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    对话Teradata:以数据驱动金融IT的智慧转型

      [  中关村在线 原创  ]   作者:徐鹏

        随着黑天鹅事件频发,不确定性已经是金融市场的常态。摩根大通、德意志银行等在内的多家金融巨头大规模投资IT技术、成立科技团队,希望通过现代化的技术手段降本增效,从而推动金融行业的数字化转型。

        转型并不是一蹴而就的,当云计算、人工智能、物联网等技术逐步落地到场景,一些电商和零售商通过更加贴近客户的多元化服务崭露头角,甚至开始在功能和体验方面抢夺金融机构的蛋糕。当然,这些变化背后的核心推动因素就是他们对数据的理解。

        由数据分析领导供应商Teradata委托进行的调查显示,针对260家IT企业(千人规模,覆盖金融、电信等领域,69%收入超过10亿美元)的高管调研发现,81%的调查者认为数据分析在业务应用中的作用并不充分,只有23%的人认为在管理决策中使用了数据分析。由此可见,企业一直在讲智能化的洞察,但如何将这一理念落实到实处,仍有一段的距离。

        Teradata天睿公司大中华区副总裁、咨询及服务部门总经理唐青认为,当前企业并不缺少数据,不过一到开展业务的时候又发现数据不够用了,“我们79%的客户认为他们没有拿到有效数据。等到他们真正想去看数据的时候,可能还有28%的数据缺失,其实在数据的管理和复用方面存在着很大的问题。”

    对话Teradata:以数据驱动金融IT的智慧转型
    Teradata天睿公司大中华区副总裁、咨询及服务部门总经理唐青

        另一方面,资深的大数据分析专家是很多企业都缺少的,一些企业要求具备分析能力的人才可以做运营管理的岗位。

    传统金融的玩法在转变

        进一步拓展到业务层面,企业内部的各个业务背后可能运行着数千款App,这些应用组合在一起的时候怎样发挥它们的协同效果,对企业有着不小的压力。金融机构可能对在业务部署过程中的数据分析带来怎样的效果并不清楚。

        例如,银行的发卡部门要做的不止是把借记卡或信用卡发出去,而是要在数据科学家的帮助下,通过建立数据模型来循环往复,把卡的激活数、活跃度提升,进而促进消费额的增长。

        美国一家全球领先的银行,在1988年创建时侧重做信用卡业务,其创始人曾说过:“我们并不是传统的银行,我们也不把自己看作一家银行,我们是一家企业,是一家以信息基础战略为主的一家企业。”

        可见,这家银行把数据资产放在首要位置,而这也使赢得转型之路上不少中国零售型银行的效仿。正是由于前期保持了线性稳定增长的IT投入,它能够在业务不断扩张的过程中持续创新,或许这才是Fintech的关键所在。

        传统金融机构面临的另一个困境是,40%的企业在研究数据时只是做了一个分析模型,并没有与实际业务结合起来。“当你没有链接的时候,意味着40%的投入是完全无效的。”唐青说,“一般静态数据的价值只维持半年,如果不再利用的话,这个数据就已经束之高阁了。这里引出的问题就是,到底有没有把数据资产化变成一种长期的系统化的管理,使它成为信息资产。”

        为此,如何将人工智能的元素植入企业的业务流程就变得至关重要,并且要有针对性地为特定场景设计、嵌入分析工具,使得“Any Data在Anytime”都可以得到快速响应。从业务运营者的角度来看,要想通过数据驱动数字资产的增值,需要结合分析手段去获得客户的推荐,由此来找到自身的问题所在,最终做出改进以减少客户的流失率、提升交叉销售的业绩。

    新金融时代的新思考

        从电子银行、网络银行、移动银行,再到智慧银行,金融服务已经深入到了人们日常生活的方方面面,这种无形的影响使得“以客户为中心”变得越来越重要,“需求到哪而业务就要跟到哪”。为了帮助银行业解决业务痛点,Teradata提出了精细化、场景化、智能化的发展思路。

        其背后的思考在于,从银行1.0的实体网点、单一产品到2.0阶段开始有了自助渠道和细分服务,但仍未彻底摆脱产品为主的模式。到了3.0时代,以阿里支付宝、腾讯微信为代表的互联网金融支付手段真正融入了人们的生活。受到了这些新晋形式的影响,各大银行也开始推出工行e生活、中行缤纷生活、招行掌上生活等应用。

        场景化方面,银行在与越来越多的第三方公司拓展业务形态,例如在开卡之后让用户使用卡片变得更活跃,或者把存留资产利用起来去做一些理财经营。一个细微的变化是,银行的“网点”变得不再固定,由于有了手机银行、智能客服、移动支付,人们在线上就能处理业务,“你身边的银行”已经到来了。

        Teradata天睿公司大中华区金融及航空业咨询服务部总监宋爱华谈到,Teradata会在金融行为中进行智能化的分析,例如某个人点击了多次理财产品就大概率说明其有意愿购买,这样就可以引入一些曾经浏览过的产品。通过结合数据分析、网络分析等技术,Teradata可以找到人与人之间的关系、人与产品之间的关系、资金流动的路径。这样一来,就能够了解某个人的消费习惯、行业属性等信息。同时,也可以帮助银行围绕流失率、行为特征等为客户建立标签。

        同样的,考虑到银行产品的类型各有不同,Teradata还能针对产品的盈利性、受关注度、风险评估等维度建立产品标签,利用知识图谱通过图数据库技术找出客户与客户、客户与产品的关系网,让客户直观地看到人们的金融行为是如何影响业务运营的。

    智慧金融需要认知升级

        有了Teradata这样的智能化数据分析产品,银行的一线人员就要用这种工具扎到实际业务中去干活儿,但问题是好的营销模型已就绪,他们又该如何提升对数据的认知水平呢?对此,Teradata配备了专门的业务专家、运营专家、营销专家去帮助银行业务人员成长。

        Teradata天睿公司大中华区专业服务金融事业部资深行业顾问刘弦表示:“我们可以帮助客户构建前、中、后台统一协调的智能营销体系,帮助客户理解数据,知道数据与业务流程是怎样匹配起来的。”

        “我们下了非常多的分行,下到支行,下到网点,带着我们的理念和思路与客户进行碰撞。我们会帮客户梳理出来一套包括营销策划、资源配置、执行落地等方案,例如应该说什么话,应该给客户推荐什么,在什么样的精准环境下,在什么样的事件促销下,如何去接触客户。”

        2017年和2018年的两年时间,Teradata通过对数据的理解帮助某商业银行客户实现了管理资产近两倍的增长。

        在服务客户的过程中,Teradata逐渐总结出了一套方法论。Teradata天睿公司大中华区商业智能高级经理余俊越称,Teradata花费了多年时间整合了所有的成功案例,构建了丰富的IP资产,让全球的顾问可以在知识库中找到对应的方案去解决客户遇到的难题。截至目前,这个IP库已覆盖六个行业,拥有超过700个服务案例,将成功“复制”给更多的客户。

        Teradata还提出了敏捷开发的理念,在短时间内实现客户的需求。例如,一个执行周期为8-12周的项目会被拆解成三个阶段,前两周确定项目执行的计划、范围、数据准备,中间的3-8周在数据科学家、咨询顾问团队相互协作,创建、迭代业务模式输出洞察报告提交给客户,整个过程是透明可见的,最后的2周会产出成熟的产品方案为待上线的业务做好准备。

        “我们有一个数据智能平台叫Teradata Vantage,提供无处不在的数字智能。”余俊越说。在Teradata Vantage平台上,用户能在SQL、Python、R等语言和工具,以及商业智能与可视化工具之间随意切换,并使用SAS、Jupyter、RStudio等高级功能。

        同时,该平台还预置了180多个分析功能,可以对多结构数据进行转换、准备、分析及可视化操作,支持客户欺诈、购买路径、营销归因、产品相关性、欺诈、营销优化等商业用例使用,并且支持提供描述性、预测性与指示性分析、自主性决策、机器学习、可视化工具等功能,可部署在公有云、本地环境、优化型或通用基础设施,或以“即服务”方式提供。

        在余俊越看来,Teradata提供的不止是一种解决问题的方式,而是在这一过程中结合平台、工具、咨询服务,真正做到帮助客户提升价值。

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