郭光

基于既有的數(shù)據(jù)資源和數(shù)據(jù)應(yīng)用成果，通過大數(shù)據(jù)平臺(tái)的建設(shè)與應(yīng)用，全面整合，深入挖掘其真正價(jià)值，并實(shí)現(xiàn)利益最大化，能夠最大程度加速傳統(tǒng)商業(yè)銀行數(shù)字化轉(zhuǎn)型的進(jìn)程。

目前，面對(duì)移動(dòng)化、網(wǎng)絡(luò)化、智能化的行業(yè)發(fā)展趨勢(shì)，我國(guó)商業(yè)銀行數(shù)字化轉(zhuǎn)型已迫在眉睫。在這一轉(zhuǎn)變過程中，我國(guó)商業(yè)銀行不僅要確定轉(zhuǎn)型的最終目標(biāo)，更要明確“如何轉(zhuǎn)”。而基于既有的數(shù)據(jù)資源和數(shù)據(jù)應(yīng)用成果，通過大數(shù)據(jù)平臺(tái)的建設(shè)與應(yīng)用，全面整合，深入挖掘其真正價(jià)值，并實(shí)現(xiàn)利益最大化，能夠最大程度加速傳統(tǒng)商業(yè)銀行數(shù)字化轉(zhuǎn)型的進(jìn)程。

大數(shù)據(jù)平臺(tái)建設(shè)

1.大數(shù)據(jù)平臺(tái)建設(shè)的總體架構(gòu)

在具體建設(shè)實(shí)施上，我國(guó)商業(yè)銀行大數(shù)據(jù)平臺(tái)應(yīng)以采集、處理、分析、訪問、應(yīng)用、管理等六個(gè)層次為基礎(chǔ)構(gòu)建大數(shù)據(jù)平臺(tái)的總體架構(gòu)。數(shù)據(jù)采集層：既包括傳統(tǒng)的ETL離線采集、也包括實(shí)時(shí)采集、互聯(lián)網(wǎng)爬蟲解析等等;數(shù)據(jù)處理層：根據(jù)數(shù)據(jù)處理場(chǎng)景要求不同，可以劃分為HADOOP、MPP、流處理等。具體包括數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換、數(shù)據(jù)加工、數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)、數(shù)據(jù)標(biāo)注、數(shù)據(jù)預(yù)處理、數(shù)據(jù)加載、數(shù)據(jù)抽取等工作;數(shù)據(jù)分析層：實(shí)現(xiàn)對(duì)數(shù)據(jù)的深加工，根據(jù)業(yè)務(wù)需要，建立適用于業(yè)務(wù)的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析模型，建立大數(shù)據(jù)運(yùn)行處理平臺(tái)，運(yùn)用數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)挖掘、深度學(xué)習(xí)等算法從生產(chǎn)數(shù)據(jù)集中挖掘出數(shù)據(jù)內(nèi)在的價(jià)值，為業(yè)務(wù)系統(tǒng)提供數(shù)據(jù)和決策支持;數(shù)據(jù)訪問層：實(shí)現(xiàn)讀寫分離，將偏向應(yīng)用的查詢等能力與計(jì)算能力剝離，包括實(shí)時(shí)查詢、多維查詢、常規(guī)查詢等應(yīng)用場(chǎng)景;數(shù)據(jù)應(yīng)用層：深入分析行業(yè)數(shù)據(jù)特點(diǎn)，梳理行業(yè)數(shù)據(jù)產(chǎn)品需求，建立適用于不同應(yīng)用場(chǎng)景的數(shù)據(jù)產(chǎn)品;數(shù)據(jù)管理層：實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的管理和運(yùn)維，橫跨多層，實(shí)現(xiàn)統(tǒng)一管理。同時(shí)以智能報(bào)表、專題報(bào)告、BI展示、平臺(tái)接口等可視化方式提供數(shù)據(jù)展示和數(shù)據(jù)共享服務(wù)。

2.大數(shù)據(jù)平臺(tái)的實(shí)施重點(diǎn)

1）數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與計(jì)算：通過建設(shè)分布式文件系統(tǒng)，滿足不斷增長(zhǎng)的存儲(chǔ)空間要求;通過分布式并行讀寫及支持冷熱數(shù)據(jù)異構(gòu)存儲(chǔ)等技術(shù)手段保證處理效率。同時(shí)，采用分布式計(jì)算框架，可動(dòng)態(tài)橫向擴(kuò)展服務(wù)器，提升算力。在平臺(tái)內(nèi)部引入共享算力池的概念，動(dòng)態(tài)進(jìn)行用戶算力的臨時(shí)分配和釋放，以充分使用計(jì)算資源。

2）數(shù)據(jù)建模：大數(shù)據(jù)建模是基于經(jīng)營(yíng)分析的業(yè)務(wù)經(jīng)驗(yàn)，依托于已有的商業(yè)AI技術(shù)進(jìn)行用戶全生命周期的算法模型構(gòu)建。同時(shí)，基于分布式的建模架構(gòu)，通過整合多源異構(gòu)的內(nèi)外部數(shù)據(jù)，將海量數(shù)據(jù)進(jìn)行廣泛的交叉關(guān)聯(lián)，實(shí)現(xiàn)多方數(shù)據(jù)源的融合打通。

3）多租戶多集群數(shù)據(jù)管理：使用多重租賃技術(shù)，用于多用戶的環(huán)境下共用相同的系統(tǒng)或程序組件，并且仍可確保各用戶間數(shù)據(jù)的隔離性，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)與資源的共享。同時(shí)依托高可用、可拓展、高性能的分布式集群體系，實(shí)現(xiàn)多技術(shù)混合架構(gòu)，為未來豐富的數(shù)據(jù)場(chǎng)景及數(shù)據(jù)服務(wù)，提供強(qiáng)有力的基礎(chǔ)服務(wù)保障。

4）數(shù)據(jù)治理體系的搭建和實(shí)施：數(shù)據(jù)治理領(lǐng)域包括但不限于數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)、數(shù)據(jù)質(zhì)量、元數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)模型、數(shù)據(jù)分布、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、數(shù)據(jù)交換、數(shù)據(jù)生命周期、數(shù)據(jù)安全等內(nèi)容。數(shù)據(jù)治理領(lǐng)域是隨著銀行業(yè)務(wù)發(fā)展變化的，領(lǐng)域之間的關(guān)系也需要不斷深入挖掘和分析，最終將形成一個(gè)互相協(xié)同與驗(yàn)證的領(lǐng)域網(wǎng)，全方位地提升數(shù)據(jù)治理成效。

大數(shù)據(jù)平臺(tái)的實(shí)際應(yīng)用

精細(xì)化管理：傳統(tǒng)商業(yè)銀行需依托企業(yè)級(jí)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、管理會(huì)計(jì)系統(tǒng)、企業(yè)級(jí)數(shù)據(jù)應(yīng)用平臺(tái)等系統(tǒng)，整合各類交易系統(tǒng)中的大量基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，從產(chǎn)品、客戶、條線、渠道等多個(gè)管理視角反映銀行經(jīng)營(yíng)成果，分析銀行的盈利結(jié)構(gòu)，為實(shí)現(xiàn)以客戶為中心、綜合化、多功能、集約化的戰(zhàn)略轉(zhuǎn)型目標(biāo)提供有力支持。在此基礎(chǔ)上建立包括數(shù)據(jù)應(yīng)用、管理會(huì)計(jì)、績(jī)效考核等大量的信息應(yīng)用系統(tǒng)，構(gòu)建涵蓋外部監(jiān)管、管理會(huì)計(jì)、資債管理、定價(jià)、績(jī)效、風(fēng)險(xiǎn)管理在內(nèi)的全面的內(nèi)部管理體系，廣泛提升銀行精細(xì)化管理水平。

風(fēng)險(xiǎn)防控：商業(yè)銀行要用大數(shù)據(jù)思維來構(gòu)建“以客戶為中心”的全面風(fēng)險(xiǎn)管理體系，因此要徹底打破以“小數(shù)據(jù)”模式下形成的條線、部門、機(jī)構(gòu)、產(chǎn)品、系統(tǒng)間的數(shù)據(jù)分隔、各自識(shí)別風(fēng)險(xiǎn)的做法，形成按客戶集中統(tǒng)一管理數(shù)據(jù)的高效協(xié)調(diào)管理機(jī)制，確保通過總行建立的信息系統(tǒng)在數(shù)據(jù)收集、清洗、分類、挖掘、鉆取的基礎(chǔ)上，能夠勾畫出客戶360度全景視圖。

精準(zhǔn)營(yíng)銷：整體的應(yīng)用目標(biāo)是希望依托大數(shù)據(jù)平臺(tái)的分析結(jié)果在線獲取客戶的各類信息，再通過模型分析、客戶個(gè)性化需求、不同產(chǎn)品的特點(diǎn)等，在客戶與產(chǎn)品之間建立精準(zhǔn)的對(duì)應(yīng)關(guān)系。在業(yè)務(wù)操作上，還應(yīng)當(dāng)能幫助客戶經(jīng)理對(duì)客戶做出準(zhǔn)入判斷、提供營(yíng)銷方案、實(shí)現(xiàn)限額管理、定價(jià)指導(dǎo)等智能決策信息。這些應(yīng)用目標(biāo)可以拆分成如下應(yīng)用需求：

授信管理：大數(shù)據(jù)在授信審批環(huán)節(jié)的核心應(yīng)用包括：信貸客戶準(zhǔn)入、額度和價(jià)格（利率）的制訂、調(diào)整。一般來說，在信貸業(yè)務(wù)的授信審批環(huán)節(jié)會(huì)同時(shí)確定信貸業(yè)務(wù)的額度和價(jià)格。在新客戶首次準(zhǔn)入時(shí)，可以根據(jù)大數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)出的同類客戶風(fēng)險(xiǎn)參數(shù)、各項(xiàng)成本參數(shù)、市場(chǎng)敏感性參數(shù)來設(shè)定授信額度。對(duì)存量客戶，可以根據(jù)客戶的風(fēng)險(xiǎn)特征變化情況、貸款支用情況、逾期情況等大數(shù)據(jù)計(jì)算客戶行為評(píng)分，并計(jì)算影子額度，基于影子額度對(duì)現(xiàn)有額度進(jìn)行實(shí)時(shí)調(diào)整。

產(chǎn)品和服務(wù)創(chuàng)新：基于客戶交易結(jié)算、POS流水、納稅信息等信用記錄，推出信用、創(chuàng)業(yè)、納稅、薪金貸等方面的金融信貸產(chǎn)品，逐步形成并豐富的大數(shù)據(jù)產(chǎn)品體系。同時(shí)， 做好線上、線下的互動(dòng)，把網(wǎng)點(diǎn)作為銀行服務(wù)的體驗(yàn)店。更重要的是，利用銀行信息資源豐富的特點(diǎn)，可以全面接入、整合、挖掘、經(jīng)營(yíng)網(wǎng)點(diǎn)服務(wù)半徑內(nèi)的本地化客戶以及信用卡特約商戶等各種工作、生活、服務(wù)數(shù)據(jù)信息，通過線上和線下展示，讓網(wǎng)點(diǎn)成為周邊商業(yè)服務(wù)數(shù)據(jù)交互平臺(tái)。

隨著商業(yè)銀行數(shù)據(jù)分析能力的提升，通過對(duì)行內(nèi)大數(shù)據(jù)進(jìn)行有效的統(tǒng)計(jì)、分析、評(píng)估，以及內(nèi)外部大數(shù)據(jù)的結(jié)合，為銀行業(yè)務(wù)發(fā)展、市場(chǎng)營(yíng)銷、資產(chǎn)負(fù)債管理、客戶關(guān)系管理等方面提供有效的預(yù)測(cè)分析及決策支持。未來的銀行必將是數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)型的銀行。大數(shù)據(jù)應(yīng)用將推動(dòng)商業(yè)銀行在經(jīng)營(yíng)理念、組織架構(gòu)、業(yè)務(wù)流程、管理模式、IT架構(gòu)等領(lǐng)域的全面調(diào)整和深度整合。