金融行業(yè)的大數(shù)據(jù)應用之路

互聯(lián)網(wǎng)IDC圈6月6日報道，大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展進入了高速發(fā)展的快車道之后，很多企業(yè)經(jīng)意識到了數(shù)據(jù)價值，不斷加大數(shù)據(jù)領域的投資。特別是金融行業(yè)，在大數(shù)據(jù)領域的商業(yè)應用已經(jīng)走到了其他行業(yè)的前面。

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金融行業(yè)具有信息化程度高，數(shù)據(jù)質(zhì)量好，數(shù)據(jù)維度全，數(shù)據(jù)場景多的特點，因此大數(shù)據(jù)應用的成熟度較高，數(shù)據(jù)應用也取得了較好的成績。特別是一些股份制商業(yè)銀行的信用卡中心、領先的保險、證券企業(yè)，大數(shù)據(jù)應用已經(jīng)取得的成效，得到了行業(yè)的認可。

在全世界大數(shù)據(jù)領域投資中，90%的投資都投向了數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)整合，數(shù)據(jù)計算和存儲，數(shù)據(jù)分析和應用方面僅占投資的10%，外部數(shù)據(jù)價值應用更是少的可憐，中國市場數(shù)據(jù)交易的總額還不到10億人民幣，數(shù)據(jù)交易和數(shù)據(jù)產(chǎn)品處于一個初級階段。

金融企業(yè)在大數(shù)據(jù)場景落地方面遇到很多的困難，內(nèi)心對大數(shù)據(jù)商業(yè)應用非?？释?，但在實際數(shù)據(jù)應用過程中，面臨著很多問題，數(shù)據(jù)對企業(yè)的發(fā)展影響很小?？释业揭粭l有效的道路，幫助金融企業(yè)實現(xiàn)大數(shù)據(jù)場景落地。

大數(shù)據(jù)應用和場景落地在領先的金融企業(yè)也歷經(jīng)了若干年，經(jīng)歷了很多挫折之后才找到了一條有效的道路。對這些成功實施大數(shù)據(jù)場景落地的企業(yè)進行調(diào)研之后，總結(jié)了他們共有的一些經(jīng)驗。這些經(jīng)驗可以幫助金融企業(yè)，找到一條有效的捷徑，避免踩更多的坑。

一般來講，大數(shù)據(jù)在金融企業(yè)實現(xiàn)場景落地分為五步，分別是專業(yè)化團隊、業(yè)務和數(shù)據(jù)梳理、外部咨詢和工具的引入、業(yè)務場景的數(shù)據(jù)變現(xiàn)、高層匯報和支持。

一、建立專業(yè)數(shù)據(jù)應用團隊

理想情況，企業(yè)的任何一個部門都需要數(shù)據(jù)分析和應用，需要數(shù)據(jù)分析人才幫助企業(yè)進行數(shù)據(jù)決策。中國企業(yè)剛剛走完信息化之路，數(shù)據(jù)型運營的企業(yè)不多，每個部門建立自己的數(shù)據(jù)分析團隊是不現(xiàn)實的。并且數(shù)據(jù)分析和應用具有較高的技術門檻，市場上缺少足夠的人才，企業(yè)還是要建立獨立的數(shù)據(jù)應用團隊，來提升數(shù)據(jù)應用能力。

金融企業(yè)數(shù)據(jù)意識和數(shù)據(jù)思維還在發(fā)展之中，業(yè)務人員可以通過項目來參與數(shù)據(jù)應用，缺少業(yè)務人員參與的數(shù)據(jù)項目，會離商業(yè)應用較遠，也很難得到業(yè)務部門的支持。

科技人員和數(shù)據(jù)人員在數(shù)據(jù)應用中的視角同業(yè)務人員不同，科技人員更加關注技術架構(gòu)，處理效率，以及可擴展性;數(shù)據(jù)人員關注數(shù)據(jù)質(zhì)量、數(shù)據(jù)緯度、數(shù)據(jù)的實時性;業(yè)務人員關注的是業(yè)務場景，商業(yè)價值，收入和成本。這些關注點對于數(shù)據(jù)應用項目都是必需的，需要互相平衡。大數(shù)據(jù)應用建議采用項目組的形式更加有效，特別是尋找數(shù)據(jù)應用場景和實現(xiàn)數(shù)據(jù)變現(xiàn)方面。

獨立的數(shù)據(jù)應用團隊可以建立在業(yè)務部門內(nèi)部，也可以建立在科技部門內(nèi)部，從效率和推動力方面，建立在科技部門內(nèi)部的數(shù)據(jù)分析團隊，項目執(zhí)行效率會更高。國外金融企業(yè)數(shù)據(jù)部門大多數(shù)也是屬于技術部門的一個分支，并且服務于所有業(yè)務部門。

一般情況下，金融企業(yè)的科技人員應該在5%以上，其中從事數(shù)據(jù)分析和應用的人員應該不少于科技人員的10%。美國領先的投資銀行高盛銀行，員工在3萬人左右，其從事科技的人員達到了9000人，占其員工總數(shù)的三分之一。高盛的董事長經(jīng)常開玩笑說，高盛更像一家科技公司。國內(nèi)領先的工商銀行員工接近40萬，但是科技人員不到3萬人，從事數(shù)據(jù)分析和應用的人才更是少于幾百人，而阿里巴巴集團員工3萬多人，從事數(shù)據(jù)挖掘和分析的科學家超過了1000人。

二、梳理數(shù)據(jù)和業(yè)務需求

大數(shù)據(jù)價值應用是建立在信息化基礎之上的，金融企業(yè)大部分都已經(jīng)完成了信息化?？蛻舴?、業(yè)務處理、后臺操作的各個環(huán)節(jié)都實現(xiàn)了信息化和數(shù)據(jù)化。金融企業(yè)內(nèi)部擁有海量、多維度、高質(zhì)量的數(shù)據(jù)，過去這些數(shù)據(jù)主要用于金融企業(yè)的財務分析、運營分析、風險管理。在客戶洞察、業(yè)務支持、營銷推廣、精細運營等方面應用較少。

大數(shù)據(jù)在金融企業(yè)的應用切入點可以從業(yè)務的需求和痛點開始，也可以從數(shù)據(jù)的整理和統(tǒng)計入手。一般建議從業(yè)務的需求和痛點開始，將戰(zhàn)略目標和業(yè)務目標進行分解。分解后的目標再次映射到具體到運營和營銷活動之中，最后將營銷和運營活動落實到數(shù)據(jù)分析需求之上。簡單的講就是講業(yè)務目標分解到具體工作，將具體工作分解到數(shù)據(jù)分析需求，利用數(shù)據(jù)分析結(jié)果來支撐運營和營銷活動。

金融企業(yè)到業(yè)務目標一般可以分為資產(chǎn)規(guī)模、產(chǎn)品收入、用戶規(guī)模、交易費用等四個方面。資產(chǎn)規(guī)?？梢苑纸獾疆a(chǎn)品銷售、有效客戶、單個客戶價值等幾個方面;產(chǎn)品收入可以分解為客戶規(guī)模、客戶活躍、單客價值、持有時間、產(chǎn)品種類等幾個方面;用戶規(guī)?？梢苑纸鉃橛脩艨倲?shù)、活躍客戶、休眠客戶、新增客戶、流失客戶等幾個方面;交易費用可以分解為活躍客戶、單客價值、交易頻率、交易間隔、交易產(chǎn)品等幾個方面。

金融企業(yè)可以利用數(shù)據(jù)分析來了解企業(yè)在各個方面的運營表現(xiàn)包括客戶分布、客戶價值、客戶活躍、產(chǎn)品銷售、交易頻率、客戶流失、客戶休眠等數(shù)據(jù)，利用數(shù)據(jù)分析的結(jié)果進行決策。例如增加20%的高價值客戶比例，增加客戶活躍度，增加熱銷產(chǎn)品比例，實施高凈值客戶挽留，提升客戶交易頻率，激活休眠客戶，增加目標客戶，縮短購買間隔時間等。一切的營銷活動將參考數(shù)據(jù)分析的結(jié)果，包括客戶的行為數(shù)據(jù)和客戶的交易數(shù)據(jù)，以及產(chǎn)品銷售數(shù)據(jù)和客戶體驗數(shù)據(jù)等。這種數(shù)據(jù)變現(xiàn)的思路是將可以目標分析成用戶經(jīng)營行動，利用海量行為和交易數(shù)據(jù)來實現(xiàn)用戶經(jīng)營。

另外一種數(shù)據(jù)應用途徑是整理海量數(shù)據(jù)，進行統(tǒng)計分析和數(shù)據(jù)挖掘，從數(shù)據(jù)分析和挖掘的結(jié)果來找到數(shù)據(jù)應用的場景，從而推動業(yè)務發(fā)展。這條路比較苦，適合信息化程度高，具有大數(shù)據(jù)治理和分析能力的成熟金融企業(yè)。從數(shù)據(jù)分析入手來尋找數(shù)據(jù)應用場景，會陷入技術怪圈，容易追求全量數(shù)據(jù)分析，全維度數(shù)據(jù)引入，追求完美技術架構(gòu)，完美數(shù)據(jù)應用工具的怪圈。國內(nèi)某著名四大國有銀行中的一個，在升級改造新核心系統(tǒng)和大數(shù)據(jù)應用過程中，耗用了幾千人，投入了幾百個億，花費了五六年，現(xiàn)在還在不斷投入中。企業(yè)累、員工累、廠商累，大家都傷不起呀。

大數(shù)據(jù)應用過程中，數(shù)據(jù)治理、多數(shù)據(jù)源整合是一個臟活累活。美國大數(shù)據(jù)企業(yè)90%的資源都投入在數(shù)據(jù)采集、清洗、處理、整合等方面，只有10%的投資用戶數(shù)據(jù)的分析和應用。多數(shù)據(jù)源的整合和處理是行業(yè)的一個難題，哪個大數(shù)據(jù)企業(yè)能夠在這個方面取得突破，這個大數(shù)據(jù)企業(yè)就會取得市場領先優(yōu)勢。

三、引入外部工具和咨詢

大數(shù)據(jù)是一個實實在在技術驅(qū)動的產(chǎn)業(yè)，金融行業(yè)具有數(shù)據(jù)和應用場景，但是金融行業(yè)不具備大數(shù)據(jù)平臺和工具的開發(fā)能力。特別是非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的采集、處理和分析能力。

術業(yè)有專攻，科技企業(yè)的優(yōu)勢在于技術的專研，特別是多數(shù)據(jù)源的處理和整合。金融企業(yè)內(nèi)部的數(shù)據(jù)質(zhì)量較好，以結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)為主，內(nèi)部已有的數(shù)據(jù)倉庫和BI系統(tǒng)基本上可以滿足需要。一般情況下在數(shù)據(jù)量低于20T，用戶數(shù)量低于50萬時，傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)倉庫和分析工具可以滿足數(shù)據(jù)分析需要。如果需要處理的數(shù)據(jù)超過了20T，用戶數(shù)量超過50萬，傳統(tǒng)數(shù)據(jù)平臺的投資會高于幾千萬，投入資金巨大，未來維護成本也很高。這種情況建議金融企業(yè)利用大數(shù)據(jù)平臺來處理。在這個量級以上大數(shù)據(jù)平臺處理效率比傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)倉庫要高很多，總的投資費用和維護費用也要低的很多。

金融企業(yè)希望像互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)一樣，通過采集非結(jié)構(gòu)化行為數(shù)據(jù)來了解客戶行為，提高客戶體驗，優(yōu)化交易流程，提高客戶活躍程度。非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)采集和處理過程中，需要面對非常復雜的情況，例如客戶使用設備類型、操作系統(tǒng)、采集的數(shù)據(jù)類型、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)ETL處理、數(shù)據(jù)采集和分析、數(shù)據(jù)建模和計算等。這些工作具有較高的技術門檻，大數(shù)據(jù)公司投入了巨大的研發(fā)資源，經(jīng)過幾年的發(fā)展，踩了無數(shù)個坑，迭代了很多次之后，才找到了一條比較靠譜的技術路線和處理架構(gòu)。

金融企業(yè)在大數(shù)據(jù)技術研發(fā)方面不具有優(yōu)勢，不能夠像互聯(lián)網(wǎng)公司一樣，擁有強大的基礎技術研發(fā)應用團隊。金融行業(yè)科技部門的優(yōu)勢是對金融業(yè)務的了解和數(shù)據(jù)環(huán)境的了解，數(shù)據(jù)治理和業(yè)務系統(tǒng)，不是大數(shù)據(jù)技術研發(fā)和應用。

中國大型國有銀行擁有上萬名技術開發(fā)員工，其技術優(yōu)勢是對銀行核心業(yè)務系統(tǒng)的了解和應用，但對于基礎軟件例如數(shù)據(jù)庫和中間件，大數(shù)據(jù)采集、存儲、處理平臺不具備研發(fā)能力。國有五大行一直在研發(fā)自己的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)采集處理分析平臺，投入巨大，幾年下來沒有任何結(jié)果，沒到達到應用水平。反而證券公司和股份制商業(yè)銀行采用市場上成熟的大數(shù)據(jù)解決方案，上線了一些非機構(gòu)化數(shù)據(jù)采集統(tǒng)計分析平臺，2013年就開始商用了，在用戶行為洞察和應用上取得了一些成果。

如果金融企業(yè)想擁抱移動互聯(lián)網(wǎng)，洞察客戶，提升App體驗，利用數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)運營來創(chuàng)造價值，建議引入互聯(lián)網(wǎng)人才和外部數(shù)據(jù)運營咨詢服務。可以幫助金融企業(yè)短時間內(nèi)完成數(shù)據(jù)治理，競品分析，體驗提升，數(shù)據(jù)分析，數(shù)字化運營甚至運營數(shù)據(jù)等工作。數(shù)據(jù)運營咨詢可以快速提升金融企業(yè)的移動互聯(lián)網(wǎng)運營能力，提高用戶活躍覆蓋率和活躍程度，并幫助金融企業(yè)從移動互聯(lián)網(wǎng)獲得大量客戶和業(yè)務。

在數(shù)據(jù)工具和數(shù)據(jù)咨詢方面，哪些金融企業(yè)引入的早，哪些企業(yè)就會取得業(yè)務上的領先。移動互聯(lián)網(wǎng)是開放的，沒有圍墻。移動互聯(lián)網(wǎng)的用戶資源有限，用戶需求有限，就看哪一家金融企業(yè)可以更早提升移動互聯(lián)網(wǎng)運營能力，更早一些贏得客戶，贏得市場。

四、尋找數(shù)據(jù)應用場景和實時分析業(yè)務運營情況

數(shù)字化思維是數(shù)據(jù)場景應用的基礎，數(shù)字思維會提升企業(yè)的數(shù)據(jù)商業(yè)敏感度，幫助企業(yè)從數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)價值，也可以引導企業(yè)選擇正確的數(shù)字化商業(yè)進程?？陀^地說，數(shù)字化商業(yè)進程未來是所有企業(yè)必須經(jīng)歷的階段，也是企業(yè)發(fā)展的未來。

數(shù)字化商業(yè)是逐漸進化的過程，不能一促即成，需要不斷的進行嘗試，可能也需要不斷試錯。這個過程既不能空想一天建成，投入巨大財力和人力，進行大規(guī)模建設。像某個大型國有銀行，投入百億資金，投入幾千人，兩年未有結(jié)果。也不能像另外的企業(yè)，裹布不前，不斷調(diào)研，一年下來沒有任何變化。就像馬云說的，這是個搶錢的時代，當你還在想商業(yè)模式時，別人已經(jīng)跑馬圈地，走在了時代的前沿，剩下的只有后悔和遺憾了。

平安集團就是金融行業(yè)的阿里，這幾年已經(jīng)走在了大多數(shù)金融企業(yè)的前面，其集團內(nèi)部從事數(shù)據(jù)分析和挖掘的員工就有幾百人，領先于其他的金融企業(yè)，數(shù)據(jù)場景應用其實并不復雜，業(yè)務需求同數(shù)據(jù)相結(jié)合，數(shù)據(jù)應用場景即刻就會呈現(xiàn)。國外同行的案例告訴我們，數(shù)據(jù)場景的應用往往建立在數(shù)據(jù)分析和業(yè)務分析之上。從商業(yè)應用場景出發(fā)，很容易找到數(shù)據(jù)應用場景。例如花旗銀行信用卡直接利用乘客頭等艙乘坐記錄來給客戶寄送白金卡;某銀行利用物業(yè)費繳費情況，直接找到高端財富人群;某保險公司利用社交傳播，直接吸引了高端保險客戶;某互聯(lián)網(wǎng)金融公司利用外部數(shù)據(jù)，提高了30%左右惡意欺詐用戶識別率;手機短信可以揭示客戶收入水平等，這些都是很典型的數(shù)據(jù)應用場景。

數(shù)據(jù)場景應用來源于業(yè)務人員對數(shù)據(jù)的商業(yè)敏感度，同時也來源于數(shù)據(jù)分析人員對業(yè)務場景對了解，另外對外部數(shù)據(jù)應用案例和外部數(shù)據(jù)源的了解，也會幫助企業(yè)提高數(shù)據(jù)場景應用能力。數(shù)據(jù)的流通、數(shù)據(jù)案例的分享、數(shù)據(jù)場景的交流、同行人員的頭腦風暴都會幫助企業(yè)找到數(shù)據(jù)應用場景。

數(shù)據(jù)場景應用可以從兩個緯度進行，一個是從企業(yè)的痛點和業(yè)務需求入手，尋找相關數(shù)據(jù)，進行數(shù)據(jù)匯聚整理和分析，找到數(shù)據(jù)應用場景。另外一個緯度是從數(shù)據(jù)匯聚和整理出發(fā)，通過數(shù)據(jù)分析來了解業(yè)務運營環(huán)境和用戶特點，圍繞用戶進行數(shù)據(jù)營銷和業(yè)務運營，提升單個客戶收入價值和客戶規(guī)模，以及客戶活躍程度。

業(yè)務運營數(shù)據(jù)的實時展示也是金融客戶的一個需求。過去數(shù)據(jù)實時展示主要應用于數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡和系統(tǒng)的運行監(jiān)控，現(xiàn)在業(yè)務管理人員需要及時了解業(yè)務指標運營情況，便于及時調(diào)整產(chǎn)品營銷策略。業(yè)務運營指標實時展示的基礎，是可以實時處理業(yè)務數(shù)據(jù)和行為數(shù)據(jù)的大數(shù)據(jù)管理平臺，其可以幫助金融企業(yè)實時進行數(shù)據(jù)處理和分析，通過大屏的方式展現(xiàn)給客戶，幫助企業(yè)實時了解客戶交易行為和交易數(shù)據(jù)，以及分析結(jié)果，幫助企業(yè)進行決策。另外企業(yè)可以借助于大數(shù)據(jù)管理平臺(DMP)進行數(shù)據(jù)分析和挖掘，洞察客戶群體，經(jīng)營客戶，實時進行數(shù)據(jù)營銷，完成數(shù)據(jù)場景變現(xiàn)。

五、同領導進行匯報得到支持

任何一件事情，臨門一腳都是非常重要的。中國一句古話，編筐編簍全在收口，大數(shù)據(jù)應用也是如此。數(shù)據(jù)在項目和企業(yè)的價值必須讓企業(yè)的決策者了解，這樣才能得到管理者的支持，得到更多的資源，持續(xù)利用數(shù)據(jù)創(chuàng)造價值。

金融企業(yè)的決策者不關心實施細節(jié)，但是關心業(yè)務邏輯和業(yè)務效果，因此在進行高層匯報時，建議從商業(yè)邏輯角度出發(fā)，從商業(yè)價值角度出發(fā)進行匯報。千萬不要糾結(jié)在技術邏輯和技術架構(gòu)。匯報采用方式多以對比法為主，分析沒有數(shù)據(jù)支持下的業(yè)務決策以及效果;強調(diào)在數(shù)據(jù)分析和支持的情況下，業(yè)務效果的不同。如果數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)應用還沒有取得效果，建議晚一些匯報。

匯報也可以采用趨勢分析法告訴管理者，過去發(fā)生了什么，為什么發(fā)生，需要提高的方面。在數(shù)據(jù)分析和決策之后，未來將會發(fā)生什么，會有哪些提高。另外切記不要匯報領導已經(jīng)知道的數(shù)據(jù)和結(jié)果，需要匯報過去隱藏在數(shù)據(jù)分析背后的結(jié)果。例如單個資產(chǎn)擁有最多的客戶，客戶交易特點和習慣，客戶年齡分布，不同年齡客戶的資產(chǎn)情況，開戶來源渠道，客戶活躍時段，客戶點擊偏好，客戶體驗等過去沒有分析多的數(shù)據(jù)。

大數(shù)據(jù)持續(xù)在金融企業(yè)進行場景落地，需要不斷尋找數(shù)據(jù)應用場景，同時也需要不斷進行高層匯報，讓管理層了解數(shù)據(jù)價值，得到相應的支持。管理層更加了解企業(yè)未來的戰(zhàn)略和市場，其給出的業(yè)務建議更加簡單有效，更能夠體現(xiàn)數(shù)據(jù)運營價值。

總之，金融企業(yè)可以借助于五步法實現(xiàn)大數(shù)據(jù)在金融企業(yè)的場景化落地，術業(yè)有專攻，專業(yè)的人做專業(yè)的事，金融企業(yè)專注于業(yè)務和用戶，大數(shù)據(jù)企業(yè)專注于數(shù)據(jù)處理和工具，大家分工不同，但是目的相同，就是利用數(shù)據(jù)了解企業(yè)運營環(huán)境，數(shù)字化運營業(yè)務，利用數(shù)據(jù)分析來提升業(yè)務，未來從數(shù)據(jù)運營走向運營數(shù)據(jù)。

當前名稱：金融行業(yè)的大數(shù)據(jù)應用之路
網(wǎng)址分享：http://muchs.cn/article4/sdsioe.html

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