劉靜芳

中國(guó)建設(shè)銀行從2003年開(kāi)始認(rèn)識(shí)到數(shù)據(jù)治理的重要性，開(kāi)始探索適合建行特色的數(shù)據(jù)治理體系。2011年以來(lái)，建設(shè)銀行依托新一代核心系統(tǒng)工程，建立了完善的數(shù)據(jù)管理和數(shù)據(jù)應(yīng)用體系，夯實(shí)了覆蓋所有業(yè)務(wù)的規(guī)范統(tǒng)一、集成互聯(lián)的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，實(shí)現(xiàn)了企業(yè)級(jí)、全流程數(shù)據(jù)管控。

建設(shè)銀行建立了完善的企業(yè)級(jí)數(shù)據(jù)規(guī)范體系，并在新一代核心系統(tǒng)中全面落地執(zhí)行。數(shù)據(jù)規(guī)范體系包括數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)、業(yè)務(wù)術(shù)語(yǔ)、指標(biāo)體系、業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)模型等，截至2017年末，建設(shè)銀行累計(jì)制定數(shù)據(jù)規(guī)范80000余項(xiàng)并全面執(zhí)行，從源頭上保證了數(shù)據(jù)一致性。

建設(shè)銀行建立了外部數(shù)據(jù)資源統(tǒng)一引入和共享機(jī)制，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)在集成行內(nèi)125個(gè)系統(tǒng)數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，引入業(yè)務(wù)場(chǎng)景需要的工商、法律、海關(guān)、中經(jīng)網(wǎng)等外部數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)企業(yè)級(jí)數(shù)據(jù)集成整合、互聯(lián)互通和全面共享。

建設(shè)銀行建立了完整的數(shù)據(jù)管控機(jī)制，開(kāi)發(fā)了企業(yè)級(jí)、可視化的數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理工具，支持對(duì)全行數(shù)據(jù)實(shí)施全生命周期的管理。建立企業(yè)級(jí)元數(shù)據(jù)資產(chǎn)庫(kù)，提供元數(shù)據(jù)應(yīng)用服務(wù)。建立企業(yè)級(jí)數(shù)據(jù)質(zhì)量平臺(tái)，提供可定制的數(shù)據(jù)質(zhì)量監(jiān)測(cè)服務(wù)。

建立一體化協(xié)同機(jī)制

大數(shù)據(jù)能力建設(shè)是覆蓋和貫通數(shù)據(jù)價(jià)值鏈中采集、加工、管理、應(yīng)用各個(gè)環(huán)節(jié)的全局性工作，所有機(jī)構(gòu)都是直接的參與者。大數(shù)據(jù)工作取得成效的關(guān)鍵在于，遵循科學(xué)規(guī)律，結(jié)合具體實(shí)踐，以全行一盤(pán)棋的思路做好頂層設(shè)計(jì)，建立適應(yīng)互聯(lián)網(wǎng)和大數(shù)據(jù)新競(jìng)合業(yè)態(tài)下的工作組織體系，充分激發(fā)全行各級(jí)機(jī)構(gòu)管理數(shù)據(jù)、應(yīng)用數(shù)據(jù)的積極性和創(chuàng)造性，促進(jìn)全行經(jīng)營(yíng)管理向數(shù)據(jù)智能型邁進(jìn)。

為保證大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略有效實(shí)施，建設(shè)銀行自上而下建立了完整的組織管理和工作機(jī)制，成立了總行領(lǐng)導(dǎo)掛帥的工作領(lǐng)導(dǎo)決策機(jī)構(gòu)，強(qiáng)化了總行數(shù)據(jù)管理部作為大數(shù)據(jù)能力建設(shè)牽頭部門的職能定位，與新組建的大數(shù)據(jù)智慧中心一體化協(xié)同運(yùn)作，加強(qiáng)大數(shù)據(jù)工作的體系化統(tǒng)籌管理、創(chuàng)新動(dòng)能培育和內(nèi)聚賦能能力。大數(shù)據(jù)智慧中心作為專門為全行提供大數(shù)據(jù)應(yīng)用支持的專業(yè)化機(jī)構(gòu)，為總分行各業(yè)務(wù)部門大數(shù)據(jù)應(yīng)用提供全面的數(shù)據(jù)、分析方法、工具和專業(yè)人員支持，協(xié)助業(yè)務(wù)部門滿足管理決策、客戶營(yíng)銷、風(fēng)險(xiǎn)管理、產(chǎn)品創(chuàng)新等數(shù)據(jù)分析，共同實(shí)現(xiàn)全行大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略目標(biāo)。同時(shí)，為在全行范圍推廣大數(shù)據(jù)理念，培養(yǎng)數(shù)據(jù)分析人才，建設(shè)銀行每年組織實(shí)施“綠樹(shù)工程”大數(shù)據(jù)種子人才培養(yǎng)計(jì)劃，選拔總、分行骨干人員到大數(shù)據(jù)中心學(xué)習(xí)工作一段時(shí)間，以集中授課、項(xiàng)目實(shí)踐雙管齊下的形式，培訓(xùn)骨干人員掌握大數(shù)據(jù)分析工具、技術(shù)和方法，為全行培養(yǎng)了一大批數(shù)據(jù)分析人才。

總行各部門相繼設(shè)立大數(shù)據(jù)應(yīng)用崗位，以多方合作開(kāi)展大數(shù)據(jù)應(yīng)用項(xiàng)目的形式，深挖全行數(shù)據(jù)資源，逐步實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)引領(lǐng)和數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)業(yè)務(wù)發(fā)展的目標(biāo)。各分行數(shù)據(jù)管理?xiàng)l線參照總行大數(shù)據(jù)組織管理架構(gòu)，在各層級(jí)機(jī)構(gòu)共同推進(jìn)大數(shù)據(jù)分析成果落地應(yīng)用。全面規(guī)劃工作平臺(tái)

構(gòu)建大數(shù)據(jù)生態(tài)體系

銀行業(yè)要發(fā)揮數(shù)據(jù)價(jià)值，驅(qū)動(dòng)業(yè)務(wù)發(fā)展與創(chuàng)新，需要在傳統(tǒng)數(shù)據(jù)處理平臺(tái)的基礎(chǔ)上再上一個(gè)臺(tái)階。建設(shè)銀行規(guī)劃并建設(shè)了大數(shù)據(jù)工作平臺(tái)，將其定位為：面向全行數(shù)據(jù)分析人員大數(shù)據(jù)生態(tài)體系的基石，是全行大數(shù)據(jù)分析工作的實(shí)驗(yàn)室、工具箱和知識(shí)庫(kù)；具備多類型數(shù)據(jù)整合、海量數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)產(chǎn)品創(chuàng)造等能力，并提供各類共享數(shù)據(jù)分析挖掘應(yīng)用資源。在平臺(tái)項(xiàng)目實(shí)施過(guò)程中，以基礎(chǔ)先行、應(yīng)用導(dǎo)向?yàn)樵瓌t，推進(jìn)大數(shù)據(jù)相關(guān)技術(shù)、工具的研究、引進(jìn)或功能開(kāi)發(fā)，逐步實(shí)現(xiàn)涵蓋數(shù)據(jù)采集與轉(zhuǎn)換、存儲(chǔ)與計(jì)算、展現(xiàn)與運(yùn)用等能力為一體的大數(shù)據(jù)生態(tài)體系。

在數(shù)據(jù)采集與轉(zhuǎn)換能力建設(shè)方面，制定了統(tǒng)一的結(jié)構(gòu)化、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)采集規(guī)范，在合法合規(guī)的前提下，實(shí)現(xiàn)對(duì)企業(yè)內(nèi)部、互聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)站、社交媒體、第三方機(jī)構(gòu)等結(jié)構(gòu)化與非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的采集，進(jìn)一步豐富數(shù)據(jù)來(lái)源。

在數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與計(jì)算能力建設(shè)方面，依托“MPP+Ha-doop”的融合架構(gòu)，搭建符合大數(shù)據(jù)處理要求的結(jié)構(gòu)化、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與計(jì)算平臺(tái)，形成對(duì)多種數(shù)據(jù)類型的海量數(shù)據(jù)存儲(chǔ)能力、海量數(shù)據(jù)快速計(jì)算能力、針對(duì)流數(shù)據(jù)等動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)的計(jì)算處理能力以及運(yùn)用機(jī)器學(xué)習(xí)等技術(shù)實(shí)現(xiàn)的數(shù)據(jù)分析和挖掘能力。

在數(shù)據(jù)展現(xiàn)與運(yùn)用能力建設(shè)方面，在傳統(tǒng)的可視化分析基礎(chǔ)上，增加大數(shù)據(jù)處理所需的可視化分析工具，支持更有效的圖形、圖表等可視化分析與展示需求；同時(shí)打通大數(shù)據(jù)工作平臺(tái)與多渠道的信息交互通道，支持將數(shù)據(jù)分析成果對(duì)接到應(yīng)用組件、短信平臺(tái)、微信公眾號(hào)等。

圍繞大數(shù)據(jù)生態(tài)體系，建設(shè)銀行不斷跟蹤大數(shù)據(jù)及相關(guān)領(lǐng)域的最新技術(shù)成果，深入研究大數(shù)據(jù)領(lǐng)域相關(guān)技術(shù)應(yīng)用，積極引入各類先進(jìn)的分析工具和技術(shù)，培育數(shù)據(jù)挖掘和分析技能，在繼續(xù)提升全行傳統(tǒng)結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)分析能力的同時(shí)，結(jié)合非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的特點(diǎn)，因地制宜、各盡所能，分類建設(shè)多種不同的分析能力。

在機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域，引入Python、R、Spark、Zeppe-lin等數(shù)據(jù)分析語(yǔ)言及工具，運(yùn)用典型的關(guān)聯(lián)分析、LDA聚類、隨機(jī)森林、協(xié)同過(guò)濾等機(jī)器學(xué)習(xí)算法處理客服語(yǔ)音文本、智能客服會(huì)話文本等非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，融合處理結(jié)構(gòu)化、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，構(gòu)建熱點(diǎn)問(wèn)題分析、來(lái)電原因分類分析、投訴升級(jí)預(yù)測(cè)分析、智能推薦等一系列挖掘分析模型，從而洞悉客戶心聲、預(yù)測(cè)客戶需求，為優(yōu)化業(yè)務(wù)運(yùn)營(yíng)、提升業(yè)務(wù)效益服務(wù)。

在深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域，基于開(kāi)源的TensorFlow深度學(xué)習(xí)框架等工具，在圖像識(shí)別等領(lǐng)域進(jìn)行探索與應(yīng)用；在圖分析領(lǐng)域，引進(jìn)了專門工具用于實(shí)現(xiàn)圖分析、路徑分析，并在此基礎(chǔ)上探索研究Neo4j、JanusGraph等開(kāi)源圖數(shù)據(jù)庫(kù)工具，用于構(gòu)建客戶關(guān)系圖譜、預(yù)測(cè)客戶資金流向等。

積極推進(jìn)大數(shù)據(jù)應(yīng)用

建設(shè)銀行大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略實(shí)施三年以來(lái)，聚焦全行業(yè)務(wù)發(fā)展的熱點(diǎn)、難點(diǎn)問(wèn)題，著力提升大數(shù)據(jù)分析挖掘能力，推動(dòng)全行體系化大數(shù)據(jù)應(yīng)用，從無(wú)到有，從弱到強(qiáng)。

建設(shè)銀行在普惠金融領(lǐng)域，結(jié)合企業(yè)及企業(yè)主行內(nèi)外數(shù)據(jù)，運(yùn)用大數(shù)據(jù)技術(shù)，建立全新的客戶評(píng)價(jià)體系，圍繞客戶履約能力、信用狀況、資產(chǎn)狀況等方面進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)，選擇誠(chéng)信納稅優(yōu)質(zhì)小微企業(yè)給予信用貸款，采用全線上自助貸款流程，實(shí)現(xiàn)針對(duì)性貸后預(yù)警監(jiān)測(cè)，依托大數(shù)據(jù)技術(shù)實(shí)現(xiàn)在信貸流程、風(fēng)險(xiǎn)控制等方面的全面創(chuàng)新。

建設(shè)銀行在住房金融領(lǐng)域，基于我行自身海量、高質(zhì)的住房交易數(shù)據(jù)，整合外部?jī)?yōu)質(zhì)數(shù)據(jù)資源，采用特征價(jià)格法編制住房租賃價(jià)格指數(shù)，以完整反映住房租賃市場(chǎng)格局和動(dòng)態(tài)，為政府部門、企業(yè)機(jī)構(gòu)和各類市場(chǎng)參與者提供系統(tǒng)性支持和服務(wù)。建設(shè)銀行因此成為國(guó)內(nèi)首家由金融機(jī)構(gòu)編制發(fā)布住房市場(chǎng)分析監(jiān)測(cè)指標(biāo)的機(jī)構(gòu)。

此外，建設(shè)銀行借助大數(shù)據(jù)技術(shù)深入探索語(yǔ)音、圖像、文本等非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的應(yīng)用。一是分析客戶來(lái)電投訴語(yǔ)音數(shù)據(jù)，預(yù)測(cè)客戶投訴升級(jí)可能性，及早做好客戶服務(wù)和矛盾化解工作；二是運(yùn)用深度機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，對(duì)客戶行駛證圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行自動(dòng)識(shí)別分析，獲取客戶的購(gòu)車日期、車型檔次等信息，精準(zhǔn)定位客戶車型續(xù)保時(shí)點(diǎn)，預(yù)測(cè)客戶換車需求，驅(qū)動(dòng)車險(xiǎn)、購(gòu)車分期等信用卡產(chǎn)品精準(zhǔn)化營(yíng)銷；三是根據(jù)各個(gè)渠道采集到的客戶咨詢、建議等文本內(nèi)容，運(yùn)用自然語(yǔ)言分析工具，挖掘客戶業(yè)務(wù)需求和業(yè)務(wù)場(chǎng)景，關(guān)聯(lián)客戶交易行為，精準(zhǔn)定位營(yíng)銷目標(biāo)客戶群體，結(jié)合對(duì)應(yīng)的金融產(chǎn)品，制定營(yíng)銷策略和營(yíng)銷話術(shù)，開(kāi)展手機(jī)銀行獲客、活客精準(zhǔn)營(yíng)銷。