招商银行研发中心副总经理 吴颖
当前，我们正从IT时代迈入DT时代，数据已成为最具价值的战略资源。伴随着互联网技术的飞速发展，数据量呈现出爆炸式增长态势，这些蕴涵无限价值的大数据已成为重塑金融竞争格局的一个重要支撑和抓手，给整个金融体系带来了创新动能。在此过程中，基础层的大数据、云计算等技术的成熟更催化了人工智能浪潮，迅猛发展的大数据和人工智能技术未来将推动整个金融环境和交易模式产生彻底性、颠覆性的变革。
在此背景下，近年来将打造“金融科技银行”作为战略转型方向的招商银行在新兴技术快速发展的浪潮中不断锐意创新，把科技作为驱动自身转型的核心动力，并以金融科技的思维武装整体组织、每位管理者及所有岗位员工，以金融科技的手段重塑发展理念、基础架构、业务模式、组织机制等，提升银行整体金融科技竞争力。
作为国内最早一批尝试开展企业级数据仓库建设的金融机构，招商银行不断加大在数据领域的投入力度，逐步构建及优化大数据平台架构及应用，加快IT与业务融合步伐，积极借助自身数据资源优势，充分挖掘DT时代的数据价值。
双轮驱动：平台、应用相互赋能，打造高效智能大数据平台架构
时间重返2013年，这一年，招商银行下定决心加大在数据领域投入，并开始快速打造数据架构、应用，当时招商银行的数据量在120TB左右，日均作业数约为2万个。此后，移动互联技术的飞速发展，新兴技发与金融业的融合渗透逐步深化，数据规模以加速态势快速扩展……
伴随着这些信息科技发展特征，时间演进到2019年，截至目前，招商银行入湖的数据量约为5PB，日均作业数超过40 万个，并形成数据相关产品4 大类、16个产品线、92 个产品……快速增长的态势折射出招商银行对大数据领域发展的高度重视、大数据平台架构的强大支撑，以及大数据管理机制的日臻完善。
据招商银行数据架构师顾里介绍，招商银行大数据应用体系建设遵循“以平台建设赋能前端应用，以应用实践推动平台升级”的基本策略，目前已基本建成涵盖客户服务、产品销售、风险管理、绩效管理、监管审计等领域的完整的数据应用平台。
在平台建设方面：
一是，随着数据类型的增多，数据量的爆发增长，各类应用对数据时效性的要求趋高，传统数据仓库的能力短板亦逐步显现，因此招商银行引入数据湖建设。目前，招商银行数据湖主要以基于MPP数据库的核心数据仓库、基于Hadoop的离线分析和准实时处理平台以及对象存储平台等为载体，数据入湖后根据各自特点将其存放在不同平台上。其中，基于MPP数据库的核心数据仓库主要用于存放高价值的结构化数据；基于Hadoop的离线分析平台主要用于对非结构化数据进行存放和加工处理，准实时处理平台主要用于快速响应分钟级甚至秒级业务处理需求，并使用准实时的流处理方式对数据进行加工；对象存储平台主要是用于存储非结构化的历史数据。
二是，数据应用体系分为三层，包括数据获取层、整合层和分析应用层。其中，数据获取层采集的数据会根据类型、需求和目标分别进行加工整合，形成数据模型和数据分析指标供上层应用使用；数据整合层包括传统数据仓库和大数据平台所组成的一个逻辑数据仓库；分析应用层主要包括面向业务用户和客户渠道两大类集群，提供决策支持、分析探索、实时决策、信息交互以及其他专业应用的环境。
三是，每个数据平台都遵循一套相同的数据内部逻辑划分方式，涵盖贴源数据区、全局共享区、领域共享区、应用专属区以及管理支持区等。“每个平台之所以这样设计，是为了便于在各个平台间进行数据同步，易于找到数据的来源和落地点，这也是我们构建逻辑数据架构的初衷。”顾里补充道。
在应用创新方面：主要包括数据分析、用户智能、业务智能、数据产品等四种应用赋能模式，四种不同模式服务不同的终端用户，且各自数据接触和交互的方式不同。
首先，数据分析模式主要赋能业务分析人员，使其可以高效、方便地获取数据，并直接使用数据湖中的数据，以灵活的分析方式产出分析报告、业务模型或客户名单。
其次，用户智能模式主要赋能前中后台各业务部门用户及各级管理层用户，为这些用户提供数字化、智能化的工作平台，使数据以智能化的形式准确、及时地传递给管理者，并提供友好的用户交互和便捷的操作体验，以提升日常工作的质量和效率。
再次，业务智能模式主要赋能业务流程的制定者、管理者以及业务流程所服务的终端用户，在业务流程中嵌入数据能力，基于数据实现业务流程闭环和自主优化。
最后，数据产品模式主要赋能App等客户接触类产品，通过对客户数据进行分析，实时将客户的资产概况、理财收益、收支情况、App使用频率等呈现在客户端，并根据客户特征定制化趣味标签，以全方位提升客户体验，提高客户黏性。
科技赋能：以数据为基协同驱动“金融科技银行”建设
随着数字化时代的到来，科技驱动银行转型创新的效应凸显，商业银行纷纷加大金融科技投入力度。坚持“科技兴行”发展战略的招商银行亦紧抓数字化转型契机，加大科技投入力度，加快业务与IT融合步伐，以科技创新重塑管理、业务流程，强化科技人才内生培养体系……全方位提升该行智能化水平，驱动“金融科技银行”建设。
在金融科技投入方面：招商银行发布的2018年业绩报告显示，该行2018年科技投入已达65.02亿元，同比增长35.17%，占总营收的2.78%，据该行公告显示，为贯彻落实“科技引领”战略，加快向“金融科技银行”转型，招商银行拟持续加大对金融科技的投入力度，即每年投入金融科技的整体预算额度原则上不低于上一年度本行经审计营业收入的3.5%。招商银行研发中心副总经理吴颖介绍说，“招商银行在大数据领域的投入力度也很大，目前，招商银行在数据领域的IT人员接近1000人，占IT总人数的15%左右。”
在推进大数据融合新兴技术方面：
一是，借力人工智能等新兴技术全面分析客户画像，依据客户需求及偏好实现将金融服务精准、无感触达客户;
二是，借助新兴技术，融合大数据资源优势，将已经固化机器学习能力的数据模型直接发布为API供业务使用;
三是，依托大数据平台架构，实现行内管理层及业务层的流程便捷化、事务处理智能化，从内部向金融科技银行迈进。
在加快业务与IT融合方面：
一是，招商银行建立了IT双模研发体系，引入项目制形成相应的科技与业务的融合机制，不断深化科技与业务的融合，提升业务敏捷能力，提升组织对于客户需求的响应速度和服务的持续迭代改进能力;
二是，不断易化数据平台使用及开发模式，提升业务人员的IT能力，从而从IT及业务双向推动业务智能化发展。
在人才结构转型方面：招商银行建立了完善的金融科技人才内生培养体系，一方面，强化业务人员的IT学习能力;另一方面，从IT角度为不同IT诉求的业务人员提供数据分析和开发平台，着力提升业务人员的IT能力。对此，吴颖介绍说：“例如，招商银行要求业务分析师具备相关的IT技能，我们现在已注册的具备IT技能的业务分析用户已经超过1000人，这1000人大概每天会写40万个SQL语句，在数据平台上进行其所需要的数据分析相关工作。”
数字化营销：强化大数据平台支撑，充分释放数据价值
随着信息技术的快速发展，数字化已成为新零售的核心驱动力。作为零售之王的招商银行充分利用大数据为业务赋能，依托强大的数据架构平台以及较完善的数字化营销体系，不断促进线上线下融合、总行与区域分支机构的融合，以及金融与非金融场景的融合，实现线上智能化与线下专业化的协同，在“海量客群”“优越体验”与“极低成本”之间取得平衡，并从内外两方面协同驱动零售金融3.0数字化转型，充分释放数据价值。
在内部驱动上，招商银行的金融科技战略为数字化精准营销提供了强大的技术支持。该行数字化营销平台以数字化、智能化为核心，具备实时感知用户行为发生、快速理解用户潜在需求、及时展开对用户营销的能力，做到全实时、全旅程、全漏斗、全场景、全数据的营销支持，为“拉新、促活、流量经营”提供全方位的平台支撑。
在外部驱动上，与传统营销模式相比，招商银行数字化营销强调“以客户为中心”，关注客户接触点，通过客户历史行为判断是否有合适的产品或服务并进行推荐，从“传统被动产品营销”向“主动挖掘客户需求”转型。智慧营销平台是招商银行在大数据驱动下搭建的轻型精准营销系统，该平台共创建了包括客户基本信息、持有产品、客户行为、财务状况、风险管理等在内超过2000个客户画像标签，支持全行亿级客户的简易探索和快速细分。智慧营销平台还能够为营销活动的策划、设计、执行和监控提供全套灵活的“拖拽式”配置界面，实现营销活动名单在各个渠道的精准投放与自动化分配，助力分行中台人员提升营销效率。
此外，在流量经营方面，据吴颖介绍，招商银行主要从行内自有流量、外部场景流量、外部广告流量三方面着手，依据各方流量的特点制定相应的营销策略。吴颖举例说，“通过与主要头部媒体的直接对接，实时获得媒体反馈数据，并实时监控用户点击率、营销成本、有效成交率等信息。”通过招商银行数字化营销平台将三方流量数据整合打通，实现三部分流量的相互引流、共享数据，构建起覆盖行内外全渠道线上流量经营的生态体系，将用户在行内外各场景中的行为及交易数据进行清洗、整合、归集成统一用户画像，并完成用户从品牌认知到转化整个旅程的数据链路实时监测，从而在提升营销效率的同时提升用户体验及黏性。
从数据到大数据，演绎了一个时代的变迁历程，也为招商银行带来了无数的荣誉。2016年，招商银行凭借数据仓库项目赢得IDC Financial Insights FinTech Rankings Real Results的“大数据和分析”类桂冠，成为该类别下的唯一获奖企业;同年，凭借数据仓库项目赢得2016 Teradata EPIC Awards的“大数据卓越奖”；在《21世纪经济报道》举办的2018金融科技“金领航”奖项评选中荣获“2018卓越金融科技银行”和“2018最佳金融科技品牌”两项大奖；2019年，在《亚洲货币》举办的2019“中国零售银行”奖项评选中，荣获“最佳技术创新奖”。
步入DT时代，海量数据与新兴技术的融合创新，将给商业银行的未来发展拓展出无限新契机，大数据亦将成为驱动商业银行数字化转型的有效杠杆。“未来，如何强化大数据平台架构建设，充分发挥数据资源优势及价值，赋能商业银行智慧变革，将是一个有待持续研究的重要课题，银行科技人将永远在路上。”吴颖表示。
责任编辑：韩希宇
