细说工商银行大数据战略

细说工商银行大数据战略
Wednesday, October 12, 2016
8:34 PM

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细说工商银行大数据战略

2016-10-12金融时代网

互联网和大数据技术改变了传统商业模式，成为各行业颠覆性创新的源动力和助推器。随着互联网金融蓬勃发展，互联网企业借助大数据、云计算、社交网络和搜索引擎等信息技术优势，打破了传统的金融行业界限和竞争格局，在支付、融资、存款、信息资源等领域挑战商业银行经营模式甚至中介功能。
面对互联网金融和大数据时代的风云变幻，工商银行因势而动，将“大数据和信息化”战略列为全行发展三大战略之一，利用大数据技术，通过对数据的研究和应用推动自身发展和创新。
依托两库一师，开展工商银行大数据战略规划
工商银行拥有庞大的数据资产,经过十多年的建设，目前已建立了以数据仓库和集团信息库为核心的大数据基础平台，实现了客户信息、账户信息、产品信息、交易信息、管理信息等内容的集中管理，全行数据总量超过60PB(其中安防视频等数据超过40PB)。在不断丰富面向结构化的数据仓库和面向非结构化数据的信息库基础上，工商银行通过打造一支精于技术、业务熟练、爱岗敬业的一流分析师人才队伍，不断提升全行客户营销、风险管控、决策支持等各领域对数据的深入挖掘和分析应用能力，加快将信息优势转化为业务竞争优势。工商银行两库一师数据架构如图1所示。

　　构建数据仓库，海量数据全覆盖
工商银行自2000年启动全行数据仓库体系建设，2007年已经建立了以企业级数据仓库为基础的结构化数据的采集、存储和应用体系。目前数据仓库数据已覆盖行内对公、个人、银行卡、电子银行、金融市场、风险管理、经营分析、综合化等业务线，在地域上覆盖了境内外系统的全部机构地区，并逐步纳入工商注册信息、证券价格等外部数据，存储数据量超过400TB。
　建设集团信息库，拥抱大数据
大数据时代，在数据量爆发性增长的同时，数据种类也呈现出多样性的特点，半结构化、非结构化数据的涌现对数据的获取和处理技术提出更高要求。2013年工商银行启动集团信息库建设，纳入各类非结构化信息，作为对结构化数据的补充。经过两年的建设，集团信息库已纳入行内全球资讯平台、电子公文、网银日志、融e购客户行为日志、客服工单等非结构化数据，并整合外部的国家经济金融政策信息、行业信息、市场信息、外部客户信息动态、市场研报等数据，同时通过外部爬网，获取各类互联网新闻媒体、主流论坛、社交媒体数据。
　组建分析师团队，进行跨专业、跨系统的业务联动与相互协同，推动大数据深入应用
在打造信息资源优势的同时，工商银行更加强对数据的深入挖掘和分析应用，组建了一支高素质的分析师队伍。目前，工商银行在总行和一级分行建立了数据分析师团队，为全行数据挖掘提供标准模型、平台和相关支持;同时在客户营销、运营以及风险管理、经营管理等部门培养专业分析师，进行相关专业领域的模型研究和分析挖掘工作。
工商银行通过建设数据分析师和专业分析师两支队伍，以规模化、集约化、体系化方式，对全行拥有的各类数据信息资源进行深入挖掘和分析，将分析结果应用于客户营销、经营决策、内部管理、风险控制等领域，充分发挥信息的价值，推动经营管理模式和业务发展方式加快转变，为全行经营战略转型提供支持。
　应用大数据提升产品创新、客户服务和经营管理能力
作为数据依赖型行业，银行在数据收集、整理和应用上具有自身特有的优势，为了真正使数据成为提高竞争力和经济价值的生产因素，工商银行积极探索大数据前沿技术，以金融数据为核心、以外部数据为辅助，持续完善分析模型,运用文本挖掘及可视化技术，深入挖掘客户需求，更加全面地了解客户、服务客户，并采用分布式、流数据等技术提高信息服务的及时性和准确性，增强客户服务能力，提升营销的精准度和效率，提高风险管控能力，将信息优势转化为业务竞争优势。
实现个性化精准营销、全渠道协同营销，提升营销的精准度和效率
利用大数据技术，通过对客户基本特征及消费行为特征的深入挖掘，改变过去“撒网式”、“跑楼式”营销方法，大幅提升营销成功率。2014年全年通过智能营销信息服务管理系统，成功营销537.84万目标客户交叉购买理财产品、商友卡、电子银行等重点产品，总体营销成功率达到25.29%，在客户拓展、交叉销售和客户关怀等领域取得了较好的效果和带动作用，在增加收入、降低成本、提高效率、规避风险等方面累计创造综合效益20亿元。
在支持“中高端客户服务”方面，对代发工资低留存率等中高端客户进行差异化营销，综合营销成功率达22.72%，实现综合效益1.84亿元。
在支持互联网金融产品营销方面，为融e购、工银e支付、工银e投资、账户外汇等互联网金融产品推广提供精准营销信息服务，推送的目标客户中成功登录融e购平台客户占总登录客户的72.23%;成功交易客户占全部交易客户的88.62%。目标客户累计成交金额及消费综合积分占比分别达到64.84%和97.78%。
加强客户服务能力，提供贴身的客户服务，专业的信息服务，提高客户黏性
通过对大数据的深度挖掘，分析客户的特征和行为，实现对客户需求的精准把握，提高客户服务的针对性和有效性，为客户提供随时、随地、随心的线上线下一体化服务，丰富客户个性化的服务体验，提升客户服务能力。
目前商业银行普遍通过电话客服、网银在线客服、短信客服、微信客服等多种渠道倾听“客户心声”，每天累积海量的客户反馈信息，这些信息往往以文本的形式存在。由于文本信息为非结构化数据，快速了解文本中的客户热点意见，找到热点问题之间的关联关系和发展趋势一直是困扰商业银行数据分析的难题。随着大数据技术的发展，工商银行创新利用文本挖掘技术建立了“客服智能分析挖掘模型”(如图2所示)，改变了以往人工阅读、逐条归纳的分析方式，运用大数据技术，更高效、智能地挖掘提炼出客户关注的焦点问题和产品痛点，并进行关联性分析，及时洞察和掌握客户的真实心声，推动服务水平的持续提升。

　　支持产品创新，快速挖掘客户真实需求,准确定位目标客户，抢占市场先机
借助大数据的支持，工商银行在行业率先推出自助信用贷款产品“逸贷”，工商银行借记卡(或存折)、信用卡持卡人在工商银行特约商户刷卡消费或网上购物时，无需办理抵押和提交贷款资料，即可自动办理贷款，资金瞬时到账。此外，工商银行还推出小微商户逸贷、网贷通等融资产品，通过大数据技术实现高效审批和有效的风险控制，使产品更贴近客户需求，更具市场竞争力。
结合互联网金融、大数据分析等技术，工商银行启动了个人小额信用消费贷款产品的设计和研发工作。计划利用大数据分析锁定目标客户，核定贷款限额，支持对客户申请的自动审批;通过建立小额信用消费贷款风险监测模型，定期监测个人小额信用消费贷款的发放情况。
强化风险管控能力，完善风险视图，提升风险模型有效性，实现风险的准确识别和快速干预
近年来，随着金融信息化的快速发展，商业银行的风险管理也面临着前所未有的挑战。工商银行建立信贷监测中心，运用大数据挖掘技术，集成行内外信息资源，形成了对全部信贷经营机构、全部信贷客户、全部信贷产品的实时监测分析和预警控制网络。以“一线放开、二线管住”为目标，凭借大数据技术，建立了交易反欺诈体系，以金融内外部的海量数据为基础，部署了数百个精准的智能模型，辅以计算机集群技术，大幅提升了欺诈交易的识别率，并可实时干预欺诈交易。
在信用卡业务方面，近年来，随着信用业务的快速发展，伪卡交易、账户盗用等欺诈风险也愈演愈烈。信用卡欺诈交易往往发生突然、手法隐蔽、追查困难，且一旦产生就会给客户带来资金损失。为了创造客户安心用卡的环境，工商银行通过萃取信用卡风险交易特征，建立神经网络模型识别欺诈风险，利用内存数据库和分布式计算等大数据技术，实时识别交易风险，保障客户资金安全，精准打击欺诈犯罪。
在引入外部数据方面，工商银行通过建立灵活的信息采集体系对新闻网站、论坛、社交媒体、第三方搜索引擎等互联网信息媒体，根据信息分析要求，快速获取相关的新闻资讯、评论、微博等数据，并从信息关联、情感倾向、事件发展等角度深入挖掘提炼。目前已在合规风险、科技运营两个业务方向上实现了常态化的舆情监测，声誉风险、审计风险、信用风险等其他业务领域的监测分析也正在建设中。在2014年6月发生的青岛港骗贷事件中，通过对互联网舆情的监测分析，形成了由涉案客户、关联途径及涉案特征所组成的事件关联信息图谱，为信贷监督人员更高效、全面地排查涉案客户、发现风险特征提供了线索。
提升经营管理水平，优化业务流程，实现精细化经营决策
　　(1)构建全行统一标准的云服务平台，为全行信息的集中、整合、挖掘、共享奠定基础,为全行经营转型提供决策支撑。
一是提供全行指标搜索引擎服务，为全行各层级用户提供指标检索的统一入口，整合分散在各业务系统中的数据，降低用户信息获取成本，有效解决“数据沉睡”的问题，目前支持近40万个指标的检索;
二是以互联网思维提升数据质量，支持用户对搜索出的指标进行“点赞”、“星级评分”、“评论”、“收藏”，反映指标的真实使用情况，为淘汰“同名歧义”指标，改进指标质量提供直接依据。
(2)借助海量数据处理技术，运用大数据可视化图形工具，使用户直观地了解业务发展趋势、业绩构成，快速进行经营诊断;通过多维联动钻取技术，将机构、网点、产品、员工、客户、渠道等不同维度的指标有机串联在一起，形成具有血缘分析特点的视图，支持用户实现从全局到细节的循因分析。
(3)开发应用新的绩效考核系统，借助大数据“聚类”、“分类”等分析方法，结合分行管理经验，建立指标分析及挖掘模型，从机构、部门、产品、客户和员工五个维度构建起完整的绩效评价体系，激发了经营活力和价值创造力。
工商银行大数据应用展望
　　未来，优秀的银行首先应该是数据银行，更是数据分析、数据解读的优秀银行，要从数据中获得洞察力，攫取价值，赢得明天。

未来，工商银行将持续完善数据仓库、集团信息库，纳入更多的行内外数据，不断加强对结构化、非结构化数据深层次、多维度分析，将数据作为判断市场、精准营销、发现价格、评估风险、配置资源的重要依据，更高效准确地解读数据，更深入地挖掘数据价值，在大数据技术与应用方面打造新的竞争优势。
（来源：工商银行）

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