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[分享] 银行大数据平台如何搭建和发挥价值?

    江苏银行是在江苏省内无锡、苏州、南通等10家城市商业银行基础上,合并重组而成的现代股份制商业银行,是江苏省唯一一家省属地方法人银行。江苏银行有营业机构510多家,其中,省内下辖12家分行,在南京地区拥有23个营业网点,在省外开设了北京、上海、深圳、杭州4家分行,全行现有员工1.4万余人。

    本文是江苏银行科技部朱妍在帆软银行大会上的演讲,这里整理成文。

    2016年,作为大数据平台的组成构建,帆软数据多维分析平台BI系统平台正式在江苏银行启动运行。大数据平台为数据多维分析平台提供了优质、多维的数据以及高性能数据处理的底层。

    数据多维分析平台的数据基础

    江苏银行大数据平台,整合、清洗了大量内部、外部数据,为数据多维分析做好了数据準备,也就是为「巧妇」準备了充足的「好米」。

    引入的数据主要分三大类。第一类是企业生产数据,比如烟草、电力、电商、运营商等数据,这部分数据重点双方合作,直接接入数据;第二类是政府机构等公共数据,比如公积金、地税、法院、工商、社保、医保、海关等数据,这部分主要藉助的是政府对大数据产业的推动,积极对接数据,不过数据清洗和对接工作量比较大;第三部分是偏向个人身份数据,比如学习、户籍、房价、房产、商户验证等数据。这部分数据主要用来做身份识别和校验以及个人信用评级。整体三部分的数据提供了充分的个人信用评级数据和企业信用评级数据,为开展开展风控业务,以及创新产品「税E融」提供了数据分析决策的基础。

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    数据多维分析平台的产生背景

    大数据平台的搭建提供了充足的分析数据,但同时也形成了巨大的挑战。银行1万4千多名员工,现已开发900多张报表,在用将近700张,这些报表的数据来源多达49个,一年的报表开发需求量,达到了开发一个新报表系统的量级。

    过去以往的数据分析流程是业务部门提出需求 ——科技部分析需求 ——双方沟通口径 ——科技部试取数据——业务部修改口径 ——科技部再次试取数据…… 如此往複几轮,完成报表製作。但製作的报表并不完全满足需求,业务部门需要Excel加工。这样业务部门看不到基础数据,只能依赖科技部来做个性化定製取数,造成统计周期特别长,分析数据十分不灵活。

    现在业务发展迅猛,数据分析需求继续採用之前的报表开发流程已经无法满足业务快速发展的需求。现在预计一年的数据分析需求,完全换算成单独报表,要超过5千张。因为庞大的工作量,之后採用了新的数据分析方式。採用业务部和科技部预先商议数据分析主题,然后科技部定製数据分析主题包。也就是将业务部门的需求划分成若干主题,针对每一个主题,预先汇总、关联、转义好数据,让业务人员能有一目了然的看到他所需要的数据,需要分析,只需要拖拽形成图和表格即可。当然,这里面是需要解决许可权分配、大并发、高性能数据处理等方面带来的问题。这块通过数据多维分析平台和大数据平台结合,已经解决。

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    数据多维分析平台的效果展示

    数据多维分析平台,可以让业务人员自助进行数据分析,无需了解资料库,无需学习技术语言,甚至不需要懂太多的数据分析的理论以及数理统计知识。只要是了解业务的人员,经过10分钟培训,都可以自助拖拽进行分析。这大大减轻了科技部的工作,同时业务部门可以灵活定製分析,对数据準确度也提高了信任,不再轻易怀疑科技部对数据做了什幺手脚。

    当然,数据分析功能虽然是开放的,但是数据许可权是严格把控的。什幺人能看哪些数据,什幺人能看哪些栏位,一部分是科技部这边做一个高层级的许可权划分,而细粒度的许可权划分是可以分配给多个不同的管理员,让业务部门自行把控低层级的许可权。

    在具体的应用上,江苏银行实施了领导视图、卡部报表、零售部报表、Excel数据导入、串串盈报表等。

    下图是行领导视图中的一张,领导打开电脑或者手机,就可以看到行内核心机构分布、优质分行的客户数排行等。领导关注这些数据,同时会对其中的不特定的机构进行详细钻取,深入了解特定机构的经营状况。所有的数据都是关联打通的,所以,只要需要其他维度的信息,领导都可以直接点击或者拖拽,就能直观看到。

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    下图是对各机构的盈利分析,在关注不同机构的盈利佔比同时,又关注排名前10的优质机构盈利状况。然后不断尝试根据数据分析结果来推出新的产品,统计利润排名靠前的产品就是我行的明星产品,分析目的是保持明星产品的高效持续运营,及时下架盈利不佳的产品,及时止损,同时对分行盈利能力做排名对比分析。例如下面的表格是根据上面的分行排名数据联动,是分行的明细经营数据。根据明细,可以基本定位是分行的什幺产品线出了问题。

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    2016年12月,科技部推出串串盈行销云平台,串串盈平台是面向行内外用户的兼具趣味游戏、行销活动展示、赚豆任务发布、苏银豆商城等功能和板块的新平台。不光基于数据分析推出了这个平台,还用数据分析来驱动平台的运营。我们对用户行为、用户操作时间分布和用户奖励发放做重点分析。用户行为分析是指具体分析不同操作类型及操作种类的参与人数和频数。通过人数和频数,我们确定这个操作对应的活动的受欢迎程度,及时调整活动细节。用户操作时间分析,主要是分析抽奖、种豆等用户操作的时间集中分布区间。比如我们看活动转发时间分布,主要是早上6点到8点。那幺这个数据就可以用来在推送其他活动信息时,借鑒参考。另外,用户奖励发放分析。我们以苏银豆的形式发放奖励,通过监测分析苏银豆的发放情况,既把控活动热度,又可以适度预测活动未来走势。

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    行动端应用重点在于方便灵活,具体的数据分析内容和PC上是可以相同的,我们选的这个数据分析工具是支援PC、IPAD、PC、大屏自适应的,所以一般来说无需为行动端额外开发一些报表。不过也有例外情况。有些报表领导一般不再PC上看,只在手机上查看,所以这种情况可以单独定製一下行动端的分析页面。我们在行动端的分析应用主要是面向产品挖掘的。使用场景是,领导在碰头会议中或者直接手机批注,下达指示。这种手机端的应用是比PC上更为灵活的。随时随地可以摆出数据做简单会议。

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