數據驅動的銀行服務與風控革新—第二期線上金融科技論道臺成功舉辦

張申宇

2020年6月23日，由《新金融世界》舉辦的第二期線上專業會議——金融科技論道臺成功召開。本屆金融科技論道臺的主題是“數據驅動的銀行服務與風控革新”。會議觀眾覆蓋多家金融機構，其中銀行80家、保險10家、證券15家，在線觀看的金融機構專業人士達240多人。來自浦發銀行信息科技部、光大科技有限公司、中信銀行軟件開發中心、BoCloud博云、北京維擇科技有限公司的五位嘉賓在論壇上就如何利用數據驅動銀行業服務與風控業務革新進行了經驗分享。

《新金融世界》總編諶力擔任本次線上論壇的主持人，他首先向觀眾介紹了金融科技論道臺這一線上會議的定位：“在線上探討金融科技的落地，分享金融科技的成功案例與經驗，推動金融科技的實踐應用。本次論道臺聚焦數據驅動下的銀行服務風控革新，大數據時代讓銀行更加關注數據背后的生產力。如何有效地運用數據資產、構建數據平臺，通過數據驅動實現營銷服務和風險管理的提升，成為銀行IT應用的熱點?！彼麖娬{：“今年的新冠疫情，對社會經濟和生活帶來了巨大的沖擊，也為數字化轉型的提速、加速發展提供了一個窗口期，更需要金融機構用科技手段和科技應用的思維來實現數字化轉型?！?/p>

來自浦發銀行總行信息科技部大數據運用服務的謝華雯處長發表了題為《基于數據中臺的銀行數字化營銷風控實踐》的演講。他表示，為了快速響應市場需求，銀行越來越依賴挖掘自身海量數據的內在價值、激發數據動能，依托數據中臺構建數據驅動新核心。

在謝華雯看來，數據中臺本質是一個抽象、共享、復用數據能力的平臺，在數據驅動和業務反饋機制相結合的基礎上，搭建集探查、開發、部署、應用、運營、管理為一體的多模式服務體系。這個服務體系應涵蓋能力構建、服務共享、數據治理以及數據運營，通過數據、算法和API相結合，提供可被查詢、調用的數據產品和數據服務。在實施層面，一是提煉公共的算子、特征，封裝共性服務，實現接口標準化、服務通用化；二是業務賦能，通過服務的注冊、發布、訂閱對接應用流程；三是全周期的數據資產運營管理。

依托數據中臺的建設，面向營銷、風控等多樣化的應用場景，浦發銀行開發了模型、標簽、BI和知識圖譜等多元化的數據產品，在場景營銷、個性化推薦、客戶服務、風險防控、精細化運營管理等領域都取得了良好的應用成效。

謝華雯認為，銀行要落地數據驅動經營，一方面需要以數據作為核心資產經營、構建數據生態圈；另一方面，要依托平臺沉淀數據資產，在合規安全的前提下，交付數據服務。將數據服務嵌入業務全過程、持續評估迭代，運用數據洞察客戶需求，不斷提升客戶體驗。

BoCloud博云是蘇州博納訊動軟件有限公司專注于云計算的核心品牌，在蘇州工業園區云彩試點項目基礎上，博納訊動繼續完善并拓展“博云”品牌系列產品，已在虛擬化、容器化技術等方面處于國內領先地位，服務于金融、電力、石油、政務、航空等行業領域，為企業客戶提供云計算和大數據方向的軟件基礎架構服務。

BoCloud 解決方案架構師王偉在會上發表了題為《商業銀行金融云建設思路與實踐分享》的主題演講。王偉表示，隨著技術的發展，銀保監會正在推進金融行業云計算建設。他認為，金融行業要適應互聯網環境下計算資源彈性變化和快速部署等需求，開展云計算架構規劃，制定云計算應用策略。探索構建私有云平臺，采用成熟度高、開放性強的計算虛擬化、容器虛擬化、分布式存儲、網絡虛擬化等技術，建立資源池，形成資源彈性供給、靈活調度和動態計量的私有云平臺。同步開展應用架構規劃，構建與云計算基礎設施相適應的應用架構，自主設計或推動應用開發商實施應用架構改造，并降低應用與基礎架構的耦合度。

據王偉介紹，金融機構正穩步實施架構遷移，到“十三五”末期，面向互聯網場景的重要信息系統將全部遷移至云計算架構平臺，其他系統遷移比例不低于60%。據了解，目前國有銀行大部分已經完成云平臺建設，正走向金融科技能力對外輸出的階段；大部分股份制銀行正在從基礎設施云化向PaaS化、云場景統一運維推進；中小銀行正在積極規劃和建設新一代云平臺。

在談到金融行業數字化轉型的困難時，王偉表示，目前困難主要為：分化之勢，中小銀行經營壓力上升；業務同質化，競爭無以為繼；數字化和金融科技帶來的變革趨勢。

會上王偉分享了BoCloud博云金融云平臺建設思路，他表示：“金融行業云平臺建設首先要做到對業務需求敏捷響應和保障系統穩定運行，其次通過智能化賦能，構建創新和管理響應的業務模型?！彼J為，金融行業在數字化轉型過程中要做到產品運營和研發運維一體化，實現資源快速交付、研發敏捷迭代、產品精益運營。

王偉認為，金融云平臺建設主要分為三個部分：IaaS層、PaaS層和運營層。IaaS層建設主要點為，基礎設施統一平臺，統一納管一步上云，降低整體成本，縮短建設周期，架構不變、水平擴展，平臺保證高可用性和高可靠性；PaaS層建設主要點為，容器云平臺、DveOps平臺、分布式中間件、微服務治理；運營平臺建設要點為，實現統一納管、統一運營、統一運維、統一服務、統一監控。

光大科技有限公司（以下簡稱光大科技）成立于2016年，是由光大集團發起組建的全資控股金融科技子公司，成立愿景是助力集團數字化轉型，打造科技創新賦能平臺，成為“有特色的創新型科技公司”。去年，光大科技支持集團完成“數字光大”的初步搭建，擔任集團數據承接主體并實現數據價值深挖，初建E-SBU協同平臺并支持生態化賦能。在做好對內科技支撐的同時不斷積累項目經驗，打造了“云”、“智”、“E”三大產品體系20余款產品及配套解決方案。

光大科技有限公司大數據部負責人田江發表了主題為《金控集團分布式數據共享治理實踐與思考》的演講。

田江認為，面對客戶行為發生變化、行業生態變化、新的數字化競爭對手出現、新技術的創新應用、不同領域監管要求差異等挑戰，如何利用信息科技去應對是各大集團企業面臨的核心問題，數據能夠實現有效的共享治理將發揮關鍵作用。

田江介紹了光大集團數據治理體系框架，以建設一個開放、共享、合規、智能的“數字光大”生態圈為愿景，在保障數據隱私與合規的前提下，推進數據價值深挖，盤活集團數據資產，逐步實現“看見-看清-看懂-決策”四步走的整體目標。

集團型企業實現有效的數據共享治理，田江認為需要包括三個關鍵步驟：首先在數據生命周期管理過程中充分融合元數據，逐步建立分布式的數據資產管理模式；然后是引入聯邦學習、遷移學習等創新技術，實現跨企業的場景化數據智能應用；最后是積極對接產學研機構以探索數據要素市場化機制，從而最大化激發數據要素的價值潛力。

田江指出，光大科技堅持大數據核心技術的自主可控，通過安全、可靠、防篡改的技術體系提高數據質量，通過存證確權、產權溯源保障數據權利，通過隱私計算保障數據共享，通過透明監管的機制保障數據流動。針對集團各子公司信息化建設基礎差異較大的情況，光大科技通過“智”系列產品為集團內各子公司提供“開箱即用”和“云化服務”兩種應用模式，滿足了金控集團數據共享治理的個性化需求。

北京維擇科技有限公司（以下簡稱：DataVisor）是以為面向用戶的中大型企業提供線上反欺詐服務為主營業務的有限公司。DataVisor通過大數據算法為客戶解決線上虛假用戶注冊、欺詐交易、促銷濫用、賬戶侵權、垃圾信息、虛假點擊及刷機欺詐等惡意行為，為社交、電商、游戲、金融等B2C客戶提供線上反欺詐服務，保證客戶產品合法權益不受侵害。

DataVisor維擇科技高級算法專家葉時煒在題為《風控系統研發與實踐： 從敏捷到智能》的演講中指出，傳統行業（尤其是傳統金融行業） 互聯網化是近幾年的一大趨勢，銀行線上業務對智能實時風控需求強烈。

葉時煒認為，智能實時風控系統有三大痛點需要解決，分別是：需要解決生產與離線研發兩套獨立體系特征結果不一致的問題；需要解決系統開發周期長，交付速度跟不上業務變化節奏的問題；需要解決不同團隊獨立開發，業務經驗復用性低的問題。同時，他認為，滿足高并發、低延遲、可擴展的實時業務需求是實時風控系統的基本要求。

葉時煒表示，DataVisor智能實時風控系統能做到：建立規則與模型的辯證關系；自帶深入業務的模型；特征包管理（包括自帶深入業務的特征包、便捷的特征包維護等功能）。

關于保險核保規則核驗所用特征計算平臺，葉時煒表示，DataVisor的解決方案能做到：系統快速高效，可同時處理大量數據，延遲低；所有保單都能得到及時風控處理及反饋；原有業務風控核保規則與大數據平臺可被DataVisor解決方案替代，提效省時。他表示：“DataVisor特征計算平臺可以幫助保險客戶解決原有規則體系無法實時、準確地進行風險核驗，無法實現復雜的風控規則邏輯等業務痛點?！?/p>

中信銀行軟件開發中心數據總工李少偉在會上帶來了題為《大數據賦能銀行數字化轉型實踐》的主題演講。李少偉表示，隨著科技的發展，銀行業態也在發生變化。他將銀行的信息化分為四個階段，分別是：物理銀行、網絡銀行、移動銀行和數字化銀行。第一階段實現了無紙化辦公；第二階段實現了互聯網接入，可提供線上服務；第三階段實現了移動端接入，豐富了線上服務的手段；第四階段，隨著大數據、移動互聯網等技術進入場景化的深入，逐漸推出了開放銀行、API銀行等新的業務形態。

李少偉將銀行數字化轉型的關鍵總結為：要做到以客戶為中心，價值導向、業務內核、數據驅動、技術支撐、組織保障，利用現代的數字技術變革業務模式，從而創造出新價值。在數據體系建設方面，他認為，首先要實現產品數字化、業務數字化、用戶數字化，進而實現數字產品化、數字業務化、數字用戶化。

李少偉認為銀行在數字化轉型背景下，大數據體系需要具備覆蓋從數據收集、整合到分析、應用的全智能，同時要實現應用場景化、服務能力化、數據融合化、業務數據化。他表示，現階段，中信銀行的大數據體系整體規劃是，實現“一個底座，兩個平臺，三大體系”，以此來支撐多個應用場景，打造一個可以實現數據整合、能力共享、應用創新的企業級數據平臺。以大數據平臺底座實現統一存儲、計算，在節省存儲資源，提高效率的同時，增強數據管控及數據安全性；用BI平臺、AI平臺構建完整科學的業務分析體系的數據價值體系，以及全行級模型生命周期的管控，從而使得對整個業務的監控、分析處于科學有序的數據體系之下，這是數字化運營的基石；三大體系包括，數字化管理體系、數字化運營營銷體系、數字化風控體系。

數字化管理體系方面，目前中信銀行的數據價值體系的系統載體為BI產品體系，該體系在管理層及業務人員可實現可視化大屏+移動駕駛艙；數據分析人員可實現自助式拖拽；科技人員可實現可視化SQL。

數字化運營營銷體系方面，中信銀行以數據為主線分為四個階段：第一階段，以用戶為中心，用數據刻畫用戶，融合全渠道、全業務數據，實現用戶、產品、渠道閉環；第二階段，在用戶畫像的基礎上，建立基于用戶生命周期和價值的運營體系，合理運用渠道、產品和服務資源，促進業務增長；第三階段，通過科學評估，通過不同渠道，合理分配資源，提高用戶效率；第四階段，為網點運營人員提供智能化、自動化的輔助營銷工具。

數字化風控體系方面，中信銀行構建全面風險管理技術支撐體系，搭建全行風險管理體系，涵蓋客戶評級計量、信貸授信決策、貸后管理預警、實時交易預警阻斷等業務場景。打造個人信貸智能審批體系，風控流程達到高度自動化、智能化，提高效率的同時，降低了人工成本。據李少偉介紹，知識圖譜在中信銀行也有廣泛的應用，包括案件調查，失聯修復，企業圖譜、擔保圈、隱性集團，精準營銷，轉賬分析，反欺詐、反舞弊圖譜等應用。

為了讓更多金融機構的觀眾可以和演講專家近距離接觸，獲取更多大數據應用領域相關知識、經驗，在本次論壇最后階段特別設立了嘉賓與觀眾互動環節。觀眾針對如何讓數據有效流動起來、建設數據中臺相關問題、一體化數據服務體系建設的難點，以及數據管理、數據風控等相關話題進行提問。針對這些問題，現場專家作出詳盡的回答，給參加此次會議的觀眾帶來了更多數據驅動銀行服務與風控革新方面的經驗，與會觀眾都收獲頗豐。