冷炜大数据时代金融机构的转型发展新时代

冷炜：大数据时代金融机构的转型发展

本文根据中信银行软件开发中心总经理助理冷炜在2018第四届中国(贵阳)大数据交易高峰论坛上的致辞整理而成。

不知不觉中，银行业所数据存储单位已经从GB变成了TB，以及PB。伴随着5G时代的到来，随时随地万物互联，EB这样的计量单位很快就会司空见惯。

今时今日，无论是社会、商业还是金融，甚至监管，全领域和全方位的数字化已经是大势所趋，我们每个人日常生活中的点点滴滴都在被转换成不同类型的数据，已经被记录、被分析、被使用。大数据相关的技术正在深刻地影响各行各业，尤其是以数据为核心的金融行业正在加速接受并转向一种以全数据模式、量化思维、相关性思维为典型特征的大数据思维。

产品和经营形态的转型

大数据，以及大数据为基础飞速发展的人工智能技术，正在给银行带来一个巨大的变革，从前端的营销、支付、渠道，到银行后台的投研投顾和风控，都开始依托大数据和人工智能技术进行重构。传统上前台、中台、后台的划分模式边界日益模糊，正在面临改变和颠覆。现在银行业纷纷摆脱了物理点的依赖，无人银行已经有一个案例出现了，自助银行正在从社区慢慢消失，银行业更加重视软实力。未来伴随着大数据和人工智能的发展，嵌入生活场景的金融服务将逐步成为银行业的标准配置，以专业金融服务为特征的服务形象将更加突出。

中信银行在实施零售业务转型过程中，2015年启动了依托大数据及相关技术的零售银行精准体系的建设，历经三年的持续发展，已经从一个点线面的精准营销应用，到2018年成为了一个覆盖全客户的AI智能营销阶段。通过将人工智能和大数据，以及物联多项技术结合在一起，从感知、认知、执行三个层面中信银行规划了人工智能战略地图。

营销和客户服务的转型

随着大数据和相关技术的应用，银行业传统的等客户、跑客户、拉客户开始有了转变，对客户进行360度的画像，从而向客户提供更加细分的，甚至符合银行不同生命周期阶段的服务。中信银行用大数据挖掘技术，通过行内数据提取了客户北京对“鱼精蛋白”需求量最大。在北京的特征、行为、交易、产品、活动以及权益类的数据，同时还结合了外部大数据，建立了60个精准营销模型，投入到了应用。

我们发现，对银行点服务的投诉中，保安投诉占比达到了三分之一，这个数量非常高，而对保安的投诉集中在停车方面。2017年洛杉矶举办的全球大数据峰会上，中信银行因为精准营销的成果，获得了年度唯一一个卓越分析大奖，中信银行也是当年亚洲唯一的获奖机构。

对公业务方面，我们针对部分重点客户做了一些探索性的研究，自发研发了对公资金络营销业务模型，结合银监会的数据，自主研发出了资金络横型算法，可以知道重点客户相关的上下游企业和中信银行的业务关联的程度是深还是浅。这个对公资金络链模型，目前已经在中信银行38家分行投入实际应用。2018年计划将这个模型应用于普惠金融方面，选择了三个大方向进行建模，一个是供应链，一个是B2B，一个是电商平台，希望在2018年解决小微企业融资难、融资慢和融资贵的问题。

监管和风险控制的转型

中信银行和贵阳大数据交易所签约成立大数据实验室，这个大实验室第一个应用成果就是担保权的分析和识别。主要是用分析技术有效识别中信客户的担保权。如果识别出了高风险的担保权，还需要通过大数据的相关技术识别出担保哪一个企业是容易导致风险病源的企业。

中信银行在大数据风控方面的第二个应用场景是一个隐性集团的识别，同样也是依托行业监管部门和贵阳大数据交易所的数据建立模型，识别出大量的隐性集团以及所定义的集团里面的隐性成员，这样可以帮助银行有效规避对集团的过度授信造成的风险。这些研究成果已经在中信银行全客户、全流程新一代授信业务系统里面得到了应用。

另一个方向是反洗钱的监管，这里分享一下已经报送给反洗钱监管部门的真实案例，这个案例所涉及的个人客户、公司客户以及第三方支付公司，关系比较复杂，通过我们大数据分析模型，我们识别出11个高度疑似洗钱的客户，与洗钱相关的空壳公司、资金流转路径。这个组织其实是对银行目前所使用的标准反洗钱模型是比较了解的，而且采取了非常有效的规避手段，也就是没有被银行的标准反洗钱系统识别出来，但是仍然没有躲过大数据分析技术以及大数据的筛查。

大数据，它本身将推动银行业、金融机构在产品金融形态、营销客户服务、监管控制管理方面的发展，最终我们认为，银行将转向以IT为内核的一种非实体化的服务形态。

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