大数据铸就信息化银行坚实基础

互联网和大数据技术改变了传统商业模式，也改变了消费者习惯，成为各行业颠覆性创新的源动力和助推器。工商银行因势而动，将“大数据和信息化”战略列为全行发展三大战略之一，整合全行业务系统数据资源，搭建大数据基础平台，积极探索和运用大数据技术，通过数据研究和应用不断推动自身发展和创新。

工商银行大数据体系架构

　　工商银行大数据体系以数据为根本，以业务为导向，通过对大数据的集中、整合、挖掘和共享，实现对多样化、海量数据的快速处理及价值挖掘，利用大数据技术支持产品快速创新，提升以客户为中心的精准营销和差异化客户服务能力，增强风险防控的实时性、前瞻性和系统性，推动业务管理向信息化、精细化转型。建立高效能、低成本的大数据处理基础平台，完善结构化和非结构化数据的处理能力，提升大数据分析挖掘服务能力。

　　夯实大数据基础是利用大数据推动业务发展的源泉和基石。工商银行引入低成本、开放、弹性可扩展的分布式架构，通过数据质量和数据标准管控，不断丰富基础数据的来源、扩展处理数据的类型，建立了全行统一的数据仓库、集团信息库，结合其他业务系统中的行内外数据，共同组成大数据基础平台。

　　同时，工商银行利用大数据技术对结构化、非结构化、内外部数据进行融合处理，实现了全数据管理。一方面在已积累的大量银行客户信息和交易数据基础上，纳入新型业务数据等行内信息及工商注册信息、证券价格等行外数据；另一方面，引入来自互联网、电商等渠道的社交行为、资讯、物流、客户电子交易行为信息等丰富的非结构化数据，使数据基础更为全面；同时通过不断拓展元数据管理、完善数据生命周期管理，强化和完善大数据形势下的数据管控能力，为提供高效能的大数据服务奠定坚实的基础。

　　大数据时代下的业务分析挖掘需求呈爆发式增长，工商银行软件开发中心（以下简称中心）依托数据基础平台，充分利用云计算、分布式、大内存、流等新技术，根据各类数据特性及数据使用需求，实行差异化的服务和管理，实现对行内行外、线上线下多样化、海量数据的快速处理及价值挖掘，满足行内各业务线的大数据服务需要，为精细化管理提供高效、精准、智能的服务保障。

大数据技术在业务领域的应用

　　中心在积极探索大数据前沿技术基础上，不断拓展大数据应用范围。开创性地采用流数据处理等技术，实现欺诈风险实时防控，提升风险管控水平；通过大数据分析挖掘，推动信贷业务管理创新；运用模型分析和文本挖掘技术，深入挖掘客户需求，实现精准营销。大数据技术在业务领域的广泛使用，进一步将信息优势转化为业务竞争优势。

　　1. 精准识别交易风险，切实保障客户资金安全

　　首创性地使用流技术并引入国际领先的神经网络模型，支持逐笔交易欺诈风险实时防控，实现欺诈交易的交易事中识别和拦截，柔性防范欺诈风险。同时为客户提供资金监控、账户异动监控等功能，有力地保障了客户资金的安全，大大增强了客户资金风险方案能力，进一步提高客户风险防范意识，减少违法犯罪案件的发生。

　　另一方面，收集、整合、共享、挖掘境内外、行内外风险客户、风险名单的信息，构建全球外部风险数据库，并面向同业提供信息防控服务，有效助力银行同业提升风险防控效能。截至2016 年3 月末，在电子银行领域实时干预欺诈交易5000 多笔，避免客户损失近千万元。在信用卡领域，成功实时干预欺诈交易约180 万笔，累计拒绝欺诈份子办卡15 万笔。在柜面业务、个人信用消费贷款等领域，累计防堵欺诈交易近7 万笔，涉及金额12 亿元。

　　2. 支持信贷业务创新，加强信贷风险管控

　　大数据技术在小微企业信贷业务的拓展和风险管理领域也得到了创新型的运用。通过以商户POS 交易流水作为授信依据、以POS 结算账户作为质押，建立全方位、多角度的模型分析企业交易数据，可以准确把握企业经营现状和创造现金流的能力，从而进行相应的信贷风险监控，在推动小微企业放款方便、快捷的同时，也提高了贷款的安全可靠性。

　　近年来，银行业不良贷款率呈现上升态势，中心积极支持业务部门开展了大数据技术在信贷风险管控方面的探索。通过对客户资金流向、履约情况、关联关系等特征进行分析，并运用决策树算法，研发了交叉违约风险监测、资金流向风险监测、“裸贷”风险监测等多个模型，及时对信贷客户的信用风险进行预测和量化，大大提高了业务部门识别信贷风险的准确度和及时性，也便于对不同的风险资产采取差异化的的处置措施。

　　3. 大数据让我们离客户更近

　　通过将多渠道、多场景中收集到的客户基本特征、消费行为特征集中起来，并运用决策树、神经网络等算法进行深入挖掘，助力精准营销，提升总体营销成功率，在客户拓展、交叉销售和客户关怀等领域取得了良好的效果和带动作用，在增加收入、降低成本、提高效率、避免风险等方面创造综合效益。

　　95588 电话客服、在线客服、短信/ 微信客服等渠道，每天倾听“客户心声”，积累了海量客户反馈信息。中心运用文本挖掘技术建立“客服智能分析挖掘模型”，通过主题分析、情感分析等方法，挖掘提炼出客户意见的焦点与痛点，并对客户热点意见进行关联性分析，及时洞察和掌握“客户的真实心声”，为提升客户满意度提供了全方位的数据基础与信息保障。

未来发展展望

　　“未来，优秀的银行首先应该是数据银行，更是数据分析、数据解读的优秀银行，要从数据中获得洞察力，攫取价值，赢得明天。”中心将继续不懈探索应用大数据技术，通过融合资金流、物流、信息流，深入挖掘数据背后的价值，构建全行企业级数据应用体系，将大数据技术与应用打造为市场竞争的新优势，全面支持大数据和信息化战略，为经营转型和创新发展贡献力量。

（文章来源：《金融电子化》杂志）

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