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工行陳道斌:解析工行大數據應用發展方向

“大數據”自2014年以來,連續六年進入國務院政府工作報告,2020年4月,中共中央、國務院印發《關于構建更加完善的要素市場化配置體制機制的意見》,數據作為一種新型生產要素被納入其中,與土地、勞動力、資本、技術等共同構成要素市場化改革的重要組成部分。數據資產作為金融機構全面數字化轉型的基本生產資料,如何管好、建好、用好并創造價值,是工商銀行數字化轉型成功的重要保障。

“大數據”自2014年以來,連續六年進入國務院政府工作報告,2020年4月,中共中央、國務院印發《關于構建更加完善的要素市場化配置體制機制的意見》,數據作為一種新型生產要素被納入其中,與土地、勞動力、資本、技術等共同構成要素市場化改革的重要組成部分。數據資產作為金融機構全面數字化轉型的基本生產資料,如何管好、建好、用好并創造價值,是工商銀行數字化轉型成功的重要保障。

2017年以來,工商銀行加快推動智慧銀行生態系統(ECOS)工程,管理信息部作為全行數據管理與應用的牽頭組織推動部門,堅持問題導向、應用導向、市場導向和基層導向,堅持“強基礎、搭平臺、推應用、建隊伍”四位一體,全面推進大數據管理和智能應用,促進數據與業務的深度融合,著力鍛造企業級大數據應用核心能力。

工行陳道斌:解析工行大數據應用發展方向

中國工商銀行管理信息部副總經理 陳道斌

強基礎:實施大數據云平臺和信息標準化建設,夯實數據管理基礎

1.大數據服務云進入2.0時代,顯著提升數據全面性和多樣性。2019年6月30日,工行大數據服務云平臺正式面向行內開放,以“一湖兩庫”(數據湖、企業級數據倉庫、集團信息庫)為核心的“大數據2.0”體系。通過整合多個不同類型的物理群組,運用分布式技術建立了高容量大數據服務云,實現資源動態調配及PB級海量數據存儲,提供高效、成本可控的企業級大數據分析挖掘能力,能夠實現數據、技術、服務和資源的統一,為工行客戶營銷、風險管控、經營管理等提供數據支撐。截至2020年9月,累計完成近3萬張數據表入湖,數據總量達到4.74PB,通過數據查詢、挖掘建模、批量加工及數據API等多種服務模式,全面支持行內商務智能(BI)和人工智能(AI)各類應用場景,為30多家境內分行和100多個應用提供數據共享服務。

2.加快數據標準建設和數據質量管理,確保數據安全。截至2020年9月,集團基礎信息標準超過2400項,指標信息標準突破10萬項,個人與法人客戶綜合信息完整率保持在99%以上,法人客戶受益所有人信息完整率超過96%。外管報送數據質量明顯改善,每萬筆差錯數由3.74降到2.73。做好敏感信息管理,統一制定云平臺客戶敏感信息字段范圍及屏蔽規則,投產分級授權在線申請系統功能,基于數據查詢日志構建數據查詢用戶異常行為監測模型,提供客戶信息登記審核管理,強化技術管控。

搭平臺:構建大數據智能應用平臺,提升大數據服務能力

1.建立大數據資產視圖,有效解決數據資產“有什么、在哪里、怎么用”的問題。大數據資產視圖全面覆蓋數據湖、數據倉庫各項數據,支持可視化展示數據資產分布,實現按部門、應用、業務線、境內外、子公司以及內外部等多維度全面展示數據資產清單,解決數據“有什么”的問題。投產數據搜索功能,通過關鍵字搜索可以快速定位各類數據資產,解決數據“在哪里”的問題。投產數據詳情功能,支持數據表基本信息、字段信息、安全訪問權限、生命周期、血緣關系、關系圖譜、用戶評價及查詢使用次數等內容展現,支持用戶充分理解數據含義,解決數據“怎么用”的問題。

2.優化數據服務模式,提升基礎數據服務水平。截至2020年9月,全部境內分行及12家境外機構已推廣云平臺租戶環境,各境內外機構以及198家二級分行已建立查詢用戶組。建立了直達支行的通用查詢(DAS)系統,支持用戶通過勾選、使用模板等方式提取數據,大幅提升基層人員獲取數據的便利度,查詢模板總量達到7188個。建立模型管理平臺并部署200余個模型,實現模型線上發布與自動運行。

推應用:強化大數據建模和數據產品落地應用,提升數據資產價值

1.推動高價值數據分析產品落地應用,促進數據與業務的全面深度融合。2019年開始,按照“問題導向、業務導向、需求導向、基層導向”原則,以產品化思維打造數據產品體系和數字化運營機制,將50余項推廣價值高、應用性強的數據分析成果封裝成“端到端”的數據產品,打通數據服務“最后一公里”。數據分析產品落地應用按照模型研發、試點應用、上線部署、成效監測、優化迭代全流程閉環管理模式,“系統化、常態化、體系化”推動大數據智能應用。長尾客戶喚醒與提升模型、個人客戶外匯業務潛力提升等重點拳頭產品取得明顯成效,有力支持了第一個人金融銀行、境內外匯首選銀行、重點城市行競爭力提升、區域協調發展等戰略的實施。

截至2020年9月,長尾客戶項目資產提升客戶營銷成功率達到36.56%,較可比客群自然增長率提升了6.42倍,戶均資產提升2.95萬元,較可比客群提升了7.98倍。個人客戶流失預警及挽留項目實現資產提升客戶營銷成功率達到28.98%,模型精準預測提升度達到7.3,有效識別高概率流失客戶。跨境客群價值提升項目實現外幣資產提升客戶營銷成功率14.08%,較可比客群自然增長率提升3.91倍。

2.圍繞客戶洞察、產品定價、精準營銷、渠道協同等重點領域,深入推進大數據智能應用。進一步完善客戶標簽體系建設,累計完成653項客戶標簽建設,有效支持了客戶營銷和風險畫像應用。牽頭推進客戶貢獻精準計量項目,完成個人及法人客戶存款、貸款和中間業務產品貢獻的準確計量,經過與會計科目、績效產品多維貢獻的嚴格驗證,個人和法人客戶貢獻模型產品覆蓋范圍達90%,并應用于客戶視圖、客戶評價、客戶經理管戶貢獻計量、存款利率定價、員工業績考核、重點客戶評價等場景。建立了直達客戶經理的智能營銷信息服務(EBM)系統,今年1~9月,全行依托EBM平臺開展精準營銷活動2701項,為各專業和分支機構提供精準營銷信息服務4.05億人次,有力支持了全行重點營銷任務的開展。基于我行海量資金交易數據,構建了個人客戶、公司客戶、機構客戶和同業客戶“四位一體”的全景資金流向模型和全量客戶資金流分析體系,挖掘隱藏在資金流中跨行業、跨區域、跨板塊的內在關系,發現政府、企業、同業和個人客戶間的資金流轉規律和漏損特征,為全行客戶服務、產品營銷、風險監控和經營管理提供大數據支持。

建隊伍:打造多層次、多類型的大數據人才隊伍

1.打造一支“專業全面覆蓋、人員布局合理”的分析師隊伍。“懂業務、懂數據、懂分析方法”的分析師人才十分稀缺,工行自2014年開始組建數據分析師隊伍,截至2020年9月,全行數據分析師共5181人,其中總行1597人、一級分行1400人、二級分行及以下2137人,境外機構和子公司47人,覆蓋總分行客戶營銷、運行、渠道、風險管理、內控內審等主要部門及二級分行以上機構的33個業務條線。建立健全科學化、制度化、體系化的培養、管理、留住和使用人才隊伍的長效機制,做到分析師人才“引得進、養得成、用得好、留得住”。

2.建成“跨專業、進階式”的分析師人才培養體系。通過引入外部數據分析專業培訓資源,2015~2019年累計培訓初級、中級、高級數據分析師1606人,持續提升隊伍專業化水平。通過舉辦數據分析建模大賽和“大數據智勝”競賽等多種方式,發掘人才,提出數據模型解決方案,展現數據成果落地應用成效,為全行數據分析師提供了展示個人能力的舞臺。

未來,銀行將不再是客戶要去的地方,而變成用戶隨時可得的服務,商業銀行需要擁有合作與協作、敏捷、創新、分析、數字化五大能力,才能成為未來金融生態系統的參與者、領導者。

工商銀行將圍繞優化企業級數據資產管理體系,全面推動數據管理工作和數據平臺建設升級轉型,圍繞營銷賦能、風控賦能、產品賦能、運營賦能、決策賦能五大板塊,聚焦營銷數字化、服務場景化、風控智慧化、監管智能化、產品創新化、定價差異化、渠道一體化、運營自動化、管理精益化、客戶全景化十大應用場景,打造智能化數據產品體系,貫通“數據、洞察、決策、行動”全流程,實現數據對業務的即時賦能和數據驅動智能化決策。

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