9月11日消息，大數據正滲透到各行各業，那它在銀行業又發揮怎樣的作用呢?在采訪花旗集團數據平臺工程總經理邁克爾·西蒙尼之后，福布斯撰文詳解花旗銀行是如何通過數據為先的策略創造實質性的商業效益的。

以下是文章主要內容：

花旗集團(Citigroup)是世界上最大的金融服務提供商之一，業務覆蓋全球超過160個國家和地區，擁有2億多客戶賬戶。近年來，該公司采用純大數據驅動型策略來驅動業務增長，提升其提供給客戶的服務。

保險提供商正大膽地大步邁入物聯網時代，主要得益于可穿戴設備、掃描器和傳感器帶來了大量非結構化的行為數據。然而，零售銀行、投資銀行、證券等其它的金融服務則在這方面處于落后，不過它們正在開始迅速顛覆和創新它們的數據分析技術，快速而又不失謹慎地利用海量的數據資產。

這背后一部分是因為它們需要在數據的敏感性和為客戶提供價值的需要之間取得平衡，同時嚴格地將個人隱私和信息的保護放在首要位置。盡管如此，也正是因為大數據帶來的最大機遇，像花旗這樣的公司能夠看清全局。在花旗，模型試驗支持通過盡可能精細地解構數據以及綜合結構化的和非結構化的數據源，來對創新型使用案例進行全面的理解。在許多這種值得尊敬的機構當中，企業領導者所思考的問題就在于“數據能夠為我們做什么?”

隨著數據引導的分析策略對于商業的益處變得越發明顯，這種情況將會發生改變。花旗集團數據平臺工程總經理邁克爾·西蒙尼(Michael Simone)近日接受了福布斯的采訪，談到了在一家員工總數接近25萬的組織上下實施數據為先文化的挑戰和機遇。

數據創新戰略

西蒙尼領導的組織負責制定在公司上下使用大數據分析數據的計劃，幫助驅動數據創新戰略滲透到花旗旗下的各項業務。該平臺主要基于Hadoop，數據集來自不同的應用程序。那些應用程序用于接收來自交易門店、客戶反饋和業務流程數據來源的多級結構化數據流。

除了建造和設計數據技術平臺之外，西蒙尼的數據科學團隊往往會在任何能夠受益的業務部門內“啟動”大數據驅動的分析活動。發現大數據資源在哪些地方應用最有效，涉及利用技術能力來處理各個業務使用案例。那是最大的發展潛力之一。

西蒙尼透露，“自從我們的數據創新項目成立以來，我們執行了數百個驗證概念和使用案例，它們全都經過是否符合特定業務要求的驗證。我們專注于獲得與基于非常特定的指標的結果相平衡的可行動結果。”

一旦發現了分析方法的潛在用途，他們就會對它進行效益和機會成本方面的評估。“有各種不同的因素需要考慮，因此并不是所有的潛在用途都能通過評估。有時候，經過仔細了解潛在用途之后，我們可能會意識到有其它可行的方法，僅僅因為是大數據而轉向大數據，可能會行不通。”

應用成功的領域

在花旗的運營中，大數據分析被成功實施的一個領域是客戶維系和獲取。這涉及利用機器學習算法分析數據和定向營銷支出。通過提供會將自己視作公司，同時會保護好客戶的功能，花旗正同時給自己和客戶帶來幫助。因此，從合規性到網絡安全，再到客戶服務和詐騙，再到營銷推廣和網絡分析，很多用途都需要獲得大數據的各種支持，進而運轉各種不同的、十分重要的新功能。

另一個領域是掃描交易記錄來發現異常現象，這可以幫助發現或者預測問題——也可以幫助發現客戶不恰當的或者異常的費用。要是能夠通過預測性模型制作快速發現甚至提前發現這些異常現象，那么糾正異常現象所導致的成本會容易得多。西蒙尼稱，得益于大數據分析的新方法，組織上下糾正這些“錯誤的數據點”的成本在一些情況出現了兩位數的下降。

由于轉向大數據平行架構，平臺運營成本也出現了下降。花旗也依賴開源技術的商業流通來支持它的戰略。

數據的存儲與分析

“我們多年來一直在有效地管理和分析數據，以了解我們能夠如何改善我們的運營和提供更好的服務。”西蒙尼說，“大數據還給我們帶來了讓我們能夠以我所說的花旗規模來存儲和分析數據的價位。我們是一家跨國公司，擁有著大量對我們的業務很有價值的數據資產，我們現在能夠以合理的價位儲藏它們，因而我們能夠從它們那里獲得效益。”

雖然商用開源社區帶來了很大的幫助，但花旗還是依據迎合其業務需求的能力來選擇技術和合作伙伴。

西蒙尼稱，“我們的核心平臺基于開源的價值，整合了非常強大的純大數據解決方案。因此，我們有多位與我們緊密合作的開源提供商。”

那些供應商被花旗選中，是因為它們能夠展示“深度的整合”，而非它們所提供技術的“附加”功能。它們還需要愿意施加影響，需要準備好與花旗合作打造產品來迎合他們不間斷且嚴格的需求。

為了給大數據戰略打下基礎，花旗斥資打造了自有的大數據集成平臺架構。西蒙尼將該架構稱作“虛擬企業數據湖”。

除了使得所有可用的可行動數據出現在任何可能馬上需要的地方，以及確保數據準確匹配到常用的企業參考模型之外，虛擬企業數據湖還能夠降低數據的TCO(總體擁有成本)，主要是通過清除多余或者重復的數據，以及減少數據轉移成本。

“對于什么被分析為價值數據，我們有個指定的、全面的決策流程。完成這一步后，我們會作出有關將那些數據存放在哪里的數據流決策。目前，我們正在加快以可管理的價位存儲它們的流程，力求在業務、財務和技術層面取得三贏局面。”

實時分析

西蒙尼認為，跟很多其它的行業一樣，銀行業和金融業將會被實時流分析技術即將帶來的進步徹底改變。

“在我們目前所執行過的眾多使用案例當中，”他說，“只有一小部分是實時分析的。從整個行業來看，我們將會看到越來越多的創造性使用案例，以及更多對實時流分析的思考。”

“我們的挑戰將會是，如何足夠快速地實施那些深刻見解，進而使得它們能夠及時地給公司帶來價值。大數據和實時的商業洞見正越來越緊密地被聯系在一起，不管是在新領域，還是在舊領域，都能產生更大的影響。通過使得我們能夠更加快速地響應我們的客戶，它們賦能我們轉向一種積極主動的商業模式，進而帶來出色的體驗。”