4大案例分析金融機(jī)構(gòu)的大數(shù)據(jù)應(yīng)用

就“大數(shù)據(jù)+金融”思維利用而言，國(guó)外金融機(jī)構(gòu)有著十足豐富的體現(xiàn)，已經(jīng)將大數(shù)據(jù)技術(shù)在風(fēng)險(xiǎn)控制、運(yùn)營(yíng)管理、銷(xiāo)售支持及商業(yè)模式創(chuàng)新等領(lǐng)域進(jìn)行了全面的嘗試。

案例一：匯豐銀行-風(fēng)險(xiǎn)管理

匯豐銀行在防范信用卡和借記卡欺詐的基礎(chǔ)上，利用SAS構(gòu)建了一套全球業(yè)務(wù)網(wǎng)絡(luò)的防欺詐管理系統(tǒng)，為多種業(yè)務(wù)線和渠道提供完善的欺詐防范。該系統(tǒng)通過(guò)收集和分析大數(shù)據(jù)，以更快的信息獲取速度挖掘交易的不正當(dāng)行為，并迅速啟動(dòng)緊急告警。

案例二：Kabbage-開(kāi)辟新商業(yè)模式

Kabbage主要為網(wǎng)店經(jīng)營(yíng)提供貸款服務(wù)的金融機(jī)構(gòu)。其通過(guò)大數(shù)據(jù)計(jì)算開(kāi)辟了一條新的商業(yè)模式。通過(guò)對(duì)網(wǎng)店店主的銷(xiāo)售、流量、評(píng)論以及商品價(jià)格、存貨和信用記錄數(shù)據(jù)，精確計(jì)算出是否需要貸款且貸款金額數(shù)。

然而在大數(shù)據(jù)時(shí)代，能利用大數(shù)據(jù)并獲得成功的案例畢竟是少數(shù)，大部分都面臨著嚴(yán)重的阻礙：

1、  行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)加劇。以阿里巴巴等數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)型企業(yè)在技術(shù)上搶占先機(jī)；在數(shù)據(jù)資源上占據(jù)優(yōu)勢(shì)；大數(shù)據(jù)的應(yīng)用、推行較傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)快。

2、  基礎(chǔ)設(shè)施的挑戰(zhàn)。目前數(shù)據(jù)以更快速度在增長(zhǎng)，尤其是非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。而傳統(tǒng)銀行業(yè)的基礎(chǔ)設(shè)施已無(wú)法滿(mǎn)足對(duì)數(shù)據(jù)的處理需要。

3、  安全管理的壓力。由于云計(jì)算的普及、系統(tǒng)復(fù)雜性的提高，造成金融機(jī)構(gòu)的風(fēng)險(xiǎn)隱患家具，這也使得諸多傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)仍走保守步伐。

大數(shù)據(jù)無(wú)法轉(zhuǎn)化為“大價(jià)值”的原因是什么？

《2015中國(guó)大數(shù)據(jù)應(yīng)用前沿調(diào)研報(bào)告》指出，數(shù)據(jù)、技術(shù)及思維的掌握決定了大數(shù)據(jù)能夠創(chuàng)造多少商業(yè)價(jià)值。

數(shù)據(jù)方面，結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)以及非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)共存是目前眾多金融機(jī)構(gòu)普遍面臨的數(shù)據(jù)問(wèn)題。

技術(shù)方面，絕大多數(shù)傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)面臨新的技術(shù)難題，傳統(tǒng)的分析方法難以適應(yīng)大數(shù)據(jù)的管理需要，如非結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)處理。企業(yè)需要更有效的數(shù)據(jù)挖掘算法。

思維方面，國(guó)外對(duì)大數(shù)據(jù)的利用大多圍繞風(fēng)控、運(yùn)營(yíng)和銷(xiāo)售支持。國(guó)內(nèi)起步較慢，市場(chǎng)需求細(xì)分和渠道整合價(jià)值才已得到國(guó)內(nèi)金融行業(yè)的較普遍認(rèn)識(shí)，大數(shù)據(jù)尚有很多待發(fā)掘的價(jià)值。

從報(bào)告提供的金融行業(yè)大數(shù)據(jù)能力需求分布來(lái)看，企業(yè)對(duì)于數(shù)據(jù)挖掘需求占首位，而查詢(xún)、報(bào)告和數(shù)據(jù)可視化這兩類(lèi)基礎(chǔ)性的數(shù)據(jù)工作卻仍占1/3以上，這也說(shuō)明了傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)對(duì)數(shù)據(jù)基礎(chǔ)利用水平的滯后。

很多銀行企業(yè)都認(rèn)識(shí)到這一點(diǎn)，紛紛利用第三方軟件或自主開(kāi)發(fā)那個(gè)的方式搭建數(shù)據(jù)可視化平臺(tái)，完善數(shù)據(jù)化的流程管理，彌補(bǔ)這一方面的空缺。

案例一：某國(guó)有商業(yè)銀行-大數(shù)據(jù)平臺(tái)建設(shè)

在信息化建設(shè)中，該銀行面臨數(shù)據(jù)可視化展現(xiàn)、數(shù)據(jù)查詢(xún)的問(wèn)題，提出“獲取數(shù)據(jù)，追溯數(shù)據(jù)，挖掘數(shù)據(jù)”需求目標(biāo)。宗旨是整合數(shù)據(jù)、統(tǒng)一管理以及提高報(bào)表制作效率。

利用帆軟報(bào)表打通各業(yè)務(wù)系統(tǒng)，整合新舊歷史數(shù)據(jù)搭建數(shù)據(jù)查詢(xún)平臺(tái)；由于渠道經(jīng)營(yíng)管理機(jī)制不靈活，各網(wǎng)店管理成本偏高，利用報(bào)表系統(tǒng)連接系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)渠道數(shù)據(jù)展現(xiàn)；結(jié)合Gbase、Oracle數(shù)據(jù)庫(kù)將報(bào)表平臺(tái)與大數(shù)據(jù)平臺(tái)結(jié)合，對(duì)作業(yè)日志監(jiān)控，推動(dòng)大數(shù)據(jù)平臺(tái)應(yīng)用。

案例二：某城市農(nóng)商行-商業(yè)智能平臺(tái)建設(shè)

“數(shù)據(jù)分散、口徑不統(tǒng)一”是該銀行在數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)面臨的主要問(wèn)題。通過(guò)搭建帆軟報(bào)表系統(tǒng)，構(gòu)建了包含報(bào)表，分析，數(shù)據(jù)挖掘和業(yè)務(wù)監(jiān)控的數(shù)據(jù)中心應(yīng)用，以領(lǐng)導(dǎo)決策分析為向?qū)?，通過(guò)系統(tǒng)進(jìn)行展現(xiàn)，為經(jīng)營(yíng)管理提供數(shù)據(jù)支撐。

從技術(shù)上來(lái)講，金融機(jī)構(gòu)在大數(shù)據(jù)利用上存在兩個(gè)重要節(jié)點(diǎn)，一是底層基礎(chǔ)數(shù)據(jù)的處理，包括整合、清洗以及數(shù)據(jù)統(tǒng)一平臺(tái)的建設(shè)，這一點(diǎn)需要結(jié)合業(yè)務(wù)、戰(zhàn)略去分析規(guī)劃設(shè)計(jì)。二是挖掘數(shù)據(jù)背后隱藏的規(guī)律、相關(guān)關(guān)系等。

綜合以上的分析和案例，銀行、金融機(jī)構(gòu)對(duì)于“大數(shù)據(jù)”的駕馭要從眼下痛點(diǎn)著手，底層基礎(chǔ)數(shù)據(jù)方面要對(duì)數(shù)據(jù)質(zhì)量，標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范和約束性提出要求。數(shù)據(jù)分析、運(yùn)營(yíng)化管理結(jié)合業(yè)務(wù)需求，制定規(guī)范流程，可視化前端展現(xiàn)流程分析。領(lǐng)導(dǎo)層可通過(guò)BI等項(xiàng)目對(duì)重要指標(biāo)實(shí)施監(jiān)控及實(shí)時(shí)的分析。