【W(wǎng)OT講師】郭慶:民生銀行大數(shù)據(jù)應用實踐中的思考
原創(chuàng)【51CTO.com原創(chuàng)稿件】WOT2016大數(shù)據(jù)峰會將于2016年11月25-26日在北京粵財JW萬豪酒店召開。屆時,數(shù)十位大數(shù)據(jù)領域一線專家、數(shù)據(jù)技術(shù)先行者將齊聚現(xiàn)場,在圍繞機器學習、實時計算、系統(tǒng)架構(gòu)、NoSQL技術(shù)實踐等前沿技術(shù)話題展開深度交流、溝通和探討的同時,將分享大數(shù)據(jù)領域***實踐和最熱門的行業(yè)應用。
51CTO記者對即將參加大會演講的民生銀行北京分行數(shù)據(jù)應用處處長郭慶進行了專訪,讓我們先睹為快,探聽民生銀行大數(shù)據(jù)產(chǎn)品應用實踐方面的心得。
郭慶處長簡介:
郭慶,銀行業(yè)大數(shù)據(jù)應用領域?qū)<?。曾在中國銀行總行長期負責銀行卡、個人金融等相關(guān)數(shù)據(jù)倉庫應用的建設,2013至2015年擔任中國銀行網(wǎng)絡金融部高級經(jīng)理,負責網(wǎng)絡金融大數(shù)據(jù)建設工作。2015年底轉(zhuǎn)任民生銀行北京分行科技部負責人(兼任數(shù)據(jù)應用中心總經(jīng)理),他主要的業(yè)務觀點是“以業(yè)務驅(qū)動數(shù)據(jù)應用建設,用實踐檢驗數(shù)據(jù)應用成果”。在他的帶領下,他所在的團隊在銀行產(chǎn)品實時分析推薦、互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)挖掘應用等領域進行了大量研究與實踐工作,并取到了較好的實用效果,獲得了監(jiān)管及業(yè)界的認可。
銀行需求與大數(shù)據(jù)應用和能力培養(yǎng)要緊密結(jié)合
對于銀行大數(shù)據(jù)的切實應用和落地,郭慶處長表示,從銀行業(yè)務角度出發(fā),大數(shù)據(jù)的應用一定是圍繞著“獲取客戶、了解客戶、營銷客戶、風險管控、內(nèi)部管理”等與客戶、業(yè)務相關(guān)聯(lián)的場景去展開的。
他指出,中國民生銀行建行20年以來,始終將業(yè)務與技術(shù)的創(chuàng)新作為企業(yè)生根立命之本,近年來也在探索運用數(shù)據(jù)資源更好地服務客戶的方式,不斷地運用數(shù)字化營銷方式來獲取客戶,應用360度客戶標簽體系來了解客戶;使用數(shù)學建模和機器學習等方法構(gòu)建推薦引擎,進行產(chǎn)品實時推薦以及客戶精準營銷,“在創(chuàng)新、實踐的過程中,我們很自然地將銀行自身需求與應用大數(shù)據(jù)產(chǎn)品和培養(yǎng)大數(shù)據(jù)能力緊密結(jié)合在一起。”
銀行大數(shù)據(jù)面臨的機遇和挑戰(zhàn)
面對科技的日新月異,銀行如何應對大數(shù)據(jù)浪潮帶來的機遇和挑戰(zhàn),郭慶處長認為,大數(shù)據(jù)給銀行業(yè)帶來的挑戰(zhàn)主要在于思維、IT能力和內(nèi)部機制等方面。
1、思維方面的挑戰(zhàn)
大數(shù)據(jù)時代的來臨,對我們傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)思維方式提出了重要挑戰(zhàn),需要我們跳出原來的“因果關(guān)系”的思維定式,逐漸學會洞悉全量數(shù)據(jù),接受量化思維,并且重視彼此間的關(guān)聯(lián)性,這絕不是一朝一夕所能養(yǎng)成的,需要不斷地培養(yǎng)數(shù)據(jù)意識,貫徹數(shù)據(jù)驅(qū)動業(yè)務理念,通過探索與嘗試加深理解、融會貫通;
2、IT能力的挑戰(zhàn)
銀行傳統(tǒng)的IT架構(gòu)需要不斷革新技術(shù),才能滿足大數(shù)據(jù)方方面面的能力要求。這需要以開放的心態(tài)引進分布式存儲、流式計算、機器學習等新型技術(shù)體系,需要一定時期銀行IT人員不斷試錯容錯摸索過程,需要技術(shù)能力的培養(yǎng)與沉淀,就如同過去銀行在大型機技術(shù)方面從無到有、再到功力深厚的積累過程一樣;
3、機制的挑戰(zhàn)
凡是具備大數(shù)據(jù)常識的人,基本都能說出“亞馬遜產(chǎn)品推薦”的經(jīng)典案例,支持這種產(chǎn)品推薦場景研究的背后是企業(yè)文化與機制,比如能將數(shù)學科學家和人文科學家組織成研發(fā)團隊。
所以,一定是在企業(yè)內(nèi)部能夠形成一種靈活的機制與模式,這對傳統(tǒng)銀行業(yè)來說,是一個挑戰(zhàn)。以民生銀行北京分行為例,我們在分行建立“融智計劃”平臺,打破業(yè)務條線間的隔閡,以科技研發(fā)為紐帶,將全員創(chuàng)新力量凝聚一體,通過宣導數(shù)據(jù)價值取向、數(shù)據(jù)運用方法,組織一線市場與科技人員成立聯(lián)合工作組,落地場景需求,快速響應市場反應。最終實現(xiàn)科技與業(yè)務的聯(lián)動,依托創(chuàng)新的“融智計劃”平臺做出更好的產(chǎn)品。
在大數(shù)據(jù)時代,銀行所面臨的機遇則主要包括以下四個方面:
產(chǎn)品創(chuàng)新:通過采集數(shù)據(jù),進行數(shù)據(jù)分析,尋找客戶痛點,最終驅(qū)動產(chǎn)品創(chuàng)新。
精準營銷:大數(shù)據(jù)讓銀行有機會以“千人千面”的方式認識客戶,并輔以數(shù)據(jù)挖掘與分析,根據(jù)客戶的不同特點來進行精準營銷,節(jié)約營銷成本,提高營銷精準度。
風險管理:大數(shù)據(jù)讓銀行更容易了解客戶真實的行為數(shù)據(jù),實時掌控客戶風險,利于更好地進行客戶風險管理。
決策支持:大數(shù)據(jù)驅(qū)動業(yè)務決策有理有據(jù),有數(shù)據(jù)支撐,擺脫“拍腦袋”決策的主觀風險。
銀行大數(shù)據(jù)應用架構(gòu)應具備的技術(shù)特點
郭慶處長認為,總體來講,在銀行內(nèi)部,銀行大數(shù)據(jù)應用架構(gòu)往往是與傳統(tǒng)IT架構(gòu)并存的,因此會形成“雙峰”局面,這就需要考慮大數(shù)據(jù)架構(gòu)與傳統(tǒng)IT架構(gòu)的并存融合問題,以及兩者之間的效率與分工問題;同時銀行大數(shù)據(jù)架構(gòu)更加注重安全性,金融數(shù)據(jù)強一致性要求較高。
具體從整個數(shù)據(jù)管理與應用的鏈條都要做如下考慮:
數(shù)據(jù)采集層:在數(shù)據(jù)來源上,銀行數(shù)據(jù)來源多,各項業(yè)務系統(tǒng)錯綜復雜,同時需要挖掘運用外部互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)與第三方數(shù)據(jù);而數(shù)據(jù)形式上,結(jié)構(gòu)化、非結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)并存,需要整合各種形式的數(shù)據(jù);
數(shù)據(jù)存儲層:銀行一般會有自己的關(guān)系型數(shù)據(jù)倉庫,同時也會有分布式大數(shù)據(jù)平臺。其中,互聯(lián)網(wǎng)類、大數(shù)據(jù)分析類應用天然適合使用分布式技術(shù)構(gòu)建;渠道類等對數(shù)據(jù)強一致性要求較低或無數(shù)據(jù)狀態(tài)的系統(tǒng)適合使用分布式架構(gòu)部署;金融交易類等對數(shù)據(jù)強一致性要求較高的系統(tǒng)由集中式轉(zhuǎn)為分布式架構(gòu)需進一步評估及嘗試。
基于企業(yè)級數(shù)據(jù)倉庫和大數(shù)據(jù)平臺的定位和區(qū)別,我們認為大數(shù)據(jù)平臺是互聯(lián)網(wǎng)金融環(huán)境下對企業(yè)級數(shù)據(jù)倉庫的補充,而非替代;
數(shù)據(jù)分析層:批量、實時、流式處理方式并存;使用數(shù)學建模和機器學習等方法進行數(shù)據(jù)挖掘,提升客戶價值,預測客戶風險;構(gòu)建推薦引擎進行產(chǎn)品實時推薦以及客戶精準營銷;特別是對于非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)處理需要,以我行“優(yōu)房閃貸”產(chǎn)品為例,采用網(wǎng)絡爬蟲抓取數(shù)據(jù),并使用語義分析進行數(shù)據(jù)解析,是基于大數(shù)據(jù)平臺對非結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)進行處理的一次有益嘗試。
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