【交通银行信息技术管理部副总经理张漫丽】交通银行“大数据+人工智能”应用研究

大数据

文 | 交通银行信息技术管理部副总经理张漫丽

大数据隐含着巨大的社会、经济、科研价值,已引起了各行各业的高度重视。如果能通过人工智能技术有效地组织和使用大数据,将对社会经济和科学研究发展产生巨大的推动作用,同时也孕育着前所未有的机遇。

在过去的五年中,云计算、大数据及人工智能的发展催生了金融行业的一系列产品和业务模式创新,可以预见,迅猛发展的大数据和人工智能技术未来可能使整个金融环境和交易模式产生彻底性的、颠覆式的改变。2016年,AlphaGo把人工智能推向了风口浪尖,AlphaGo围棋的获胜体现的不仅是人工智能的水平,更是背后云端大数据处理和分析能力的提升。

一、“大数据和人工智能”金融行业发展现状

1.银行转型改革恰逢“大数据+人工智能”全面崛起

近年来,我国经济金融形势都呈现出新的态势,银行业面临经济增速放缓、结构调整加快、化解产能过剩和金融改革等诸多挑战。加上全球金融监管日趋严格、新巴塞尔协议对资本的约束,银行业金融机构面临着前所未有的压力和风险。市场竞争空前激烈,不仅银行之间的竞争愈发激烈,银行与非银行金融机构、类金融机构的跨界式竞争也愈演愈烈。依靠规模和高速扩张的外延式发展方式已严重透支,银行纷纷开始主动或被动地进行内涵式发展转型。

统计显示,全国小微企业贷款覆盖率仅21.6%,还有78.4%的小微企业得不到银行资金的支持。这表明银行服务覆盖的广度、深度还远远不够,仍存在巨大的服务空间。但在规模和效益驱使下,银行基于传统风险和成本考量,仍难以有效开拓维护小微客户。

伴随着高质量的大数据积累,同时得益于强大的并行计算能力,特别是深度学习算法上的突破,人工智能技术近年来全面崛起。“大数据+人工智能”的相关理论与分析方法,很好地弥补了数据获得的时间连续性、数据的地理位置分布、数据样本的覆盖程度等传统分析方法中的不足,其精准度更高、覆盖面更广和响应速度更快的特点,有助于银行优化资源配置,降低服务成本,提高服务效率,丰富风控手段。将其定位为降本增效、提升体验、扩大获客的有效工具,运用到银行运营、营销及服务等业务中将大有裨益。

2.金融同业应用探索

银行是信息密集型服务产业,其数据强度高踞各行业之首——银行业每创收100万美元,平均就会产生820GB的数据,在整体价值、企业平均数据量、绩效波动性、交易密度等方面遥遥领先于其他行业。人工智能所展示的机器深度学习能力让大数据处理呈现了新的方向。

无论是大型银行还是中小股份制银行都开始大范围地尝试通过大数据来驱动业务运营,比如工商银行的大数据风控、建设银行的大数据模型实验室、招商银行利用大数据开展小微贷款、光大银行建立社交网络数据库等。人工智能机器人也走进交通银行、农业银行、浦发银行等各家银行营业网点。2016年12月招商银行强势发布了财富管理应用摩羯智投,推出了中国银行业的首个智能投顾,实例证明金融科技将为金融产业带来新生。

二、交通银行探索实践和发展思路

交通银行在业务发展过程中首先积累了海量的客户信息、交易信息等各种信息,具有数据优势;

其次拥有数据仓库处理传统海量结构化数据的经验,经过几年的整合,交通银行数据信息管理工作已经形成了以数据标准制定、数据信息采集、数据信息工具设计、数据信息质量控制为主线的数据集中管理模式,为基础数据信息同源统一提供了基本条件。

加上近年来大数据多维查询、搜索、图计算等技术的兴起,对信息视图多层次、灵活化的诉求提供了有力的技术支持;

最后是IT技术和人才储备相对充裕,具备实施大数据的基本条件和巨大发展潜力,在发展模式转型、金融创新和管理升级等方面充分利用人工智能技术、运用大数据思维更具潜在价值和针对性。目前交通银行也在上述领域进行了探索,并取得了一些成果。

1.建立“顶层设计,自上而下”的创新组织体制

交通银行高度重视金融科技创新工作,2010年就成立产品创新与推进委员会(简称“创新委”),目前基本建立了自上而下分三层的矩阵式创新组织体制,以项目制改革大力推动重点产品创新。

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