銀行大數(shù)據(jù)分析：如何將“砒霜”變“蜜糖”？

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海量數(shù)讀 | 2016-06-20 15:10

【數(shù)據(jù)猿導(dǎo)讀】《大數(shù)據(jù)時(shí)代》作者維克托·邁爾·舍恩伯格在他的另一本書《刪除》中提到“大數(shù)據(jù)的取舍之道，就是把有意義的留下來，把無意義的去掉，只有理解了在大數(shù)據(jù)中，需要的是什么，以及如何判斷這種需要，才能舉一反三地明白到底為什么要去掉那些不需要的。”

傳統(tǒng)銀行在日積月累的交易中產(chǎn)生了大量數(shù)據(jù)，在分析和處理這些大數(shù)據(jù)時(shí)，銀行面臨著很多現(xiàn)實(shí)的問題，例如“壞賬”數(shù)據(jù)的處理，銀行各部門數(shù)據(jù)私有化以及部門之間的溝通和配合等問題。來自上海浦東發(fā)展銀行信息科技部副總經(jīng)理陸小勇以浦發(fā)銀行為例，分享了關(guān)于銀行的大數(shù)據(jù)思考和應(yīng)對(duì)之道。

“壞賬”數(shù)據(jù)也能變財(cái)富?

銀行在交易過程中，不可避免地會(huì)產(chǎn)生大量“壞賬”數(shù)據(jù)，這些被人們嗤之以鼻的“壞賬”數(shù)據(jù)看似是銀行的痛點(diǎn)，但對(duì)于銀行大數(shù)據(jù)分析而言，它們可以轉(zhuǎn)變成巨大的財(cái)富。銀行可以充分利用“壞賬”數(shù)據(jù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)分析模型，測試數(shù)據(jù)模型分析結(jié)果是否達(dá)到預(yù)期標(biāo)準(zhǔn)。經(jīng)過“壞賬”數(shù)據(jù)訓(xùn)練和測試的大數(shù)據(jù)分析模型會(huì)更有說服力。

陸小勇表示，進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析時(shí)，數(shù)據(jù)質(zhì)量固然重要。但銀行不應(yīng)該把過多精力花在追求“完美”的數(shù)據(jù)質(zhì)量上，大數(shù)據(jù)分析強(qiáng)調(diào)“相關(guān)性”，允許試錯(cuò)，就好比“沙里淘金”，從大量的“相關(guān)性”中總結(jié)沉淀出“因果性”，用大量的實(shí)踐和試錯(cuò)換取數(shù)據(jù)質(zhì)量。

他說：“在管理數(shù)據(jù)質(zhì)量的時(shí)候，治理人員需要思考數(shù)據(jù)湖、數(shù)據(jù)水庫或是數(shù)據(jù)沼澤對(duì)數(shù)據(jù)質(zhì)量的容忍度分別是多少，對(duì)其中的數(shù)據(jù)分別用哪些方法治理。具體到銀行產(chǎn)業(yè)，交易系統(tǒng)和統(tǒng)計(jì)報(bào)表強(qiáng)調(diào)’因果性‘，要求所有結(jié)果可嚴(yán)格回溯到源頭(比如總分核對(duì))，防止’垃圾進(jìn)垃圾出‘，特別是參與人、產(chǎn)品、協(xié)議、渠道、事件、財(cái)務(wù)，以及資產(chǎn)、日歷、匯/費(fèi)率等公用信息在內(nèi)的’主數(shù)據(jù)‘的質(zhì)量“。

數(shù)據(jù)共享才能共贏

隨著大數(shù)據(jù)被賦予更大的價(jià)值，數(shù)據(jù)逐漸成為企業(yè)核心競爭力之一。陸小勇揭示了現(xiàn)在銀行面臨的最大挑戰(zhàn)就是數(shù)據(jù)私有化，所有的分析部門甚至技術(shù)團(tuán)隊(duì)都希望將收集到的數(shù)據(jù)以及分析得到的數(shù)據(jù)掌握在自己手里，但是大數(shù)據(jù)價(jià)值在于數(shù)據(jù)的共享和關(guān)聯(lián)。

陸小勇介紹了浦發(fā)銀行數(shù)據(jù)共享、實(shí)現(xiàn)共贏的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)。他說，浦發(fā)銀行信息中心將公司業(yè)務(wù)部門的數(shù)據(jù)分享到零售部門，從這些數(shù)據(jù)中挖掘出更多的零售商機(jī)。當(dāng)然也會(huì)將零售部門的交易數(shù)據(jù)呈現(xiàn)在公司業(yè)務(wù)部門面前，揭示零售客戶行為背后隱藏的企業(yè)經(jīng)營奧秘，幫助業(yè)務(wù)部門抓住商機(jī)，為銀行帶來更多利益。

陸小勇說：“銀行各個(gè)部門的角色應(yīng)該是Data Steward(數(shù)據(jù)管家)，而不是Data Owner(數(shù)據(jù)擁有者)，不要讓有價(jià)值的數(shù)據(jù)被‘鎖’起來。這樣的理念對(duì)于營造一個(gè)良好的大數(shù)據(jù)應(yīng)用文化和氛圍來說非常重要”。

沒有解決業(yè)務(wù)痛點(diǎn) IT難免淪為雞肋

陸小勇指出，在實(shí)現(xiàn)大數(shù)據(jù)應(yīng)用的時(shí)候，銀行經(jīng)常碰到的問題是業(yè)務(wù)和IT部門的互相指責(zé)。業(yè)務(wù)部門認(rèn)為IT部門常常擺出一副“專業(yè)的姿態(tài)”;IT部門認(rèn)為業(yè)務(wù)部門的想法天馬行空。

他認(rèn)為，問題的關(guān)鍵在于IT部門在與業(yè)務(wù)部門溝通時(shí)，說的都是“專業(yè)”的話，并沒有說讓業(yè)務(wù)“聽得懂”的話，沒有談“業(yè)務(wù)痛點(diǎn)”的話。技術(shù)部門應(yīng)該成為業(yè)務(wù)部門的“及時(shí)雨”，在業(yè)務(wù)部門需要幫助的時(shí)候，解決他們的痛點(diǎn)問題。

陸小勇說：“即使擁有再先進(jìn)的技術(shù)，如果業(yè)務(wù)部門不懂得運(yùn)用技術(shù)解決問題的話，技術(shù)就成為空洞的投資。眾多數(shù)據(jù)倉庫的失敗，原因就是在技術(shù)方面投入大量資金，結(jié)果卻是技術(shù)都過時(shí)了，業(yè)務(wù)部門還不知道怎么用。各個(gè)部門應(yīng)該停止抱怨，選擇敏捷的工作方法，將大數(shù)據(jù)分析工作做好。”

最后，他以國家冰壺隊(duì)來形容銀行大數(shù)據(jù)團(tuán)隊(duì)的建設(shè)。他說：“在冰壺比賽中，隊(duì)員們一旦聚焦目標(biāo)，不區(qū)分誰推誰掃。在銀行中可以理解為不嚴(yán)格區(qū)分IT和業(yè)務(wù)部門，大數(shù)據(jù)團(tuán)隊(duì)圍繞創(chuàng)造業(yè)務(wù)價(jià)值這個(gè)目標(biāo)，應(yīng)該做到全面互動(dòng)協(xié)作。要像國家冰壺隊(duì)一樣構(gòu)建銀行的大數(shù)據(jù)團(tuán)隊(duì)。”

來源：海量大數(shù)據(jù)實(shí)踐

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