王娟

【摘 要】現(xiàn)如今，大數(shù)據(jù)概念及產(chǎn)業(yè)業(yè)已在人們生活和工作工作中不斷產(chǎn)生越來越多的影響，銀行業(yè)作為信息密集型的服務(wù)產(chǎn)業(yè)，它所產(chǎn)生的交易數(shù)據(jù)、客戶活動(dòng)信息等都是重要的大數(shù)據(jù)來源.如何有效將大數(shù)據(jù)和銀行業(yè)進(jìn)行結(jié)合，并通過大數(shù)據(jù)技術(shù)驅(qū)動(dòng)銀行業(yè)務(wù)實(shí)現(xiàn)更好發(fā)展，是當(dāng)前銀行業(yè)急需解決的問題.本文闡述了大數(shù)據(jù)的起源、定義、特征，并在此基礎(chǔ)上，對(duì)銀行業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用進(jìn)行了進(jìn)一步探討和分析。

【關(guān)鍵詞】大數(shù)據(jù)；銀行業(yè)；應(yīng)用

一、大數(shù)據(jù)的起源及特點(diǎn)

“大數(shù)據(jù)”概念最早由維克托·邁爾·舍恩伯格和肯尼斯·庫(kù)克耶在編寫《大數(shù)據(jù)時(shí)代》中提出，指不用隨機(jī)分析法（抽樣調(diào)查）的捷徑，而是采用所有數(shù)據(jù)進(jìn)行分析處理。大數(shù)據(jù)有4V特點(diǎn)，即Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多樣）、Value（價(jià)值）。

二、大數(shù)據(jù)在銀行業(yè)的應(yīng)用

（一）業(yè)務(wù)驅(qū)動(dòng)

大數(shù)據(jù)在銀行業(yè)的應(yīng)用主要是由其業(yè)務(wù)驅(qū)動(dòng)的。應(yīng)用大數(shù)據(jù)的業(yè)務(wù)驅(qū)動(dòng)主要由精準(zhǔn)營(yíng)銷、風(fēng)險(xiǎn)控制、改善經(jīng)營(yíng)和服務(wù)創(chuàng)新四個(gè)方面組成。

1.精準(zhǔn)營(yíng)銷：互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代的銀行在互聯(lián)網(wǎng)金融的沖擊下，迫切的需要掌握更多用戶信息，繼而構(gòu)建用戶360度立體畫像，即可對(duì)細(xì)分的客戶進(jìn)行精準(zhǔn)營(yíng)銷、實(shí)時(shí)營(yíng)銷等個(gè)性化智慧營(yíng)銷。

2.風(fēng)險(xiǎn)控制： 應(yīng)用大數(shù)據(jù)技術(shù)，可以統(tǒng)一管理銀行內(nèi)部多源異構(gòu)數(shù)據(jù)與外部征信數(shù)據(jù)，可以更好的完善風(fēng)控體系。內(nèi)部可保障數(shù)據(jù)的完整性與安全性，外部可控制用戶風(fēng)險(xiǎn)。

3.改善經(jīng)營(yíng)：通過大數(shù)據(jù)分析方法改善經(jīng)營(yíng)決策，為管理層提供可靠的數(shù)據(jù)支撐，使經(jīng)營(yíng)決策更加高效、敏捷，精確性更高。

4.服務(wù)創(chuàng)新：通過對(duì)大數(shù)據(jù)的應(yīng)用，改善與客戶之間的交互、增加用戶粘性，為個(gè)人與政府提供增值服務(wù)，不斷增強(qiáng)銀行業(yè)務(wù)核心競(jìng)爭(zhēng)力。

除以上四點(diǎn)之外，銀行等金融機(jī)構(gòu)應(yīng)用大數(shù)據(jù)也有政府政策的原因。在十二五規(guī)劃中，大數(shù)據(jù)已不再是只是專有名詞，大數(shù)據(jù)已然上升為國(guó)家戰(zhàn)略。隨著國(guó)家對(duì)數(shù)據(jù)的重視、對(duì)國(guó)產(chǎn)化的支持以及對(duì)開源架構(gòu)的呼聲越來越高，使得銀行等金融機(jī)構(gòu)對(duì)大數(shù)據(jù)技術(shù)的選擇成了必然趨勢(shì)。

（二）數(shù)據(jù)類型

銀行多源異構(gòu)的數(shù)據(jù)類型是首先需要被考慮的。只有將多源異構(gòu)的數(shù)據(jù)處理好，為應(yīng)用建設(shè)打好基礎(chǔ)，銀行建設(shè)的大數(shù)據(jù)項(xiàng)目才有意義。銀行的數(shù)據(jù)類型可分為結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)與非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)三大類型。

1.結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)：結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)來源自銀行運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)倉(cāng)儲(chǔ)（ODS）和數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)（EDW）。EDW為企業(yè)提供分析決策服務(wù)，ODS主要實(shí)現(xiàn)企業(yè)數(shù)據(jù)整合、共享和準(zhǔn)實(shí)時(shí)運(yùn)營(yíng)監(jiān)控等功能。

2.半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)：半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的整合在數(shù)據(jù)整合中是最為復(fù)雜的。銀行可對(duì)接來源于銀聯(lián)數(shù)據(jù)和其他的金融機(jī)構(gòu)所提供的不同類型數(shù)據(jù)庫(kù)或Excel等的數(shù)據(jù)?！按蛲ā倍嘣串悩?gòu)的數(shù)據(jù)是項(xiàng)目中遇到的最困難的部分，數(shù)據(jù)整合完畢可快速進(jìn)行建模分析。

3.非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)： 銀行對(duì)于非結(jié)構(gòu)化的處理的方法還是比較原始的。非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)涵蓋的范圍比較廣泛，有新聞，視頻，圖片以及社交網(wǎng)絡(luò)等數(shù)據(jù)，此類數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)量相當(dāng)巨大，但以后對(duì)銀行的增值會(huì)難以估量。

三、數(shù)據(jù)流向架構(gòu)圖

1.大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)平臺(tái)：國(guó)外廠商的產(chǎn)品CDH、HDP等，國(guó)內(nèi)廠商的產(chǎn)品TDH、ADH等，以上產(chǎn)品均可為企業(yè)用戶提供大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)的存儲(chǔ)與計(jì)算服務(wù)。

2.數(shù)據(jù)處理加工平臺(tái)：主要對(duì)大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)平臺(tái)提供數(shù)據(jù)，進(jìn)行建模分析。一可遷移銀行已有的主題模型，比如銷售主題、財(cái)務(wù)主題、風(fēng)控主題等一系列主題遷移至大數(shù)據(jù)平臺(tái)上。二可對(duì)接服務(wù)機(jī)構(gòu)創(chuàng)新性模型，比如半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)等的模型進(jìn)行遷移。

3.數(shù)據(jù)服務(wù)共享平臺(tái)：目前銀行應(yīng)用的較少?？傂袘?yīng)用共享平臺(tái)，可為支行與分行提供服務(wù)，比如支行與分行的客戶經(jīng)理在上班之前可用手機(jī)接收總行的推送信息，推送信息包括預(yù)測(cè)客戶經(jīng)理的顧客貸款、購(gòu)買理財(cái)產(chǎn)品等的概率，提升服務(wù)質(zhì)量，提高服務(wù)精度，增加成單量。

目前接觸的銀行中，做到第二層級(jí)數(shù)據(jù)處理加工的比較多。銀行會(huì)做好用戶畫像，做一些簡(jiǎn)單的客戶分析。至于第三層級(jí)數(shù)據(jù)服務(wù)共享平臺(tái)，做的銀行較少，而且總行應(yīng)用共享平臺(tái)，怎樣提供服務(wù)給支行，支行怎樣提供給分行，還需要理好思路進(jìn)行探討?？傮w來講，數(shù)據(jù)流向的大致思路是通過數(shù)據(jù)源的接入獲取更加全面的數(shù)據(jù)，通過構(gòu)建或遷移相關(guān)模型，為共享平臺(tái)提供服務(wù)。流程如下： 數(shù)據(jù)源接入——模型構(gòu)建——服務(wù)共享

四、大數(shù)據(jù)應(yīng)用

大數(shù)據(jù)應(yīng)用中，可依照非實(shí)時(shí)到實(shí)時(shí)為時(shí)間軸，分為離線分析、實(shí)時(shí)分析、流處理與數(shù)據(jù)服務(wù)接口服務(wù)。

1.離線分析： 銀行系統(tǒng)中，總行在離線分析應(yīng)用的較好。離線分析在銀行中的應(yīng)用比較落后陳舊，且多數(shù)利用海量歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行離線分析，分析現(xiàn)有客戶，刻畫用戶畫像，對(duì)客戶細(xì)分。并且大部分分行還在跑批的階段。銀行如果過度依賴離線分析，會(huì)錯(cuò)過客戶購(gòu)買時(shí)機(jī)，在搶占市場(chǎng)時(shí)失去先機(jī)。

2.實(shí)時(shí)分析：相對(duì)于離線服務(wù)，實(shí)時(shí)服務(wù)的總體投入量更多。實(shí)時(shí)分析階段主要提升計(jì)算能力，分析結(jié)果提升至分鐘級(jí)，及時(shí)提供服務(wù)支持，客戶經(jīng)理可以及時(shí)的跟蹤。

3.流處理：在流處理階段，銀行與客戶的交流會(huì)更直接。比如當(dāng)客戶消費(fèi)時(shí)，消費(fèi)記錄便會(huì)記錄在銀行的消息隊(duì)列，通過大數(shù)據(jù)平臺(tái)run出用戶符合某項(xiàng)活動(dòng)的活動(dòng)規(guī)則，1s內(nèi)反饋結(jié)果，活動(dòng)與人會(huì)自定義匹配，在用戶操作刷卡動(dòng)作時(shí)，實(shí)時(shí)減免相關(guān)用戶等級(jí)的費(fèi)用，而且此活動(dòng)會(huì)比提供優(yōu)惠券更能吸引客戶。

4.數(shù)據(jù)服務(wù)接口：可以增強(qiáng)銀行模式轉(zhuǎn)型競(jìng)爭(zhēng)力。銀行的體制決定銀行本身具有大體量數(shù)據(jù)等資源，通過數(shù)據(jù)整合、模型分析等流程加工數(shù)據(jù)，以數(shù)據(jù)服務(wù)商的角色為政府等部門提供數(shù)據(jù)、在線服務(wù)等，還可與之交換數(shù)據(jù)。