚起来，发挥传统行业各自领域所长，打造数据生态圈。因此商业银行需要建立合作思维，以合作的心态与能为自身提升金融效率、降低风险的大数据机构进行跨界合作，实现共赢。

四是强化安全管控，建立健全客户信息安全机制。大数据的发展是一把双刃剑，大数据在不断发展的过程之中，买卖数据和信息泄露等威胁个人信息安全并侵犯个人合法权益的不法事件频出。2017年6月1日《中华人民共和国网络安全法》正式实施，加强了对个人信息的保护。中国银行业应严格遵循相关法律法规要求，持续强化基础设施的安全保障与防护体系，持续强化数据安全治理，持续强化数据流动与利用管理机制。

中国银行业大数据应用展望

为充分发挥大数据潜力以驱动网络金融业务发展，中国银行业需构建政产学研用为一体的开放、共享、互利、共赢的大数据产业生态体系。在数据共享方面，应加强顶层设计和统筹协调，推动资源整合和公共数据互联开放共享，借力“一带一路”倡议契机推动全球范围内的全息数据共享。在数据安全方面，应不断完善法规制度和标准体系，切实保障数据安全。在数据质量方面，高质量的数据是大数据发挥效能的“生命线”，应采取系统性方法进行全生命流程的数据质量管理，从数据源头出发改善数据质量并提供持续迭代的资源投入。在人才队伍方面，应培育具备业务视角与技术敏锐度的跨界复合型人才，为建立大数据分析导向的智能化应用和全生命周期链路持续提供输入。在创新研究方面，应聚焦大数据创新前沿，加强前瞻性研究的同时利用柔性团队迭代开发快速孵化新应用。

可以预期，未来将有越来越多的商业银行用数据驱动银行智能转型发展，打造有温度的普惠金融产品，培育健康向上的金融生态，为实体经济服务，为普罗大众服务，做客户心上的银行。endprint