銀行試水大數(shù)據(jù)時代 劉天白

1、銀行試水大數(shù)據(jù)時代 劉天白“大數(shù)據(jù)時代”來臨 隨著我們的生活進入信息時代，數(shù)據(jù)正在迅速膨脹并呈現(xiàn)出幾何級數(shù)的增長，數(shù)據(jù)決定著銀行的未來發(fā)展。雖然有些銀行可能還沒有意識到數(shù)據(jù)爆炸性增長帶來的問題，但是數(shù)據(jù)對于銀行的重要性已經(jīng)成為業(yè)界的共識。 進入2012年，一個新名詞“大數(shù)據(jù)”（Big Data），迅速成為全球IT界的熱點，以至于紐約時報驚呼“大數(shù)據(jù)時代已經(jīng)降臨”。 所謂“大數(shù)據(jù)”可以歸結(jié)為4個V，即： Volume（體量），數(shù)據(jù)的規(guī)模龐大、增長速度快，從TB（1000GB）級別，躍升到PB（1000TB）甚至EB（1000PB）、ZB（1000EB）級別。 Variety（多樣），數(shù)據(jù)的類型繁

2、多、構(gòu)成復雜，除了傳統(tǒng)的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)外，還包括了文字、語音、視頻、文檔、圖片等多種非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。 Value（價值），數(shù)據(jù)的價值潛力巨大，但隱藏較深，需要用綜合多種復雜的分析算法對數(shù)據(jù)進行“提純”。 Velocity（速度），數(shù)據(jù)的處理速度快、時效性強，要進行實時或準實時的處理，并實時反饋處理結(jié)果。 總體來說，大數(shù)據(jù)的主體是非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。在當前的數(shù)據(jù)構(gòu)成上，80%的數(shù)據(jù)是非結(jié)構(gòu)化或半結(jié)構(gòu)化的，結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)僅有20%。如果說對于結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的處理和分析已經(jīng)較為成熟的話，那么，對于非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的處理和分析才剛剛起步，但已經(jīng)呈現(xiàn)出一派生機勃勃的景象，這也正是人們驚呼“大數(shù)據(jù)時代已經(jīng)降臨”的原因。 中國有著

3、龐大的人群和應用市場，復雜性且充滿變化，如此龐大的用戶群體，使中國即將成為世界上最大數(shù)據(jù)的國家，探索以大數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)的解決方案，是中國的銀行提高自身競爭力的重要手段?？梢哉f，大數(shù)據(jù)時代對銀行的數(shù)據(jù)駕馭能力提出了新的挑戰(zhàn)，也為銀行獲得更為深刻、全面的洞察能力提供了前所未有的空間與潛力。 銀行應對之道 在“大數(shù)據(jù)時代”，銀行所面臨的競爭不僅僅來自于同行業(yè)內(nèi)部，外部的挑戰(zhàn)也日益嚴峻。互聯(lián)網(wǎng)、電子商務(wù)等新興企業(yè)在產(chǎn)品創(chuàng)新能力、市場敏感度和“大數(shù)據(jù)”處理經(jīng)驗等方面都擁有明顯的優(yōu)勢，一旦涉足金融領(lǐng)域，將對銀行形成較大的威脅。日前，互聯(lián)網(wǎng)公司阿里巴巴已開始在利用大數(shù)據(jù)技術(shù)提供金融服務(wù)，通過其掌握的電商平臺阿里

4、巴巴、淘寶網(wǎng)和支付寶等的各種信息數(shù)據(jù)，借助大數(shù)據(jù)分析技術(shù)自動判定是否給予企業(yè)貸款，全程幾乎不用出現(xiàn)人工干預。這種基于“大數(shù)據(jù)”分析能力的競爭優(yōu)勢已明鮮顯示了這種威脅的現(xiàn)實性和急迫性。 數(shù)據(jù)將是未來銀行的核心競爭力之一，這已成為銀行業(yè)界的共識。應該說，銀行對于傳統(tǒng)的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的挖掘和分析是處于領(lǐng)先水平的，但一方面銀行傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫信息量并不豐富和完整，如客戶信息，銀行擁有客戶的基本身份信息，但客戶其他的信息，如性格特征、興趣愛好、生活習慣、行業(yè)領(lǐng)域、家庭狀況等卻是銀行難以準確掌握的；另一方面對于多種異構(gòu)數(shù)據(jù)的分析是難以處理的，如銀行有客戶的資金往來的信息、網(wǎng)頁瀏覽的行為信息、服務(wù)通話的語音信息、營

5、業(yè)廳、ATM的錄像信息，但除了結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)外，其他數(shù)據(jù)無法進行分析，更談不上對多種信息進行綜合分析，無法打破“信息孤島”的格局。也就是說，在“大數(shù)據(jù)時代”，銀行的數(shù)據(jù)挖掘和分析能力嚴重不足。 因此，對于銀行來講，要擁有強大的“大數(shù)據(jù)”處理能力，才能使數(shù)據(jù)真正成為核心競爭力。 構(gòu)建銀行強大的“大數(shù)據(jù)”處理能力應該是兩條腿走路： 一是要“走出去”。即與互聯(lián)網(wǎng)社區(qū)、電子商務(wù)等企業(yè)進行深入的合作，獲取更多的用戶行為信息，從而開展“大數(shù)據(jù)”分析。這方面，很多商業(yè)銀行已經(jīng)開始了有益的嘗試和探索。如中信銀行、寧波銀行等已經(jīng)開始了銀行網(wǎng)上社區(qū)的建設(shè)，為中小企業(yè)、個人用戶提供開放的服務(wù)平臺；光大銀行與新浪微博合作

6、進行輿情監(jiān)控和開發(fā)繳費應用；而交通銀行的電子商城已向普通用戶開放注冊賬戶，并為其提供一系列相應的服務(wù)。 二是要“請進來”。即與各類數(shù)據(jù)分析的專業(yè)廠商合作，對銀行已經(jīng)存在的“大數(shù)據(jù)”進行綜合處理與分析。銀行與專業(yè)廠商在數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域的合作有著悠久的歷史，在傳統(tǒng)結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)分析方面有著眾多的成功案例，但由于“大數(shù)據(jù)”的分析處理仍處于初創(chuàng)的時期，各家銀行和專業(yè)廠商都在進行探索。在這方面，交通銀行信用卡中心應用智能語音云對銀行的語音數(shù)據(jù)進行分析處理是一個較為成功的案例，為同業(yè)提供了很多有益的經(jīng)驗和啟示。 交通銀行的探索 交通銀行信用卡中心的大量服務(wù)基于電話完成，客服、電銷、信審、催收等部門包括自有和外包的

7、電話服務(wù)人員總計達數(shù)千人，而且隨著銀行業(yè)務(wù)的不斷擴展，人員規(guī)模還在持續(xù)增加。由于業(yè)務(wù)繁忙、工作壓力大，員工的流失頻率高，服務(wù)質(zhì)量控制難度大。銀行之間的信用卡業(yè)務(wù)競爭非常激烈，各行的信用卡部門經(jīng)常推出新的服務(wù)或活動，不斷沖擊固有的市場，因此急需提高響應速度、應變能力和創(chuàng)新能力。 面對以上問題，交通銀行信用卡中心著眼于“大數(shù)據(jù)”的挖掘和分析，通過對海量語音數(shù)據(jù)的持續(xù)在線和實時處理，為服務(wù)質(zhì)量改善、經(jīng)營效率提升、服務(wù)模式創(chuàng)新提供支撐，從全面提升運營管理水平。 交行信用卡中心最豐富的數(shù)據(jù)，是與客戶電話溝通過程中的錄音數(shù)據(jù)。錄音數(shù)據(jù)是典型的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，也是典型的“大數(shù)據(jù)”。一方面，數(shù)據(jù)不斷累積，而且隨

8、著業(yè)務(wù)的繁忙，還在不斷加速增長，存儲和管理都較為麻煩，除了存儲備用和少量的人工的質(zhì)檢調(diào)聽外，幾乎沒有其他用途，海量數(shù)據(jù)大都成為了“沉沒數(shù)據(jù)”；另一方面，大家都知道這些語音數(shù)據(jù)里蘊含了豐富的客戶信息，如客戶身份信息、客戶偏好信息、服務(wù)質(zhì)量信息、市場動態(tài)信息、競爭對手信息等，但由于技術(shù)的限制，一直沒有有效的分析處理手段，數(shù)據(jù)的價值無法體現(xiàn)，具有豐富價值的數(shù)據(jù)卻成為了“死數(shù)據(jù)”。 交通銀行信用卡中心的破局之道，是采用智能語音云（Smart Voice Cloud）產(chǎn)品對海量語音數(shù)據(jù)進行分析處理。智能語音云是新型數(shù)據(jù)服務(wù)平臺，它采用了大規(guī)模異構(gòu)數(shù)據(jù)的高效存管和流式數(shù)據(jù)處理機制，實現(xiàn)了海量語音數(shù)據(jù)的歸集

9、、處理、存儲、調(diào)用和分析。 交通銀行信用卡中心對智能語音云的應用主要集中在四個方面： 錄音的高效檢索。采用語音識別技術(shù)對海量語音內(nèi)容進行分析識別，較準確的還原出每段錄音的具體內(nèi)容，通過輸入語音內(nèi)容中的關(guān)鍵詞即可快速找到所需要的語音，大幅度提高了語音的使用效率，極大地方便了客戶錄音的檢索和調(diào)用，為服務(wù)質(zhì)量管理和風險控制提供了更高效的支撐。 準實時自動質(zhì)檢。采用語義分析和情緒分析技術(shù)，通過預先定義的質(zhì)檢規(guī)則，對每段錄音的內(nèi)容進行自動檢查，篩選出服務(wù)質(zhì)量較差的錄音，供質(zhì)檢人員進行人工檢查和復核，改變了以往由質(zhì)檢人員隨即抽查的質(zhì)檢方式，一方面大大提高了的質(zhì)檢部門的工作質(zhì)量和工作效率，另一方面提升了服務(wù)

10、質(zhì)量的控制水平，服務(wù)改進的周期明顯縮短。 多維度業(yè)務(wù)分析?；谡Z音識別和語義分析的結(jié)果，綜合多種類型數(shù)據(jù)分析算法，對海量語音的內(nèi)容進行了多維度、多角度、全方位的深入分析，并以圖形化方式直觀的呈現(xiàn)出來。目前應用的話務(wù)量結(jié)構(gòu)分析、話務(wù)異常原因分析、客戶流失原因分析、業(yè)務(wù)熱點趨勢分析等，已經(jīng)對提高對市場的反應能力、促進經(jīng)營效率的改善起到了較為明顯的作用。 聲紋識別與語音導航。采用了基于聲紋分析的對話識別技術(shù)，利用人類聲紋的獨特性，快速、準確地分辨出通話人的身份，提供了安全、便捷的客戶身份驗證方式和渠道，一方面為服務(wù)流程的改善提供了新的方法，另一方面為服務(wù)模式的創(chuàng)新提供了新的思路。 交通銀行信用卡中心

11、的智能語音云于2011年9月開始，2012年2月11日一期產(chǎn)品正式上線投產(chǎn)。目前，數(shù)據(jù)處理時效采用T+1的準實時方式，每天平均數(shù)據(jù)處理量約5000小時、20GB，高峰日超過100GB，歷史語音檢索調(diào)聽花費的時間從35個工作日縮短為5分鐘，檢索反饋時效低于100毫秒，調(diào)聽反饋時效低于1秒，系統(tǒng)整體可用性達到了99.9%，達到了預期的指標，取得了令人滿意的效果。后續(xù)擬基于當前平臺陸續(xù)增加自動質(zhì)檢和業(yè)務(wù)分析應用，預計實施完成后，質(zhì)檢覆蓋率可提高到70%以上，違規(guī)行為檢出率可提高到15%以上。 交通銀行采用的智能語音云是平臺架構(gòu)，各項服務(wù)既能單獨成為獨立的向客戶提供專項服務(wù)，也可以根據(jù)客戶的需要將多種服務(wù)靈活組合。由于采用了基于業(yè)務(wù)需求的持續(xù)迭代開發(fā)方式，智能語音云將采取分期實施方式，根據(jù)業(yè)務(wù)需要逐步增加應用內(nèi)容，從而減少了產(chǎn)品生產(chǎn)與項目實施的風險。這也是交通銀行信用卡中心選擇智能語音云的重要原因。 通過對智能語音云的應用，交通銀行信用卡中心的海量語音數(shù)據(jù)得到了深入的挖掘和應用，對提高工作效率、改善服務(wù)質(zhì)量起到了明顯的作用，為創(chuàng)新服務(wù)模式提供了很多新的方法和途徑，對經(jīng)營效率的提升和運營管理水平的起到了良好的推動作用。 信息時代的到