来源:金融时代网


  数据治理与大数据应用的关系构建


  数据治理是由组织架构、数据全生命周期的管理流程、方法、工具和基础设施构成的体系。在组织结构上是由董事会、高管层、业务应用部门、技术部门共同构成的。之所以提到这个高度,是因为数据对于银行来讲是渗透在日常所有经营工作的一个过程。抽象的看银行经营的最重要的两件事:一是资金,另一件就是数据。所有的资金都是由数据化形式表达的,银行经营需要数据,有充分的数据很多事就比较好开展,反之就很难。所以,数据治理一定是企业整体的事情,包括管理框架、数据资源、流程和技术平台、以及与之相应的治理结构。


  在以前的信息化时代,银行就非常注重数据治理,但主要是针对内部数据,包括:如何采集准确的数据,如何形成标准,质量管控、数据架构管理等;并按照数据采集、加工、分析、质量控制等管理过程、方法来实施。到了大数据时代,数据治理越发重要,其本质虽未改变,但其外延和内涵却已被扩大,从外延看,不仅要看银行内部的数据,还要看外部的数据以及与大数据相关的事情,包括与外部的一些数据OWNER合作开展业务;从内涵看,数据治理正在向数据经营发展,数据正在构建新的业务模式。


  如果原来董事会与高管层只需做到对数据重视,关注数据真实性、数据的质量,那么现在则必须是战略层面的事情。数据治理已明确被写入银行的战略规划,这不仅是来源于监管机构的管理要求,更主要是来自银行自身的要求。比如我们银行在战略转型中,与数据治理的结合更紧密,并充分结合业务发展。这是一个非常大的变化,也是典型的特征。


  数据治理的工作原来在技术部门,伴随数据和业务结合更加紧密,目前则有了两个重要变化:1、与业务深度结合,出现了新的业务模式。如:资本协议中的信贷业务、《巴Ⅲ》中的风险管理,我们之前用自己历史形成的数据建立数据分析模型。现在我们已在和外部有关企业合作,提供多头借贷等方面的数据;我行与百度成立的百信银行,完全靠数据和技术构建其业务模式,正式开业不到一年,业务快速增长,势头良好。2、数据不仅是决策、经营的依据,也是经营本身。目前,我行的客户经营、业务推荐,风控和防欺诈模型,都是依靠数据。种种迹象表明,数据已经上升为企业价值管理层面的属性,越来越多的银行通过数据构建新业务,银行的数据治理无论是外延还是内涵已经明确地被扩大。


  金融行业数据治理的核心价值


  很多年前对数据治理的风险建模、分析挖掘等,最被大家认可的业务价值是在节约资本方面。当今,核心价值扩展到新的业务模式,可以扩大自己的客户群,把原来服务不到的客户考虑进来,如将长尾客户发展为客户,之前不做是因为我们没有办法了解他们,不知道他们是否有可靠的还款能力。现在则可以通过大数据来分析,比如通过客户的日常各种消费习惯行为等非金融数据,来分析他们的需求,从而辅助银行更好地服务于他们,包括他们的理财需求、借贷需求。所以对于经营资本节约、扩大经营,帮助银行挖掘扩大客户群,帮助判断银行的经营决策等方面,都是很有效的。


  当前业务重点关注的数据治理价值


  一、分析挖掘潜在客户。从2013年开始,中信银行团队开始规划架构和搭建数据仓库和大数据平台。对比同业,我们起步比较晚,但同时也有着后发的一些优势,因为可以同时来构思部署新的技术。经过几年的实践,我们在零售方面做的还是很好的,这依托于我们优秀的客户数据分析团队。他们在促进客户AUM增长、睡眠客户唤醒方面都取得了很好的分析效果。经过对数据的深入分析挖掘,利用模型分析营销,完成闭环的分析与营销工作,仅去年通过数据分析带来的AUM增长达到1500亿。


  二、发现客户潜在流失风险,及时采取措施,避免客户流失。我们在对公业务传统上比较强,积累了很多的经验,服务于很多大型企业。目前也在着重发展新的业务领域,利用“链式营销”,分析、挖掘潜在消费客户。之前是从购买合理公开的数据基础上,用传统方式营销,新业务拓展效果相当有限。而现在利用数据分析法,使用了链式营销,效果提升了几百倍,同时也大幅提升了对核心客户的服务能力。


  三、风险管理上,数据治理工作必不可少。在这几年的分析、挖掘、收集、优化的闭环工作中,我们发现不足,不断改良提升,提高模型精确度和数据准确度。合规是银行的底线,不可逾越。以前银行不太重视,只要完成交易业务就可以了,现在在反洗钱,反欺诈等问题上,都要求保证交易双方交易信息的完整性,通过这几年的治理,合规部、审计部、风险部、业务部门和技术部门一起,通力大力配合,


  已基本解决了这一问题。数据治理不仅满足了合规要求,同时也为客户轨迹分析提供的数据积累,不但达成了监管部门的要求,也对我们内部的信息完整性、数据模型的建设都带来了好处。


  另一个数据治理典型的例子是我行治理手机号。数据在不同时间、条件下,准确性要求也发生了变化,比如手机号码。长期以来,在客户开户时,实名、身份证是法定必要记录并登记的,客户联系方式手机号码却不是很重要。但现在变了,随着移动互联网发展,手机号码变成了非常重要、甚至是最重要的数据,关系到客户资金的安全,要有数据的权威性,甚至要为之改变业务流程。业务部门了解了相关要求和重要性,主动积极地配合这种调整,大家共同推动完成。


  数据治理对风控价值的认识正不断提高,越来越多的业务部门逐步认识数据的价值,对数据治理的工作也重视起来。现在,大家都在主动配合、主动提出来做相应的工作。


  银行业数据治理工作实战建议


  以往我也会经常强调:现在的数据治理工作一定要从业务价值出发,与业务部门一起分析价值,关注数据风险。在数据采集、质量控制、变更等工作全过程中,都会有和数据治理发生的各种关系。比如:电子渠道的业务协同,一些数据更改,在单个渠道上看似没有风险,但是在另外一个渠道上就出现业务风险了,很容易被欺诈团伙利用和攻击。


  在大数据方面,要避免一些误区。比如曾经有些业务部门同事认为,数据现在哪里都有,买来就可以用;海量数据时代,为什么我们还要自己整理还要录入才能用?但是,通过实战中发现,即便与最好的数据公司合作,买来最好质量的、不涉及隐私的数据,在行内测试中都会发现还是有些问题,几乎50%左右的数据都有问题,不能直接使用。实际上,外部数据也要认真分析整理后才能用。数据治理的本质没有变,不会因为数据来源扩大了,就不需要管理了,不但要对内部数据管理好,对外部数据也要管理起来,仔细甄别管理,控制成本,使数据发挥出最大的效力,切实地管好用好数据。


  数据治理虽然听起来高大上抽象一些,但在实际工作中我认为:它就是和业务流程、质量控制、信息安全、风险控制等方面都息息相关,是一件件具体的工作和案例。里面要有技术方案、要有业务流程、要落地。这在零售业务上体现的尤为充分。


  中小银行数据采集应用工作建议


  中小银行业务比较小,我建议:


  首先,合作是根本。通过合作来扩大业务范围和工作模式;


  第二,可以根据每家行的目标客户、服务客户和业务模式,来使用和管理数据。要把数据当作一种资产而不仅是工具,并且与业务相结合,找到一个点开始。每家中小银行不可能面面俱到,但一定会有自己的特色,利用好自己现有的数据;


  第三,监管机构已认识到数据治理的重要,也在建立一些平台,帮助银行利用好数据。大银行的样本量很充足,但中小银行样本量可


  能不足,很难做出好模型。但也可以探索做一些建模工作,找一些评级企业来做些专业化评级分析,帮助分析出好的、不好的情况。同时与外部企业合作,合理利用内外的数据并对自己的情况做些评级。根据自己的特色、目标客户与风险偏好来做好选择。


  第四,用数据说话,用数据决策,反应经营状况工作。这块虽然有难度也要坚持做好,保证数据准确性、保证信息安全、保证数据收集的有效性和及时性,善于利用与展现这些数据。


  数据治理与人工智能分析与展望


  数据治理是人工智能的基础,如果这块做不好,人工智能开展就困难。我们要坚持两条腿走路,把自己内部数据管好、用好、采集好。另外也不放弃与外面的合作,帮助我们做好工作。


  原来是报表很多,但现在有了很多的新技术、开源小工具,很灵活好用,只依托以往报表的手段就不够了。目前我们也在讨论和反思,如何把数据采集、加工做好,不仅让大家能用好,还要能够长期、主动地用起来。这是不是类似积木:很简单的一些标准件,可以做出很多排列组合。


  我们尝试提供工具和平台,鼓励同事们自己来做些数据分析。低端用报表来处理,高端用SAAS和人工智能模型来用,我们技术部门力求不把这块做成高难的技术型,而是要让非技术部门的同事都可以利用起来。同时,通过技术骨干的培养,帮助行里其他部门人员使用这些技术工具,用数据分析来帮助业务工作的开展。当然好多的机会不是事先来定的,而是在工作中发现了解,判断出来的。技术人员要既懂技术、又懂业务,才能更有效帮助行里其他部门。这一点也可以为其他兄弟银行做些参考,做些实际的事情。


  相信未来,会在更多领域、更多层面体现出人工智能与数据治理的作用,从而帮助我们更好地生活。




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