九卦 | 中小银行重构数据结构是当务之急

时间：2020-03-31 01:56:17 栏目：财经

＊隔离或许会间隔我们距离，然则不克隔离我们的真爱：九卦金融圈、索信达、清华大学经管学院中国金融研究中心举办的 “零接触”银行征文大赛，本文为征文选登，盼望激发行业关于数字金融和“零接触”的深入商量。

作者：张慧丹（广州农商行收集金融部）

编纂：严世杰

起原：九卦金融圈

客户众众，场景之中。大数应用、银行好逑。

梦寐以求，寤寐思服。心之所念，辗转反侧。

面临业界如斯火热、备受追捧的“大数据”，笔者借用PS《诗经·关雎》开篇，进展借此表达中小银行在银行买卖中应用大数据的神往之情和求索之吃力。

神往之情在于，在线下客户越来越少亲临网点，即使是在线上，客户也不再依靠银行的电子渠道。在客户流失的同时，更令银行忧虑的是银行可把握的客户数据源越来越单一，对客户的认识水平越来越单方面。

以前银行经营客户能够经由网点、网上银行\移动银行等银行渠道开展存款、转账、理财、贷款等买卖。如今客户能够轻易的经由微信、支出宝、淘宝等第三方..打点支出、转账、理财、小额贷款、缴费、..等形式多样的金融办事。面临渐行渐远的客户、面临纷繁复杂的金融买卖（更多的还有非金融类的社交、消费运动等），我们急迫需要一双慧眼去看清楚客户身边所发生的一切转变。

“大数据”就是这双慧眼，银行需要经由“大数据”去收集客户的行为数据、生意数据等，需要经由“大数据”去描绘出客户的完整数据画像（不光仅局限于金融数据画像），并以此为据去遴选客户、办事客户，凭据客户的喜欢、特征去优化产物、改善办事。

求索之吃力在于，大部门银行的科技实力还停留在“IT”时代，而在现在的“DT”、“AI”时代下，大部门银行的科技实力远远掉队于一些领先的互联网企业，即使在研发效率上也是掉队于大部门IT公司。银行贫乏实践最新金融科技的对象、手艺、方式、经验、资源。

既然“自食其力”有短板，那就追求“参考之资”以“攻玉”吧。可在追求的道路上，不少银行都履历过诸多坎坷：

内部数据对照零星

这种情形首要是传统的银行数据存储往往是以产物或买卖为中心去设计存储构造的。而如今岂论是从手艺实现到买卖推广所首倡的都是“以客户为中心”，所以当真正去实施大数据应用项目时，在进行买卖数据梳理、清洗的第一个环节时，经常会碰到好多数据归集、整合问题。

贫乏合适外部数据

这种情形经常发生在线上授信买卖和零售买卖方面。在开展线上授信买卖时，因为贫乏客户在具体行业、场景中的行为数据、生意数据，多数银行只能接纳与外部机构合作，开展结合风控。银行自身的风控能力局限在人行征信风控，贫乏对买卖场景的一手风控办法。在开展零售买卖时，..目的首要是促进客户理财、支出、消费等生意活跃，但多数情形下能行使的仅有银行内部的生意数据，在这种情形下所描绘出的客户画像对照单方面，其被假定为“该客户仅是某银行的单一客户”。若是客户是活跃客户，那据此开展的一些..办法照样有效的。但当客户是静默客户时，那据此开展的一些..办法就收效甚微，因为无法剖断客户在银行外部场景是否活跃，是否有其他买卖需求。

投入大周期长奏效慢

今朝银行在实施大数据应用时（如：授信风控、客户画像/..），多数是选择与专业手艺解决方案供给商合作，而相关的系统软件布置、研发人员投入等费用也是较之往银行传统买卖系统的费用投入有很大增幅。同时，这些项目除了投入费用大之外，往往需要经由项目立项、采购招标、研发实施等过程后才能实现买卖上线，这个过程至少1年。即使上线后，还需要一段时间去生产情况验证数据、练习模型，前后至少1-2年买卖才能算是根基不乱。这个周期显着与不少中小银行的“昔时立项、昔时奏效”的盼望不符。

面临上述坎坷，好多中小银行往往无法迈开步子，个中当然是有好多实际的无奈。然则就一筹莫展了吗？就坐以待毙了吗？我们好多银行的童靴们开启了DIY模式，经由SQL、Python、SAS等编码说话及相关对象在平常工作中自行编写剧本进行买卖数据的统计、剖析，以解决部门买卖需求、提交工作效率。这种精神值得鼓励，但笔者并不首倡，此乃无奈之举，无异于隔靴搔痒。

若是银行在靠自身科技资源无法自建大数据应用，又难以抉择与哪些合适的供给商进行买卖合作的情形下，笔者认为能够从三个方面思虑，慢慢解决大数据应用的难题。

一、重构数据构造：按“以客户为中心”的思惟重构买卖系统数据构造；

二、雄厚数据资源：在正当、合规的前提下，以开放的心态与外部机构开展数据资源共享合作；

三、支撑买卖立异：大数据应用项目以及其他金融科技项目往往被看作是传统银行实现自我救赎的灵丹妙药，所以在项目抉择时慎之又慎。但笔者认为，越是新的手艺越是需要勇敢测验，越是需要长时间的实践储蓄。是以，需要在资金、人员、时间上赐与买卖部门充沛的支撑。

在上述三个方面的问题傍边，笔者认为“重构数据构造”更是当务之急，该当优先解决。

因为今朝首倡的是“以客户为中心”，当银行在经营意识、办事体式、产物功能等方面下功夫、花精神，追求若何“以客户为中心”提拔办事能力的时候，往往轻忽了一个问题：是否具备以“以客户为中心”去认识客户的资源？

自从进度IT时代，银行熟悉客户的途径就不再以人的意志为转移（即：凭工资经验累积），而是经由对相关买卖系统存储的客户小我数据、汗青生意数据、资产数据等的解读去认识客户。当进入DT时代后，银行能够经由整合表里部数据，拓展熟悉客户的维度。

但仅仅拥稀有据并不克解说银行拥有“以客户为中心”去认识客户的资源，是否竖立合适的数据构造和具备有序的数据治理能力才能决意银行是否具备“以客户为中心”去认识客户的资源。是以，岂论我们是追求外部供给商实施大数据应用，照样经由自有科技资源完美大数据根蒂扶植。重构数据构造都是我们必需正视，也是必需尽早实施的根蒂工作。

在软件行业中有一个编码思惟“面向对象法式设计(Object Oriented Programming)”，这种理念与“以客户为中心”有异曲同工之妙，具体落实在数据构造重构方面，笔者感觉能够称之为“面向用户数据设计(User Oriented Database Design)”。传统的银行买卖系统往往是以产物为中心或以账户为中心进行买卖数据存储的，这种数据存储设计对于单个买卖系统的处理效能是对照合适的选择。

但这种数据存储构造使得客户数据之间的关系性不高、逻辑性不强，增加了我们以客户为中心去治理数据、统计数据、剖析数据的难度。是以，需要以“面向用户数据设计(User Oriented Database Design)”为指导重构数据构造，以知足大数据相关买卖应用落地实施的根基要求。

按照“面向用户数据设计(User Oriented Database Design)”设计思惟，能够把数据构造分为三个模块，即：用户模块（User Module）、标签/属性模块（Tag/Attribute Module）、事件模块（Event Module）。

用户模块（User Module）

首要记录用户的标识及根基信息，为了适应表里部数据整合的需要，用户标识应该包含主标识（如：身份证号）以及关系标识（如：手机号、社交..账号、设备号等）。因为我们熟悉客户的数据好多来自于外部互联网..，这些..的用户大多并非实名用户，增补关系标识将有助于据此关系识别客户在互联网..的生意行为。

标签/属性模块（Tag/Attribute Module）

首要记录客户的天然属性信息（如：岁数、性别、职业、学历等）以及相关的买卖标签（如：资产品级、是否支出活跃客户、是否移动银行静默客户等）。买卖标签的种类、维度、数量是跟着买卖的成长需要络续优化、完美。

事件模块（Event Module）

首要记录客户在什么时间、什么渠道做了什么生意。生意的买卖品种是什么、价钱几多、生意敌手是谁等等。个中，还需要重点记录的是客户的行为事件，例如：客户登录App的时间、停留的页面、查察的产物、花消的时间等。曩昔这些行为事件往往被银行买卖部门忽略，以至于在想改善客户体验、识别客户潜在需求时又吃力于没稀有据撑持。

上述设计思惟的实施并不需要依靠稀奇的手艺手段，大多数银行依靠行内自有的科技资源就能够实现。同时，经由与各类大数据供给商进行交流也能够发现，大多数供给商所供应的大数据画像/..解决方案也是按照雷同“用户->标签->事件”如许的实施逻辑去构建其底层的数据构造。在这个层面上大多数供给商的处理方式大同小异，分歧供给商的焦点竞争力的区别在于后续的数据剖析\建模能力，以及配套的..治理对象的完整水平、易用水平等。

重构数据构造这项工作始终是银行必需首先迈过的坎，只有迈过这道坎，后续的数据建模、..剖析、标签优化、客户促活、决议指引等系统实施/买卖运营工作才能有条不紊的持续开展下去。

同时，笔者也进展供应金融科技解决方案的企业能够多从手艺赋能、买卖赋能的角度去调整产物构造、办事构造。除了面向银行供应一揽子解决方案的同时，也能够按买卖板块或功能模块供应相对自力的产物或手艺办事，以知足中小银行“小步快跑、慢慢迭代”的需要。

那些年银行错失了“余额宝”，流失了存款；那些年银行错失了“..雨”，流失了支出；那些年银行错失了“场景”，流失了“贷款”。现在银行进展追寻大数据，不再与用户错过。追寻的道路虽坎坷，但只要抛开挂念，勇敢果断的走好每一步，就可以真切的拥抱大数据，拥有大将来。

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