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大数据在银行业:四大应用与四大策略

2013-12-12 13:59:59作者:农业银行江苏省分行 程立国 陈健恒 徐永红编辑:金融咨询网
怎样掌握收集数据、分析数据、利用数据的办法和途径,怎样在海量数据中去伪存真、变“数”为宝?从市场营销、客户服务、风险管控和内部管理等角度,如何挖掘大数据背后的知识来支撑银行商业模式创新、提升核心竞争力?

互联网技术的崛起,被认为是继农业革命、工业革命后,全面改变人类社会的“第三次革命”。互联网、移动互联网、物联网、云计算的快速兴起以及移动智能终端的快速普及,正使得当前人类社会的数据增长比以往任何时期都快。美国互联网数据中心指出,一天之中,互联网产生的全部内容可以刻满1.68亿张DVD;发出的社区帖子相当于《时代》杂志770年的文字量。数据的演变和发展呈现越来越大、越来越快、越来越复杂的特性,并催生了一个全新的概念——大数据。

        最早提出大数据概念的是全球知名咨询公司麦肯锡,其在2011年出版的研究报告《大数据:创新、竞争和生产力的下一个新领域》中指出,数据已经渗透到每一个行业和业务领域,逐渐成为重要的生产因素,而人们对于海量数据的运用将预示着新一波生产率的增长和商业模式创新浪潮的到来。

        大数据作为一个全新概念,目前还没有一个统一的定义。麦肯锡的定义是:“数据集的大小超出了典型的数据库工具能够捕获、存储、管理和分析的范围。”大数据研究机构Gartner给出的定义是:“无法用现有的软件工具提取、存储、搜索、共享、分析和处理的海量的、复杂的数据集合。”

        大数据的特征通常用4个V(Volume,Variety,Value,Velocity)来概括:一是数据体量巨大。大数据的数据量从TB级别,跃升到PB级别。二是数据类型繁多。除通常的结构化数据外,还包括网络日志、视频、图片、地理位置信息等非结构化数据。三是价值密度低,商业价值高。以视频为例,连续不间断视频中,可能有用的数据仅仅有一两秒。四是处理速度快。一般在秒级就需要有分析结果,以供商业决策。这四个特征是大数据与传统数据挖掘的最显著区别。

        大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息,而在于挖掘这些数据背后潜在的知识和价值。大数据的实质就是将客户放到更大的社会背景下,通过对大数据挖掘、云计算、高效数据分析,准确定位客户在社会环境中所处的位置及其符合怎样一种商业模式。

一、大数据的发展现状

        大数据引领时代发展已成为全球共识。当今,作为重要的生产要素,数据正在并将继续成为决定企业胜负乃至国家竞争力的根本因素;“数据是新的石油和金矿”已经得到世界各国的普遍认同。

        美国政府已于2012年加大投资,拉动大数据相关产业的发展,并将“大数据战略”上升为国家意志。我国也已经深度融入大数据发展潮流,不仅诞生了阿里巴巴、百度、腾讯等优秀的互联网公司,推出了阿里信贷、淘宝数据魔方、受众引擎等数据平台,而且拥有了全球第一的互联网用户数量和全球第一的互联网移动用户数量。党的“十八大”报告明确把“信息化”纳入“四化同步”进程,并成立了中关村大数据产业联盟,正在建设国家级大数据处理与服务专业园区,将成为我国企业寻求发展的目标和路径。

        当前,大数据已经在多个行业得到应用。例如:金融服务业的欺诈检测和360度客户分析;交通运输业中的物流优化和缓解交通拥堵;医疗行业的病历分析和疾病监测;零售业中的全渠道营销和实时促销;能源业的智能电表分析等。

        最近,“棱镜门”事件被媒体披露的一个技术应用是美国国家安全局通过微软、雅虎、谷歌、苹果、Facebook等9大IT业巨头获取客户的电子邮件、在线聊天内容、照片、文档、视频等网络私人数据,跟踪用户的一举一动。另一个应用是监视社交媒体上的言论。哪里有大量人群聚集场所产生大量负面言论,就判断哪里有发生游行或犯罪的预兆。在地图上显示这些信息后,当附近的警力薄弱时,就会向其他地区的警察发出指示,让他们前往这些有可能出现问题的场所,补充警力,防范事件的发生。

        我国在大数据领域做的最好的案例是马云的大数据蓝图。阿里巴巴的支付宝和淘宝产品积累的大多数是购物和支付类数据,通过并购和投资,又将众多外部数据,如天猫、新浪微博等,集中在了一起,构成了更为庞大的可供分析使用的大数据中心。通过分析淘宝、天猫、支付宝、B2B等商家的各种数据,阿里巴巴进入了一个被传统银行忽略的市场,为平台上的小微企业提供无抵押小额信贷服务。同时,阿里又通过实时监测贷款商家的交易、退货、评分等经营情况,随时了解客户还款能力;一旦客户交易情况下滑,系统会自动发出预警,从而规避贷款风险。截至2013年6月底,阿里金融累计服务小微企业已经超过32万家,而坏账率仅为0.9%,低于很多银行的坏账率。阿里巴巴准备将这些经验复制到新浪微博和高德导航中。一些用户已经发现,自己在淘宝搜索过的商品,也会出现在自己新浪微博主页的下方。这些不断推送的精准广告,将为阿里巴巴带来更大的流量和收益。

        美国数据分析技术权威维克托•迈尔•舍恩伯格在他所著的《大数据时代》中认为,大数据也将为人们的思维理念带来三大转变:“要全体不要抽样,要效率不要绝对精确,要相关不要因果”。

        ①要全体不要抽样。在人类历史长河中,人们主要依赖抽样数据、局部数据和片面数据发现未知领域的规律。因此,人们对世界的认识往往是表面的、肤浅的、简单的、扭曲的或者是无知的。大数据时代的来临使人类第一次有机会和条件,在非常多的领域和非常深入的层次获得并使用全面数据、完整数据和系统数据,深入探索世界的规律,获取过去不可能获取的知识,得到过去无法企及的商机。曾经引以自豪的统计学上的抽样、样本又重回到全体、总体的大数据时代。

        ②要效率不要绝对精确。大数据是传统的数据仓库技术无法处理的数据,难以在业务容忍时间内使用传统软件捕获、管理和处理。这就要求使用者必须通过流计算、分布化、冗余配置、云存储等技术构建新的平台,达到实时捕捉商机、精准营销的目的。大数据更看重的是效率而不是绝对的精确。

        ③要相关不要因果。大数据的出现,使得人们在很大程度上从因果关系的追求中解脱出来,转而将注意力集中在相关关系的发现和使用上。只要发现两个现象之间存在显著的相关性,就可以创造巨大的经济或社会效益,而弄清二者为什么相关则留待学者们慢慢研究。大数据之所以可能成为一个“时代”,在很大程度上是因为这是一个由社会各界广泛参与、八面出击、处处开花结果的社会运动,而不仅仅是少数专家学者们的研究对象。

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