田江

每個(gè)數(shù)據(jù)產(chǎn)品組件具有自主性，具備低耦合高內(nèi)聚特征，服務(wù)彼此獨(dú)立運(yùn)行，具有增加自身價(jià)值的能力。

移動(dòng)互聯(lián)時(shí)代，新的經(jīng)營模式給傳統(tǒng)銀行帶來極大的沖擊。在銀行數(shù)字化轉(zhuǎn)型過程中，大數(shù)據(jù)能夠發(fā)揮至關(guān)重要的作用，風(fēng)險(xiǎn)、營銷、渠道、運(yùn)營等領(lǐng)域正在進(jìn)行的各項(xiàng)變革也均與大數(shù)據(jù)密切相關(guān)。銀行數(shù)字化轉(zhuǎn)型是企業(yè)級(jí)、體系化的工作，強(qiáng)調(diào)極致客戶體驗(yàn)和全面創(chuàng)新文化，同時(shí)內(nèi)部有機(jī)協(xié)作和外部市場(chǎng)拓展也是重要因素。為此，數(shù)字銀行的實(shí)施過程需要遵循客戶中心性原則，同時(shí)建立開放式的創(chuàng)新機(jī)制。

提升客戶體驗(yàn)對(duì)于銀行實(shí)施數(shù)字化轉(zhuǎn)型至關(guān)重要，具體包括三個(gè)成功因素。首先是將業(yè)務(wù)經(jīng)營目標(biāo)設(shè)定為更接近客戶的期望，這需要改變現(xiàn)有的觀念和做法，讓客戶真正成為銀行的中心，同時(shí)還要關(guān)注客戶與用戶的營銷差異；其次是充分利用技術(shù)創(chuàng)新帶動(dòng)客戶體驗(yàn)的大幅度進(jìn)步，銀行可以應(yīng)用前沿技術(shù)實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)；最后需要重新思考網(wǎng)點(diǎn)分支機(jī)構(gòu)的作用，傳統(tǒng)的總分支架構(gòu)體現(xiàn)出銀行品牌作為一個(gè)完整的有機(jī)結(jié)構(gòu)，改變分支機(jī)構(gòu)意味著工作習(xí)慣、績效激勵(lì)方式和業(yè)務(wù)經(jīng)驗(yàn)的對(duì)應(yīng)調(diào)整。

針對(duì)開放式創(chuàng)新，可以結(jié)合IT和營銷人員組成數(shù)字化團(tuán)隊(duì)，幫助客戶制定相應(yīng)的創(chuàng)新方案。類似敏捷開發(fā)的概念，同時(shí)也保證在雙贏的基礎(chǔ)上發(fā)揮各自的優(yōu)勢(shì)。集合信息科技和業(yè)務(wù)營銷人員，創(chuàng)建敏捷團(tuán)隊(duì)將客戶需求與解決方案交付進(jìn)行結(jié)合，從而盡快提供新的產(chǎn)品或服務(wù)以滿足客戶需求。另外，在創(chuàng)新過程中需要充分結(jié)合內(nèi)部知識(shí)與外部信息，以實(shí)現(xiàn)更有價(jià)值的創(chuàng)新。

大數(shù)據(jù)與客戶認(rèn)知

大數(shù)據(jù)領(lǐng)域的創(chuàng)新實(shí)踐與銀行數(shù)字化轉(zhuǎn)型息息相關(guān)，因?yàn)榇髷?shù)據(jù)是企業(yè)開放式創(chuàng)新的重要落腳點(diǎn)，更是實(shí)現(xiàn)客戶為中心的基礎(chǔ)和關(guān)鍵。大數(shù)據(jù)與客戶認(rèn)知，體現(xiàn)了業(yè)務(wù)視角的大數(shù)據(jù)價(jià)值，也涵蓋了技術(shù)視角下數(shù)據(jù)采集、加工、整合及應(yīng)用的完整過程。

大數(shù)據(jù)能夠幫助企業(yè)全面深入地了解客戶，并提供有針對(duì)性的服務(wù)。我們認(rèn)為大數(shù)據(jù)視角下的客戶認(rèn)知可以通過建立客戶畫像標(biāo)簽體系來實(shí)現(xiàn)，并在應(yīng)用過程中不斷完善和深化。如圖1所示，客戶認(rèn)知框架可以分為兩層，其中基礎(chǔ)層包括靜態(tài)屬性和行為屬性，反映數(shù)據(jù)采集范圍；衍生層包括情緒屬性、價(jià)值觀屬性、道德觀屬性，反映的是數(shù)據(jù)應(yīng)用的深度，也就是數(shù)據(jù)價(jià)值挖掘?qū)崿F(xiàn)的層次。

綜合數(shù)據(jù)范圍的廣度和數(shù)據(jù)應(yīng)用的深度來建立客戶畫像標(biāo)簽體系，體現(xiàn)了大數(shù)據(jù)時(shí)代4V特性的精髓，其中Volume、Variety、Velocity三個(gè)屬性主要對(duì)應(yīng)客戶基礎(chǔ)層標(biāo)簽中靜態(tài)或行為數(shù)據(jù)的增加，Value屬性對(duì)應(yīng)衍生層的數(shù)據(jù)分析挖掘內(nèi)容。從另外一個(gè)視角來看，衍生層對(duì)應(yīng)客戶認(rèn)知的深度和數(shù)據(jù)應(yīng)用的廣度，能夠促進(jìn)基礎(chǔ)層數(shù)據(jù)采集的范圍擴(kuò)大，并且實(shí)現(xiàn)“用”數(shù)據(jù)和“養(yǎng)”數(shù)據(jù)的良性循環(huán)。

雖然上面只呈現(xiàn)兩層的體系架構(gòu)，在實(shí)際應(yīng)用中還可以細(xì)分為更多的維度。以靜態(tài)屬性為例，基本定義為客戶較為固定的屬性，又可分為自然屬性、社會(huì)屬性、興趣屬性等分類，具體項(xiàng)目包括性別、年齡、星座、人生階段、消費(fèi)水平、教育程度、所在行業(yè)、職業(yè)、投資偏好等。在實(shí)際應(yīng)用中，靜態(tài)屬性也并非一成不變，會(huì)隨著具體情況的變化進(jìn)行動(dòng)態(tài)調(diào)整，不過其頻率和范圍較行為屬性的變化要相對(duì)穩(wěn)定。對(duì)銀行客戶來說，典型的行為信息包括客戶通過某一渠道訪問或使用銀行某一產(chǎn)品、服務(wù)的事件類信息，以及伴隨對(duì)應(yīng)的時(shí)間、地點(diǎn)等信息。此外，大數(shù)據(jù)時(shí)代更重要的是整合企業(yè)外部數(shù)據(jù)，如社交網(wǎng)絡(luò)、地理位置服務(wù)等數(shù)據(jù)形成對(duì)應(yīng)的行為信息屬性。需要額外說明的是，基礎(chǔ)層的兩種分類屬性都可以結(jié)合業(yè)務(wù)需求進(jìn)行自我進(jìn)化、組合，形成更加豐富的寬表屬性以滿足靈活需求。

通常來說，基礎(chǔ)層屬性能滿足大多數(shù)的銀行業(yè)務(wù)經(jīng)營需求。無論是營銷類分析決策，還是風(fēng)險(xiǎn)類授信預(yù)警，都可以在基礎(chǔ)層的屬性信息上進(jìn)行數(shù)據(jù)分析與挖掘。客戶融合的理念在于從更深層次認(rèn)知客戶，從而優(yōu)化模型算法以提升實(shí)用效果。當(dāng)更多種類的挖掘算法出現(xiàn)在銀行經(jīng)營活動(dòng)中，那么就能逐步實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)化運(yùn)營，這個(gè)過程中就需要衍生層的屬性。

衍生層的屬性主要是情緒屬性、價(jià)值觀屬性和道德觀屬性三類，情緒屬性是目前業(yè)界最為關(guān)注的熱門話題。通常將客戶的情緒分為冷靜、警惕、確信、活力、友善和幸福這六個(gè)類別，情緒信息對(duì)于客戶在線營銷能夠發(fā)揮關(guān)鍵作用，不同情緒對(duì)應(yīng)不同的營銷技巧和策略，這是零售銀行客戶發(fā)展的重要問題。價(jià)值觀屬性和道德觀屬性雖然出現(xiàn)于體系中，但目前更多處于探索階段，距離實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景還有一段距離。在人類的決策模式中，情緒數(shù)據(jù)能夠影響用戶是否會(huì)購買商品，但價(jià)值觀屬性對(duì)應(yīng)著具體買哪種商品。與此對(duì)應(yīng)，道德觀屬性包括誠實(shí)、原則、榮譽(yù)等屬性，對(duì)于銀行客戶營銷、風(fēng)險(xiǎn)法規(guī)等領(lǐng)域都能發(fā)揮作用。通過傳統(tǒng)數(shù)據(jù)難于分析判斷客戶的價(jià)值觀傾向或者道德觀屬性，這需要更多的外部數(shù)據(jù)支持。

技術(shù)視角下的大數(shù)據(jù)應(yīng)用層次

這里的大數(shù)據(jù)應(yīng)用指的是系統(tǒng)層面的應(yīng)用，能夠討論問題意味著企業(yè)對(duì)于大數(shù)據(jù)的認(rèn)可，通過預(yù)算和投入可以反映出很多問題?？偨Y(jié)國內(nèi)大數(shù)據(jù)項(xiàng)目建設(shè)經(jīng)驗(yàn)，我們將其劃分為三個(gè)層次。

首先是數(shù)據(jù)整合類的大數(shù)據(jù)應(yīng)用，典型案例包括海量數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)、整合和檢索。其優(yōu)勢(shì)在于Hadoop集群相對(duì)低廉的軟硬件價(jià)格，對(duì)比的是TeraData的一體機(jī)或者GreenPlum的軟件。業(yè)務(wù)需求及功能組件相對(duì)簡單，能夠提供穩(wěn)定和高效的系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)。

中間是大數(shù)據(jù)專項(xiàng)應(yīng)用，其中從業(yè)務(wù)視角看最多的是風(fēng)控類和營銷類項(xiàng)目，這類系統(tǒng)的典型關(guān)鍵詞包括外部數(shù)據(jù)、機(jī)器學(xué)習(xí)、復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)和精準(zhǔn)預(yù)測(cè)。從技術(shù)視角看，部分銀行建設(shè)了專門的大數(shù)據(jù)挖掘或者機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)，提供分布式數(shù)據(jù)挖掘建模的基礎(chǔ)技術(shù)能力；或者完成大數(shù)據(jù)治理項(xiàng)目，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)治理與數(shù)據(jù)應(yīng)用齊頭并進(jìn)，確保企業(yè)戰(zhàn)略的落實(shí)以及實(shí)際工作的有序開展。

最上面一層是AI，其實(shí)此時(shí)的AI更多還是Augumented Intelligence（增強(qiáng)智能）系統(tǒng)，可以由客戶畫像+挖掘模型+決策引擎組成，其中數(shù)據(jù)挖掘模型是智能化的核心。我們認(rèn)為只有完成三類應(yīng)用建設(shè)并在業(yè)務(wù)場(chǎng)景中進(jìn)行融合，這樣才能夠滿足銀行數(shù)字化轉(zhuǎn)型過程中所需的大數(shù)據(jù)技術(shù)能力需求。

不同層次的大數(shù)據(jù)應(yīng)用對(duì)應(yīng)不同的數(shù)據(jù)維度，從基礎(chǔ)到社交，從移動(dòng)到實(shí)時(shí)，業(yè)務(wù)要求和技術(shù)能力都會(huì)逐步深化和提升。舉個(gè)例子，產(chǎn)品實(shí)時(shí)推薦應(yīng)用的背后是高階技術(shù)水準(zhǔn)的大數(shù)據(jù)挖掘模型，隱含的業(yè)務(wù)需求和技術(shù)能力也都是高層次的。當(dāng)然，萬丈高樓平地起，沒有前期的持續(xù)積累，技術(shù)上做不了這樣的模型，業(yè)務(wù)也不會(huì)提出這樣的需求。

銀行數(shù)字化轉(zhuǎn)型中的智能化系統(tǒng)架構(gòu)

銀行數(shù)字化轉(zhuǎn)型中需要考慮的問題很多，這里的大數(shù)據(jù)智能化系統(tǒng)重點(diǎn)在于發(fā)揮大腦和中樞神經(jīng)的作用，整合技術(shù)創(chuàng)新對(duì)應(yīng)的各類數(shù)據(jù)，并通過數(shù)據(jù)挖掘發(fā)揮數(shù)據(jù)的價(jià)值和力量。

后臺(tái)是敏捷核心或者新核心系統(tǒng)，能夠支持轉(zhuǎn)型過程中的業(yè)務(wù)運(yùn)營需求。中臺(tái)是大數(shù)據(jù)增強(qiáng)智能系統(tǒng)，包括數(shù)據(jù)挖掘、客戶畫像和決策引擎三個(gè)組成部分。系統(tǒng)通過種類繁多的數(shù)據(jù)產(chǎn)品對(duì)接渠道類客戶端，實(shí)現(xiàn)智能決策支持。數(shù)據(jù)產(chǎn)品可以抽取AI系統(tǒng)功能封裝而成，也可以獨(dú)立開發(fā)部署。用數(shù)據(jù)產(chǎn)品化的思維指導(dǎo)大數(shù)據(jù)分析挖掘?qū)嶋H工作的開展，同時(shí)也可以作為傳統(tǒng)業(yè)務(wù)系統(tǒng)的進(jìn)化目標(biāo)參考。分析需求、確定度量、孵化模型、打磨可視化展現(xiàn)界面，這是數(shù)據(jù)產(chǎn)品研發(fā)過程中最關(guān)鍵的幾個(gè)步驟。數(shù)據(jù)產(chǎn)品需要具有快速迭代的能力，應(yīng)用小步快跑、灰度發(fā)布這些互聯(lián)網(wǎng)運(yùn)營技巧才能滿足以客戶為中心的靈活需求。底層重量級(jí)AI系統(tǒng)支持下的數(shù)據(jù)產(chǎn)品可以應(yīng)用并行開發(fā)模式，上線、下線具有對(duì)應(yīng)的流程機(jī)制。可以嘗試結(jié)合微服務(wù)架構(gòu)去開發(fā)數(shù)據(jù)產(chǎn)品，每個(gè)數(shù)據(jù)產(chǎn)品組件具有自主性，具備低耦合高內(nèi)聚特征，服務(wù)彼此獨(dú)立運(yùn)行，具有增加自身價(jià)值能力。endprint