本文根據中信銀行軟件開發中心總經理助理冷煒在2018第四屆中國（貴陽）大數據交易高峰論壇上的演講整理而成。
不知不覺中，銀行業所數據存儲單位已經從GB變成了TB，以及PB。伴隨著5G時代的到來，隨時隨地萬物互聯，EB這樣的計量單位很快就會司空見慣。
今時今日，無論是社會、商業還是金融，甚至監管，全領域和全方位的數字化已經是大勢所趨，我們每個人日常生活中的點點滴滴都在被轉換成不同類型的數據，已經被記錄、被分析、被使用。大數據相關的技術正在深刻地影響各行各業，尤其是以數據為核心的金融行業正在加速接受並轉向一種以全數據模式、量化思維、相關性思維為典型特徵的大數據思維。
產品和經營形態的轉型
大數據，以及大數據為基礎飛速發展的人工智能技術，正在給銀行帶來一個巨大的變革，從前端的營銷、支付、渠道，到銀行後臺的投研投顧和風控，都開始依託大數據和人工智能技術進行重構。傳統上前臺、中臺、後臺的劃分模式邊界日益模糊，正在面臨改變和顛覆。現在銀行業紛紛擺脫了物理網點的依賴，無人銀行已經有一個案例出現了，自助銀行正在從社區慢慢消失，銀行業更加重視軟實力。未來伴隨著大數據和人工智能的發展，嵌入生活場景的金融服務將逐步成為銀行業的標準配置，以專業金融服務為特徵的服務形象將更加突出。
中信銀行在實施零售業務轉型過程中，2015年啟動了依託大數據及相關技術的零售銀行精準體系的建設，歷經三年的持續發展，已經從一個點線面的精準營銷應用，到2018年成為了一個覆蓋全客戶的AI智能營銷階段。通過將人工智能和大數據，以及物聯網多項技術結合在一起，從感知、認知、執行三個層面中信銀行規劃了人工智能戰略地圖。
營銷和客戶服務的轉型
隨著大數據和相關技術的應用，銀行業傳統的等客戶、跑客戶、拉客戶開始有了轉變，對客戶進行360度的畫像，從而向客戶提供更加細分的，甚至符合銀行不同生命週期階段的服務。中信銀行用大數據挖掘技術，通過行內數據提取了客戶的特徵、行為、交易、產品、活動以及權益類的數據，同時還結合了外部大數據，建立了60個精準營銷模型，投入到了應用。
我們發現，對銀行網點服務的投訴中，保安投訴佔比達到了三分之一，這個數量非常高，而對保安的投訴集中在停車方面。2017年洛杉磯舉辦的全球大數據峰會上，中信銀行因為精準營銷的成果，獲得了年度唯一一個卓越分析大獎，中信銀行也是當年亞洲唯一的獲獎機構。
對公業務方面，我們針對部分重點客戶做了一些探索性的研究，自發研發了對公資金網絡營銷業務模型，結合銀監會的數據，自主研發出了資金網絡橫型算法，可以知道重點客戶相關的上下游企業和中信銀行的業務關聯的程度是深還是淺。這個對公資金網絡鏈模型，目前已經在中信銀行38家分行投入實際應用。2018年計劃將這個模型應用於普惠金融方面，選擇了三個大方向進行建模，一個是供應鏈，一個是B2B，一個是電商平臺，希望在2018年解決小微企業融資難、融資慢和融資貴的問題。
監管和風險控制的轉型
中信銀行和貴陽大數據交易所簽約成立大數據實驗室，這個大實驗室第一個應用成果就是擔保權的分析和識別。主要是用分析技術有效識別中信客戶的擔保權。如果識別出了高風險的擔保權，還需要通過大數據的相關技術識別出擔保哪一個企業是容易導致風險病源的企業。
中信銀行在大數據風控方面的第二個應用場景是一個隱性集團的識別，同樣也是依託行業監管部門和貴陽大數據交易所的數據建立模型，識別出大量的隱性集團以及所定義的集團裡面的隱性成員，這樣可以幫助銀行有效規避對集團的過度授信造成的風險。這些研究成果已經在中信銀行全客戶、全流程新一代授信業務系統裡面得到了應用。
另一個方向是反洗錢的監管，這裡分享一下已經報送給反洗錢監管部門的真實案例，這個案例所涉及的個人客戶、公司客戶以及第三方支付公司，關係比較複雜，通過我們大數據分析模型，我們識別出11個高度疑似洗錢的客戶，與洗錢相關的空殼公司、資金流轉路徑。這個組織其實是對銀行目前所使用的標準反洗錢模型是比較瞭解的，而且採取了非常有效的規避手段，也就是沒有被銀行的標準反洗錢系統識別出來，但是仍然沒有躲過大數據分析技術以及大數據的篩查。
大數據，它本身將推動銀行業、金融機構在產品金融形態、營銷客戶服務、監管控制管理方面的發展，最終我們認為，銀行將轉向以IT為內核的一種非實體化的服務形態。
閱讀更多 貴陽大數據交易所 的文章
