大數據行業服務商 挖掘金礦里的金礦

比金融更懂金融，比電信更懂電信，比交通更懂交通——比行業用戶更懂行業的，莫過于為他們長年提供IT解決方案、技術及業務應用支撐的專業服務商了。

    多數金融IT企業認為，大數據時代，中國金融市場將大有可為。作為專業服務商，他們完全可跳出既有業務模式，在行業專業領域走得更遠。在大數據潮流下，利用在傳統金融系統的行業經驗，結合現有的新技術，打造一個全新的生意鏈。
   新業務孵化中
    利率市場化后我們可做的，有很大的想象空間，將不僅僅局限于我們既有的傳統業務。
    國內銀行儲蓄中，僅個人活期存款就有40萬億。資金閑置是不利于經濟的發展的。如果將這些資金利用起來，比如作為創業融資理財，通過金融手段和技術，則可以打開一個潛在的嶄新市場。與歐美同行相比，中國銀行業的強勢，主要依賴于國家政策；他們本身的業務能力差強人意。正因如此，深諳金融的IT企業，將大有所為。
    有著20多年海外企業高管經驗的程勵箭，且曾為亞馬遜做過戰略咨詢，并對花旗銀行、匯豐銀行、美林證券等金融機構的運作，有著深刻了解。他認為，中國的金融IT企業，其實在市場上遠沒有充分實現自身的價值。
    而大數據分析要解決的是行業數據的準確性和時效性?！拔覀兡壳罢趪L式通過自己的模型作嘗試?；诖髷祿?，我不主張去做主動營銷和推送，創新服務應該去迎接客戶的來訪，再提供貼心的服務?！背虅罴f。程勵箭表示，具體情況目前還是保密階段。他說：“我們有領先的技術，有深厚的行業經驗，通過技術數據手段將海量的數據篩選出來，從營銷信用風險角度，與一些金融機構來合作?！薄拔腋P注的是技術與業務的結合與創新；我們不主張為了技術而技術，而是利用我們20年的行業經驗，來推動業務模式的變革，進行項目孵化。我除了核心業務的研發外，還有對新興業務的開拓，手中有五六個項目在運作，我們鼓勵技術人員做新興業務項目，且不對項目作干預?！背虅罴f。
  行業趨向
    “水載舟亦可覆舟”的道理，行業服務商的理解更深。的確，面對有資金實力，但對新技術持保守觀念的金融用戶，他們正在利用其行業經驗及技術優勢，在大數據下引導用戶變革其業務模式。
    未來激烈的競爭能力將使得每個行業都會采用大數據，目前更多的還只從IT角度去探索，如何真正讓數據對業務產生價值；最終，業務將引領整個大數據的發展。在目前的銀行業務拓展和IT系統建設過程中，對于大數據相關技術和應用也有很多探索，但具體落地的還相對較少。目前，銀行還是嘗試性地采用大數據技術。驗別假鈔的技術創新其是即一。大數據下，采用的新技術，通過所構建數據識別規則的偵選庫，以高效率精確的比對技術，及時地準確地驗證出假鈔。這是大數據在銀行非核心業務應用的典型。銀行的核心在業務而非IT。在基礎架構建設穩定而完善之后，從客戶層面打通各個原本相對孤立的業務系統，對諸如白金等不同級別客戶資料進行數據匯總，并在CRM系統得出諸如房貸信貸業務對其進行快速精確得出分析反饋結果等，從營銷角度為客戶提供高質量的服務。這是銀行大數據的主要需求，也是銀行業間競爭的核心。實際上，銀行的“大數據”思維在逐步形成。在程勵箭所接觸到的金融行業多數用戶開始關注大數據，并在嘗試中。大型銀行已然在嘗試利用開源技術做IT系統的升級改造；并積極嘗試利用傳統結構化數據到非結構化數據，實現服務的創新。
    隨著利率市場化步伐的加快，金融行業對大數據技術的需求顯得急迫又保定。顯然，通過數據分析模型準確判斷出諸如信用風險、操作風險、市場風險等，一點點風險的降低，對銀行而言則是一筆不小的利潤。
    最近三年，保險行業熱衷于做電子商務。一般的模式是建網站，由保險公司的高管帶隊組成電子商務專家團隊；然后銷售保險。但他們也開始有意識尋找行業解決方案商，采用數據挖掘的方法建模，以實現有針對性地為自己的客戶提供服務。
   搭載互聯網
    銀行不可能脫離主業做數據平臺服務提供。無論互聯網技術及業務如何風起云涌，其商業模式如何翻天覆地，但中國最賺的，不可否認還是金融行業。借助于互聯網企業的技術來實現大數據價值，這才是他們的主要目的。傳統銀行的大客戶主要是大型工礦國企，其業務主要部分是對公業務。支付寶的確對銀行業務有一定沖擊。但也只是一種趨勢上的沖擊，目前對其利潤尚不構成很大影響。支付寶的最終目的不是給老百姓提供貨款，構建一個信用體系，將其平臺推向目標客戶。一旦這個信用平臺達到一定規模，最終與銀行形成合作。
    雖然用戶量很大，零售業務對銀行的貢獻較小。銀行彼此間競爭也相當激烈。所以，銀行零售這塊也并不會放棄。由于面對數量龐大的中小企業，銀行對這類客戶進行“征信”投入大且得不償失，贏利不理想。一旦第三方支付平臺介入進來，針對中小企業用戶群體構建了完善的信用體系，銀行就可與之合作，這樣可加快其服務體系建設，低成本運作提升服務質量……
    “主要是因為客戶以前的數據倉庫內部系統運營太慢。我們所服務的一類銀行開始嘗試利用互聯網開源技術。相比過去對互聯網開源技術瞧不起，這是一個挺大的變大。主要是客戶越來越意識到通過大數據分析把原來想像不到的諸如反欺詐反洗錢等手段可以充分利用起來?！背虅罴f。利用大數據，首先要可解決在線交易支付的時效性問題。在通過分析過濾幾秒鐘內可對交易中的用戶行動作出準確判斷，對非法交易行為快速作出預警。在過去，多通過手工處理，通 過對大量相關聯的相關數量進行查詢并調查往往需要花是兩天或者更長時間，等結果出來非法交易已完成……無論如何，雖然，第三方支付將給銀行帶來沖擊；互聯網、移動互聯、物聯網等，重新塑造了電信、傳媒、零售等傳統行業，也直接推動了銀行業的深刻變革。但銀行體系仍然擁有互聯網金融模式難以企及的優勢。由此，新一代互聯網銀行模式浮出水面。
   投入前期
    行業大數據的需求，要的是既懂技術又深諳行業者。深耕行業多年的解決方案及服務提供商，已是行業大數據實際落定的主要載體。作為大數據解決方案商，雖然先進數據已有部分案例，但是自戰略投入以來，從公司營收角度，并沒有太大回報。從大數據方案商角度來看，大數據作為一個完整的體系統架構，是需要時間來準備和預熱的。在這個領域有很多優秀公司，每個方案商都有自己的特點，關鍵在于為客戶提供什么價值；先進數通雖然具備IBM在數據庫、數據整合產品、BigInsights平臺、Cognos展現和數據挖掘等整個產品線端到端的支撐能力，但是能否最終勝出，還有待努力。
    先進數據在數據分析、用商業智能提高銀行客戶服務和運營優化等方面已有10多年經歷。從2004年開始全面進入數據倉庫和商業智慧業務領域，到今天已承擔包括國有銀行、全國股份制商業銀行、農村金融機構和城市商業商行等在內，20多家銀行的數據倉庫、ODS及商業智能系統項目的建設。其數據解決方案自2004年到現在也經歷了三個階段。第一階段是數據整合階佰。實現數據信息的集中管理和共享。第二個階段是數據利用階段。通過對數據分析，對銀行的運營管理及客戶服務風險管理及合規性等方面提供支持。第三個階段即由集中于報表的簡單分析進入到數據挖掘及挖掘索階段。由對銀行內部數據的分析，開始引入對客戶行為、習慣的分析，由此引入互聯網數據階段。
   開放空間爭上游
    對行業深刻的理解，尤其是對行業客戶本地特征的把握，這些經驗對金融IT服務商的大數據產業經營思路起著主要推動作用。銀行部署大數據平臺，主要限于技術架構層面。多都大數據平臺作為一種數據庫增強手段，用其管理歷史數據及提供對歷史階段數據的查詢支持。在部署過程中，Hadoop是一個分布式計算的架構，它在數據管理和使用方面存在一些問題，需要從解決方案的層面去解決。一個完整的大數據平臺不僅僅是Hadoop，單用Hadoop難以搞定太多需求。它用Hadoop集合很多傳統的關系數據庫以及其它技術綜合起來的完整解決方案，才能實現客戶對數據管理和使用的需要。
    借大數據實現競爭突圍，在營銷模式及手段上不斷創新，滿足銀行客戶的個性化需求；在數據分析方面，基于客戶交易系統數據來分析客戶特征，對其行為進行定位，使營銷對精準購物及基金達人精準鎖定等。這些是銀行應用系統建設的方向。程勵箭說，有別于以前主要關注交易數據，為銀行客戶，他們做的是跨界比如銀行外圍的行為數據（互聯網數據）進行綜合分析。站在產業鏈上端，這是所有國內金融IT企業的理想。貼近用戶需求，與客戶一起成長，經歷多年沉淀，一直持守并明晰其主營業務等等因素，使得金融IT企業在大數據時代的勝算更高。
   大數據為國內IT企業勾勒了一個良好的成長藍圖。無疑現在是一個開放的環境，國內IT企業如果找到好的切入點，就一定能獲得成功。所以，在技術創新以外，商業運作能否成功，如何構建良好的商業信用機制，才是國內IT企業能否勝出的關鍵。