《大資料時代》作者、牛津大學教授維克托·邁爾·捨恩伯格曾這樣描述大資料所帶來的變化：通過小資料到大資料的累計，可以創造出更高質量的價值；就像拍乙個人騎馬，隨著**數量的增加，畫面就會連續起來變成電影那樣，小資料增量到大資料也是乙個質變。
說到大資料應用所帶來的顛覆性變革，沒有乙個行業比金融行業更加明顯。從客戶畫像到精準營銷，從風險管控到運營優化，幾乎所有的業務環節都與大資料息息相關。不過，金融機構在尋求全面釋放資料價值的過程並非一帆風順，他們不僅缺乏在大資料治理上的經驗積累，同樣也缺少強有力的大資料解決方案。
通過華為fusioninsight大資料解決方案的部署，構建起智慧型大資料平台，進而實現智慧型化營銷、智慧型化運營、智慧型化風控等，推動金融整體產業和運營模式的改變。
金融行業大資料應用迫在眉睫
資料管理難題凸顯
美國銀行的乙份調查研究指出，銀行每創收100萬美元，會平均產生820gb的資料，業務資料量高踞各行業之首，遠超緊隨其後的電信、保險和能源行業。畢馬威中國也在相關報告中表示，由於資料的相對高質量和行業性質，銀行業已經是大資料工作涉獵最多的領域之一；展望未來，大資料將成為銀行業的核心動能。
事實上，不止是資料量的增加倒逼銀行業加速推進大資料應用。為了順應監管和客戶要求的變化，銀行業也必須尋求通過大資料等新技術的應用，持續優化自身的運營能力、不斷提公升自身的服務水平。
從過去二三十年來銀行業在數位化技術應用的歷程看，如今全行業也已經到了全面應用大資料技術的時代。在銀行開展資訊化建設的階段，銀行業務資料從分散走向了集中，這為當下的大資料應用奠定了基礎；同時，近年來銀行業持續推進it基礎架構的雲化，雲計算的普及也為大資料的應用提供了土壤。
但讓大資料成為銀行業發展核心動能這一目標的實現並非易事，在不久前主題為「智資料 惠金融」的華為第二屆股份制銀行金融科技沙龍上，華為ebg中國區金融業務部副總經理單松就表示，在大資料應用上，銀行業正面臨以下三大挑戰：
1 銀行面臨著優化資料收集質量的挑戰——歷史資料標準不統
一、缺乏有效的資料治理手段、資料質量參差不齊、資料孤島等問題仍然存在；
2 傳統的銀行it系統以賬戶為中心，以會計為導向，缺乏收集客戶賬戶查詢、諮詢、投訴等行為資訊的能力，無法呈現高維度的資料價值；
3 相比網際網路平台，銀行缺乏與客戶頻繁互動的場景，在收集客戶行為資訊、客戶之間關聯資訊等方面有所侷限。
洞察先機 迎難而上
這些金融大資料先行者有哪些啟示？
在金融科技大潮下，銀行面臨的不是變不變的問題，而是如何變、怎麼變的問題。
作為股份制商業銀行中的代表，招商銀行在數位化轉型上一直走在行業前列。面對未來，招行更是提出了「重塑it架構，尋求輕資產運營；盤活沉澱資料，提公升服務質量」的新要求。
為了進一步深挖銀行資料資產，為業務創新和客戶體驗服務，自2023年以來，招商銀行就攜手華為構築了大資料平台，重構了以金融大資料分析為基礎的決策和服務體系。比如，在信用卡徵信上，招商銀行通過應用華為fusioninsight大資料解決方案，將徵信相關資料整合到第二資料平面，消除資料孤島；應用實現統一訪問介面，服務化共享，減少重複建設；減少中間人工處理環節；支援多業務系統併發訪問，實現實時徵信訪問能力。
招商銀行和華為的合作更是全方位的，不僅包括底層基礎設施建設，還包括上層的資料加工、應用和分析。招商銀行開發主管陳志介紹，在大資料風控建設上，招商銀行通過和華為成立聯合創新工作小組，在2015~2023年間對風控系統進行了5次迭代，建立起覆蓋從信用卡到借記卡、從事後到事中、從準實時到實時的新一代風控系統。該系統的上線，使風險案件數下降了50%以上，效能提公升了10倍，每年挽回經濟損失超過10億元，業務連續性達到了99.99%。
無獨有偶，交通銀行早在2023年就實施了「531工程」，期望通過底層it基礎架構的整合，提公升業務效率、提公升客戶滿意度等。其中，在大資料應用上交通銀行也確定了兩大目標：
以大資料平台的建設為例，交通銀行與華為合作建設的大資料平台，已經應用到客戶管理、風控、監管和內部管控等諸多層面。交通銀行軟體開發中心系統分析專員童蕙表示，大資料平台的建設為交通銀行帶來了四個方面的提公升：
交通銀行底層大資料平台的建設，大大提公升了使用者體驗和業務效率。去年7月，數字交行系統的正式上線，在營銷層面，每個月下發的名單超過600萬，傳送客戶簡訊2000多萬條；在風控層面，1500多條風險規則的配置，在半年內就識別出600多家問題企業；在網點服務層面，實時監控技術的應用使得客戶排隊時間減少17%、棄號數減少20%。
事實上，在大資料應用的成熟度上，大型股份制商業銀行普遍走在了行業前列，而從他們的經歷也可以看出，這些銀行無一不是在早期的資料大集中和資訊化建設上早早布局的先行者
。金融大資料應用要選好夥伴
配套系統也要跟上
交通銀行建設大資料平台的實踐中，童蕙說到了乙個小細節，此前，交通
銀行已經建設了集資料倉儲、ods操作性資料儲存、資料託管等於一體的資料平台，這是乙個混合的異構模式平台。
但由於資料倉儲和ods操作性資料儲存來自兩個不同的廠商，連著的側重點不同，因此很難滿足業務持續發展的需要。
相比較而言，華為金融大資料解決方案是在傳統資料庫和資料倉儲（第一資料層面）的基礎上，通過fusioninsight來構建金融機構的第二資料層面，並針對金融行業的執行維護、應用開發等需求打造了高可靠、高安全、易使用的執行維護系統和全量資料建模中介軟體，讓企業可以更快、更準、更穩地從各類繁雜無序的海量資料中發現價值，及時洞察和決策新的機會與風險。
此外，fusioninsight也是乙個完全開放的大資料平台，可執行在開放的x86架構伺服器上，它以海量資料處理引擎和實時資料處理引擎為核心，並針對金融、運營商等資料密集型行業的執行維護、應用開發等需求，打造了敏捷、智慧型、可信的平台軟體、建模中介軟體及om系統。
比如雲計算、人工智慧等新技術的應用，以及it治理、智簡網路等應用上的公升級。it治理更大限度地提高it能力，使得大資料應用更加高效便捷；智簡網路則進一步提公升了資料傳輸的速度和效率。
《孫子兵法》有云：「多算勝，少算不勝。」對於金融企業來說，若想實現「多算勝」，就必須掌握盡量多的資料，並獲取足夠強的資料管理能力；對於華為來說，則是在深入理解金融業務特點和需求的基礎上，為金融行業提供包括諮詢規劃、it運維管理、網路、金融雲、大資料、人工智慧等全方位的服務，真正「授之以漁」，幫助他們實現「多算勝」。
即將到來的教訓
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