開放銀行與大數據

　　“下雨天，巧克力和音樂更配哦?！边@句廣告詞里，巧克力與音樂配不配的問題，筆者沒辦法確定，但筆者可以確定的是，長期的陰雨天和內褲確實很搭配。

　　據某寶數據顯示，最近一周的時間里，江蘇、安徽、湖北、浙江、福建、江西、貴州、廣西、廣東男性內褲銷量增長了5倍，不少人更是直接選擇購買一次性或快干內褲 。

　　陰雨天和內褲的這一層關系是大數據告訴我們的真相。當然，我們想要通過大數據知道更多的真相。

　　7個銀行案例告訴你大數據的價值都在哪兒

　　大數據確實能幫助我們正確地認識很多事情的真相，進而幫助我們做出正確的決策，所以，越來越多的行業重視對大數據的開發和利用，銀行業更是如此。

　　銀行每天都會產生大量的數據。這些數據若只是不斷堆積，而不加以有效地利用，不僅是銀行的損失，也會成為銀行的包袱。BCG曾有報告指出，銀行業每創收100萬美元，平均就會產生820GB的數據。

數據來源：BCG

　　如此多的數據，要存儲起來一定會產生很高的成本。如果能有效利用起來，就可以產生很可觀的經濟效益。目前，在國內外的部分銀行，有很多比較成熟的大數據應用案例。

　　部分案例如下：

銀行大數據應用案例

　　未來，隨著開放銀行戰略在越來越多的銀行落地，更多標準的API接口向外開放，也必將會有更多的數據產生。

　　數據金礦還是數據垃圾？

　　雖然上面的部分銀行有了一些成熟的大數據應用，但更多的銀行大數據總是面臨著“大而不強”的尷尬局面。

　　隨著移動互聯網的發展，用戶們的金融行為越來越多地在線上發生，數據的獲取也更容易。不過，現在來看，更多的數據是堆積起來的，而不能合理地利用起來。

　　一開始，信息技術采用的數據集成手段是建一個數據庫，吸納各類數據，后來發展成數據湖。不過，并不是所有的數據湖都能產出真正的價值。

　　商業智能(BI)軟件專家，金字塔分析公司的首席技術官Avi Perez曾表示，許多的數據湖正在惡化為數據沼澤——完全無法接近終端用戶的大量數據存儲庫。

　　“他們更像是在收集灰塵?！盤erez說，“也可以說在收集垃圾，一些最終都會被拋棄的垃圾。最后，你為那些東西增加了預算，卻什么都不做?！?/P>

　　每天產生的大數據，是垃圾還是金礦？這取決于我們對待大數據的態度和方法。

　　中國工商銀行網絡金融部總經理吳翔江曾認為，商業銀行要做好大數據應用，首先要解決兩個最主要的問題：第一個問題是數據質量的問題，如何有效地整合分割數據；第二個問題是如何解決數據孤島問題，從內部數據轉型，孵化出新的數據，以及跨界、跨業合作。

　　這是一種清晰的認識。

　　數據成金的要訣

　　易觀CTO郭煒分析認為，銀行數據量大但使用深度不高，數據應用技術的響應不夠快，數據實時性不強，同時還面臨IOT、移動端、CRM數據繁雜不統一等問題，都成為了阻攔銀行業通過數據驅動業務升級的攔路石。

　　為了解決這些現實問題，也為了避免數據沼澤的形成。我們需要對大數據進行重構。

　　其一，數據標準化生產。數據標準化是將數據的相關要素進行歸集之前，就對數據進行篩選。郭煒表示，“數據的每一次產生和使用都是確定的，是否要存留是根據我們數據使用者的情況去做的?！?/P>

　　其二、數據分類。在對數據進行標準化規范之后，在對數據進行相應地分類，便于以后提取和整合。以往的數據堆積，很容易造成數據的雜亂。就如瀏覽器的收藏家，每一次都不分類地往里邊丟東西，時間一久，我們會發現里邊的東西實在太多了，完全沒什么心思去看了。

　　其三、數據分配。數據分類是將數據在數據湖里的進行分門別類，而數據分配是將需要被提取和利用的數據合理分配到需要的各業務條線上，也就是大數據精準利用。

　　其四、數據的核驗和清洗。當數據被利用完以后，核驗其數據價值和實際效果，進而反饋到數據采集的環節，對數據采集環節進行優化和迭代，對無效數據進行清理。如此數據湖的數據才是流動的，才能保持價值流通，一定程度上避免數據湖惡化成數據沼澤。

　　其五、數據開放。對于銀行而言，數據開放大多是危險的。隨著開放銀行戰略不斷走向深入，數據開放的問題也勢必會被擺上議程，但這需要一系列的制度配套和治理環境。

　　有國有大行的相關負責人向中國電子銀行網編輯表示，在數據合作方面，銀行還是比較樂意接受第三方機構的數據輸入，而不是銀行向這些機構輸出數據。數據安全依然是銀行的重要風控標志之一。

　　作者個人微信號：kanchatingxue 歡迎交流，加微信請注明單位和姓名，否則不通過。

責任編輯：王超