【金融数据】挖掘数据价值，打造智能银行

今天移动互联网正狂飙突进、网上购物平台和网上社交平台也方兴未艾，包括结构化数据、半结构化数据、非结构化数据的大数据爆炸式增长。早在2012年，大数据已经登上美国《纽约时报》的专栏封面，专栏称：“大数据时代已经降临，在商业、经济及其他领域中，决策将日益基于数据和分析，而非基于经验和直觉。”目前银行业在开展业务过程中积累了海量高价值数据，很多银行的数据量级已经超过100TB，其中非结构化正以加速度形式积累。因此，不管传统银行业是拥抱还是抗拒，大数据时代已经呼啸而来。

开拓视野，深刻理解大数据运用的四个层次。研究表明，大数据通过层层晋升能够成为指导行动的智慧。概括地讲，大数据运用分为四个层次，第一层，数据收集与存储层，即基础层，各种类型的数据从不同渠道涌入，包括结构化数据(交易信息)、半结构化数据(日志信息)非结构化数据(多媒体、社交及定位信息等)，在这个层面上，数据被实时和非实时地清理、加工，归档存储为有效数据，供后续分析运用。第二层，由数据上升到信息，形成信息整合层，在这个层面上需要对数据进行去噪和增强处理，实现关系型和非关系型信息的整合。第三层，从信息上升至知识，即知识发现层，在此层面，数据挖掘技术和人工智能至关重要，对整合的信息进行分解、提炼，从中找出有价值的信息点，实现信息到知识的转变。第四层，从知识上升到智慧，形成智慧汲取层，运用数据可视化工具，将经验、判断与知识相融合，使知识升华为智慧，为获取商业价值提供指导。

大数据正成为银行营销、创收和风控的利器
        运用大数据构建客户全景视图，为客户制定差异化的产品及营销方案。通过大数据分析平台，接入客户通过社交网络、电子商务、终端媒介等方式形成的非结构化数据，包括客户的历史购买行为、年度消费水平、兴趣爱好、行为模式、社交圈及对媒体的响应等，这些外部大数据与银行的传统数据结合，就可以勾勒出真实完整的客户全景视图，之后实施针对性的产品设计和精准营销。比如，国外银行通过对客户的交易数据分析，推算出客户经历“人生大事”的大致节点，由于人生中这些重要时刻往往能够激发客户对高价值金融产品的购买，因此一些银行开始围绕客户的“人生大事”进行交叉销售。一家澳大利亚银行通过大数据分析发现，家中即将有婴儿诞生的客户对寿险产品的潜在需求最大。通过对客户银行卡交易数据分析，银行能够识别出即将添丁加口的家庭：在这些家庭，准妈妈会购买某些药品，与婴儿相关产品的消费会不断出现。这家银行为这类客户推出定制化的营销活动，获得了客户的积极回应，并大幅提高了交叉销售的成功率。

考核评价能力提升方面，智能管家的管理驾驶舱与集团客户管理功能使管理人员能够及时、准确地对机构、人员的绩效进行考核评价。考核评价是银行业务发展的指挥棒，是能否形成业务人员有效激励的关键。管理驾驶舱及时为管理人员提供创利、规模、风险、损益等八大维度核心指标信息，使管理人员对机构总体经营目标实现情况随时掌握。由于核心集团客户的综合创利、业务规模、风险状况对银行业绩举足轻重，因此，智能管家专门开发集团客户管理模块，使管理人员随时了解集团客户的规模、产品、创利、风险等关键指标，从而及时调整营销策略和授信政策。

大数据云端化
        在金融集团层面上，民生银行已经建成对全行数据用户开放的阿拉丁大数据云平台是民生银行大数据应用的基础设施，使数据分析人员能够轻松、快速获取所需数据及分析结果。阿拉丁平台通过大数据的开放与共享，在民生银行内部形成各经营机构运用大数据“大众创业，万众创新”的良好生态。目前阿拉丁平台注册用户已覆盖民生银行所有分行和事业部，用户发布数据分析成果超过5000项。众多大数据应用成果中不乏精彩、成功的案例，比如，北京管理部基于大数据对小微客户进行信用评级，重庆分行通过客户通信、居住及出行大数据挖掘出潜在高价值客户等，这些大数据应用都显着改善了经营机构客户获取、产品营销、风险评级和运营管理，显示出阿拉丁云平台的强大功能。