滕永樂(lè)+宋丹

隨著以Facebook和微信為代表的社交網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)迅速崛起，社交網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)成為互聯(lián)網(wǎng)最大的流量入口，第三方支付、基金、眾籌和O2O等金融產(chǎn)品的植入，增加了社交網(wǎng)絡(luò)的金融屬性，并催生出社交金融。作為大數(shù)據(jù)的重要內(nèi)容，在線社交數(shù)據(jù)包含了海量的客戶行為、社交話題和網(wǎng)絡(luò)關(guān)系，基于對(duì)社交數(shù)據(jù)的挖掘與分析，獲取用戶的行為偏好、意見(jiàn)訴求和心理活動(dòng)，可以有效彌補(bǔ)傳統(tǒng)金融交易中只保留結(jié)果數(shù)據(jù)而缺少過(guò)程數(shù)據(jù)的不足，并將用戶的社交屬性與金融機(jī)構(gòu)的信用屬性、流動(dòng)屬性、風(fēng)險(xiǎn)管理屬性和杠桿屬性匹配，促進(jìn)社交金融不斷進(jìn)化。

社交數(shù)據(jù)的應(yīng)用場(chǎng)景

社交網(wǎng)絡(luò)是一種在信息網(wǎng)絡(luò)上由社會(huì)個(gè)體集合及個(gè)體之間的連接關(guān)系構(gòu)成的社會(huì)性結(jié)構(gòu)，主要包含關(guān)系結(jié)構(gòu)、網(wǎng)絡(luò)群體與網(wǎng)絡(luò)信息三個(gè)核心要素，這三個(gè)核心要素也構(gòu)成社交數(shù)據(jù)的重要來(lái)源。社交數(shù)據(jù)不僅是微信微博聊天分享工具中的信息，還包括地圖、外賣等APP中的信息，從廣義數(shù)據(jù)類型來(lái)說(shuō)，電商、交友、視頻、搜索、餐飲和人機(jī)交互數(shù)據(jù)都可定義為社交數(shù)據(jù)。

互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)是融合社交網(wǎng)絡(luò)與金融功能的先行者，憑借在社交數(shù)據(jù)分析與應(yīng)用方面的先發(fā)優(yōu)勢(shì)，加速數(shù)據(jù)整合，積極布局金融社交數(shù)據(jù)集成應(yīng)用，尤以百度、騰訊和阿里巴巴最值得關(guān)注。面對(duì)互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)來(lái)勢(shì)洶洶的跨界競(jìng)爭(zhēng)，金融機(jī)構(gòu)已經(jīng)注意到大數(shù)據(jù)中蘊(yùn)含的巨大紅利，并寄希望依托社交數(shù)據(jù)向互聯(lián)網(wǎng)金融轉(zhuǎn)型。目前，社交網(wǎng)絡(luò)被國(guó)外金融機(jī)構(gòu)視為引流、獲客、營(yíng)銷的潛在市場(chǎng)，社交數(shù)據(jù)也被應(yīng)用于量化投資、零售、征信、電商等領(lǐng)域，并實(shí)現(xiàn)了巨大的市場(chǎng)價(jià)值。受此啟發(fā)，國(guó)內(nèi)商業(yè)銀行紛紛試水，依托微博、微信或自建平臺(tái)等方式，開(kāi)展品牌宣傳、在線社交和線上營(yíng)銷活動(dòng)等提升獲客能力，力圖用高頻在線社交活動(dòng)帶動(dòng)低頻銀行交易業(yè)務(wù)，真正實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)型發(fā)展。結(jié)合國(guó)內(nèi)外商業(yè)銀行的業(yè)務(wù)實(shí)踐，社交數(shù)據(jù)主要可應(yīng)用于以下四個(gè)領(lǐng)域。

基于社交數(shù)據(jù)的客戶分析

客戶畫(huà)像。主要分為個(gè)人客戶畫(huà)像和企業(yè)客戶畫(huà)像?；阢y行現(xiàn)有的公司、個(gè)人客戶數(shù)據(jù)，打通銀行內(nèi)部數(shù)據(jù)和社交數(shù)據(jù)，利用客戶細(xì)分等模型逐步完善客戶標(biāo)簽體系，形成全面、深入、動(dòng)態(tài)的客戶拼圖，有效提升對(duì)個(gè)人客戶的精準(zhǔn)營(yíng)銷能力和客戶關(guān)系管理能力?？蛻羯A段洞察。結(jié)合客戶在社交平臺(tái)上發(fā)布的資料和狀態(tài)，再結(jié)合其他行內(nèi)外信息，推算客戶經(jīng)理“人生大事”（就業(yè)、買房、婚姻）的大致節(jié)點(diǎn)，并在合適的時(shí)間營(yíng)銷合適的產(chǎn)品。

客戶生態(tài)圈分析。通過(guò)客戶社交數(shù)據(jù)分析挖掘客戶間的資金往來(lái)、生活交往圈，基于客戶關(guān)系拓展效應(yīng)開(kāi)展同理心銷售等針對(duì)性的客戶營(yíng)銷，達(dá)到豐富客戶畫(huà)像的目標(biāo)，為下一步通過(guò)關(guān)系圈營(yíng)銷批量拓展客戶提供信息基礎(chǔ)。

基于社交數(shù)據(jù)的營(yíng)銷管理

客戶獲取。利用社交數(shù)據(jù)挖掘潛在個(gè)人客戶。例如利用客戶在社交平臺(tái)發(fā)布的位置（居住、工作）信息，發(fā)現(xiàn)在本行資產(chǎn)較少，但實(shí)際消費(fèi)能力較強(qiáng)、資產(chǎn)較多的潛在高端客戶，提升客戶在銀行的資產(chǎn)水平，提供精準(zhǔn)的產(chǎn)品和資產(chǎn)管理服務(wù)。

個(gè)性化產(chǎn)品推薦。從社交平臺(tái)抓取客戶行為數(shù)據(jù)，分析個(gè)人客戶的興趣愛(ài)好、消費(fèi)習(xí)慣、瀏覽行為等客戶特征。通過(guò)分析客戶的行為特征，結(jié)合個(gè)人客戶畫(huà)像，挖掘客戶的金融需求，為客戶提供匹配的產(chǎn)品推薦。可建立個(gè)人客戶個(gè)性化推薦系統(tǒng)，在個(gè)人客戶使用手機(jī)銀行、網(wǎng)上銀行、自助機(jī)具時(shí)，由系統(tǒng)自動(dòng)實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品的個(gè)性化推薦。

公私聯(lián)動(dòng)?；谏缃粩?shù)據(jù)，挖掘個(gè)人客戶背后的企業(yè)及行業(yè)信息，發(fā)掘圈內(nèi)其他潛在公司客戶與現(xiàn)有公司客戶在產(chǎn)品和業(yè)務(wù)上可能存在相同的興趣點(diǎn)，對(duì)客戶、客戶公司以及圈內(nèi)其他企業(yè)開(kāi)展?fàn)I銷活動(dòng)。對(duì)于銀行內(nèi)部存量企業(yè)客戶，可將其員工納入銀行個(gè)人客戶資源池，尤其是高層管理人員、高級(jí)雇員，以產(chǎn)品組合式的批量營(yíng)銷為主，大力發(fā)展個(gè)人業(yè)務(wù)。

基于社交數(shù)據(jù)的風(fēng)險(xiǎn)管理

信用評(píng)級(jí)。社交數(shù)據(jù)極大豐富了征信模型的變量，以社交數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)采集多源數(shù)據(jù)，一方面繼承了傳統(tǒng)征信體系的決策變量，重視深度挖掘授信對(duì)象的信用歷史；另一方面，將社交數(shù)據(jù)中未經(jīng)“包裝”的關(guān)鍵信息納入考慮，更加真實(shí)全面地反映客戶實(shí)際情況，如分組標(biāo)簽、地理位置、繳費(fèi)記錄等。

授信審批。結(jié)合銀行內(nèi)部數(shù)據(jù)與社交數(shù)據(jù)，深度挖掘客戶衍生特征（如風(fēng)險(xiǎn)特征、用戶偏好、用戶意愿、用戶屬性等），對(duì)客戶信用情況進(jìn)行快速分析評(píng)估，結(jié)合量化模型確定授信額度，實(shí)現(xiàn)快速、實(shí)時(shí)的貸款審批流程。借助包括社交數(shù)據(jù)在內(nèi)的大數(shù)據(jù)授信是對(duì)傳統(tǒng)授信方法的有益補(bǔ)充。

基于社交數(shù)據(jù)的輿情監(jiān)測(cè)與處置

社交媒體作為重要的用戶情緒發(fā)布平臺(tái)，其數(shù)據(jù)的引入極大豐富了市場(chǎng)情緒信息的來(lái)源渠道。銀行可以抓取社交平臺(tái)上客戶對(duì)銀行以及銀行產(chǎn)品和服務(wù)的評(píng)價(jià)信息，并通過(guò)技術(shù)處理進(jìn)行正負(fù)面判斷，及時(shí)掌握負(fù)面信息并提出應(yīng)對(duì)措施。同時(shí)，銀行也可以抓取銀行同業(yè)的輿情信息，了解同行的先進(jìn)做法，作為自身業(yè)務(wù)優(yōu)化的借鑒。從而達(dá)到更準(zhǔn)確更快地了解客戶需求，掌握競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手的動(dòng)態(tài)，及時(shí)有效地控制銀行聲譽(yù)風(fēng)險(xiǎn)、監(jiān)測(cè)市場(chǎng)輿論和用戶行為。

商業(yè)銀行應(yīng)用社交數(shù)據(jù)的難點(diǎn)

如果數(shù)據(jù)價(jià)值變現(xiàn)是大數(shù)據(jù)應(yīng)用的最終目標(biāo)，那么社交數(shù)據(jù)收集、處理和分析則是社交數(shù)據(jù)價(jià)值挖掘的關(guān)鍵。相較于國(guó)內(nèi)互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)在社交領(lǐng)域中的先發(fā)優(yōu)勢(shì)和極強(qiáng)的客戶粘性，商業(yè)銀行應(yīng)用社交數(shù)據(jù)面臨數(shù)據(jù)獲取和聯(lián)通難度大、技術(shù)儲(chǔ)備不足、數(shù)據(jù)場(chǎng)景對(duì)接、客戶隱私保護(hù)等一系列問(wèn)題。特別是面對(duì)體量龐大、來(lái)源廣泛、種類繁多的社交數(shù)據(jù)，如何從中摘取并應(yīng)用與設(shè)計(jì)場(chǎng)景匹配的數(shù)據(jù)，而不至于迷失在浩繁的數(shù)據(jù)資源中，需要商業(yè)銀行進(jìn)行統(tǒng)籌規(guī)劃。

難點(diǎn)一：數(shù)據(jù)獲取分析處理難度大

數(shù)據(jù)的歸集、提煉與匹配是困擾社交數(shù)據(jù)應(yīng)用的一大難題。盡管每天產(chǎn)生的社交數(shù)據(jù)體量龐大，但是商業(yè)銀行要想獲取這些數(shù)據(jù)也并非易事。目前，商業(yè)銀行獲取社交數(shù)據(jù)的方式主要有兩種：一是借助微博、微信等社交平臺(tái)，如微信銀行等；二是自建社交平臺(tái)，如工銀融e聯(lián)和平安天下通。前者面臨數(shù)據(jù)獲取主要依靠合作和購(gòu)買，需要花費(fèi)高昂成本。后者雖然擺脫了對(duì)第三方平臺(tái)的依賴，但也面臨社交網(wǎng)絡(luò)開(kāi)發(fā)、管理和運(yùn)營(yíng)投入較高的問(wèn)題。

商業(yè)銀行還需對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行智能化的處理和分析，從中挖掘有價(jià)值的信息。由于社交數(shù)據(jù)存在標(biāo)準(zhǔn)化、準(zhǔn)確性、完整性低、利用價(jià)值不高的情況，這大大降低了數(shù)據(jù)的價(jià)值。同時(shí)，在數(shù)據(jù)存儲(chǔ)環(huán)節(jié)，存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的關(guān)系型數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)已不適用于類型復(fù)雜的社交數(shù)據(jù)；在數(shù)據(jù)處理和分析階段，社交數(shù)據(jù)包含海量的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)（文本、圖像、音頻和視頻等），且數(shù)據(jù)之間又構(gòu)成了復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出了傳統(tǒng)數(shù)據(jù)模型的處理能力。

社交數(shù)據(jù)最終與商業(yè)銀行現(xiàn)有客戶信息的匹配同樣復(fù)雜。由于商業(yè)銀行在使用外部社交數(shù)據(jù)時(shí)，難以準(zhǔn)確界定用戶的身份，從而難以將社交用戶與行內(nèi)客戶建立一一對(duì)應(yīng)的關(guān)系，無(wú)法將社交信息關(guān)聯(lián)至行內(nèi)客戶的資產(chǎn)和交易數(shù)據(jù)，導(dǎo)致需要依托精準(zhǔn)客戶畫(huà)像搭建的應(yīng)用場(chǎng)景無(wú)法最終實(shí)現(xiàn)。

難點(diǎn)二：場(chǎng)景應(yīng)用落地難

基于互聯(lián)網(wǎng)和大數(shù)據(jù)的金融創(chuàng)新模式層出不窮，場(chǎng)景和產(chǎn)品同質(zhì)化競(jìng)爭(zhēng)加劇，如何突出應(yīng)用場(chǎng)景的差異化和競(jìng)爭(zhēng)力，并圍繞場(chǎng)景有目的的獲取數(shù)據(jù)、挖掘數(shù)據(jù)是社交數(shù)據(jù)應(yīng)用的重要難題。盡管目前社交數(shù)據(jù)在諸多領(lǐng)域得到了應(yīng)用，但是對(duì)于商業(yè)銀行而言，到底應(yīng)該從哪個(gè)領(lǐng)域、哪種客戶率先開(kāi)展社交數(shù)據(jù)應(yīng)用場(chǎng)景的搭建仍不是一個(gè)簡(jiǎn)單的決策。簡(jiǎn)單照搬照抄他行的做法，可能并不契合各行業(yè)務(wù)發(fā)展的實(shí)際需要和研發(fā)能力，如何依托自身實(shí)際，從完善業(yè)務(wù)體系和經(jīng)營(yíng)能力的角度用好社交數(shù)據(jù)，更考驗(yàn)商業(yè)銀行的管理和決策水平。

社交數(shù)據(jù)應(yīng)用的每個(gè)環(huán)節(jié)都需要依靠專業(yè)人員完成。社交數(shù)據(jù)的應(yīng)用仍屬于新生事物，過(guò)去商業(yè)銀行在該領(lǐng)域并無(wú)長(zhǎng)期的規(guī)劃和儲(chǔ)備，這導(dǎo)致現(xiàn)階段社交數(shù)據(jù)應(yīng)用缺乏足夠的專業(yè)人才和知識(shí)儲(chǔ)備。而且作為一種新型數(shù)據(jù)，其與傳統(tǒng)數(shù)據(jù)的處理方法并不相同，在傳統(tǒng)業(yè)務(wù)人員只懂得如何處理結(jié)構(gòu)化關(guān)系數(shù)據(jù)的情況下，很難通過(guò)培訓(xùn)學(xué)習(xí)等方式掌握社交數(shù)據(jù)的新型處理方法，只能通過(guò)招募新員工的方式盡快補(bǔ)充社交數(shù)據(jù)工程師。在這種情況下，容易出現(xiàn)會(huì)處理社交數(shù)據(jù)的人才并不了解銀行業(yè)務(wù)，熟悉銀行業(yè)務(wù)的人才并沒(méi)完全掌握處理分析社交數(shù)據(jù)的方法，導(dǎo)致社交數(shù)據(jù)的使用與實(shí)際業(yè)務(wù)需要相脫離的問(wèn)題。

難點(diǎn)三：客戶隱私缺乏保護(hù)

處理客戶信息的開(kāi)放與隱私保護(hù)兩者的關(guān)系也是商業(yè)銀行應(yīng)用社交數(shù)據(jù)的一大難題。一方面，應(yīng)用社交數(shù)據(jù)需要是盡可能多的搜集不同類型、不同來(lái)源的客戶社交數(shù)據(jù)；另一方面，社交數(shù)據(jù)中包含了客戶的大量私密信息，客戶不愿信息被任何個(gè)人和企業(yè)獲取使用。目前，社交數(shù)據(jù)的應(yīng)用并無(wú)明確使用規(guī)范，用戶隱私保護(hù)也成為無(wú)法回避的問(wèn)題，究竟哪些數(shù)據(jù)能用、能用多少，如何把握社交數(shù)據(jù)使用的尺度，并無(wú)可參照的行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)，更多的是由社交平臺(tái)自行掌握。保護(hù)用戶隱私是商業(yè)銀行應(yīng)用社交數(shù)據(jù)的前提，也是搭建各種應(yīng)用場(chǎng)景的最大挑戰(zhàn)。如果商業(yè)銀行和社交平臺(tái)在合作使用社交數(shù)據(jù)時(shí)沒(méi)有明確的制度規(guī)定，不僅無(wú)法有效使用社交數(shù)據(jù)，反而會(huì)引發(fā)客戶的反感以及對(duì)個(gè)人隱私泄露的擔(dān)憂，對(duì)商業(yè)銀行產(chǎn)生不信任感。因此，推動(dòng)社交數(shù)據(jù)開(kāi)放、應(yīng)用和共享的同時(shí)，有效地保護(hù)公民、企業(yè)隱私，將是商業(yè)銀行應(yīng)用社交數(shù)據(jù)的重大挑戰(zhàn)。

商業(yè)銀行應(yīng)用社交數(shù)據(jù)的對(duì)策建議

社交數(shù)據(jù)應(yīng)用是一項(xiàng)系統(tǒng)工程。用戶行為模式的改變，社交數(shù)據(jù)規(guī)模的爆發(fā)式增長(zhǎng)，以及數(shù)據(jù)分析方法的完善，都加速了社交數(shù)據(jù)的商業(yè)化應(yīng)用進(jìn)程。無(wú)論是互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)還是商業(yè)銀行，都在努力嘗試應(yīng)用社交數(shù)據(jù)分析用戶的行為、動(dòng)機(jī)、意愿和情緒，為用戶量身定制金融產(chǎn)品與服務(wù)。面對(duì)社交數(shù)據(jù)應(yīng)用中面臨的諸多難題，商業(yè)銀行必然要在充分借鑒國(guó)內(nèi)外互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)和金融機(jī)構(gòu)應(yīng)用社交數(shù)據(jù)的經(jīng)驗(yàn)基礎(chǔ)上，形成一套清晰完整的社交數(shù)據(jù)應(yīng)用模式。

拓展數(shù)據(jù)積累渠道，打造數(shù)據(jù)處理平臺(tái)。在數(shù)據(jù)獲取方面，商業(yè)銀行應(yīng)堅(jiān)持“兩條腿”走路，盡可能擴(kuò)大社交數(shù)據(jù)來(lái)源。一方面，依托商業(yè)銀行網(wǎng)絡(luò)終端，增添并完善社交功能和屬性，形成完整的社交網(wǎng)絡(luò)。打通內(nèi)部各終端的數(shù)據(jù)聯(lián)通，實(shí)現(xiàn)行內(nèi)外數(shù)據(jù)信息資源的統(tǒng)籌管理和集中共享。另一方面，加強(qiáng)與互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)的合作。通過(guò)與互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)簽訂戰(zhàn)略合作協(xié)議，共享客戶信息資源，提供專業(yè)的金融服務(wù)，也可以通過(guò)直接購(gòu)買外部數(shù)據(jù)等方式，獲取來(lái)自互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)和電商等渠道的資訊、社交行為、物流和客戶電子交易行為信息等豐富的數(shù)據(jù)資源。

同時(shí)，根據(jù)社交數(shù)據(jù)來(lái)源的主要渠道、類型和內(nèi)容，有針對(duì)性地建立大數(shù)據(jù)處理基礎(chǔ)平臺(tái)，強(qiáng)化軟硬件處理能力。建立效能高、成本低的大數(shù)據(jù)處理基礎(chǔ)平臺(tái)，為分析挖掘工作奠定堅(jiān)實(shí)的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。具體可從兩方面入手：一是引入低成本、容錯(cuò)性和擴(kuò)展性強(qiáng)的分布式架構(gòu)，解決數(shù)據(jù)集成設(shè)備資源瓶頸問(wèn)題，提高大數(shù)據(jù)加工處理能力，以及海量數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)和分析處理能力。二是借助大內(nèi)存、系統(tǒng)級(jí)復(fù)制等新技術(shù)，提供高效能的大數(shù)據(jù)服務(wù)能力，實(shí)現(xiàn)對(duì)于高密度流數(shù)據(jù)的采集、存儲(chǔ)、計(jì)算、分發(fā)和持久化等的快速處理。

完善社交數(shù)據(jù)應(yīng)用策略，形成差異化發(fā)展模式。商業(yè)銀行在社交數(shù)據(jù)應(yīng)用領(lǐng)域有所作為，要么成為掌握海量有效社交數(shù)據(jù)的機(jī)構(gòu)，要么成為擁有強(qiáng)大數(shù)據(jù)分析能力的機(jī)構(gòu)。因此，商業(yè)銀行要確立明確的社交數(shù)據(jù)應(yīng)用策略，依托業(yè)務(wù)優(yōu)勢(shì)和目標(biāo)客戶群體，拓展數(shù)據(jù)獲取渠道，加強(qiáng)場(chǎng)景改造創(chuàng)新。場(chǎng)景和產(chǎn)品的開(kāi)發(fā)必須立足不同類型機(jī)構(gòu)的競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)，在按照價(jià)值貢獻(xiàn)和行為偏好對(duì)客戶進(jìn)行分層的基礎(chǔ)上，優(yōu)先從“小而精”的應(yīng)用場(chǎng)景入手，逐步探索個(gè)性化、差異化的社交數(shù)據(jù)應(yīng)用策略。按照業(yè)務(wù)理解、數(shù)據(jù)理解、數(shù)據(jù)獲取、數(shù)據(jù)分析和模型部署等步驟分析和應(yīng)用社交數(shù)據(jù)，通過(guò)確立社交數(shù)據(jù)應(yīng)用場(chǎng)景指導(dǎo)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)和社交數(shù)據(jù)的提取，減少數(shù)據(jù)損失，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)價(jià)值最大化。

加強(qiáng)專業(yè)人才隊(duì)伍建設(shè)，建立柔性團(tuán)隊(duì)組合。在專業(yè)人才隊(duì)伍建設(shè)方面，商業(yè)銀行一方面可以加強(qiáng)與高校和科研院所的合作，建立社交數(shù)據(jù)專業(yè)人才聯(lián)合培養(yǎng)機(jī)制，有規(guī)劃地建立專門(mén)的數(shù)據(jù)科學(xué)家團(tuán)隊(duì)，從長(zhǎng)遠(yuǎn)發(fā)展的角度，逐步增強(qiáng)大數(shù)據(jù)專業(yè)人才的培養(yǎng)和補(bǔ)充。另一方面，可以通過(guò)參股、收購(gòu)等商業(yè)運(yùn)作，加強(qiáng)與社交平臺(tái)或?qū)I(yè)數(shù)據(jù)處理公司合作，解決社交數(shù)據(jù)應(yīng)用人才的燃眉之急。

建立跨部門(mén)的社交數(shù)據(jù)應(yīng)用柔性團(tuán)隊(duì)，團(tuán)隊(duì)中既要有熟悉大數(shù)據(jù)應(yīng)用的專業(yè)分析師，也要有熟悉各條線業(yè)務(wù)的專家，充分發(fā)揮數(shù)據(jù)分析師和業(yè)務(wù)專家的配合作用，實(shí)現(xiàn)技術(shù)與業(yè)務(wù)部門(mén)的聯(lián)動(dòng)協(xié)作和共享交流。由柔性團(tuán)隊(duì)開(kāi)展業(yè)務(wù)探索性需求的研發(fā)創(chuàng)新，再將經(jīng)過(guò)實(shí)驗(yàn)成熟的模型投入實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景。通過(guò)數(shù)據(jù)探索、原型設(shè)計(jì)，達(dá)到準(zhǔn)確實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)需求，迅速對(duì)市場(chǎng)做出響應(yīng)的目的。

建立社交數(shù)據(jù)內(nèi)部使用制度，保護(hù)用戶信息安全。商業(yè)銀行應(yīng)高度重視社交數(shù)據(jù)的隱私安全及使用規(guī)范，將社交數(shù)據(jù)的采集和使用納入銀行保密管理委員會(huì)工作范疇，并針對(duì)社交數(shù)據(jù)使用流程和操作程序，制定嚴(yán)格的規(guī)章制度和管理辦法，編寫(xiě)社交數(shù)據(jù)應(yīng)用規(guī)范手冊(cè)，供社交數(shù)據(jù)使用者學(xué)習(xí)遵守。設(shè)置嚴(yán)格的社交數(shù)據(jù)使用權(quán)限分級(jí)與崗位權(quán)限控制，通過(guò)完整的授權(quán)管理體系確保社交數(shù)據(jù)的私密性。實(shí)施數(shù)據(jù)分析師的準(zhǔn)入管理，進(jìn)行嚴(yán)格的培訓(xùn)與考核。采取相應(yīng)的技術(shù)手段，確保社交數(shù)據(jù)在應(yīng)用前完成權(quán)限控制和數(shù)據(jù)脫敏工作。

（作者單位：中國(guó)社會(huì)科學(xué)院財(cái)經(jīng)戰(zhàn)略研究院，中國(guó)工商銀行博士后科研工作站）