百信銀行三大維度構筑智能金融大腦

本文作者為百信銀行陳龍強、胡瑞娟、管正剛等，從數(shù)據(jù)即服務、平臺即服務和軟件即服務三個維度闡述了構建百信銀行金融大腦的邏輯。本文由億歐編輯轉載自《當代金融家》雜志，供業(yè)內(nèi)人士參考。【編者按】當前，數(shù)字化對中國乃至世界經(jīng)濟都產(chǎn)生了深遠影響。金融是數(shù)字化、智能化轉型的重要領域，從銀行角度來看，其走向數(shù)字化、智能化的重要探索就是直銷銀行模式。數(shù)據(jù)治理是實現(xiàn)數(shù)據(jù)價值的必要途徑，對于我國直銷銀行突破發(fā)展“瓶頸”，向場景化、生態(tài)化、自動化發(fā)展至關重要。

本文作者陳龍強、胡瑞娟為百信銀行戰(zhàn)略發(fā)展部總經(jīng)理和大數(shù)據(jù)部高級工程師，管正剛為百信銀行戰(zhàn)略發(fā)展部創(chuàng)新業(yè)務負責人，其原標題為《百信銀行：如何從三大維度構建金融大腦——淺析互聯(lián)網(wǎng)銀行數(shù)據(jù)治理及數(shù)據(jù)戰(zhàn)略的實踐路徑》，文章從三個維度闡明了百信銀行金融大腦構建的背后邏輯，為我國直銷銀行發(fā)展提供多視角借鑒，并助力數(shù)字普惠金融發(fā)展。

6月15日，陳龍強將出席億歐在上海舉辦「2018全球AI領袖峰會——智能+新金融峰會」詳細解讀互聯(lián)網(wǎng)銀行的建設思路，敬請關注!

數(shù)據(jù)即服務、平臺即服務

大數(shù)據(jù)是智能金融的“燃料”，數(shù)據(jù)治理是實現(xiàn)數(shù)據(jù)價值的必要途徑。百信銀行從和三個維度構建本行金融大腦，使之成為百信銀行的“參謀部”，指導和驗證經(jīng)營管理決策，發(fā)展數(shù)字普惠金融業(yè)務，力圖樹立互聯(lián)網(wǎng)銀行智能化發(fā)展的標桿。

數(shù)字化轉型已對中國經(jīng)濟產(chǎn)生了深遠影響，中國企業(yè)正通過“互聯(lián)網(wǎng)+”戰(zhàn)略深入布局多行業(yè)、多元化的數(shù)字生態(tài)系統(tǒng)，力圖深入觸及消費者生活的各個方面，對全球數(shù)字化格局的影響也與日俱增。金融作為數(shù)字化、智能化轉型的重要領域，在大數(shù)據(jù)時代下，疊加人工智能、云計算、物聯(lián)網(wǎng)(Internet of Things，IoT)、區(qū)塊鏈等前沿技術，智能化金融正迎來前所未有的繁榮發(fā)展時期。

由中信銀行和百度戰(zhàn)略投資的百信銀行，作為國務院、銀監(jiān)會(現(xiàn)為“銀保監(jiān)會”)特批的全國首家獨立法人直銷銀行，承載了新時代下傳統(tǒng)銀行業(yè)向互聯(lián)網(wǎng)轉型發(fā)展的重任，是一種新型互聯(lián)網(wǎng)銀行形態(tài)。本文將以百信銀行為例，從數(shù)據(jù)即服務、平臺即服務和軟件即服務三個維度，淺析百信銀行如何構建“金融大腦”，并使之成為全行的“參謀部”，指導和驗證經(jīng)營管理決策，發(fā)展數(shù)字普惠金融業(yè)務，期以樹立互聯(lián)網(wǎng)銀行智能化發(fā)展的標桿。

構建基于價值實現(xiàn)的精細化數(shù)據(jù)運營體系

數(shù)據(jù)即服務(Data-as-a-Service，Daas)——數(shù)據(jù)是互聯(lián)網(wǎng)銀行的戰(zhàn)略資源。百信銀行通過B+B(商業(yè)+銀行)、線上+線下(O+O)的發(fā)展模式為客戶提供產(chǎn)品和服務，每個業(yè)務都在源源不斷地生產(chǎn)數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)即服務(Daas)是指與數(shù)據(jù)相關的任何服務都能夠集中整合處理，然后提供針對用戶的數(shù)據(jù)服務。涉及到元素涵蓋數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)集成、數(shù)據(jù)治理以及數(shù)據(jù)運營等內(nèi)容。

數(shù)據(jù)采集

區(qū)別于傳統(tǒng)銀行，百信銀行暫時不具有大量的歷史數(shù)據(jù)沉淀，在積累數(shù)據(jù)方面需充分利用自有數(shù)據(jù)，大力挖掘行內(nèi)數(shù)據(jù)價值，并千方百計捕捉新的數(shù)據(jù)源，快速形成數(shù)據(jù)規(guī)模，努力實現(xiàn)“數(shù)據(jù)在線”，用實時數(shù)據(jù)支持業(yè)務發(fā)展以及智能金融應用的需要。百信銀行數(shù)據(jù)涵蓋以下幾類。

傳統(tǒng)客戶交易數(shù)據(jù)

(1)：這些數(shù)據(jù)來源基于客戶和銀行發(fā)生業(yè)務關系所沉淀的傳統(tǒng)金融數(shù)據(jù)，一般為結構化數(shù)據(jù)。例如，客戶數(shù)據(jù)、賬戶數(shù)據(jù)、交易數(shù)據(jù)等。這類數(shù)據(jù)模型構建比較成熟，傳統(tǒng)銀行對于此類數(shù)據(jù)的應用深度和廣度最好。

新型業(yè)務數(shù)據(jù)

(2)：該類數(shù)據(jù)相比傳統(tǒng)的客戶交易數(shù)據(jù)來說，屬于比較新型的數(shù)據(jù)類型，一般為半結構化數(shù)據(jù)和非結構化數(shù)據(jù)，例如，系統(tǒng)運行日志、客服語音、視頻影像數(shù)據(jù)以及埋點行為數(shù)據(jù)。近幾年，部分銀行開始重視這類數(shù)據(jù)的內(nèi)在價值，但是應用深度和廣度無法和傳統(tǒng)客戶交易數(shù)據(jù)相提并論。

互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)

(3)：該類數(shù)據(jù)是銀行數(shù)據(jù)源的有效補充，例如，互聯(lián)網(wǎng)社交數(shù)據(jù)、移動定位數(shù)據(jù)、輿情數(shù)據(jù)等，但是此類數(shù)據(jù)的質量和標準化程度較差。

第三方數(shù)據(jù)

(4)：該類數(shù)據(jù)一般通過授權或者外購獲取，例如，征信數(shù)據(jù)、水電通信數(shù)據(jù)、社保公積金、工商稅務海關等數(shù)據(jù)。該類數(shù)據(jù)是互聯(lián)網(wǎng)銀行數(shù)據(jù)的重要來源，是對銀行內(nèi)部自有數(shù)據(jù)的有益補充。此類數(shù)據(jù)的質量高于互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)。

數(shù)據(jù)集成

數(shù)據(jù)集成是形成數(shù)據(jù)產(chǎn)品的必要前提條件。銀行數(shù)據(jù)按照數(shù)據(jù)形態(tài)和存儲方式分為結構化數(shù)據(jù)、半結構化數(shù)據(jù)和非結構化數(shù)據(jù);按照數(shù)據(jù)加工時效分為實時數(shù)據(jù)和批量數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)集成將來自內(nèi)外部不同渠道的各種數(shù)據(jù)形態(tài)、各種時效的數(shù)據(jù)進行處理和加工以及深度整合，達到數(shù)據(jù)“好用”和“易用”的目標。傳統(tǒng)銀行對于結構化數(shù)據(jù)的加工和處理流程相對成熟，市場上也存在應用比較廣泛的數(shù)據(jù)整合模型和數(shù)據(jù)倉庫產(chǎn)品。但是互聯(lián)網(wǎng)銀行多渠道、多樣化的數(shù)據(jù)源，注定了其數(shù)據(jù)集成整合的復雜度與傳統(tǒng)銀行相比，不可同日而語。

數(shù)據(jù)治理

當數(shù)據(jù)作為企業(yè)的信息資產(chǎn)而存在時，企業(yè)如何從數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)問題、分析問題以及解決問題，實現(xiàn)數(shù)據(jù)價值最大化?這是大數(shù)據(jù)時代每個企業(yè)必須慎重考慮的問題。數(shù)據(jù)治理就是實現(xiàn)數(shù)據(jù)價值的必要途徑。

數(shù)據(jù)治理概念目前沒有統(tǒng)一的定義,不同的組織機構從不同的方面對數(shù)據(jù)治理定義進行了闡述。《銀行業(yè)金融機構數(shù)據(jù)治理指引》(征求意見稿)中定義“數(shù)據(jù)治理是指通過建立組織架構、明確董事會、高級管理層、部門等職責要求，制定和實施系統(tǒng)化的制度、流程和方法，確保數(shù)據(jù)統(tǒng)一管理、高效運行，并在經(jīng)營管理中充分發(fā)揮價值的動態(tài)過程”。數(shù)據(jù)治理是以價值實現(xiàn)為目標，是組織、制度、流程和技術的有機集成，這四部分是實現(xiàn)常態(tài)化數(shù)據(jù)治理的手段與工具。數(shù)據(jù)治理的核心領域主要包括數(shù)據(jù)標準管理、數(shù)據(jù)質量管理、元數(shù)據(jù)管理以及數(shù)據(jù)安全管理等主題。

百信銀行成立了全行級別的數(shù)據(jù)治理委員會，統(tǒng)一協(xié)調數(shù)據(jù)治理工作;同時發(fā)布數(shù)據(jù)標準管理辦法、數(shù)據(jù)安全管理辦法等多項數(shù)據(jù)治理相關的制度和流程，并在數(shù)據(jù)標準管理、數(shù)據(jù)質量管理、元數(shù)據(jù)管理、外部數(shù)據(jù)資源管理等數(shù)據(jù)治理平臺進行落實。

(1)數(shù)據(jù)標準管理

數(shù)據(jù)標準管理是數(shù)據(jù)治理中的一項基礎職能。數(shù)據(jù)標準管理關鍵點在于如何規(guī)范數(shù)據(jù)項，統(tǒng)一全行定義;難點在于如何在信息系統(tǒng)設計開發(fā)以及日常業(yè)務處理中落實數(shù)據(jù)標準。

和傳統(tǒng)銀行相比，百信銀行沒有歷史包袱，在IT規(guī)劃之初，便制定了“標準先行”的數(shù)據(jù)治理方針，發(fā)布了行內(nèi)關鍵的基礎數(shù)據(jù)標準，并在行內(nèi)業(yè)務系統(tǒng)中落地實施，從源頭規(guī)范數(shù)據(jù)，保障數(shù)據(jù)質量。

(2)數(shù)據(jù)質量管理

數(shù)據(jù)質量管理是數(shù)據(jù)治理的一項核心職能，其最終目標是提升數(shù)據(jù)價值。建立數(shù)據(jù)質量檢核規(guī)則和檢核指標，是對數(shù)據(jù)質量實施最直接也是最易見成效的管控模式。數(shù)據(jù)質量管理重在持續(xù)性，是長期循序漸進的過程，按照發(fā)現(xiàn)問題、分析問題、解決問題、深入糾改、形成規(guī)則、防范和監(jiān)控的形式循環(huán)提升。數(shù)據(jù)質量管理一定要先配合后評價，將數(shù)據(jù)質量問題的解決情況納入到部門和員工的考核評價中。百信銀行在對數(shù)據(jù)采集和內(nèi)外部數(shù)據(jù)整合過程中，對于關鍵的數(shù)據(jù)項制定業(yè)務檢核以及技術檢核規(guī)則，定期出具數(shù)據(jù)質量檢查報告，督促相關系統(tǒng)整改數(shù)據(jù)質量問題。

(3)元數(shù)據(jù)管理

元數(shù)據(jù)是“描述數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)”，相當于查找數(shù)據(jù)的“數(shù)據(jù)地圖”。通過元數(shù)據(jù)管理，可以更好地維護、分析、使用和解釋數(shù)據(jù)。大數(shù)據(jù)背景下，除了傳統(tǒng)系統(tǒng)數(shù)據(jù)字典和業(yè)務定義之外，還需考慮納入與大數(shù)據(jù)相關的元數(shù)據(jù)內(nèi)容：術語字典應包含大數(shù)據(jù)的術語;需要為非結構化數(shù)據(jù)提供分類、語義支持;Hadoop、NoSQL 數(shù)據(jù)庫的技術元數(shù)據(jù)需要納入元數(shù)據(jù)存儲庫管理。有些企業(yè)為了充分發(fā)揮元數(shù)據(jù)的價值，對元數(shù)據(jù)管理的范圍進行了擴大，從簡單的庫表，到整個大數(shù)據(jù)平臺，再到服務管理，甚至驅動微服務，不斷突破傳統(tǒng)元數(shù)據(jù)管理范疇。元數(shù)據(jù)管理的關鍵在于如何和銀行信息系統(tǒng)開發(fā)上線體系進行有機結合，以保證元數(shù)據(jù)維護的及時性和準確性，并以此分析上線系統(tǒng)對其他系統(tǒng)的影響。百信銀行借助數(shù)據(jù)治理平臺將行外數(shù)據(jù)和行內(nèi)關鍵業(yè)務系統(tǒng)數(shù)據(jù)進行了統(tǒng)一管控，實現(xiàn)了數(shù)據(jù)的血緣分析和影響性分析。

(4)數(shù)據(jù)安全管理

在大數(shù)據(jù)時代，數(shù)據(jù)安全比以往顯得尤為重要。2017 年，國家頒布了《網(wǎng)絡安全法》，從法律層面對于網(wǎng)絡信息安全進行了規(guī)定要求。從企業(yè)的角度，建立完備的數(shù)據(jù)安全管理體系，不僅是為了滿足國家法規(guī)、行業(yè)準則和監(jiān)管要求，更是為了保證銀行生產(chǎn)運行的穩(wěn)定性和連續(xù)性，為了保護銀行和客戶的有形或無形資產(chǎn)。數(shù)據(jù)安全管理的關鍵點在于數(shù)據(jù)脫敏規(guī)則的制定和執(zhí)行。百信銀行對數(shù)據(jù)安全管理持一貫重視態(tài)度，全面梳理了數(shù)據(jù)安全管理的關鍵環(huán)節(jié)，采取加域、水印、加密、脫敏等多種技術措施，確保數(shù)據(jù)資產(chǎn)在使用過程中能被恰當?shù)恼J證、授權、訪問和審計。對于敏感數(shù)據(jù)制定脫敏規(guī)則，在數(shù)據(jù)訪問和數(shù)據(jù)交換時進行動態(tài)脫敏和靜態(tài)脫敏，加強對敏感數(shù)據(jù)的訪問管控力度。

構建數(shù)據(jù)價值評估體系

數(shù)據(jù)價值評估在數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理、數(shù)據(jù)開放共享、數(shù)據(jù)交易流通中起到重要作用。在大數(shù)據(jù)時代，如何對數(shù)據(jù)進行價值評估和變現(xiàn)?百信銀行為了進一步度量大數(shù)據(jù)的價值，正在積極探索構建數(shù)據(jù)價值的評估方法，制定數(shù)據(jù)價值評估的標準。目標是打造數(shù)據(jù)價值的“度量衡”，有效促進行內(nèi)數(shù)據(jù)和行外數(shù)據(jù)變現(xiàn)。

構建基于開源技術的大數(shù)據(jù)算力和算法平臺

解決了離線大數(shù)據(jù)和近線大數(shù)據(jù)實時融合處理等技術難題。

平臺即服務(PaaS)——將大數(shù)據(jù)基礎平臺計算引擎或者組件作為一種“產(chǎn)品”，對行內(nèi)和行外提供算力和算法服務，避免使用方重復搭建大數(shù)據(jù)相關的基礎平臺，實現(xiàn)平臺和應用的分離，專業(yè)的人員做專業(yè)的事。這個思想目前在某些大數(shù)據(jù)公司已經(jīng)變成了現(xiàn)實。大數(shù)據(jù)平臺可以提供批量計算、流式計算、圖計算、內(nèi)存計算、算法庫以及大數(shù)據(jù)基礎服務平臺、流式平臺和AI平臺等多種算力和平臺服務。百信銀行利用云計算、大數(shù)據(jù)、人工智能等技術，搭建了業(yè)內(nèi)領先的完全基于Hadoop生態(tài)的云端大數(shù)據(jù)基礎平臺，支持超千節(jié)點的快速擴展。同時，創(chuàng)新性地推出了基于大數(shù)據(jù)開源技術的流式計算平臺，

流式計算平臺

流式計算平臺aiStream 是百信銀行自主研發(fā)的產(chǎn)品，基于開源JStorm 技術，在設計中充分考慮了分布式實時流式計算的難點，采用了主流的計算框架，基于分布式內(nèi)存并行計算，支持拆分、合并、缺失值填充、類型轉換等多種預處理模式及特征過濾、特征離散、特征尺度變換等多種特征工程處理能力，平臺將這些能力封裝成基礎組件，提供通用接口，支持業(yè)務模塊低成本快速接入，根據(jù)業(yè)務需求靈活組合使用和業(yè)務集成，后續(xù)將擴大計算規(guī)模，提供在線統(tǒng)計、學習和預測能力。該流式計算平臺aiStream 在百信消費信貸業(yè)務的風險實時監(jiān)控和策略干預上發(fā)揮著重大作用，后續(xù)也將在理財、內(nèi)部創(chuàng)新等多領域或業(yè)務中進行深度應用，助力全行業(yè)務加速。同時考慮通過云服務向外界輸出實時計算能力，讓更多中小金融企業(yè)和用戶享受到百信銀行實時計算的技術成果。

AI基礎服務平臺

如果銀行只是單獨采購如人臉識別等AI 技術，雖然能夠解決某個場景中的具體需求，卻無法自己生成通用的AI能力。一旦應用場景發(fā)生變化，或者需要與其他業(yè)務深度結合，單個的AI技術還是無法幫助銀行解決復雜而多樣的業(yè)務難題。銀行需要的是AI能力，而不僅僅是單個AI技術。打造AI基礎服務平臺作為銀行AI核心系統(tǒng)勢在必行。

AI是百信銀行品牌的核心元素。百信銀行正在著力研究如何打造百信AI基礎服務平臺，搭建本行AI核心系統(tǒng)，集成AI常用模型和算法，提供一站式AI服務，助力AI在百信銀行落地、演化，實現(xiàn)全方位AI。該AI平臺使用成熟后，將進一步市場化，最大化模型價值。

構建基于場景的智能化金融服務

軟件即服務(SaaS)——這種交付模式具有良好的可擴展性，非常適合應用在大數(shù)據(jù)領域。大數(shù)據(jù)來源于業(yè)務，也服務于業(yè)務。大數(shù)據(jù)是智能金融的“燃料”，它為人工智能不斷學習、快速成長提供源源不斷的動力。百信銀行作為一家AI銀行，通過構建百信金融大腦，逐步落地大數(shù)據(jù)在智能風控、智能客服、智能投顧等業(yè)務上的應用，并將陸續(xù)實現(xiàn)其他領域的創(chuàng)新實踐。

智能風控

智能風控是百信銀行首要打造的核心競爭力，也是“智能銀行即服務”體系的關鍵組成部分。目前百信銀行初步建立了富有互聯(lián)網(wǎng)銀行特色、簡單有效的風險管控體系。利用模糊匹配、深度學習、設備指紋、神經(jīng)網(wǎng)絡等前沿技術，初步打造了百信銀行大數(shù)據(jù)風控體系，可以通過1萬多個標簽對個人用戶風險進行實施準確評估。2018 年，將繼續(xù)完善以白名單為主的大數(shù)據(jù)風控模型，同步建設用戶特征變量庫，特征變量達10000 個以上，建立風控策略模型實驗室，打造具有市場競爭力的大數(shù)據(jù)信用評分體系和智能定價體系，為拓寬銀行服務的邊界、踐行數(shù)字普惠金融打下堅實的基礎。

智能客服

銀行傳統(tǒng)客服側重于解決客戶問題，而互聯(lián)網(wǎng)銀行由于沒有實體網(wǎng)點，客服就成為重要的營銷渠道。智能客服不僅是幫助客戶解決問題的窗口，也是深入了解客戶需求的途徑。與圖像識別、聲紋識別、VR、AR、全息投影等技術相結合，智能客服將重新定義商業(yè)銀行現(xiàn)有服務模式，客戶與銀行之間的交互將更加智能化，更加接近人們與生俱來的自然行為。百信銀行致力于落地“智能銀行即服務”，有賴于智能客服機器人與客戶形成良好的互動，挖掘用戶潛在的需求，為客戶提供智能化、個性化、有人情味兒的服務。百信銀行將采用自然語言處理技術，充分利用客戶畫像成果，精準提取并理解客戶意圖和情感，基于知識圖譜構建并持續(xù)優(yōu)化客服機器人的理解和答復知識庫，以至于能夠預測客戶未來的行為和需求，為客戶提供超預期的服務，逐步減少甚至替代傳統(tǒng)客服人員，實現(xiàn)自動化服務和銷售。

智能投顧

由于國內(nèi)市場公募基金和交易型開放式指數(shù)基金(Exchange Traded Funds，ETF)類產(chǎn)品的固有特性，傳統(tǒng)意義上的智能投顧服務并不能良好地達成為客戶做合理資產(chǎn)配置和精準建議的目的。百信銀行在C端智能投顧應用上，用更貼近客戶需求和國內(nèi)市場現(xiàn)實的思路，打造“智能顧+投”的復合智能服務。百信銀行充分發(fā)揮數(shù)據(jù)優(yōu)勢和平臺優(yōu)勢，充分挖掘自身用戶數(shù)據(jù)和合作伙伴的非結構化數(shù)據(jù)價值，將用戶在不同場景的金融和非金融數(shù)據(jù)打通，借助多種大數(shù)據(jù)手段對用戶進行精準畫像，做到比用戶更認識用戶?；诔浞至私庥脩麸L險收益偏好和家庭財務狀況的前提，百信銀行將充分發(fā)揮技術優(yōu)勢，借助機器學習和量化投資模型，通過配置全品類的金融產(chǎn)品，達到最大限度滿足不同用戶的不同投資需求的目的。

結語

百信銀行構筑智能金融大腦之路充滿了挑戰(zhàn)和不確定性，如何發(fā)揮銀行數(shù)據(jù)資產(chǎn)價值是成功開展數(shù)據(jù)治理工作和踐行數(shù)字普惠金融的關鍵。數(shù)字普惠金融之路任重而道遠，百信銀行將不忘初心，堅持金融科技創(chuàng)新的戰(zhàn)略定力，為互聯(lián)網(wǎng)銀行找到一條差異化發(fā)展之路。