中国建设银行信息技术管理部总经理 金磐石

　　建设银行积极拥抱大数据时代，建立面向大数据分析的全生命周期链路，将“提高大数据运用和智能化水平”作为转型规划的重点内容。目前已经形成了“一个核心、三大平台、六维应用”的三横六纵系统架构体系，即以数据集成层P9为核心，搭建大数据采集平台、大数据整合平台、大数据应用平台三大平台，支撑渠道全息大数据应用、个人客户数据挖掘应用、电子银行智能风控应用、精准营销应用、运维大数据应用、非结构化大数据应用六大应用体系。

　　商业银行的经营环境、服务对象、内部系统，每时每刻都在生成大量数据，这是一片从未认真开发过的数据海洋。今天，数据的应用不仅影响到我们的衣食住行，而且颠覆了很多行业的竞争方式。作为信息技术广泛运用、信息数据高度集中的金融行业，业务竞争已经进阶到一个新空间。

　　近年来，国内经济增速趋缓，经济结构调整优化，金融市场化改革加速前行，利率市场化深入推进，监管条件日趋严格，金融竞争愈演愈烈。“大数据”的诞生，为商业银行拓宽盈利空间、快速响应市场变化、提升风险预警能力、满足客户极致需求、构建核心竞争力提供了有效手段。

　　大数据包含传统的结构化数据，图像、音频、视频、社交网络日志、地理位置等非结构化数据以及移动轨迹、点击痕迹等实时交互性数据。以数量巨大、种类繁多、更新迅速为数据特征，以包含全量、容许混杂、注重相关为思维特征。大数据应用对建设银行顺应时代发展潮流，改变业务发展方式，巩固提升市场地位，完成战略转型任务，实现国内最佳，国际一流的战略目标，具有重大意义。

　　建设银行积极拥抱大数据时代，建立面向大数据分析的全生命周期链路，将“提高大数据运用和智能化水平”作为转型规划的重点内容。目前已经形成了“一个核心、三大平台、六维应用”的三横六纵系统架构体系，即以数据集成层P9为核心，搭建大数据采集平台、大数据整合平台、大数据应用平台三大平台，支撑渠道全息大数据应用、个人客户数据挖掘应用、电子银行智能风控应用、精准营销应用、运维大数据应用、非结构化大数据应用六大应用体系。

　　一、渠道全息大数据应用——集成全息信息，建立渠道大数据平台

　　近年来，电子渠道已经成为全行客户交易和服务的主渠道，依托互联网思维与技术，网络金融极大地降低了成本、提升了效率，颠覆了传统的“二八定律”，推动银行服务对象由重点客户向全量客户转变。建设银行于2014年率先在同业启动了网络金融渠道的动态行为非结构化数据采集工作，数据采集方法、范围、数据量在同业中处于领先位置。

　　作为大数据中非结构化数据的主要内容，企业通过掌握用户在互联网上的动态行为数据包括行为轨迹、场景、操作步骤、行为习惯等，构建以用户为中心的金融和非金融服务场景的关键要素。

　　建设银行搭建的“数据采集工厂”，在同业率先实现网银网站全覆盖的客户动态行为等非结构化数据采集。随着新版手机银行的推出，在2017年覆盖移动端客户行为采集。“数据加工工厂”对采集的非结构化数据进行规范化处理，通过线上线下、结构化与非结构化数据的整合，形成一套完整的数据指标。“数据分析工厂”利用大数据对客户行为进行分析和挖掘，应用推荐算法，在精准营销、客户体验、风控反欺诈等方面开展工作。

　　二、个人客户数据挖掘应用——以客户为中心，实现模型池、清单池到商机池的闭环流程

　　针对个人客户数据挖掘领域，围绕“客户为中心”，建立从模型池、清单池到商机池一套完整的闭环流程。在客户接触管理中，建立网上银行、手机银行渠道的千人千面营销方法，以及客户经理、网点渠道的客户识别策略。通过数据挖掘生成商机，借助统一的商机推送通道，在合适的时间、地点、推送给合适的客户。

　　为达到“灵活、个性”的核心价值，企业级模型池框架通过灵活的产品、渠道、话术参数设置、多种清单接入方式，极大地支持了总行各部门企业级营销活动的开展，同时又为分行按本行业务发展情况个性化设置参数提供了空间。在确保全行大数据挖掘模型成果共享的同时，又很好地满足了分行个性化需求，找到了业务功能“平衡点”，为未来大数据复杂应用与用户交互模式提供了“案例”，有效规范了模型运营管理过程中的注册、上架、启用、暂停、重启、优化、下架等流程。

　　与企业级模型池“灵活、个性”海纳百川的核心价值相比，企业级营销清单池则是“员工满意度、客户满意度”的重要保障，没有高效、稳定的处理能力，“企业级”的营销活动整合无从谈起。从上线至今，系统运行稳定，每日运算的客户、产品、渠道复杂规则近50套，同时融入了有效的先进经验，平均每日整合全行各类清单高达1亿多个，整合率高达66%，提高了营销成功率，提升了客户和员工满意度。“清单整合”已经成为“营销与销售组件”的品牌功能之一，得到了多方认可。

　　针对重点领域的大数据挖掘模型支持，“新一代”信息系统在P10管理分析服务平台基础上构建并优化了100多个对私条线挖掘模型，同时新建了包含手机银行新签约客户生命周期管理营销、账户贵金属营销、客户基金投资需求聚类分析、合格投资者等数十个分析专业领域挖掘模型，构建了“企业级个人客户百大挖掘模型库”。囊括了全行对私条线多个业务部门的需求，涉及事件式营销、产品关联分析、客户提升预测等多个技术领域。系统运行稳定，日均产出清单量达到千万级别，有效支撑了各级业务部门的营销活动。

　　三、电子银行智能风控应用——布局电子银行智能风控，全面控制交易风险

　　建设银行已全面布局电子银行智能风控。通过大数据挖掘、云计算、智能化监控和分析等新兴技术，实现全面覆盖网上银行、手机银行、网上支付等网络渠道交易的7×24小时全面风险监控。结合客户历史交易行为习惯，对账户、行为、交易关联、产品偏好、位置、终端等多维度海量数据进行聚合分析，构建不同的用户画像，主动识别异常行为，采集异常行为数据，进行实时分析判断，深入挖掘欺诈团伙作案特征和规律，并根据风险形势变化实时动态部署智能化监控策略，扩大风控覆盖范围和拦截半径，不断提高风险交易的识别准确率，实现网络金融欺诈风险精准识别和智能控制，有效遏制交易风险。

　　四、精准营销应用——加强客户细分，建立客户360度画像，千人千面精准营销

　　为加强客户细分，提升数据分析挖掘和大数据应用能力，建设银行在“新一代”信息系统中梳理个人客户与建设银行建立客户关系过程中产生的金融及非金融数据，建立了个人客户360度画像，在此基础上搭建了全行统一的企业级客户标签库，包含数百个画像标签，全方位、全维度支撑客户经营、产品销售、服务支持、风险管理以及流程优化。从业务部门的迫切需求出发，逐步开放。首批开放了70多个标签，囊括了全行对私条线各部门的业务需求，涵盖了人口轮廓、产品业务、交易行为、客户心理、关系特征、价值贡献等信息。标签库每月产出约15亿数据量，已完成客户信息、千人千面等与下游应用系统的同步，正逐步嵌入各业务流程。

　　为推动建设银行零售业务转型，推进个人客户金融生态系统建设扎实落地，从而全面实现客群化经营的基础性工作，“新一代”信息系统直击客户需求痛点，重点对老年、房贷、车主、跨境四类客群进行了细分并配置金融解决方案和营销流程支持，率先在厦门和深圳两个分行进行试点，推送给企业级客户信息、电子渠道等下游应用系统，初步完成了以四类重点客群为突破搭建客群经营平台的目标，为百类核心客群的实施打下了坚实的基础。以客户生命周期和价值贡献两大主题为重点，对全量个人客户进行了客群划分，初步形成11个战略客群和107个细分客群。

　　“想客户之所想，解客户之所需”，千人千面个性化精准广告的大数据应用，实现了让不同用户看到建设银行不同的国际互联网站、网上银行、手机银行、善融商务，给用户全新的、个性化的访问体验。营销模式改变了传统网络金融渠道同质化的广告营销和信息展现方式，基于用户需求和特征的自动化、智能化营销信息投放，提升网络金融渠道的集约化、智慧型精准营销能力。

　　五、运维大数据应用——建设运维大数据平台，保障银行业信息服务稳定

　　面对海量的机器数据，传统的关系型数据库显得无能为力，运维大数据平台采用基于分布式开源全文检索工具ElasticSearch(ES)进行构建。ES具有极佳的可扩展性，部署在价廉的PCServer上，以大容量的本地磁盘作为存储介质，在应用层面实现了类似HDFS架构的分布式存储，并提供了丰富接口，可以无缝集成到Hadoop等主流的大数据计算框架，用于应用性能管理(APM)、容量性能管理、日志分析、风险防控等领域。

　　建设银行数据中心实施全量日志的集中采集，通过全局事件跟踪号等线索字段，实现企业级端到端的交易监控，对可用性、性能、容量三大类指标进行计算，囊括系统、服务器、分行、交易码等13个统计维度，可以跟踪任意一笔交易在系统中各个节点的处理过程，并自动绘制交易线拓扑图。

　　运维大数据分析平台每日采集处理的交易监控明细、性能数据、日志，以及从各类系统导入的数据高达5TB，未来系统将整合Spark、Kafka、Redis等技术，实现更为广阔的应用场景，为提升IT运营分析(ITOA)能力提供平台支持。

　　六、非结构化大数据应用——搭建非结构化数据大数据平台，支持海量数据高效存取

　　建设银行在“新一代”信息系统中建成了基于Hadoop的非结构化数据管理平台P9USD，替代了原内容管理系统的功能，支持全行海量数据的集中高效存取，实现统一管理。通过发布统一的非结构化数据功能构件和基础技术组件，集成了企业级非结构化数据安全解决方案，支撑了非结构化数据全生命周期，包括采集、传输、存储及使用等各环节的业务需求。非结构化数据涵盖47种业务类型，存储4000T非结构化数据，达到百亿级文件个数。对比原内容管理系统，P9USD在各个方面都有质的提升。P9USD数据应用服务于客户渠道、员工渠道、产品组件三大渠道，存储的业务数据分为文档文件、图像文件、电子凭证、音视频文件四大类，支持理财双录、内控审计、对公信贷审批、电子印章、对公开户审批、稽核监测、个贷审批、管理决策、远程授权、信用卡审批等业务领域的应用。

　　展望未来，信息技术的不断发展改变了客户金融行为，非接触交易成为趋势。简单、便捷、灵活的电子支付、网络支付、平台支付成为时尚，客户金融脱媒成为必然。经济新常态改变了金融竞争态势，使数量型竞争演变为质量型竞争。大数据作为银行取之不尽、用之不竭的战略资源，将改变未来银行经营管理方式。建设银行的大数据也将朝着“全息、融合、预见、智慧”的方向发展，建立技术工具先进、数据融合紧密、业务应用开放、客户数据安全的大数据生态体系，实现“国内最佳、国际一流”的数据竞争优势，驱动建设银行向“综合性、多功能、集约化、创新性、智慧型”转型。