在傳統(tǒng)金融行業(yè)里普遍存在“拍腦門決策”的問題，但是一旦建立了數(shù)據(jù)文化就能更好地控制這些問題。那么，傳統(tǒng)銀行業(yè)務(wù)如何進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型？

本文將為你重點(diǎn)介紹：

• 金融大數(shù)據(jù)體系及中原銀行大數(shù)據(jù)建設(shè)歷程；
• 數(shù)據(jù)的有效整合與管理實(shí)操方法論；
• 以人為本的商業(yè)智能構(gòu)建；
• 數(shù)據(jù)價(jià)值運(yùn)營的三駕馬車。

一、金融大數(shù)據(jù)體系

中原銀行始終秉承“科技立行、科技興行”的理念，自成立以來即將數(shù)據(jù)作為全行核心戰(zhàn)略資產(chǎn)， 近幾年一直在深入開展科技化、數(shù)據(jù)化轉(zhuǎn)型，并已經(jīng)取得了一些成效。作為大力發(fā)展金融科技的企業(yè)，我們需要關(guān)注金融大數(shù)據(jù)實(shí)踐的多個方面。

完整金融大數(shù)據(jù)體系如下圖所示：

在做數(shù)據(jù)驅(qū)動轉(zhuǎn)型的金融機(jī)構(gòu)中，無論是業(yè)務(wù)人員還是技術(shù)人員，必然會在這些體系中發(fā)力。圖中左半部分我們稱之為數(shù)據(jù)管理，如數(shù)據(jù)集成、數(shù)據(jù)建模、架構(gòu)、元數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)質(zhì)量等，相對于傳統(tǒng)數(shù)據(jù)建設(shè)的內(nèi)容，這部分比較偏向 IT 部門職責(zé)。

右半部分我們稱之為商業(yè)智能，如交互式推薦、挖掘分析、報(bào)表、查詢等，與數(shù)據(jù)管理不同，業(yè)務(wù)和 IT 部門同時(shí)需要做商業(yè)智能。這兩大領(lǐng)域是目前很多金融機(jī)構(gòu)或數(shù)字化轉(zhuǎn)型企業(yè)的主攻方向。

但事實(shí)上，在這個相對復(fù)雜的圖譜結(jié)構(gòu)中，從銀行或者金融機(jī)構(gòu)的運(yùn)營角度來說，最想把控的是中間部分的數(shù)據(jù)價(jià)值，而這部分往往是最捉摸不定的，即數(shù)據(jù)價(jià)值如何體現(xiàn)和承認(rèn)，這是需要我們花更多的時(shí)間和精力去研究的。

二、中原銀行大數(shù)據(jù)建設(shè)歷程

中原銀行從 0 開始建設(shè)傳統(tǒng)數(shù)據(jù)系統(tǒng)，到全面擁抱大數(shù)據(jù)建設(shè)僅用了 4 年時(shí)間，建設(shè)歷程共分為三個階段。

• 第一階段大概花兩年時(shí)間做大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)平臺等項(xiàng)目；
• 第二階段在 2016 年到 2017 年底重點(diǎn)放在大數(shù)據(jù)架構(gòu)和體系的轉(zhuǎn)型；
• 第三階段是 2017 年底至今，我們一直在思考和實(shí)施數(shù)據(jù)價(jià)值體現(xiàn)。

在大數(shù)據(jù)建設(shè)的歷程中，中原銀行實(shí)現(xiàn)了全行數(shù)據(jù)集市重構(gòu)與遷移、自助分析平臺上線，現(xiàn)在逐漸過渡到數(shù)據(jù)建模分析和 T+0 數(shù)據(jù)集市的工作上。在這個不斷嘗試的過程中，數(shù)據(jù)整合、商業(yè)智能、數(shù)據(jù)價(jià)值體現(xiàn)是我們思考最多的三個問題。

三、數(shù)據(jù)的有效整合與管理實(shí)操方法論

1. 中原銀行的“敏捷”數(shù)據(jù)整合形式

當(dāng)談到數(shù)據(jù)整合時(shí)，目前金融也和互聯(lián)網(wǎng)有很多先進(jìn)實(shí)踐，除了比較主流的數(shù)據(jù)倉庫和集市，還有面向數(shù)據(jù)建模的數(shù)據(jù)湖，面向?qū)崟r(shí)處理的用戶數(shù)據(jù)倉庫等。中原銀行的思路，是面向場景選擇不同的整合建模方法。

在批量數(shù)據(jù)整合方面，我們在較為完整的 ODS 之上，采用的是面向用戶的集市，即數(shù)據(jù)一開始就是以面向用戶形態(tài)組織，跟隨場景而變化，這樣的數(shù)據(jù)整合形式更貼近業(yè)務(wù)場景本身。

同時(shí)，這個架構(gòu)還具備一個最大的好處——敏捷。敏捷體現(xiàn)在模型架構(gòu)較輕、加工層級較輕、變化支持更快等方面，如數(shù)據(jù)建模不像以前只能做 T+1，還可實(shí)現(xiàn) T+0 以及提升架構(gòu)迭代效率等，我們目前的一個主要工作內(nèi)容就是構(gòu)建能夠融合批量和實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)的整合模型。

2. 數(shù)據(jù)整合需遵從的三個原則

為確保內(nèi)外部數(shù)據(jù)打通融合，保證數(shù)據(jù)模型的可維護(hù)性與一致性，需要對整體模型進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)碼表、元數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)、數(shù)據(jù)層級、加工邏輯定義等進(jìn)行完善頂層設(shè)計(jì)，保證各不同模型設(shè)計(jì)人員遵照統(tǒng)一口徑。因此，數(shù)據(jù)整合一定要遵循相關(guān)的層級設(shè)計(jì)，邏輯設(shè)計(jì)和標(biāo)準(zhǔn)定義。

• 層級設(shè)計(jì)：針對數(shù)據(jù)架構(gòu)各層次及主題域進(jìn)行模型的實(shí)體/維度、信息項(xiàng)的定義維護(hù)；
• 邏輯設(shè)計(jì)：邏輯模型的基本信息、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、存儲方式、加工邏輯的設(shè)計(jì)；
• 標(biāo)準(zhǔn)定義：遵照設(shè)計(jì)標(biāo)準(zhǔn)的約束，定義邏輯模型的各類元素及含義。

3. 數(shù)據(jù)整合的基礎(chǔ)層、整合層、業(yè)務(wù)層

如上圖，基礎(chǔ)層是對數(shù)據(jù)的匯總，如行內(nèi)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)、渠道行為數(shù)據(jù)、外部三方數(shù)據(jù)、設(shè)備非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)等的匯總。關(guān)于整合層和業(yè)務(wù)層，中原銀行主要采用面向場景化的思想，同時(shí)兼顧數(shù)據(jù)模型的穩(wěn)定性與業(yè)務(wù)拓展。

中原銀行的整合層是面向不同業(yè)務(wù)的數(shù)據(jù)集市，這些集市做的比較輕，有時(shí)候針對業(yè)務(wù)的改變可以重構(gòu)集市。事實(shí)上，構(gòu)建不同集市支持不同業(yè)務(wù)體系所追求的是敏捷，不是為了數(shù)據(jù)建設(shè)，而是為了業(yè)務(wù)建設(shè)。

中原銀行的業(yè)務(wù)層，對于業(yè)務(wù)設(shè)計(jì)采用了相對獨(dú)立的思考視角，采用實(shí)體、關(guān)系和行為三個維度描述所有的客群和經(jīng)濟(jì)體。通過三元邏輯構(gòu)建方法論，在描述客戶時(shí)候會做一些身份特性和資產(chǎn)特性、風(fēng)險(xiǎn)關(guān)系特性和營銷關(guān)系特性、金融行為特性和非金融行為特性的標(biāo)簽。需要注意的是，這三種不同的邏輯加工其實(shí)相對難于融到一個技術(shù)體系中，在中原銀行內(nèi)部也會用不同技術(shù)體系實(shí)現(xiàn)。

4. 數(shù)據(jù)模型與抽象

很多銀行在集市設(shè)計(jì)中更多使用的可能是反范式模型、多維模型，這些已經(jīng)足夠支持大量的分析設(shè)計(jì)。但是，中原銀行最近做了一些嘗試，引入了兩個在傳統(tǒng)行業(yè)較少應(yīng)用的模型：用戶事件模型和實(shí)體關(guān)系模型。

用戶事件模型是我們借鑒互聯(lián)網(wǎng)的以行為分析作為目標(biāo)的分析模型，它采用 event 和 user 抽象一切時(shí)序事件過程，這種方法在實(shí)現(xiàn)時(shí)序數(shù)據(jù)分析場景有很大優(yōu)勢，適用于關(guān)注客戶行為的分析場景，并且這種模型更容易實(shí)現(xiàn) T+0 數(shù)據(jù)更新。

實(shí)體關(guān)系模型是我們基于圖論，將事務(wù)抽象為實(shí)體和關(guān)系來表達(dá)的一種模型，他非常適合處理復(fù)雜關(guān)系以及離散知識庫，并且在風(fēng)險(xiǎn)管理、反欺詐、知識管理方面有較大優(yōu)勢。

事實(shí)上，在業(yè)務(wù)角度可能更關(guān)注的是上層，比如客戶標(biāo)簽、商業(yè)智能、經(jīng)營指標(biāo)。銀行是相對傳統(tǒng)的行業(yè)，我們在前期剛開始做數(shù)據(jù)時(shí)，因?yàn)殂y行的考核一直是財(cái)務(wù)導(dǎo)向的，所以很多業(yè)務(wù)人員關(guān)注的是經(jīng)營指標(biāo)。

但是近幾年，隨著以用戶需求為導(dǎo)向的轉(zhuǎn)變，考量標(biāo)準(zhǔn)以經(jīng)營指標(biāo)逐漸轉(zhuǎn)向了考慮用戶的行為、需求，使業(yè)務(wù)人員對客戶標(biāo)簽的應(yīng)用需求逐漸增加。如今，中原銀行把整個團(tuán)隊(duì)工作重心轉(zhuǎn)移到以客戶為中心，主攻客戶標(biāo)簽和商業(yè)智能。

四、以人為本的商業(yè)智能構(gòu)建

從商業(yè)智能角度，通過大數(shù)據(jù)平臺的數(shù)據(jù)整合、部署和提供五種數(shù)據(jù)交付模式，支持高共享的、跨業(yè)務(wù)領(lǐng)域的數(shù)據(jù)需求，以及重點(diǎn)支持靈活查詢、模型分析類應(yīng)用，提高業(yè)務(wù)響應(yīng)時(shí)效。

1. 商業(yè)智能的五種業(yè)務(wù)交付模式

1. 固定報(bào)表（含移動端）：提供固定口徑報(bào)表，支持移動端訪問，主要面向經(jīng)營管理人員。
2. 自助查詢模型：業(yè)務(wù)人員可自主設(shè)計(jì)查詢方案，支持多維分析及多種可視化展示，主要面向經(jīng)營管理人員、數(shù)據(jù)分析團(tuán)隊(duì)。
3. 數(shù)據(jù)實(shí)驗(yàn)室：提供數(shù)據(jù)環(huán)境和多種工具，支持實(shí)驗(yàn)性的迭代分析需求，主要面向數(shù)據(jù)挖掘人員，數(shù)據(jù)建模師。
4. 挖掘模型應(yīng)用：在穩(wěn)定環(huán)境運(yùn)行挖掘模型，產(chǎn)出目標(biāo)客戶清單和評級信息，主要面向營銷人員和風(fēng)控人員。
5. 即席查詢：提供人工的數(shù)據(jù)使用支持，主要面向經(jīng)營管理人員，數(shù)據(jù)分析團(tuán)隊(duì)的急迫臨時(shí)需求。

中原銀行希望這五種不同的商業(yè)智能交付方式能夠滿足企業(yè)對數(shù)據(jù)的大部分需求。

2. 商業(yè)智能的數(shù)據(jù)分析平臺體系建設(shè)

中原銀行目前規(guī)劃的一套數(shù)據(jù)平臺體系，構(gòu)建了三個不同層級的平臺支持?jǐn)?shù)據(jù)應(yīng)用。 這些平臺面向的人員有所不同，報(bào)表主要面向廣大數(shù)據(jù)使用人員；自助分析主要面向高級報(bào)表分析人員；數(shù)據(jù)實(shí)驗(yàn)室主要面向一些有科技背景的人員，比如建模師。

3. 商業(yè)智能的全面分析支持能力的構(gòu)建

一站式數(shù)據(jù)分析實(shí)現(xiàn)的是架構(gòu)落實(shí)到系統(tǒng)層面，中原銀行對其的定位是使數(shù)據(jù)觸手可及。

銀行的業(yè)務(wù)規(guī)模非常大，我們希望有一個地方可以讓業(yè)務(wù)人員看到數(shù)據(jù)，且不僅僅是報(bào)表，因此構(gòu)建了多個引擎的整合，如：自助分析引擎、搜索引擎、數(shù)據(jù)挖掘引擎、行為分析引擎、非結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)分析引擎等，其中不同的引擎基于完全不同的架構(gòu)體系而做。

需要指出的是，中原銀行還建設(shè)了數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理模塊，因?yàn)槲覀兿Ｍ總€業(yè)務(wù)人員在使用和接觸數(shù)據(jù)的時(shí)候，會有一個中原銀行的數(shù)據(jù)地圖，清楚地知道不同數(shù)據(jù)所在的地方，以及數(shù)據(jù)有哪些標(biāo)簽。

4. 商業(yè)智能的管理和安全管控

中原銀行設(shè)置了一系列數(shù)據(jù)安全管控措施，如下載管理、實(shí)時(shí)脫敏、使用痕跡的管理、行為監(jiān)控，這些不只是為了滿足監(jiān)管的嚴(yán)苛要求。同時(shí)也是數(shù)字化轉(zhuǎn)型過程中必須重視的問題，因?yàn)閿?shù)據(jù)對于銀行，甚至是金融業(yè)的任何一個領(lǐng)域都是第一資產(chǎn)，要保證它的安全。

上面介紹了中原銀行大數(shù)據(jù)建設(shè)的兩大領(lǐng)域：數(shù)據(jù)整合和商業(yè)智能。關(guān)于數(shù)據(jù)整合，很多先進(jìn)的金融機(jī)構(gòu)和互聯(lián)網(wǎng)公司都在做數(shù)據(jù)整合，有很好的經(jīng)驗(yàn)可以借鑒，如神策數(shù)據(jù)做了非常好的產(chǎn)品和架構(gòu)邏輯；關(guān)于商業(yè)智能，擁有好的架構(gòu)師就可以做出很棒的架構(gòu)。因此，雖然這兩大領(lǐng)域很重要但是最難實(shí)現(xiàn)的是數(shù)據(jù)價(jià)值體現(xiàn)。

五、數(shù)據(jù)價(jià)值運(yùn)營的三駕馬車

對于金融機(jī)構(gòu)來說，數(shù)據(jù)整合和商業(yè)智能大部分還是大數(shù)據(jù)團(tuán)隊(duì)來主導(dǎo)，但是實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)價(jià)值的變現(xiàn)需要全公司的重視，首先是領(lǐng)導(dǎo)的重視。中原銀行通過長時(shí)間的探索逐步提出數(shù)據(jù)價(jià)值運(yùn)營的概念，這個運(yùn)營與一些金融機(jī)構(gòu)的業(yè)務(wù)運(yùn)營的概念不同，我們把數(shù)字價(jià)值運(yùn)營概念包括三個角度：數(shù)據(jù)產(chǎn)品、產(chǎn)品運(yùn)營、文化建設(shè)。

簡單來說，類似產(chǎn)品運(yùn)營概念，數(shù)據(jù)團(tuán)隊(duì)除了需要分析師，還需要產(chǎn)品經(jīng)理、運(yùn)營團(tuán)隊(duì)。

1. 打造場景化數(shù)據(jù)產(chǎn)品

中原銀行至少規(guī)劃了兩個重要數(shù)據(jù)產(chǎn)品線。一個是客戶畫像產(chǎn)品，通過整合分析銀行內(nèi)外部的數(shù)據(jù)，并基于標(biāo)簽和用戶抽樣構(gòu)建真正的客戶畫像；另一個是場景分析產(chǎn)品，用來對一些場景分析做端到端的支持。這種數(shù)據(jù)產(chǎn)品的打造本質(zhì)上是一種通過產(chǎn)品運(yùn)營角度沉淀數(shù)據(jù)價(jià)值的方式。

在一個大的金融機(jī)構(gòu)中，可能每個部門都對數(shù)據(jù)有不同要求，這種錯綜復(fù)雜的需求很難有客觀的價(jià)值體現(xiàn)指標(biāo)，而一旦沉淀成數(shù)據(jù)產(chǎn)品，通過產(chǎn)品的運(yùn)營就可以在不同部門產(chǎn)生共同的吸引力與價(jià)值評估，這種吸引力本身就形成了價(jià)值。

中原銀行通過這種方式在整個集團(tuán)內(nèi)部打造了一種數(shù)據(jù)產(chǎn)品推廣和使用的思路，非常像在打造一個產(chǎn)品經(jīng)理團(tuán)隊(duì)，一起構(gòu)建能真正沉淀企業(yè)數(shù)據(jù)價(jià)值的數(shù)據(jù)產(chǎn)品，而不僅針對某個需求出分析報(bào)告。

2. 數(shù)據(jù)產(chǎn)品運(yùn)營推廣

為了加快數(shù)據(jù)化轉(zhuǎn)型，中原銀行設(shè)立了專門的數(shù)字運(yùn)營團(tuán)隊(duì)，不同于業(yè)務(wù)運(yùn)營，這個團(tuán)隊(duì)的運(yùn)營人員負(fù)責(zé)數(shù)字產(chǎn)品人員做出的產(chǎn)品的推廣、宣傳、變現(xiàn)等，如舉辦數(shù)據(jù)人才競賽、開展數(shù)據(jù)應(yīng)用培訓(xùn)等。

3. 數(shù)據(jù)文化建設(shè)

數(shù)據(jù)文化建設(shè)是中原銀行數(shù)據(jù)化轉(zhuǎn)型非常重要的工作。在傳統(tǒng)金融行業(yè)里普遍存在“拍腦門決策”的問題，但是一旦建立了數(shù)據(jù)文化就能更好地控制這些問題，如領(lǐng)導(dǎo)在憑感覺做決策時(shí)，員工可以通過數(shù)據(jù)說服老板做更科學(xué)的決策。

為此，中原銀行建立了數(shù)據(jù)驅(qū)動創(chuàng)新社區(qū)、定期會做最佳數(shù)據(jù)實(shí)踐總結(jié)推廣、數(shù)據(jù)知識培訓(xùn)引導(dǎo)、數(shù)據(jù)文化活動宣傳等工作。

以上，就是我們數(shù)字化轉(zhuǎn)型實(shí)踐過程中的嘗試和思考，中原銀行將繼續(xù)探索和開拓銀行業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型道路，希望能為推動金融業(yè)的數(shù)據(jù)驅(qū)動發(fā)展進(jìn)程盡一份力。

本文由 @神策數(shù)據(jù) 原創(chuàng)發(fā)布于人人都是產(chǎn)品經(jīng)理。未經(jīng)許可，禁止轉(zhuǎn)載

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