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【深度干货】金融机构数据驱动业务的故事正在发生

作者: admin来源: 未知时间:2019-04-26 14:16:030

 

 

 

 

 

 

30余位来自浙江金融行业IT和数字业务的决策者汇聚在油菜花盛开的婺源,共享金融行业数字化转型经验,探讨数据驱动业务的方法和对策。

 

数据驱动业务的故事在金融机构中正在发生。

 

下面,我们通过金融机构目前需求、数据驱动业务解决方案以及典型用户的实际应用,一起来分享一下金融机构数据驱动业务正在发生的故事。

 

 

高效利用自身数据

将成为金融机构转型的关键

 

——金融机构自身具有大量的实时数据,拥有大量的具体化场景,能否充分利用自己的数据优势,将成为金融机构转型升级的关键。

大数据是继云计算、物联网之后IT产业的又一次技术变革。所谓“大数据”,就是公司在日常运营中生成、累积的用户网络行为的数据。这些数据的规模庞大,以至于不能用GB或TB来衡量。

 

随着金融企业数字化转型,金融企业对于自身大数据的需求越来越明显,场景也越来越具体化。虚拟化及电子化交易,成为大数据时代金融行业发展的特征。能否充分利用自己的数据优势,将成为金融机构转型升级的关键。

 

因此,积极针对大数据布局,从战略层面应对大数据时代的挑战,推进并建立起数据驱动型发展方式的金融机构,将获得比同业更高的效率。从而,有效提升交叉销售、投资管理市场份额及能力,并由此培育出自己的信息核心竞争力。

 

那么,“大数据”为金融机构带来什么?

 

以前,人们只把“数据”看做是客户来办理业务过程中所产生的一种附属物。现在,在客户办理业务的信息中,蕴含着客户各种各样的需求,如果把成千上万条这类的信息积累下来,就能精准地洞察客户需求,从而设计出满足客户需求的新产品,实现个性化营销。

 

可见,数据已成为企业的核心资产,掌控数据就可以深入洞察市场,从而做出快速而精准的应对策略,这也就意味着巨大的投资回报。企业战略也将从“业务驱动”转向“数据驱动”,数据化决策是企业未来的发展方向。对数据进行有效的管理和运用,能使企业在转型变革过程中拥有绝对的核心竞争力。

 

过去很多企业对自身经营发展的分析只停留在数据和信息的简单汇总层面,缺乏对客户、业务、营销、竞争等方面的深入分析。如果决策者只凭主观与经验对市场进行评估而制定决策,将导致战略定位不准,存在很大风险。在大数据时代,企业通过收集、分析企业内部和外部的数据,获取有价值的信息。通过挖掘这些信息,企业可以预测市场需求,进行智能化决策分析,从而制定更加行之有效的战略。大数据最至关重要的方面,就是它会直接影响企业怎样做决策、谁来做决策。

 

在信息有限、获取成本高昂的时代,让身居高位者凭借个人经验和直觉做决策,情有可原。但是,在大数据时代,就要让数据说话。

 

 

兼备战略与战术的方案

成为金融机构转型的抓手

 

——面对大数据的挑战,在战略层面上,金融企业应当建立“数据驱动型”发展模式,完善数据运营体系,落实大数据运营中心;在战术层面上,通过运营优化、管理提升、风险控制等应用,全面提升金融核心价值和竞争力。

这是永洪科技对金融行业数字化转型的价值主张。

 

图丨银行大数据运营中心建设架构图

 

银行大数据运营中心建设的当务之急应该围绕运营优化、管理提升、风险控制三大建设目标,主要体现为:

 

  1. 以用户数据为核心的运营优化,通过客户画像、精准营销、产品优化、舆情分析、市场和渠道分析,全面提高运营效率。

     

  2. 以投入产出与价值贡献为导向的管理提升,通过绩效考核、领导驾驶舱、管理会计平台等应用真正实现精细化管理。

     

  3. 利用多维度的安全判断和更细粒度的建模及预判,实现中小企业货款评估、实时欺诈交易分析、反洗钱业务分析等应用,加强对商业银行风险的识别、评价和预答,有效防范金融风险。

 

图丨永洪科技MPP数据集市架构图

 

 

从数据源到最终展现分成如下几层——

 

ETL层

采用PC server作为ETL前置机,将数据清洗、转换、装载。

 

离线分析计算平台

采用Hadoop分布式存储,支持结构化和非结构化数据存储,并且当数据量增大时方便横向扩展(Scale-out),可将存储层的数据进行加工。根据分析需要,可进行数据模型计算、挖掘分析等时效性低的大规模批量计算任务。

 

实时在线分析平台

采用永洪科技高性能MPP数据集市作为介质。MPP分布式的数据集市支持高并发和高可用,每个数据集市是基于一个主题做好轻量建模的细节数据,数据被分布式存储在每个节点上,同时又做好了备份。数据按照列存储的方式,被高效压缩,打好标签,存储在磁盘中。当需要查询计算时,采用内存计算来进行数据计算,并且每台机器节点会同时计算,最终会将结果送应用层做展现。 

 

应用层

利用永洪科技敏捷BI提供自服务分析工具,对离线和在线分析平台中的数据进行自服务可视化展现。无论是终端用户还是IT开发人员都可以通过主流浏览器来访问BI系统,用户还可通过移动终端来访问系统。BI系统提供系统监控、权限多级管理、多维数据分析等功能,同时还支持自服务式报表设计和数据分析。

 

发挥“五子棋”优势

成为金融机构转型的要素

 

——永洪科技金融行业大数据解决方案具有高性价比、高可用性、高并发性、敏捷、自服务等特点,优势连成“五子棋”,为金融行业业务提升发挥价值。

第1子

高性价比,低TCO

整个系统架构,摒弃了传统系统常见的向上升级(Scale-Up)思想,不管是数据集市还是BI前端,都支持横向升级(Scale-Out)。随着企业的业务增长,数据分析需求都会大幅增长,基于X86 PC Server集群的平台架构十分关键。在这种架构下,我们不用采购昂贯的小型机去支撑高并发、海量数据计算和数据分析业务的发展,而是采购多台普通的PC Server搭建集群,建设高性价比的分析平台。

 

第2子

高可用性

离线分析平台和在线分析平台都是分布式架构。数据存储是分布式的,数据的计算也是分布式的,还带有备份机制和监控机制。当某一台机器宕机,其他机器会自动承担所有计算。该分析计算平台应用广泛,即使客户数据量达到上百T,依旧运行稳定可靠。该分布式数据集市支持对计算和存储节点进行热插拔扩展,可以从一个节点扩展到几十个甚至上百个节点。

 

第3子

高并发性

在线分析平台支持高并发。永洪科技的分布式数据集市,是列式存储的,采用良好的内存计算技术,可基于多台存储和计算节点并行工作,非常适合海量数据的实时数据分析。

 

第4子

敏捷:

快速发布,持续迭代

数据层敏捷:

数据层无需做数据的预先汇总计算,只要将数据关联做好,导入的数据还是细节数据,所有的计算都是在用户点击时发起的实时计算。因此,数据层只需再建立一个轻量模型,导入新需求的细节数据即可。

 

应用层敏捷:

采用灵活的ROLAP机制,每个点击发起的需求都会实时拼出SQL,送给计算层去计算,比较容易适应业务变化。模块层次少,建模完就可以直接设计报表和Dashboard,或进行探索式分析。对终端用户来说,也非常简单易用。

 

第5子

自服务式和

探索式多维分析

基于主题的集市,已经将物理表结构在语义上转义成便于理解的逻辑结构,终端用户通过拖拉拽的方式可以轻松自定义报表或仪表盘。前端系统具备过滤、钻取、缩放、关联、变换、动态计算、链接等交互和分析能力,用户可以通过其发现问题、找到答案,做出商业决定,形成探索式的分析。

 

 

他山之石,已经发生的故事

华夏银行:

大数据技术帮助银行

实现业务高速增长

 

华夏银行将大数据技术平台(数据服务系统)与业务(数据服务中心保障体系)进行了完美的融合,从而真正的做到了降低人员成本,提升销售运营效率,实现企业价值的高速增长。

 

“早期,银行对数据的应用基本上是做报表,统计报表、财务报表、会计报表等,每年要做好几百个报表,由于数据散落于各个分行以及各个业务部门,不便于快速统计,只能通过人工筛查分析,出报表的速度不够及时且费时费力,导致决策滞后;而且由于当时的报表系统复杂,操作繁琐,做出来的报表效果并不是很理想,报表数据不够准确,无法实现准确有效的全局观察与分析。除此之外,数据分析人员既要懂技术,又要懂业务,压力大。”华夏银行相关负责人介绍。

 

如何在人力有限的条件下,搭建行之有效的数据分析系统,实现对各个分行、各个业务部门产生的业务数据进行高效管控与分析,辅助管理层和业务人员及时、准确的进行业务决策,成为华夏银行亟待解决的问题。

 

“随着业务的发展,没有及时、准确的数据反馈,仅仅靠数据分析人员,而不是新技术,是无法和同行进行竞争的,更无法保障银行的高速发展以及获取更多的客户。因此,在‘数据驱动’要求下,我们根据新技术条件搭建了自己的大数据平台。”该负责人如此表示。

 

下面通过两个具体的应用场景,看看华夏银行究竟如何用大数据分析帮助业务提升呢?

 

场景1:

优化产品流程,提升一倍转化率

 

我们上线过一款金融产品,投放市场推广后,发现交易额一直上不去,后来通过“插点埋码”的方式,采集到了用户通过网银/手机银行访问该款产品关键页面的行为数据,发现访问率只有20.89%,交易成功率只有15.31%。通过用户回访,客户反映产品访问速度比较慢,通过分析我们得知由于访问速度过慢这一原因导致了用户等待时间过长,大量的用户访问途中直接离开。

 

除此之外,还收到了用户反馈“基金购买”的下单步骤过多。我们将优化建议提交给了产品部门,之后对该产品进行了改版优化,将原来的购买流程从之前的五步优化到了三步,重新上线推广。之后我们通过对每日的关键数据进行追踪和分析,购买基金的转化率从原来的15.31%提升到了现在的31.17%,提升了一倍多,客户好评率也有了极大的提升。

 

场景2:

助力精准营销

提升八倍客户购买转化率

 

2017年,华夏银行为手机银行客户推出了一款预期年化收益率表现良好的“夜市理财”产品。主要面向于朝九晚五的白领人群、宅男宅女、中老年客户群体。我们基于地理位置特征、交易行为偏好、金融产品的购买偏好、访问特征偏好、营销特征等数据,对客户进行分类,打上标签。

 

通过客户信息的标签化,抽象出一个客户的信息全貌,基于精确的用户画像,对客户进行差异化、个性化的产品推送。将精准的内容,通过精准的渠道推送给精准的客户,商品推荐成功的几率就会非常大。推送之后,客户购买“夜市理财”产品的转化率提高了八倍。

 

聚宝匯:

互联网金融平台实现数据化运营

 

聚宝匯通过对数据的分析、挖掘,能够实时地了解客户的多样化需求,更精准的推出适合各类客户群体的个性化金融产品,改善传统金融行业产品单一的缺点,同时在大数据分析的帮助下,可以帮助企业利用数据洞察缩短企业运营探索过程,减少试错成本,避免在金融决策中由于人为、情绪因素造成的判断失误,发挥数据决策的客观、准确率高的优势。

 

聚宝匯每月都有不同的产品和促销活动上线,平台的用户数量大,数据量增长很快,需要可以从容应对数据量增长和进行全量数据分析的大数据平台。就部门日常的数据分析需求来说,数据运营团队需要撰写日常报告、专项活动分析,以及提出数据运营建议等。由于平台的用户数和资金交易量大,对企业经营决策的风险控制一直是聚宝匯的重中之重。

 

“我们使用的是Yonghong Z-Suite进行数据分析,该产品可以很好的实现我们日常运营分析的需求。”聚宝匯相关负责人表示。

 

具体来讲,常规的日报和周报主要是趋势分析做得比较多,通过趋势波动来看业务状况是否有异常,比如销量指标是否在正常范围之外。在日常的运营分析中也会有用户的画像分析,从用户的年龄和性别等维度,分析用户的投资频率及投资金额;用户投资的时间段以及用户的投资偏好,比如相关产品的流动性与收益率等。在内部风险管控方面,通过趋势分析、异常值预警等方式进行平台风险管控。

 

通过使用永洪科技大数据分析产品,聚宝匯获得了如下益处:

 

第一,实现日常关注指标的自动化报表。快速便捷的实现数据获取及展示,大大缩短了开发人员的重复性工作。

 

第二,为日常数据分析报告提供数据来源,能从宏观层面了解客户投资行为及偏好。

 

第三,Yonghong Z-Suite在数据实时展现与数据联动上操作便捷,展现快速,并且仪表盘提供多种多样化的图表展现形式,能让数据运营团队快速实现数据洞察的需求。

 

第四,在数据分析的过程中,一般是业务人员提出假设,然后通过数据进行验证。永洪科技的产品可以更好的辅助业务人员进行假设、分析和数据验证,实现更快速的支撑决策。

 

聚宝匯突破传统的理财模式,让收益与交易量的信息在平台展示得更加透明,而灵活的投资周期和多样化的投资组合作为产品优势牢牢的抓住大众理财的热情,从每月持续暴增的用户数量,和业务交易量的增速来看,聚宝匯已经成为了新一代的互联网金融行业的标杆企业。而业绩神话的背后,离不开高效的运营分析洞察、实时的经营数据分析、准确可靠的企业级风险管控。

 

 

成为战略伙伴,做好长线角色

 

在行业数字化转型的大潮中,一向走在信息化前列的金融行业在数据驱动决策的新时代,依然扮演着行业先锋的角色,选一家产品技术能力可靠又有丰富行业经验的合作伙伴对金融机构打造大数据平台具有重要意义。据悉,永洪科技在金融领域内曾服务过多家知名企业,包括中信银行、民生银行、中金所、光大银行、浦发银行、华泰证券、光大证券、阳光保险、泰康保险等。

 

在2018中国财经峰会上,主办方将“时代创变榜-2018年度影响力企业”称号颁发给了永洪科技,并给予了这样的获奖理由:

 

“永洪科技作为中国领先的大数据厂商,凭借一流的大数据技术和产品,以及在赋能金融行业智能化转型中积累的丰富经验。”

 

作为本次金融活动的主办方之一,永洪科技每年针对不同的行业举办很多场次类似的经验交流会议。作为数据技术专家,永洪科技依托强大的技术服务能力和完善的咨询服务体系,在与客户构建从技术伙伴到应用伙伴,再到战略合作伙伴的发展路径中,诠释着为客户创造价值,实现客户成功的价值观。

 

永洪科技期待成为更多企业的战略伙伴,在这些企业数字化转型的故事中做好长线角色。

 

 

 

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