中國大數(shù)據(jù)在金融業(yè)的應(yīng)用探索

1、中國大數(shù)據(jù)在金融業(yè)的應(yīng)用探索金融領(lǐng)域經(jīng)過多年的開展與積累,信息技術(shù)和人類生產(chǎn)生活的交匯融合,互聯(lián)網(wǎng)的快速普 及,全球數(shù)據(jù)量呈現(xiàn)爆發(fā)式增長和海量聚集等,對各行各業(yè)都產(chǎn)生了重大影響,以大數(shù)據(jù)思 維為核心的互聯(lián)網(wǎng)金融也正在驅(qū)動商業(yè)銀行全面進入數(shù)字化時代.金融行業(yè)數(shù)據(jù)資源豐富, 商業(yè)銀行通過廣泛采集、整理、存儲、挖掘和應(yīng)用大數(shù)據(jù),為戰(zhàn)略轉(zhuǎn)型和經(jīng)營決策提供強大 支撐.一 2022年大數(shù)據(jù)技術(shù)開展情況大數(shù)據(jù)技術(shù)經(jīng)過近幾年的快速開展,在企業(yè)數(shù)據(jù)中央的根底設(shè)施中已不鮮見,尤其是金融行 業(yè)大數(shù)據(jù)技術(shù)的應(yīng)用步伐已走在其他行業(yè)的前面,除此之外,數(shù)據(jù)規(guī)模量級的增長也非常迅 猛.行業(yè)場景方面,金融企業(yè)在數(shù)據(jù)湖、融合數(shù)倉

2、、湖內(nèi)數(shù)倉等一些典型的技術(shù)場景中逐步 將大數(shù)據(jù)生態(tài)技術(shù)應(yīng)用到其風(fēng)險限制、運營治理、信貸業(yè)務(wù)、信用卡征信和財務(wù)分析等領(lǐng) 域.2022年,一個新的技術(shù)趨勢開始影響大數(shù)據(jù)的開展,即通過“云原生重新定義大數(shù)據(jù)類 的根底平臺軟件.大數(shù)據(jù)云效勞化已經(jīng)提了很多年,但是目前大數(shù)據(jù)平臺的效勞水平依舊很 弱,很多企業(yè)的大數(shù)據(jù)平臺僅承當(dāng)跑批業(yè)務(wù),除了 IT崗位之外,其他的業(yè)務(wù)崗位根本感受 不到大數(shù)據(jù)的存在,更談不上從大數(shù)據(jù)技術(shù)設(shè)施中獲得業(yè)務(wù)收益.根本原因是大數(shù)據(jù)根底平 臺軟件并不具備云效勞化的根底水平.這是 2022年通過“云原生重新定義軟件的時代背 景,由此可預(yù)見,未來根底軟件平臺將更多地被賦予“提供效勞的水平.

3、大數(shù)據(jù)的各個組件成為一種效勞化的形態(tài),主要是將大數(shù)據(jù)中央的效勞水平虛擬化,多個用 戶群體可共用效勞水平,單個用戶群體又有類似獨占的使用體驗,而且隨著用戶群體規(guī)模和 類別的增加,資源可以輕量化彈性伸縮,自動發(fā)放與回收,底層根底架構(gòu)的耦合比擬輕,甚 至解耦.在這種架構(gòu)下,用戶的需求可以更快地得到響應(yīng)和滿足.云原生技術(shù)可以有效地縮 短應(yīng)用交付的周期,讓需求更快落地,最終為用戶效勞,動態(tài)實現(xiàn)價值.另外,一個本地建 設(shè)的大數(shù)據(jù)中央往往需要大量的資金、人力投入,為單個用戶群體建立專用中央是不現(xiàn)實 的,因此大數(shù)據(jù)效勞的云化在這些場景很有價值,也可能是必需的選擇.在當(dāng)前云計算產(chǎn)業(yè)商業(yè)模式下,未來金融企業(yè)的大數(shù)

4、據(jù)根底設(shè)施向公有云或者混合云部署模 式轉(zhuǎn)變成為必然,隨之而來的是用戶對云效勞提供商的合規(guī)和信息平安要求會進一步提升. 當(dāng)大數(shù)據(jù)被賦予云原生的含義后,大數(shù)據(jù)的真正業(yè)務(wù)價值才會逐步綻放,大數(shù)據(jù)固定資產(chǎn)投 資才能真正變現(xiàn),從而讓更多的領(lǐng)域從大數(shù)據(jù)中受益,全面提升大數(shù)據(jù)的投資回報率.在金融領(lǐng)域“數(shù)據(jù)中臺成為當(dāng)下除云計算之外另一個很熾熱的名詞,2022年也可以被稱為數(shù)據(jù)中臺的元年.在金融領(lǐng)域數(shù)據(jù)多樣性開展、大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用廣泛的環(huán)境下,單純的海 量數(shù)據(jù)并無任何意義,數(shù)據(jù)量越大,價值挖掘越困難,只有將這些數(shù)據(jù)應(yīng)用到實際的金融場 景中才能發(fā)揮其應(yīng)有的價值.所以,為了提升前臺應(yīng)用的技能,數(shù)據(jù)中央需要把相應(yīng)的水平

5、 沉淀、共享.數(shù)據(jù)中臺在金融領(lǐng)域的崛起正好解決了上述問題,它既可以幫助金融企業(yè)實現(xiàn)內(nèi)部各部門的 連接和與終端客戶的連接,促使企業(yè)更快了解終端客戶,以客戶為中央快速試錯、不斷創(chuàng) 新,指導(dǎo)其業(yè)務(wù)開展方向；另外,它還可以通過輕型化的“小前臺模式幫助金融企業(yè)降低 本錢、提升效果、增加利潤.二2022年大數(shù)據(jù)在金融領(lǐng)域的應(yīng)用典型案例(一)平安銀行大數(shù)據(jù)智能風(fēng)控平臺大數(shù)據(jù)風(fēng)控是隨著大數(shù)據(jù)處理技術(shù)、計算機科技和互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的出現(xiàn)和升級而產(chǎn)生的一種基 于數(shù)據(jù)挖掘、機器學(xué)習(xí)等大數(shù)據(jù)建模方法的信用評估體系,目前被金融機構(gòu)廣泛運用到信用 分析評估、風(fēng)控和反欺詐、逾期客戶觸達等環(huán)節(jié)中.(1)信用分析評估.傳統(tǒng)征信的數(shù)據(jù)

6、主要來源于銀行自身的各類根底業(yè)務(wù)系統(tǒng),隨著數(shù)據(jù) 共享機制的建立,銀行的數(shù)據(jù)來源和維度更加豐富.同時,銀行利用梯度提升決策樹、隨機 森林、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等機器學(xué)習(xí)算法,梳理業(yè)務(wù)流程和邏輯,制定自動化規(guī)那么,能夠自動生成和 實時展現(xiàn)客戶的信用情況,為客戶信用評估提供決策依據(jù),在提升效率和準確性的同時,減 少人為因素的干擾.(2)風(fēng)控和反欺詐.風(fēng)控是金融機構(gòu)的核心,近年來,金融機構(gòu)充分利用大數(shù)據(jù)技術(shù)豐富 完善風(fēng)控系統(tǒng),改良風(fēng)控手段,打造主動、立體、實時、智能的風(fēng)控體系.例如,傳統(tǒng)的反 欺詐還停留在識別一度風(fēng)險等簡單規(guī)那么方式,對于二度、三度和網(wǎng)絡(luò)全局風(fēng)險束手無策.為 此,金融機構(gòu)利用機器學(xué)習(xí)技術(shù),基于申請

7、人的信息、 號和IP地址等信息節(jié)點建立龐大的圖譜網(wǎng)絡(luò),在此根底上進行反欺詐識別.(3)逾期客戶觸達.在信貸逾期處理領(lǐng)域,大數(shù)據(jù)、機器學(xué)習(xí)等智能手段主要發(fā)揮兩大作 用.其一,提升平臺響應(yīng)的效率,從而提升回款率；其二,通過大數(shù)據(jù)模型,利用信用分等 工具,對逾期后回款的概率進行預(yù)測.平安銀行大數(shù)據(jù)智能風(fēng)控平臺(見圖1)立足于平安銀行對公風(fēng)險戰(zhàn)略目標(biāo)和建設(shè)“國內(nèi)一 流的對公風(fēng)險治理平臺的戰(zhàn)略遠景,建立了覆蓋全產(chǎn)品、全流程的智能信貸風(fēng)險治理平臺,實現(xiàn)了信貸風(fēng)險限制的智能化、標(biāo)準化、數(shù)據(jù)標(biāo)簽化、治理精細化,以及標(biāo)準化流程業(yè) 務(wù)的自動審批、非標(biāo)準化流程業(yè)務(wù)的智能輔助決策,增強了信貸全流程工作運營、風(fēng)險績效

8、監(jiān)控和客戶風(fēng)險預(yù)警的前瞻性水平,提升了平安銀行信貸風(fēng)險治理效率,降低了風(fēng)險運營成 本,為落實平安銀行智能風(fēng)險治理戰(zhàn)略提供有力支撐.智能風(fēng)控平臺通過將信貸流程文本顆?；癁?3萬多個數(shù)據(jù)標(biāo)簽,實現(xiàn)全流程數(shù)據(jù)采集、風(fēng)險 決策、預(yù)警、限制治理的智能化嵌入,并運用 OCR NLR知識圖譜等AI技術(shù),整合內(nèi)外 部、線上線下數(shù)據(jù),通過規(guī)那么引擎、實時大數(shù)據(jù)決策引擎實現(xiàn)信貸風(fēng)險模型練習(xí)、部署與優(yōu) 化的高效迭代,構(gòu)建自學(xué)習(xí)機制,將機器學(xué)習(xí)模型與專家模型有機融合.智能風(fēng)控平臺集成了對公業(yè)務(wù)貸前、貸中、貸后相關(guān)風(fēng)險系統(tǒng),整合了人員、機構(gòu)、產(chǎn)品、 效率、行業(yè)等風(fēng)險監(jiān)控指標(biāo),應(yīng)用到智能決策、智能限制、智能放款、智能預(yù)警

9、、智能管理、客戶風(fēng)險視圖等多個業(yè)務(wù)模塊,最大限度實現(xiàn)了業(yè)務(wù)流程的自動化和標(biāo)準化,實現(xiàn)了提效率提效益、降本錢降風(fēng)險的目標(biāo)時公業(yè)笄產(chǎn)品通內(nèi)：貸款,押匯、貼夙O公司飾款植算系統(tǒng)商業(yè)T票系統(tǒng)內(nèi)W系統(tǒng)公司侍款枝門.奉統(tǒng)商業(yè)匯票系統(tǒng)國際業(yè)外系統(tǒng)型 I.小,./.!：國站編號6皿- 余額同步扎上：傳席信息返網(wǎng) -押品泵統(tǒng).押品埔耳貸后臂現(xiàn)匯放默出或在去外；股權(quán)、站構(gòu)化、債看同業(yè)撇度批互理財熨笥5WF投行代的同業(yè)胤史占|二TlMP+MumA黃山相貫與自信總智雄風(fēng)控4臺系統(tǒng)屏沌將東統(tǒng)授信調(diào)量例授信審批智鈍分析I.呼賬戶,記跟 分析智能限制荊能史策 智能成就呼戰(zhàn)他警信號V智d胤控平臺二 KYCrK吩歌船交開影蟀,料各奘數(shù)據(jù)支持t宴時模型計算r征信系豌U+核心系統(tǒng)外有系統(tǒng)J圖1平安