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让数据焕发生命

2013-03-25 11:38:20作者:《The Economist》 编译 沈建苗编辑:
大多数金融机构可以将大数据技术应用在反欺诈、遵守反洗钱和制裁规则方面。看似简单的任务在实际环境下也将变得异常复杂,银行可能有成千上万的客户与黑名单重名。

一家大银行从第三方公司聘请明星分析师,并许诺只要分析师可以帮助银行增加收入或削减成本,就将得到一笔丰厚的奖金。这一幕发生在银行业并不稀奇,只是这次被聘请到的分析师是名为Watson的计算机,它能“解读”普通的书面语言,快速处理大批量文档,轻松搜索在数据库中整齐分类的结构化数据。同时,对于电子邮件、报纸、书籍、网站中的非结构化数据,也能执行同样任务。

        花旗集团请Watson帮助决定为客户提供何种新产品和服务(如贷款或信用卡)。业内猜测,Watson入驻花旗的第一项工作是减少欺诈并寻找客户资信下降的征兆。Watson将协同花旗内部的计算机,共同应对“大数据”的价值和挑战。与此同时,硅谷的一批新公司和全球大型银行正在尝试处理数据的不同方法,其中不乏有望彻底改变银行传统经营模式的先进理念。

        大多数金融机构可以将大数据技术应用在反欺诈、遵守反洗钱和制裁规则方面。看似简单的任务(如对照制裁黑名单核查客户姓名)在实际环境下也将变得异常复杂,银行可能有成千上万的客户与黑名单重名。只要有一次判断错误,银行将面临客户关系紧张、信誉受损的尴尬局面。于是,许多银行开始借助计算机从不同渠道收集数据,包括客户的国籍和地址、家庭成员姓名、是否去过制裁名单上的国家或收到过来自这些国家的汇款。在处理更加复杂的任务时,快速、准确甄别数据的需求更为迫切,比如从数百万笔合法交易中识破极少数的欺诈交易。

防欺诈

        Palantir Technologies在寻找不同数据库的关联性方面颇有心得,专门开发了能从不同渠道汇集数据并分析其关联性的信息系统。其早期客户是情报机构,比如美国的CIA和FBI。现在,银行业也成为其“主战场”,例如JP摩根和花旗集团借此系统设计出了旨在降低贷款损失的结构化股权衍生产品。专业从事跨境汇款的Xoom认为,掌握足够多的数据是管理复杂风险的必要条件。Xoom在美国收取银行账户或借记卡付款,在菲律宾或印度等国兑付现金。值得一提的是,此对付过程非常短暂,并没有足够时间审核付款是否具有欺诈性。对此,Xoom发明了一套可分析一些列数据的复杂计算机系统。

        类似的检查分析方法看似简单,但当处理数百万笔交易、划拨数十亿美元时,仅凭数据分析即做出拒绝或同意兑付的判断,并非易事。

        VISA和MasterCara等信用卡协会以及Capital One等大型发卡商,利用反欺诈计算机系统监测大量交易,寻找不同寻常的模式或关系。这让它们得以从原来仅仅利用规则识别欺诈(如某信用卡是否在短时间内在距离很远的地方刷卡),改而采用更复杂的识别方法。

        这些系统虽造价不菲,但比起沦为欺诈行为的受害者,则相对划算。业内统计,Xoom的欺诈损失占转账总额的0.35%,信用卡公司则平均约占0.1%,目前市场反欺诈工作最好的也在0.05%左右。美国兑现支票的年均损失率高达1%。英国网上零售商2011年的损失率是总收入的1.8%。

        打击信用卡欺诈的高成本改变了银行业的竞争格局,因规模小而无法构建必要系统的小银行被边缘化。很多小银行关闭或出售其信用卡业务,其客户只能签约MBNA和Capital One等大型专业发卡商。但此决定并不明智,不仅错失了重要的创收来源,还将深度挖掘客户需求的机遇拱手让出,最重要的是失去了部分有价值的数据和充分了解客户消费模式的机会。

        这种情况也许很快会改变,理由有二。第一,信用卡组织更擅长识破进入其网络的欺诈交易,从而有效减轻小银行的甄别负担。这些网络系统的主要优点在于,它们能够查勘的交易数量比任何单一银行多得多,并站在全球性的视角侦测欺诈。第二,数据处理系统已经商品化,其价格也在不断下跌。据估计,去年风投公司在大数据处理方面共投资了24.7亿美元,其投资对象主要是数据库和存储设备。十年前,大银行花大价钱定制系统,现在小银行花小钱就能买到类似的系统。

        精通技术的西班牙小型银行Bankinter自2011年开始使用一套系统,在网上零售商亚马逊的计算机上分析复杂的贷款组合。云计算让Bankinter能够按需租用亚马逊强大的数据处理能力。

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