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釋放DT時代數據價值 驅動“金融科技銀行”轉型——招商銀行研發中心數據倉庫團隊訪談

焦盧玲 來源:中國金融電腦 2019-10-29 09:31:16 銀行 金融科技 數字銀行
焦盧玲     來源:中國金融電腦     2019-10-29 09:31:16

核心提示近年來將打造“金融科技銀行”作為戰略轉型方向的招商銀行在新興技術快速發展的浪潮中不斷銳意創新,把科技作為驅動自身轉型的核心動力。

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招商銀行研發中心副總經理 吳穎

當前,我們正從IT時代邁入DT時代,數據已成為最具價值的戰略資源。伴隨著互聯網技術的飛速發展,數據量呈現出爆炸式增長態勢,這些蘊涵無限價值的大數據已成為重塑金融競爭格局的一個重要支撐和抓手,給整個金融體系帶來了創新動能。在此過程中,基礎層的大數據、云計算等技術的成熟更催化了人工智能浪潮,迅猛發展的大數據和人工智能技術未來將推動整個金融環境和交易模式產生徹底性、顛覆性的變革。

在此背景下,近年來將打造“金融科技銀行”作為戰略轉型方向的招商銀行在新興技術快速發展的浪潮中不斷銳意創新,把科技作為驅動自身轉型的核心動力,并以金融科技的思維武裝整體組織、每位管理者及所有崗位員工,以金融科技的手段重塑發展理念、基礎架構、業務模式、組織機制等,提升銀行整體金融科技競爭力。

作為國內最早一批嘗試開展企業級數據倉庫建設的金融機構,招商銀行不斷加大在數據領域的投入力度,逐步構建及優化大數據平臺架構及應用,加快IT與業務融合步伐,積極借助自身數據資源優勢,充分挖掘DT時代的數據價值。

雙輪驅動:平臺、應用相互賦能,打造高效智能大數據平臺架構

時間重返2013年,這一年,招商銀行下定決心加大在數據領域投入,并開始快速打造數據架構、應用,當時招商銀行的數據量在120TB左右,日均作業數約為2萬個。此后,移動互聯技術的飛速發展,新興技發與金融業的融合滲透逐步深化,數據規模以加速態勢快速擴展……

伴隨著這些信息科技發展特征,時間演進到2019年,截至目前,招商銀行入湖的數據量約為5PB,日均作業數超過40 萬個,并形成數據相關產品4 大類、16個產品線、92 個產品……快速增長的態勢折射出招商銀行對大數據領域發展的高度重視、大數據平臺架構的強大支撐,以及大數據管理機制的日臻完善。

據招商銀行數據架構師顧里介紹,招商銀行大數據應用體系建設遵循“以平臺建設賦能前端應用,以應用實踐推動平臺升級”的基本策略,目前已基本建成涵蓋客戶服務、產品銷售、風險管理、績效管理、監管審計等領域的完整的數據應用平臺。

在平臺建設方面:

一是,隨著數據類型的增多,數據量的爆發增長,各類應用對數據時效性的要求趨高,傳統數據倉庫的能力短板亦逐步顯現,因此招商銀行引入數據湖建設。目前,招商銀行數據湖主要以基于MPP數據庫的核心數據倉庫、基于Hadoop的離線分析和準實時處理平臺以及對象存儲平臺等為載體,數據入湖后根據各自特點將其存放在不同平臺上。其中,基于MPP數據庫的核心數據倉庫主要用于存放高價值的結構化數據;基于Hadoop的離線分析平臺主要用于對非結構化數據進行存放和加工處理,準實時處理平臺主要用于快速響應分鐘級甚至秒級業務處理需求,并使用準實時的流處理方式對數據進行加工;對象存儲平臺主要是用于存儲非結構化的歷史數據。

二是,數據應用體系分為三層,包括數據獲取層、整合層和分析應用層。其中,數據獲取層采集的數據會根據類型、需求和目標分別進行加工整合,形成數據模型和數據分析指標供上層應用使用;數據整合層包括傳統數據倉庫和大數據平臺所組成的一個邏輯數據倉庫;分析應用層主要包括面向業務用戶和客戶渠道兩大類集群,提供決策支持、分析探索、實時決策、信息交互以及其他專業應用的環境。

三是,每個數據平臺都遵循一套相同的數據內部邏輯劃分方式,涵蓋貼源數據區、全局共享區、領域共享區、應用專屬區以及管理支持區等。“每個平臺之所以這樣設計,是為了便于在各個平臺間進行數據同步,易于找到數據的來源和落地點,這也是我們構建邏輯數據架構的初衷。”顧里補充道。

在應用創新方面:主要包括數據分析、用戶智能、業務智能、數據產品等四種應用賦能模式,四種不同模式服務不同的終端用戶,且各自數據接觸和交互的方式不同。

首先,數據分析模式主要賦能業務分析人員,使其可以高效、方便地獲取數據,并直接使用數據湖中的數據,以靈活的分析方式產出分析報告、業務模型或客戶名單。

其次,用戶智能模式主要賦能前中后臺各業務部門用戶及各級管理層用戶,為這些用戶提供數字化、智能化的工作平臺,使數據以智能化的形式準確、及時地傳遞給管理者,并提供友好的用戶交互和便捷的操作體驗,以提升日常工作的質量和效率。

再次,業務智能模式主要賦能業務流程的制定者、管理者以及業務流程所服務的終端用戶,在業務流程中嵌入數據能力,基于數據實現業務流程閉環和自主優化。

最后,數據產品模式主要賦能App等客戶接觸類產品,通過對客戶數據進行分析,實時將客戶的資產概況、理財收益、收支情況、App使用頻率等呈現在客戶端,并根據客戶特征定制化趣味標簽,以全方位提升客戶體驗,提高客戶黏性。

科技賦能:以數據為基協同驅動“金融科技銀行”建設

隨著數字化時代的到來,科技驅動銀行轉型創新的效應凸顯,商業銀行紛紛加大金融科技投入力度。堅持“科技興行”發展戰略的招商銀行亦緊抓數字化轉型契機,加大科技投入力度,加快業務與IT融合步伐,以科技創新重塑管理、業務流程,強化科技人才內生培養體系……全方位提升該行智能化水平,驅動“金融科技銀行”建設。

在金融科技投入方面:招商銀行發布的2018年業績報告顯示,該行2018年科技投入已達65.02億元,同比增長35.17%,占總營收的2.78%,據該行公告顯示,為貫徹落實“科技引領”戰略,加快向“金融科技銀行”轉型,招商銀行擬持續加大對金融科技的投入力度,即每年投入金融科技的整體預算額度原則上不低于上一年度本行經審計營業收入的3.5%。招商銀行研發中心副總經理吳穎介紹說,“招商銀行在大數據領域的投入力度也很大,目前,招商銀行在數據領域的IT人員接近1000人,占IT總人數的15%左右。”

在推進大數據融合新興技術方面:

一是,借力人工智能等新興技術全面分析客戶畫像,依據客戶需求及偏好實現將金融服務精準、無感觸達客戶;

二是,借助新興技術,融合大數據資源優勢,將已經固化機器學習能力的數據模型直接發布為API供業務使用;

三是,依托大數據平臺架構,實現行內管理層及業務層的流程便捷化、事務處理智能化,從內部向金融科技銀行邁進。

在加快業務與IT融合方面:

一是,招商銀行建立了IT雙模研發體系,引入項目制形成相應的科技與業務的融合機制,不斷深化科技與業務的融合,提升業務敏捷能力,提升組織對于客戶需求的響應速度和服務的持續迭代改進能力;

二是,不斷易化數據平臺使用及開發模式,提升業務人員的IT能力,從而從IT及業務雙向推動業務智能化發展。

在人才結構轉型方面:招商銀行建立了完善的金融科技人才內生培養體系,一方面,強化業務人員的IT學習能力;另一方面,從IT角度為不同IT訴求的業務人員提供數據分析和開發平臺,著力提升業務人員的IT能力。對此,吳穎介紹說:“例如,招商銀行要求業務分析師具備相關的IT技能,我們現在已注冊的具備IT技能的業務分析用戶已經超過1000人,這1000人大概每天會寫40萬個SQL語句,在數據平臺上進行其所需要的數據分析相關工作。”

數字化營銷:強化大數據平臺支撐,充分釋放數據價值

隨著信息技術的快速發展,數字化已成為新零售的核心驅動力。作為零售之王的招商銀行充分利用大數據為業務賦能,依托強大的數據架構平臺以及較完善的數字化營銷體系,不斷促進線上線下融合、總行與區域分支機構的融合,以及金融與非金融場景的融合,實現線上智能化與線下專業化的協同,在“海量客群”“優越體驗”與“極低成本”之間取得平衡,并從內外兩方面協同驅動零售金融3.0數字化轉型,充分釋放數據價值。

在內部驅動上,招商銀行的金融科技戰略為數字化精準營銷提供了強大的技術支持。該行數字化營銷平臺以數字化、智能化為核心,具備實時感知用戶行為發生、快速理解用戶潛在需求、及時展開對用戶營銷的能力,做到全實時、全旅程、全漏斗、全場景、全數據的營銷支持,為“拉新、促活、流量經營”提供全方位的平臺支撐。

在外部驅動上,與傳統營銷模式相比,招商銀行數字化營銷強調“以客戶為中心”,關注客戶接觸點,通過客戶歷史行為判斷是否有合適的產品或服務并進行推薦,從“傳統被動產品營銷”向“主動挖掘客戶需求”轉型。智慧營銷平臺是招商銀行在大數據驅動下搭建的輕型精準營銷系統,該平臺共創建了包括客戶基本信息、持有產品、客戶行為、財務狀況、風險管理等在內超過2000個客戶畫像標簽,支持全行億級客戶的簡易探索和快速細分。智慧營銷平臺還能夠為營銷活動的策劃、設計、執行和監控提供全套靈活的“拖拽式”配置界面,實現營銷活動名單在各個渠道的精準投放與自動化分配,助力分行中臺人員提升營銷效率。

此外,在流量經營方面,據吳穎介紹,招商銀行主要從行內自有流量、外部場景流量、外部廣告流量三方面著手,依據各方流量的特點制定相應的營銷策略。吳穎舉例說,“通過與主要頭部媒體的直接對接,實時獲得媒體反饋數據,并實時監控用戶點擊率、營銷成本、有效成交率等信息。”通過招商銀行數字化營銷平臺將三方流量數據整合打通,實現三部分流量的相互引流、共享數據,構建起覆蓋行內外全渠道線上流量經營的生態體系,將用戶在行內外各場景中的行為及交易數據進行清洗、整合、歸集成統一用戶畫像,并完成用戶從品牌認知到轉化整個旅程的數據鏈路實時監測,從而在提升營銷效率的同時提升用戶體驗及黏性。

從數據到大數據,演繹了一個時代的變遷歷程,也為招商銀行帶來了無數的榮譽。2016年,招商銀行憑借數據倉庫項目贏得IDC Financial Insights FinTech Rankings Real Results的“大數據和分析”類桂冠,成為該類別下的唯一獲獎企業;同年,憑借數據倉庫項目贏得2016 Teradata EPIC Awards的“大數據卓越獎”;在《21世紀經濟報道》舉辦的2018金融科技“金領航”獎項評選中榮獲“2018卓越金融科技銀行”和“2018最佳金融科技品牌”兩項大獎;2019年,在《亞洲貨幣》舉辦的2019“中國零售銀行”獎項評選中,榮獲“最佳技術創新獎”。

步入DT時代,海量數據與新興技術的融合創新,將給商業銀行的未來發展拓展出無限新契機,大數據亦將成為驅動商業銀行數字化轉型的有效杠桿。“未來,如何強化大數據平臺架構建設,充分發揮數據資源優勢及價值,賦能商業銀行智慧變革,將是一個有待持續研究的重要課題,銀行科技人將永遠在路上。”吳穎表示。

    責任編輯:韓希宇

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