金融行业大数据治理该怎么做？

《大数据时代》作者、牛津大学教授维克托·迈尔·舍恩伯格曾这样描述大数据所带来的变化：通过小数据到大数据的累计，可以创造出更高质量的价值；就像拍一个人骑马，随着照片数量的增加，画面就会连续起来变成电影那样，小数据增量到大数据也是一个质变。

说到大数据应用所带来的颠覆性变革，没有一个行业比金融行业更加明显。从客户画像到精准营销，从风险管控到运营优化，几乎所有的业务环节都与大数据息息相关。不过，金融机构在寻求全面释放数据价值的过程并非一帆风顺，他们不仅缺乏在大数据治理上的经验积累，同样也缺少强有力的大数据解决方案。

在金融行业扎根多年的华为正在通过与生态伙伴的合作，试图为金融行业借助大数据应用、实现颠覆性变革提供帮助。如今，包括招商银行、交通银行等在内的多家金融机构，已构建起智慧大数据平台，进而实现智能化营销、智能化运营、智能化风控等，推动金融整体产业和运营模式的改变。

金融行业大数据应用迫在眉睫 数据管理难题凸显

美国银行的一份调查研究指出，银行每创收100万美元，会平均产生820GB的数据，业务数据量高踞各行业之首，远超紧随其后的电信、保险和能源行业。毕马威中国也在相关报告中表示，由于数据的相对高质量和行业性质，银行业已经是大数据工作涉猎最多的领域之一；展望未来，大数据将成为银行业的核心动能。

事实上，不止是数据量的增加倒逼银行业加速推进大数据应用。为了顺应监管和客户要求的变化，银行业也必须寻求通过大数据等新技术的应用，持续优化自身的运营能力、不断提升自身的服务水平。

从过去二三十年来银行业在数字化技术应用的历程看，如今全行业也已经到了全面应用大数据技术的时代。在银行开展信息化建设的阶段，银行业务数据从分散走向了集中，这为当下的大数据应用奠定了基础；同时，近年来银行业持续推进IT基础架构的云化，云计算的普及也为大数据的应用提供了土壤。

但让大数据成为银行业发展核心动能这一目标的实现并非易事，在不久前主题为“智数据 惠金融”的华为第二届股份制银行金融科技沙龙上，华为EBG中国区金融业务部副总经理单松就表示，在大数据应用上，银行业正面临以下三大挑战：

1、银行面临着优化数据收集质量的挑战——历史数据标准不统一、缺乏有效的数据治理手段、数据质量参差不齐、数据孤岛等问题仍然存在；
2、传统的银行IT系统以账户为中心，以会计为导向，缺乏收集客户账户查询、咨询、投诉等行为信息的能力，无法呈现高维度的数据价值；
3、相比互联网平台，银行缺乏与客户频繁交互的场景，在收集客户行为信息、客户之间关联信息等方面有所局限。

洞察先机 迎难而上  这些金融大数据先行者有哪些启示？

在金融科技大潮下，银行面临的不是变不变的问题，而是如何变、怎么变的问题。

作为股份制商业银行中的代表，招商银行在数字化转型上一直走在行业前列。面对未来，招行更是提出了“重塑IT架构，寻求轻资产运营；盘活沉淀数据，提升服务质量”的新要求。

为了进一步深挖银行数据资产，为业务创新和客户体验服务，自2013年以来，招商银行就携手华为构筑了大数据平台，重构了以金融大数据分析为基础的决策和服务体系。比如，在信用卡征信上，招商银行通过应用华为FusionInsight大数据解决方案，将征信相关数据整合到第二数据平面，消除数据孤岛；应用实现统一访问接口，服务化共享，减少重复建设；减少中间人工处理环节；支持多业务系统并发访问，实现实时征信访问能力。

招商银行和华为的合作更是全方位的，不仅包括底层基础设施建设，还包括上层的数据加工、应用和分析。招商银行开发主管陈志介绍，在大数据风控建设上，招商银行通过和华为成立联合创新工作小组，在2015～2017年间对风控系统进行了5次迭代，建立起覆盖从信用卡到借记卡、从事后到事中、从准实时到实时的新一代风控系统。该系统的上线，使风险案件数下降了50％以上，性能提升了10倍，每年挽回经济损失超过10亿元，业务连续性达到了99．99％。

无独有偶，交通银行早在2014年就实施了“531工程”，期望通过底层IT基础架构的整合，提升业务效率、提升客户满意度等。其中，在大数据应用上交通银行也确定了两大目标：

一是通过搭建平台构筑数据生态体系，在丰富数据来源的同时形成覆盖全集团的完整数据视图，全面支撑交通银行的大数据应用；

二是在此基础上开展数据治理工作：完善数据治理的管理制度，统一治理框架实现数据全生命周期管理，搭建数据治理平台。

以大数据平台的建设为例，交通银行与华为合作建设的大数据平台，已经应用到客户管理、风控、监管和内部管控等诸多层面。大数据平台的建设为交通银行带来了四个方面的提升：数据更全面，实现了集团视角的数据管理；时效更快捷，实现了秒级的数据同步；扩展更便捷；分析更深入。

金融大数据应用要选好伙伴  配套系统也要跟上

随着各行各业数字化转型进程的不断推进，数据正在成为一种高度关注的社会资源，数据的有无、数据量大小、质量的优劣、挖掘水平的高低、存储能力的强弱等，正成为塑造企业核心竞争力的关键。

在数据建设的过程中，许多企业积累了一大批数据，用于风险控制、绩效考核以及分析决策等，但随之而来的也有数据相关的各种问题：例如业务系统间标准不一、数据共享性差；数据质量不高影响数据应用效果；数据表和模型繁多，信息获取难；数据权限划分不明，数据安全难以保障……

面对林林总总的数据困境，如何打通数据，消除数据孤岛，做好数据治理，挖掘数据价值，更好地利用数据已经成为政府、企业数字化转型的关键。

对此，亿信华辰基于多年的数据治理实践和服务于各行业提炼出的数据共性，采用成熟模块化设计理念，打磨出一款面向实施人员的、智能的、敏捷的数据全生命周期管理应用平台——睿治智能数据治理平台，帮助政企打破数据壁垒，赋能政企数字化转型升级。

睿治智能数据治理平台由亿信华辰自主研发，采用了先进的数据采集、清洗、存储、分析和应用技术，能够实现对数据的全面管理和监控。

睿治平台通过对数据从创建到消亡的全过程的监控和治理，实现数据的统一管理，旨在帮助企业保证业务数据在采集、集中、转换、存储、应用整个过程中的完整性、准确性、一致性和时效性，从而助力建立起符合自身特征的数据架构和数据治理体系。

睿治数据治理平台依托产品支撑和实施方法论，能解决企业面临的数据孤岛、数据维护混乱、数据价值利用低的问题，依据企业特有的业务和架构，构建一套让企业数据可持续用起来的机制，源源不断地把数据变成资产并服务于业务，让数据可见、可懂、可用、可运营、可决策。

通过多年的发展与实践，睿治先后帮助神东煤炭集团、中国农业发展银行、南山集团、时代地产、华致酒行、贵州省机场集团、安徽电力、禅城区政数局、荔湾区政数局等企业单位进行数据治理体系建设，拥有丰富的数字化实践经验，广受客户好评。