民生银行：数据驱动价值

本刊记者｜石菲

此前学界广泛认为金融机构本质是中介，还有人认为金融的本质是对风险的控制与管理，然而随着金融业受到的冲击越来越大，已经有人开始对金融进行重新定义，金融就是大数据。

在过去十年间，国内银行的资产规模随着经济的快速发展，已经达到并超出了国际同行业的水平。而未来发展仍将面临很多复杂的挑战：来自中国经济增长模式的根本性转变、新客户群体的兴起、激烈的行业竞争以及来自银行自身价值创造的业绩压力。金融业需要借助对业务的分析与优化，推动自身的转型与创新。

作为全球五百强企业，民生银行业务快速增长带来的激增数据对业务洞察能力不断提出新的要求。传统粗放式的客户营销策略已经不足以帮助银行实现更快速业务的增长。民生银行亟需充分整合客户数据，通过精准的营销设计降低客户流失率，提高忠诚度；借助大数据技术对不同渠道来源的提供商、客户的交易行为进行全面分析，实现链式反应；搭建有效的数据模型，为客户提供全方位管家式的非金融服务。

要达到这样的效果，需要对几种数据进行分析。首先是传统数据，并且数据量增加速度迅猛，每半年的增长率可能会达到30%以上；其次是基于互联网的数据，包括来自移动终端的数据；第三是基于电子商务类型的数据，且随着互联网金融的发展，基于电子商务的数据越来越多；最后是以用户为中心的、更加全面的数据。以前在银行业内有客户统一视图，围绕用户的金融行为和金融状况来进行展示。而现在银行需要更多的用户行为，包括生活中的行为数据、地理信息、外延的交易行为等。

银行业务有很多非结构数据需要处理，例如业务部门希望能够通过对客户来电的语音分析来判断客户对银行服务的满意度。非结构化数据对计算能力提出了不同的要求，通过大数据平台的搭建，上层建立对应的模型就可以实现这些需求。所以民生银行希望先提供一个基础的计算架构和计算平台，供上层建立想要的应用。

大数据分析应对挑战

因此，民生银行和IBM与巨杉数据库公司展开合作，通过I B M BigInsights大数据解决方案和企业级NoSQL数据库SequoiaDB为民生银行搭建低成本、高性能、高可靠且水平扩张的数据平台，帮助民生银行通过大数据分析应对金融业的大数据挑战。

大数据平台解决方案的实施，将帮助民生银行积极应对金融业发展的新要求。完善交易流水查询分析系统, 产业链金融管理系统，以及私人银行产品货架管理系统。在应对金融业巨大信息量带来的4V挑战中，BigInsights也体现了特殊的优势：

首先，随着业务的细化和企业规模的增加，民生银行面对的计算量呈数量级增加大数据平台能够应对大规模的静态原始数据分析，提供多节点的分布式计算，提升数据处理能力。同时，BigInsights大规模并行线性伸缩能力，能够应对海量文本的处理。

其次，民生银行自2012年部署Hadoop计算平台以来，数据分析能力得以提升，但在处理多样性数据时仍受开发周期限制。大数据平台集成了具备强大扩展性的结构化和半结构化处理描述性语言JAQL，可以处理各种类型的数据分析，在不同的应用场景中，实现全面的数据分析。特别是内置的集群内文本语义分析功能，为多种来源的文本提供高性能的处理、标注及分析功能。

第三，在金融业，1秒的响应时间差别，往往意味着客户的去留。大数据平台自带的Symphony能够即时地应对应用程序要求的变化，实现更佳的应用程序性能、利用率以及对业务关键型工作负载要求的更快速响应。Symphony 的多承租架构使得企业可以使得传统的业务和多个大数据应用各行其道，互不干扰。同时，BigInsights提供的BigSQL，使开发人员可以简单快速的查询Hadoop中的数据，提升查询效率。

最后，金融市场的实时性和自动化对数据的准确性不断提出新的要求。大数据平台提供完善的信息整合、数据治理和元数据管理功能，通过信息整合可以将任何类型的数据集成到大数据平台中，通过数据治理可以实现信息的生命周期管理（数据生命周期的保留策略、测试数据管理和数据增长管理）、隐私保护和安全性管理（自动寻找、分类和保护敏感信息，漏洞、配置和行为评估，隐私信息修订，数据库活动监控和 Hadoop活动监测）、数据质量控制（数据源分析，元数据世系分析，数据转换、清洗和标准化）和主数据管理等。通过统一的元数据管理，企业不仅可以了解关系型数据还可以掌握半结构化数据以及非结构化数据所代表的含义，为大数据的进一步分析和洞察提供基础支撑。

大数据提升洞察力

现在传统银行业在业务方面受到的压力非常大，不仅受到其他行业的正面竞争，还有经济持续下行对银行风险的考验也在增加，银行面临越来越多的业务压力。这些压力从业务部门传导到科技部门后，需要科技部门提升分析和预测能力，提高洞察力，减小风险，提高竞争力。IBM新兴市场大数据中心总监王晓梅表示，早在2012年民生银行的领导在做年度工作总结时就提到了要探索商务智能分析以及大数据如何推动业务提升。2013年民生银行科技部进行了组织机构调整，准备筹建数据实验室，专门设立数据科学家岗位。民生银行对数据科学家们并不按照传统的业务岗位考核绩效，希望他们能够发挥想象力，去创造性地使用大数据，从而提升业务效益。

王晓梅说，要建立这样一个平台，传统的方案成本非常高，需要千万元级或者上亿元。而用大数据解决方案，硬件投入成本只需要几百万元。虽然目前大数据平台上线的应用还不多，但它能够灵活解决很多以前解决不了的问题。现在业务部门有很多需求，将来可以通过数据科学家将这些需求转化为技术语言，就可以很容易实现。

王晓梅表示：“民生银行在大数据分析领域的远见和实践，对于企业应对海量数据的挑战具有重要意义。相信通过IBM在大数据领域的领先技术及对金融业丰富的行业经验，以及合作伙伴巨杉数据库的支持，民生银行未来将通过数据分析获得的行业洞察实现企业的创新与转型，巩固其在金融业的领先地位。”