上海2018年9月5日電 /美通社/ -- 近日，天旦就“數(shù)字化轉(zhuǎn)型羅盤(pán)”的第二維度 -- “決策轉(zhuǎn)型”發(fā)布 “數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)決策實(shí)踐指南”。在數(shù)字化轉(zhuǎn)型的歷程之中，撲面而來(lái)的新客戶(hù)、新技術(shù)、新合作在帶給企業(yè)新的機(jī)遇的同時(shí)，也將引發(fā)新的問(wèn)題：新客戶(hù)的涌入、新技術(shù)的投產(chǎn)、新合作的建立，將帶來(lái)數(shù)據(jù)積累的井噴式增長(zhǎng)。天旦發(fā)布“數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)決策實(shí)踐指南”，結(jié)合多年來(lái)服務(wù)于120+銀行用戶(hù)、保障200億筆金融交易穩(wěn)定運(yùn)行的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)，三問(wèn)三答，為企業(yè)找到數(shù)據(jù)激活商業(yè)價(jià)值的突破口。
真的有必要改變商業(yè)決策模型嗎？
市場(chǎng)瞬息萬(wàn)變，每一個(gè)決策不僅要制勝當(dāng)下的競(jìng)爭(zhēng)，還要對(duì)未來(lái)負(fù)責(zé)，因此決策的時(shí)效性非常重要。在過(guò)去，企業(yè)進(jìn)行商業(yè)決策時(shí)往往依賴(lài)于個(gè)人經(jīng)驗(yàn)與直覺(jué)，即使參考?xì)v史數(shù)據(jù)，也會(huì)因?yàn)閿?shù)據(jù)的滯后性而導(dǎo)致決策周期延長(zhǎng)，進(jìn)而導(dǎo)致決策的時(shí)效性變差，失去與市場(chǎng)狀況的較佳匹配性。
在這個(gè)時(shí)代，每個(gè)個(gè)體的生活都被高度數(shù)據(jù)化，消費(fèi)者經(jīng)歷的相當(dāng)一部分都發(fā)生在互聯(lián)網(wǎng)上，這使得他們?cè)跀?shù)字世界里的生活成了他們的“第二人生”。這也就意味著，一切在互聯(lián)網(wǎng)發(fā)生的事情，都可以以數(shù)據(jù)的形式存儲(chǔ)下來(lái)。而隨著市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)的加劇，企業(yè)的生存空間被逐漸壓縮，商業(yè)決策時(shí)的試錯(cuò)成本大大提高，每一個(gè)決定都必須經(jīng)過(guò)深思熟慮。而要實(shí)現(xiàn)進(jìn)一步的業(yè)務(wù)成長(zhǎng)和產(chǎn)品創(chuàng)新，就必須了解消費(fèi)者需要、讀懂他們的內(nèi)心，這使得對(duì)消費(fèi)者數(shù)字化生存所產(chǎn)生的數(shù)據(jù)進(jìn)行整合并且得到商業(yè)洞察的技術(shù)迅速成熟起來(lái)，也就是經(jīng)常被提起的“大數(shù)據(jù)分析”。這在現(xiàn)實(shí)中已經(jīng)有很多案例，比如某打車(chē)軟件的“大數(shù)據(jù)殺熟”，通過(guò)對(duì)不同用戶(hù)的用車(chē)頻次和用車(chē)行為進(jìn)行區(qū)分定價(jià)以較大化企業(yè)利潤(rùn)；還有京東、淘寶等電商購(gòu)物網(wǎng)站的“千人千面首頁(yè)”，根據(jù)不同消費(fèi)者購(gòu)買(mǎi)/瀏覽記錄呈現(xiàn)不同的商品推薦等等。
你可能會(huì)說(shuō)，我們公司已經(jīng)有BI部門(mén)（Business Intelligence商業(yè)智能）和數(shù)據(jù)分析師根據(jù)數(shù)據(jù)制定企業(yè)戰(zhàn)略，這不就是數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)決策嗎？
早在1996年，Gartner就提出了商業(yè)智能的概念：商業(yè)智能描述了一系列的概念和方法，通過(guò)應(yīng)用基于事實(shí)的支持系統(tǒng)來(lái)輔助商業(yè)決策的制定。商業(yè)智能技術(shù)提供使企業(yè)迅速分析數(shù)據(jù)的技術(shù)和方法，包括收集、管理和分析數(shù)據(jù)，將這些數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為有用的信息，然后分發(fā)到企業(yè)各處。正如著名的BI廠商Tableau定義其使命為：“幫助人們將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為可以付諸行動(dòng)的見(jiàn)解。探索無(wú)所不能的可視化分析。”由此可見(jiàn)，BI實(shí)際上就是數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)決策的一種實(shí)踐。
二十多年的時(shí)間，信息技術(shù)快速更迭、推陳出新。大數(shù)據(jù)的出現(xiàn)，又為BI賦予了新的內(nèi)涵。IDC咨詢(xún)對(duì)“大數(shù)據(jù)”的定義中指出其三個(gè)特性：“大數(shù)據(jù)技術(shù)是新一代的技術(shù)與架構(gòu)，它被設(shè)計(jì)用于在成本可承受的條件下，通過(guò)非?？焖伲╲elocity）的采集、發(fā)現(xiàn)和分析，從大體量（volumes）、多類(lèi)別（variety）的數(shù)據(jù)中提取價(jià)值”。由此可見(jiàn)，時(shí)效性從數(shù)據(jù)挖掘這一概念誕生開(kāi)始就如影隨形。
Gartner在《2018分析和商業(yè)智能平臺(tái)魔力象限報(bào)告》中指出：到2020年，增強(qiáng)數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)能力將帶動(dòng)商業(yè)智能和分析平臺(tái)快速發(fā)展，用戶(hù)數(shù)量將以?xún)杀兜乃俣仍鲩L(zhǎng)，并提供兩倍的業(yè)務(wù)價(jià)值。同時(shí)，Gartner在報(bào)告中強(qiáng)調(diào)，2018年魔力象限的關(guān)鍵看點(diǎn)之一，在于“支持實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析”。
BI部門(mén)依賴(lài)于數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)（Data Warehouse）供給數(shù)據(jù)，而數(shù)據(jù)的來(lái)源可分為兩大部分：企業(yè)外部的消費(fèi)人群數(shù)據(jù)，以及企業(yè)內(nèi)部的交易過(guò)程數(shù)據(jù)。
天旦產(chǎn)品憑借旁路方式部署，可以跨業(yè)務(wù)條線獲取全業(yè)務(wù)過(guò)程數(shù)據(jù)的天然優(yōu)勢(shì)，通過(guò)互聯(lián)數(shù)據(jù)引擎，全量吐出交易過(guò)程數(shù)據(jù)，精度高達(dá)毫秒級(jí)。通過(guò)互聯(lián)數(shù)據(jù)引擎提供的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，賦予BI實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析的能力。
用實(shí)際案例來(lái)看BI與數(shù)據(jù)決策的關(guān)系：企業(yè)領(lǐng)導(dǎo)需要宏觀上對(duì)整個(gè)企業(yè)的狀況有所掌握，以便及時(shí)地調(diào)整戰(zhàn)略布局。在過(guò)去，制作報(bào)表是一件費(fèi)心費(fèi)力的事。一方面，報(bào)表的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)需要時(shí)間，從制作到提交到管理層，再快也只能代表過(guò)去。滯后的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)帶來(lái)的也是滯后的業(yè)務(wù)決策。
天旦某全國(guó)性股份制商業(yè)銀行用戶(hù)，面向總行業(yè)務(wù)部門(mén)和分/支行行長(zhǎng)，基于天旦互聯(lián)數(shù)據(jù)引擎吐出的秒級(jí)交易數(shù)據(jù)（互聯(lián)數(shù)據(jù)引擎吐出的數(shù)據(jù)較高可達(dá)到毫秒級(jí)精度），獲取資產(chǎn)與負(fù)債實(shí)時(shí)指標(biāo)，建立實(shí)時(shí)“行長(zhǎng)駕駛艙”，按地域與業(yè)務(wù)類(lèi)型，實(shí)時(shí)呈現(xiàn)全行資金流，與各行機(jī)構(gòu)往來(lái)賬目數(shù)據(jù)，行內(nèi)各渠道當(dāng)日實(shí)時(shí)總成交量，對(duì)公、個(gè)人存款金額實(shí)時(shí)分析等內(nèi)容。僅一張圖就能夠讓總行業(yè)務(wù)部門(mén)和分行/支行行長(zhǎng)對(duì)全行情況全局、實(shí)時(shí)掌控，并且基于這些數(shù)據(jù)作出最即時(shí)的戰(zhàn)略決策，這就是BI實(shí)踐與實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)的較佳結(jié)合案例。
銀行的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)決策能幫到我什么？
在數(shù)字化轉(zhuǎn)型中面對(duì)的一切挑戰(zhàn)都可以先參考銀行業(yè)經(jīng)驗(yàn)的原因是，作為經(jīng)濟(jì)活動(dòng)的起點(diǎn)和終點(diǎn)，銀行首當(dāng)其沖面臨數(shù)字化轉(zhuǎn)型的浪潮；而有著所有行業(yè)中最嚴(yán)格監(jiān)管和業(yè)務(wù)要求（比如可靠性必須達(dá)到99.999%）的銀行，也最迫切地需要進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型。因此任何需要經(jīng)歷數(shù)字化轉(zhuǎn)型的企業(yè)，都可以從銀行業(yè)的豐富實(shí)踐案例中學(xué)習(xí)經(jīng)驗(yàn)，少走彎路。
讓我們來(lái)看兩個(gè)實(shí)際案例：
案例一，數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)用戶(hù)營(yíng)銷(xiāo)，讓用戶(hù)在樂(lè)不思蜀間創(chuàng)造收益。
應(yīng)對(duì)營(yíng)收重心從大客戶(hù)向零售客戶(hù)的轉(zhuǎn)變，銀行也努力推出各種產(chǎn)品吸引用戶(hù)。對(duì)于VIP持卡人來(lái)說(shuō)，最有吸引力的自然就是各種用卡權(quán)益。在過(guò)去，用卡權(quán)益與信用卡種類(lèi)綁定，只能在合同到期后進(jìn)行變更，成本高、周期長(zhǎng)、時(shí)效性差，對(duì)用戶(hù)的吸引力也極大受到了限制。而借助對(duì)數(shù)據(jù)分析，用戶(hù)喜歡用信用卡買(mǎi)什么、從什么渠道買(mǎi)等都可以從交易明細(xì)中分析而出，從而對(duì)用戶(hù)畫(huà)像進(jìn)行刻畫(huà)和分類(lèi)，按需設(shè)計(jì)用戶(hù)權(quán)益，精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)。而營(yíng)銷(xiāo)的手法借助于互聯(lián)網(wǎng)，也是更多玩法、更加靈活、更快反饋。
天旦某全國(guó)性股份制商業(yè)銀行用戶(hù)，自2017年12月開(kāi)始，將每月10日作為該行固定的VIP會(huì)員權(quán)益秒殺日。VIP會(huì)員通過(guò)手機(jī)APP，即可參與。權(quán)益好禮包括了視聽(tīng)權(quán)益、加油權(quán)益、酒店免費(fèi)住、酒店買(mǎi)一送一等等，充滿(mǎn)了吸引力。自上線以來(lái)，每月10日的用戶(hù)訪問(wèn)量和交易量屢創(chuàng)新高，今年8月10日，創(chuàng)下18000TPS的交易峰值紀(jì)錄，僅僅10分鐘之內(nèi)的訪問(wèn)量就約達(dá)平日5倍，客戶(hù)領(lǐng)取權(quán)益的總數(shù)在活動(dòng)開(kāi)始后2分鐘內(nèi)迅速達(dá)到10萬(wàn)份以上，連帶信用卡申請(qǐng)、理財(cái)基金、定存轉(zhuǎn)賬等周邊業(yè)務(wù)被盤(pán)活。這一活動(dòng)的成功依托于該行富有遠(yuǎn)見(jiàn)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型技術(shù)改造。通過(guò)天旦BPC，一方面為高壓之下的業(yè)務(wù)性能提供了可靠保障，指導(dǎo)運(yùn)維部門(mén)進(jìn)行合理的容量規(guī)劃；另一方面，完整、實(shí)時(shí)的交易過(guò)程數(shù)據(jù)充分體現(xiàn)用戶(hù)的喜好，用技術(shù)手段“懂用戶(hù)”，為業(yè)務(wù)部門(mén)的決策提供數(shù)據(jù)依據(jù)。
案例二，南京銀行基于實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)的“T+0”風(fēng)控創(chuàng)新
2017年，銀監(jiān)會(huì)印發(fā)《中國(guó)銀監(jiān)會(huì)關(guān)于銀行業(yè)風(fēng)險(xiǎn)防控工作的指導(dǎo)意見(jiàn)》，在全國(guó)范圍內(nèi)進(jìn)一步加強(qiáng)銀行業(yè)風(fēng)險(xiǎn)防控工作，消除重點(diǎn)領(lǐng)域金融風(fēng)險(xiǎn)。《指導(dǎo)意見(jiàn)》指出，銀行業(yè)金融機(jī)構(gòu)要嚴(yán)格落實(shí)信貸寄類(lèi)信貸資產(chǎn)的分類(lèi)標(biāo)準(zhǔn)和操作流程，真實(shí)、準(zhǔn)確和動(dòng)態(tài)地反映資產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)狀況。
以往的風(fēng)控系統(tǒng)為“T+1”的事后監(jiān)控模式，每日日終時(shí)從數(shù)據(jù)庫(kù)抽取全部交易信息進(jìn)行分析，從而排查出不良交易發(fā)生的賬戶(hù)、渠道、影響面等，以啟動(dòng)風(fēng)控流程。但是隨著手機(jī)銀行、第三方支付平臺(tái)等各種交易渠道的普及，交易進(jìn)行的便捷性大大提高，出現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)交易的可能性也大大增加，傳統(tǒng)的“T+1”風(fēng)控?zé)o法跟上業(yè)務(wù)要求。
南京銀行通過(guò)金融科技創(chuàng)新，富有預(yù)見(jiàn)性地走到了政策的前面。早在2016年，南京銀行即聯(lián)合天旦進(jìn)行了技術(shù)創(chuàng)新，通過(guò)天旦互聯(lián)數(shù)據(jù)，將逐筆交易明細(xì)實(shí)時(shí)輸送至風(fēng)控平臺(tái)進(jìn)行模型匹配。在交易發(fā)生的當(dāng)下風(fēng)控部門(mén)就可以進(jìn)行分析并判定，進(jìn)而在第一時(shí)間啟動(dòng)風(fēng)控流程挽回?fù)p失，讓風(fēng)控從“T+1”突破性地升級(jí)到“T+0”。而這一突破僅僅基于運(yùn)維部門(mén)的技術(shù)升級(jí)，無(wú)需改動(dòng)任何應(yīng)用，因此不會(huì)對(duì)任何業(yè)務(wù)模塊造成影響。
以上兩個(gè)案例，應(yīng)該能讓你明白數(shù)據(jù)的寶貴價(jià)值和巨大潛力。而數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)決策的核心不僅僅是數(shù)據(jù)，而是實(shí)時(shí)、精準(zhǔn)、全量的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，這又要求企業(yè)的運(yùn)維部門(mén)有相應(yīng)的吐出能力。在服務(wù)120+家銀行客戶(hù)的過(guò)程中，天旦BPC作為IT系統(tǒng)的業(yè)務(wù)保障，通過(guò)互聯(lián)數(shù)據(jù)引擎全量吐出精確到逐筆交易明細(xì)的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，賦予了運(yùn)維部門(mén)相應(yīng)的數(shù)據(jù)能力，也因此有信心以我們的經(jīng)驗(yàn)幫助更多企業(yè)完成數(shù)字化轉(zhuǎn)型。
我打算/已經(jīng)采取數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)決策了，接下來(lái)要做什么？
作為數(shù)字化轉(zhuǎn)型的一大維度，決策轉(zhuǎn)型不僅僅是技術(shù)升級(jí)改造，更是通過(guò)技術(shù)升級(jí)實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)流程的革新。過(guò)去喜歡拍腦袋、靠直覺(jué)做決定的業(yè)務(wù)部門(mén)如今有了數(shù)據(jù)這一利器在手，要養(yǎng)成看數(shù)據(jù)而非靠經(jīng)驗(yàn)的思維方式；而數(shù)據(jù)這一工具要在商業(yè)決策中發(fā)揮更大的作用，也需要業(yè)務(wù)部門(mén)學(xué)習(xí)更多的數(shù)據(jù)分析知識(shí)，了解如何使用這柄利刃。這將是一個(gè)遠(yuǎn)比技術(shù)改造要緩慢得多的過(guò)程。
在完成從經(jīng)驗(yàn)決策到數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)決策的轉(zhuǎn)型后，企業(yè)過(guò)往的海量數(shù)據(jù)積累將轉(zhuǎn)變?yōu)閿?shù)據(jù)資產(chǎn)，不僅幫助企業(yè)更好地應(yīng)對(duì)環(huán)境變動(dòng)，還能推動(dòng)業(yè)務(wù)創(chuàng)新地發(fā)生，搶占市場(chǎng)先機(jī)。但同時(shí)，決策轉(zhuǎn)型也將帶來(lái)新的挑戰(zhàn)：數(shù)據(jù)高實(shí)時(shí)化的要求，業(yè)務(wù)需求的快速變動(dòng)，以及產(chǎn)品和服務(wù)的即刻落地，這些都將使運(yùn)維所承擔(dān)的責(zé)任更加沉重。而要應(yīng)對(duì)這些挑戰(zhàn)，不僅要運(yùn)維部門(mén)自身的改變，企業(yè)的組織架構(gòu)也需要作出大調(diào)整，這就是數(shù)字化轉(zhuǎn)型的第三個(gè)維度：經(jīng)營(yíng)模式轉(zhuǎn)型。敬請(qǐng)持續(xù)關(guān)注天旦公眾號(hào)“天旦Netis”。
