后疫情时代 金融行业数字化转型解题

 

3月26日,《人民日报》开设"新基建 新机遇"专栏,专题系列报道了"新基建"在城市建设、产业数字化转型等方面的新闻。而在新基建的实践过程中,中国经济展示出的强大韧劲和澎湃活力,正是中国人民团结抗“疫”的最佳写照。

为支持金融机构的“新基建”,京东数字科技集团近日重磅推出了金融数字化转型解决方案T1。目前,T1旗下智能大数据平台产品已经与多家金融机构签约,致力于借助科技的力量,帮助金融机构在后疫情时代进行数字化转型。

回顾2003年的非典,我们可以看到当时的京东还是一家小公司,突如其来的疫情,使京东门店的生意特别差,据说每天损失好几万。迫于无奈,当时京东的员工只能上网注册了几百个QQ和论坛贴号,在各大BBS推销产品。而令人惊喜的是,京东的电子产品在网上的销量惊人。而非典过后,京东开始决定专注于网上商城,逐步成就了现在的新消费市场。

而本次疫情同样也对我们金融行业乃至整个中国经济运行有着重大的影响,如果说03年的非典让全民消费由线下走到线上,那么这次疫情后,金融机构将由“非接触服务”进而实现全面的数字化运营的转型。

   大数据平台-后疫情时代金融业痛点解药

后疫情时代,至少有以下几个方面的影响将成为金融行业挥之不去的痛点。

一、金融业客源结构改变:在03年的非典过后,金融机构网点客流量在当年的下半年迎来了一波突击性的反弹,但是笔者认为这种反弹在本次疫情过后不会出现了,因为这次疫情从某种意义上讲是金融行业线上产品的最强推广,谁能数字化转型谁才能生存下来。

不过与17年前的非典不同,目前很多银行的网上银行产品都提供“足不出户”的贴心服务,而这种服务一旦被疫情所推动,使之能在中老年群体中得到强化,那么银行网点主要客流人群也将迅速摆脱对于人工服务的依赖,线上对于线下的替代之势一旦开启,那么潮流将是不可逆的。即使疫情结束,金融机构的线下网点的客流情况也较之前大幅下降,因此金融机构客源结构将会深刻改变。

二、金融业竞争方式全面变化:从营销方面讲,疫情将客户从线上直接导流到金融业体系内,一举改变了之前网上银行、手机银行等线上产品的客户,需要从柜面转化客户的被动局面。不同于传统金融业资本规模为王的竞争模式,互联网的战场上拼的不是关系、不是人脉,而是客户体验和科技实力。

所以从上述角度来分析,拥有技术优势本轮的数字化转型已经不再是金融行业的远期战略,而是迫在眉睫的生存之道。对此,京东数科T1所提供的包括大数据管理平台、数据开发IDE、实时计算平台、离线计算平台、自助报表等的一体化智能大数据基础框架,以及画像系统、报表平台、数据接口平台等全面的上层应用其战略价值就凸显出来。因为新基建,不是要讲故事,而是要踏踏实实的落地生根。

T1智能大数据平台所依托的技术能力在京东数科内部经历了众多业务场景和618大促的实战检验,据悉其可支撑数据存储量200PB、每日任务数10万+、集群规模5000台以上的海量数据处理压力,可谓千锤百炼。而这样的数据处理能力,恰恰与金融业形成了良好的互补,可以说T1是解决金融行业后疫情时代痛点的良方。

    京东数科T1-不仅是技术更是数据治理的先进理念

如果近距离观察金融业的情况就会发现,其实金融业从某种意义上讲是坐拥数据宝藏,却不知如何正确使用的行业。以一家中型银行为例,其每年产生的数据量就可以达到数十TB,,但是这些数据通常没有被很好的利用,只能任其“沉睡”在后台,而在这背后其实深刻的反映着银行业数据治理能力的不足。找到能够适应大数据时代的方法论,才能让数据发挥价值,按照笔者的观察,目前从治理角度,可以将数据分为以下三种类型:

应用数据:也就是交易类应用所产生的数据。为了满足业务需要构建业务IT系统,随着IT业务系统的不断运行,大量应用数据就产生了,这些数据经过ETL加工进入数据仓库,进行再处理,供业务应用。这些数据都是单一的关系型数据,数据量级是GB的。

用户行为数据:随着互联网和电商的快速发展,大量人的操作行为和使用行为产生的数据,像谷歌、脸书等大数据互联公司,都记录人的形成产生的数据。上网行为,浏览行为,购买行为,评论行为,刷微博,做抖音等都可以产生大量数据。金融机构通过各类电子渠道展业时,同样也需要处理大量的异构数据。这些数据不再是单一的结构化数据,出现了大量文档、音频和视频数据,数据量级是TB级的。

硬件日志数据:进入万物互联的时代,大量机器传感器,IOT设备都会产生大量数据。这些设备 7*24小时产生数据,数据格式也是多种多样,有的是日志数据,有的是时序数据,有的是网格数据等等,数据量级一般PB级的。

比如目前一般银行的系统都是以Oracle数据库来进行交易操作,完成了整个流程性应用的内容,并产生应用数据,交易结束了,数据的生命周期也结束了。要想把数据价值做二次表达,要每天做ETL,跑批作业,存到数据仓库中,然后在数据仓库中建模、挖掘、数据集市、ODS,一层一层地构建起数据仓库报表。如果还回答不出更细节、隐含的问题,比如非线性问题,还要把数据复制到SAS中做机器学习,再做统计的指标体系,去做进一步的挖掘。数据要在这里搬动三次,复制三份冗余,还要管理数据一致性,每天数据中心运维的大量工作在做数据搬家。现在,数据中心也开始要做一个融合性的计算框架。比如,现在AI要做online训练,做线上推荐引擎,目前想达到良好的效果都要使用即时数据,数据闭环是数据基础设施的一个很大的要求。而满足这些需求没有一个功能强大的大数据平台进行数据分层治理是根本不可能做到的。

数字化转型的根本动因在于疫情使客户从线下转到线上,这也就迫使金融机构的营销模式由从前的关系营销向数字营销转变。数字化营销必须要以数据治理为前提,可以说数据治理是金融行业数字化转型的基础,想让数据发挥价值就必须将数据分层分域,改变从前将所有眉毛胡子一把抓的混乱情况。

将数据进行高水平的治理,将金融数据点石成金,正是京东数科的所长,对于海量及异构数据进行分类与处理方面,京东数科的经验要比金融业丰富的多。我们看到仅在2019年,京东数科已经帮助部分合作的银行实现用户规模环比增长430%、交易规模环比增长751%、保有量规模环比增长780%。数科“陪伴式服务”的理念,强调与合作机构实现业务共生,究其成功原因还是能将自身数据治理的理念、经验与银行业无缝对接,产生的核效应。

    京东数科全流程风控技术-开拓金融市场的急先锋

传统金融的一大核心是不动产的抵押,风控的最关键环节还在于人工核保上,而我们看到本次疫情催生的网络娱乐、远程教育、远程办公等行业均是轻资产的行业,对于这些行业传统金融行业的服务经验十分欠缺,非常不利于后疫情时代的信贷产品投放。

而京东数科恰恰就是在产业链闭环方面经验丰富,其供应链金融业务对企业的动态行为(如应收、库存、销售数据)进行动态的临测和“数据”的捕捉,可谓驾轻就熟,而且这样的信息确认与核对环节相较于金融行业现行的人工核保更为安全可靠。

京东数科对于企业的物流及信誉的动态监控,将动产转为不动产等方面的经验,是金融业目前最为紧缺的,那么京东数科的T1将风控模块,产品化输出,就注定会成为金融科技合作的标杆。

京东数科在产业金融方面的优势,还为后疫情行业、金融业更好的回归实体经济,提供了新的方法论。改变传统金融信贷资源投放的思路,不但能引导资本进入实体,真正做好普惠金融的工作。

 

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风君子

独自遨游何稽首 揭天掀地慰生平

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