中國農業銀行軟件開發副總經理 王赤紅
8月28日，2014中國國際金融展在北京展覽館舉行，同時，第十五屆中國金融發展論壇于28日-29日召開，和訊銀行對論壇進行全程圖文報道。圖為中國農業銀行軟件開發副總經理王赤紅在論壇上發表演講。
以下為嘉賓發言全文：
王赤紅：各位尊敬的領導、各位來賓，大家下午好，下面由我來給大家一起分享農業銀行在大數據上面一些戰略和做法。云計算在商業銀行的應用我們來看的話是包括三個方面，一個方面在IT設施的管理方面，我們著重于在通過云計算技術來幫助我們的資源有效合理分配來及時有效的提高運維效率，提高資源的利用率，降低成本。在產品創新方面云將來是我們大的使用的領域，通過云應用的開發和實施產品的創新，將推進新的商務模式的探索。今天我跟大家分享的是我們云計算在我們大數據方面的一些想法和一些應用案例。
大數據熱潮現在已經引發生產和生活方式的重要變革，我們應該來到全新的大數據時代。對于復雜的數據，他所醞釀的資產價值，大家從各個渠道都感受到他的無處不在，預示著一個新的時代的來臨。在新的時代的來臨的時候，我們銀行業來講他應該通過這種海量的數據收集和數據處理和數據分析，這種人類成本來找到他的規律，就生產關系和生活方式管理和營銷活動中會發生一些變化。新的產業活動和游戲規則就會脫穎而出。
這種機遇有三個方面，第一我們可以獲得更廣闊的業務發展空間，商業銀行提供的服務和產品存在較大同質性，商業銀行需要通過同質性實施差異化的戰略。我們可以看到社交媒體興起為銀行創造了全新的客戶接觸的渠道，來自銀行網點、PC終端、移動設備、傳感器等等這種渠道給我們帶來結構化和非結構化的海量數據，為銀行創造深化客戶挖掘還有加快產品創新的廣闊空間。第二個機遇上我們可以獲得更精準的決策判斷能力。大數據將使銀行決策從經驗依賴向數據依據來轉化，將再深入了解和把握銀行自身乃至市場狀況的基礎上，更加科學的來評價經營業績，引導銀行業務科學健康發展。我們從第三方面來看，我們看到這個機遇來給我們是更優秀的經營管理能力。大數據掀起銀行業的經營管理革命，資產以及數據資產、風險控制、成本核算、績效考核等方面都發揮重要的作用，充分利用數據分析這么一個技術，將使銀行制勝關鍵。數據、信息、商業智能將逐步成為銀行精細化發展的路徑，為有效提升服務提供這種強大的支撐。
我們也可以看到對銀行來講大數據時代我們也面臨一種挑戰，首先我們的挑戰來源于我們自身，主要是我們自身有沒有數據占領能力。銀行在數據的搜集方面他經過幾十年的信息化發展，應該講數據是海量的，我們已經有了很多年的存貸等客戶信息的結構化數據。但是我們還缺乏很多其他的數據，這些數據將要徹底顛覆我們過去對這種數據倉庫和大數據更擴展的想法和理念。在數據存儲方面要達到低成本、低能耗、高可靠性的目標，是在我們整個建設過程當中考慮的問題。數據處理面對復雜的數據，處理復雜度相當高，怎樣利用他這種能力又成為我們一種關鍵因素。
第二方面我們認為我們的挑戰來源于大量的數據來源和龐大分析工具的產生，正催生出許多新的經營業態來直接瓜分傳統的業務市場?；ヂ摼W金融在信息收集和信息處理方面有天然優勢，他提供進服務從簡單支付滲透到轉帳匯款、小額信貸還有理財核心領域。
我們挑戰第三方面是商業運營模式我們面臨的變革。在產品和服務方面我們也越來越多的看到遠程虛擬化的趨勢?；ヂ摼W金融、移動金融、金融IC卡的推廣逐步改變銀行向客戶提供的產品和服務的形式。在管理方面應該講信息化下的數字證書，數據信息以及網絡模式下的流程化管理，使傳統的商業銀行傳統的經營模式必須融匯到大數據時代中，借助大數據的手段實現跨越式的發展。
農業銀行的應對之道體現以下四個方面，理念上我們是強化數據治行。除了上帝，其他任何人都必須用數據說話。大數據革命必將顛覆銀行傳統觀念和經營模式，要強化數據治行理念，強調大數據的開發利用，建立分析數據的習慣，提升全行的數據質量管理，真正做到人人心中有數，用數據說話，準確描述這個事實，準確反映這種邏輯，將數據轉化成一種資源。在手段上我們要通過建設大數據平臺，主要是要解決我們的采集問題和質量問題，整合要有序。在技術上我們要通過建設數據分析應用體系，著眼于大數據的挖掘和分析，對海量數據的持續實時處理，在服務質量提升、經營效率提升得到支撐，運用數據挖掘和分析全方位標準產品結構、營銷模式，根本上提高風險管理和成本效益管理等等方面的這種水平。在目標上我們需要建設智慧銀行，智慧銀行是能夠通過對外兼修、準確應對、快速應變、有機處理這種紛雜的數據，高效配置金融資源，敏銳洞察，引領客戶需求高度智能化的新的商業心態。
農行大數據平臺可以概括為四個基礎平臺，五類數據服務還有九大技術創新。四大基礎平臺，首先我們看到我們要構建我們企業級數據倉庫，他主要目的是以出和處理結構化數據為主，涵蓋我行存貸客戶信息等主要的核心類數據。我們建立信息共享平臺，主要以存儲和處理行內的非結構化數據為主，輔助來自社會其他第三方一些社會數據。第三個基礎平臺是實時流計算平臺，我們要通過這個平臺實現數據的快速采集、交換和快速應用，主要應用于對實時性要求比較高的業務場景。第四大平臺是高性能數據處理平臺，不言而喻他主要是以高性能這種特點來實現對所有數據綜合數據能力。五類數據服務，第一我們通過指標及報表查詢服務，通過指標庫的構建為每一個業務的條件，提供常用的查詢服務。即席查詢服務采用特定的工具，構建一個功能強大的查詢的知識庫，來滿足各類靈活的一查詢需求。這樣的話，靈活的配置，由查詢組來完成。第三是定制化信息服務，是通過智能資源一個管理平臺，集中面向不同業務定制化的個性服務。第四類是多維數據分析服務，提供圖形化的界面，拖拉式的這種操作，審核，也是支持業務從各個緯度的綜合分析。最后是深度數據挖掘形式，采用回歸算法，通過一些工具對大數據來進行深度挖掘。
九大技術創新，我們分享一下農業銀行第一個創新跟別的行不太一樣，我們首家引入國產高性能的數據庫的應用。我們整個架構是才有云服務架構，融合的架構體系，異構相容的技術支持，我們由于是大數據應用，我們已經使用了MPP數據庫，Hadoop，還有Oracle等等深度融合的體系架構。創新的數據模型，使用緯度模型方式來構建這種基礎模型。智能的資源管理服務，我們通過構建統一的智能資源管理平臺，實現各類資源智能化。動態混合的調用機制，在混合負載情況下實現動態調度來保證高性能的穩定運轉。自動的高可用機制，我們采用是一種安全組的技術，多形態的災備技術。
大數據平臺建設不是一蹴而就，是一個持續迭代的工程。我們是本著開放、平等、協作、分享的互聯網精神，構建農行大數據平臺生態圈，形成相互協同、相互促進的良好的態勢。農行的大數據平臺建設理念是本著數據是基礎，治理是保障，技術是支撐，分析是關鍵，應用是目標原則來構建農行的大數據平臺。數據是基礎是要整合內外部數據，通過科學的數據模型來進行數據整合，構建全行統一的客戶信息視圖，產品信息視圖，內部管理視圖，風險分析視圖。技術是支撐是以開放創新心態，緊跟業界發展，采用技術解決問題。挖掘是關鍵是從海量內外部數據中挖掘價值，實現知識發現，為業務發展和經營決策提供智能決策引擎。應用目標就是數據價值在業務應用中轉變為生產力，構建數據價值利用的有效閉環，真正實現從數據支撐到數據永遠的轉變。這里是保障要堅定不移的進行數據治理，提高數據質量，更好的滿足數據挖掘的需求，為數據價值在業務中的深入應用打下好的基礎。
整個大數據里面其實對我們來講一邊應用一邊實踐，我們感覺要著力推動是數據治理工作，數據治理工作我們主要是從數據標準建設，數據質量發現、檢查與整改以及數據的非常重視他的權限控制、訪問控制和安全管理，通過技術上，通過原數據管理來促進以上三類數據治理的工作。
第三個方面，跟大家匯報一下我們農業銀行在銀行大數據應用方面我們目前的一些實踐，我們銀行大數據的應用方向是通過實施大數據的應用來促進全行的經營理念、業務運營、組織流程的不斷創新，全力打造信息化銀行和智慧銀行。主要是目標要營銷更精準、服務更貼心、管理更精細、監管更透明、風險更可控、決策更智能。
目前農行大數據的領域主要應用在幾大領域，第一是客戶關系管理領域，是基于行內外的數據來構建全生命周期的客戶關系管理模型，準確洞察這種客戶需求，實現精準營銷與個性化服務。第二個是運營分析，是建設大數據深入洞察運營細節，優化業務處理流程，改善運行效率和客戶體驗，快速響應市場來提升我們核心競爭力。第三個方面我們是在外部監管來通過要滿足銀監會、人民銀行對外部監管對銀行經營數據披露的監管要求。第四方面是互聯網金融，我們互聯網金融更多是創新型為中小微企業提供支付、融資方面大數據服務。資產負債管理是提供資產負債組合管理，流動性管理，資金轉移計價、定價、外幣資金管理、同業融資等功能。風險管理，我們主要是借助流計算等先進的技術，構建趨勢預判、風險評估、實施欺詐等大數據分析挖掘模型。財務管理是提供核算管理、預算管理、價值管理、資源配置、績效考評功能。
最后我跟大家分享一下我們的大數據的應用案例，這是一個我們貴賓客戶信用卡精準營銷的一個例子，通過行內外的綜合數據，我們聚類分析，關聯規則發現，決策樹等數據挖掘的算法。在貴賓客戶然后從發現尚未持有信用卡這種客戶群體來識別他的信用卡的需求，根據客戶的消費行為，他的自然屬性，忠誠度等等進行分析，對客戶群組劃分，對不同群組提供不同的產品，配置不同的策略。
第二個分享案例是互聯網理財方面對客戶的分析，我們首先是采集研究機構第三方機構融合我們內部數據對比，整體規模進行分析，對購買互聯網理財的客戶特點進行挖掘，對這一特點的客戶在進行綜合畫像，我們在大數據中可以重點發揮。再通過深度挖掘分析，采用神經網絡、回歸等方法對即將流失客戶對他進行智能識別，針對不同客戶特點，制定不同客戶挽留措施，回答即將發生什么。通過對客戶和資產流失的深度分析，我們要在產品層面進行創新，并給出具體的指導意見，產品優化和創新之后，再通過數據挖掘，再分析這些產品效果，對產品進行持續優化，這就是我們大數據一種迭代的應用。
第三方面是在客戶關系管理的方面，我們要對潛在客戶進行分析和預測，通過對行內行外的數據分析，找到潛在客戶，對他進行營銷。對我們現在已有客戶，我們要通過深度分析客戶對我們所創造這種價值，通過具體有針對性的營銷策略來提升客戶的價值貢獻?？蛻舻陌l展也是要根據客戶發展過程當中一些特定的事件、需求來進行有針對性營銷，提升客戶的忠誠度。
這就是我今天跟大家介紹和分享的，謝謝。
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