“平台+产品”驱动民生银行向智能化转型_业务前瞻

大数据作为推动创新的工具，将成为银行重要的生产要素和资本。“平台+产品”双轮驱动的民生银行大数据战略，以“标准化、云端化、智能化、移动化”四化建设为发展方向，充分挖掘大数据的商业价值，打造智能银行。

随着中国经济进入增速换挡新周期，中国银行业的新常态大幕也已拉开，加快战略转型势在必行。新常态下，“未来金融业将迎来哪些挑战?应该从哪些方面着手推动转型?”对各家银行而言都是一个难题。在此背景下，民生银行率先提出：实施大数据“平台+产品”双轮驱动战略，以“标准化、云端化、智能化、移动化”为发展方向，充分挖掘大数据的商业价值，打造智能银行。

大数据是连接网络与实体经济的纽带。大数据不仅作为推动创新的工具，更将成为未来银行重要的生产要素和资本。大数据将基于“互联网+”在全新尺度上大幅提升银行价值。世界范围来看，大数据已经为西方先进银行创造了巨大的商业价值。我国银行对大数据的认识也在快速提升，大数据价值正在显现，数据化管理和智能化营销已开始呈现百舸争流、千帆竞发之势。

“平台+产品”双轮驱动的民生银行大数据战略

以创新和改革著称的民生银行，素有重视数据、用数据说话的传统。大数据的概念未出现以前，数据已经在民生银行经营中占有重要的地位，民生银行数据平台先后获得国家级发明专利两项、省部级科技进步二等奖两项。经过多年的积累，民生银行数据平台的自主化水平、数据整合的质量和数量、数据分析对业务的影响力等方面都处于国内同业的领先水平。

为迎接大数据浪潮，民生银行在对成功互联网企业和国内外先进同业进行充分调研的基础上，提出大数据“平台+产品”双轮驱动发展的大数据战略。

图民生银行数据产品的关键要素

1．实施平台驱动，打造大数据生态圈。所谓的平台驱动并不仅仅是指技术意义上的大数据云平台，还包括基于全行大数据云平台的大数据挖掘的生态圈。就像淘宝一样，它自己不卖东西，而是让买家和卖家在这里交易，它提供帮助、服务和监管的作用。

民生大数据云平台建设方向是以业务需求为导向，充分整合内外部大数据资源，实现金融控股集团的结构化与非结构化数据存储。围绕不同的业务场景，设计差异化的大数据的采集、整理方案。为数据分析师提供一站式的数据资源、分析工具，让数据分析师根据自己的需求自助式的使用数据，最终形成“大数据、业务场景、数据分析师”共同组成的大数据生态圈。

实践发现，大数据的存储、传输和计算对于大数据平台的建设提出了很多非常极限的要求。为在3～5年内建成同业领先的大数据平台，民生银行将采取以下具体措施。首先，加快集团级大数据云平台建设，实现多信息体系的互联协同；其次，积极拓宽数据来源渠道，建设非结构化数据平台，建立外部重要情报动态的收集和发布机制；第三，完善大数据治理，持续提高与改善数据质量。把全行数据治理各项工作纳入经营机构平衡记分卡考评范围，真正做到以考核促进工作顺利开展。保证大数据平台中所有结构化和非结构数据在整个生命周期中可控、可用、可管。

2．打造数据产品群，实现数据价值最大化。随着大数据的巨大商业价值逐渐被广泛认知，数据产品作为大数据应用的一个重要发展方向和关键领域已经成为业界的共识。数据产品能够帮助企业全员更好、更有效的利用大数据资源、提升大数据价值，实现数据分析“民主化"和企业运营的数据化。

民生银行提出，要成就一个真正具有商业价值数据产品，需要具备三个关键要素：大数据资源、数据挖掘模型和业务应用场景。数据产品建设要小、要快、要跟热点、要由小长大。找到关键业务痛点，专注持续研究，将研究成果快速转化成数据产品，根据业务需要敏捷开发、快速迭代。用户看到的是小应用、体验好的APPs。通过不断积累，逐步形成类似于腾讯和阿里的不同层次的数据产品群。根据用户体验和活跃度进行产品的优胜劣汰。产品从基础产品向高技术含量、从PC向移动端、从服务行内向行内行外并重进化。

民生银行基于大数据的智能化营销实践

以“凤凰计划”和大数据战略为指导，正全力推动民生集团大数据云平台建设。基于大数据云平台，重点打造以“阿拉丁云平台"为代表的立体化数据服务生态圈和以“智能管家平台”为代表的智能化的公司客户关系管理体系。

通过阿拉丁和智能管家在全行的应用推广，大数据量化分析和数字化智能化营销真正实现了与各层级员工的零距离接触，民生银行业务运行的商业模式正悄然发生改变，并逐步形成了高效率的具有独特核心竞争力的智能化客户营销模式。

民生银行认为，大数据时代的智能化营销应具备三大环节的智能化：一是客户理解的智能化。通过复杂网络技术、多维客户细分模型等先进的大数据分析手段，把握客户需求快速变化，感知客户行为模式变化。建立基于大数据的客户画像和标签体系，精准预测客户需求。二是产品设计的智能化、人性化。提供客户易于理解，外在部分足够简洁、内在部分操作流程足够简化的融服务产品。三是服务渠道的智能化。通过大数据整合、管理各类金融渠道资源，建立跨渠道的智能营销体系，随时随地通过便捷的渠道提供个性化金融产品与服务。为客户提供极致金融体验。好的客户体验应该从细节开始，并贯穿于每一个细节。

1．基于阿拉丁大数据云平台的分行智能化营销。阿拉丁云平台是民生大数据基础设施，未来将发展成大数据服务和分析应用的生态圈。阿拉丁自助、开放的数据理念创新使民生银行在数据应用上一跃成为行业典范，使大数据迅速的融入到民生银行各经营机构的营销基因中。阿拉丁神灯已经成为民生银行的大数据信仰，也逐步成为国内外众多企业学习考察的对象。

目前全行6000余用户在阿拉丁平台上自由地应用数据，覆盖所有分行。分行发布数据应用近4000个，其中有很多精彩的分行智能化营销案例，如北京管理部：三方存管客户专享营销方案；武汉分行：代发工资户资产提升；广州分行：“民生e贷”和基金分层营销等等。这些应用都实实在在的推动了分行营销和管理的提升。

以“民生e贷”为例，分行阿拉丁用户针对部分小微商户的银行账户交易量大的特点去设计流水贷数据挖掘模型，向客户和市场人员倡导流水带来授信的理念。根据客户在民生银行的交易行为数据测算客户的可授信额度，生成“e贷”名单发放贷款。该模型还被利用于作为客户营销计算器使用，筛选高交易量低存款客户，并进行有针对性营销，指导客户经理如何通过客户的结算频率及存款的提升带动贷款营销。助力小微业务由跑马圈地的粗放式发展转向精耕细作的智能化营销。

2．智能管家：基于大数据的公司客户智能化营销。民生银行基于大数据的对公客户关系管理体系在设计伊始，“以市场为中心，以客户需求为导向”的目标就非常的清晰而坚定。设计者们基于大数据和移动互联等新技术，在更新视角、更深层次上，帮助市场人员站在客户的角度思考问题。市场人员思考业务的原点不再限定在客户本身，还包括客户的“钱从哪儿来，钱去哪儿了”，客户产业链的上游、下游，以及合作伙伴组成的生态圈。

客户经理可以借助智能管家平台上源源不断的数据来源和数据分析结果成为客户的外脑和顾问。向客户提供当地最新的市场信息、上下游动向甚至市场开发建议、产品改进建议。

民生银行智能管家平台在建设中充分引入各类大数据智能商机挖掘模型，实现了智能化的目标客户推荐和产品推荐。交易链智能获客模型、客户价值弹性预测模型、产品精准营销模型、客户流失预警模型，纵贯银企关系的整个生命周期，为全行客户经理进行精确化的市场营销提供了利器。大数据模型告诉民生营销和管理人员：哪些潜在客户最易开发?哪些客户最易贡献价值?哪些产品最易被客户接受?哪些客户最易流失?

举例说明，各银行都存在大量低价值的休眠对公客户。面对如此大的客户数，依靠传统的以客户经理为主、全面扫描客户的开发模式将会产生巨大的开发成本。针对这个问题，民生银行为市场人员提供了客户价值弹性分析、交易链智能获客模型和产品交叉销售模型，进而精准定位潜在高价值客户群，达到了事半功倍的营销效果。

四化建设：民生银行大数据战略的未来方向

尽管在大数据应用上已经取得了一些成绩和经验，但是距离真正智能化、数字化银行的目标还有很长的路要走。未来，民生银行将以大数据“标准化、云端化、智能化、移动化"建设为发展方向，内外兼修大数据能力，逐步推进全行的大数据战略。四化建设纵贯数据源、数据整合、数据挖掘、数据应用整个数据价值链，是一个复杂交织的系统性工程。

1．标准化：实行统一标准，提升数据质量。大数据标准化工作重点解决数据质量的问题。为了彻底解决由于“前端业务人员操作不规范、关键业务指标定义不统一、业务系统间基础数据项定义不一致”三大主要原因造成的数据质量问题，民生银行制定了科学可行的数据标准化工程实施路线图。一是分步骤建立关键基础数据标准以及关键指标标准；二是完成数据标准在重要业务系统中的落地应用工作；三是设计数据标准管理流程并依托数据标准管理系统和组织体系的建设，实现数据标准的系统化、规范化的管理。

2．云端化：建立云化平台，资源集约管理。以阿拉丁大数据云平台为依托，为全行员工提供一站式的大数据云服务。具体包含：全面整理和优化的内外部数据源、全方位的数据分析工具包、数据分析云环境、在线的数据产品等等。不断创新，提升大数据云平台承载能力、数据服务效率和质量。

3．智能化：依托挖掘模型，创造智能产品。以业务为导向，依托数据分析挖掘模型，打造数据产品群。建立移动化数据产品的开发和运营团队。围绕核心大客户的综合金融服务、产业链商机挖掘、小微风险分析与征信、小区选址与差异化定位、客户标签与名单制营销、基于交易链和社交网络的批量获客等银行亟需关注的课题，在各个层面发出数据的声音、体现数据智能化的价值。

4．移动化：实时智能推送，创造财富奇迹。民生银行提出移动端数据产品发布平台和数据产品研发同时推进。通过移动端数据产品发布平台解决数据安全和发布渠道问题。

如果说“数据标准化、云端化、智能化”是银行大数据能力的内功，那么“移动化”是将大数据能力的内功外化为商业价值的最重要一环。通过数据产品在移动端的部署，使数据用户在任何时间、任何地点接收与业务相关的任何数据结果，大幅提升决策效率和前端人员的快速反映能力。

（文章来源：《金融电子化》杂志）