商業(yè)銀行數(shù)據(jù)應(yīng)用方案

1、商業(yè)銀行數(shù)據(jù)應(yīng)用方案隨著金融科技的不斷發(fā)展，金融科技的發(fā)展方向已經(jīng)從功能型應(yīng)用向數(shù)據(jù)型應(yīng)用轉(zhuǎn)變，各家商業(yè)銀行都在研發(fā)數(shù)據(jù)平臺，并在不斷探索中提高數(shù)據(jù)應(yīng)用能力。本文設(shè)計的這套數(shù)據(jù)應(yīng)用平臺基于目前主流的架構(gòu)，包括業(yè)務(wù)場景梳理、數(shù)據(jù)清洗、指標(biāo)庫、建模平臺、決策引擎、應(yīng)用落地、跟蹤反饋七大模塊，七大模塊在運(yùn)行中形成閉環(huán)，不斷迭代，旨在制定統(tǒng)一數(shù)據(jù)應(yīng)用標(biāo)準(zhǔn)、實(shí)現(xiàn)銀行自主建模、提升銀行各部門數(shù)據(jù)應(yīng)用能力，具體如下：業(yè)務(wù)場景是利用思維導(dǎo)圖梳理全行數(shù)據(jù)應(yīng)用的框架，清晰展示商業(yè)銀行各業(yè)務(wù)場景的明細(xì)，能幫助商業(yè)銀行更加明確的規(guī)劃數(shù)據(jù)應(yīng)用的計劃。組織各部門的業(yè)務(wù)人員，整理所在部門的業(yè)務(wù)場景，整合全行的業(yè)務(wù)場景標(biāo)準(zhǔn)，

2、包括渠道、信貸、個人財富、后臺等業(yè)務(wù)場景.整理完全行的業(yè)務(wù)場景后，可整理單部門或具體一類業(yè)務(wù)場景的所用策略.數(shù)據(jù)清洗是數(shù)據(jù)應(yīng)用的基礎(chǔ)，也是數(shù)據(jù)治理的重要組成部分，是保證數(shù)據(jù)質(zhì)量的基礎(chǔ)性工作?？蓪⒄餍?、流水、盡調(diào)表、客戶信息等重要業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)表清洗一遍，梳理全行的數(shù)據(jù)質(zhì)量。數(shù)據(jù)清洗內(nèi)容主要包括（數(shù)據(jù)清洗具體流程后續(xù)會單獨(dú)介紹）：完整性：即每張表的字段是否全部入數(shù)據(jù)平臺，每張表的字段是夠齊全；準(zhǔn)確性：即每張表、字段的有效數(shù)據(jù)、空數(shù)據(jù)和異常數(shù)據(jù)的占比；時效性：即每張表的數(shù)據(jù)是否及時入倉；匹配率：即目標(biāo)樣本的數(shù)據(jù)匹配率是否達(dá)到要求。將數(shù)據(jù)清洗的結(jié)果常態(tài)化，定期發(fā)布清洗報告，跟蹤數(shù)據(jù)變化情況，為數(shù)據(jù)使用部門

3、提供參考。商業(yè)銀行可建設(shè)全行統(tǒng)一的指標(biāo)庫，向行內(nèi)提供口徑統(tǒng)一的指標(biāo)，可用于業(yè)務(wù)規(guī)則、模型、標(biāo)簽等應(yīng)用場景，在各部門持續(xù)使用中優(yōu)化指標(biāo)庫，最終建成一套完整、穩(wěn)定、適用性高的指標(biāo)庫，指標(biāo)庫包括征信、流水、存貸款日均、調(diào)查表、客戶信息等維度。以個人征信指標(biāo)為例，包括個人信息、貸款信息、信用卡信息、逾期記錄、擔(dān)保記錄、申請記錄等維度.四、建模平臺目前市面上已經(jīng)有較成熟的自動化建模平臺，能滿足業(yè)務(wù)人員自主建模需求，自主建模可提升商業(yè)銀行建模能力，將模型核心內(nèi)容掌握在自己手里。以國內(nèi)某互聯(lián)網(wǎng)巨頭開發(fā)的建模平臺為例，該平臺能滿足數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)人員的建模要求，能完成評分卡、決策樹、邏輯回歸、機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等各類

4、模型的自動化建模工作，在建模過程中的指標(biāo)調(diào)參靈活度不夠，模型性能、模型穩(wěn)定性上與傳統(tǒng)建模有差距，KS差距在5%左右，屬于可接受范圍之內(nèi)。在完善指標(biāo)庫的基礎(chǔ)上，建模周期可控制在1個月左右，相比傳統(tǒng)建模3-6個月的時間大大縮短，能實(shí)現(xiàn)銀行快速建模、快速迭代的需求。決策引擎是數(shù)據(jù)應(yīng)用的策略部署環(huán)節(jié)和落地的關(guān)鍵系統(tǒng)，支持以“拖拉拽”的方式實(shí)現(xiàn)規(guī)則、模型、策略、決策流的熱部署，不再依賴代碼開發(fā)，不再等待上線窗口，主要功能包括數(shù)據(jù)源管理、規(guī)則/模型配置、決策流配置、單筆實(shí)時調(diào)用、跑批管理等功能。業(yè)務(wù)部門把建完的模型部署在決策引擎上并形成決策流，在相應(yīng)的業(yè)務(wù)系統(tǒng)上調(diào)用，實(shí)現(xiàn)模型決策快速落地。模型在銀行業(yè)的應(yīng)

5、用方式主要是將客戶分類，例如風(fēng)險模型把將來逾期可能性高的客戶分成一類（以評級低、命中風(fēng)險規(guī)則等形式歸類），營銷模型把將來營銷成功率高的客戶分為一類（形成各類目標(biāo)客戶名單）。根據(jù)各業(yè)務(wù)部門的應(yīng)用需求，可設(shè)計各類數(shù)據(jù)應(yīng)用落地場景，包括貸前、貸中、貸后、營銷、年審、提額、交叉銷售、客戶經(jīng)理行為監(jiān)測等場景（應(yīng)用落地后續(xù)會單獨(dú)介紹）。數(shù)據(jù)平臺正常運(yùn)行后，需建立完善的跟蹤反饋機(jī)制，使平臺不斷更新迭代，更好去適應(yīng)金融科技和數(shù)據(jù)應(yīng)用的不斷發(fā)展，包括業(yè)務(wù)場景的補(bǔ)充調(diào)整、數(shù)據(jù)質(zhì)量監(jiān)控、指標(biāo)庫補(bǔ)充調(diào)整、建模平臺功能完善、決策引擎功能完善、應(yīng)用落地跟蹤（模型性能、穩(wěn)定性、策略效果跟蹤）等，跟蹤反饋的主要流程如下所示（跟蹤反饋后續(xù)會單獨(dú)介紹）：建設(shè)數(shù)據(jù)平臺的工作量非常大，非一朝一夕能建成，涉及到各部門的相關(guān)協(xié)作，建設(shè)可分階段進(jìn)行，具體如下：階段一：基礎(chǔ)建設(shè)，梳理商業(yè)銀行重要的業(yè)務(wù)場景，以信貸、風(fēng)控為主，進(jìn)行相關(guān)數(shù)據(jù)表的清洗并建立指標(biāo)庫；建模平臺和決策引擎先實(shí)現(xiàn)基本功能，確保流程通暢。階段二：應(yīng)用對接，以信貸、風(fēng)控為場景建模，決策引擎部署落地，對接業(yè)務(wù)流程，初期可作風(fēng)險提示，不作流程強(qiáng)控，建立跟蹤反饋機(jī)制；繼續(xù)梳理個人財富的業(yè)務(wù)場景。階段三：全面推廣，待系統(tǒng)功能和流程趨于穩(wěn)定后，將業(yè)務(wù)推廣至商業(yè)銀行主要業(yè)務(wù)場景，并完善跟