朱鶴新，中國銀行副行長、黨委委員，高級經濟師。2015年3 月起擔任現職務。在此之前長期在交通銀行系統工作，歷任交通銀行江蘇省分行行長，交通銀行公司業務總監、公司機構業務部總經理兼北京管理部常務副總裁，交通銀行黨委委員、公司業務總監兼北京管理部常務副總裁、總裁、北京市分行行長，交通銀行副行長、黨委委員。

文‖中國銀行副行長 朱鶴新

行業發展趨勢

隨著現代科技的不斷進步，信息技術呈現出跨越式大發展的格局，以移動互聯網、物聯網、大數據和云計算等為代表的新技術應用，大幅提高了社會的生產生活效率。移動互聯網的應用降低了互聯網的接入成本，增加了互聯網的覆蓋廣度和深度，加速了各行業的互聯網化進程；物聯網的應用讓“人與物”、“物與物”相聯，實現了更加精細化、動態化的生產生活管理，提高了資源利用和生產力水平；以大規模并行計算、人工智能、機器學習等為特征的大數據應用，使得大范圍快速分析和智能預測成為可能，將革命性地改變政府機構和企業管理的運行模式；云計算的發展將大幅縮減創新工作的成本和周期，加速社會的發展進程，有利于實現大眾創業、萬眾創新的社會新生態。

黨的十八屆五中全會上首次提出了實施國家大數據戰略，這標志著大數據戰略正式上升為國家戰略，這也是繼《關于促進大數據發展行動綱要》下發后，有關大數據的發展目標被再次寫入國家重要文件。國家關于大數據發展的頂層設計和總體部署，將全面推動我國大數據發展和應用，加快政府數據開放共享，推動大數據產業創新發展，健全大數據安全保障體系，加快建設數據強國。

大數據在我國已具備了從概念到應用落地的成熟條件, 迎來了飛速發展的黃金機遇。大數據將在打造社會治理新模式、經濟運行新機制、民生服務新體系、創新驅動新格局、產業發展新生態等方面發揮重要作用。無論是傳統行業還是新興行業都能夠從大數據中獲益，率先發掘出數據核心價值及相關性的企業更容易搶占市場先機。互聯網企業憑借自身優勢早已在大數據領域精耕細作并獲益良多，甚至已開始將大數據作為一種商業新能源，提供實時、深度的洞察營銷、資源整合及定制服務，不斷拓展自身發展空間。在這樣的時代背景之下，商業銀行也須順應時代潮流，把握歷史機遇，將大數據戰略納入“十三五”規劃，予以統籌規劃并大力推進實施。

大數據戰略思考

互聯網金融生態的蓬勃發展、信息技術的快速變革與商業模式的不斷創新，給傳統銀行業帶來機遇的同時，也對銀行自身的經營理念和模式、信息處理能力提出了前所未有的挑戰。商業銀行應該從“數據—應用—人才”三個層面構建大數據應用體系，全面整合集團數據資源，充分發揮數據資產價值，增強業務創新能力，加速推進銀行轉型發展。

1.以數據為基礎，充分整合數據資源

商業銀行經過多年信息化建設已經積累起海量的金融業務數據，這些精確、高密度的金融業務數據始終是銀行最基礎和最核心的數據資產，價值挖掘潛力巨大。在此基礎上，數據范圍還將不斷進行擴展：一是擴充銀行現有信息系統中數據采集范圍并延長保存周期，比如，對客戶在網上銀行、手機銀行等應用上的行為信息進行采集和分析、對CALL CENTER中的語音信息進行識別、分析和提取等；二是要充分整合海內外商業銀行以及集團附屬公司的數據，構建全集團的數據視圖；三是在安全合規的前提下充分利用銀行外部的數據服務，并從這些外部信息中發掘商機，尋求新的價值增長點。

2.以應用為驅動，深入挖掘數據價值

數據的價值體現在應用?；ヂ摼W企業與傳統企業的區別不在于他們擁有海量數據，而是在于前者能夠通過大數據技術對海量數據進行分析挖掘并直接應用到業務流程之中，以充分發揮其數據價值，從而形成了獨特的競爭力。商業銀行如何發揮自身數據資產的價值，關鍵在于應用。基于大數據平臺及應用分析能力的構建，商業銀行應結合業務發展戰略，在客戶服務、精準營銷、產品創新、信用評級、欺詐監測、流程優化、經營管理等業務領域中選擇適當的業務應用場景，逐步推進大數據技術應用，同時配套進行組織架構調整和業務流程變革，從而帶來大數據價值發揮的全面突破和提升。

3.以人才為核心，提升數據分析能力

商業銀行作為傳統行業，要充分利用大數據技術，持續發揮銀行數據資產的價值優勢，推進銀行轉型發展。還需要在企業文化、業務流程和人才培養等方面進行革新和加強：一是企業文化和管理理念的變革。銀行需要大力塑造數據導向型企業文化，鼓勵創新型價值觀念，善于用數據說話，運用數據分析結果指導決策。二是業務流程優化。銀行需要不斷優化產品研發流程，更加敏捷高效地適應快節奏的大數據時代，真正做到業務與技術的高度融合，才能讓數據產生價值。三是分析師隊伍建設和人才培養。分析師隊伍的建設是大數據戰略的關鍵，只有培養自身專業化的分析師隊伍，持續提升大數據分析和挖掘能力，銀行的大數據平臺才能夠為業務轉型發展提供源源不斷的創新動力。

在大數據分析和挖掘能力的構建過程中，除了銀行自身基礎設施、應用場景和人才隊伍建設等方面外，如何在互聯網生態環境下，充分利用外部開放的數據服務，引入外部的先進技術和資源，同時融入銀行現有的技術體系，確保銀行數據資產的安全，也是大數據應用中值得關注的問題。

大數據實踐與規劃

近年來，大數據技術與應用已經在互聯網企業中廣泛應用，并逐步成為企業的核心競爭力。與大部分國內銀行同業一樣，中國銀行大數據技術應用還處于探索和試點階段，并在以下兩方面取得了初步進展：一是大數據平臺的基礎建設方面，利用Hadoop+NoSQL 數據庫技術體系擬定了大數據平臺基礎建設規劃，將全周期的金融業務數據集成到大數據平臺，并通過手機APP 應用提供歷史金融數據查詢服務；二是積極推進業務應用。中國銀行已推出基于大數據技術的“e 觸即發”、“口碑貸”、“中銀沃金融”等試點項目，在為個人客戶提供實時產品營銷推薦、針對小微企業的客戶發掘、信用評級和融資服務等方面進行探索，取得了很好的應用效果。

未來，結合“十三五”規劃總體思路，中國銀行的大數據建設將繼續為集團全球化、多元化以及互聯網金融的發展戰略提供有力支撐。主要圍繞三個平臺建設方面繼續深化實踐。

1.優化完善大數據技術平臺

密切關注行業發展趨勢，跟蹤大數據及相關領域的最新技術成果，深入研究大數據領域相關技術應用。研究制定全行性的大數據技術體系規范，優化完善全行大數據技術架構體系。在現有大數據平臺的基礎上，運用大數據所帶來的新思維、方法和工具，逐步形成行內、行外、線上、線下的結構化與非結構化數據集成能力，多種數據格式并存的海量數據存儲能力，基于分布式和流計算的快速計算能力以及運用機器學習、實時決策、數據沙箱、可視化等技術實現數據分析和挖掘能力。

大數據和云計算是分不開的，大數據平臺的基礎設施依賴于分布式架構下的私有云平臺建設。按照自主可控的原則，中國銀行正在著力構建服務營運、管理、開發、部署和運維一體化的私有云平臺。基于X86 體系架構，應用異構虛擬化、分布式海量存儲、分布式數據庫、大規模資源調度與管理等關鍵技術，實現可定制、可擴展的多租戶金融服務，從而全面支持大數據技術組件開發和運維管理需要。

2.深化推廣客戶精準營銷平臺

中國銀行正在建設的客戶精準營銷平臺，以大數據技術平臺為依托，有機提煉并整合線下、線上關于客戶行為的結構化數據和非結構化數據，形成客戶360 度畫像，實現復雜統計分析模型和規則模型相融合的快速計算，構建與前端服務渠道的實時互動體系，實現網銀、手機銀行、網絡金融多渠道實時客戶營銷及在線推薦服務。

通過營銷平臺洞察客戶行為特征，不斷挖掘客戶，擴大客戶基礎，實時掌握客戶需求，按需定制個性化的產品和服務；通過營銷平臺，結合機器學習、貝葉斯算法等人工智能技術，建立以數據為驅動、模型為核心的自動化、智能化、全方位、多渠道的精準營銷模式，并通過營銷結果反饋，不斷優化和調整營銷策略，提升營銷效率；通過營銷平臺實現物理網點與網銀、手機銀行等服務渠道的營銷協同，提升客戶服務的渠道響應能力和客戶體驗；通過營銷平臺實現集團內部客戶資源、產品銷售和渠道信息的多層次數據共享，支持全集團內部交叉銷售及業務聯動，支撐集團全球資源的優化配置。

3.探索構建互聯網征信及欺詐監測平臺

在符合信息安全相關規定的前提下，合理運用外部數據，進一步豐富大數據平臺的數據范圍，探索構建互聯網征信及欺詐監測平臺，提升對客戶的風險識別及信用評估能力，為更廣泛的客戶群體提供操作便捷、定價合理的融資服務；提升預防和識別欺詐交易行為的能力，有效降低欺詐風險。

通過互聯網征信及欺詐監測平臺，深化人行征信數據應用，探索與外部征信機構的合作；與社保、司法、稅務等政府部門及學歷學籍等信息平臺對接；與合作電商平臺實現數據共享，挖掘分析客戶互聯網交易信息，掌握客戶真實可靠的現金流、信息流、物流信息；利用互聯網數據獲取技術，在安全合規的前提下有效利用互聯網上的個人行為信息，并通過與行內信息進行有效組織和關聯，完善客戶風險畫像，全面評估客戶信用，探索構建基于互聯網模式的信用風險評價體系；基于客戶風險畫像，結合客戶歷史行為數據進行客戶交易行為特征分析，運用機器學習等算法，實時監測并識別背離客戶常規交易模式的資金交易行為，預防交易欺詐。

大數據技術正在給商業銀行帶來一場深刻的變革，金融服務從“關注整體”向“關注個體”轉型，經營方式從“產品為中心”向“客戶體驗為中心”轉型，運營管理從“粗放式管理”向“精細化管理”轉變。面對前所未有的機遇和挑戰，商業銀行必須響應國家戰略號召，牢牢把握技術發展趨勢，將大數據技術應用作為一項基礎性戰略工程來推進，同時建立起相應的技術和人才配套保障機制，才能真正發揮銀行數據資產的寶貴價值，提升銀行核心競爭力。

來源：圓石金融研究院（ID：RFA-China）