九卦 | 中小银行重构数据结构是当务之急

2020-03-31 06:44:46

＊隔离或许会距离我们距离，然则不克隔离我们的真爱：九卦金融圈、索信达、清华大学经管学院中国金融研究中心举办的 “零接触”银行征文大赛，本文为征文选登，希望激刊行业关于数字金融和“零接触”的深入商酌。

作者：张慧丹（广州农商行收集金融部） [好文分享：www.11jj.com]

编纂：严世杰

[本文来自：www.11jj.com]

起原：九卦金融圈

客户众众，场景之中。大数应用、银行好逑。

求之不得，寤寐思服。心之所念，辗转反侧。

面临业界如斯火热、备受追捧的“大数据”，笔者借用PS《诗经·关雎》开篇，进展借此表达中小银行在银行生意中应用大数据的神往之情和求索之吃力。

神往之情在于，在线下客户越来越少亲临网点，即使是在线上，客户也不再依靠银行的电子渠道。在客户流失的同时，更令银行忧虑的是银行可把握的客户数据源越来越单一，对客户的熟悉水平越来越片面。

以前银行经营客户可以经由网点、网上银行\移动银行等银行渠道开展存款、转账、理财、贷款等生意。现在客户可以随意的经由微信、支出宝、淘宝等第三方..打点支出、转账、理财、小额贷款、缴费、..等形式多样的金融处事。面临渐行渐远的客户、面临纷繁复杂的金融生意（更多的还有非金融类的社交、消费活动等），我们迫切需要一双慧眼去看清楚客户身边所发生的一切改变。

“大数据”就是这双慧眼，银行需要经由“大数据”去收集客户的行为数据、生意数据等，需要经由“大数据”去描画出客户的完整数据画像（不单仅局限于金融数据画像），并以此为据去遴选客户、处事客户，凭证客户的喜欢、特征去优化产品、改善处事。

求索之吃力在于，大部门银行的科技实力还停留在“IT”时代，而在如今的“DT”、“AI”时代下，大部门银行的科技实力远远落伍于一些领先的互联网企业，即使在研发效率上也是落伍于大部门IT公司。银行穷困实践最新金融科技的对象、手艺、体式、经验、资源。

既然“白手起家”有短板，那就追求“他山之石”以“攻玉”吧。可在追求的道路上，不少银行都经验过诸多坎坷：

内部数据对照零星

这种景遇首如果传统的银行数据存储往往是以产品或生意为中心去设计存储组织的。而现在不论是从手艺实现到生意推广所首倡的都是“以客户为中心”，所以当真正去实施大数据应用项目时，在进行生意数据梳理、清洗的第一个环节时，经常会碰着多少数据归集、整合问题。

穷困合适外部数据

这种景遇经常发生在线上授信生意和零售生意方面。在开展线上授信生意时，因为穷困客户在具体行业、场景中的行为数据、生意数据，多数银行只能回收与外部机构合作，开展连系风控。银行自身的风控能力局限在人行征信风控，穷困对生意场景的一手风控法子。在开展零售生意时，..目的首如果促进客户理财、支出、消费等生意活跃，但多数景遇下能行使的仅有银行内部的生意数据，在这种景遇下所描画出的客户画像对照片面，其被假定为“该客户仅是某银行的单一客户”。若是客户是活跃客户，那据此开展的一些..法子照样有效的。但当客户是静默客户时，那据此开展的一些..法子就收效甚微，因为无法剖断客户在银行外部场景是否活跃，是否有其他生意需求。

投入大周期长奏效慢

今朝银行在实施大数据应用时（如：授信风控、客户画像/..），多数是选择与专业手艺解决方案供给商合作，而相关的系统软件安置、研发人员投入等费用也是较之往银行传统生意系统的费用投入有很大增幅。同时，这些项目除了投入费用大之外，往往需要经由项目立项、采购招标、研发实施等过程后才能实现生意上线，这个过程至少1年。即使上线后，还需要一段时间去生产情形验证数据、演习模型，前后至少1-2年生意才能算是根本不乱。这个周期光鲜与不少中小银行的“昔时立项、昔时奏效”的希望不符。

面临上述坎坷，多少中小银行往往无法迈开步子，个中当然是有多少实际的无奈。然则就束手无策了吗？就坐以待毙了吗？我们多少银行的童靴们开启了DIY模式，经由SQL、Python、SAS等编码说话及相关对象在平时工作中自行编写脚本进行生意数据的统计、理会，以解决部门生意需求、提交工作效率。这种精神值得鼓励，但笔者并不首倡，此乃无奈之举，无异于隔靴搔痒。

若是银行在靠自身科技资源无法自建大数据应用，又难以抉择与哪些合适的供给商进行生意合作的景遇下，笔者认为可以从三个方面思虑，慢慢解决大数据应用的难题。

一、重构数据组织：按“以客户为中心”的思惟重构生意系统数据组织；

二、雄厚数据资源：在合法、合规的前提下，以开放的心态与外部机构开展数据资源共享合作；

三、撑持生意立异：大数据应用项目以及其他金融科技项目往往被看作是传统银行实现自我救赎的灵丹妙药，所以在项目抉择时慎之又慎。但笔者认为，越是新的手艺越是需要勇敢考试，越是需要长时间的实践储蓄。是以，需要在资金、人员、时间上给予生意部门充足的撑持。

在上述三个方面的问题傍边，笔者认为“重构数据组织”更是当务之急，理当优先解决。

因为今朝首倡的是“以客户为中心”，当银行在经营意识、处事体式、产品功能等方面下功夫、花精神，追求若何“以客户为中心”提升处事能力的时候，往往忽视了一个问题：是否具备以“以客户为中心”去熟悉客户的资源？

自从进度IT时代，银行熟悉客户的途径就不再以人的意志为转移（即：凭工资经验累积），而是经由对相关生意系统存储的客户个人数据、历史生意数据、资产数据等的解读去熟悉客户。当进入DT时代后，银行可以经由整合内外部数据，拓展熟悉客户的维度。

但仅仅拥罕见据并不克诠释银行拥有“以客户为中心”去熟悉客户的资源，是否竖立合适的数据组织和具备有序的数据治理能力才能决意银行是否具备“以客户为中心”去熟悉客户的资源。是以，不论我们是追求外部供给商实施大数据应用，照样经由自有科技资源完美大数据底细培植。重构数据组织都是我们必需正视，也是必需尽早实施的底细工作。

在软件行业中有一个编码思惟“面向对象轨范设计(Object Oriented Programming)”，这种理念与“以客户为中心”有异曲同工之妙，具体落实在数据组织重构方面，笔者感受可以称之为“面向用户数据设计(User Oriented Database Design)”。传统的银行生意系统往往是以产品为中心或以账户为中心进行生意数据存储的，这种数据存储设计对于单个生意系统的处理效能是对照合适的选择。

但这种数据存储组织使得客户数据之间的关系性不高、逻辑性不强，增加了我们以客户为中心去治理数据、统计数据、理会数据的难度。是以，需要以“面向用户数据设计(User Oriented Database Design)”为指导重构数据组织，以知足大数据相关生意应用落地实施的根本要求。

按照“面向用户数据设计(User Oriented Database Design)”设计思惟，可以把数据组织分为三个模块，即：用户模块（User Module）、标签/属性模块（Tag/Attribute Module）、事件模块（Event Module）。

用户模块（User Module）

首要记录用户的标识及根本信息，为了适应内外部数据整合的需要，用户标识应该包含主标识（如：身份证号）以及关系标识（如：手机号、社交..账号、设备号等）。因为我们熟悉客户的数据多少来自于外部互联网..，这些..的用户大多并非实名用户，补充关系标识将有助于据此关系识别客户在互联网..的生意行为。

标签/属性模块（Tag/Attribute Module）

首要记录客户的自然属性信息（如：岁数、性别、职业、学历等）以及相关的生意标签（如：资产物级、是否支出活跃客户、是否移动银行静默客户等）。生意标签的种类、维度、数量是跟着生意的成长需要络续优化、完美。

事件模块（Event Module）

首要记录客户在什么时间、什么渠道做了什么生意。生意的生意品种是什么、代价若干、生意对手是谁等等。个中，还需要重点记录的是客户的行为事件，例如：客户登录App的时间、停留的页面、检察的产品、花消的时间等。以前这些行为事件往往被银行生意部门忽略，以至于在想改善客户体验、识别客户潜在需求时又吃力于没罕见据撑持。

上述设计思惟的实施并不需要依靠稀奇的手艺手段，大多数银行依靠行内自有的科技资源就可以实现。同时，经由与各类大数据供给商进行交流也可以发现，大多数供给商所供给的大数据画像/..解决方案也是按照相同“用户->标签->事件”这样的实施逻辑去构建其底层的数据组织。在这个层面上大多数供给商的处理体式大同小异，不合供给商的核心竞争力的区别在于后续的数据理会\建模能力，以及配套的..治理对象的完整水平、易用水平等。

重构数据组织这项工作始终是银行必需首先迈过的坎，只有迈过这道坎，后续的数据建模、..理会、标签优化、客户促活、抉择指引等系统实施/生意运营工作才能有条不紊的持续开展下去。

同时，笔者也进展供给金融科技解决方案的企业可以多从手艺赋能、生意赋能的角度去调整产品组织、处事组织。除了面向银行供给一揽子解决方案的同时，也可以按生意板块或功能模块供给相对自力的产品或手艺处事，以知足中小银行“小步快跑、慢慢迭代”的需要。

那些年银行错失了“余额宝”，流失了存款；那些年银行错失了“..雨”，流失了支出；那些年银行错失了“场景”，流失了“贷款”。如今银行进展追寻大数据，不再与用户错过。追寻的道路虽坎坷，但只要抛开牵记，勇敢武断的走好每一步，就能够真切的拥抱大数据，拥有上将来。

“挑战与责任：战‘疫’催化数字化银行”征文大赛

一支笔书写尽心中块垒，一篇文展现出浩然世间，邀你发声，与我们一路讨论疫情之下的银行数字化变革！

主办方介绍

索信达是中国大数据以及人工智能方案供给商，2019年12月13日在香港联交所主板上市。其计策聚焦中国金融行业，为金融客户供给大数据..、风控落地解决方案。

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清华经管中国金融研究中心（简称CCFR）成立于2002年，是一个以金融学研究为核心，连结学界、业界和监管部门的..。中心的宗旨是培植成为国际一流水平的开放式研究..，吸引国内外金融研究人员，积极鼓动面向现代金融系统的科学研究，为中国甚至全球金融业的成长供给前瞻性的研究申报，并为中国的经济成长和金融政策的制订献计献策。

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