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打破数据围墙 加速金融创新

发表于2018-05-02 15:02| 来源百度云| 作者百度云

摘要:2018百度云智峰会首站ABC Inspire智能金融峰会在上海成功举行,在本次峰会的金融大数据论坛上,来自百度金融、杰贝斯、大地保险、文思海辉等公司的多位金融领域专家分享了大数据在金融行业的应用趋势和实践经验,百度云重点分享了鲁班大数据平台以及银行、保险行业的案例。

 

2018百度云智峰会首站ABC Inspire智能金融峰会在上海成功举行,在本次峰会的金融大数据论坛上,来自百度金融、杰贝斯、大地保险、文思海辉等公司的多位金融领域专家分享了大数据在金融行业的应用趋势和实践经验,百度云重点分享了鲁班大数据平台以及银行、保险行业的案例。

突破数据临界点 

最近几年,金融机构进入一种新常态,正在加快数字化转型的步伐,同时加大了对线上化、数字化、智能化的投入。

这一切变革源自数据。数据将成为金融业未来的核心业务,数据战略是所有金融机构重点规划的战略。百度云金融架构专家吕明认为,金融产品与服务的个性化、多样化趋势,促使营销、风控和渠道变革,这需要用数据作为支撑,突破数据临界点,重构全新的数据体系。

数据支撑包括两个方面:一是纵向标签的数据操作层面,包括内外部数据融合、业务指标体系、画像建立体系、内外部知识结构等;另一方面则是横向的数据管理层面,包括数据治理体系、数据技术体系以及数据人才体系等。

为此,百度云建议金融机构在突破数据临界点分几步走。

  • 首先,实现金融机构内外部各种数据的聚合、融合和打通;

  • 其次,在数据打通的基础上实现数据集中,这需要创新的数据支撑平台;

  • 第三,数据模型与标签体系的构建,实现对客户细分,营销及风控环节的匹配等。

  

共筑金融大脑

在百度云看来,金融机构突破数据临界点之后,接下来就是构建金融大脑。金融大脑的实现离不开数据、算力和算法;有更多的数据可以训练出更好、可用的模型,有了算力则可以让模型快速部署到应用场景之中,先进的算法则可以帮助金融机构实现业务的突破。

百度云强调,金融大脑并不是短时间就可以构建出来,要从长远的角度考虑。金融大脑的模型复杂度、数据复杂度会随着业务的复杂度增长而增长,这种增长可能是指数级的增长;此外,模型与业务逻辑之间复杂度需要金融机构理顺。

吕明最后表示,百度云在ABC领域都有着深厚的积累,并且愿意与金融机构共同探索数据未来、共筑金融大脑。

鲁班大数据平台:多个技术创新

 

  

在本次分论坛上,百度大数据架构师孟庆欢详细介绍了百度鲁班大数据基础平台的情况。该平台的特点是,由于在百度内部支撑的应用环境、数据量、数据调用量、平台用户数的量级都是非常巨大的,这使得百度云在大数据基础平台上积累了丰富的经验。从横向来说,拥有数据治理体系的工具平台,包括Minos、数据工厂、数据仓库Palo、文本数仓、数据挖掘和分析Studio、可视化报表Habo等。

而从纵向来说,则包括底层、中间层和上层完整的架构。

底层:是数据采集层,完成从源端数据到目的端数据的传输和采集,配备的计算和数据处理可以有效提升数据传输过程中的速度和效率;

中间层:包括数据处理和数据仓库,在数据仓库则会根据数据整体情况来划分冷、热数据,这种数据分层可以针对不同的业务场景实现使用数据方式的不同;

上层:是数据可视化产品,用简单的拖拉拽方式实现数据的可视化操作。

鲁班大数据平台也有很多技术创新:

在数据仓库层面。传统BI通常是应用传统的ETL工具,存在瓶颈和复杂度,很难实现个性化业务的需求,而百度云的New BI则可以降低数据仓库层面的维度,还可以实现对日志文件、半结构数据的处理、分析挖掘。

在数据挖掘方式层面。传统方式通常是基于单机形式的数据挖掘,现在金融数据挖掘更多的是模型化、现象化的需求,并且需要实时快速的方式,在这方面百度云也有着深厚的积累和创新。

最后,孟庆欢表示鲁班大数据平台经历了百度内部庞大、复杂的数据处理挑战,现在与金融业务场景进行融合,可以帮助金融机构用户更好地构建统一的数据体系,实现业务创新。

银行案例:全套解决方案

 

在本次论坛上,百度BDG银行大数据产品负责人王芬介绍了大数据银行互金解决方案如何利用大数据来实现金融机构的业务应用创新与突破。

王芬介绍百度云大数据银行互金解决方案时表示,整个解决方案具有出色的时效性、稳定性、高质量,并且非常灵活,即拥有良好的系统性和兼容性,也可以分拆每一块单独提供给金融机构用户,满足金融机构差异化的需求。整个解决方案的底层是鲁班大数据基础平台,之上则是用户画像和知识图谱产品;在上层,则拥有针对网点、营销、风控的产品,包括智能推荐、产品设计、反欺诈系统等等。

王芬强调,百度云大数据银行互金解决方案拥有用户画像和知识图谱两大核心能力,可以为金融用户提供整套的产品服务能力,助力银行用户的大数据应用创新。

 

保险行业案例:多维度定价

 

百度BDG保险大数据产品负责人林静则介绍了百度百慧保保险大数据解决方案如何在精准营销、风险定价、理赔反欺诈、客户销售等保险全业务链上做出良好支撑,协助保险公司实现基于大数据的业务创新。

在林静看来,当前大部分保险公司的产品与服务差异化较小,未来保险公司的竞争需要利用大数据来实现差异化产品与服务,从而为市场竞争奠定优势。林静以风险定价为例介绍大数据带来的创新效果。

现在市场上大部分保险公司在定价上主要从车的维度有定价因子,很少有从人的角度来,百慧保保险行业解决方案则可以与保险公司合作将定价维度进一步拓展,包括车辆违章情况、车辆保养情况、人的信用与资产情况、作息出行情况,其他还有驾驶、区域、环境、交通等情况融入到模型之中,然后不断的进行模型训练和学习,形成一个完整的百度云车险定价体系。通过这个多维度的定价体系,保险公司可以更加灵活地实现定价策略。

在论坛中,除了百度云多名专家分享经验外,来自杰贝斯、文思海辉、大地保险的专家也从各自角度分享了大数据在金融行业的洞察和实践。从以上案例中可见,百度云的金融解决方案正在落地,已经为金融客户带来创新和思考,正在加速金融行业面向数字化转型。

 

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