上海，中国的经济、金融、贸易、航运中心，一直以变革、创新引领着中国企业的发展。在“互联网+”浪潮下，上海企业首当其冲，这座城市，一直用信息化手段推动着企业的高速发展。2016年10月28日，企业网D1net携手上海CIO联盟共同举办的CIO沙龙活动在上海盛大举行，来自各行业的CIO共聚一堂，共同探讨各行业在互联网+实践方面的信息化实践，涵盖大数据实践、互联网风控等领域。
以下为：交通银行上海分行信息部总经理吴宇在上海CIO沙龙的演讲，题目是：《大数据助力“互联网+金融”发展》
主持人：今天是10月28号，马上又见双11，去年的双11，阿里创造了912亿元的销售奇迹。大家对阿里的认知是电子商务平台，但现在马云告诉我们，它是一家经营数据的企业，我们进入了数据时代。马云说，数据时代就是一个预测未来的时代，而金融业如何利用大数据预防风险，预判营销呢?我们有请交通银行上海分行信息部总经理吴宇，他带来的演讲是大数据助力”互联网+金融”发展，大家掌声有请。
吴宇：今天非常地高兴，有机会跟大家分享一下大数据在金融行业的，特别是在银行行业上的应用。
大家知道阿里巴巴通过支付宝平台，对金融的渗透是非常厉害的，现在已经在网上把相关的物流、信息流和资金流整合起来了，而传统的商业银行先对互联网在这块的反应比较慢一点，但也不是无所作为。一些中小银行他走的速度非常快，比如平安银行这，而大银行这方面的步骤没那么快，因为银行比较讲究安全。在”互联网+金融”的形态下面，金融服务都搬到互联网上后，用户对银行的粘性就会快速下降。同时很多行业通过互联网连在一起，可以进行跨界的融合和创新。
现在讲大数据在”互联网+金融”这一块是怎么应用的。大数据自从推出以来，主要的应用场景，是和互联网融合在一起的，信息量呈海量增长，所以如何利用大数据能够助力互联网是各大企业非常关注的一个热点。
那么大数据的作用到底是什么?我想简单地回顾一下。在10年前，整个金融行业的信息系统都是经过过滤的，无论是ERP还是CRM都是一种样本的数据，因为数据的获取成本非常高，所以难以获得海量的数据，而且数据要求的质量也非常高。但是进入互联网时代以后，数据的增长方式使数据已经不能局限于原来的这些非常干净的数据了。以前的数据仓库，必须要通过一些ETL的过程对数据进行清洗，但是到了大数据时代，就已经做不到这一点了。我觉得和以前的数据仓库和数据挖掘相比，这是面临的一个新的形式，那么这就对对数据本身的要求以及数据质量的要求降低了，同时一系列的大数据挖掘的技术的发展也使获取大数据和分析大数据的成本大幅度地降低。大数据的分析，现在已经做到了以前一些传统信息系统难以做到的快速响应，数据实时性能达到的实施程度，已经不能跟以前同日而语了，所以现在大数据分析的实时性非常重要。对银行来说也是这样，很多大数据，如果能够实时对这个客户，或者风险能够及时的话，所产生的效益是不可估量的，所以大数据对金融行业起到了很大的助力。对大数据的获得成本的降低以后，从数据里面挖掘出一些东西，对银行来说也更加容易了。从数据到业务到商务，商业逻辑当中的转换过程是不断地加快，以这几点为背景，大数据对像金融行业是非常合适的。
银行或者金融行业，天生是产生数据非常多的行业，大数据可以用在银行方面的有哪些?第一个就是零售金融，为什么呢?因为我们的个人用户数量是极其庞大的，行为也非常频繁，现在整个生活都是离不开互联网的，很多的活动都需要把金融服务嵌入进去。在这样的互联网时代以前在网点坐等客户上门的这样的一个金融服务的形态，我觉得已经不能再持续下去了。那么怎么从这里面发掘出有意义的客户或者有价值的客户，并且把金融服务嵌入进去，提供一个高质量的、个性化的服务?这就需要对客户服务产生的大数据，有一个非常高效的分析手段。
第二个是交易金融，大家知道证券交易，包括外汇交易，包衍生品交易，每秒都会产生大量的数据。从风险控制的角度来说，对这里面数据的挖掘和产生的风险预警对大数据的处理能力要求也是非常高的，所以要做好银行的经营管理和风险控制，包括精准营销，客户分层都必须有大数据的支撑。
这其实也是倒逼着传统的商业银行向互联网形态转变，这两者是相互有矛盾的。所以传统商业银行拥抱互联网，利用大数据，这是一个新的课题，也是需要一个摸索的过程。这个摸索过程和其他各行各业一样，也都是从境外到境内。所以从国外来说，对大数据的利用，主要是在以下几个方面：
第一个是风控;第二个是精准营销，现在西方整个金融市场对互联网的支撑和耦合程度，都没有国内这么强烈，所以我觉得如果我国内银行对大数据的利用能够走在前面的话，在全球也都是领先的;第三个是对优化银行内部的管理流程，第四个是数据可以直接产生效益。
国内目前大数据在金融行业主要是银行这一块，主要有5个方面的应用：第一就是助力互联网加速获客渠道的拓展，比如现在有些银行，建立了社交网络的信息数据库。只有内部数据和外部的数据完整结合起来，才能得到完整的客户拼图，才能了解客户，银行首先要了解客户才能获客。
第二个是在金融场景化方面的一个应用。金融场景化的意思就是银行传统的获利的交易场合已经被互联网所取代，所以现在传统的一些自助机具，也都变成了一个多用途的获客渠道。一些银行将电子商务平台和信贷业务结合起来，把客户的行为产生的活动的数据结合起来，经过分析之后，作为客户的征信体系的依据，之后就可以对客户进行个精准的产品推送。这也使银行与客户之间能够紧密结合起来，产生出原来单一渠道上面所无法产生的综合性的回报效益。
第四就是征信评级。征信评级是银行特别关注的。通过对客户的全方位的数据的了解，包括线上线下的统一了解，就可以对客户进行全方位的评价。这个评价会降低对客户的授信的成本，对获得客户是非常有帮助的，对提高客户粘性也是非常有帮助的。
第五是对大数据助力互联网+的产业链的拓展，这实际上就代表金融行业的大数据和其他行业的大数据要融合起来。比如说我们在物流贷款当中，如果不知道他物流所在的位置和数据，很难对贷后风险进行控制的。这些方面的数据非常的宝贵，现在还没有渠道和办法去获得，和其他行业的融合对未来将会是一个有益的探索。
国外也有一些关于优化银行服务流程的案例，比如说银行可以通过大数据就了解网点周围的客户群体的情况，包括客户收入情况、职业情况，将这些数据跟银行本身的网点选择联系起来对选择高效网点是有非常高非常大的意义的。像这样用大数据来提升银行的经营管理的效率，实际上是有一个非常广泛的应用前景
最后讲一下银行可以着手去做的四个方面：第一是建立统一的大数据，利用大数据，建立统一的客户的视图。原来的视图可能局限于我们银行内部，这个实际上是不完整的客户视图，有了这个大数据之后可以把客户的画像画完整。第二是互联互通，不同产业之间的大数据，必须要进行互联互通，才能产生出最大的一个效益。第三是要进行深入挖掘，就是所谓的价值管理，大数据如果不挖掘，那也是不能产生出价值来的。第四方面，是要树立用数据防风险的这样一种管理理念，进一步的量化风险，实现精准化的防范风险。我主要讲这些，谢谢。
本文转自d1net（转载）