數據治理 建立長效機制

“十一五”時期銀行數據大集中后，對數據的規范管理、質量改進及應用機制建設成為擺在信息主管面前的重要課題。

“我們2003年就開始搞大數據?！敝袊r業銀行軟件開發中心趙維平表示，“當時遇到很多困惑，如技術路徑、平臺選型方面的問題。最終，我們選擇了自主可控的技術路徑：基礎硬件、基礎軟件、數據模型、工具平臺和制度管理都是自主可控的。”

趙維平介紹說：“農行的大數據平臺建設，硬件方面我們采用華為RH2288系列，基礎軟件方面我們引進了南大通用的MPP架構數據庫，從28個數據節點擴展至后來的56個節點，非結構化、結構化的上游生產數據基本都放在MPV架構數據庫中。數據模型方面，我們結合先進建模理論，融合了范式和維度思路?；A工具方面，我們以自主開發為主，制定了一套比較完備的規范、制度、方法和標準?！?/p>

農行大數據平臺有著比較清晰的邏輯架構。“在數據源層，全行幾乎所有生產系統數據已納入進來，通過交換平臺實現上游數據生產和下游數據消費系統之間，總分行之間，總行各應用系統間的數據交互?！壁w維平解釋說，“在數據分析挖掘方面，我們按業務細分領域落到不同的應用系統中去嘗試實現。同時，我們也在加大對各類算法，聚類、分類、回歸、神經網絡等的研究，注重數據分析人才的培養?！?/p>

在探索大數據應用方面，中國銀行推出的中銀開放平臺是一個實踐產品。中國銀行總行軟件中心上海分中心副總經理牛曉峰介紹說：“這個平臺獲得了2015年人民銀行的科技進步獎。其設計思路是將中國銀行整體數據進行歸并整理，開發出1000多個標準API接口，并將這些接口開放給中行各分行及客戶，他們可以通過API訪問并使用中行數據，加工后獲得想要的應用結果?！?/p>

對于如何更為有效地釋放銀行數據價值，牛曉峰認為三個方面比較關鍵?！耙皇窃诤弦幥疤嵯乱行А⒊浞值乩勉y行外部數據服務；二是以應用為驅動，要做大數據應用的場景產品；三是通過將結構化、非結構化，線上、線下的數據有機提煉并整合起來，從而更精準地建設客戶營銷平臺?！?/p>

四大銀行中，中國建設銀行擁有龐大用戶基數，目前手機銀行用戶數達1.8億多，網上銀行近2億?！半S著手機銀行、網上銀行及微信銀行三大互聯網渠道的建立及用戶數的累積，我們應用大數據的場景和基礎已經具備?！敝袊ㄔO銀行信息技術管理部資深經理林磊明表示。

他認為，傳統銀行做大數據主要為解決三大問題?！耙皇翘嵘蛻糇R別，二是利于客戶營銷，三是強化風險防范。”

目前，建行已成立上海大數據分析中心，隸屬于信息管理部門。林磊明表示：“建行大數據平臺設計遵循架構先行，在功能架構上希望做到盡可能完備，并能及時反映到業務流程中去。目前，我們在大數據平臺上已經取得一些成果，如我們能向客戶經理提供實時數據服務，已經總結出挖掘類、數據實驗室、機器查詢、儀表盤、固定報表、自動查詢等六類數據應用模式。同時，我們通過建立‘模型實驗室，支持大數據模型研發，并快速部署至生產環境中去。此外，通過位置服務終端識別技術應用，我們在銀行風險事件規避和防范方面有了比較不錯的應用成效?！?/p>

總的來看，“十二五”期間，各大銀行主管領導對數據積累、改善并持續改進質量的關注度提升，并有意識地構建數據治理平臺和相關機制。但業內專業的數據質量管理部門仍然缺乏，風險數據的同業共享機制也尚未建立。