大數(shù)據(jù)：怎樣利用分析創(chuàng)造價(jià)值_數(shù)據(jù)分析師

作為全球銀行業(yè)最親密的合作伙伴之一，IBM公司一直在為世界各地的各種類型的銀行提供從提供端到端的業(yè)務(wù)咨詢和系統(tǒng)集成服務(wù)?！读闶坫y行》再次邀請到IBM大中華區(qū)相關(guān)專家撰文，來為大家解讀大數(shù)據(jù)在銀行業(yè)的具體應(yīng)用方案。

 人民幣的國際化、利率的逐步市場化、方興未艾的互聯(lián)網(wǎng)金融和客戶對金融產(chǎn)品和服務(wù)體驗(yàn)日益提高的期望，對所有的商業(yè)銀行都是“危”與“機(jī)”并存的“新常態(tài)”。這些新趨勢和新事物意味著不容忽視的挑戰(zhàn)，也蘊(yùn)藏著巨大的潛在機(jī)會，如果抓住了這輪轉(zhuǎn)型的契機(jī)，銀行就能占得未來持續(xù)發(fā)展的先機(jī)。 

針對中國銀行業(yè)的創(chuàng)新轉(zhuǎn)型，IBM在今年的北京國際金融展上對國內(nèi)銀行業(yè)的發(fā)展提出了以下四點(diǎn)建議：1.以人為本，刷新移動互聯(lián)新體驗(yàn)；2.數(shù)據(jù)為先，洞察客戶業(yè)務(wù)新需求；3.系統(tǒng)為實(shí)，讓核心能力支撐創(chuàng)新；4.風(fēng)控為要，讓企業(yè)安全盡在掌握。從以上4點(diǎn)建議中不難發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)在銀行的經(jīng)營和發(fā)展中扮演著越來越重要的核心地位。因?yàn)闅w根到底，銀行業(yè)就是一個(gè)跟數(shù)字和風(fēng)險(xiǎn)打交道的行業(yè)，不管是客戶體驗(yàn)的提升還是金融風(fēng)險(xiǎn)的管控，都需要有強(qiáng)大的數(shù)據(jù)分析能力的支撐和保駕護(hù)航。這也是過去數(shù)年來，大數(shù)據(jù)分析（Big Data Analytics）日漸成為各家銀行重點(diǎn)關(guān)注焦點(diǎn)的原因。 

銀行研究和使用大數(shù)據(jù)，實(shí)質(zhì)就是要弄清楚銀行應(yīng)該如何獲取和處理日益增多的數(shù)據(jù)，驅(qū)動產(chǎn)品和服務(wù)的創(chuàng)新，利用分析創(chuàng)造業(yè)務(wù)和客戶價(jià)值。本文就將針對大數(shù)據(jù)在銀行業(yè)的使用，介紹IBM在全球和中國的大數(shù)據(jù)分析實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)和實(shí)施案例，以幫助從事零售銀行的朋友們開闊思路、更好的利用大數(shù)據(jù)，打造"以客戶為中心"的 新一代零售銀行。 

數(shù)據(jù)已經(jīng)成為21世紀(jì)全新的自然資源，全球范圍內(nèi)數(shù)據(jù)產(chǎn)生的數(shù)量、種類及速度都在以爆炸性方式增長。而銀行天然擁有的海量客戶信息為銀行進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析，挖掘客戶洞察，發(fā)現(xiàn)全新商業(yè)機(jī)會提供了重要基礎(chǔ)。利用大數(shù)據(jù)分析，銀行可以在兩大領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)創(chuàng)新與突破。首先，基于銀行現(xiàn)有數(shù)據(jù)的再利用，借助大數(shù)據(jù)新的思維和手段，銀行可以挖掘隱含的客戶社交屬性、位置信息、行為信息、賬戶關(guān)系網(wǎng)絡(luò)等信息。先進(jìn)的大數(shù)據(jù)分析技術(shù)，能夠顯著改善銀行業(yè)務(wù)洞察的精確性，從而建立起全面的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)洞察力。通過對這些信息的掌握，可以使得銀行更精確對客戶的完整畫像進(jìn)行描，從而挖掘新的業(yè)務(wù)機(jī)遇。此外，應(yīng)用大數(shù)據(jù)分析，銀行可以與第三方合作伙伴建立廣泛的業(yè)務(wù)聯(lián)系，打造跨行業(yè)聯(lián)盟，實(shí)現(xiàn)資源整合和優(yōu)勢互補(bǔ)，建立更加完整的大數(shù)據(jù)客戶視圖。

目前，IBM已經(jīng)幫助花旗銀行、新加坡星展銀行、澳新銀行以及眾多國內(nèi)銀行成功利用大數(shù)據(jù)分析技術(shù)，為銀行業(yè)務(wù)發(fā)展灌注了新的創(chuàng)新能力。IBM根據(jù)近幾年來 在全球各地幫助銀行業(yè)客戶的近千個(gè)大數(shù)據(jù)項(xiàng)目的落地實(shí)施經(jīng)驗(yàn)，總結(jié)出了如下圖所示的銀行業(yè)大數(shù)據(jù)分析應(yīng)用的典型場景。大數(shù)據(jù)分析在銀行業(yè)的落地，我們認(rèn)為主要應(yīng)該關(guān)注以下三個(gè)領(lǐng)域：

　　1. 客戶和市場洞察

　　2. 運(yùn)營洞察與優(yōu)化

　　3. 風(fēng)險(xiǎn)和欺詐洞察 

一、客戶和市場洞察，是指銀行充分利用能獲得的各種行內(nèi)和行外的大數(shù)據(jù)，增加對銀行客戶的了解，做好客戶的細(xì)分，最終的目標(biāo)是做到所謂的360度客戶視圖，全方位的了解客戶的交易歷史和他們在各渠道上的行為，在合適的時(shí)間點(diǎn)、在合適的接觸渠道上做好產(chǎn)品和服務(wù)的推薦，實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)營銷，提升客戶體驗(yàn)。在引入大數(shù)據(jù)理念和實(shí)踐后，銀行的客戶數(shù)據(jù)主要分為以下三類：靜態(tài)交易數(shù)據(jù)、動態(tài)行為數(shù)據(jù)和外部社交數(shù)據(jù)。如何利用好以上三類數(shù)據(jù)進(jìn)行客戶分析是目前零售銀行從業(yè)者最關(guān)心的大數(shù)據(jù)分析的使用場景，也是近年IBM在大數(shù)據(jù)領(lǐng)域投資最多，經(jīng)驗(yàn)最為豐富的領(lǐng)域。 

案例： 

IBM幫助一家股份制商業(yè)銀行的電子銀行部門建立下一代大數(shù)據(jù)客戶分析平臺，基于IBM領(lǐng)先的大數(shù)據(jù)分析軟件和硬件，結(jié)合IBM中國研究院多年積累的大數(shù)據(jù)分析模型和算法，整合海量的結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，為該銀行提供客戶全景視圖、客戶細(xì)分、精準(zhǔn)營銷、產(chǎn)品推薦等業(yè)務(wù)場景的分析服務(wù)，有效幫助該銀行獲取新客戶、維系老客戶、提升現(xiàn)有客戶的價(jià)值。 

二、運(yùn)營洞察與優(yōu)化，關(guān)注的是銀行運(yùn)營效率和各種系統(tǒng)的安全管控問題。通過對各業(yè)務(wù)和IT系統(tǒng)的各種運(yùn)行數(shù)據(jù)、日志文件的收集、關(guān)聯(lián)和分析，銀行就能提升對系統(tǒng)運(yùn)行狀態(tài)和效率的洞察，及時(shí)了解、定位和解決各類系統(tǒng)不可避免都會出現(xiàn)的問題和故障，以及面對日益嚴(yán)峻的各種網(wǎng)絡(luò)和系統(tǒng)安全威脅?！?/span> 

案例： 

某國有大行的傳統(tǒng)監(jiān)控體系主要關(guān)注于底層IT組件異常事件告警和主要性能指標(biāo)的集中展示，無法從交易運(yùn)行的全局視角快速呈現(xiàn)業(yè)務(wù)可用性及IT異常的影響，造成監(jiān)控結(jié)果與客戶業(yè)務(wù)體驗(yàn)存在較大差距。日常系統(tǒng)運(yùn)維中發(fā)生的交易異常往往需要跨部門、跨平臺進(jìn)行協(xié)作，以明晰各個(gè)部門之間的責(zé)任范圍、有針對性的對不同平臺進(jìn)行排查，造成問題診斷耗時(shí)耗力，難以快速定位問題所在，嚴(yán)重影響客戶體驗(yàn)和滿意度。該行采用IBM實(shí)時(shí)大數(shù)據(jù)軟件，結(jié)合IBM對業(yè)務(wù)的理解和開發(fā)服務(wù)，實(shí)現(xiàn)了端到端的交易監(jiān)控方案。項(xiàng)目實(shí)施后，該行做到了從服務(wù)器組件級粗粒度監(jiān)控到業(yè)務(wù)交易精細(xì)化監(jiān)控的全面管理，實(shí)現(xiàn)以交易路徑為主線的端到端應(yīng)用監(jiān)控，通過對交易全路徑和中間環(huán)節(jié)的響應(yīng)時(shí)間和交易量等KPI指標(biāo)的監(jiān)控，實(shí)現(xiàn)主動式預(yù)警，主動探測用戶體驗(yàn)，先于用戶發(fā)現(xiàn)問題達(dá)到預(yù)警的效益?！?/span> 

三、風(fēng)險(xiǎn)和欺詐洞察，主要是指利用大數(shù)據(jù)分析技術(shù)幫助銀行的風(fēng)險(xiǎn)管理和合規(guī)內(nèi)控部門，做好全面風(fēng)險(xiǎn)管理。這可以涵蓋信用風(fēng)險(xiǎn)、市場風(fēng)險(xiǎn)、操作風(fēng)險(xiǎn)、反欺詐反洗錢等方方面面的工作。特別是在大數(shù)據(jù)分析技術(shù)引人之后，銀行可能將對風(fēng)險(xiǎn)和欺詐的管控從之前業(yè)界普遍實(shí)施的事后調(diào)查、報(bào)告，有效地?cái)U(kuò)展到事中的實(shí)時(shí)監(jiān)控、可疑交易的及時(shí)阻斷，甚至能做到事前的預(yù)測預(yù)警。 

案例： 

MoneyGram International是一家在全球190個(gè)國家擁有23萬個(gè)網(wǎng)點(diǎn)的跨國支付服務(wù)公司，和所有類似的金融服務(wù)公司一樣，MoneyGram面臨著金融欺詐的風(fēng)險(xiǎn)和嚴(yán)厲的監(jiān)管壓力。通過和IBM合作實(shí)施大數(shù)據(jù)反欺詐解決方案之后，該公司對欺詐交易的識別和阻斷能力提升了40％，一年之內(nèi)就幫其客戶杜絕了近千筆欺詐交易，挽回了近4千萬美元的經(jīng)濟(jì)損失，與欺詐相關(guān)的投訴也相應(yīng)下降了72％。 

下面分享給大家的是IBM商業(yè)價(jià)值研究院最新發(fā)布的白皮書《分析：價(jià)值藍(lán)圖 — 將大數(shù)據(jù)和分析洞察轉(zhuǎn)變?yōu)榍袑?shí)的業(yè)務(wù)成果》中的最新研究成果。該白皮書研究分析了全球業(yè)界領(lǐng)先企業(yè)如何將分析功能融入整個(gè)企業(yè)的方方面面，推動智慧的決策，支持更快的行動并且優(yōu)化業(yè)務(wù)成果。有意充分利用大數(shù)據(jù)分析能力的中國銀行業(yè)者可以從中吸取全球先進(jìn)理念和經(jīng)驗(yàn)?！　?/span> 

在該研究中，IBM調(diào)研了70多個(gè)國家或地區(qū)的900多位業(yè)務(wù)和IT高層主管。通過研究發(fā)現(xiàn)了如下圖中所示的9大支持因素，可以幫助企業(yè)從各種來源中不斷增加的數(shù)據(jù)獲得洞察，通過分析這些數(shù)據(jù)在企業(yè)各個(gè)層面采取行動，從而創(chuàng)造出非凡的價(jià)值。這9大因素代表了能夠最有效區(qū)分領(lǐng)先者與其他受訪者的差異化能力。結(jié)果表明，領(lǐng)先者實(shí)現(xiàn)9大要素的方式基本類似，即利用分析創(chuàng)造價(jià)值。 

雖然了解這9大要素中的每個(gè)要素如何影響價(jià)值創(chuàng)造很有幫助，但是考慮每個(gè)要素適合業(yè)務(wù)日常運(yùn)營的哪些方面也至關(guān)重要。IBM認(rèn)為，這需要戰(zhàn)略、技術(shù)和組織架構(gòu)之間的相互配合。分析實(shí)施戰(zhàn)略必須支持企業(yè)最重要的業(yè)務(wù)目標(biāo)；所使用的技術(shù)必須支持分析戰(zhàn)略；而企業(yè)的文化必須與時(shí)俱進(jìn)，以使相關(guān)人員可以根據(jù)戰(zhàn)略使用技術(shù)來采取正確的行動。這三個(gè)關(guān)鍵因素必須相互配合，才能為企業(yè)創(chuàng)造切實(shí)的價(jià)值，通過分析結(jié)果結(jié)出豐碩的業(yè)務(wù)果實(shí)。 

回到零售銀行業(yè)，正如以上分享的大數(shù)據(jù)分析實(shí)施案例和研究報(bào)告給出的建議，我需要再次強(qiáng)調(diào)的是，雖然大數(shù)據(jù)中毋庸置疑的潛藏著驚人的價(jià)值和無限的可能性，但是大數(shù)據(jù)要在零售銀行業(yè)落地開花，真正產(chǎn)生業(yè)務(wù)價(jià)值，并不是一件特別容易和可以立竿見影的事情。知易行難，大數(shù)據(jù)分析需要銀行的各級領(lǐng)導(dǎo)、業(yè)務(wù)條線、科技部門等相關(guān)方的通力合作才可能成為現(xiàn)實(shí)。  

IBM銀行大數(shù)據(jù)實(shí)施建議： 

行領(lǐng)導(dǎo)和各級業(yè)務(wù)條線的領(lǐng)導(dǎo)要重視，業(yè)務(wù)目標(biāo)要明確；

大數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目要有較為明確的業(yè)務(wù)場景；

相關(guān)業(yè)務(wù)部門必須通力配合，愿意提供并使用真實(shí)數(shù)據(jù)； 

數(shù)據(jù)要規(guī)范，數(shù)據(jù)源要準(zhǔn)確，數(shù)據(jù)質(zhì)量要有保障； 

科技部門要結(jié)合業(yè)務(wù)對大數(shù)據(jù)應(yīng)用有較好的認(rèn)知，并保障相應(yīng)的計(jì)算資源。

作者簡介：IBM大中華區(qū)軟件事業(yè)部銀行業(yè)解決方案顧問，專注于電子銀行和銀行全渠道轉(zhuǎn)型、大數(shù)據(jù)分析和互聯(lián)網(wǎng)金融等領(lǐng)域，具有豐富的業(yè)務(wù)洞察和客戶經(jīng)驗(yàn)。