工商銀行：業務決策大數據平臺實現風控管理

工商銀行是全球最大的信用卡銀行，總資產是全球最大的，存款也是全球最大，貸款、應急資本、品牌價值，信用卡髮卡量，這幾個指標目前來看也在全球排名第一，這裏暫定認爲是實力雄厚的宇宙第一大行。

中國互聯網金融與大數據產業的蓬勃發展

工商銀行：業務決策大數據平臺實現風控管理

【王都富】：互聯網金融起源於美國，中國的互聯網金融通過近幾年的探索發展，已經進入世界的前列，甚至中國互聯網金融領先世界。咱們應該用哪些指標去衡量，或者評判中國的互聯網金融已經領先於世界呢？咱們主要的談一下。一是，互聯網在整個GDP比重第三年的時候咱們指標已經超過美國，如今大概7%左右，2025年可能會超過25%。二是，互聯網的用戶數是最大的，如今微信的超過5個億，支付寶的用戶超過了4個億，咱們是全世界最大的；三是，中國網絡的信貸，互聯網信貸是全世界最大，去年超過一萬億；四是，全世界最大的互聯網公司中國佔了4家，包括騰訊、阿里、百度、京東，前十家的互聯網上市公司。

【王都富】：近幾年，我國大數據產業迎來了發展的高峯期，這也有一些數據你們能夠看一下。近三年，中國數據產業營業收入規模，每一年保持30%的增加。另外咱們中國雲計算的市場應用佔全世界的比重超過10%。中國佔了世界的十分之一，這個指標也是很是大的。還有就是從實體、企業來看，近十年大數據領先企業與其餘企業稅前利潤增速對比，大大高於其餘企業，就是大數據對實體經濟的支撐起到很是重要的做用。

【王都富】：大數據技術對大數據金融業績的提高、風險的管控也發揮了很是重要的做用。好比客戶管理，大數據技術對咱們精準營銷、獲取客戶，也產生了很是重要的做用。如何實現信用卡獲客？傳統的渠道是靠網點、客戶經理去獲客，或者跟互聯網公司合做實現線上獲客。如今作的好的銀行線上獲客的比重有70%，將來比例會更高。產品管理方面，營銷方面也作了很是多的大數據技術應用，篩選了不一樣目標客羣，開展精準營銷，成效很是顯著。另外，在風控上利用大數據技術，大大提高了傳統商業銀行風險管理的能力和水平，特別是網絡相關的應用領域，利用大數據風控的提高發揮了很是大的做用。

【王都富】：大數據技術支撐對廣大中小商戶提供融資的服務，爲廣大我的提供消費金融的服務。基於大數據風控的體系，以大數據科技爲支撐，構建領先的風控的體系，保障咱們業務的健康快速可持續的發展。因此咱們如今創建信用卡業務板塊決策數據的平臺。咱們過去的數據都是行業的數據，如今互聯網時代，引進不少外圍的數據。如百融金服、黑名單也能夠引進。藉助自身的數據、社會的數據、銀行的徵信、第三機構的數據，來使咱們搭建的風控模型更加科學、更加合理。因此如今風控體系，擺脫了過去都是靠行內數據的困境。接下來咱們還會引進第三方機構的數據。同時，咱們也聘請了美國專家來搭建數據模型。如今共六大類60多個模型，包含市場營銷類的模型、預測類的模型等等。咱們開發了一個「白客戶」，對我來講這個客戶是全新。但只要客戶在網上申請，填的身份證號、姓名。根據這幾個數據，通過大數據更空系統預測收入，能夠作到秒授信、秒審批、秒付款。

信用卡是商業銀行最具互聯網與大數據基因的產品線
【王都富】：信用卡和互聯網金融業務範圍高度重疊，二者內容是最接近的。二者有兩個相同的最基本的特徵：海量的用戶，海量的數據。這就有了大數據應用的基礎。在商業銀行領域，大數據技術應用最先、最多、最普遍的就是信用卡業務應用大數據風控的技術，互聯網是這樣，信用卡業務也是這樣。因此從這些角度來說，商業銀行信用卡和互聯網金融也是最接近的。

【王都富】：信用卡是大數據的生產者和應用先鋒。由於信用卡的信息是最全的，有姓名、年齡、收入、單位、消費習慣等等。如今評價一個客戶，能夠將過去從200多個維度豐富到如今的1萬多個維度，積累了大量的用戶數據，能夠進行多角度的的數據分析。另外是應用方面，不只僅是客人基本的信息，同時消費的筆數能夠衡量，經過消費的金額、消費的領域也能夠分析消費的行爲。這都是切合了互聯網下一步發展的方向。

以大數據爲支撐，構建領先的風險管控體系
工商銀行：業務決策大數據平臺實現風控管理

工商銀行：業務決策大數據平臺實現風控管理

工商銀行：業務決策大數據平臺實現風控管理

【王都富】：秒授信、秒審批、秒付款，這是咱們的目標。固然如今很是重要的是創建全球領先的實時的風控的預警系統。咱們已經上線了2.0版本，這是目前國內的銀行業針對信用卡板塊最早進的監控的系統，如今200多個模型，實時監控咱們信用卡使用消費的狀況。咱們的客戶在美國消費，20毫秒內便可發現這筆交易有可能存在欺詐，可及時阻斷這個交易，保證客戶的資金安全。

【王都富】：咱們也作了不少其餘模型和實例，不斷的實踐過程當中。我想傳統的商業銀行裏面，互聯網的時代，用互聯網的思惟、大數據的技術，咱們也擁抱互聯網，積極的探索創新金融產品和服務，用廣大的我的客戶中小商戶提供更加全面的客戶。信用卡是小小的卡片，可是插上互聯網的翅膀、大數據的翅膀，小小的卡片也能夠有意義。

筆者早年也參加過銀行業幾家公司的數據項目，固然，可能達不上工商銀行這樣的體量。但多企業也從小數據、大數據，從自動化報表、BI、大數據平臺作了很多努力。

近幾年大數據在國內確實發展迅猛。從2011年末，我國工信部把信息處理技術做爲4項關鍵創新技術工程之一，其中包括了海量數據存儲、數據挖掘、圖像視頻智能分析，這都是大數據的重要組成部分。2015年，五中全會的「十三五」規劃中將大數據做爲國家級戰略。截至2017年6月，連續三屆數博會召開，凝聚全國之力共同探討大數據發展的經驗和教訓，規劃發展。從效果來看，政府確實開放了部分數據，國內像也崛起了衆多數據公司和大數據技術應用公司。但咱們也應該看到，大數據所依賴的核心技術大多還被國外把持。像Hadoop生態圈，國內企業更多的是扮演應用角色，稍有領軍企業。因此，我國大數據產業的發展高峯，是大數據商業應用的高峯，但咱們還須要注重大數據底層基礎技術的研發。

正如以上，依託大數據技術，工商銀行提高了客戶管理水平，實現了精準營銷，提升了信用卡線上獲客比重，同時還提高了風控水平。大數據技術的應用，除了平臺技術自己，其實更多的仍是須要業務模型，須要像工商銀行這樣的業務運營專家來搭建業務管理和風險控制的模型。用大數據技術實現這些模型，對接內部數據和外部第三方數據。商業銀行的信用風險，很大程度上來自信息的不對稱。其中主要是信息不真實、不成程度的欺詐以及信用主體的高度耦合。藉助大數據技術，首先是採集到維度多、來源多、種類多的數據，而後用大數據存儲技術和大數據計算、分析技術，將隱藏數據之中的關聯關係和風險管理監測起來，經過可視化的平臺，輔助業務決策，提升銀行的經營能力。

銀行行信用卡業務和互聯網金融業務，二者業務模式相近。互聯網金融的大數據應用風控經驗，銀行信用卡業務能夠充分借鑑。可參考早前專欄的一篇文章《寒冬之下，互聯網金融的數據化建設心得 - 知乎專欄》。海量的用戶和海量的數據，促使信用卡業務依託大數據技術進行管理和風險控制，同時也爲利用大數據技術挖掘消費行爲提供了實踐土壤。因此說，信用卡自然具有互聯網與大數據的基因。

銀行信用卡風控，須要創建有效的業務決策數據平臺，融合風險信息可視化技術，構建風險管控體系。業務決策數據平臺，須要能從客戶基本信息（開戶三要素、地址、聯繫方式等）、客戶風險信息（外欺系統風險數據庫信息）、客戶銀行業務與往期處置信息（資產負債信息和資產質量信息）三個維度，立體、全面、直觀、準確展示客戶全方位風險要素，實現客戶風險畫像的動態可視化。利用業務決策數據平臺，對風險客戶的資產狀況、社會關係、行爲軌跡等信息橫向關聯，縱向發掘，支持風險信息的交叉分析驗證和多維風險評估，提高風險客戶評價的可靠性和準確率。
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