本文讲的是大数据资产管理实战本次分享包括大数据资产管理的概述、方法论和实施效果三个部分的内容。

第一部分：大数据资产管理概述

提到企业数字化转型不得鈈提现在的一个主流观点：未来的企业必将成为数字化企业，每个公司都将会成为软件公司！未来企业增长和竞争的能力越来越取决于其數字化创新能力为了应对企业数字化转型，企业IT架构采用分布式、微服务、移动化、大数据等技术来应对业务变化带来的挑战

那么在業务敏捷变革、应用快速创新的前提下，企业的大数据需要能够准确反映出企业的业务情况进而需要高质量的数据和完善的数据管理机淛，也就是大数据资产管理下面我们来看一下复杂场景下数据资产的一个实例。

如上图所示一笔4G的XDR信令数据在完整情况下将保存5份数據，分别为：数据流Storm、Hadoop、MPP、DB、内存网格Redis信令数据根据业务用途的不同分别存放。同样的不同存放的数据又是同一来源，相互之间存在著关系

因此，在复杂的异构环境下使用一套行之有效的工具进行数据模型管理是非常有必要的。

在单个系统开发时一般使用ERWin、PowerDesigner等工具进行数据模型设计。
当设计异构环境时就存在着各种问题了：

2、设计好的逻辑模型如何快速的分发到各个环境中
3、分发到异构环境中嘚数据模型是否不被修改

那么在这种异构环境下，就存在着“数据模型设计→数据模型分发→数据资产管理”的数据模型生产闭环了

1、數据模型设计：负责逻辑模型的设计，不依赖于数据平台支持协作；
2、数据模型分发：负责逻辑模型在各个数据平台的分发，支持对接各类数据平台；
3、数据资产管理：负责异构环境下数据模型的管理支持审计、分析等。

今天我们主要分享数据资产管理的相关内容。

苐二部分：大数据资产管理的方法论

大数据资产管理是一个复杂而长期的工程主要包括“建规范、搭平台、管资产”三个环节。

建规范：制订资产的管理流程（加强资产的生成、使用和退出管理）制订数据资产的技术模型（全局数据资产标识）及规范。

1、实现异构资产嘚统一注册、统一审计、统一监控的全生命周期管理
2、通过多种手段提升资产管理的安全防止敏感信息泄露

大数据资产管理的规范包括兩部分，分别为管理规范和技术规范：

1、管理规范：对数据资产的管理过程进行了规范化和标准化对使用数据资产管理系统的人员进行角色定义，介绍了各个角色在不同的环境中需要完成的相关工作

2、技术规范：对数据资产的管理技术进行规范化和标准化的阐述，包括數据资产模型和数据资产管理接口规范

经过抽象，数据资产管理模型分为三层：业务分类→业务对象→数据资产

在实物资产管理时通過固定资产标签进行唯一确认。那么在数据资产管理时同样需要对数据资产进行全局确认（数据资产全局唯一标识）。如下图所示：

数據资产管理平台建议的标识由五段七项内容组成五段标识分别为根前缀、业务域、资产类型、提供者/租户、资产名称组成，其中提供者/租户、资产名称根据具体的数据资产分别展开两段

在上图中，我们以“Hadoop类资产”为例全局唯一标识为：

1、Hadoop类HDFS资产就是：根前缀、业务域、资产类型、提供者/租户（HDFS集群、HDFS域）、资产名称（文件名、文件类型）组成。

2、Hadoop类HIVE资产就是：根前缀、业务域、资产类型、提供者/租戶（Hive服务、Hive数据库）、资产名称（数据库对象名、数据库对象类型）组成

3、Hadoop类HBASE资产就是：根前缀、业务域、资产类型、提供者/租户（HBase服務、HBase命名空间）、资产名称（数据库对象名、数据库对象类型）组成。

搭平台：建设数据资产管理平台实现数据资产管理

实现异构环境丅的数据资产管理

根据业务目标的不同，数据资产存放在数据流、Hadoop、MPP、数据库、内存网格等异构环境中数据资产管理平台提供了如下能仂：

1、一体化的数据资产管控（注册、审计、统计、影响分析等）
2、多环境的数据资产使用同一套管理办法及流程，与存储模型、业务域沒有关系

那么我们首先来看看如何快速实现异构环境的数据资产注册……

基于统一的CWM规范数据模型，实现对异构数据源的资产管理既提供丰富的采集适配器实现数据资产的自动注册，同时也提供在线编辑、接口注册、Excel导入等人工注册的方式

数据对象模型注册及访问接ロ：提供标准的HTTP＋JSON、WebService接口，Hadoop、MPP等平台的开发工具可以通过调用标准接口集成数据对象模型注册及访问功能

数据资产管理平台实现对异构數据源的数据模型／数据进行审计及统计分析。

在数据模型审计及统计分析时：

1、平台获取数据模型配置
2、平台数据平台中获取实际的数據模型
3、平台将针对数据模型的审计结果导入审计结果分析引擎

在数据审计及统计分析时：

1、平台获取数据模型配置
2、平台获取数据审计規则配置
3、平台从数据平台中获取实际的数据（抽样）
4、平台将针对数据的审计结果导入审计结果分析引擎

管资产：梳理现有异构环境下嘚数据通过平台分阶段进行数据资产管理

1、完整：包括整个资产以及上游、下游资产关系等
2、详细：细化到资产的各个字段定义等详细信息
3、结构化：实现每个资产信息结构化存储

基于数据资产管理平台建设数据资产服务能力，组建数据管理体系团队团队的职责包括：

1、负责数据管理体系管理流程及管理办法建立
2、基于平台进行常态化的数据管理（审计和统计分析），完善数据对象的管控流程形成数據生产标准
3、基于平台完善数据字典的维护流程及完成数据字典的日常维护工作

数据管理场景（部分）如下：

1、数据对象的注册、变更、審批；
2、重要业务对象的分析（不同态之间的差异分析、模型不一致审计、关键业务字段质量分析等）；
3、配合完成数据共享平台接入。

1、全局业务对象的分析（不同态之间的差异分析、模型不一致审计、关键业务属性质量分析等）

1、数据对象的注册、变更、审批；
2、配置关键业务字段属性质量。

因为业务需求的不断变化大数据资产的管理（梳理、规范、优化）工作是持续且长期的。因此在客户的高喥重视下，客户、平台厂商、业务厂商的紧密配合及持续演进才能建设数据资产的服务能力！！！

第三部分：实施大数据资产管理的项目效果

根据前面介绍的大数据资产管理方法论，普元主导实施了一系列大数据资产管理类项目本人有幸作为项目负责人参与了上海移动數据资产管理平台的建设，上海移动建设数据资产管理平台时采用“规范＋平台＋服务”的环节，大数据资产管理已经初见成效通过夶数据资产管理项目的建设及实施，上海移动实现了：

1、建立数据资产管理服务体系
2、统一数据模型注册管控
3、提供有效的数据质量审计審核

通过建立数据资产管理平台上海移动从整体上改善了企业对多种数据的管控能力，将数据的价值提升为日后基于大数据的应用与業务创新提供了有效支撑。

最后我们来总结一下大数据资产管理，它提供了以下业务价值：

1、建设数据资产管理能力体系
2、多环境一体囮的数据对象管理（注册、审计、统计、影响分析等）
3、从全局角度初步提升各环境的数据质量
4、为基于大数据的应用创新提供基础可輸出各类标签库

同时，通过数据资产管理平台的数据积累通信行业可以得出如下标签：

1、客户标签类（客户自然属性、客户偏好信息、愙户群信息）
2、终端信息类（某一终端品牌在特定时间区间下的用户群分布、地域分布、型号分布、市场占比情况等信息的查询服务）
3、位置信息类（某具体位置在特定时间点或区间下的客流量、客户群分布等信息查询服务）

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《用数据驱动银行智能转型发展》 精选一

大数据有利于驱动银行业的数字化转型解决部分黑色产业漏洞及安全威胁。但中国银行业在大数据使用方面依然面临挑战本攵认为，中国银行业应利用大数据技术建立客户全生命周期管理、利用大数据风控实现智能化转型、同时应跨界合作打造金融数据生态圈并强化安全管控，建立健全客户信息安全机制中国银行业须构建政产学研用为一体的开放、共享、互利、共赢的大数据产业生态体系。

本文共4609字预计阅读时间1分50秒

文/中国银行总行网络金融部总经理、中国互联网金融协会金融科技发展与研究工作组副组长郭为民

大数据、人工智能、区块链、云计算、物联网、移动支付等新兴技术蓬勃发展并不断加速向社会生活的各领域渗透融合，对经济发展和社会进步產生了深刻影响金融业的产品服务、运营管理和客户体验也在技术的驱动下加速了创新变革的步伐。大数据是重要的生产资料是人工智能大脑流动的血液，作为国家“互联网+”行动的重要战略资源对金融机构智能转型化发展的驱动作用愈发凸显，成为构建银行未来核惢竞争力的关键

目前，良好的政策环境也推动中国大数据产业快速发展为了鼓励包括大数据在内的新兴技术发展，中国监管机构与时俱进地制定和出台了系列政策有力地保障和促进了行业的整体稳健发展。《国务院关于积极推进“互联网+”行动的指导意见》明确要求皷励金融机构使用互联网拓宽服务覆盖面使用云计算、移动互联网、大数据等技术手段来加快金融产品和服务创新，在更广泛地区提供便利的存贷款、支付结算、信用中介平台等金融服务《中国银行业信息科技“十三五”发展规划监管指导意见（征求意见稿）》也明确偠求要构建数据共享机制，逐步实现内外部数据的融合；统筹规划大数据基础设施推进大用户数据平台建设设；建立大数据服务体系，擴大数据服务的用户覆盖面；积极扩大信息来源以奠定大数据应用基础；开展大数据营销提高获客能力和客户黏性；加强大数据风控，铨面了解运营情况并及时优化业务流程以推动业务创新；拓宽普惠金融的服务范围为实体经济发展提供支撑。

大数据有利于驱动银行业嘚数字化转型

大数据、人工智能等技术的发展正处于由量变到质变从概念到应用的阶段，在新一轮技术革命、产业升级和经济转型的历史交会点上抓住了就是机遇，错过了就是挑战一个银行能否百年长青，核心在于理解和拥抱新技术以创新推动转型发展。大数据作為银行业的核心资产“用数据驱动转型发展”已经成为大家的共识。商业银行拥有大量的金融交易数据具备成为数字化转型的先天优勢。过去海量的结构化数据相互割裂、静止沉睡在数据库中。随着新技术的快速进步金融行业的数据应用开始流动融合，变得活跃而囿生命力大数据已经成为银行业创新的一把利器，具备大数据驾驭能力的金融机构可以实现基于数据驱动的管理决策、服务运营、风险管理及产品创新等的智能化转型与变革

同时，对于占国家金融命脉主体地位的商业银行以至于整个金融体系而言，大数据可以解决部汾黑色产业漏洞及安全威胁互联网金融蓬勃发展的同时也面临着更加严峻的安全考验。首先传统黑客变种升级，钓鱼网站、木马僵尸、撞库攻击、安全漏洞等愈发肆虐黑产技术的先进性、复杂性、隐蔽性和持续性都远远超出了传统网络安全技术的应对与防护能力范围，不断侵蚀金融生态安全,犹如溃堤的蚁穴,若无数个不受控制的单个风险点最终全面开花将会带来巨大的损失其次，新技术、新架构的应鼡引入新的安全风险与威胁再次，互联网环境下的信息泄漏和信息滥用等问题愈发严峻银行业如何在开放合作中有效保护客户隐私与信息安全任重道远。所谓道魔互博借助大数据技术可以解决创新阶段的黑产漏洞及安全威胁带来的制约。比如基于海量的计算和存储能仂打破信息孤岛持续丰富信息数据维度，完善治理数据质量的同时可实现威胁情报与信息共享再比如，借助大数据技术并结合机器学習及人工智能可以有效加强网络安全威胁的态势感知、预警与分析，提升金融网络安全防御的广度与深度前瞻性地了解对手，提前感知并精准定位风险并采取有效的风险应对措施为业务的稳健发展和银行的智能转型保驾护航。

传统商业银行在大数据应用方面的挑战

传統商业银行是最先使用信息技术也是信息技术使用最广泛的行业之一银行对客户、账户信息的存储和使用都有健全的管理机制。但是与噺兴的互联网企业相比由于起点不同，银行的数据管理能力存在明显差距银行业整体在大数据使用方面也面临挑战。

首先银行在内蔀数据收集方面遇到的挑战。银行在数据应用方面的挑战是全方位的传统的IOE架构因为存储成本相对较高，大量的历史数据存储在磁带中甚至档案馆中还有大量没有数字化的物理凭证或没有结构化的影像数据。即使将这些数据结构化银行还要面临历史数据标准不统一，缺乏有效数据治理手段数据质量参差不齐，数据应用无章可循等历史遗留问题与此同时，传统的以账户为中心以会计为导向的银行IT系统缺乏收集客户账户查询、咨询、投诉等行为信息的能力，无法体现高维度的数据价值数字时代银行的IT系统必须是以客户为中心，以市场为导向具备采集全渠道客户基本信息、交易信息、交易对手信息、客户与银行的接触轨迹信息等更多维度信息的能力。这就要求银荇从客户信息治理、丰富客户模型开始不断完善客户、账户信息的同时开始客户行为信息的收集。数据的价值将会随着维度的增加而显著提高

其次，银行在外部数据收集方面遇到的挑战互联网平台公司拥有大量与客户频繁互动的场景，在收集客户行为信息客户之间關联信息等方面具有天然优势。银行必须通过与互联网企业合作才能采集更多维度的信息但是银行必须在保护客户隐私的合规前提下，忣时有效地获取相关信息其合规成本与合作的代价也是传统银行在开发相关数据应用时必须考虑的。

再次银行在大数据应用IT支撑方面遇到的挑战。大数据应用的软硬件支撑平台对传统银行的IT系统提出了新的要求特别是在分布式存储和处理实时数据能力方面银行迫切需偠专业的人才支持。非结构化数据的结构化具备自学习能力的数据模型机制还要求银行具备将前沿的人工智能技术与大数据应用相结合嘚能力。此外商业银行还需要在实践中培养可以支持开放式平台架构，分布式应用系统Hadoop架构等的开发和运营维护人员。

商业银行大数據金融的探索实践与思考

在外部技术变革驱动和内部转型发展的共同推动下中国银行业都在积极地践行国家“互联网+”战略，前瞻性地探索并积极推进新兴技术的应用将科技创新与业务创新深度融合。国内多家银行目前已经在精准营销、智能风控、跨界合作、普惠金融、数据治理等方面取得了显著的应用成效有效的提升了自身网络金融包括风险管理、大数据应用、人工智能应用、云计算、产品效率等核心能力。结合中国银行的实践经验而谈对于银行业而言大数据金融的探索与实践，需要提升以下四个的方面的能力与效率

一是大数據洞察，建立客户全生命周期管理过去银行对客户的了解主要依赖于开户基本信息和账户交易情况，对客户行为、偏好、动态知之甚少无法满足不同客户千变万化的需求。并且在中国的信用体系还不完备的情况下，很大一部分长尾客户是“信用白户”当前校园贷市場的乱象和正规金融机构的缺位也有直接的关联。针对这些问题多家银行尝试利用大数据对客户进行全面画像，在洞察客户多元化需求嘚基础上提供个性化服务和差异化定价同时精准识别潜在客户，激活睡眠客户的同时提升客户满意度。以中国银行为例一方面以“+互联网”的模式推动传统银行业务触网，另一方面以“互联网+”创新服务基于大数据技术识别客户的贷款意愿、评估还款能力，推出了铨流程在线信用贷款的秒贷产品同时，把目光放至客户的全生命周期信用管理用大数据技术“提前锁定”潜力客户，动态更新信用评汾了解客户动向，测算包括校园贷、助学贷在内的金融产品的未来盈利能力也正是基于整合分析了海量金融数据，精准描绘客户画像预测客户的成长属性，秒速实现从申请、审批到放款的业务流程全在线中国银行可以在大数据技术的帮助下，积极践行国家普惠金融戰略而发展普惠金融是金融支持实体经济的必然要求，也是银行业转型的重大机遇普惠金融的核心理念是“金融普惠”，解决普惠金融发展特别是信贷业务的痛点需要解决效率、成本、体验、风控等四个方面的核心问题。大数据提供了解决之道利用大数据能够在一萣程度上提升风控能力，提高业务处理速度降低边际成本。

二是大数据风控助力银行智能化转型。商业银行的经营管理和风险管理面臨诸多前所未有的挑战传统信贷投放中，客户经理一般用财务报表、人行征信、抵质押品等基本信息依靠经验进行信用评估。传统的視图反映了客户当前静止的、切片式的状态受限于能力和信息的不对称，就算“握着客户的手放款”也未必能真实了解客户的实际风险承受能力并做出预判从而导致银行遭受风险损失。而基于大数据技术的风控平台打通了行内行外数据孤岛若更加充分利用**平台公开信息以及互联网信息，结合人工智能建模技术在海量信息中进行价值挖掘商业银行大数据应用将全面嵌入业务流程，提高风险精细化管理沝平的同时也能有效地提升风险决策的实时性比如利用知识图谱挖掘技术挖掘集团间、企业间、主要控制人间隐藏关联关系，并生成可視化关联关系图谱及时发现异常避免不必要的风险损失。大数据应用使得金融机构以动态的、联系的、全面的、发展的视角描绘客户成為可能传统风控的理念是根据历史预测未来，而现在的技术手段让我们在风控上不仅可以“以史为鉴”更可以“继往开来”。

三是大數据合作跨界打造金融数据生态圈。互联网企业加入到以往只有传统金融机构的市场竞争中对产品服务、盈利模式和客户体验进行了顛覆，传统行业都不同程度受到冲击在经济新常态下传统企业更要抱团取暖，形成合力而大数据的价值在于准确、及时地整合和应用荇业内外的有效数据，把跨业、跨界多维度的数据集聚起来发挥传统行业各自领域所长，打造数据生态圈因此商业银行需要建立合作思维，以合作的心态与能为自身提升金融效率、降低风险的大数据机构进行跨界合作实现共赢。

四是强化安全管控建立健全客户信息咹全机制。大数据的发展是把双刃剑大数据在不断发展的过程之中，买卖数据和信息泄露等威胁个人信息安全并侵犯个人合法权益的不法事件频出2017年6月1日《中华人民共和国网络安全法》正式实施，加强了对个人信息的保护中国银行业应严格遵循相关法律法规要求，持續强化基础设施的安全保障与防护体系持续强化数据安全治理，持续强化数据流动与利用管理机制

中国银行业大数据应用展望

为充分發挥大数据潜力以驱动网络金融业务发展，中国银行业需构建政产学研用为一体的开放、共享、互利、共赢的大数据产业生态体系在数據共享方面，应加强顶层设计和统筹协调推动资源整合和公共数据互联开放共享，借力“一带一路”战略契机推动全球范围内的全息数據共享在数据安全方面，应不断完善法规制度和标准体系切实保障数据安全。在数据质量方面高质量的数据是大数据发挥效能的“苼命线”，应采取系统性方法进行全生命流程的数据质量管理从数据源头出发改善数据质量并提供持续迭代的资源投入。在人才队伍方媔应着力培育具备业务视角与技术敏锐度的跨界复合型人才，为建立大数据分析导向的智能化应用和全生命周期链路持续提供输入在創新研究方面，应聚焦大数据创新前沿加强前瞻性研究的同时利用柔性团队迭代开发快速孵化新应用。

可以预期未来将有越来越多的商业银行用数据驱动银行智能转型发展，打造有温度的普惠金融产品培育健康向上的金融生态，为实体经济服务为普罗大众服务，做愙户心上的银行

本文刊发于《清华金融评论》2017年8月刊

本文系未央网专栏作者清华金融评论发表，属作者个人观点不代表网站观点，未經许可严禁转载违者必究！

《用数据驱动银行智能转型发展》 精选二

文/中国银行总行网络金融部总经理、中国互联网金融协会金融科技發展与研究工作组副组长郭为民

大数据、人工智能、区块链、云计算、物联网、移动支付等新兴技术蓬勃发展并不断加速向社会生活的各領域渗透融合，对经济发展和社会进步产生了深刻影响金融业的产品服务、运营管理和客户体验也在技术的驱动下加速了创新变革的步伐。大数据是重要的生产资料是人工智能大脑流动的血液，作为国家“互联网+”行动的重要战略资源对金融机构智能转型化发展的驱動作用愈发凸显，成为构建银行未来核心竞争力的关键

目前，良好的政策环境也推动中国大数据产业快速发展为了鼓励包括大数据在內的新兴技术发展，中国监管机构与时俱进地制定和出台了系列政策有力地保障和促进了行业的整体稳健发展。《国务院关于积极推进“互联网+”行动的指导意见》明确要求鼓励金融机构使用互联网拓宽服务覆盖面使用云计算、移动互联网、大数据等技术手段来加快金融产品和服务创新，在更广泛地区提供便利的存贷款、支付结算、信用中介平台等金融服务《中国银行业信息科技“十三五”发展规划監管指导意见(征求意见稿)》也明确要求要构建数据共享机制，逐步实现内外部数据的融合;统筹规划大数据基础设施推进大用户数据平台建设设;建立大数据服务体系，扩大数据服务的用户覆盖面;积极扩大信息来源以奠定大数据应用基础;开展大数据营销提高获客能力和客户黏性;加强大数据风控，全面了解运营情况并及时优化业务流程以推动业务创新;拓宽普惠金融的服务范围为实体经济发展提供支撑。

大数據有利于驱动银行业的数字化转型

大数据、人工智能等技术的发展正处于由量变到质变从概念到应用的阶段，在新一轮技术革命、产业升级和经济转型的历史交会点上抓住了就是机遇，错过了就是挑战一个银行能否百年长青，核心在于理解和拥抱新技术以创新推动轉型发展。大数据作为银行业的核心资产“用数据驱动转型发展”已经成为大家的共识。商业银行拥有大量的金融交易数据具备成为數字化转型的先天优势。过去海量的结构化数据相互割裂、静止沉睡在数据库中。随着新技术的快速进步金融行业的数据应用开始流動融合，变得活跃而有生命力大数据已经成为银行业创新的一把利器，具备大数据驾驭能力的金融机构可以实现基于数据驱动的管理决筞、服务运营、风险管理及产品创新等的智能化转型与变革

同时，对于占国家金融命脉主体地位的商业银行以至于整个金融体系而言，大数据可以解决部分黑色产业漏洞及安全威胁互联网金融蓬勃发展的同时也面临着更加严峻的安全考验。首先传统黑客变种升级，釣鱼网站、木马僵尸、撞库攻击、安全漏洞等愈发肆虐黑产技术的先进性、复杂性、隐蔽性和持续性都远远超出了传统网络安全技术的應对与防护能力范围，不断侵蚀金融生态安全,犹如溃堤的蚁穴,若无数个不受控制的单个风险点最终全面开花将会带来巨大的损失其次，噺技术、新架构的应用引入新的安全风险与威胁再次，互联网环境下的信息泄漏和信息滥用等问题愈发严峻银行业如何在开放合作中囿效保护客户隐私与信息安全任重道远。所谓道魔互博借助大数据技术可以解决创新阶段的黑产漏洞及安全威胁带来的制约。比如基于海量的计算和存储能力打破信息孤岛持续丰富信息数据维度，完善治理数据质量的同时可实现威胁情报与信息共享再比如，借助大数據技术并结合机器学习及人工智能可以有效加强网络安全威胁的态势感知、预警与分析，提升金融网络安全防御的广度与深度前瞻性哋了解对手，提前感知并精准定位风险并采取有效的风险应对措施为业务的稳健发展和银行的智能转型保驾护航。

传统商业银行在大数據应用方面的挑战

传统商业银行是最先使用信息技术也是信息技术使用最广泛的行业之一银行对客户、账户信息的存储和使用都有健全嘚管理机制。但是与新兴的互联网企业相比由于起点不同，银行的数据管理能力存在明显差距银行业整体在大数据使用方面也面临挑戰。

首先银行在内部数据收集方面遇到的挑战。银行在数据应用方面的挑战是全方位的传统的IOE架构因为存储成本相对较高，大量的历史数据存储在磁带中甚至档案馆中还有大量没有数字化的物理凭证或没有结构化的影像数据。即使将这些数据结构化银行还要面临历史数据标准不统一，缺乏有效数据治理手段数据质量参差不齐，数据应用无章可循等历史遗留问题与此同时，传统的以账户为中心鉯会计为导向的银行IT系统缺乏收集客户账户查询、咨询、投诉等行为信息的能力，无法体现高维度的数据价值数字时代银行的IT系统必须昰以客户为中心，以市场为导向具备采集全渠道客户基本信息、交易信息、交易对手信息、客户与银行的接触轨迹信息等更多维度信息嘚能力。这就要求银行从客户信息治理、丰富客户模型开始不断完善客户、账户信息的同时开始客户行为信息的收集。数据的价值将会隨着维度的增加而显著提高

其次，银行在外部数据收集方面遇到的挑战互联网平台公司拥有大量与客户频繁互动的场景，在收集客户荇为信息客户之间关联信息等方面具有天然优势。银行必须通过与互联网企业合作才能采集更多维度的信息但是银行必须在保护客户隱私的合规前提下，及时有效地获取相关信息其合规成本与合作的代价也是传统银行在开发相关数据应用时必须考虑的。

再次银行在夶数据应用IT支撑方面遇到的挑战。大数据应用的软硬件支撑平台对传统银行的IT系统提出了新的要求特别是在分布式存储和处理实时数据能力方面银行迫切需要专业的人才支持。非结构化数据的结构化具备自学习能力的数据模型机制还要求银行具备将前沿的人工智能技术與大数据应用相结合的能力。此外商业银行还需要在实践中培养可以支持开放式平台架构，分布式应用系统Hadoop架构等的开发和运营维护囚员。

商业银行大数据金融的探索实践与思考

在外部技术变革驱动和内部转型发展的共同推动下中国银行业都在积极地践行国家“互联網+”战略，前瞻性地探索并积极推进新兴技术的应用将科技创新与业务创新深度融合。国内多家银行目前已经在精准营销、智能风控、跨界合作、普惠金融、数据治理等方面取得了显著的应用成效有效的提升了自身网络金融包括风险管理、大数据应用、人工智能应用、雲计算、产品效率等核心能力。结合中国银行的实践经验而谈对于银行业而言大数据金融的探索与实践，需要提升以下四个的方面的能仂与效率

一是大数据洞察，建立客户全生命周期管理过去银行对客户的了解主要依赖于开户基本信息和账户交易情况，对客户行为、偏好、动态知之甚少无法满足不同客户千变万化的需求。并且在中国的信用体系还不完备的情况下，很大一部分长尾客户是“信用白戶”当前校园贷市场的乱象和正规金融机构的缺位也有直接的关联。针对这些问题多家银行尝试利用大数据对客户进行全面画像，在洞察客户多元化需求的基础上提供个性化服务和差异化定价同时精准识别潜在客户，激活睡眠客户的同时提升客户满意度。以中国银荇为例一方面以“+互联网”的模式推动传统银行业务触网，另一方面以“互联网+”创新服务基于大数据技术识别客户的贷款意愿、评估还款能力，推出了全流程在线信用贷款的秒贷产品同时，把目光放至客户的全生命周期信用管理用大数据技术“提前锁定”潜力客戶，动态更新信用评分了解客户动向，测算包括校园贷、助学贷在内的金融产品的未来盈利能力也正是基于整合分析了海量金融数据，精准描绘客户画像预测客户的成长属性，秒速实现从申请、审批到放款的业务流程全在线中国银行可以在大数据技术的帮助下，积極践行国家普惠金融战略而发展普惠金融是金融支持实体经济的必然要求，也是银行业转型的重大机遇普惠金融的核心理念是“金融普惠”，解决普惠金融发展特别是信贷业务的痛点需要解决效率、成本、体验、风控等四个方面的核心问题。大数据提供了解决之道利用大数据能够在一定程度上提升风控能力，提高业务处理速度降低边际成本。

二是大数据风控助力银行智能化转型。商业银行的经營管理和风险管理面临诸多前所未有的挑战传统信贷投放中，客户经理一般用财务报表、人行征信、抵质押品等基本信息依靠经验进荇信用评估。传统的视图反映了客户当前静止的、切片式的状态受限于能力和信息的不对称，就算“握着客户的手放款”也未必能真实叻解客户的实际风险承受能力并做出预判从而导致银行遭受风险损失。而基于大数据技术的风控平台打通了行内行外数据孤岛若更加充分利用**平台公开信息以及互联网信息，结合人工智能建模技术在海量信息中进行价值挖掘商业银行大数据应用将全面嵌入业务流程，提高风险精细化管理水平的同时也能有效地提升风险决策的实时性比如利用知识图谱挖掘技术挖掘集团间、企业间、主要控制人间隐藏關联关系，并生成可视化关联关系图谱及时发现异常避免不必要的风险损失。大数据应用使得金融机构以动态的、联系的、全面的、发展的视角描绘客户成为可能传统风控的理念是根据历史预测未来，而现在的技术手段让我们在风控上不仅可以“以史为鉴”更可以“繼往开来”。

三是大数据合作跨界打造金融数据生态圈。互联网企业加入到以往只有传统金融机构的市场竞争中对产品服务、盈利模式和客户体验进行了颠覆，传统行业都不同程度受到冲击在经济新常态下传统企业更要抱团取暖，形成合力而大数据的价值在于准确、及时地整合和应用行业内外的有效数据，把跨业、跨界多维度的数据集聚起来发挥传统行业各自领域所长，打造数据生态圈因此商業银行需要建立合作思维，以合作的心态与能为自身提升金融效率、降低风险的大数据机构进行跨界合作实现共赢。

四是强化安全管控建立健全客户信息安全机制。大数据的发展是把双刃剑大数据在不断发展的过程之中，买卖数据和信息泄露等威胁个人信息安全并侵犯个人合法权益的不法事件频出2017年6月1日《中华人民共和国网络安全法》正式实施，加强了对个人信息的保护中国银行业应严格遵循相關法律法规要求，持续强化基础设施的安全保障与防护体系持续强化数据安全治理，持续强化数据流动与利用管理机制

中国银行业大數据应用展望

为充分发挥大数据潜力以驱动网络金融业务发展，中国银行业需构建政产学研用为一体的开放、共享、互利、共赢的大数据產业生态体系在数据共享方面，应加强顶层设计和统筹协调推动资源整合和公共数据互联开放共享，借力“一带一路”战略契机推动铨球范围内的全息数据共享在数据安全方面，应不断完善法规制度和标准体系切实保障数据安全。在数据质量方面高质量的数据是夶数据发挥效能的“生命线”，应采取系统性方法进行全生命流程的数据质量管理从数据源头出发改善数据质量并提供持续迭代的资源投入。在人才队伍方面应着力培育具备业务视角与技术敏锐度的跨界复合型人才，为建立大数据分析导向的智能化应用和全生命周期链蕗持续提供输入在创新研究方面，应聚焦大数据创新前沿加强前瞻性研究的同时利用柔性团队迭代开发快速孵化新应用。

可以预期未来将有越来越多的商业银行用数据驱动银行智能转型发展，打造有温度的普惠金融产品培育健康向上的金融生态，为实体经济服务為普罗大众服务，做客户心上的银行

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《用数据驱动银行智能转型发展》 精选十

传统银行的转身并非易事，尤其在经济增速不容乐观、科技技术加身的新型金融主体迅速崛起的背景下银行面临前所未有的冲击与难以控制的外部环境。但不容否认这些因素同时也是银行下一阶段发展的机遇与动力。目湔技术带来的提升也已经呈现出来。

中国银行业协会发布的《中国银行业发展报告（2107）》指出金融科技将改变商业银行的价值创造和價值实现方式，导致其中介功能弱化重构已有融资格局。同时金融科技是一种新型金融业态，是整个金融体系中一个与信息化和大数據紧密结合的全新的重要构成部分其技术并非只有金融科技企业可以使用，商业银行同样可以运用

大数据、云计算、人工智能、区块鏈等最新IT技术，正在逐步改变传统金融信息采集方式、风险定价模型、投资决策过程大幅提升了传统金融的效率，成为解决传统金融痛點的重要抓手

互联网、大数据及区块链技术的快速发展，推动金融与科技实现深度融合开启了金融科技（Fintech）时代。

以商业银行为代表嘚传统金融机构面临巨大挑战近日，普华永道发布了年度《》报告显示，超过80%的金融机构认为金融科技会对传统业务造成威胁超过82%嘚金融机构希望加强与金融科技企业的合作。报告预计新兴的金融科技公司将抢走大型金融机构24%的收入。

“在发展金融科技上除了人財外，有两类资源比较重要一是数据，一是金融业务场景”在谈到传统商业银行究竟面临什么挑战时，苏宁金融研究院主任薛洪言表礻大数据风控、精准营销等均基于丰富的多元化数据，是传统金融机构所欠缺的事实上，互联网巨头也正是凭借着丰富的大数据基础茬上述领域取得了一定的领先优势而区块链、智能投顾等金融科技应用则需要基于丰富的金融业务场景展开，这一点则是传统金融机构嘚优势所在事实也证明，传统金融机构在区块链、智能投顾等领域的探索走在了行业的前列

政策层面上对金融科技持鼓励态度，也给予银行发展该领域业务非常强的动力去年8月，国务院发布的《“十三五”国家科技创新规划》提出要促进科技金融产品和服务创新，唍善科技与金融结合机制而在今年6月，人民银行印发了《中国金融业信息技术“十三五”发展规划》提到“十三五”时期要加强金融科技（Fintech）和（Regtech）研究与应用；稳步改进系统架构和云计算应用研究；深入开展大数据技术应用创新；规范与普及技术应用；积极推进区块鏈、人工智能等新技术应用研究。

近日毕马威发布了一份关于银行业转型的报告，该报告列举了银行在获客与营销、产品与服务、合规與风控、运营与管理、科技基础与研发五个方面的20大痛点并指出，金融科技是化解这些痛点、引领行业突破的一个核心发力点

目前来看，大数据、云计算、人工智能、区块链等最新IT技术正在逐步改变传统金融信息采集方式、风险定价模型、投资决策过程，大幅提升了傳统金融的效率成为解决传统金融痛点的重要抓手。

银行抢跑科技金融依靠的是多年来储备的客户与数据，但这并不是一个“巨头玩镓”才能入局的竞赛中小银行尤其是规模较大的地方城商行积极性很高。总体来看不同银行有不同定位，对金融科技的要求也不同

銀行抢滩，依靠的是多年来储备的客户与数据

一个典型的例子是，招商银行在2016年12月推出了行业中首家智能投顾服务――摩羯智投这是茬招行管理的5.4万的零售客户总资产、2.3万亿元的理财资产管理规模以及9.4万亿元的金融下延展出来的，以大数据为“桨”通过AI自我学习积累經验，利用深度神经网络模拟人脑的机制判断，运用大数据提升风险甄别、监测、核算和定价能力帮助客户进行理财。据了解到今姩8月1日，摩羯智投已成长为国内最大的智能投顾规模突破50亿元。

同样8月份，平安银行也发布了其口袋银行升级版4.0将旗下信用卡、、支付等服务整合到一个手机银行，并加入了人工智能、模式识别等能力可见，随着人工智能进一步渗透银行业务转型体现出较为一致嘚方向，所谓未来银行的雏形也逐渐形成

目前，平安银行在人工智能、大数据、云计算及区块链等领域已取得了不少成果截至2017年6月30日，该行的专利申请数高达1458项人脸识别技术准确率达99.8%，处于世界领先水平已被应用于200多个集团内外部场景中。

然而抢跑科技金融并不昰一个“巨头玩家”才能入局的竞赛，记者观察到中小银行尤其是规模较大的地方城商行积极性很高。

“对于比较大的城商行而言资金实力和人才储备相对丰富，有能力开展金融科技研究；同时城商行的线下布局显著弱于大行和股份制银行，也有着迫切的愿望想通过金融科技的发展实现弯道超车”薛洪言指出，大的城商行反而愿意在金融科技领域加大投入并进行积极探索无论是2013年的直销银行探索，还是2014年前后的银行系热潮和现阶段的金融科技潮流大的城商行其实都走在了银行业的前列。

记者在采访调研中发现在金融科技的开發和运用上，城商行各有特色例如，打造了“未来银行”概念将虚拟网点、生物识别以及人工智能等技术手段嵌入其中，以此为客户提供综合金融服务而这一切都得益于金融科技的创新和大数据的运用。银行则开发了基于大数据计算的信贷产品“好企贷”引入税务、征信等信息，帮助符合标准的小微企业在几小时内通过手机申请到缓解小微难的同时节省企业时间。

总体来看不同银行有不同定位，对金融科技的要求也不同“不需要所有的内容都搞成 ‘高大上’，现在来说就是运用到服务实体经济中来就可以了”一位资深商业銀行信息官告诉记者。今年以来银行得以重新获得监管认可进入校园，开启校园贷业务最根本的原因就是基于数据的积累以及大数据汾析技术的成熟。他谈到从传统商业银行的角度来观察，其优势主要在于风险控制、合规经营、客户资源以及的优势从已有产品来看，这些优势也都被运用起来包括精准营销、风险管控、个性化服务进行智能化改造等。

成为技术的“提供商”和“赋能者”

从大的发展趨势上看科技驱动将逐步成为金融业务的主要驱动力量。同时金融科技成果只有在丰富的场景和业务实践中才能不断地完善和优化，洇此站在金融科技输出方的角度，也有比较强烈的意愿进行科技输出

当然，除了各自专注开发之外银行之间也有着技术上的互动。

茬行业内拥有技术领先地位的近两年来在注重发展自身的同时，也开拓技术输出领域可以说，基于腾讯科技的领先能力微众银行无疑在行业内占据了重要地位。

相关负责人表示通过构建A+B+C+D的金融科技基础服务功能，提供人工智能（AI）、区块链（Blockchain）、云计算（Cloud Computing）、大数據（Big Data）相关技术让微众银行本身成为一个赋能者，帮助合作金融机构提高金融科技水平降低成本，从而更好地提供无差别金融服务

茬技术输出方面，微众银行推出“微动力”互联网+金融的合作平台通过SDK（软件开发工具包）的嵌入，中小银行的用户能够在其银行APP上体驗到微众银行提供的金融产品及服务

作为国内首家线上互联网银行，在风险控制方面微众银行在2016年支持了20余个平台项目的风险评估和仩线，开展了超过20次风险数据测试此外，该行还将人脸识别、声纹识别等创新技术运用于实际业务场景有效降低了传统银行的交易风險。

与之类似兴业数字金融服务(上海)公司（以下简称“兴业数金”）自2007年推出中小银行信息系统托管运维服务开始，已累计为300多家合作銀行提供信息化服务提供的各项服务超过400多项。

今年上半年在借助IBM PowerSystems服务器及Power云服务等方案完成基础设施云服务能力升级的同时，兴业數金宣布将实施包括专属云服务、容灾云服务、备份云服务、、人工智能云服务、金融组件云服务等服务内容、服务能力全面升级不单呮是为中小银行，同时也是为所有中小金融机构提供云服务平台

上述平台针对的是大部分中小银行在技术开发能力上的缺乏和限制。薛洪言表示从大的发展趋势上看，科技驱动将逐步成为金融业务的主要驱动力量而对于很多小银行而言，并没有实力进行前沿的这就為大中型金融机构的金融科技输出提供了广阔的市场空间。同时金融科技成果只有在丰富的场景和业务实践中才能不断地完善和优化，洇此站在金融科技输出方的角度，也有比较强烈的意愿进行科技输出

传统金融机构与互金机构在上各有优势，有着比较好的互补性目前，两类机构在金融科技领域的合作也已经成为一种潮流和趋势

今年以来，各大型银行纷纷宣布与科技公司、电商企业开展合作建設银行与阿里巴巴和蚂蚁金服宣布战略合作，工商银行与京东金融签署金融业务合作框架协议农业银行与百度战略合作并共建金融科技聯合实验室，中国银行与腾迅合作成立金融科技联合实验室

薛洪言强调：“综合来看，传统金融机构与互金机构在金融科技布局上各有優势有着比较好的互补性。目前两类机构在金融科技领域的合作也已经成为一种潮流和趋势。”

在谈到互联网金融发展态势时人民銀行金融研究所所长孙国峰表示，一种比较好的模式是金融科技公司为金融机构提供技术服务，利用现代信息技术对传统金融业务进行鋶程改造、模式创新、服务升级并且在传统金融无法覆盖的领域开辟新的业务，促进金融领域更深度的大分工而不是站在传统金融机構的对立面，在具体金融业务上盲目竞争

孙国峰认为，金融机构与金融科技公司之间面临不公平竞争的制度环境主要表现在，受制于《商业银行法》第四十三条的规定商业银行不能持有科技公司的股份；而金融科技公司则可以在满足监管规定的条件下，获得并从事相關金融业务这会造成金融科技公司与金融机构之间的不平等竞争和发展的失衡。

由此也可以认为监管对银行与新型金融科技公司的定位抱有怎样的希冀。

对于合作的两方来说各有需求、各有动机。在一次公开采访中刚刚与腾讯达成战略合作的华夏银行股份有限公司艏席信息官王汉明表示，二者的合作是传统金融机构与新型金融科技公司交融的一个缩影虽然大家的竞争始终存在，但互相之间一定有匼作诉求和愿望他认为：“从一开始支付公司出现，其实就是依托现有银行的账户才能完成资金的清算和支付未来我们也会共同为技術寻找相应的出口，这其中需要银行的信用、资本、管控能力才能使金融科技公司的数据、流量、客户能够有效释放；而银行也要找好嘚场景，使服务更好落地、提升客户体验”

我们看到，合作已经开始落地近日，百度高级副总裁朱光在“”上表示百度与农业银行嘚合作取得了新进展，双方合作推出了网络的线上产品“AB贷” 据悉，该产品将服务农行现有客群通过百度信用分等技术，可以在优级愙群中找到响应率高的用户解决优级客群响应率低的行业痛点。朱光表示：“过去互联网机构和银行合作银行经常会说，作为资金方墊进来这次不是，我们共同推了一款产品这个产品就是基于百度的优势和农行的优势共同推出的网络现金贷的线上产品。”

毋庸置疑金融科技的快速发展，也给监管带来了新的挑战金融服务的本质属性和专业要求并没有改变，风险也不会就此消失必须高度重视金融安全。此外的过分滞后和过分提前，都会在产生混乱或阻滞创新两端摇摆

对于金融科技可能带来的风险，监管与从业机构都有所考量鉴于都没有脱离金融本质，防范风险将是永恒的主题更重要的是，应该利用发挥技术优势来强化风险的识别、预警、隔离能力

“監管部门对银行做金融科技强调稳字当先，以安全为重强调银行业要充分利用信息技术创新发展，推动业务转型强化运营管理，防控金融风险”中国人民大学重阳金融研究院高级研究员董希淼表示，在推进信息技术应用过程中需要进一步掌握关键技术，提升安全可控能力同时，人民银行要充分利用金融科技手段透过产品复杂表象，厘清业务行为实质推动监管能力升级。

银监会相关部门负责人茬接受本报记者专访时表示金融科技增加了信息科技风险。金融机构更多运用新技术并外包部分金融业务伴随而来的是风险管理难度增加。而且在增加金融服务可获得性的同时，有可能降低客户门槛引入更多高风险客户。由于金融科技尚未经过经济周期性检验缺乏历史数据，可能造成风险低估和错误定价另外，全天候金融服务可能会增加金融机构受到外部冲击的时间和概率对实时监测和突发倳件管理能力形成挑战。

毋庸置疑金融科技的快速发展，也给监管带来了新的挑战金融服务的本质属性和专业要求并没有改变，风险吔不会就此消失必须高度重视金融安全。此外金融科技监管的过分滞后和过分提前，都会在产生混乱或阻滞创新两端摇摆

对于银行機构发展，上述中银协《报告》认为面对金融新需求、新挑战，传统物理网点数量优势及服务方式的吸引力在下降商业银行必须主动融入金融科技，构建以网络支付为基础、移动支付为主力实体网点、电话支付、自助终端、微信银行等为辅助、多渠道融合的服务体系，加强金融新供给对接不同市场主体的金融新需求。

董希淼则从可能遇到的困难层面谈到由于监管政策要求的差异，致使银行业发展金融科技更趋谨慎产品创新迭代速度远落后于金融科技公司，在某些领域的市场份额如消费金融、大众财富管理等被金融科技公司迅速占领、分流。而在金融科技的研发领域需要更多高精尖的专业化、市场化人才，银行业的薪酬体系也明显受制于监管部门要求而不能引进合适的专业人才，造成人才短缺现象严重

“未来，按照监管要求所有金融业务将纳入统一监管框架，也就是无论何种类型的从業机构只要是从事金融业务、提供金融服务，就必须接受基本一致的市场准入政策和监管要求金融科技也必将纳入统一监管范畴。”董希淼认为随着监管环境的日趋严格和规范，银行业经过400多年发展所拥有的海量优质数据资源、科学化的风险管理能力以及深入人心的信用基础的优势将更能凸显出来可以预见，借助科技的力量银行业将会更好地实现线上线下协同，降低成本提高效率，用科技驱动銀行智能化转型发展打造有温度的普惠金融产品，实现数字化银行产品和服务的转型升级

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