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“随巢”数据汇聚与治理系统——银行数据

面对金融科技带给银行前所未有的冲击,数字化转型是银行未来生存发展的必然选择。银行数字化转型要求以体验为核心、以数据为基础、以技术为驱动,在客户、场景、产品、服务转化为数字形态的基础上,用数字思维和手段重塑银行业务和服务流程,实现内在价值的提升。数据已经成为银行的重要资产和核心竞争力,如何充分发挥数据价值,用数据驱动银行发展,关键在于数据治理。 为引导银行业金融机构加强数据治理,提高数据质量,充分发挥数据价值,提升经营管理水平,2018年3月16日,银监会发布了《银行业金融机构数据治理指引(征求意见稿)》(以下简称《指引》),这对于银行业金融机构的数据治理工作具有非常重要的指导意义。 该《指引》明确提出:商业银行应将数据治理工作纳入公司治理的范畴,并将数据治理情况与公司治理评价和监管评级挂钩;要求银行加强对数据的应用,发挥数据价值,实现数据驱动银行发展。

一、银行所需的客户数据类型
对于银行而言客户数据的来源主要分为三类:  (一)第一类是银行内部的数据银行内部数据包括客户信息、客户行为数据、交易数据、账务数据等结构化数据,以及银行系统内记录的日志文件、市场调查、物理凭证数据等非结构化数据。银行内部结构化数据,由于不同系统的历史数据标准不统一,数据质量存在各类问题,而且数据分散在各个部门与系统未得到统一整合。银行系统内部的大量非结构化数据,由于缺乏相关的数据标准,大部分银行尚未开展对非结构化数据的应用。 (二)第二类是外部购买或合作的数据。银行可以通过向外部数据厂商购买,或者通过合作方的合作形式获取外部大数据,这里的外部大数据包括客户的征信数据、税务、工商、法院等各类型的数据,该类数据在银行对客户的风险描述、征信调查等业务场景中尤为重要。目前已有很多银行通过该种方式获取数据,将外部数据整合为银行内部数据,拓宽银行数据的维度。对于该部分数据银行需要在原有的数据标准基础上,拓宽数据标准的维度,并且通过元数据管理有效地与银行内部数据进行整合。
(三)第三类数据是网络数据。部分数字化转型领先的银行,开放与第三方应用的API接口或通过网络爬虫的技术手段获取客户在互联网及社交媒体上的信息,该类数据主要应用于完善客户的行为偏好数据,挖掘用户的社交关系以及对商品或服务的真实需求。



二、银行面临的数据治理挑战
(一)“数据不够用”
首先,当前银行可分析和利用的数据仍以内部结构化数据为主,对于行内的大量半结构化、非结构化数据以及集团内其他附属公司的数据尚未得到充分的整合和利用。其次,对于来自第三方机构、互联网等渠道的外部数据,尚缺乏规范、合规和安全的获取方式和手段,如何充分利用外部开放的数据服务,已成为银行数据应用中面临的主要问题。
(二)“数据不好用” 经过多年的信息化建设,银行已经积累起一定规模的内外部数据资源,数据治理永远在路上。虽然数据治理体系建设逐步完善,数据标准不断丰富,数据质量不断提升,由于系统控制和人为操作等方面因素,内部数据难免还存在一定的数据质量问题。对于外部数据,由于缺乏有效管理手段,难免鱼龙混杂,部分数据质量不高。
(三)“数据不会用” 银行如何发挥自身数据资产的价值,关键在于应用。一方面,由于缺乏专业化、成体系的数据分析人才队伍,缺乏利用专业分析挖掘工具开展数据建模分析解决实际问题的能力;另一方面,部分管理人员还需要加强数据思维,需要习惯运用数据分析结果指导决策,要善于利用数据驱动产品创新。

三、随巢系统功能介绍 随巢,取名自战国时期墨家学派致力于治理天下的弟子随巢子,是一款基于人工智能深度学习技术的数据汇聚与治理系统。

随巢系统页面示意图

随巢数据汇聚与治理系统,通过将人工智能机器学习技术、大数据分析处理技术与自然语言理解技术的结合,将待处理数据进行全面分析,通过深度机器学习技术与少量人工专家训练,准确理解元数据类型、数值、含义;通过自然语言理解技术让机器理解数据的语法、语义、含义关联,并自动根据数据间强弱相关关系,建立完善的数据关联体系,形成关联图谱、关联热力图等,大幅度地降低了数据治理的人力和时间成本,同时有效地提高了数据治理的效率和稳定性。

 随巢工作原理示意图

(一)随巢亮点一:智能清洗及融合
数据可被“随巢”系统自动采集录入处理分析系统,通过智能清洗及融合流程,一次性解决数据的脏乱差问题,帮助解决银行数据治理中的“数据不够用”和“数据不好用”问题。
(二)随巢亮点二:融合结果报告
数据采集后将实时生成数据质量与融合结果报告。随巢可确保用户随时直观了解所有数据整体情况和工作结果,帮助解决银行数据治理中的“数据不好用”问题。
(三)随巢亮点三:定制API接口
随巢可根据用户需求打通系统之间的传输障碍,确保数据及结果安全、高效、无障碍的流通与服务器与客户端之间,帮助解决银行数据治理中的“数据不好用”问题。


关于思贤数据
思贤成立于2010年,是国内专业的人工智能大数据公司。借助大数据和人工智能核心技术体系,思贤涵盖和赋能金融、司法、汽车、交通、互联网、医疗、政府行政服务、国家电网等多个行业,建立了智能商业决策平台,从而实现“人工智能大数据让生活更美好”的愿景。

2019-05-07 14:12:59

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