黃冬詠

福建農(nóng)信自2009年起，就將目光放在了數(shù)據(jù)上，啟動(dòng)了數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的建設(shè)。截止到2015年，經(jīng)過(guò)近7年三期的建設(shè)，福建農(nóng)信的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)體系已經(jīng)頗具規(guī)模，總計(jì)接入117個(gè)系統(tǒng)，3135張表，并提供232張報(bào)表服務(wù)。同時(shí)為審計(jì)、風(fēng)險(xiǎn)等27個(gè)系統(tǒng)提供數(shù)據(jù)支撐。在2016年，本行啟動(dòng)了數(shù)據(jù)治理工作，即將進(jìn)行數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)體系規(guī)劃，數(shù)據(jù)質(zhì)量梳理與提升，同時(shí)還啟動(dòng)了新一代報(bào)表平臺(tái)，著手于創(chuàng)建更加靈活、便捷、快速的報(bào)表服務(wù)?？傮w上看，本行數(shù)據(jù)能力從單純的使用數(shù)據(jù)的量變過(guò)程，正逐步邁入準(zhǔn)確化、高效化的質(zhì)變過(guò)程。

而近年來(lái)，數(shù)據(jù)已經(jīng)不能滿足銀行業(yè)務(wù)的快速發(fā)展，大數(shù)據(jù)的思維正在迅速升溫。以長(zhǎng)尾理論為基礎(chǔ)的互聯(lián)網(wǎng)金融正是基于大數(shù)據(jù)分析技術(shù)實(shí)現(xiàn)了與傳統(tǒng)金融不一樣的產(chǎn)品研發(fā)、客群分析、營(yíng)銷(xiāo)推送、風(fēng)險(xiǎn)控制等新金融業(yè)態(tài)，取得了顛覆性的成果。隨著信息化浪潮的推進(jìn)，數(shù)據(jù)爆炸式增長(zhǎng)，數(shù)據(jù)分析成為各行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)的制高點(diǎn)，更成為銀行創(chuàng)新發(fā)展的重大戰(zhàn)略。在這場(chǎng)變革中，福建農(nóng)信相比其他股份制銀行已經(jīng)慢了一步，我們必須投身到變革中去，并且迎頭趕上?；诖?，需求部邀請(qǐng)了法?？萍?、銀之杰、星環(huán)科技、網(wǎng)智天元、肯睿、瑞天等多家大數(shù)據(jù)應(yīng)用公司前來(lái)宣講交流，現(xiàn)將思路總結(jié)如下：

整體趨勢(shì)

總的來(lái)說(shuō)，銀行業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用將呈現(xiàn)三大趨勢(shì)。

趨勢(shì)一：多種方式獲取和應(yīng)用更多的行外大數(shù)據(jù)資源

金融脫媒的大環(huán)境下，銀行之間，以及銀行和跨界競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手之間，甚至是跨行業(yè)之間，將發(fā)生前所未有的大數(shù)據(jù)資源爭(zhēng)奪、競(jìng)爭(zhēng)以及共享。在本次的交流中，各個(gè)公司無(wú)一例外地提到了外部數(shù)據(jù)的使用。其實(shí)大數(shù)據(jù)的特征之一就是數(shù)據(jù)種類(lèi)繁多，這決定了銀行必須使用大量獲取產(chǎn)生于銀行系統(tǒng)之外的數(shù)據(jù)。比如馬云的阿里小貸，用到的數(shù)據(jù)有：互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)中的消費(fèi)能力數(shù)據(jù)、消費(fèi)偏好數(shù)據(jù)、征信等數(shù)據(jù)；其他數(shù)據(jù)如銀行資產(chǎn)數(shù)據(jù)、第三方催收機(jī)構(gòu)數(shù)據(jù)、社保、納稅、公積金、個(gè)人眼中行政處罰數(shù)據(jù)、刑事犯罪記錄、交通違章數(shù)據(jù)等。就連這個(gè)大家所公認(rèn)的、已經(jīng)可以成為閉環(huán)的淘寶都需要使用到如此之多的外部數(shù)據(jù)，更何況是銀行。但是如此龐大的外部數(shù)據(jù)量，應(yīng)該如何劃分去獲取所需呢？外部數(shù)據(jù)基本劃分為三類(lèi)：

1，專(zhuān)業(yè)數(shù)據(jù)供應(yīng)商。諸如法海、網(wǎng)智天元這類(lèi)的專(zhuān)業(yè)數(shù)據(jù)公司，將財(cái)務(wù)、工商、稅務(wù)、風(fēng)險(xiǎn)等專(zhuān)業(yè)信息進(jìn)行獲取并深入分析，向客戶提交只是產(chǎn)權(quán)的專(zhuān)業(yè)資訊。這類(lèi)數(shù)據(jù)是行外數(shù)據(jù)的直接來(lái)源，數(shù)據(jù)量較為穩(wěn)定、質(zhì)量較高、成本也較高。

2.互聯(lián)網(wǎng)公開(kāi)數(shù)據(jù)。公開(kāi)數(shù)據(jù)是廣泛分布在網(wǎng)絡(luò)，無(wú)清晰歸屬和使用限制的數(shù)據(jù)?？赏ㄟ^(guò)爬蟲(chóng)技術(shù)自助采集，或通過(guò)代理商批量采集，定期推送。在滿足隱私保護(hù)要求的前提下，可以通過(guò)對(duì)公開(kāi)數(shù)據(jù)的分析來(lái)獲得情報(bào)和知識(shí)。這類(lèi)數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)量巨大，總體質(zhì)量較差，大部分免費(fèi)，成本低。

3。數(shù)據(jù)合作方式。在和業(yè)務(wù)領(lǐng)域通過(guò)開(kāi)放核心運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)，與其他數(shù)據(jù)需求機(jī)構(gòu)形成數(shù)據(jù)交換和共享，達(dá)成數(shù)據(jù)合作運(yùn)營(yíng)，推動(dòng)產(chǎn)品、渠道和業(yè)務(wù)模式的全面創(chuàng)新。這類(lèi)數(shù)據(jù)一般在特定時(shí)間對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理和采集，數(shù)據(jù)量一般，總體質(zhì)量高，根據(jù)協(xié)議開(kāi)放共享或者交換數(shù)據(jù)，成本較低。

由于行外數(shù)據(jù)的引入是一項(xiàng)系統(tǒng)工作，同時(shí)行外數(shù)據(jù)種類(lèi)繁多，要根據(jù)具體業(yè)務(wù)使用場(chǎng)景、在成本經(jīng)濟(jì)、風(fēng)險(xiǎn)可控的條件下來(lái)統(tǒng)籌規(guī)劃數(shù)據(jù)引入的種類(lèi)、先后順序。

趨勢(shì)二：精細(xì)化、協(xié)同化地發(fā)展大數(shù)據(jù)應(yīng)用

大數(shù)據(jù)應(yīng)用將向精細(xì)化和協(xié)同化方向發(fā)展。大數(shù)據(jù)的價(jià)值必須通過(guò)應(yīng)用才能體現(xiàn)。經(jīng)過(guò)以前數(shù)倉(cāng)時(shí)代“垂直應(yīng)用”為主的初步應(yīng)用階段，下一步大數(shù)據(jù)的應(yīng)用將圍繞提供更加“精準(zhǔn)”的分析結(jié)果，以及跨越部門(mén)和條線的“協(xié)同化”的應(yīng)用場(chǎng)景展開(kāi)。

在數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)時(shí)代，我行已經(jīng)構(gòu)建了諸如新反洗錢(qián)、審計(jì)系統(tǒng)、異常風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警系統(tǒng)此類(lèi)“垂直”應(yīng)用系統(tǒng)。而在新的數(shù)據(jù)應(yīng)用背景下，此類(lèi)的應(yīng)用系統(tǒng)將略顯龐大笨重，每個(gè)系統(tǒng)都在重復(fù)存儲(chǔ)著交易明細(xì)、客戶信息等大體量的數(shù)據(jù)，造成資源浪費(fèi)，且隨著數(shù)據(jù)量的不斷增大，舊的技術(shù)架構(gòu)逐漸不足以支撐數(shù)據(jù)的運(yùn)轉(zhuǎn)。在大業(yè)務(wù)背景下，各類(lèi)風(fēng)險(xiǎn)相互影響、制約的情況呈現(xiàn)常態(tài)化，各自為政的系統(tǒng)也已經(jīng)不能滿足現(xiàn)有的業(yè)務(wù)要求。而新的應(yīng)用場(chǎng)景要求更加精細(xì)化、協(xié)同化、實(shí)時(shí)化和個(gè)性化。大數(shù)據(jù)的場(chǎng)景應(yīng)用不再像以往的系統(tǒng)建設(shè)，一個(gè)系統(tǒng)的建設(shè)解決一個(gè)大的需求問(wèn)題，而是根據(jù)數(shù)據(jù)分析的結(jié)果，嵌入到各個(gè)業(yè)務(wù)系統(tǒng)中去，有點(diǎn)“隨風(fēng)潛入夜，潤(rùn)物細(xì)無(wú)聲”的節(jié)奏。

趨勢(shì)三：采用全新的組織模式運(yùn)營(yíng)大數(shù)據(jù)

隨著銀行數(shù)據(jù)分析團(tuán)隊(duì)的發(fā)展壯大，必將涌現(xiàn)出與大數(shù)據(jù)應(yīng)用相匹配的新型組織運(yùn)營(yíng)模式，以釋放大數(shù)據(jù)生產(chǎn)力。大數(shù)據(jù)部門(mén)和團(tuán)隊(duì)在銀行的定位和作用將更加凸顯?，F(xiàn)行的組織模式大致分為如下幾類(lèi)：

模式一：各業(yè)務(wù)部門(mén)分別建立數(shù)據(jù)分析團(tuán)隊(duì)，培養(yǎng)數(shù)據(jù)分析人才，獨(dú)立完成垂直應(yīng)用的數(shù)據(jù)分析工作，并在需要時(shí)協(xié)同工作。這種模式的好處是數(shù)據(jù)分析與業(yè)務(wù)的結(jié)合最緊密，而且不影響現(xiàn)有的組織架構(gòu)，實(shí)施快。缺點(diǎn)是業(yè)務(wù)部門(mén)之間的合作不易協(xié)調(diào)，難以實(shí)施企業(yè)級(jí)的數(shù)據(jù)分析工作。

模式二：?jiǎn)为?dú)成立專(zhuān)門(mén)職能的數(shù)據(jù)分析部門(mén)。這種模式的缺點(diǎn)是數(shù)據(jù)分析部門(mén)與一線業(yè)務(wù)部門(mén)隔離，業(yè)務(wù)部門(mén)與數(shù)據(jù)分析部門(mén)跨部門(mén)合作進(jìn)行分析時(shí)流程較長(zhǎng)，影響分析需求的及時(shí)響應(yīng)。優(yōu)點(diǎn)是人員和技能集中，容易實(shí)現(xiàn)全行的統(tǒng)一視角，易于實(shí)施全行統(tǒng)一的數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目。

模式三：參考國(guó)外事業(yè)部銀行創(chuàng)新性項(xiàng)目組織模式—一分析卓越中心。分析卓越中心是指組織內(nèi)的一個(gè)虛擬或?qū)嶓w化的團(tuán)隊(duì)，采用雙線甚至多線匯報(bào)的方式。這個(gè)模式的特點(diǎn)是綜合了前兩種模式的優(yōu)點(diǎn)，團(tuán)隊(duì)可以跨多個(gè)專(zhuān)業(yè)完成大數(shù)據(jù)分析工作。缺點(diǎn)是這種模式對(duì)流程化銀行運(yùn)營(yíng)能力要求非常高，而這正是目前國(guó)內(nèi)銀行所普遍欠缺的。

發(fā)展規(guī)劃

與當(dāng)前大數(shù)據(jù)的應(yīng)用比較而言，福建農(nóng)信要做的還有很多，對(duì)于應(yīng)該怎么做，從何處入手更為穩(wěn)妥有效，我們的思路如下：

（一）風(fēng)險(xiǎn)控制入手

目前大數(shù)據(jù)的應(yīng)用場(chǎng)景可以分為四大類(lèi)一一客戶畫(huà)像、業(yè)務(wù)優(yōu)化、精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)、風(fēng)險(xiǎn)防控。之所以選擇風(fēng)險(xiǎn)防控為切入點(diǎn)是基于兩方面原因：

1.目前國(guó)內(nèi)經(jīng)濟(jì)下行，各大行的不良貸款率都在攀升。經(jīng)統(tǒng)計(jì)，我行的不良率已經(jīng)攀升至3.47%，較2012年翻了3倍，需要更加精準(zhǔn)且行之有效的風(fēng)控手段；

2.風(fēng)控體系不完善，目前我行內(nèi)的風(fēng)控系統(tǒng)主要是新反洗錢(qián)系統(tǒng)、審計(jì)系統(tǒng)、風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警等。這些系統(tǒng)均屬事后風(fēng)控系統(tǒng)，缺少事前和事中風(fēng)控系統(tǒng)。

圖一所示的是基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的風(fēng)控體系，從客戶選取到債務(wù)清收、欺詐防范，每一個(gè)環(huán)節(jié)都有風(fēng)險(xiǎn)控制點(diǎn)。我行目前做的比較多的是貸后風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警。但從風(fēng)險(xiǎn)防控的專(zhuān)業(yè)角度來(lái)說(shuō)，“防患于未然”和“未雨綢繆”更具價(jià)值，早一天發(fā)現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)應(yīng)該比晚一天所造成的損失要小。從上圖選取預(yù)篩選、信審風(fēng)險(xiǎn)評(píng)分，風(fēng)險(xiǎn)定價(jià)這三個(gè)風(fēng)險(xiǎn)防控點(diǎn)進(jìn)行說(shuō)明。

第一個(gè)是預(yù)篩選，理解起來(lái)比較簡(jiǎn)單，在所有的客戶中先把一定不滿足要求的客戶由系統(tǒng)自動(dòng)剔除。實(shí)現(xiàn)的方法也不難，首先使用央行征信報(bào)告，現(xiàn)在的報(bào)告都是打印出來(lái)的，沒(méi)有形成數(shù)據(jù)庫(kù)存儲(chǔ)，造成資源浪費(fèi)。如果把這些保存起來(lái)，數(shù)據(jù)就可以得到充分利用，分析客戶的征信變動(dòng)情況。接著結(jié)合行外數(shù)據(jù)，設(shè)定規(guī)則。比如凡是逾期3次以上的客戶、被P2P小貸平臺(tái)拒絕2次以上的客戶、水電費(fèi)欠費(fèi)半年以上的客戶就直接剔除，不作為準(zhǔn)入客戶，完成預(yù)篩選。

第二個(gè)是信審風(fēng)險(xiǎn)評(píng)分。剔除不符合要求的客戶后，進(jìn)一步選出符合要求的客戶。在這里，要充分利用行內(nèi)數(shù)據(jù)：資產(chǎn)、負(fù)債、還款情況、公積金、水費(fèi)、電費(fèi)等。同時(shí)適當(dāng)引入行外數(shù)據(jù)：運(yùn)營(yíng)商（移動(dòng)、電信、聯(lián)動(dòng)）、P2P、工商、稅務(wù)、司法等，配以合適的評(píng)分規(guī)則，如表一。

根據(jù)算法計(jì)算出存量客戶和新增客戶的信審風(fēng)險(xiǎn)評(píng)分，再根據(jù)結(jié)果劃分客群，得到信用風(fēng)險(xiǎn)客群分布圖。比如800—1000分為低風(fēng)險(xiǎn)優(yōu)質(zhì)客戶，500—799分為中風(fēng)險(xiǎn)客戶，500分以下為高風(fēng)險(xiǎn)的低端客戶。在客群分布圖的基礎(chǔ)上，可以思考如何平衡風(fēng)險(xiǎn)定價(jià)，如何控制客群比例，如何控制風(fēng)險(xiǎn)遷移。

信審風(fēng)險(xiǎn)評(píng)分之后，就要對(duì)風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行定價(jià)，如果不對(duì)風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行定價(jià).信審風(fēng)險(xiǎn)評(píng)分的意義就無(wú)法體現(xiàn)。優(yōu)質(zhì)的客戶對(duì)應(yīng)低利率，高風(fēng)險(xiǎn)的客戶對(duì)應(yīng)高的利率，甚至是拒絕貸款需求。如果不做好這一步，則很容易出現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)定價(jià)的錯(cuò)配。好的客戶拿到高的利率，差的客戶拿到低的利率，出現(xiàn)盈利困難，好客戶流失。

（二）適當(dāng)引入行外數(shù)據(jù)

在前面的趨勢(shì)一和信審風(fēng)險(xiǎn)評(píng)分的論述中均有提到行外數(shù)據(jù)的引進(jìn)。通過(guò)與專(zhuān)業(yè)數(shù)據(jù)供應(yīng)商合作，按照業(yè)務(wù)場(chǎng)景的需求逐步獲取行外數(shù)據(jù)。由于行外數(shù)據(jù)的采集、整理、整合和使用是一項(xiàng)系統(tǒng)工作，必須要有統(tǒng)籌規(guī)劃，避免出現(xiàn)各個(gè)部門(mén)、各個(gè)應(yīng)用各自為政的情況。

（三）外入Hadoop大數(shù)據(jù)平臺(tái)

目前本行的數(shù)據(jù)平臺(tái)主要以O(shè)racle和GBase為主，為了能做到實(shí)盹以及準(zhǔn)實(shí)時(shí)的數(shù)據(jù)分析，Hadoop大數(shù)據(jù)平臺(tái)的引入是十分必要的。在早期的數(shù)據(jù)架構(gòu)中，數(shù)據(jù)平臺(tái)大部分都是傳統(tǒng)的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)，例如Oracle、DB2。而在新的應(yīng)用場(chǎng)景下，關(guān)系型和非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)多種類(lèi)并存的混合式架構(gòu)將成為必然，單一的數(shù)據(jù)架構(gòu)無(wú)法滿足日新月異的業(yè)務(wù)需求。目前國(guó)內(nèi)外有許多成熟完善的Hadoop平臺(tái)產(chǎn)品供應(yīng)商，完全可以根據(jù)行內(nèi)特點(diǎn)選擇合適的平臺(tái)產(chǎn)品，補(bǔ)充完善現(xiàn)有的數(shù)據(jù)架構(gòu)體系，支撐起未來(lái)大平臺(tái)大風(fēng)控的需求。

（四）建立一個(gè)專(zhuān)業(yè)大數(shù)據(jù)分析隊(duì)伍

針對(duì)行業(yè)特點(diǎn)，建立一個(gè)新的組織，培養(yǎng)起自己的大數(shù)據(jù)隊(duì)伍。所謂術(shù)業(yè)有專(zhuān)攻，我行計(jì)劃按照模式二，單獨(dú)成立專(zhuān)門(mén)職能的數(shù)據(jù)分析部門(mén)，培養(yǎng)出傳說(shuō)中的21世界最性感的職業(yè)者——數(shù)據(jù)科學(xué)家。