澳门新葡亰手机版发现数据的价值丨招商银行领

日期:2019-11-03编辑作者:精彩专题

原标题:发现数据的价值丨招商银行领跑科技金融

全球领先的信息与通信解决方案供应商华为宣布,与全球领先的商业分析软件与服务供应商SAS公司结为联盟合作伙伴,双方将在大数据事业发展道路上携手并进。

为建立农村金融领域科技成果与资源共享机制,发挥科技整体合力、开展联合创新的初衷,11月29日-30日,由农信银资金清算中心主办、金科创新社承办的“2018农村金融科技创新与共享发展会议”在湖北武汉召开,会议以“开放 共享 共赢”为主题,来自全国33家农信成员机构的领导及科技人员出席此次交流分享会议。

—— 本文作者 陈广成

合作共赢,构建基于Hadoop的大数据生态系统

华为技术有限公司金融大数据解决方案架构师林成海出席了本次会议并发表了“大数据让企业更智慧”主题演讲,分享了金融大数据的发展趋势与面临的挑战,以及华为FusionInsight大数据解决方案和在金融行业的实践案例。

今天,当你发现已经很少走进银行网点,却在不知不觉中打开银行App的频次多了起来,其实这时你已经感受到数字金融正在从根本上改变金融行业的未来。对于金融机构而言,他们比用户更早发现这一点,随着金融服务的价值逐步向数字功能转移,全世界的银行们均迈开了向数字金融前进的步伐,并且迫不及待。

大数据时代,企业需要具备将原始数据转化为全新洞察力的能力。SAS与华为的合作,旨在发挥各自强项,共同打造针对不同行业的大数据解决方案。作为高级分析领导者,SAS一直占据全球高级分析软件市场第一主导地位,其大数据分析技术和卓越洞察深受企业信赖。SAS除了为产品配备强大的分析能力,还将与华为共享在金融服务业等核心行业丰富的实践经验。

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二者的合作将以Hadoop生态圈的不断成长为契机,整合Hadoop架构与SAS分析的优势,实时分析处理数据,从而获取精准洞察。SAS能够将大量且复杂的精密运算应用到Hadoop集群,支持Hadoop完成整个分析生命周期,包括数据访问和管理到探索、建模和部署。SAS通过 Hadoop数据加载器、 In-Memory Statistics for Hadoop、SAS可视化分析以及SAS高性能分析等一系列基于Hadoop的解决方案及产品将分析的力量与Hadoop相结合,释放大数据真正的价值。

以下是林成海的演讲实录:

作为商业银行中的龙头,招商银行是成功迈入数字金融大门的佼佼者。一年前,招商银行就宣布其零售客户数正式突破1亿大关。招商银行借力移动互联东风,部署“移动优先”战略,不仅在国内率先推出了闪电贷、刷脸取款、一闪通、摩羯智投等行内领先的创新服务,同时不断迭代手机银行、掌上生活两个App,令其服务效率与体验处于行业领先水平。

Hadoop提供了开放、高效且部署灵活的数据存储方式,而SAS与华为的合作将帮助企业用户发现难以发现的洞察。企业可以基于数据做出科学决策,不再简单依赖直觉人工判断。同时这种合作还让企业使用全量数据进行分析成为可能,真正利用大数据,而非传统的小样本数据。SAS打造了可视化和互动性更高的Hadoop之旅,轻松展现趋势与洞察。SAS大中华区总裁吴辅世先生在谈及此次合作时表示:“我们越来越充分感受到中国企业对于大数据分析应用的迫切需求。华为深耕本地市场多年,在各行业均积累了深厚的客户基础,企业业务发展势头强劲并具有国际化视野,我们非常尊重和看好这样具有远见和洞察的企业。SAS与华为的共识合作将是SAS本地市场实践的重要里程碑。我们将与华为携手,依托Hadoop架构和前沿分析技术,从打造行业首选的大数据分析平台出发,持续创新,实现我们共同的社会责任。”

大家好,我是来自华为的林成海,目前从事金融行业大数据解决方案设计工作。

近年来招商银行多次荣获最佳商业银行、最佳零售银行、中国区最佳私人银行、中国最佳托管专业银行等荣誉。在最近英国《银行家》(The Banker)杂志公布的“2018年全球银行1000强”榜单中,招商银行按照一级资本排名全球第20位,成为国内首家进入全球20强的股份制商业银行。

“大数据的应用为企业带来了业务数据化和数据业务化的新机遇,让数据来提升企业的业务效率。企业大数据应用有两个最基本的东西,一是高效的分布式处理引擎,另一个是企业的业务模型,华为大数据平台FusionInsight和SAS的业务模型是天然的优势互补,两者相加帮助企业轻松驯服任何形式的数据,将其转化为业务的价值。”华为IT产品线大数据领域总经理朱照生说道,“SAS公司是全球商业分析领域的领导者,相信我们双方的合作,可以帮助更多的中国企业用好大数据,产生实实在在的业务价值。”

今天给大家分享的主题是“大数据让企业更智慧”,主要从以下三部分介绍华为大数据在行业的应用,金融大数据发展和趋势与挑战、华为FusionInsight大数据解决方案以及华为FusionInsight的经历和案例。

如今,招行所定位的金融转型的下半场,正剑指以金融科技为核心的零售银行创新,面对未来招行提出 “重塑IT架构,寻求轻资产运营;盘活沉淀数据,提升服务质量“的要求,其正举全行“洪荒之力”推进金融科技战略。

大数据融合与洞察

一、金融大数据发展趋势与挑战

发掘数据的价值

FusionInsight分析平台是SAS与华为合作的第一张答卷。FusionInsight是基于Hadoop架构的集大数据存储、查询、分析功能为一体的企业级平台,帮助企业快速构建海量数据信息处理系统。该平台包括海量数据引擎FusionInsight HD和实时数据处理引擎FusionInsight Stream两个核心组件,能够对高达百万维度的数据进行全量建模,进行实时分析和挖掘。华为与SAS在FusionInsight的研发、渠道拓展和市场营销方面展开合作。基于Hadoop框架上的SAS分析应用,FusionInsight在企业的精准营销、实时决策、客户维系、数据开放等各种应用场景提供全面的技术保障。

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毫无疑问,金融机构与客户的互动正在加强,海量数据代表着前所未有的机遇,对招商银行来说更是如此。截至3月末,招商银行App累计用户突破6000万,用户粘性及活跃度在金融App中均名列前茅。

FusionInsight面向多个行业,可以在金融、通信、交通、公共安全等多个领域发挥流式事件实时处理优势,进行实时分析和决策。迄今为止,FusionInsight已在全球拓展了100多个大数据项目,有40多个项目已经在交付,其中10多个已经在商用。目前的主要应用领域为电信、金融、科研、公安和政府,客户包括中国工商银行、中国建设银行、招商银行、平安银行、上海移动,上海联通等。

新ICT技术驱动金融行业进入智能化阶段

而如何深挖银行数据资产,为业务创新和客户体验服务,近几年来招商银行进行了大量的探索和实践。在重构以金融大数据分析为基础的决策和服务体系方面,招商银行携手华为构筑大数据平台,并取得了显著成绩。

中国工商银行运营团队通过华为FusionInsight大数据构建其日志分析平台,为SAS数据统计分析提供更精准的数据源,最终,在逸贷产品上锁定目标客户,建立准入评分标准,并根据评分提供不同额度的贷款;对商友客户进行评级,根据不同级别的客户进行不同的服务,并建立移动APP为客户提供随时随地的服务。

我认为我们目前是把后面的3.0,4.0做了,但是我们2.0还是做得不到位,但是这个可能各个企业有各个企业自己的发展特色,不是说这四个阶段一定是1、2、3、4这么做,农信跳跃式发展更有优势。

以信用卡征信举例,招商银行与华为合作,用FusionInsight大数据解决方案为招商银行提供服务,将征信相关数据整合到第二数据平面,消除数据孤岛;应用实现统一访问接口,服务化共享,减少重复建设;减少中间人工处理环节;支持多业务系统并发访问,实现实时征信访问能力。

2000年左右金融行业完成了网络化、大集中阶段。近年来伴随金融科的发展,以客户体验为中心的金融科技得到迅猛发展,移动化、个性化成为了金融行业的热点。目前,由于以大数据、云计算、人工智能为代表的新科技的迅猛发展,促进金融行业都在往智能阶段发展。

目前招商银行推出新的信用卡申请服务,将信用卡征信时间从1周左右缩短到2-5秒,全流程自动化,取消人工干预,实时发放虚拟卡,用于网上消费,为年轻用户打造即用即享的极致体验。

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此外,华为还助力招商银行打造了新一代实时智能反欺诈平台,基于全量数据的毫秒级分析,业务零中断,数据零丢失。据悉,招商银行信用卡实时智能反欺诈平台上线后效果十分显著:风险案件数降低50%,减少损失超亿元,处理能力提升10倍,业务连续性达到99.99%。

未来金融机构:移动化、个性化、社交化、实时化

在服务于小微企业贷款方面,招商银行还借力华为建立起了强大的审批中心——零售信贷工厂,改变了以往小微贷款审批区域分散、标准不统一、风险难以集中把控的问题。截至2018年已完成全行44家分行全部集中审批,真正实现了“一个中心批全国”。基于华为FusionInsight金融大数据解决方案,招商银行获得了明显的效率提升:小微贷获客预测转化率提升40倍、金融资产预测误差率降低50%。

这些主要是第三个阶段的东西,但是还是有可以推进的方向。比如传统情况下在业务层面上银行是被动在网点等客户上来,在未来的时候要变被动为主动。而在IT层面上我们也要支持业务层面的进化,要达成运营客户、服务客户、营销客户的闭环,大数据技术可以给我们在这方面一个很好的支撑。

FusionInsight洞察新机遇

传统架构无法支持大数据数据时代业务创新

当然,这背后华为金融大数据解决方案提供了关键支撑,基于企业级大数据存储、查询、分析的统一平台FusionInsight,华为金融大数据平台是在传统数据库和数据仓库(第一数据层面)的基础上,通过FusionInsight来构建金融机构的第二数据层面,并针对金融行业的运行维护、应用开发等需求打造了高可靠、高安全、易使用的运行维护系统和全量数据建模中间件,让企业可以更快、更准、更稳地从各类繁杂无序的海量数据中发现价值,及时洞察和决策新的机会与风险。

传统的架构无法支持大数据时代业务创新,比如在数据资产管理、运营管理、客户结构、风险控制等这几方面有些瓶颈。

FusionInsight是完全开放的大数据平台,可运行在开放的x86架构服务器上,它以海量数据处理引擎和实时数据处理引擎为核心,并针对金融、运营商等数据密集型行业的运行维护、应用开发等需求,打造了敏捷、智慧、可信的平台软件、建模中间件及OM系统。

第一个数据资产管理,比如历史数据离线保存,核心生产只保存3-6个月数据,更长历史数据需要从磁带获取,实时性差,另外,按业务部门建设,数据不共享,数据不协同,部门间获取数据需要一周。

华为大数据平台FusionInsight以敏捷、智慧、可信的优势获得了众多行业客户的认可。截至2018年2月,华为FusionInsight大数据解决方案已经赢得全球55个国家、1000多家客户的信赖,拥有300多家商业合作伙伴,并在全球多个地区设有OpenLab来支撑与客户和合作伙伴在云和大数据方面的联合创新,广泛应用于金融、运营商、政府、能源、医疗、制造、交通等多个行业。

第二个是运营管理,银行要应对银监会、人民银行等各类监管报表非常多,需要占用大量的人力资源,如果应用大数据把这些分散的数据抽象整合,可以提高效率。

对于招商银行来说,其借助华为FusionInsight搭建的大数据平台已广泛应用于市场营销、客户洞察、信用风险和业务运营等领域,部署在55个生产集群1302个节点,测试集群50个。

然后是客户结构,传统上银行缺少数据支持,无法识别有效客户,采用大众式营销手段,营运成本高、效率低,因此80%长尾客户金融需求无法识别,高价值客户无法转化,客户忠诚度低,如果利用大数据技术整合和客户画像,可以增加我们长尾客户转化率。

基于此,招商银行正在更快、更准、更稳地从各类繁杂无序的海量数据中发现价值,在瞬息万变的数字商业环境中实现敏捷的商业成功。

第四个是风险控制,移动端恶意程序数量从2010年到2016年,增长了1233倍;资金盗取、诱骗欺诈、资费消耗类恶意程序占比最高,达到恶意程序总数的59.6%。2016年仅上半年电信网络诈骗发案就达35.5万起,造成损失114余亿元,而大数据的特点就是又快又全,因此我们除了传统的事后监控外,可以利用大数据做事前和事中的风险管理。

为深化金融科技战略,招商银行正发起一场由FinTech驱动的渠道优化和服务升级革命。招商银行首席信息官陈昆德表示,招商银行将加大运用金融科技手段,打造最佳客户体验银行,力争在金融服务体验上比肩互联网公司。

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金融大数据是解决数字化转型的关键

2018年9月13-14日

面对我们刚才说的这么多问题,大数据能做什么呢?首先从数据到信息,到知识,到智慧,我认为大数据至少要目前做到知识,数据就是1、2、3,智慧就是用户比如预测要不要贷款。

智数据 慧金融

二、华为FusionInsight大数据解决方案

第二届股份制银行金融科技沙龙

刚才讲的是金融大数据发展的趋势与挑战,接下来讲我们的大数据解决方案,看看大数据具体怎么处理这些问题。

华为在岭南名郡惠州

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期待与您共探数字金融奥秘

华为金融大数据业务全景图

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首先,看看我们华为大数据的业务全景图。

责任编辑:

第一个是历史数据服务,具有PB级能力,在线访问数据从6个月提升到7年以上,提升效率非常高。

第二个就是客户管理,通过客户画像的精准营销,客户转化率提升40倍,营销效率提升5倍。

然后是风险管理,利用大数快和自动化的特点,可以做到实时风控,风险案件下降50%。

接着运营管理就是管理仓,绩效管理,能够提升300%的报表效率, 行领导也可以随时随地掌握企业经营状况。

最后一个是智能运维,这是对于科技口最有用的事情,可以让误报率降低300%,运维效率提升100%。

华为数据平台有两个,FusionInsight大数据平台和GaussDB 200。这两个有分工,FusionInsight大数据平台是相对来说比较廉价的平台,GaussDB 200可以支持一些比较大数据的极速的处理。

数据资产标准化、统一化

在很多金融企业交流中发现一个现象,大家都构建了ODS、CRM、预警系统,但这些系统都是割裂的,数据不能共享,业务不能联动,部门间调取数据非常不方便,每建设一个应用都形成一座数据孤岛。之所以形成这种现象,主要是受限于传统集中架构技术,当数据量到达一定数据就会出现瓶颈;大数据技术为统一数据平台提供了技术支持,可以有效打通数据孤岛,通过统一数据出口,为应用开发提供便利、敏捷的访问,支撑新业务快速上线。

精准营销

这个我刚才也说过,传统上是孤立的每个部门,我们可以通过大数据信息把所有客户信息罗列出来,利用AI可以精准的识别客户信息,然后把它放到平台上做训练,利用标签、规则深入挖掘客户的金融需求,为我们进一步节省人力,提升运营效果。

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风险控制自动化、智能化

我们的风控特色是实时处理,在一笔交易发生的同时可以分析这笔交易是欺诈交易还是正常交易。举一个例子,一张信用卡在上海刷,然后5分钟后在纽约又刷了一次,这是有问题的,因此在交易过程中我们可以立即拦截,我们平台交易敏捷度达到85%,大多数有疑义的交易都通过系统可以判断。

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管理决策的实时化,移动化

平台通过整合,把经营资产变动状况反映在屏幕上,方便领导做一些决策。

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某国有大型银行建设路线图

这是某国有大型银行的建设路线图,当然我们农商行,可以根据实际情况,缺哪可以先做哪,不是要按阶段一、二、三循序渐进,我们可以寻求单点突破。

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华为大数据解决方案:敏捷、智慧、可信

刚才讲的是业务方向多一点,接下来说说我们的技术方向,比如说我们的HADOOP是离/近线计算,SPARK是内存计算,大数据的解决方案关键主题是敏捷,智慧和可信。敏捷就是流,智慧是AI,可信是高可用,高可信,我个人认为这是大数据的基础技术,所以后面会介绍比较少一点,华为大数据解决方案主要有几个方面的特点。

第一个是弹性集群,支持多业务统一管理。华为的数据库可以支持多业务统一管理,大平台可以管理多个系统,然后系统逻辑业务是互相隔离,不会有影响,而且可以资源共享,计算弹性。

第二个是在线扩容,业务不中断,且容量和性能线性增长,这个是大家的痛点,比如大家经常收到短信,某某银行今天要升级需要暂停办理业务,这个对客户的影响还是比较大的,我们的大数据平台可以做到在线扩容,不中断业务,然后容量和性能线性增长,扩容和升级的时候,升级时间非常短,扩容的时候可以做到不中断业务,同时也可以在扩容的时候同时做。

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第三个是融合数据,统一服务,这也是华为产品一个很重要的特点,这一块在业界也是比较领先。

三、华为大数据发展历史

华为是2009年开始研究Hadoop的,2013年发布华为大数据平台FusionInsight,2016年华为向Apache社区贡献了CarbonData组件,因此华为在Apache社区里面也是有一定影响力的。在云计算方面,华为是2012年开始研究Gauss MPPDB,发展还是比较快的,2014年就已经开始商用,2017年已经开始研发部署DWS,直到2918HC大会推出的GaussDB 200产品已经是比较成熟的产品。

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大数据&AI是华为ICT战略的重要支柱

刚才从时间轴上介绍了华为大数据产品,接下来从我们的空间和研发力量来说。华为有一个比起国内厂商和国外厂商很大的特点,就是华为在全球各个地区都有研究所,相对国内厂商可以说能够集合各区域的优势。

另外,华为大数据在国内厂商的排名是比较高,而从全球来看,华为还是属于一个跟随着,还有很大的发展潜力。

华为FusionInsight大数据成功案例

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华为FusionInsight大数据平台在国内拥有50+的金融行业客户,客户覆盖中国TOP10中60%的金融企业,拥有1000+上千节点集群交付经验和50+的金融客户实施案例。

这是我们新一代融合企业数据仓库。

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这是我们招商银行联创的实时风控平台。

我的演讲到这里,谢谢。

以上内容由刘帧宇编辑整理。

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