2022愛分析・銀行數字化實踐報告

ifenxi發表於2022-07-18

2022愛分析・銀行數字化實踐報告

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2022愛分析・銀行數字化實踐報告

報告摘要

信創、資料、技術等多重因素驅動下,銀行數字化轉型持續前進

《十四五”數字經濟發展規劃》《銀行業保險業數字化轉型指導意見》等政策對銀行自主可控、資料、技術發展、業務發展均做了明確指示,需要銀行穩步推進數字化轉型程式。信創角度看,銀行正發起一場自下而上的變革,尤其是資產規模排名在前的頭部銀行,已完成或部分完成辦公系統的國產化替代,預計未來替換程式將逐漸加快;資料角度看,在隱私計算的支撐下,銀行在營銷、風控等場景開展跨領域的資料合作,實現資料“可用不可見”的陸續落地;業務發展角度,對公數字化轉型加速,零售、財富重點發力私域運營,業務轉型進入數字化深水區。

多技術支撐,業務賦能不斷升級

依託內容生態、私域直播,銀行營銷能力全面增強。通過圖文、視訊、直播等多樣化的內容營銷形式,銀行能夠提升營銷廣度、營銷深度及營銷精度,從而提高品牌影響力,提升客戶粘性,實現銷售轉化。

整體優化,資料庫改造為銀行帶來多種收益。規模2000億以下的中小銀行,由於資料高併發場景較少,原有集中式資料庫體系已能較好應對,因此目前資料庫改造需求尚不明顯,大多僅在一些大資料分析場景下進行了小規模試用。而2000億規模以上的銀行,自身資料量較大,且整體科技投入預算較為充足,是現階段資料庫迭代的主要需求方。未來HTAP、多模資料庫的全面應用,也能夠幫助銀行大幅減少資料庫部署數量,進一步降低資料庫使用成本。

多角色賦能,BI商業智慧助力資料文化構建。銀行的BI將逐步走向智慧化,AI+BI模式成為銀行未來資料分析應用的重要趨勢。針對不同的需求,未來智慧化BI將會產生兩大方向,資料探勘+BI、增強分析+BI。

為實現全時覆蓋,視訊銀行+數字人成為銀行重要工具。未來,為提升傳統網點的無障礙能力,以及助推新型移動化網點的打造,在智慧終端中嵌入視訊銀行+數字人,成為銀行未來的重要趨勢——藉助視訊銀行的能力,銀行能夠加深線下網點的服務力和移動化水平,實現線上線下渠道融合,構建未來的 “視訊銀行+數字人+智慧網點”模式。

音視訊中臺,支撐銀行對內對外多業務場景。銀行視訊類的需求將會不斷豐富,不僅僅侷限於對外的需求,在培訓、會議、辦公等對內場景下也會產生需求;同時隨著元宇宙的發展,銀行將會對一些更具創新性的場景產生需求。

全面提升,隱私計算助力銀行重構外部資料應用體系。現階段以多方安全計算、聯邦學習為核心的主流隱私計算機構已初具雛形,為銀行提升外部資料應用效率提供了有效支撐,但隨著監管政策的進一步嚴格以及網際網路場景井噴式增長,現有隱私計算解決方案還需進一步完善,整體來看中期擴充外部資料來源,長期提升計算效率依舊是銀行的主要需求。

目錄

1. 變幻格局中,銀行數字化轉型進入深水區

1.1 政策端:政策頻出,銀行信創大勢將起

1.2 基礎設施端:資料成為生產要素背景下,隱私計算高效助力資料共享

1.3 供給與需求端:對公數字化轉型加速,零售、財富重點發力私域運營

2. 內容生態打造客戶運營新業態,直播構建私域運營新方式

2.1 過去到現在:現有營銷手段效用不足,銀行需以內容為紐帶、圍繞私域搭建全新營銷體系

2.2 未來:營銷整合將是大勢所趨

2.3 依託內容生態、私域直播,銀行營銷能力全面增強

3. 需求全面升級,銀行資料庫體系迎來更新潮

3.1 過去到現在:基於全流程解決方案,有效滿足銀行資料庫體系新需求

3.2 未來:要求持續提升,銀行資料庫體系迎來新挑戰

3.3 整體優化,資料庫改造為銀行帶來多種收益

4. BI商業智慧,助力銀行挖掘資料價值、驅動業務增長

4.1 過去到現在:業務人員分析需求旺盛,自助式BI被普遍採用

4.2 未來:疊加AI技術,智慧化BI增強分析深度、實現智慧分析

4.3 多角色賦能,BI商業智慧助力資料文化構建

5. 視訊銀行+,革新銀行客戶服務與業務辦理模式

5.1 過去到現在:為實現全時覆蓋,視訊銀行+數字人成為銀行重要工具

5.2 未來:“視訊銀行+數字人+智慧網點”融合模式,成為銀行新趨勢

5.3 視訊銀行助力銀行服務提質增效,實現良性增長

6. 音視訊中臺,支撐銀行對內對外多業務場景

6.1 過去到現在:為支撐視訊銀行業務,構建可複用的音視訊中臺成為剛需

6.2 未來:視訊類需求豐富化,音視訊中臺將用於支撐對內對外多場景

6.3 支撐銀行多業務場景,音視訊中臺為全行數字化轉型賦能

7. 全面提升,隱私計算助力銀行重構外部資料應用體系

7.1 過去到現在:銀行需藉助多樣隱私計算技術,全面優化外部資料應用體系

7.2 未來:擴充資料來源以及優化底層演算法成為銀行新需求

7.3 多種收益,助力隱私計算在銀行不斷落地

8. 展望

1. 穩步前進中,銀行數字化轉型進入深水區

圖 1:   銀行數字化轉型驅動因素分析

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1.1   政策端:政策頻出,銀行信創大勢將起

《十四五”數字經濟發展規劃》《銀行業保險業數字化轉型指導意見》等檔案對信創、鄉村振興、綠色金融、普惠金融均有不同程度提及,但信創的要求近幾年愈加頻繁和緊迫,堅持關鍵技術自主可控原則,對業務經營發展有重大影響的關鍵平臺、關鍵元件以及關鍵資訊基礎設施要形成自主研發能力,降低外部依賴、避免單一依賴,均是明確體現。金融行業作為八大重點行業之一,其自主性和安全性事關國計民生,是信建立設最為重要的細分市場之一。銀行作為金融最重要的組成部分,信創壓力與需求持續攀升。

從程式上看,2020 年國家啟動的金融信創一期試點,覆蓋了全國性銀行;2021 年金融信創二期新增 100 餘家試點單位,多數也是銀行類企業,預計近兩年信創將在銀行全量鋪開。實際進展上,全國性銀行走在信創前列,部分全國性銀行已完成辦公系統的全面改造。大中型區域性銀行緊隨其後,小型區域性銀行多處於觀望階段。

圖 2:   銀行信創發展線路圖

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內部系統應用上。縱向上,銀行信創路徑先硬體,再應用軟體,與此同時進行資料庫、中介軟體等基礎軟體的信創。橫向上,銀行信創路徑先辦公軟體,再是非核心業務系統,未來會進行核心業務系統的信創,目前基於核心業務系統的信創較少。

但目前信創產品使用過程中,問題依然較多,集中體現在生態應用體系不完善、相容性差、可擴充套件性不強、效能不能滿足要求等方面。因此如何在滿足業務需要的同時,實現安全、平穩過渡,是各銀行重點關注問題。如在資料庫產品的使用過程中,國產資料庫在效能和相容方面的問題是阻礙銀行擴大采購的主要原因之一。

1.2   基礎設施端:資料成為生產要素背景下,隱私計算高效助力資料共享

基礎設施端,大中型銀行在雲基礎設施領域已經初步完成上雲計劃,算力中心和綠色高可用資料中心持續穩步推進,但綜合看資料相關是未來的重點投入。

2020年4月,《中  共中央國務院關於構建更加完善的要素市場化配置體制機制的意見》首次將“資料”納入生產要素,標誌著資料和勞動、資本、土地、知識等並列成為重要生產要素。2022年,中國人民銀行印發的《金融科技發展規劃(2022-2025年)》明確提出全面加強資料能力建設,推動銀行業並更加註重雲基礎設施建設和資料管理。

銀行資料基礎設施建設進一步拓寬,為資料賦能場景打好堅實基礎。為助力資料更好的賦能業務,豐富業務場景,銀行需要在儲存、計算、網路等方面建立穩定高效的資料基礎設施。如華夏銀行通過GPU、SSD、NVMe的應用,有效提升了資料中心的計算、儲存、網路效能。

資料安全合規使用背景下,隱私計算逐漸在各大銀行落地。隨著監管要求的提升,合規使用資料成為各銀行的重要探索。隱私計算作為資料實現“可用可不見”的技術,重要程度不斷提升,在各銀行也逐漸產生應用落地。從實踐上看,中國銀行、交通銀行、光大銀行等國股行均已部署一個或多個隱私計算平臺。

1.3   供給與需求端:對公數字化轉型加速,零售、財富重點發力私域運營

1)對公-客戶服務線上化,內部運營敏捷化

在零售、小微、財富、對公等業務中,對公轉型整體較慢,業務擴充和辦理更多依賴線下網點和客戶經理。但在疫情的反覆影響下,為滿足對公客戶的融資放款、鏈條簽約、收單、收款等業務線上辦理需求,銀行加速了對公數字化轉型步伐。如招商銀行釋出企業數字化服務體系,包括“企業網銀、企業APP、小程式、公眾號、企業服務門戶、雲直聯、CBS(跨銀行現金管理平臺)”七大渠道,通過線上化服務、多維服務矩陣、立體式互動、以客戶為本和全場景生態五個“招式”打破銀行對公服務的傳統套路。

針對內部對公業務流程,各大銀行逐步打造智慧化的決策系統和客戶經理管理系統,通過更加精準、智慧的風控模型,實現業務的自動化審批,加速貸款審批流程。同時,為更加有效地管理客戶經理,部分銀行打造了客戶經理的管理app,並向管理層提供資料看板,方便及時檢視業務增減的情況、員工拜訪客戶的情況。另外,部分銀行為更好的向客戶經理賦能,引入了外部對公線索工具,為客戶經理提供更多的潛在客戶。

未來,隨著對公業務線上規模的不斷擴大,如何更好的應對業務形勢帶來的變化,也是各大銀行都在積極思考和佈局的重點。例如,為應對結構化資料和非結構化資料的快速增長,如何更好的儲存資料、挖掘資料潛力,對業務賦能、對管理賦能均是重要研究課題。

2)零售、財富-App及公眾號成為運營主陣地,中長尾客戶成為營銷重點

服務渠道上看,線上做客戶運營成為零售和財富的主要方式,手機銀行APP、直銷銀行APP、小程式、公眾號、企業微信成為主要營銷陣地。同時,為滿足不同忠誠度客戶需求,銀行會在不同渠道投放資源。如在針對高淨值客戶的財富引導和宣傳方面,銀行多會通過企業微信和APP運營;而公眾號則更多定位影響潛在客戶,助力完成潛客轉化。

服務人群上看,中長尾客戶成為營銷重點。存量競爭時代,公域拉新成本逐漸升高,如何增強中長尾客戶粘性,提升復購頻率是頭部銀行都在思考和著手的事情。另外,通過視訊銀行、數字人等形式更好地服務老年人群體,也是銀行關注重點。

通過智慧終端做好場景金融,是各類銀行可以重點考慮和佈局的事請。在營業網點,通過網點轉型,為使用者提供綜合性的金融服務,既可以在消費端實現場景的連結,也可以在政務端,幫助居民提供更加的便捷的服務,將網點打造成綜合性  服務場所。另外,通過“視訊銀行+VTM+數字人”的形式,可以將銀行的服務範圍擴散至各類線下場所,如超市、商場、醫院、學校等,為客戶提供更加生活化的便捷服務,實現銀行“無微不至”服務,是未來重要的探索點。

2.   內容生態打造客戶運營新業態,直播構建私域運營新方式

圖 3:   銀行營銷需求變化與解決方案演進

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2.1   過去到現在:現有營銷手段效用不足,銀行需以內容為紐帶、圍繞私域搭建全新營銷體系

金融科技蓬勃發展的大背景下,營銷數字化作為銀行數字化轉型切口,走在銀行數字化程式的前列。各類銀行紛紛將“以客戶為中心”置於全行戰略地位,圍繞客戶展開了一系列營銷數字化舉措,搭建了包含APP、小程式以及公眾號在內的多種私域營銷渠道,希望能夠通過對客戶進行LTV精細化運營,實現營銷轉化效率的大幅提升。然而,隨著流量競爭的不斷激烈,銀行原有營銷體系,由於缺乏足夠的優質內容、客戶直連能力弱以及缺乏資料支撐等原因,逐漸難以適用,具體問題主要體現在以下幾方面。

客戶直連觸點少,營銷覆蓋面有限。數字化轉型疊加疫情影響,銀行營銷陣地逐漸向線上轉移。現有數字化營銷體系下,銀行常通過手機銀行APP進行客戶運營,客戶觸點較為單薄,多是針對老客的運營鞏固,實際上針對新客或潛客的引流效果並不佳。

運營厚度欠缺,同質化現象嚴重,品牌吸引力不足。傳統的線上營銷模式主要以積分或權益為紐帶,銀行通過向客戶贈送或兌換積分、實物獎勵、購物券等形式,吸引客戶進行理財產品的購買或信用卡產品的辦理。這種營銷模式下,各行大同小異,難以構築差異化品牌特色,更無法將客戶真正沉澱下來。

缺乏資料支撐,難以實現精準營銷。存量經濟時代,消費者行為及偏好逐漸走向多樣化、個性化,若想真正搶佔消費者心智,精準營銷成為銀行不得不考慮的方向。而銀行現階段營銷體系下,一是各渠道資料往往未統一,二是資料未建立豐富全面的標籤,資料體系難以支撐銀行精準營銷。

為解決營銷廣度、深度、精度不足的問題,走在數字化營銷前列的銀行開始將目光聚焦於“內容營銷+私域運營”之上——以資料為核心,圍繞客戶全生命週期,通過私域觸點對客戶進行高頻觸達,以優質內容對客戶進行不斷影響與運營,增強客戶對銀行的品牌認知,真正實現獲客、活客以及轉化能力的提升。

1)依託海量內容,構建優質內容生態

在營銷內容極為同質化的現今,以豐富多樣、個性化的內容搶佔客戶心智,對於銀行而言極其重要。銀行需從認清內容營銷的重要性,並依託海量內容,構建優質內容生態。具體步驟如下:

第一步:整合內外部內容,構建內容池。

內容來源方面,內容積累不足的銀行可選擇外部引入方式。一是引入外部平臺豐富的內容資源,體裁包括圖文、短視訊、長視訊等,內容種類包括與產品密切相關的泛財經類以及客戶感興趣的非財經類;二是與外部大V等合作,按需進行定製化的內容撰寫生產。待銀行組建起內部內容團隊後,可選擇由自己進行內容生產。銀行需具備快速生成內容的能力,能將基本內容素材整合、轉化為所需的內容體裁與形式。銀行需從業務出發,豐富內容表現形式,以圖文+視訊、內容專題等多種創新性形式提升內容吸引力。

針對豐富的內容,銀行需對其進行甄選,構建內容池。一方面,通過對內容趣味性、大眾興趣度等多種維度的篩選,保障優質內容應選盡選;另一方面,銀行需建立內容質檢與稽核機制,實現對劣質內容、不良內容的篩除。

第二步:藉助推薦引擎,實現個性化分發。內容生成完畢後,內容的分發是決定營銷效果的關鍵環節。銀行需具備精準的推薦引擎,能夠根據使用者基本屬性、興趣等生成畫像,基於此智慧選擇分發渠道、分發時機、具體內容等,實現千人千面的個性化推薦。另外,除了分發精準度外,銀行還需關注分發的實時性,保障內容實時、快速地傳遞至客戶手中,提升客戶體驗。

第三步:追蹤營銷效果,迭代模型與策略。內容營銷過程中,銀行需通過埋點等方式,進行對內容營銷效果的監控與追蹤。銀行需構建合理的效果評價體系,從品牌影響力、營銷轉化等多個維度評價營銷效果。同時,針對營銷效果,銀行需能快速歸因,並將分析結果用於推薦模型及營銷策略的迭代升級上。

依託豐富內容生態,杭銀直銷APP實現使用者全生命週期連結

杭州銀行成立於1996年9月,自成立以來一直堅持致力於為客戶提供專業、便捷、親和的金融服務,經過多年發展,綜合實力已躋身全國區域性銀行前列。在金融科技不斷髮展的大背景下,杭州銀行堅持以科技創新積極推動全行數字化轉型,於2015年推出了杭銀直銷APP,其業務覆蓋理財投資、生活繳費、貸款融資及開放平臺等多個板塊。目前,杭銀直銷使用者數已突破1200萬戶,年度交易金額超過千億元,打造了專屬於使用者的數字銀行,極大提升了使用者體驗。

傳統營銷邊際效用遞減,全週期陪伴式服務成為營銷增長新需求

在通過杭銀直銷APP開展業務、服務客戶的過程中,杭州銀行逐漸意識到,傳統營銷方式的邊際效用在不斷遞減。傳統的營銷方式下,銀行往往需要用權益或積分來吸引使用者、促進轉化。一方面,該營銷手段在各行間實則大同小異,對使用者而言缺乏差異化的品牌吸引力和精準營銷的能力;另一方面,藉助該手段進行營銷,缺乏貫穿使用者全生命週期的陪伴式服務能力,易形成客戶營銷斷點,難以真正提升長尾客戶粘性、實現對存量客戶的有效鞏固。

因此,杭州銀行意識到在杭銀直銷APP上搭載新的營銷手段已成必要,在構建差異化品牌價值傳播觸點的同時,以精準連結能力向使用者提供全週期的陪伴型服務,以提升銀行與使用者間的互動頻率和互動時長,真正提升使用者粘性,促進業務增長。

從0到1打造全流程精品內容生態,杭銀直銷彌合財富體驗斷點

­基於以上需求,杭州銀行決定採用內容營銷的方式,藉助短小、有趣的優質內容連結使用者與產品,以提升營銷效果。為此,杭州銀行於2021年下半年開啟了招投標選型工作,並基於內容資源、模型優勢等關鍵因素對多家廠商展開了評估。火山引擎憑藉長期的C端運營經驗,積累了海量精品的泛財經與非財經內容,打造了先進的內容質檢模型、豐富的標籤體系和個性化推薦模型,最終脫穎而出,與杭州銀行在內容營銷方面達成了合作。

火山引擎是位元組跳動旗下的數字服務與智慧科技品牌,基於公司服務數億使用者的大資料、人工智慧和基礎服務等技術能力,為企業提供系統化的全鏈路解決方案,助力企業業務持續增長。  

圖 4:   火山引擎金融行業內容全生命週期解決方案優勢

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針對銀行業,火山引擎依託海量精品財經內容資源、位元組原生體驗技術以及網際網路運營經驗的賦能,為銀行構建優質內容生態,幫助銀行補齊全渠道財富管理體驗觸點,從而啟用銀行經營潛能。

基於火山引擎的智慧內容全生命週期解決方案,杭州銀行30天從0到1,完成了需求溝通、技術對接以及上線測試,快速搭建起了從內容供給、內容甄選、產品-內容建聯到內容精細化消費與運營的全流程內容生態,彌合了財富管理體驗斷點。

圖 5:   杭州銀行全流程內容生態

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基於位元組內容生態供給,搭建豐富內容池。在火山引擎的幫助下,杭州銀行引入了今日頭條、西瓜視訊等多平臺的海量內容資源,搭建起了覆蓋圖文、長短視訊等多種體裁的內容池。其中,針對內容領域,一方面火山引擎為杭州銀行提供了豐富權威的專業財經內容素材,包括股票、基金、理財等13個一級分類和股市點評、板塊動態等100餘個二級分類,覆蓋財經頭部媒體300餘家、專業機構400餘家、優質自媒體350餘家;另一方面,火山引擎也為杭州銀行提供了包括科技、房地產、民生等多種非財經內容,極大地豐富了內容池。

甄選優質內容,構建專業有趣的內容社群。在完成多元內容的彙總後,杭州銀行與火山引擎對齊了內容稽核標準、同步了稽核要求,實現了內容稽核步驟的前置——由火山引擎根據稽核標準、藉助模型提前進行內容稽核,並將稽核通過的內容供給杭州銀行,保障了紅線內容的“0放過”。同時,杭州銀行還建立起了內容甄選機制——在前期對產品屬性以及使用者畫像深入挖掘的基礎上,藉助千面推薦模型、內容推薦模型、廣告識別演算法等策略和優質內容定向採集等手段,杭州銀行構建了內容迭代模型,實現了優質內容的“不漏網”。另外,在火山引擎的幫助下,杭州銀行將內容從風險度、下沉度、權威度、輿論度、商業價值等多個維度進行了標籤制劃分,助力個性化推薦,為後續精準營銷與精細化運營做支撐。

通過產品-內容建聯,助力消費轉化。根據產品服務的介紹以及對內容標籤的解析,杭州銀行對內容與產品進行了自動化或手工的匹配關聯。在杭銀直銷APP上發放內容時,杭州銀行會將關聯產品或服務一起推送至使用者,從而使使用者能夠自然地通過優質內容跳轉至銀行產品或服務,有效提升服務轉化或實現消費轉化。

打通資料體系,提升使用者精細化運營能力。杭州銀行將杭銀直銷自有的資料體系與使用者內容瀏覽資料進行了打通,實現了使用者的全鏈路追蹤,進一步完善了使用者畫像分析體系,為千人千面的個性化精準分發與模型的優化迭代提供了完善全面的支撐,最終提升了銀行使用者精細化運營能力。此外,針對使用者運營情況,杭州銀行還採用了視覺化看板,對內容運營過程中的關鍵指標進行實時監測,並能在火山引擎的建議幫助下,從標籤維度、內容策略維度對內容分發效果進行分析與提升。

杭銀內容管理閉環,助力品牌、營銷、業務實現全面增長

藉助火山引擎內容全生命週期解決方案,杭州銀行打造了覆蓋內容生產、內容管理、內容分發、內容消費以及內容運營的精品內容生態,在提升品牌差異化影響力的同時,實現了使用者全流程的觸達與服務,最終促進了業績的正向增長。

一是豐富了杭銀直銷APP的內容生態,打造了獨特的差異化品牌優勢。藉助優質的內容,杭銀直銷構建了四個標準頻道以及一個定製化頻道,極大地提升了APP的內容豐富度和趣味性,以使用者喜聞樂見的投資教育載體增強了品牌影響力。

二是幫助杭州銀行豐富了使用者互動觸點,以精準營銷與精細化運營提升了使用者粘性。通過豐富內容的不斷供給,杭州銀行開闢了杭銀直銷APP與使用者高頻、長時互動的新場景,增強了使用者連結能力;而基於海量的內容標籤,杭州銀行豐富了使用者興趣畫像,並基於畫像實現了個性化精準推薦,從而有效提升了使用者粘性,上線以來杭銀直銷APP使用者點選量顯著上升;而依託產品與內容建聯,杭州銀行則最終實現了從興趣到消費的轉化。

三是助力銀行形成對客戶的更深刻洞察,優化業務決策。內容營銷過程中,使用者點選行為、使用者轉化效果等資料可作為重要的資料來源,經過進一步分析後,反哺作用於客戶洞察。杭州銀行能夠基於客戶洞察結果,不斷優化決策、改良產品,從而實現業績的良性持續增長。

在杭銀直銷APP上完成初步驗證後,2022年4月杭州銀行又在手機銀行APP上構建了這一內容生態。

圖 6:   杭州銀行&火山引擎未來合作規劃

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未來,杭州銀行將深化與火山引擎的合作,橫向上,在內容創作、客戶洞察等方面拓寬內容合作範圍,賦能杭銀員工進行內容生產,構建內容全週期生態,同時不斷擴充合作渠道,實現對杭銀直銷APP、手機銀行APP、企業微信等渠道的串聯;縱向上,不斷向下鑽取內容合作深度,增加專題熱點等形式,實現與業務的深度融合。

  2)藉助直播,革新銀行內容營銷方式

除了以圖文、視訊進行內容生態的構建,實現全流程內容營銷外,銀行還可以引入直播形式進行營銷。

首先,銀行需要搭建私域直播平臺,對於技術能力較強的銀行或直播需求較為旺盛的銀行,其可以先自建統一的直播中臺,對接各線上渠道及平臺,再以直播中臺為支撐,應用於內外部各類直播場景下;而對於技術能力相對較為薄弱的銀行,其可選擇與外部供應商合作,將其底層服務嵌入銀行各平臺以為直播做支撐。

其次,為實現直播效果價值的最大化,除搭建私域直播平臺以外,銀行還需要構建從方案策劃、使用者觸達、直播運營到效果分析的全流程直播運營體系。

方案策劃階段,銀行需要在年初和季度開始時,基於各業務部門需求,結合時事新聞,對全年以及各季度直播主題進行詳細規劃,並針對每個單一主題直播內容,在直播前進行全面的內容方案策劃,以保障直播內容的高質量產出,和直播資源利用率的最大化。

使用者觸達階段,銀行需針對小程式、APP、公眾號等不同引流渠道的使用者畫像,制定個性化的渠道引流策略,並能夠基於小遊戲、積分、購物券等裂變工具,擴大營銷效果,提升綜合引流能力。

直播運營階段,首先,銀行需要能夠按需進行直播場地的搭建以及主播對接和相應的直播培訓,保障合規性和專業性;其次,在直播過程中,銀行需要通過禁用詞過濾、音視訊監控等實時質檢工具,進一步保障直播的合規性;最後,銀行還需要提供紅包、問卷等個性化的直播互動工具,讓使用者觀看直播時更具參與感,以此來提升整體客戶滿意度和留存率。

效果分析階段,銀行需能夠基於收集到的脫敏使用者畫像資料,將直播留存客戶精準引至相應的使用者社群進行精細化運營和精準營銷,以此來提升營銷轉化效率;並且,還需利用完善的資料分析以及視覺化工具,對直播效果進行全面分析和實時展示,以幫助決策人員對未來直播方案或產品研發策略進行優化改進。  

打造手機銀行“京彩直播間”,北京銀行探索私域服務新方向

北京銀行是經中國人民銀行和北京市政府批准,中國最早成立的城市商業銀行之一。截至2021年底,北京銀行零售客戶數突破2500萬,覆蓋全國28座城市。北京銀行以“211工程”統籌數字化轉型重點專案群建設,在頂層設計指導下著力構建起具有北京銀行特色、支撐數字化轉型的企業級業務架構體系,持續夯實科技實力、優化業務流程、提升運營能力、強化風險控制、豐富場景生態,向“數字京行”的發展願景加速邁進。

其中,北京銀行的手機銀行“京彩生活”APP於2021年升級至6.0版本,全年累計迭代160餘次。在場景生態方面,擴充“金融+生活”“金融+政務”“金融+教育”“金融+直播”等場景服務。並推出了政務惠民專區,整合了醫保、公積金、線上購藥、生活繳費、普惠金融等多項惠民、便民服務。

使用者消費習慣驟變,銀行傳統私域營銷模式待升級

隨著人口紅利逐漸消失,加之疫情的嚴重影響,銀行傳統以線上廣告投放、簡訊推送為主的營銷體系,逐漸難以對業績增長形成有效支撐,具體問題如下。

一是渠道引流能力不足。為實現全面的私域引流,近年來大多數銀行搭建了包括小程式、公眾號、視訊號等在內的多個營銷渠道。然而,由於各個渠道的受眾不同,使用者需求也並不一致,在傳統營銷體系下,銀行難以依據各渠道個性化需求,制定最佳的渠道營銷策略,引流能力受到較大影響。

二是高質量營銷內容較少。隨著私域引流渠道的增多,銀行需要能夠根據不同渠道使用者的個性化喜好輸出優質、專業的營銷內容。然而,由於缺乏高效的營銷內容生產體系,大多數銀行產出的營銷內容質量普遍不高,難以促進營銷轉化效率的有效提升。

三是使用者留存率較低。在傳統使用者運營體系下,多數銀行由於缺乏精細化的使用者運營手段以及更具互動性的使用者運營工具,使得使用者體驗感與參與感不佳,使用者留存率也無法有效提升。

依託全鏈路視訊運營方案,賦能北京銀行私域營銷升級

為進一步增強私域營銷能力,實現精準與更高效的客戶直連與閉環觸達,同時對北京銀行產品和服務理念的更廣泛傳播。北京銀行將行業業務進行整合規劃,選擇在手機銀行APP客戶端搭建專屬直播版塊,為總行以及全國各分支行提供網點專屬直播平臺,搭建 “京彩直播間”。藉助直播渠道與私域客戶建立更直接、更具互動性的粘性關係,啟用私域流量,提升營銷轉化效率。

圖 7:   北京銀行“京彩直播間”

2022愛分析・銀行數字化實踐報告

目前,北京銀行手機銀行已開通財富生活直播間、石家莊分行直播間、北京城市副中心直播間、烏魯木齊分行直播間、消保宣傳直播間、杭州分行直播間、南昌分行直播間以及濟南分行直播間,直播涵蓋理財基金產品介紹、金融知識宣講、手機銀行APP用法講解等豐富內容。使用者可通過點選北京銀行APP首頁的“京彩直播間”入口模組進入直播的H5頁面,並依據頁面所展示的banner圖、直播中和直播預告模組、直播回放、小視訊、各地方和部門的相關直播內容,按需進行選擇觀看。

此外,北京銀行在專業機構的助力下,通過內容策劃、使用者觸達、直播運營到效果分析的全鏈路視訊運營解決方案,進一步提升私域服務能力。以北京銀行貴金屬直播為例:

在方案策劃階段,基於前期調研的關鍵資訊,結合各國有大行過往貴金屬直播成功要素,北京銀行對貴金屬進行了整體直播規劃,確定了盛夏財富、七夕、中秋以及國慶四大直播主題以及各主題期間直播場次數量,針對單個直播主題進行了包含直播內容、主播人選、場景設計、直播流程、直播指令碼、渠道引流策略等在內的全方位詳細策劃,為後續引流及正式直播打下良好的基礎。

圖 8:   北京銀行-南昌分行七夕主題貴金屬直播傳播方案

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在使用者觸達階段,依託完善的直播方案策劃結合不同渠道使用者畫像,北京銀行制定了更加高效的渠道引流策略和個性化的宣發內容。例如在南昌分行七夕主題直播專案中,依據南昌本土熱議內容,結合南昌分行貴金屬七夕特惠活動製作了直播宣發圖文以及宣發短視訊,並在微信、小紅書、視訊號、線下展會等多渠道進行釋出,同時通過直播平臺提供的個性化營銷工具,如邀請海報、小遊戲、積分、抽獎等裂變工具擴大傳播效果,全面觸達潛在客群,提升渠道引流能力。

在直播運營階段,首先,根據不同場次直播主題和內容的要求,可直接建立包括入門級、企業級和廣電級的直播間的搭建服務;其次,專業運營團隊提供了豐富的優質主播資源和相應的直播話術、流程培訓,並提供了專業的直播團隊,進一步保障直播的專業性和合規性;第三,為實現營銷轉化率最大化,提供了專業的選品及銷售策略制定服務,例如在南昌分行七夕主題直播專案中,針對0-1千元區間貴金屬採取直播特價或組合售價秒殺,針對3千-2萬區間貴金屬採取支付預定金線下付尾款提貨,滿足客戶不同心理的直播間下單需求;第四,為了保障直播過程的合規性,在系統層面北京銀行會通過音視訊監控、聊天室敏感詞過濾等工具對直播中可能出現的禁用詞、圖片等進行實時質檢,並且針對可能會出現的違規場景,設定相應的風險預案;第五,在直播過程中,根據不同渠道觀看直播的使用者的個性化需求,直播平臺提供了豐富的互動工具,包括小獎品、推薦碼、問卷等,讓使用者更有參與感和體驗感的同時,將銀行客戶經理和直播客戶繫結,實現後續精準營銷。

在資料分析階段,一方面,依靠完善的資料處理技術,北京銀行能夠通過對收集到的脫敏使用者資料進行畫像分析,將留存使用者引入相應的粉絲群,進一步完善私域流量池;另一方面,直播平臺能夠利用全面的資料應用工具,對使用者資料進行高效沉澱,並通過對包括使用者觀看時長、實時線上人數、觀眾討論熱詞、產品銷售額等資料進行深度診斷分析,輸出專業的直播覆盤報告幫助北京銀行對每場直播效果進行實時掌握,並能夠為後續營銷策略以及產品服務優化方向提供指導。

效果顯著,有效提升北京銀行私域服務能力

引流成本大幅降低。通過與專業團隊深度合作,受益於其所具備的建設週期短、部署速度快等核心優勢,北京銀行有效降低了私域渠道搭建成本;同時,依託私域直播解決方案所具備的營銷內容精準投放、多渠道曝光等功能特點,北京銀行實現了對私域使用者的精準營銷,進一步降低了引流成本。

營銷能力顯著增強。自合作以來,基於直播平臺全鏈路視訊運營服務,北京銀行持續擴充了包含政務+直播、教育+直播、生活+直播等在內的多維直播生態場景,並在2021年在黨的百年誕辰之際,推出了“黨政風采”專區,熱烈慶祝建黨百年,效果非同凡響,同時為契合冬奧氣氛打造“冰雪雲視聽”專區,以及春節相關的大廚精彩團圓宴系列直播在內的220餘場主題直播活動,涵蓋金融知識宣講、直播帶貨、福利發放等多種形式,極大豐富了直播內容,並有效保障了直播內容的高質量產出。平臺累積觀看人次高達40多萬,使得北京銀行營銷引流效率大體提升,併成功帶動了北京銀行APP月活數的穩步增長。

有效啟用了分支機構的積極性。目前,京彩直播間已經在北京銀行總行以及主要城市分行進行大規模普及,各業務部門和分支機構能夠根據自身需求,快速策劃和落地直播活動,且效果顯著,有效帶動了各分支機構進行私域營銷的積極性。

未來,隨著合作的進一步加深,京彩直播間還將向惠農、惠民兩個主要方向逐步演進,一方面幫助偏遠地區分支機構推廣地區特色農產品;另一方面,通過提供惠民服務宣講,幫助新北京市民解決生活和金融方面的難題,更好助力北京銀行品牌形象的樹立。

企業級視訊SaaS服務商保利威介紹

圖 9:   保利威全鏈路視訊運營服務

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保利威是企業級視訊SaaS頭部品牌,自2013年成立以來,致力於通過可整合、可定製的視訊直播技術,為企業搭建自主私域直播系統。通過無延遲直播、點播、MR直播、直播諮詢、運營、直播艙等核心產品與服務,以直播+技術、直播+策劃、直播+運營、直播+硬體,為客戶提供全流程、全鏈路視訊運營服務。

 

2.2   未來:營銷整合將是大勢所趨

現階段,通過構建內容生態,提升銀行圖片、文字和視訊營銷能力,以及通過搭建私域直播平臺,增強客戶直連能力已逐漸成為銀行在當下流量困局中實現業績增長的重要手段。但隨著使用者喜好的不斷變化,以及渠道引流和運營成本的持續增加,該解決方案各引流渠道割裂現象嚴重、營銷資源無法充分利用等侷限性也愈發顯露。因此,通過將包括營銷內容、傳播工具在內的關鍵要素進行整合,實現整體性營銷,已逐漸成為銀行未來的主要需求點。

內容的整合。銀行的所有與使用者觸達的方式,無論是文字、圖片、視訊,還是直播,都是在向消費者傳播一定的資訊。因此銀行必須對所有這些資訊內容進行整合,根據所想要的傳播目標,對使用者傳播一致的資訊內容,避免營銷資源的浪費。

渠道的整合。為達到資訊傳播效果的最大化,節省企業的傳播成本,銀行需要對包括小程式、APP、公眾號在內的各種傳播渠道進行整合。且需要能夠根據不同型別顧客接受資訊的途徑,衡量各個傳播工具的傳播成本和傳播效果,找出最有效的傳播組合,進一步減少渠道引流成本。

2.3   依託內容生態、私域直播,銀行營銷能力全面增強

通過圖文、視訊、直播等多樣化的內容營銷形式,銀行能夠提升營銷廣度、營銷深度及營銷精度,從而提高品牌影響力,提升客戶粘性,實現銷售轉化。

1)提升營銷廣度,增加營銷觸點,提升客戶直連力。藉助手機銀行APP、直銷銀行APP、微信、企業微信等平臺進行內容營銷,能夠增加營銷觸點,通過內容互動實現多渠道的銀行及客戶直連;依託直播新形式進行營銷,則為上述平臺賦能,為其植入了更為直觀化、實時性的互動營銷方式,提升了現有線上多渠道多平臺的引流能力,避免了無意義的APP開發分流。

2)提升營銷深度,提升品牌影響力與客戶吸引力。藉助豐富、個性化的內容進行營銷,打破了傳統的為營銷而營銷的形式,一方面,以有趣的、迎合客戶喜好的內容聯結客戶,能夠增強客戶對銀行的品牌認知度與好感度,打造品牌特色;另一方面,提升了APP、企業微信等平臺的厚度,以全生命週期的陪伴式營銷與運營,提升了渠道對客戶的吸引力與粘性,助力銀行挖掘客戶價值,實現銷售轉化。

3)提升營銷精度,實現千人千面精準營銷與精細化運營。以使用者資料為核心,圍繞其展開對使用者的洞察與挖掘,銀行能夠實現千人千面的個性化推薦,在最大化營銷效果的同時,提升營銷投入產出比,減少不必要的營銷投入。

3.   需求全面升級,銀行資料庫體系迎來更新潮

圖 10:   銀行資料庫需求變化與解決方案演進

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3.1   過去到現在:基於全流程解決方案,有效滿足銀行資料庫體系新需求

資料庫作為銀行IT系統中關鍵的核心基礎設施,其主要作用就是幫助銀行對包括交易資料、使用者資料、反欺詐資料在內的核心資料資產進行儲存、分析,是銀行經營戰略轉型的關鍵支撐元件。然而,近年來,隨著銀行業務場景的不斷豐富以及數字化轉型程式的持續發展,使用者線上線下交易量大幅上升,所帶來的資料量和資料種類也愈加豐富,使得原有以DB2、Oracle為主的資料庫體系由於資料高併發場景下處理能力不足、使用成本較高以及安全可控性較差等原因逐漸難以應對。

一是集中式資料庫在高併發場景下資料處理能力不足。由於大多網際網路應用普遍表現出高併發讀寫、海量資料處理等特點,集中式資料庫由於彈性擴充能力不足,並不能很好地支援這些場景;同時,傳統集中式資料庫體系,由於採用集中式架構,整體系統風險較為集中,當單點硬體發生故障,或軟體需要升級時,往往需要對整體業務系統進行停機處理,難以滿足使用者對於銀行提供全天候服務需求。

二是商業資料庫使用成本較高。一方面,在原有以Oracle、DB2為主的商業資料庫體系中,銀行每年需要支付高昂的License費用;另一方面,在傳統商業資料庫體系下,在需要進行資料庫開發和運維時,需要原廠或第三方服務商提供運維服務,導致銀行在資料庫部署後開發運維成本也居高不下。

三是傳統資料庫體系安全可控性較差。銀行傳統以Oracle、DB2等為主的資料庫體系,核心技術掌握在國外廠商手中,整體資料庫系統安全可控性較差,且存在被技術卡脖子的風險,因此在國家信創要求日益嚴格的趨勢下,逐漸難以適用。

現階段,基於上述需求及痛點,重塑銀行資料庫體系,首先要對系統架構及不同型別資料庫功能有著深刻了解,通過部署前的設計規劃,為後續改造的順利進行打下堅實基礎;進而基於完善的規劃設計,在改造過程中針對不同業務場景,部署相應的資料庫產品,並可根據需求對存量業務系統進行完整的資料遷移;最後,通過廠商提供部署後持續的運維、培訓服務,有效降低後期使用成本。

但在實際改造過程中,受自身體量、資料量等因素影響,不同規模銀行資料庫改造程式也大不相同。規模2000億以下的中小銀行,由於資料高併發場景較少,原有集中式資料庫體系已能較好應對,因此目前資料庫改造需求尚不明顯,大多僅在一些大資料分析場景下進行了小規模試用。而2000億規模以上的銀行,自身資料量較大,且整體科技投入預算較為充足,是現階段資料庫迭代的主要需求方。其中,針對核心業務系統的資料庫改造,由於複雜程度最高,且對資料遷移能力有著極高要求等因素,整體處於起步階段。而針對非核心業務系統的改造,不論是新增業務系統還是存量業務系統均有較大需求,具體解決方案如下。

部署前,通過完善的諮詢規劃以及POC測試,選定合適的資料庫產品和系統架構。銀行需要基於自身原有系統架構,結合不同資料庫產品功能及效能,對系統進行包括系統架構規劃、產品選型規劃、資料安全規劃等在內的整體性的規劃設計,避免因選型錯誤而導致的系統不相容問題出現。

部署中,針對原有資料庫體系不足之處,依託分散式資料庫、開源資料庫以及信創資料庫的所具備多種核心能力進行全面補足。

分散式資料庫,提升高併發場景下資料處理能力。一方面,基於分散式資料庫所具備的高效能、可彈性擴充套件等主要特點,使銀行資料庫體系具備橫向擴充能力,可以按需進行快速擴容,有效提升高併發場景下銀行資料處理需求;另一方面,依託分散式資料庫包含的存算分離、資料多分片等多種技術架構,將資料系統風險分散,在發生單一軟硬體模組故障時,無需對整體系統進行停機維護,有效滿足了網際網路業務場景下,使用者對於銀行全天候服務的需求。

開源資料庫,減少資料庫使用成本。與傳統商業資料庫相比,銀行使用開源資料庫無需支付每年高昂的License費用;同時,開源模式資料庫提高了資料庫產品開發的“效率”,它將原始碼開放,避免了研發人員對基礎程式的重複開發,有效減少了未來銀行對於資料庫功能持續優化升級的開發成本,並且在部署後期遇到問題時,銀行可自主通過開源社群尋找解決方案,而無需再依靠資料庫廠商進行運維,進一步降低了銀行整體使用成本。

信創資料庫,實現安全可控。銀行可選擇部署國產廠商資料庫產品,對原有集中式資料庫進行國產替換或對新增業務系統進行分散式資料庫部署,實現資料庫的全面安全可控。首先該資料庫產品需是國產自研;同時,在技術以及資質方面,需要完全符合信創標準。例如,需相容多種國產硬體體系以及作業系統、滿足GB/T 20273及GB/T 18336兩大資訊保安標準、是信創工委會成員單位等。

此外針對部署過程中資料遷移問題,銀行可以基於前期完善的資料遷移規劃,結合自動化工具實現對存量資料的全量遷移,有效減少因遷移不完善而導致的資料大量損耗情況以及大規模停機情況發生,保障業務連續性。

部署後,通過資料庫廠商提供的持續性維保服務,使銀行後期資料庫運維壓力大幅減小;同時,基於全面的技術培訓,使銀行技術人員有能力獨立進行資料庫的開發和運維,進一步降低資料庫後期使用成本。  

順應發展需求,分散式資料庫成為某股份制商業銀行新選擇

2021年,該行入選我國系統重要性銀行名單,成為國內系統重要性銀行。在2021年英國《銀行家》全球1000家銀行排名中,該行按一級資本排名全球第51位,按資產規模排名全球第64位。為進一步提升客戶體驗,該行積極推動數字化轉型戰略,以重點工程建設為抓手,持續推進業務數字化轉型、資料基礎、科技支撐等建設,目前已成為銀行數字化轉型的行業標杆之一。

多重因素影響,集中式資料庫問題日漸顯著

近年來,隨著銀行線下業務向線上轉移趨勢的日益顯著,資料量迎來了爆發性增長,同時也對資料處理能力提出了更高要求。疊加,國家金融信創政策的影響,銀行對於資料庫安全、自主可控的要求也大幅上升。而該銀行以Oracle、DB2為主的集中式資料庫體系,由於敏捷開發能力不足、彈性擴充套件能力受限、運維成本較高以及安全可控性較差等問題,逐漸難以適用。具體而言,問題主要體現在以下幾方面:

一是資料高併發場景下處理能力有限。該行傳統集中式架構資料庫體系,支援垂直擴充套件,彈性擴充能力受限,因此在面對網際網路業務所帶來的高併發、海量的資料應用場景時,普遍缺乏足夠的資料處理能力,難以對業務形成有效支撐。

二是系統執行風險較高。在該行傳統集中式資料庫體系下,整體系統風險較為集中,當單點硬體發生故障,或軟體需要升級時,往往需要對整體業務系統進行停機處理,難以滿足使用者線上上業務場景中,需要銀行提供7x24小時服務能力的要求。

三是運維成本較高。原有資料庫體系中,該銀行每年需要支付高昂的License費用;另一方面,在後期有升級擴容需求時,該銀行需要通過購買底層硬體裝置對系統進行升級擴容,且需要原廠提供服務,使用成本居高不下。

四是安全可控性較差。該銀行原有資料庫體系主要以Oracle、DB2等外國品牌集中式商業資料庫為主,核心技術掌握在外國廠商手中,導致資料庫系統安全可控性較差,且存在被外國技術卡脖子的風險,因此在國家信創要求日益嚴格的趨勢下,逐漸難以適用。

從易到難,愛可生助力該銀行資料庫分散式改造穩步推進

­基於上述痛點,該行於2017年開始由傳統商用集中式技術到擁抱開源分散式技術的探索,積極推動由集中式向分散式架構轉型,實現安全可控的資料庫替代方案。經過一年多的方案調研、選型以及POC測試,愛可生的儲存計算分離、Share-nothing的分散式資料庫方案— 雲樹Shard分散式資料庫憑藉著較高的產品成熟度、完善的服務能力、豐富的金融行業落地案例、核心模組開源等優勢,成為了該行的最終選擇。

圖 11:   愛可生資料庫產品矩陣

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上海愛可生資訊科技股份有限公司(簡稱“愛可生”)是國內企業級資料處理技術整體解決方案提供商、國內領先的分散式資料庫領域優秀企業,公司致力於用資料驅動企業增長。截至目前,已服務了中國人民銀行、工商銀行、中國農業銀行、華夏銀行、興業銀行等多家全國性銀行。  

圖 12:   該銀行分散式資料庫改造過程

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針對該行分散式資料庫改造需求,愛可生為其提供了從架構設計、產品測試、業務適配測試、投產測試到投產的端到端服務,全面支援了該行的資料庫改造。

部署前,愛可生輔助該行進行了詳細的系統改造規劃,制定了先將雲樹Shard分散式資料庫上線內部管理系統,在技術方案及產品穩定性得到驗證後,再逐漸上線分行類業務,以及網際網路渠道支付類業務穩步推進的全面資料庫改造計劃。有效保障了改造過程的順利進行,同時更好的滿足了各業務部門對分散式資料庫的個性化需求。

圖 13:   該行分散式資料庫系統架構

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部署中,以分行中間業務為例,為滿足40多家分行業務同時線上,採用分散式垂直拆分模式,建設了同城雙活的雲樹Shard分散式架構,資料庫層採用的是1主3備的方式,本地機房1備,另外中心機房2備份,確保一個節點的ack返回,主庫提交,這樣最大的保障資料一致性併兼顧效能問題,最大限度保證資料的安全。針對原有集中式資料庫存在問題,愛可生雲樹Shard分散式資料庫基於高可用、高效能、彈性擴充套件、自研且開源等核心優勢進行全面補足。

在處理資料高併發場景方面。憑藉雲樹Shard分散式資料庫所具備的高效能、可彈性擴充套件等金融級分散式資料庫核心能力,使該行資料庫體系具備橫向擴充能力,且能夠按需實現秒級線上擴容,有效提升了海量資料、高併發的線上業務場景的處理效率,更好的為線上業務形成資料支撐。

在減少系統運營風險方面。通過部署雲樹Shard分散式資料庫,基於分片資料多副本、節點高可用以及故障自動修復等核心技術優勢,使得該行有效將資料系統風險分散,在發生單一軟硬體模組故障時,無需對整體系統進行停機維護,有效滿足了網際網路業務場景下,使用者對於銀行全天候服務的需求。

在有效控制使用成本方面。首先雲樹Shard分散式資料庫作為國產資料庫,該行無需每年支付高昂的License費用;其次,雲樹Shard分散式資料庫支援普通PC Server部署,不依賴高階硬體,且具備彈性擴充套件、動態擴容能力,使得該銀行在後期需要升級擴容時,無需支付高昂的硬體裝置採購及原廠維保服務費用,大幅降低了資料庫使用成本。

在安全可控性方面。雲樹Shard分散式資料庫,是愛可生完全自主研發的金融級分散式資料庫,支撐了行內大量業務系統穩定執行,幫助該行擺脫了對包括Oracle、DB2等外國資料庫的高度依賴,在核心技術上實現了安全可控,有效滿足了國家信創要求。

部署後,為更好的幫助該銀行進行系統分散式改造,一方面,愛可生還為其提供了持續性的後期維保服務,支援7x24小時的故障處理以及資料庫效能優化,保障了該銀行分散式資料庫的正常使用;另一方面,愛可生結合該行開發、運維團隊技術的實際情況,制定了不同的培訓方案,分別對行內開發和運維人員進行技術培訓,幫助行內技術人員更快掌握資料庫核心技術,形成開發、運維規範體系,進一步減少後期資料庫開發運維成本。

3年時間內,愛可生雲樹產品系列為該行行內50多個業務系統的穩定執行提供了強有力的支撐。其中,在中間業務類業務 、賬務管理類業務 、支付類業務、 渠道類業務等10多個業務系統成功實現分散式改造;並在智慧服務類業務、 資訊管理類業務 、辦公系統類業務、 大資料系統類業務、 認證類業務 、風控類業務 、備份類業務等40多個業務系統實現國產集中式資料庫替換。

效果顯著,雲樹Shard分散式資料庫全面提升該行資料庫能力

金融級資料可靠能力提升,通過部署雲樹Shard分散式資料庫,依託資料庫故障自動切換,自動資料庫補償等核心能力,使該銀行資料可靠能力大幅提升,有效滿足資料零丟失的業務需求。

資料庫運維能力提升,雲樹Shard分散式資料庫全面部署,基於自動化、視覺化、統一化、標準化資料庫運維等優勢能力,顯著提升該銀行資料庫運維效率,降低了資料庫運維運營成本。

資料安全保障水平提高,通過部署雲樹Shard分散式資料庫,有效幫助該銀行進行同城雙中心雙活建設,同時滿足同中心RPO=0,RTO秒級,跨資料中心RTO<10s的業務高可用要求。

自主可控能力增強,通過部署雲樹Shard分散式資料庫,該銀行順利完成了集中式向分散式轉型,有效提升行內資料庫運維、研發的自主可控政策實施落地。

未來隨著合作的進一步加深,雲樹Shard分散式資料庫還將會滲透到該行更重要、更核心的業務系統中去,助力該銀行實現全面的資料庫安全可控。

  3.2   未來:要求持續提升,銀行資料庫體系迎來新挑戰

信創政策持續演進,銀行核心業務系統實現資料庫國產替換,需要滿足更高要求。目前針對辦公系統以及非核心業務系統的資料庫國產化替代,正在各型別銀行之間廣泛進行。未來,隨著金融信創政策的進一步落地,銀行核心業務系統資料庫的國產替代也勢在必行。具體來說,想要實現核心業務系統資料庫的全面替換,國產資料庫還需要滿足兩大要求。

  • 更高的系統相容性。與非核心業務系統和辦公系統不同,核心系統是銀行所有業務系統的心臟,所有和錢有關係的操作都要經過核心業務系統的核算、清算,因而核心系統出現問題會導致全行業務中斷甚至癱瘓。同時,核心業務系統覆蓋較廣,且歷史包袱較重,系統複雜程度也比其它業務系統更高,因此對其改造時需要梳理所有和其相關的業務,並需要著重考慮資料庫與系統相容性適配問題,保障業務連續性。
  • 更完善的資料遷移。考慮到核心業務系統的重要性以及資料量,未來想要實現全面的資料庫替換,需要進行比其它業務系統資料庫替換時更完善的資料遷移,以此來保障前後資料的一致性,避免因遷移不完整而導致的資料損耗和合規問題的發生。因此,未來是否能夠進行全量且優質的資料遷移,也是核心業務系統資料庫實現國產化替代的決定性因素之一。

零售、財富私域場景的不斷深入,引發銀行多種資料庫新需求。隨著銀行零售、財富等業務場景下私域運營需求的不斷增多,通過搭建公眾號、小程式、APP以及直播平臺等私域渠道的對使用者進行精細化運營的趨勢也日益顯著。

  • 一方面,較多的線上私域場景引發了包括圖片、音視訊等非結構化資料的巨量增長,也導致了異構資料實時查詢場景的逐漸增多。例如線上營銷場景中,通過對使用者畫像等異構資料的實時查詢,幫助銷售人員根據使用者個性化需求提供更有針對性的產品服務。銀行現階段大多采取的是關係型與非關係型資料庫並行的方式,以此來滿足多種類資料儲存和海量異構資料實時查詢需求。但這一方法會導致資料被重複複製多份,嚴重製約系統執行效率,並且會大幅增加銀行資料庫部署及運維成本。因此,未來多模資料庫憑藉支援靈活的資料儲存型別,能夠將各種型別的資料進行集中儲存、實時查詢和處理,且可以同時滿足應用對於結構化、半結構化和非結構化資料的統一管理需求等核心優勢,幫助銀行有效提升資料儲存和查詢效率的同時,減少了資料庫部署及後期運維管理成本,已逐漸成為銀行資料庫的一大需求點
  • 另一方面,為實現使用者精準營銷,進一步提升營銷轉化效率,銀行需要能夠對全量使用者資料進行實時分析。例如線上上客服場景中,通過對會話流資訊資料的實時分析,進行使用者意圖識別等。但現階段,銀行主流的OLTP和OLAP資料庫並行模式,系統間會有分鐘/小時級的時延,且資料庫之間的一致性無法保證,難以滿足對分析的實時性要求很高的業務場景。因此,HTAP資料庫基於能夠同時支撐OLTP和 OLAP場景的核心優勢,幫助銀行有效避免傳統架構中大量資料互動造成的資源浪費和衝突,且能夠滿足銀行使用者實時分析場景需求。在有效提升資料儲存效能的同時,大幅減少銀行資料庫採購成本以及運營成本,已成為未來資料庫的主要需求點之一。

3.3   整體優化,資料庫改造為銀行帶來多種收益

資料儲存能力大幅提升。通過靈活部署包括分散式關係型、非關係型等多種類資料庫,使銀行實現了在網際網路資料高併發場景下,對傳統結構化資料、非結構化以及半結構化資料的全量儲存,相較原有集中式資料庫體系來說,資料儲存能力得到了大幅增強。

資料庫使用成本顯著降低。基於分散式資料庫所具備的高可用、彈性擴充以及動態擴容能力,以及開源資料庫具備的開源社群等核心優勢,有效減少銀行後期資料庫開發升級成本;同時,長期來看,未來HTAP、多模資料庫的全面應用,也能夠幫助銀行大幅減少資料庫部署數量,進一步降低資料庫使用成本。

4.   BI商業智慧,助力銀行挖掘資料價值、驅動業務增長

圖 14:   銀行業務需求變化與BI解決方案演進

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4.1   過去到現在:業務人員分析需求旺盛,自助式BI被普遍採用

隨著銀行數字化轉型不斷深入,線上線下資料量呈現指數級爆炸式增長,資料逐漸成為支撐銀行業務快速發展的重要資產。銀行會選擇構建覆蓋底層資料管理、中層資料分析到上層資料展現的傳統式BI,以盤活資料資產,深度挖掘各類資料價值,對問題現狀進行描述性分析或對問題根因進行診斷性分析,為銀行業務經營與管理決策做支撐。

但在傳統的資料分析實踐中,分析人員是具備專業資料分析能力的技術人員,分析結果使用者卻是業務人員或管理人員,當業務/管理人員提出分析需求後,需由技術人員分析並將結果反饋給業務/管理人員。一方面由於技術人員對需求把握不精準導致分析結果不盡人意、分析質量欠缺,另一方面由於溝通成本高,大量耗費了業務/管理、技術人員雙方的時間,造成分析效率低、週期長、成本高,且技術人員個人價值難以最大化。因此銀行 需要以工具為業務/管理人員賦能,助力其完成更貼近業務的資料分析,同時幫助技術人員迴歸技術本位投入到更需專業度的工作中去

為此,現階段銀行開始普遍採用自助式BI作為視覺化分析工具。自助式BI主要面向業務/管理人員,業務/管理人員能基於業務理解,藉助易用性較強的前端分析工具,通過簡單的拖拉拽開展自助式分析。一般而言,自助式分析可分為兩類:半自助的視覺化互動分析和完全自助的自助式分析。

圖 15:   自助式BI可分為半自助式和全自助式

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4.2   未來:疊加AI技術,智慧化BI增強分析深度、實現智慧分析

隨著AI應用的逐步加深,銀行對更為智慧化的資料分析提出了需求,有兩方面:

第一,業務驅動下,銀行產生預測性分析需求。無論是通過傳統BI還是自助式BI進行資料分析,銀行常停留在對經營現狀的描述性分析和對原因的診斷性分析上,如對貸後信貸資產內部收益率進行分析等,缺乏預測性分析能力。未來,隨著營銷、風控等業務場景的不斷深化與延伸,銀行對這些場景下的預測性分析需求將會越來越旺盛。

第二,業務/管理人員需被進一步賦能,資料分析操作門檻需進一步降低、便捷程度需進一步增強、分析深度需進一步提升,需能實現更為易用、便捷、高階的自助分析。

因此,銀行的BI將逐步走向智慧化,AI+BI模式成為銀行未來資料分析應用的重要趨勢。相應地,針對不同的需求,未來智慧化BI將會產生兩大方向:

一是資料探勘+BI。銀行會在BI中嵌入資料探勘能力,從而進一步挖掘資料價值,實現對未來經營狀況的預測。資料探勘平臺主要面向於高階技術人員,內建深度學習等多種視覺化演算法,能夠解決分類、聚類、關聯、預測問題,最終應用於客戶分析、信貸風險評估、欺詐交易識別、效率分析等營銷、風控及運營場景,助力銀行進行發展方向調整和更為前置的業務決策。

二是增強分析+BI。梳理資料應用的全流程,增強分析技術將運用於多環節:資料準備環節,銀行可通過語義模型,將難以理解非結構化資料簡單化,同時藉助機器學習技術和分析目錄,實現資料準備能力的增強;資料分析環節,藉助自然語言查詢技術實現所需資料的快速查詢,依託智慧化技術及自動類技術進行自動洞察;資料展示環節,藉助自然語言生成技術和自動化技術,實現自動視覺化資料展現

藉助智慧資料分析平臺,重慶銀行解決“看數”、“用數”、“管數”難題

重慶銀行成立於2007年9月,是第一家在港交所定向增發的內地上市城商行,連續五年躋身《銀行家》全球前300強,在2021年全球銀行品牌500強榜單中位列206位,在國內城商行中處於領先水平。

“看數”、“用數”、“管數”難,重慶銀行資料應用面臨多重挑戰

隨著行內業務的不斷擴充套件和數字化程式的持續推進,重慶銀行的資料量呈爆炸式增長,資料複雜度也呈指數級上升。基於此,重慶銀行構建了大資料平臺,完成了大量複雜資料的彙總。但完成資料歸集僅為資料的應用提供了底層支撐,要想真正實現對資料的快速查詢、高效使用及靈活管控,重慶銀行還需解決諸多問題:

第一,資料查詢效率低下,難以實現快速“看數”。原有的大資料體系下,資料龐雜,要想獲取所需資料,業務人員或資料分析人員需頻繁切換登入多個資料平臺,不利於實現快速的資料查詢與獲取。

第二,缺乏分析支撐能力,無法助力高效“用數”。原有體系下,進行資料分析門檻高,多需由專業的技術人員通過編碼才能實現,缺乏面向業務人員的分析工具,造成了時間成本和人力成本的浪費;而對於專業業務人員而言,又缺乏更為高階的資料探勘工具,專業人員能力無法真正發揮出來,出現資源錯配的情況。

第三,資料管理監控不足,難以實現健全“管數”。資料管控體系不夠健全,缺乏靈活、全域性的許可權管理機制,業務人員和分析人員提出資料需求後,往往需經過漫長的許可權審批流程,才能獲取到資料,為資料分析帶來了極大不便。

依託Smartbi,重慶銀行完成門戶建設、工具構建和安全管控

為解決上述問題,重慶銀行需在大資料平臺的基礎上,構建完善的資料分析平臺,以實現高效“看數”、“用數”及“管數”。因此,在綜合考慮產品功能完整性、平臺理念契合度及建設經驗成熟度後,思邁特軟體以其對業務人員和科技人員強大的支撐能力,資料化經營、資料文化等先進的平臺理念,以及前沿客戶的資料分析平臺系統建設經歷,最終脫穎而出。重慶銀行選擇與思邁特軟體展開合作,共同構建智慧資料分析平臺。

圖 16:   Smartbi一站式商業智慧平臺和解決方案架構圖

2022愛分析・銀行數字化實踐報告

廣州思邁特軟體有限公司成立於2011年,是一家商業智慧服務商,主要為銀行等客戶提供一站式商業智慧平臺和BI解決方案。思邁特軟體業務覆蓋20餘省市,服務過大量銀行客戶,包括中國銀行、建設銀行、民生銀行等國股行和北京銀行、南京銀行、重慶農商行等領先區域性銀行,具備完備、貼合銀行客戶需求的成熟產品以及豐富、成熟的資料分析平臺落地經驗。

依託於Smartbi,思邁特軟體為重慶銀行提供了一套完整的解決方案,在深度理解重慶銀行業務流程及架構的基礎上,幫助行方完成了統一的資料門戶建設,構建了大量工具集,並提供了許可權控制體系和資料脫敏功能。

圖 17:   Smartbi幫助重慶銀行解決“看數”、“用數”、“管數”問題

2022愛分析・銀行數字化實踐報告

針對“看數”難的問題,重慶銀行建設了統一的資料分析平臺與輕量級、低耦合、易整合、易維護的統一資料門戶,快速實現了包括BI在內的各資料應用的統一整合與統一管理。在思邁特軟體的幫助下,重慶銀行完成了整合規範、UI/UE規範、許可權對接規範、日誌規範的統一構建,保證了各應用的使用者互動統一——基於統一認證平臺,使用者不用頻繁切換系統,可在該門戶入口一鍵登入各資料應用系統,高效查詢檢索來自各個系統的資料。

針對“用數”難的問題,重慶銀行基於思邁特軟體強大的資料能力,在資料分析平臺之上搭載了豐富的工具集。

首先,思邁特軟體為重慶銀行智慧資料分析平臺提供了後設資料管理工具,便於資料分析人員檢視與管理系統內的後設資料資訊,包括已接入資料表、欄位、引數、多維模型、查詢、報表、儀表盤等資訊,為後續資料分析奠定了堅實基礎。

其次,重慶銀行在智慧資料分析平臺上增加了分析工具集,包括基本的固定格式報表、Office分析報告等描述性分析工具,自助儀表盤、EXCEL融合分析等診斷性分析工具,以及資料探勘等預測性分析工具。各類工具中,自助儀表盤、EXCEL融合分析和資料探勘最具代表性。

  • 面向普通使用者,自助儀表盤藉助豐富的互動控制元件和圖表元件,能為使用者提供自助式的業務看板能力,使用者只需要簡單的拖拉拽便可生成圖表,並實現多終端直觀展現。
  • 面向習慣使用EXCEL進行資料分析的使用者,重慶銀行為其提供了便捷的EXCEL融合分析工具,一方面其學習門檻低,便於快速上手使用,另一方面其在保留了EXCEL習慣和優勢的同時,還打破了EXCEL侷限,解決了EXCEL取數、效能、分享等問題。
  • 而面向更為專業的技術人員,重慶銀行則增加了資料探勘模組,支援流程化資料處理和建模,內建迴歸演算法、聚類演算法、深度學習等大量經典演算法,技術人員可通過編寫SQL,快速實現資料探勘預測分析。

針對“管數”難的問題,思邁特軟體幫助重慶銀行完成了許可權控制體系的搭建和資料脫敏功能的完善。一方面,搭建了許可權管控體系,該體系支援按使用者、使用者組、角色進行管理,支援多級使用者管理體系,同時能夠對許可權申請流程進行記錄留痕,管理人員可在平臺上控制不同部門或不同地域(IP)的使用者功能許可權、資料訪問許可權、資源訪問許可權,實現資料操作可追溯。另一方面,重慶銀行還通過完善脫敏規則配置、脫敏預覽等資料脫敏功能,保證資料可提供可控的預覽及下放。

通過智慧資料分析平臺建設,重慶銀行實現多重效果及業務價值

依託Smartbi,重慶銀行在原有大資料平臺上構建了智慧資料分析平臺,並推廣至全行互金部、個金部、風險管理部等7個部門,解決了“看數”、“用數”、“管數”三方面資料應用的問題,便利了管理層看數用數,助力了管理決策,實現了多重業務價值。

對業務人員和資料分析人員而言:

第一,實現快速“看數”。通過統一門戶平臺的建設及統一登入功能的應用,重慶銀行業務人員和資料分析人員能夠實現所需資料的快速查詢,極大提升了使用體驗。

第二,助力高效“用數”。通過豐富工具集的使用,一方面降低了業務人員資料分析門檻,業務人員無需科技部門支援便可完成近80%的資料分析需求;另一方面便利了專業的資料分析人員和技術人員,釋放了科技部門的工作壓力,同時為其承擔資料探勘、機器學習等高階工作做支撐。使用該智慧資料分析平臺以來,重慶銀行已完成300餘張報表的開發,開通了75個資料分析人員賬戶,累計資料分析上萬餘次。

第三,實現健全“管數”。藉助許可權控制體系和資料脫敏功能,重慶銀行從全域性上實現了資料的有序管理與資料應用的可溯源,保障了資料安全可控。

對管理層而言,藉助智慧資料分析平臺,重慶銀行管理人員可以更直觀、更及時、更全面地檢視資料。一是以柱狀圖餅狀圖等形式呈現資料,看數更直觀;二是避免了繁雜的申請審批流程,看數更便捷及時;三是彙總聯動各部門全行級資料,看數更全面,能基於此為科學決策做支撐。

此外,該平臺助力重慶銀行打造了自上而下的資料文化,推動了全行數字化程式。通過平臺建設,大資料應用和分析走進了全行員工和管理人員的工作中,激發了各層級人員對於資料的認知、挖掘和運用。通過推動全員自助分析、資料共享和激勵措施,重慶銀行提升了行內資料資產價值,促進了業務發展、風險控制和內部管理變革,進一步推動了全行數字化轉型。

4.3   多角色賦能,BI商業智慧助力資料文化構建

對於業務/管理人員而言,能夠提升資料分析效率,提升業務價值。藉助自助式BI,業務/管理人員一方面降低了溝通成本,簡化了不必要的層層審批流程;另一方面,由業務/管理人員自己完成全流程資料分析,能夠更切合業務地實現資料準備、資料分析以及資料展現,極大提升了資料分析的準確性,助力銀行提升了業務價值。而未來依託智慧化BI,業務/管理人員一方面能夠通過自動化能力提升整體資料分析效率,通過增強分析能力更為快速地獲取資料及分析成果,提升看數用數的直觀度、便捷度;另一方面能夠依託深入的資料探勘能力,挖掘資料價值,瞭解經營狀況及根因、做出預測,從而更精準地完成業務經營決策。

對於技術人員而言,能夠助力其迴歸本位,釋放IT價值。藉助自助式BI,原有的資料分析工作甚至是資料準備工作,都可由業務部門自助完成,極大地降低了IT部門的工作量,幫助IT人員從繁複的資料工作中解放出來,將精力置於更為高階的資料探勘等工作中去,既提升IT工作效率、降低IT成本,又充分釋放了IT人員價值。

總的而言,藉助BI商業智慧,一方面,銀行能夠打破各部門間資料孤島,增強各部門間的資料協同能力,降低經營成本,推動經營良性發展;另一方面,銀行能夠提升全行人員對資料資產的重視程度,在全行構建起自上而下、統一的資料文化,從而推動銀行數字化轉型程式的加速。

 

將資料分析真正融於銀行管理,寧波銀行打通智慧化風控的最後一公里

寧波銀行是一家上市頭部城商行,成立以來,對公、零售等業務取得長足發展,資產規模在國內銀行中名列前茅。近年來,寧波銀行不斷加大金融科技資源投入,全面深化科技與業務融合,堅持以系統化、數字化、智慧化推動商業模式變革,實現為業務賦能、為客戶賦能。

寧波銀行不斷創新,探索BI+AI+圖譜的新模式

為深度挖掘資料價值、實現精細化服務管理,寧波銀行構建了資料分析平臺1.0。但隨著業務的快速發展、管理理念的不斷提升,需要進一步強化資料治理、降低分析門檻、提高大資料AI模型的應用程度,實現智慧化一站式資料分析。

因此構建一個理念更先進、場景更豐富、自主性更強、應用更落地、能夠真正“讓業務用起來”的資料分析平臺,成為寧波銀行的需求。為此,寧波銀行於2021年展開招投標工作,經過層層篩選後,杭州觀遠資料有限公司(下稱“觀遠資料”)憑藉其一站式的產品優勢、先進的設計理念和強大的產研能力及全流程服務能力,最終成為寧波銀行的合作伙伴,共同構建一站式智慧資料分析平臺2.0。

打造從資料開發到資料分析、增強分析的一站式智慧資料分析平臺

寧波銀行於2022年1月開啟平臺建設,依託觀遠資料強大的資料能力,截止目前已完成了底層資料開發平臺和數倉的建設,並打造了“AI+BI”互聯互通的全行性一站式分析管理平臺。一方面以其易用、智慧的特性助力更多的業務人員真正用起來,另一方面藉助其精細化許可權管控和資料動態脫敏能力,讓資料可用不可見,極大保障資訊保安。

完善底層資料基礎,為資料分析互聯互通奠定基礎。為實現對上層資料分析的支撐,寧波銀行面向技術人員,打造了資料開發平臺,實現了資料的統一整合與梳理。該平臺以資料開發和演算法開發為核心,技術人員可在此之上完成資料準備、任務開發、排程管理、外掛擴充套件、演算法實現、模型工程化管理、資料管理與協同服務。同時,觀遠資料還向寧波銀行提供了資料開發平臺的培訓支援,保障能將平臺真正用起來。

以AI演算法為支撐,BI平臺實現智慧化資料分析挖掘。在觀遠資料的幫助下,寧波銀行從0到1構建了評分卡、時序預測等模型結構,在對產品功能進行了定製化改造的基礎上,將AI能力整合到智慧資料分析平臺中,從而助力業務人員更便捷地替換資料來源或調參。業務人員通過簡單的拖拉拽即可獲取所需資料、實現資料分析,有效提升資料分析挖掘的智慧化水平。

寧波銀行通過演算法場景化,幫助業務人員以低門檻建立了BI平臺四類人工智慧模型——歸因、分類、預測以及關聯模型:

第一,藉助歸因(即資料解釋)模型,探尋資料異動原因。當業務出現關鍵指標波動時,業務人員只需要在儀表盤、報表等載體上點選,平臺即可從指定業務寬表中各維度出發,對客戶客群批量特徵進行演算法分析,自動搜尋對業務核心指標影響最大的維度組合,快速定位波動原因,反哺業務策略;

第二,利用分類模型,寧波銀行以演算法外掛產品化簡化演算法模型構建流程,助力業務人員快速實現需求。以評分卡模型為例,能夠助力業務人員通過拖拉拽完成評分卡自助建模,協助業務人員在業務營銷前做好客群分析,助力精準營銷、提升客戶體驗;

第三,利用預測(時序預測)模型,預測業務發展趨勢。基於COX(比例風險模型),寧波銀行能夠預測風險程度及損失、對風險化解手段進行成效分析,甚至挖掘更深層次的風險指標;

第四,依託關聯(即知識圖譜聯動BI)模型,尋找與特定客戶存在關聯的客群。寧波銀行業務人員能夠一鍵快速查詢公司、個人客戶之間的潛在關聯資訊,針對優質客戶,進行關聯營銷,針對不良客戶,提前開展風險防控。

精細化許可權管控和資料動態脫敏,保障資料安全。許可權管控方面,從使用者角色和資源隔離兩個角度保障了資料安全——使用者角色層面,支援平臺管理員、專案管理員、普通使用者三種不同許可權集合的角色;資源隔離層面,預設按照分支行和業務部門進行隔離,支援專案內的資源保護以及專案間資源分享場景;資料脫敏方面,一方面,將智慧資料分析平臺與銀行內部審批系統對接,在走完審批流後,通過介面方式,可快速進行資料的非脫敏展示;另一方面,支援敏感資料智慧化自動脫敏,能夠在不需要分辨手機號、身份證號等敏感資料是否需要脫敏的前提下,自動探測資料並處理。

降低資料分析門檻,增加資料分析深度,提升資料價值

寧波銀行和觀遠資料嚴格進行進度把控,已於2022年4月完成了包含底層資料開發平臺、數倉構建和部分AI能力構建在內的專案一階段建設,並在全行各業務條線風控場景下投入使用,使用者覆蓋上千人,應用效果得到驗證。

在業務使用方面,該平臺降低了技術門檻,只需少數IT人員做演算法外掛化,大量業務人員可進行自助分析,有效提升深度分析能力,賦能更多業務用起來;資料安全方面上,支援敏感資料自動脫敏及精細化許可權管控;監測場景方面,支援行內外資料資產靈活合規使用、支援“BI(商業智慧)+AI(人工智慧)+KG(知識圖譜)”互相融合;在應用效能方面,支援移動輕應用,包括手機、PC、PAD端,消除時間和空間的限制,無論是管理層、技術骨幹還是業務基層,都可以隨時隨地使用移動端檢視資料,實現“運籌帷幄之中,決勝千里之外”。

目前,該專案正在進行二階段的建設,寧波銀行將著力於“AI+BI”平臺的完善優化與擴充。AI方面,提升產品複用能力,優化演算法;BI方面,進行底層資源隔離、資料解釋以及資料脫敏能力的升級,從業務出發,不斷優化客戶體驗。與此同時,寧波銀行在經過總行風控部門的實施驗證後,正在逐步將平臺推廣至分行,為全行風控業務深度賦能,提升全行資料價值。

關於觀遠資料

觀遠資料成立於2016年,堅持以“讓業務用起來,讓決策更智慧”為使命,在資料分析和商業智慧領域積累了超過10餘年的行業實戰經驗,致力於為金融、高科技、網際網路、零售、消費、製造等行業的領先企業提供一站式資料分析與智慧決策產品及解決方案。觀遠資料已成功服務包括招商銀行、中信銀行、寧波銀行、數禾科技等在內的多家世界500強及行業頭部銀行金融機構。其中,招商銀行已有超20,000+使用者在活躍地使用資料雲平臺進行資料分析,建立了數以萬計的儀表盤、圖表、工作表與表格,近70%的業務人員能夠進行自主分析。平均一個資料分析的任務或專案,從原來五個工作日縮減到一個工作日,資料分析的效率提升了500%,得以高效支援決策管理。

 

5.   視訊銀行+,革新銀行客戶服務與業務辦理模式

圖 18:   銀行業務需求變化與視訊銀行解決方案演進

2022愛分析・銀行數字化實踐報告

5.1   過去到現在:為實現全時覆蓋,視訊銀行+數字人成為銀行重要工具

近年來,為了積極響應適老化、鄉村振興等政策號召,商業銀行紛紛開始擴充服務與展業渠道、提升服務與展業能力。在這一程式中,銀行面臨著諸多挑戰:客戶服務方面,銀行開始藉助企微、手機銀行等渠道進行客戶服務的線上化轉移,但依靠簡單的機器人進行諮詢回覆、投訴處理等,溫情化、人性化以及理解能力相對不足,銀行需要豐富線上客服形式,採用更為溫情化、強互動的方式進行客戶服務;業務辦理方面,雖依靠網銀、手機銀行等常見的線上渠道,能完成少數業務的辦理,但受制於合規及監管要求,銀行多數業務仍基於線下網點辦理,線上業務辦理能力不足,銀行需藉助工具完成線下業務辦理向線上的遷移。

為解決上述問題,銀行開始進行渠道轉型,將線下渠道的溫情化、強互動優勢與線上渠道的高便捷優勢深度融合,打造遠端視訊銀行。銀行從業務出發,以音視訊技術為支撐,結合智慧化能力和大資料能力,並與原有客服系統等深度融合,最終將視訊銀行落地於業務諮詢、查詢、投訴受理、風險排查等客戶服務場景,以及信貸、理財、對公、信用卡等業務辦理場景。

圖 19:   視訊銀行落地業務場景

2022愛分析・銀行數字化實踐報告

然而,在採用視訊銀行進行服務與展業的過程中,銀行仍基本依靠人工,一方面受坐席人員工作時間限制,銀行難以實現7*24小時全時段客戶服務與業務辦理,且客戶等待時間長、客戶體驗感不佳;另一方面人力成本高,且工作人員長期處理重複性工作,價值感難以得到滿足。

為此,部分銀行選擇在視訊銀行中嵌入數字人能力,面向各線上渠道提供虛擬互動服務,由數字人部分代替人工坐席進行客戶服務與業務辦理,從而在實現服務展業全時段覆蓋,提升標準化程度、提升客戶體驗感的同時,降低人力成本,實現降本增效。

區別於以音視訊技術為核心的純視訊銀行,“視訊銀行+數字人”的技術重點在於數字人。首先,銀行需結合自身品牌屬性,構建特色鮮明的AI虛擬形象,並可根據不同的業務場景定製專屬的表情及肢體語言。在此基礎上,銀行需為形象定製高擬真的TTS合成語音,以打造一個高度擬人化的數字人形象。其次,銀行需構建豐富的知識庫並打造強AI互動能力,數字人需具備強大的語音識別、語義理解、語音合成等能力,能夠支援多輪對話,並能夠提供多媒體視覺互動能力,從而滿足客戶的服務需求或業務辦理需求。最終,銀行會將視訊銀行+數字人主要落地於客戶服務場景,以及視訊雙錄等小部分簡單的業務辦理場景,進行多媒體互動業務辦理引導。

 

依託“視訊銀行+數字人”模式,某全國性銀行打造客戶服務經營新標杆

在金融科技快速發展大背景下,作為全國性商業銀行的領先品牌,某銀行多年來依託多項數字化舉措,堅持以客戶為中心,推進全行數字化轉型。在疫情防控常態化趨勢影響下,藉助數字化手段開展線上化、非接觸化服務,逐漸成為該銀行為客戶辦理業務、打造優質體驗的必要手段。

線上服務能力不足、覆蓋場景較少,客戶服務與經營亟需轉型

過去,該銀行主要通過線下開展客戶服務與客戶經營,而線上上也僅是通過文字機器人或語音呼叫中心開展非接觸式遠端服務,在服務能力和覆蓋場景方面均有所欠缺。

線上服務能力方面,文字機器人實時性弱,語音機器人不支援視訊接入,僅依靠原有的服務形態,難以滿足行方多樣化的業務需求,無法提供溫情化、直觀化的客戶服務。

覆蓋場景方面,原有的線上業務渠道僅支援被動式的客戶服務和少量的主動式客戶服務,由於監管要求和功能欠缺,在私行產品代銷、保險代銷等業務辦理方面發揮作用較小。

依託穩定、高清的音視訊能力,聲網助力某銀行構建遠端銀行服務能力

為解決上述問題、打造優質客戶體驗,構建覆蓋多業務、多場景的視訊銀行成為該行的必舉之措,因此該行於2021年4月啟動了遠端銀行專案招投標工作。在綜合評估功能、技術、質量等共200餘項指標,經過遠端PoC測試後,該銀行最終選擇與聲網展開合作,共同構建一站式音視訊解決方案,為客戶提供穩定、高質的遠端服務。

聲網成立於2014年4月,是一家實時音視訊API平臺專業服務商,能夠助力企業構建多種實時音視訊互動場景。成立以來,聲網已服務社交直播、遊戲電競、IoT、銀行、保險等20餘個行業,共計200多種場景。

圖 20:   聲網產品功能元件

2022愛分析・銀行數字化實踐報告

依託自身強大的技術能力和豐富的遠端銀行建設經驗,聲網為該全國性銀行提供了定製化解決方案,7個月完成了基於全球部署的SD-RTN軟體定義實時網及視訊客服平臺軟體產品的搭建,方案覆蓋手機私行代銷、線上保險銷售、個貸面籤等多個場景。

針對服務能力欠缺的問題,聲網為該銀行提供了全面的視訊客服平臺和全球部署、穩定高清的音視訊服務。

首先,聲網幫助該銀行搭建了視訊客服平臺軟體,該平臺可支援網際網路視訊、5G視訊的接入,打通了包括運營商電信域和網際網路域在內的使用者接入全渠道,能夠幫助銀行為客戶提供融合視訊服務,提供智慧路由、IVVR、視訊客服、外呼、話務質檢、監控中心、資料包表等全部視訊呼叫中心功能,可為該銀行的客戶提供面對面、有溫度的服務。

其次,為支撐視訊服務,底層上聲網為該銀行提供了基於全球部署的SD-RTN軟體定義實時網,進行視訊加速。一方面憑藉全球部署的優勢幫助該銀行實現了7*24小時全時區、多地域的視訊服務,另一方面依託自身優秀的弱網表現助力該銀行實現了穩定、高質服務,提升了客戶體驗。值得一提的是,聲網在構建平臺的基礎上,還幫助該銀行進行了原有呼叫中心和AI能力引擎的對接。一方面,該銀行通過SIP協議將視訊銀行平臺與原有語音呼叫中心對接,將傳統呼叫中心能力整合於視訊銀行平臺之中,實現了多渠道互聯互通,為客戶提供了一致性體驗;另一方面,該銀行完成了視訊銀行平臺和多種AI能力的對接,在平臺內整合語音識別、語音合成、對話管理等AI產品,實現了業務服務智慧化。

分階段場景落地,數字人賦能效果顯著

針對覆蓋場景不足的問題,聲網分階段幫助該銀行完成了遠端銀行在各業務場景的落地。

圖 21:   某銀行分階段完成遠端銀行場景落地

2022愛分析・銀行數字化實踐報告

第一階段,聲網幫助該銀行實現了手機銀行私行代銷產品AI雙錄及補錄,業務範圍覆蓋代銷資管、私行代銷、家族信託、全權委託及私募理財等六類產品。客戶通過手機銀行發起線上雙錄,在經過人臉識別後進入雙錄流程,由AI坐席自動接通。行方在產品中設定好雙錄規則與雙錄話術,AI坐席會呼叫AI能力進行文字轉語音的話術自動播報並進行封閉性提問,問答結束後進入支付購買環節,後臺會進行質檢,若質檢通過雙錄完成,若未通過則進行補錄與再次質檢。

圖 22:   數字人智慧客服

2022愛分析・銀行數字化實踐報告

第二階段,聲網則助力行方將線上保險產品購買流程接入了手機銀行VR場景,客戶在微信或信聊中收到客戶經理的會客邀約,即可點選連結跳轉至手機銀行VR會客廳,與客戶經理面對面溝通交流、檢視產品資料演示、進行雙錄、訂單互動,覆蓋了從邀請客戶、保險產品講解、投保計劃書生成、簽名雙錄到支付購買的保險銷售全流程。值得一提的是,在進行保險代銷場景下視訊銀行的落地時,聲網在視訊客服的基礎上,幫助該銀行在其中嵌入了數字人的能力,以數字人部分替代人工坐席,通過視訊銀行+數字人的模式,助力該銀行提供更為直觀、人性化的智慧服務。

第三階段,在聲網的幫助下,該銀行將視訊銀行逐漸落地於個貸、小微企業貸、信用卡面籤、對公賬戶開  戶等更多場景,進一步擴充了遠端銀行業務覆蓋的廣度,同時將視訊銀行與數字人更深入地結合,增強建設的深度,實現了多業務、多場景、多方位的遠端銀行服務。

降低成本、提升體驗,某全國性銀行實現客戶服務與經營全方位升級

通過視訊加速服務的建設和遠端視訊軟體的部署落地,該銀行最終在數字金融部、信用卡中心、客服中心等多個部門的多個業務場景下建立起了強大的視訊銀行服務能力,在降低服務成本的同時,極大地提升了客戶體驗,助力全行客戶服務與業務辦理降本增效。

一,打造業務服務新形式,降低服務成本。通過視訊銀行提供線上化服務、進行線上業務辦理,一方面顯著降低了線下服務與業務辦理成本,另一方面線上業務服務形式從單一的呼叫中心向遠端銀行轉變,提升了線上服務效率,也能降低線上服務成本。

二,實現多渠道客戶服務,提升客戶體驗。通過專案建設,行方實現了多渠道、全時段、多地域的穩定高質視訊銀行服務——多渠道,聲網幫助該銀行實現了集網際網路視訊和5G視訊的融合視訊服務,行方客戶不僅可通過手機銀行等網際網路渠道發起視訊呼叫,也可以通過撥打服務熱線連線視訊客服,進行各項業務的線上辦理;全時段,通過聲網提供的視訊銀行能力,銀行可以向客戶提供7*24小時不間斷的面對面客戶服務和業務辦理;多地域,依託聲網穩定的全球實時音視訊能力,該銀行能夠實現全球範圍的服務輸出,打造了優質的客戶體驗,提升了客戶滿意度。

專案建設成功經驗總結

在此次專案建設的過程中,經過不斷的探索與實踐,行方和聲網團隊總結出:在構建遠端視訊銀行的過程中,將傳統線下業務通過遠端視訊服務線上上實現是一大難點。為解決這一難點,雙方團隊需要深度配合、共同梳理。如在手機銀行私行代銷產品AI雙錄及補錄業務場景中,線上業務辦理會涉及話術定製、人臉識別、離框檢測、緊急情況轉人工等非線下的業務規則。針對這一情況,聲網專案人員與行方相關業務、技術人員深入溝通,積極梳理業務流程及相關功能,經過多次修訂最終完成了產品的詳細設計,實現了線下業務向線上的平穩遷移。

未來,該銀行將進一步加深與聲網的合作,在遠端銀行業務場景上擴大覆蓋面,實現客戶服務與客戶經營的全面升級;在產品能力上不斷探索,如與數字人、智慧網點結合,共同為客戶打造更為便捷、安全、舒適的服務體驗。

5.2   未來:“視訊銀行+數字人+智慧網點”融合模式,成為銀行新趨勢

為提升銀行金融服務能力,除了要線上上端加速發力,以線上渠道服務形式提升客戶體驗感外,也要思考如何依託技術進行線下網點的數字化升級,以智慧網點實現線上線下的融合統一。對商業銀行而言,未來網點轉型將會以智慧終端為載體,向兩方面演進,構建智慧網點——能力上,網點服務力提升、支撐無障礙服務;場景上,網點突破地域限制、走向移動化。

能力方面,傳統網點智慧終端服務能力將會進一步提升,以支撐無障礙服務。《金融科技發展規劃(2022-2025年)》指出,未來銀行需強化金融無障礙服務水平。為響應這一政策,銀行需以更為智慧化、自助化的終端裝置實現銀行線下服務與業務辦理,以無障礙模式更好地服務老弱病殘等傳統客群。

場景方面,網點概念將進一步延伸,網點將會突破傳統地域限制、走向移動化。銀行不斷進行金融產品創新,金融服務與消費場景深度融合,圍繞消費者的場景金融將會成為銀行未來把握零售客戶、增加客戶粘性的重要發力點。為此,銀行將會形成新型網點模式——銀行智慧終端將逐漸放置於政府辦事大廳、醫院、商超、公園、4S店等生活化場景中,消費者通過智慧終端即可實現汽車金融貸款等銀行業務辦理,或生活繳費等綜合性業務辦理。

為提升傳統網點的無障礙能力,以及助推新型移動化網點的打造,在智慧終端中嵌入視訊銀行+數字人,成為銀行未來的重要趨勢——藉助視訊銀行的能力,銀行能夠加深線下網點的服務力和移動化水平,實現線上線下渠道融合。構建未來的視訊銀行+數字人+智慧網點模式,需具備更為穩定的、能適應複雜環境的底層音視訊技術,同時能以更智慧、綜合的數字人提升金融及非金融綜合服務能力。

圖 23:   視訊銀行+數字人+智慧網點

2022愛分析・銀行數字化實踐報告

一方面,銀行需提升底層音視訊技術的穩定性與環境適應能力。隨著生活化場景的不斷豐富,銀行需相應地提升底層音視訊技術的穩定性與對複雜環境的適應能力,以適應更為移動化、概念化的線下網點。

另一方面,銀行需構建具備較強方言處理能力、且能提供金融及非金融綜合服務的數字人。為提升傳統網點的無障礙服務能力,銀行數字人的方言識別等語音語義技術需進一步加強,以更好地服務老年人等群體。同時,為助力銀行打造新型移動化網點,銀行需完善豐富底層話術庫與自動化工具,不斷完善底層數字人等AI能力,以更為智慧、更為綜合的數字人,支撐銀行在向客戶提供汽車金融貸等各類金融服務的同時,還向客戶提供繳費、掛號、社保等非金融類綜合生活服務。在向客戶提供各類金融服務的同時,還向客戶提供非金融類綜合生活服務。

5.3   視訊銀行助力銀行服務提質增效,實現良性增長

視訊銀行,創新服務形式,實現線上展業。通過視訊銀行,銀行能夠創新客戶服務與業務辦理模式,向客戶提供優質金融服務。一是擴充服務形式,提升客戶服務的溫情化、人性化及直觀化;二是在滿足合規要求的前提下,實現無接觸式業務辦理,完成大部分業務辦理從線下到線上的轉移;三是通過視訊銀行,老弱病殘客群以及鄉村客群能夠快速完成諮詢服務與業務辦理,助力銀行實現了鄉村振興和適老助殘的目標,提升了銀行社會效益,有助於銀行打造更為優質的品牌形象,實現良性增長。

視訊銀行+數字人,實現全時服務,助力降本增效。疊加數字人能力的視訊銀行,一方面能夠讓7*24小時客戶服務與業務辦理成為可能,提升客戶滿意度,另一方面能降低人力成本,最終實現降本增效。

視訊銀行+數字人+智慧網點,實現線上線下全渠道融合。將視訊銀行+數字人嵌入智慧網點,一方面能夠推動網點轉型,實現場景化的金融服務,另一方面能推動線上線下全融合,提升客戶的無界感。

音視訊+AI,視訊銀行助力某銀行探索發展新路徑

某銀行是某市屬國有重點企業,成立以來堅持服務地方經濟、服務小微企業、服務城鄉居民,全力推動高質量發展,營業網點覆蓋該市所有區縣。近年來,該行堅持以金融數字化轉型,不斷創新產品及服務模式、擴充服務渠道來更好的服務客戶,助力銀行提升服務質量與覆蓋度。

服務支撐不足,某銀行急需尋求展業新路徑

隨著全行數字化的逐步深入,加之監管收緊與疫情影響,在進行客戶服務的過程中,該行在服務半徑、運營效率以及合規風控三方面均產生了新的需求。

一是服務半徑亟待擴大。隨著該行零售戰略進入加速發展期,零售貸款規模佔比逐步增大,依靠原有的純物理網點,服務觸角難以無死角延展至各地區,使用者需求難以快速得到滿足。而依靠電話客服提供金融服務,銀行無法滿足使用者所有需求,服務半徑仍受限制。因此,該行積極尋求手段,實現線下業務向線上的轉移,從而延伸服務觸角、擴大服務半徑。

二是服務效率需要提升。傳統線下業務辦理模式下,使用者需親自前往櫃檯,“見面”成本高。同時,受制於網點坐席數量、坐席工作時間、所處環境等,客戶在業務高峰期等特殊情況下等待時間長,整體業務處理效率較低。而通過APP、小程式、H5等線上渠道辦理業務,由於線上各渠道的後臺支撐仍以人工為主,依舊會出現服務效率低、人力成本高的情況,制約了銀行業務規模化發展。因此,該行急需以數字化智慧化工具,提升服務與展業效率、降低運營成本。

三是合規風控成為剛需。近年來,銀保監會對客戶服務過程中監督逐步收緊,要求銀行規範銷售行為、實現業務留痕與可回溯,這對該行的合規風控提出了新的要求。因此,藉助數字化工具、對展業流程節點進行質檢和留痕,以保障全流程安全合規,是該行的重要需求。

音視訊技術疊加AI能力,構築視訊展業新模式

為滿足上述線上線下服務與展業需求,該銀行決定構建一套覆蓋多場景的視訊銀行,並於2020年展開了全面的評估與篩選。最終,北京中關村科金技術有限公司(以下簡稱“中關村科金”)憑藉自身完整的音視訊服務產品體系、大量金融場景中的智慧音視訊應用實踐經驗以及過硬的AI自研技術能力,成為了該行的合作物件,助力該行構建線上線下融合的數字化視訊運營新模式。

中關村科金立於2014年,是國內領先的人工智慧科金公司,總部位於北京,在上海、重慶、深圳、成都等地設有分支機構。中關村科金通過自主研發的人工智慧、大資料、實時音視訊三大核心技術,助力企業快速提升數字化能力,已服務超過500家行業頭部企業,擁有泛行業數字化經驗。目前已累計申請211項自然語言解析、機器視覺、語音識別專利,獲得204項軟著及CMMI5國際認證,研發實力強大。其中人臉識別、聲紋識別等人工智慧前沿技術領先行業,屢獲國際大獎。截至目前,中關村科金已獲得IDG資本、光大控股、中金資本、方源資本等知名投資機構共計約35億元戰略投資。

圖 24:   得助·AI視訊銀行服務全景圖

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基於對該行業務特點和發展需求的深度把握,依託該行對業務流程與話術的梳理,中關村科金深刻分析了業務複雜度、重要度及擴充套件性等要素,向該行輸出了一套完整的定製化解決方案。基於中關村科金強大的技術積累和豐富的行業經驗,該銀行面向多場景搭建了一套互動視訊展業平臺,並在底層部署了一套音視訊業務中臺,以支撐該行多渠道、多終端使用需求;同時,構建了“數字雲櫃員”,以提升服務效率;另外,銀行在全流程中接入AI音視訊質檢,助力合規風控。

音視訊技術支撐視訊展業,擴充服務半徑

針對服務半徑不足的問題, 該行搭建了一套覆蓋多場景的互動視訊展業平臺。該平臺將高可用、高安全的底層音視訊能力嵌入其中,幫助銀行實現了客戶資訊維護等基本業務,對公開  戶、遠端盡調等對公業務,理財風險測評、視訊面籤等零售業務,貸款初審、貸款面籤、貸後管理等信貸業務場景的線上化遷移。

此外,為支撐銀行其他線上線下視訊業務需求,該行搭建了音視訊業務中臺。首先,該行完成了包括銀行櫃檯PC裝置、APP、小程式、H5等在內的全渠道、全終端接入。其次,該行在分析自身數字化現狀的基礎上,將RTC實時音視訊、OCR、人臉識別、聲紋識別、活體檢測等音視訊技術彙總後規範化、標準化、系統化,構建了音視訊業務中臺,並將音視訊業務中臺與銀行業務訂單關聯起來,打通了後臺資料鏈路,形成了流程管理、話術管理、智慧排隊、訂單  管理、許可權管理等標準模組。將業務流程與渠道解耦,該行為上層視訊銀行個性化需求的快速滿足提供了強力支撐。

依託數字人構建“數字雲櫃員”,提升服務效率

圖 25:   該行視訊銀行服務體系

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針對服務效率不高的問題,該行在構建視訊銀行的基礎上,通過數字人技術,構建了“數字雲櫃員”。該“數字雲櫃員”能夠為客戶提供7*24小時自助式的銀行服務,如自助理財、自助面籤等,能夠增強服務與展業的靈活性、在延長服務時間的同時,提升服務效率,增強運營能力。同時,該“數字雲櫃員”被賦予“看、說、聽、理解、判斷”能力,能夠全面模擬人工客服,為客戶提供智慧檢視、智慧講解、智慧聆聽、智慧判斷服務,從而驅動業務辦理,實現大業務量支援。

AI演算法驅動下實現全時實時質檢,保障安全合規

針對合規風控的需求,中關村科金為該行構建了多模態身份核驗能力、AI音視訊質檢能力。多模態生物核檢支援動作、讀數等多種活體檢測方式,基於服務端強大的AI演算法能力,能夠為該行提供更為精準的識別、更深度的防偽與反欺詐能力。AI音視訊質檢能力則由OCR、人臉識別、人臉比對、人臉在框檢測、表情識別、活體檢測、簽字動作識別、防翻拍、語音合成、背景反欺詐等AI演算法驅動,能夠在該行展業全流程各節點進行實時音視訊質檢,更高效地保障服務全流程安全合規。此外,該行還構建了雙錄能力,並將其落地於理財、投保等業務中,以滿足可回溯的監管要求。

提升服務半徑、服務效率,銀行實現服務質效躍升

通過遠端視訊銀行的建設,該銀行逐步實現了線下業務向線上的轉移,擴充了多種業務場景下服務半徑,在保證安全合規的同時,極大地提升了服務及展業效率,助力全行降本增效,並加速推動了全行數字化轉型。

實現全時服務,擴充服務半徑。視訊銀行的建設,突破了地域限制,通過高效覆蓋各地市/縣(區)/鄉鎮客戶,使得任何客戶都可通過智慧櫃檯、手機銀行、微信等任意渠道發起視訊請求,在任何時間、任何地點享受便捷自主的銀行服務,真正延伸了服務與展業觸角、擴充了服務半徑。

提升服務效率,優化服務體驗。一是藉助視訊銀行,該行能夠降低業務辦理等待時間“見面”成本,線上業務辦理率提升了約150%-200%,服務及展業效率顯著提升,如對公開  戶流程僅需半小時即可完成,極大地降低了運營成本,增強了客戶體驗,客戶滿意度提升了90%。二是通過視訊銀行+數字人的模式,該行既能夠7*24小時全時段服務與展業,又能有效節約人工,降低人力成本,而在某些場景下,如在需借貸人、擔保人等多角色參與的信貸業務場景中,通過人機協作,該行能將流程標準化,展業效率得到了提升。

藉助實時質檢,保障安全合規。首先,藉助視訊銀行,該行完全滿足了銀保監會要求。其次,基於多模態生物核檢技術、ASR語音識別、NLP意圖判斷等AI能力以及電子簽名技術,該行實現了視訊服務全時段實時質檢,既高效減少了違規操作風險、提升了反欺詐能力,又降低了人工質檢壓力,降低了銀行人力成本約60%。另外,全流程同步錄音錄影,實現了展業交易過程的自動留痕與可回溯,減少了合規隱患,投訴率降低了70%。

6.   音視訊中臺,支撐銀行對內對外多業務場景

圖 26:   銀行業務需求變化與音視訊中臺演進

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6.1   過去到現在:為支撐視訊銀行業務,構建可複用的音視訊中臺成為剛需

為支撐視訊銀行的發展,銀行往往需要藉助音視訊技術、智慧化能力以及大資料能力。早期,銀行常從具體的業務場景出發,將這些能力運用SDK等方式嵌入在視訊銀行中,但隨著視訊銀行在銀行的應用越來越廣泛,銀行對可複用的底層音視訊PaaS平臺的需求越來越旺盛。對銀行而言,要想支撐上層遠端銀行,構建音視訊中臺已是剛需。

步驟一:以音視訊技術為支撐,對接多種系統,構建音視訊中臺。

銀行需以音視訊技術作為基本支撐,且需具備網路加速能力。

圖 27:   音視訊技術要求

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一方面,該雲端加速鏈路需基於全球部署,能夠實現跨國家、跨地域的排程與網路加速;另一方面,依託音視訊技術,銀行需在弱網條件下或其他複雜網路條件下具備較強的抗網路抖動、抗丟包能力,實現低延遲、高清視訊通話,保證全天候優質穩定的互動體驗。

同時,銀行需打通視訊銀行與原有客服系統,實現全渠道全平臺接入。一需對接原有語音呼叫中心、文字/語音客服系統,並整合智慧路由、IVVR、視訊客服、外呼、機器人客服、資料加密、智慧雙錄、時間戳、水印、話務質檢、實時監控、資料包表等傳統呼叫中心功能;二需接入多種渠道、多種平臺,包括小程式、H5、web、APP、企微、微信公眾號、電話、簡訊等第三方線上入口以及移動展業PAD、VTM等線下終端,打通網際網路域和運營商域,實現全渠道全平臺互聯互通。

在整合全渠道的基礎上,銀行便可抽象底層音視訊能力,將其標準化並構建統一的音視訊中臺,以支撐各類上層業務場景,打造全渠道一致的體驗。

步驟二:整合智慧化能力與大資料能力,逐步提升音視訊中臺支撐力。

圖 28:   音視訊中臺架構

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除了基本的音視訊技術外,智慧化能力和大資料能力是持續優化服務、打造個性化服務的重要保障。構建視訊中臺,銀行還需整合OCR、ASR、TTS、NLP、DM對話管理、聲紋識別、人臉識別等多種AI能力,以支撐身份核實、語音播報等業務需求;同時構建或對接大資料平臺,依託大資料能力,在分析語音語義、識別個人特徵的基礎上,生成畫像,以提供更加個性化的服務,助力管理人員智慧決策。

步驟三:結合實際業務場景特點,完成視訊銀行的構建。

現階段,銀行音視訊中臺主要落地於對外的、面向客戶的視訊銀行場景中,包括視訊雙錄、視訊諮詢、視訊營業廳等。銀行需在滿足監管的基本前提下,充分梳理不同的業務流程與場景特點,繪製業務邏輯圖,構建話術庫和SOP流程,完成差異化解決方案的制定與落地。

依託音視訊能力中臺,某商業股份制銀行構建線上服務新體系

某銀行是我國主要的商業股份制銀行之一,為積極響應金融機構數字化轉型要求,近年來持續加大IT系統建設投入,打造了以AI技術為核心的智慧化業務體系,建立了包含業務中臺、視訊中臺等在內多箇中臺系統。目前,該行實現了在客戶服務、風險控制、運營效率等多方面能力的跨越式提升,已成為數字化轉型較為成功的銀行之一。

業務場景不斷擴充,傳統音視訊平臺弊端顯露

受國家普惠金融、適老化以及鄉村振興等政策影響,為提升自身客戶服務能力,該銀行基於傳統的音視訊技術建立了功能較為基礎的音視訊平臺,以此來為上層業務賦能。但隨著疫情導致的使用者消費習慣改變,線上業務場景不斷擴充,原有音視訊平臺逐漸難以支撐更多的新增業務場景需求。具體而言,問題主要體現在以下幾方面:

一是可擴充套件性較差。該銀行傳統音視訊平臺大多是基於單一業務部門需求所搭建,雖在一定程度上能夠實現多個部門的共同使用,但隨著線上業務所帶來的高併發場景不斷增多以及多中心容災系統的持續建設。同時,由於技術框架較為老舊且擴充性較差,該銀行無法對平臺系統進行直接的改造升級,導致新增業務需求難以得到滿足,也無法支撐多箇中心使用。

二是缺乏運維能力。該銀行原有音視訊平臺缺乏完善的運維監控能力,在平臺系統發生故障時,業務人員無法快速對故障原因進行判斷和修復,整體運維效率較低,且成本較高,使得該銀行整體運維壓力較大,業務連續性也難以得到保障。

三是協同能力不足。在適老化、鄉村振興等大背景下,客戶對於銀行線上業務的實時互動、遠端協作等能力提出了更高要求。而該銀行原有音視訊平臺,由於底層技術較為落後,無法為客戶提供智慧化的協同服務,導致客戶滿意度難以提升,進而影響了該銀行整體業績的穩步增長。

搭建網易雲信音視訊能力中臺,該銀行線上業務能力全面增強

為解決上述傳統音視訊平臺存在的問題,更好的對上層應用形成支撐,該銀行決定搭建更具智慧化的視訊中臺,以此來應對逐漸增多的業務場景以及多中心使用需求。經過全面的業務系統規劃、產品測試驗證以及多方比對, 網易雲信音視訊能力中臺解決方案,憑藉豐富的金融行業落地案例、完善的產品功能矩陣、更高更強的系統穩定性和擴充套件性、部署方式的靈活性以及符合國家信創標準等諸多核心優勢,成為了該銀行的深度合作伙伴。

圖 29:   網易雲信音視訊能力中臺功能矩陣

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依託網易25年IM以及音視訊技術,網易雲信為金融行業客戶提供全面的音視訊能力中臺解決方案,覆蓋全渠道、全終端接入,為金融機構落地數智金融場景,能覆蓋視訊營業廳、視訊雙錄、遠端面籤、金融公證、虛擬客服、遠端辦公等場景與功能,此外還提供虛擬數字人、5G視訊等功能化解決方案。網易雲信方案能夠提供多租戶支撐,滿足不同業務在同一個視訊能力平臺上執行,互相不受干擾; 靈活部署以應對監管要求,支援混合雲部署、私有云部署等多種方式; 全渠道、全終端接入,支援主流作業系統,小程式,H5、5G手機等終端接入; 提供豐富地音視訊能力,包括音視訊通話(1對1音視訊通話,多方視訊通話、5G視訊等)、視訊雙錄、協同能力(螢幕共享、互動白板、同屏協作等)、訊息互動(文字訊息、富媒體訊息、自定義訊息、聊天室能力等)、視訊美顏、虛擬背景、虛擬數字人等。

目前網易雲信已成功服務於 中國銀行多家分行、中國工商銀行多家分行、杭州銀行、長沙銀行、台州銀行、無錫農商行、廣東華興銀行、泉州銀行等多家知名銀行。

圖 30:   該銀行音視訊能力中臺部署流程

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為保障音視訊中臺的順利搭建,該銀行於2020年中開始了相關技術選型,並於8月份進行了招投標,經過多輪測試比對,網易雲信音視訊能力中臺解決方案成功入選;之後在網易雲信及銀行團隊通力合作下,該銀行對音視訊能力中臺的搭建進行了完善的系統規劃,在同年11月份上線試執行,併成功接入了第一個業務場景-汽車金融業務;隨後,在2021年的6月份全行進行推廣應用,擴充套件視訊營業廳、銀保雙錄等場景,並提升整體音視訊業務能力水平,在執行過程中音視訊能力中臺順應國家信創要求快速適配了國產化終端。

針對行內原有音視訊平臺所存在的擴充性較差、協同能力不足以及缺乏運維能力等問題,該銀行基於網易雲信分散式架構音視訊能力中臺解決方案,結合即時訊息、實時音視訊、互動白板、全鏈路監控等多種核心功能進行全面補足,具體解決方案如下。

在提升系統擴充性方面。為解決原有音視訊平臺擴充性較差問題,通過搭建可供全行統一使用的網易雲信音視訊能力中臺,一方面,使得該銀行在應對新增業務需求時,可以按需在封裝層以元件形式通過SDK、API等介面進行功能呼叫,而無需重新進行系統升級優化,減少系統開發成本;另一方面,基於網易雲信音視訊能力中臺所具備的分散式架構及橫向擴充能力,可以更好的支撐該銀行兩地三中心、同城雙活等災備場景,保證業務連續性。

在完善系統運維能力方面。基於網易雲信音視訊能力中臺所具備的全鏈路監控功能,通過對從客戶音視訊呼叫到溝通服務的全鏈路,以及接入節點、網路狀態、時延狀態、裝置狀態等內外部因素進行實時監控,幫助銀行在音視訊系統發生故障時能夠對故障原因進行快速的判斷與修復,顯著提升後期運維效率,並降低運維成本。

在補足系統協同能力方面。通過全面部署應用網易雲信音視訊能力中臺,依託即時通訊、互動白板、實時音視訊通話等多種核心音視訊功能,大幅提升該銀行業務協同能力,使客戶在遠端辦理業務時,可以高效且無障礙地與多個銀行業務人員進行包括螢幕共享、內容分享、遠端簽名等溝通協作,提升客戶體驗感與滿意度,並間接帶動了整體銀行業績水平的穩步增長。

不僅如此,除對原音視訊平臺缺陷進行了全方位的能力補足之外,網易雲信音視訊能力中臺還為該銀行提供了直播、點播、智慧排隊路由等多達10多種音視訊功能供業務部門按需進行呼叫,幫助該銀行進一步提升業務服務水平。例如在營銷場景下,通過直播、點播功能,有效建立該銀行與客戶的直連關係,進一步帶動該銀行私域引流能力和營銷轉換效率的提升;在客服場景下,通過智慧排隊路由功能,使該銀行能夠將客戶按需求和等級進行客服人員的精準匹配,大幅減少線上業務排隊時長,提升服務效率以及客戶滿意度。

音視訊能力中臺全面部署,助力該銀行實現多種收益

服務效率全面提升。通過整合網易雲信音視訊能力中臺能力,該銀行在業務效率方面實現了大幅增長。視訊雙錄可靠性達到99.9%,線上業務接通率提升至95%,互動視訊開畫時間能夠壓縮在2秒以內,網路延時小於300ms,有效提升業務辦理效率的同時,使客戶更具體驗感和參與感,客戶滿意度始終處於較高水平。

線上業務能力顯著增強。依託網易雲信音視訊能力中臺的全面部署應用,該銀行在貸款用途核實、貸前調查資訊核實、視訊見證類業務、私人銀行理財、集中授權類業務,以及微信生態遠端視訊等業務場景中實現了大範圍的線上化運作,線上貸款業務成功率、線上業務服務替代率水平均達到90%以上,在滿足金融服務合規要求的前提下,極大提升了線上業務能力。

現階段,網易雲信音視訊能力中臺已在該銀行汽車金融貸款、私人銀行理財投顧、視訊客服、網點盤點監控等諸多業務場景進行廣泛應用,且取得了較為出色的業務效果。未來,隨著元宇宙背景下“虛擬銀行”建設的興起,該銀行還將藉助真人實時對答、產品虛擬操作、數字分身等主要功能,持續擴充虛擬營業廳、虛擬直播間、虛擬理財室、虛擬會議廳、虛擬雲工作室等更多智慧化的業務場景,屆時網易雲信也將在5G視訊、虛擬數字人、沉浸式虛擬空間等多個方向為該銀行持續賦能。

6.2   未來:視訊類需求豐富化,音視訊中臺將用於支撐對內對外多場景

未來,銀行視訊類的需求將會不斷豐富,不僅僅侷限於對外的視訊銀行,在培訓、會議、辦公等對內場景下也會產生需求;同時隨著元宇宙的發展,銀行將會對一些更具創新性的場景產生需求。

因此,未來基於統一的音視訊中臺,銀行一方面將會逐漸以音視訊支撐行內員工培訓、遠端面試、遠端會議、遠端辦公等場景,實現對內的賦能;另一方面,將會不斷在音視訊中臺中加入視訊渲染、VR、AR等新技術,以在元宇宙實現虛擬諮詢、虛擬理財、虛擬交易功能。

6.3   支撐銀行多業務場景,音視訊中臺為全行數字化轉型賦能

對外賦能,助力降本增效。通過構建音視訊中臺,銀行能夠建立可複用的音視訊能力,快速將底層能力用於上層視訊銀行各場景,在降低建設成本的同時,能夠通過海量業務場景積累不斷打磨底層能力,從而更好地支撐上層客戶服務與業務辦理,提升客戶體驗與滿意度。

對內賦能,助力全行轉型。藉助音視訊中臺為內部培訓、會議、辦公等場景賦能,能夠極大降低全行各部門成本,提升各部門效率,助力全行數字化轉型。

7.   全面提升,隱私計算助力銀行重構外部資料應用體系

圖 31:   銀行外部資料應用需求變化與解決方案演進

2022愛分析・銀行數字化實踐報告

7.1   過去到現在:銀行需藉助多樣隱私計算技術,全面優化外部資料應用體系

隨著銀行資料應用場景的不斷擴充以及使用規模的爆發性增長,如何聯動外部資料,深挖資料價值進而更好的對業務進行賦能,已經逐漸成為需重點解決的問題。但在政策監管逐年嚴格的影響下,傳統基於脫敏資料方案實現的外部資料應用,由於對資料損耗較大且資料安全性難以保障等原因,逐漸難以適用。因此,現階段以安全合規的方式實現外部資料應用,提升包括資料查詢比對、統計分析以及資料建模在內的多種能力是銀行的主要需求點。

第一,需要提升跨組織資料查詢比對能力。銀行引入外部資料對包括個人黑名單資訊、徵信資訊等在內的多維度的使用者資料進行查詢對比,以此來提升風控能力的需求與日俱增。過去,銀行通過API呼叫進行資料查詢比對的方式,由於對資料損耗較大,且常伴有較高的資料洩露隱患,在國家資料隱私保護法的加強下,逐漸難以適用,導致銀行風控能力受限。

第二,需要更完善的資料統計分析能力。在信貸場景下,銀行常常需要通過多方金融機構的資料統計分析,對借貸人或企業進行包括還款能力、信用水平在內的綜合評估,然而此類資料對於不同的金融機構來說均屬於較為私密的客戶資訊資料,因此在資料合作方面困難重重,直接導致銀行風險評估能力難以有效提升。

第三,需要優化資料模型準確性。銀行對於資料價值發揮的高要求,基於資料樣本,進行包括使用者畫像、風控模型、營銷模型等在內的資料建模,進而實現高效業務賦能的需求日益顯著。然而,傳統資料應用體系下,銀行基於自身資料而搭建的資料模型,普遍由於缺乏多維度資料樣本,而導致準確性較低,無法對前端智慧化應用進行有效賦能。

基於上述痛點,現階段銀行藉助多方安全計算、聯邦學習、匿蹤查詢、隱私求交等多種隱私計算技術架構,構建更高效的外部資料應用體系,補足資料維度,以安全合規的方式實現多方聯合計算、聯合建模、聯合查詢,高效賦能營銷、風控以及反欺詐等多個業務場景,已成為銀行提升整體業務能力的重要手段之一。

匿蹤查詢-提升跨組織資料查詢比對能力。通過RSA非對稱加密、不經意傳輸等底層密碼學技術,使銀行具備匿蹤查詢能力,能夠 構建出多方查詢時的資料互動加密通訊通道,在整個查詢互動過程中進行資料混淆、資料加密、資料傳輸、資料解密及匹配,讓資料服務方無從知曉查詢方的查詢資訊,查詢方無從知曉資料服務方除查詢信外的其餘資訊,使銀行可以在不洩露資料合作方隱私的情況下按需進行高效的多維度資料查詢比對

多方安全計算-完善資料統計分析能力。 基於隱私計算所包含的多方安全計算技術架構,使銀行能夠在供應鏈金融、小微借貸等場景下,以資料不出門且可用不可見的方式,實現對企業黑名單資料、銷售資料、徵信資料等來自於不同機構的多種使用者資料的聯合統計分析,幫助銀行對借貸企業或個人進行高效準確的信用綜合評估。

聯邦學習-優化資料建模能力。基於聯邦學習技術架構,依靠多種底層密碼學技術將資料合作雙方所具備的資料深度融合,並統一進行模型訓練,大幅提升包括使用者畫像模型、風控模型、營銷模型在內的資料模型準確性;同時,通過機器學習技術,使銀行獲得應對更復雜建模場景所需要的預測性分析能力,更好的滿足前端智慧化系統資料應用需求。

此外,受限於技術發展初期,由隱私保護程度、計算信任度與計算效率構成的不可能三角是目前隱私計算廠商所面臨的最大難題,同一家隱私計算廠商無法同時滿足這三點要求。因此,銀行在選擇隱私計算廠商時,首先需要考慮將隱私計算技術放在哪些場景,選擇合適的隱私計算技術;其次,需要根據廠商的不同能力優勢,在各個場景下選擇合適的隱私計算產品。

 

借隱私計算技術東風,交通銀行深層挖掘使用者資料價值

近年來,為積極響應國家金融機構數字化轉型號召,交通銀行作為我國第一家國有股份制商業銀行,制定了全面的數字化轉型戰略, 以技術創新和資料要素為雙輪驅動,致力於打造極致體驗、生態豐富、風控智慧、運營高效的“數字化新交行”。2021年12月,交通銀行牽頭成立資料產業化專委會,釋出了《隱私計算金融應用藍皮書》,前瞻性展望隱私計算在金融領域的未來應用。

業務需求升級,交通銀行資料應用體系備受挑戰

隨著銀行金融欺詐問題的日益嚴重以及普惠金融需求的大幅上升,交通銀行對深層次激發客戶資料價值,提升自身風控、反欺詐等核心能力產生了巨大需求,以下是傳統需求下的新型場景解決方案:

中小微企業融資場景下,風控體系亟待升級。傳統風控體系下,由於銀行內部客戶資料維度較為單一,大多隻能基於自有資料對客戶進行單點式風險防控,因此常需要引入外部資料,以此來增加資料維度提升風險識別能力。但傳統外部資料呼叫方法常伴隨較高的資料洩露隱患,隨著資料隱私保護法律法規的完善,逐漸難以適用合規要求,導致交通銀行金融風控壓力持續提升,融資成本難以下降;另一方面,近年來聯合金融欺詐事件頻發,金融欺詐團伙呈現有組織欺詐趨勢,交通銀行急需新技術來對傳統反欺詐技術進行補充。

精準營銷場景下,目標使用者識別能力有限。存量經濟時代,通過精準營銷滿足客戶個性化需求,從而促進銷售轉化的趨勢日益顯著。然而,交通銀行傳統基於使用者歷史資料構建的客戶畫像模型,由於資料維度有限而導致的畫像與客戶實際需求難以匹配的問題,影響了交通銀行的精準營銷策略的實施,營銷轉化效率難以有效提升;同時,為實現高潛力客戶的精準挖掘,交通銀行需要基於使用者畫像模型對客戶價值進行綜合評估,但在傳統資料體系下,交通銀行缺乏足夠的多維使用者畫像模型進行比對分析,難以精準定位高潛客戶,進一步影響了營銷轉化效率的提升。

藉助多方安全計算、聯邦學習等隱私計算技術,交通銀行打造新型外部資料應用體系

­為有效解決上述問題,通過重點應用隱私計算技術,以安全合規的方式實現跨組織資料呼叫,補充自身資料維度,並以此來提升風控、營銷能力,成為了交通銀行的不二之選。而富數作為專業隱私計算平臺核心提供商之一, 憑藉成熟的多方安全計算、聯邦學習、匿蹤查詢、隱私求交等核心加密計算技術、深厚的金融行業服務經驗、首批獲得中國公安部、銀行卡檢測中心、中國信通院權威資質認證等關鍵因素,經過全面的POC測試以及多方的調研驗證,成為了交通銀行的深度合作伙伴。

圖 32:   富數Avatar安全計算平臺

2022愛分析・銀行數字化實踐報告

富數科技成立於2016年,是國內領先的隱私安全計算技術服務商之一,公司專注於聯邦學習、安全多方計算、匿蹤查詢等加密計算領域,業務場景以金融、運營商、政務為主,並擴充到醫療、司法監管、工業互聯等領域。不僅如此,富數科技還是隱私計算互聯互通協議首個國家標準的牽頭單位,深度參與信安標委、金標委、工信部等標準的制定。

基於多方安全計算與運營商建立資料合作關係,交通銀行風控能力顯著提升  

圖 33:   反欺詐場景下- 富數隱私計算平臺在交通銀行部署程式

2022愛分析・銀行數字化實踐報告

2020年7月,富數科技與交通銀行、中國移動聯合申報的上海金融科技創新監管應用“基於多方安全圖計算的中小微企業融資服務”獲得公示,成為國內金融領域首個對外公開執行的多方安全計算應用。在此合作背景下,富數科技與交通銀行深度探索了隱私計算技術在風險管控、精準營銷等重點行業場景的應用,落地多個高價值案例。

針對交通銀行現有反欺詐場景下隱私計算技術需求,富數科技於2020年6-7月份開始在交通銀行金融科技創新實驗室進行產品部署相關架構設計,之後在同年8月份,進行了業務應用測試,對產品與業務場景匹配度進行跑通驗證;同時,在9月份在運營商部署隱私計算平臺,並進行互通驗證;於2020年12月份,根據資料雙方所提供的業務資料樣本,交通銀行完成了相關業務模型的初步構建;2021年5月份,資料合作雙方基於第一輪建模結果,進行了二輪聯合建模,完善已有資料模型。

圖 34:   基於多方安全知識圖譜計算的中小微企業融資服務

2022愛分析・銀行數字化實踐報告

首先,依託富數Avatar隱私計算平臺所具備的多方安全計算技術,使交通銀行能夠以更加安全合規的方式將自身銀行欺詐客戶個體資訊,與運營商關係網路結合進行聯合統計分析,在資料不出門的前提下,對客戶進行多維綜合評估,精準識別高危客戶,有效避免了的跨組織呼叫產生的資料洩露風險的同時, 提升交通銀行風險防控能力及客戶貸款體驗。

其次,在提升風控模型準確性方面,依靠富數Avatar隱私計算平臺所具備的多方安全計算技術以及拓撲圖分析能力,交通銀行能夠將自身資料與運營商資料結合進行統一聯合計算,使得原有單點式風險防控演進為叢集性風險防控,有效解決由於資料維度不充足、資料資訊不對稱,而導致的計算結果不夠精確的問題,助力交通銀行中小微企業精準投放貸款和叢集風險管控。

最後,為補強交通銀行應對群體性金融欺詐能力,富數首次將圖計算技術與多方安全計算技術進行融合,打造新型多方知識圖譜融合計算技術,通過將交通銀行與移動運營商的關係圖譜資料深度融合,建立在有監督和無監督情況下適用的群體性欺詐風險模型,並結合關係網路異常檢測、離群行為預警等輔助技術,有效識別企業叢集背後複雜關係鏈條及欺詐風險,實現全方位風險預警。

依託聯邦學習、隱私求交技術建立與銀聯資料合作關係,補足精準營銷需求

圖 35:   交通銀行與中國銀聯客戶精準營銷

2022愛分析・銀行數字化實踐報告

交通銀行始終堅持資料驅動發展,面向內部經營,推進資料的標準化和規範化管理。推進業務資料化,通過全量採集、智慧處理、規範定義,將業務資料轉化成可以被記錄、儲存、追蹤和使用的資料資產;統一資料標準與資料模型,做強企業級資料治理;推動資料業務化,用數字化思維創新產品設計、重構業務流程,構建覆蓋前中後臺的資料驅動業務發展模式等。在此基礎上,交行積極面向外部合作,參與並服務國家級數字基礎設施建設,探索建立銀行業資料與外部公共資料、行業資料的交換機制、融合機制、資訊保安保護機制。運用隱私計算技術,促使資料可交換、可流通,逐步建立“資料不出行、資訊可共享”場景生態,真正發揮資料要素價值作用

一方面,通過富數Avatar隱私計算平臺所具備的縱向聯邦學習技術,在互相不洩露隱私資料的前提下,使用分散式儲存在各自資料中心的多方資料,將交通銀行自有使用者資料與銀聯使用者資料結合,進行對歷史上參與資產提升營銷活動客戶的聯合建模,豐富了資料建模的引數維度,顯著提升了交通銀行使用者畫像模型的準確性,帶動了營銷轉化效率的提升。

另一方面,為提升高潛客戶的識別能力,交通銀行基於富數Avatar隱私計算平臺所具備的隱私求交技術,通過將自身潛力客戶模型計算出的高潛客戶名單與銀聯潛力客戶模型計算出的高潛客戶名單進行跨組織比對、求交,獲得兩方都認為是高潛客戶的名單;同時,將銀聯的高潛客戶名單與交通銀行自身非高潛客戶名單比對、求交,對已有高潛客戶名單進行查漏補缺,全面提升交通銀行高潛客戶識別能力,促進了營銷轉化效率的進一步增長。

隱私計算助力交通銀行風控、營銷能力全面升級

精準風控,有效緩解中小微企業融資難的問題。通過部署Avatar隱私計算平臺,交通銀行構建了能夠保護客戶資訊隱私性和安全性的精細化金融服務體系,通過將運營商資料與自身資料深度融合應用,充分發揮移動運營商資料價值,並結合風控平臺結果,為客戶鑑權、增信,大幅提升風控模型精準性;同時,運用線上金融工具打造了線上線下一體化”交銀e辦事”服務,實現了身份核驗手段多元化、線上融資服務差異化、普惠金融生態健康化,提升銀行普惠金融的時效性、便捷性,進而有效緩解中小微企業融資難問題。

精準營銷,顯著提升目標客群識別能力。依靠聯合建模的模型比較和隱私求交客戶的比較,有效彌補了交通銀行由於資料不充分而造成的對客戶認識不全、對客群分析不充分、無法構建全域性檢視及全方位檢視的不足。一方面,通過聯合建模比對,使得交通銀行目標客群識別率較原模型平均水平提升1-1.5倍。另一方面,通過隱私求交比對,使得交通銀行高潛客戶名單在AUM(可管理資產規模)、(時點)沃德客戶人數佔比、理財產品銷售等方面均有較大提升。  

7.2   未來:擴充資料來源以及優化底層演算法成為銀行新需求

現階段以多方安全計算、聯邦學習為核心的主流隱私計算架構已初具雛形,為銀行提升外部資料應用效率提供了有效支撐,但隨著監管政策的進一步嚴格以及網際網路場景井噴式增長,現有隱私計算解決方案還需進一步完善,整體來看中期擴充外部資料來源,長期提升計算效率依舊是銀行的主要需求。

一方面,需要更加豐富的外部資料來源。現階段隱私計算解決方案,尚處行業發展初期,在各方法律法規尚不完善的前提下,銀行部署隱私計算平臺之後,雖能夠以合規的方式引入所需外部資料,但多數隱私計算公司資料來源單一,難以滿足多樣資料需求。

另一方面,需要更高效計算效率。目前以多方安全計算、聯邦學習、同態加密等加密技術為核心隱私計算平臺,雖大幅提升了銀行外部資料應用的安全合規性,但普遍在效能方面處於劣勢。例如,隱私計算聯合建模的耗時是傳統集中式機器學習的數十倍以上,聯合統計分析的耗時也是傳統集中式明文計算的數百倍以上。

基於上述未來銀行需求方向,構建資料生態,通過優化演算法或補充硬體提升隱私計算效率或將成為不二之選。

構建資料生態,擴充外部資料來源,短期來看,隱私計算廠商需要建立自己的資料生態圈,一方面,將外部資料來源統一部署在平臺上,可以讓銀行方隨時按需進行資料呼叫,無需自己尋找外部資料合作,提升外部資料應用效率;另一方面,廠商還需要加快自身平臺與其它隱私計算平臺的互聯互通,打造真正的資料生態圈,進一步增加外部資料資源池,讓銀行客戶可以通過部署一個隱私計算平臺實現資料資源最大化。

優化硬體演算法,提升計算效率。短期內,通過補足底層硬體裝置,是銀行提升隱私計算效率的最有效解決方案;但長期來看,只有通過不斷打磨底層演算法,進而改善隱私計算整體效能,提升技術可用性,才是隱私計算技術能夠在銀行業大規模普及的決定性因素。

7.3   多種收益,助力隱私計算在銀行不斷落地

模型精度提升,更好的對前端應用賦能。通過重點應用多方安全計算、聯邦學習等多種隱私計算技術,依託聯合計算、聯合建模等核心能力,在保障資料合規及安全的前提下,幫助銀行有效補足資料維度,實現“資料不出門卻可用”、“資料可用不可見”等多種效果,使包括使用者畫像模型、風控模型、反欺詐模型在內的多種資料模型精度大幅提升,為前端應用形成有效支撐。

豐富外部資料來源,更多的落地業務場景。目前隱私計算已在銀行普惠金融、跨境貿易、聯合風控、精準營銷以及生物資訊保護等多個場景應用,且取得了顯著的效果。未來隨著外部資料來源的進一步擴充以及計算效率進一步提升,隱私計算技術還會向銀行更廣泛的業務場景逐步演進,幫助銀行全面深挖使用者資料價值,更好的在各業務場景下實現提質增效。

8.   展望

未來,隨著信創的逐步深入,銀行整體生態將逐漸搭起以國產產品為主、外資產品為輔的體系。屆時,在銀行多數系統,從底層的儲存、網路、計算等硬體到上層的應用都將形成一套適配的國產產品體系;隱私計算技術將逐步成熟,在各類銀行均有不同程度的落地,政府資料、網際網路資料、通訊資料等將與銀行資料更好互補,共同賦能銀行業務的發展;數字人將更好的降低人力成本,併為客戶提供更加高水平的智慧服務。

同時,銀行的開放銀行也在從服務C端向服務B端延伸。從最初作為流量、場景入口,向學校、醫院賦能,到向物流、司法、養老等行業賦能,開放銀行涵蓋的行業範圍、業務更為複雜,賦能方式也在發生轉變。如民生銀行的“民生雲”系列產品,可提供“民生雲·代賬”“民生雲·人力”“民生雲·貨運”“民生雲·健康”等7大行業解決方案;廣發銀行以雲端計算、RPA、AI、區塊鏈、開放銀行為技術底層的廣發數字破產雲平臺—“司法雲”,賦能司法破產行業數字化轉型。


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