是应用技术更是公司资产大数据催生信息银行

陆金芳

是应用技术更是公司资产大数据催生信息银行

陆金芳

大数据既可以带来商业机会，也可以发现潜在的经营风险。内外兼顾，攻守兼备，帮助企业做出更科学的决策。某家知名快销食品企业，存储了所有关于媒体监督的报道。自2009年以来企业每年通过数据分析，提前预知媒体配合工商、质检开展市场维权的部署，防范了可能出现的信誉公关危机带来的风险。

大数据能够用来发现隐藏的危险。在商业银行领域可以重演过去信息数据调用情况，重演银行经营交易端非正常进入，识别被更改了的重要数据，从而发现财务内部犯罪嫌疑，更好地管控银行端的薄弱环节。证券公司可以不定期抽查大数据变动，例如通过掌握某个交易员过去某时间段100笔交易，或者某一笔转账、汇款的资金变动，判断交易是否属于正常状态，是否存在欺诈交易——这是今年5月参加杭州大数据智能峰会，来自摩根大通澳大利亚公司的Gartner研究副总裁Ian Bertram，对大数据技术的商业和金融用途的简明描绘。

边应用边见效银行概莫能外

据不完全估计，在目前的互联网里，2/3以上与IT搭边的公司，正在对大数据进行投资或者研究。无论公司高层还是数据专家都逐渐清晰了一个理念——投资与研究的目的是为了提升企业的经营能力。摩根大通澳大利亚公司的Ian Bertram说：企业投资大数据不是为了拥有最先进的科技储备，更需要的是科技应用带来面貌的日新月异。

其实，杭州的多个行业实践者的体会更为直接。大数据是业务，不是投资项目，需要联系到生产经营领域，比如怎么获取更多新客户？生产流程怎么设计更为高效？一旦把它设计进入流程成为一个环节、一项业务、一个产品，它的作用就不再只是科技带来先进装备和操作系统，而是对传统业务流程进行了深刻转变，带来了实实在在的效益。例如提供旅行推荐的电商平台ORBITZ，仅去年就通过处理了750TB数据，深度分析了旅行者的行为与偏好，以此改善网站的数据信息，生成客户端信息需求自动推送系统，让ORBITZ网站的预订率增加了2.6%，平均每天带来了新增300笔交易。

浙江电信运营商通过数据积累与分析，更深地了解用户的通信方式，设计制定适合的套餐，提供给用户使用。从市场营销的层面获取更多客户新的需求。又例如百胜餐饮旗下的麦当劳在生产过程中，利用传感器技术，记录烤箱在温度升高汉堡的颜色变化，通过分析选择最优选的烤箱温度，实现生产加工自动化，将烘焙不合格产品降为零。再例如前述某家知名快销食品企业，商品从上柜到销售运转更为高效，得益于大数据环境下时间的精准把握，以及提前的周密准备。大数据一旦作为经营管理的科目，面临的就不再只是科技的单一问题，而是关乎企业生存的IT项目，逐步形成相应的预算和评估标准。

根据统计，目前杭州金融业迫切需要解决排位在前的问题，依次是如何提高用户的体验；如何提高银行效率；如何进入新的市场；新产品和商业模型的探索；扩大目标市场。杭州银行业在实践中分析，公司业务市场面临的挑战，结合私人银行客户的培育目标，制定银行个金业务发展战略规划，确定大数据再投资所需的技术和能力。实施大数据项目的数据专家，要追踪和衡量成果，哪怕是客户忠诚度提高了1%，都要想办法去追踪、去坚守，形成投资回报（ROI）模型，需要逐步积累，才能水到渠成。

摩根大通澳大利亚公司的经验，给杭州同行提了个醒——该公司雇佣的公司第一位“数据科学家”——大数据时代炙手可热的人才，他可以从数据集成的角度，推动生产型企业的经营提升与盈利模式调整。但是经过了11个月的试用期，数据专家被摩根解聘了，原因是虽然他具有崭新的理念，但是缺乏与投行业务进行有效地融合的能力。

数据资产将催生信息银行

2014年美国通用电气正式宣布制造业互联网发展战略，表明了新的市场竞争将在信息分析领域展开。美国的目标是经过更为精准的数据分析，将数以万计的传感器按放在生产设备与流水线上收集信息，改善设备维修流程，提高生产效率，形成新的生产力。未来的通用电气、ABB、西门子等顶级制造业巨头的竞争，将围绕在数据分析采集、信息利用、提高主动应对方面。

澳洲的Johnwest是家生产罐头鱼的公司。公司在销售过程中发现了消费者普遍担心公司产品的质量，对鱼的来源、捕捉海域、加工等数据信息较为关注。于是通过RFID电子标签技术，将数据链条延伸到供应链的前端，记录鱼在哪里捕捉，由哪一条船捕捉，在哪里冷藏加工等信息。消费者从2011年起只要在公司网站输入罐头的编码，就能追溯到需要的上述信息。提供这一案例的Johnwest公司，只花了几百美元的成本，就建立起了消费者的信任，形成了独有稳定的客户资产、市场份额，成为海洋捕捞渔业数据利益最大化的典范。

大数据除了帮助企业应对市场需求带来的挑战，还能够逐渐转化成为企业的资产。Ian Bertram去年5月在澳大利亚考察房地产市场投资。发现当地公司把房地产数据作为IP数据进行销售。数据引起了木材、油漆等地产行业的供应链相关企业的趋之若鹜，类似信息直接帮助下游企业准确地预测了需求，增强了安排生产供给的准确性。这些数据还被“卖”给了银行，银行的按揭住房贷款据此制定更有针对性的借贷利率。

市场上活跃着把信息作为资产进行贸易的各类公司。虽然现在还没有看到真正的信息化银行，但是信息既然已经可以在公司的财务报表上作为重要资产。可以预见未来也可以因为存在于银行，而产生出针对不同需求的个性化利率。今后10年市场与投资者将越来越重视如何更好地利用数据信息。

在大数据智能峰会现场，有国有商业银行大数据项目专业人士现身说法：投资大数据项目如何评估成本和收益？如果把大数据被当做银行的经营项目加以投资，不应当设定短期收益目标，因为完全可能得不到实现。大数据有财务数据、管理数据、各类主数据、社交数据、流程数据、用户反馈数据。数据管理要区别对待，进行综合创新。移动客户端让信息入口无处不在，信息云的类型复杂，云计算全球共享，以及社交带来网络发展，新技术和趋势要求银行统一对待，寻得更大的商业创新。然后才是带来盈利机会，发现风险防范缺陷，帮助银行做出及时有效的修正决策。

与商智结合成就核心技术

斯坦福大学曾经做过专门研究，分析过去20年公司成长变化及其股市之间的关系。发现一直坚持进行信息投资的公司，比没有投资的公司平均市值要高5倍。尽管都看好大数据带来的变革，但是公司的信息发展和增长，并不限于数据存储。在大数据概念产生以前，很多公司已经使用了商业智能（BI），对结构化数据进行分析，推动经营方式的转型创新。新环境下传统的BI和大数据呈现有分有合，传统BI对结构化数据开展分析，大数据则分析结构化和非结构化数据源，从而形成两者的互相渗透。大数据尤其体现了对非结构化数据的分析和融合。

江苏一家城市商业银行引入了对客户服务中心的大数据运用分析，通过呼叫中心录音非结构化数据的统计分类，分析了呼叫中心人员的标准化服务，客户投诉类型，处理投诉进度，投诉结案率，客服与客户认识转变。针对性的分析为建立“缩短中心业务流程，主动取信客户”机制，获得了可靠的数据。投诉反馈时间从原来一个月缩短到四天，客服人员交叉销售能力明显提高。该银行结合大数据和传统BI，建立了独立的数据服务团队，建立贯穿各层面的联系、沟通、协调机制。实现了对银行管理要求的全面提升。

大数据除了给经营管理带来直接的竞争力以外，对防范网络犯罪也起到越来越重要的作用。互联网世界已经形成了专业化黑客市场，他们采用标准化服务流程编写恶意软件，获取更多行业的数据。在全球每年120亿美元网络安全投资中，75亿美元用于病毒抵御，下一波安全设计潮流，更为需要的将是监控数据。

大数据用于信息安全领域，可以分析好的程序会长成怎样的面貌，一个不好的商业模式会带来怎样的后果。通过分析数据流向加强防范布局。在金融领域，大数据技术能够重演过去3个月中程序的调用情况，重演哪些系统被抽取了哪些数据，从而更好地管理脆弱性；可以利用大数据储存，分析某个交易者过去100笔交易情况，或者一笔汇款的流动情况，判断眼前的交易是否交易欺诈。虽然用于信息安全的大数据技术，要经历3到5年才能成熟可用，但呼之欲出的新型银行安全中心，大数据分析将会成为下一代信息平台的核心技术。

BIG DATA PROMOTING THE BUILDING OF IT BANKS