中國電子銀行網訊 近日，由中國金融認證中心（CFCA）聯合百家成員銀行舉辦的“2020銀行數字生態與普惠金融峰會暨第十六屆中國電子銀行年度盛典”在北京舉行。包括主管部門領導，銀行高管在內的300多位業內精英齊聚本次峰會，就如何構建數字化銀行生態體系，如何用數字化手段更好地踐行普惠金融等焦點問題進行了深入探討。

論壇期間，索信達控股集團副總裁宋愛華就“數字生態和普惠金融”的話題接受了中國電子銀行網、中國銀行保險報、和訊網的聯合采訪。

中國電子銀行網、中國銀行保險報、和訊網的聯合采訪

采訪中，宋愛華對索信達“大數據平臺解決方案”的特點及其在金融科技領域的應用作了詳細介紹，他結合采、存、用、管四個方面與記者做了深入交流。

在談到金融領域數字化獲客的問題時，他指出，做營銷重點是要構建全流程閉環的數據鏈，建立完整的客戶旅程路徑規劃。有目的的提升客戶轉化，增加客戶粘性，提升客戶體驗，把渠道引流與客戶的后續動作關聯起來考評，有序地優化渠道質量。

索信達控股集團副總裁 宋愛華

構建全流程閉環的數據鏈 有效實現從獲客到留客

據宋愛華介紹，索信達在獲客層面，采用“推-拉”結合的方式。

所謂的“推”是指智能營銷體系及配套信息系統。宋愛華對中國電子銀行網記者說，做營銷，重點關注的是構建全流程閉環的數據鏈，是從客戶的商機觸發開始，建立了完整客戶旅程路徑規劃，針對不同的客戶畫像和分層，有目的的提升客戶轉化，增加客戶粘性，提升客戶體驗。完整的客戶旅程數據閉環，可以把渠道引流與客戶的后續動作關聯起來考評，有序地優化渠道質量。

而“拉”的模式就是構建流量生態體系。索信達前期跟主流的流量平臺簽訂合作協議，將這些流量資源進行整合，引入到銀行端，有效解決行內自有渠道流量不足的問題。

因為長期深耕于銀行營銷端多年，深知銀行客戶的需求和他們的客群特征，利用流量平臺的數據資源優勢，有效地幫助銀行快速定位到他們希望觸達的客群。

突破傳統金融布局 實現應用端及數據端齊發力

索信達在金融領域的布局主要是應用端和數據端同時發力。宋愛華介紹，應用端有營銷的傳統優勢領域，也有很多風險領域點的突破，比如反洗錢、反欺詐、關聯交易等。數據端有專為模型開發服務的模型工廠，也有為響應國產化替代號召的專用數據庫遷移工具。整個數據中臺的產品線是對標國外的一線廠商，不同的是我們專注于金融細分市場，解決銀行數據系統“提質增效”的問題。

深化線上線下一體化服務賦能

在談及“如何打造線上線下一體化的數字化營銷”話題時，宋愛華指出：“銀行線上和線下的渠道，本身就是一體的，只是渠道屬性不一樣，所承載的職能有所側重?！?/p>

線上渠道應該充分發揮數字化、智能化的優勢，服務于廣大長尾客戶，提升用戶體驗，努力做好標準化金融產品的個性化推薦。而線下業務要更關注客戶的金融定制化需求，提供貼身1對1的規劃服務。

“比如我們最近在某股份制行做的養老客群細分。這個規劃就是打通線上和線下服務渠道，做到了無縫銜接。具體來說，我們在線上渠道部署了一個小的養老規劃模塊，用戶可以自助地選擇一些養老預期的生活場景，系統也能很快給客戶一個資產配置方案。而線上的需求可以反饋到管戶經理手中，用戶也可以在APP中預約現在的詳細養老規劃。我們在線下配置了一套完整的養老規劃軟件，管戶經理會當面詢問客戶的收入、資產、支出、風險偏好以及養老預期情況，精確地測算出目標GAP，針對這個缺口給出適合的理財、保險、基金甚至信托的組合配置方案”，宋愛華表示。

自動化、存儲快、定制化、高質量

大數據平臺解決了數據采集的過程，無論是獲取流量的數據還是結合銀行數據，都需要搭建大數據平臺。

宋愛華介紹，索信達“大數據平臺解決方案”的優勢可以從“采、存、用、管”4個方面來總結。

采：特點是自動化、實時

?業務數據打通：系統支持的業務活動，通過打通業務系統與數據中臺，實現交易明細數據、分析數據的實時交互；

?數據分析：通過數據分析方式獲取用戶互聯網行為；

?物聯網應用：通過物聯網獲取工廠設備、物料等數據。

存：存得多、存得快

?融匯統一：匯集原來分散于各業務系統中的數據，形成統一存儲，便于交互和分析取用；

?強擴展能力：基于hadoop架構使存儲擴展便為捷性；

?區別存儲策略：時間周期更細、存儲形式豐富，可存儲非結構化原始數據，無需結構化后進行存儲。

用：自動、便捷、時效、創新

?定制化開發：建立數據工具平臺，為業務人員開放定制化查詢服務、為建模人員提供個性化建模分析服務，從數據展示平臺升級為數據分析平臺；

?快速數據分析：借助數據中臺強大的計算引擎，開展更復雜、更深度的數據建模分析。如區域調撥應用，可綜合考慮復雜影響因素，包括天氣、車輛狀態、路況狀態等，快速計算出優化路徑、調配方案等。如粉絲營銷應用，可豐富多樣的推薦算法；

?數據挖掘：基于過程數據、歷史數據的大量積累，開展創新數據挖掘應用，如客戶畫像、產品創新設計等。

管：質量把控、安全性、標準統一

?數據質量管理：對于多方采集來的主數據、交易數據、分析數據在數據中臺上進行數據質量的統計分析，出具質量分析報告，支持數據治理組織的工作；

?數據安全管理：劃分數據安全等級，不同等級制定相應的數據脫敏、數據授權、數據訪問（包括下載、訪問、刪除、修改）留痕策略；

?數據資產管理：主數據、交易數據、分析數據都可以在數據中臺做數據標準化與資產可視化，可以承載數據運營優化的需求。

數據是未來的石油 取之不盡用之不竭

數據作為資產來看待，是未來的趨勢，就像網上所說的“數據是未來的石油，而且取之不盡用之不竭”，宋愛華表示。

回顧過去十年的數據管理過程可以看出，數據管理僅僅體現在技術部門的一廂情愿，而業其他部門參與度并不高。

因此，宋愛華指出，未來數據管理的思路首先要轉變，要把原來只做數據治理的思維向數據運營的方向上靠攏。數據運營需要的參與核心是業務使用部門、數據管理部門、技術開發部門。三個部門在統一平臺上協作，才能高效地把數據使用的管理閉環構建出來，通過運營迭代的方法，快速發現數據使用和管理中存在的一系列問題。

“未來，無論是從中美貿易出發，還是從國家對國產化軟件的要求，或者說從民族出發，索信達希望借助這個過程，尋求更多的合作伙伴，共建AI和大數據生態，能夠對社會做有價值的事情?！彼螑廴A表示。

責任編輯：陳愛