数据飞轮:解锁银行业数据潜能的新范式
2024-08-12 14:25:48 来源: 今日热点网

在数字化浪潮的澎湃推动下,银行业遇到了前所未有的数据挑战。特别是在海量数据的洪流面前,如何高效地治理并激发数据的深层潜能,已成为银行业迫切需要解答的关键问题。

“数据飞轮”作为近两年被多次提及的技术概念,代表着一种全新的数据驱动模式。但是,数据飞轮究竟是什么,能否在银行业机构落地,仍是一个未知数。为了寻找答案,我们邀请到了某银行总行数字金融资深专家魏生,共同探讨数据飞轮在银行业的应用前景。

数据飞轮:用数据驱动业务增长

在找到“数据飞轮能否在银行业落地”的答案之前,首先需要了解什么是数据飞轮。

魏生介绍道,“数据飞轮”这一概念最早起源于亚马逊,亚马逊拥有丰富的数据资源,通过数据不断迭代以优化客户体验,形成一个持续改进、自我增强、良性循环的“轮子”。

具体来说,数据飞轮是将数据生产、治理和应用三个环节紧密结合,形成一个自我增强的循环。这种循环不仅解决了业务痛点,还通过规范化的数据治理,使得数据即插即用,能够直接被企业的不同系统和台利用,从而实现数据消费。

数据飞轮的核心理念在于数据消费,从而发挥数据的价值。数据消费是互联网企业利用数据和算法来提供个性化服务、增强用户体验、并实现业务增长的一种战略。通过这一过程,企业能够更好地满足用户需求,同时保持其在快速变化的互联网市场中的领先地位。

此外,数据消费不仅是企业内部的数据应用,还包括对外的交互、输出和销售,使得数据变成有价值的标准化产品,最终推动业务发展和价值创造。

数据飞轮是高阶的数据中台?

自从数据飞轮被提出后,许多人都用数据飞轮与数据中台作比较,并认为数据飞轮是下一代数据中台。针对数据飞轮与数据中台的关系,魏生认为,“数据飞轮本质是数据中台更高阶段的呈现形式,是更成熟的数据中台。”

数据中台可以帮助企业整合不同维度、不同系统的数据,同时提供治理数据的能力。而数据飞轮则是在此基础上,不仅能够解决数据中台存在的数据孤岛、难以处理复杂数据、没有统一标准维度等问题,还能通过不断优化和应用数据,推动企业业务的持续增长和创新。因此,数据中台是数据飞轮落地的基础,两者相辅相成,才能共同构成企业数字化转型的重要支柱。

此外,魏生认为企业若想实现数据飞轮,还有几个关键要素:

第一,具备高质量数据的获取和标注的能力。企业需要整合来自不同来源的客户数据,并识别出最新和最准确的客户信息进行高质量标注,从而达到数据消费的标准。

第二,实现自动化标注。企业中存在一些复杂数据难以靠人工进行处理和标注,而自动化标注不仅可以减少人为介入,还可以快速处理、标注和迭代数据。

第三,具备完善的云基础设施。由于企业的数据来源多种多样,而数据的处理、应用、甚至交易,需要无缝自动实现,这就要求企业所有的系统可以实现自动打通、自动处理和自动对接,因此企业可以利用云原生架构来实现系统之前的打通。

此外,企业还需思考如何形成数据资产的管理和挖掘的体系,如何构建以客户为中心的数据应用,如何实现全生命周期的数据管理等等。

总之,数据飞轮代表数据中台的高阶阶段,需要企业具备在数据文化、技术实力、管理架构和人才储备等方面的综合能力,最终实现企业业务持续增长和自我增强的循环。

数据飞轮能否在银行业落地?

了解数据飞轮后,我们再回到最初的问题:数据飞轮能否在银行业落地?魏生给出了自己的见解:现阶段的数据飞轮在银行业落地应用仍有一些挑战。

第一个面临的挑战是银行作为传统机构,科技技术人才占比较少,难以支撑数据飞轮落地以及后续的迭代、更新。

第二个挑战是银行难以将数据形成资产纳入银行的报表或财务体系,因为无法预估数据的价值形成整套的定价,也缺乏相应的质量管控体系。

第三个挑战是银行受到严格的监管,在客户未授权的情况下,银行禁止泄露客户的任何信息。所以即使银行有许多有价值的数据,但在严格的政策制约和监管下,很难以数据要素的形式与外部形成消费或交易场景。不过,这些有价值的数据可以在银行内部进行交互,且已形成了数据驱动业务的场景。

例如银行在收集到客户数据后,会对数据“贴标签”。标签可以是营销类标签,比如客户对某种或某类产品感兴趣,那么银行后续会根据标签进行精准营销或推荐,从而实现业务增长。或者是风险标签,比如银行认为客户属于高风险人员,那么当银行的贷款系统调用到带有风险标签的数据时,风控系统会避免为该人员办理贷款,或是降低授信额度等,避免对银行造成损失。

随着对数据飞轮深入的探讨,我们认识到虽然这一概念在技术和理论上具有创新性,但对于传统且监管严格的银行业来说,还需要逐步探索释放数据潜能的路径。未来,随着数据飞轮技术的成熟和监管环境的适应,或许我们能够见证数据飞轮在银行业的落地应用。(来源: 51CTO 作者:刘睿暄)


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责任编辑: 梅长苏