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”的第二維度 -- “決策轉(zhuǎn)型”發(fā)布 “數(shù)據(jù)驅(qū)動決策實踐指南”。在數(shù)字化轉(zhuǎn)型的歷程之中，撲面而來的新客戶、新技術(shù)、新合作在帶給企業(yè)新的機遇的同時，也將引發(fā)新的問題：新客戶的涌入、新技術(shù)的投產(chǎn)、新合作的建立，將帶來數(shù)據(jù)積累的井噴式增長。天旦發(fā)布“數(shù)據(jù)驅(qū)動決策實踐指南”，結(jié)合多年來服務(wù)于120+銀行用戶、保障200億筆金融交易穩(wěn)定運行的實踐經(jīng)驗，三問三答，為企業(yè)找到數(shù)據(jù)激活商業(yè)價值的突破口。
真的有必要改變商業(yè)決策模型嗎？
市場瞬息萬變，每一個決策不僅要制勝當下的競爭，還要對未來負責，因此決策的時效性非常重要。在過去，企業(yè)進行商業(yè)決策時往往依賴于個人經(jīng)驗與直覺，即使參考歷史數(shù)據(jù)，也會因為數(shù)據(jù)的滯后性而導致決策周期延長，進而導致決策的時效性變差，失去與市場狀況的較佳匹配性。
在這個時代，每個個體的生活都被高度數(shù)據(jù)化，消費者經(jīng)歷的相當一部分都發(fā)生在互聯(lián)網(wǎng)上，這使得他們在數(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)的形式存儲下來。而隨著市場競爭的加劇，企業(yè)的生存空間被逐漸壓縮，商業(yè)決策時的試錯成本大大提高，每一個決定都必須經(jīng)過深思熟慮。而要實現(xiàn)進一步的業(yè)務(wù)成長和產(chǎn)品創(chuàng)新，就必須了解消費者需要、讀懂他們的內(nèi)心，這使得對消費者數(shù)字化生存所產(chǎn)生的數(shù)據(jù)進行整合并且得到商業(yè)洞察的技術(shù)迅速成熟起來，也就是經(jīng)常被提起的“大數(shù)據(jù)分析”。這在現(xiàn)實中已經(jīng)有很多案例，比如某打車軟件的“大數(shù)據(jù)殺熟”，通過對不同用戶的用車頻次和用車行為進行區(qū)分定價以較大化企業(yè)利潤；還有京東、淘寶等電商購物網(wǎng)站的“千人千面首頁”，根據(jù)不同消費者購買/瀏覽記錄呈現(xiàn)不同的商品推薦等等。
你可能會說，我們公司已經(jīng)有BI部門（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，通過應(yīng)用基于事實的支持系統(tǒng)來輔助商業(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)化為可以付諸行動的見解。探索無所不能的可視化分析。”由此可見，BI實際上就是數(shù)據(jù)驅(qū)動決策的一種實踐。
二十多年的時間，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咨詢對“大數(shù)據(jù)”的定義中指出其三個特性：“大數(shù)據(jù)技術(shù)是新一代的技術(shù)與架構(gòu)，它被設(shè)計用于在成本可承受的條件下，通過非?？焖伲╲elocity）的采集、發(fā)現(xiàn)和分析，從大體量（volumes）、多類別（variety）的數(shù)據(jù)中提取價值”。由此可見，時效性從數(shù)據(jù)挖掘這一概念誕生開始就如影隨形。
Gartner在《2018分析和商業(yè)智能平臺魔力象限報告》中指出：到2020年，增強數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)能力將帶動商業(yè)智能和分析平臺快速發(fā)展，用戶數(shù)量將以兩倍的速度增長，并提供兩倍的業(yè)務(wù)價值。同時，Gartner在報告中強調(diào)，2018年魔力象限的關(guān)鍵看點之一，在于“支持實時數(shù)據(jù)分析”。
BI部門依賴于數(shù)據(jù)倉庫（Data Warehouse）供給數(shù)據(jù)，而數(shù)據(jù)的來源可分為兩大部分：企業(yè)外部的消費人群數(shù)據(jù)，以及企業(yè)內(nèi)部的交易過程數(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)過程數(shù)據(jù)的天然優(yōu)勢，通過互聯(lián)數(shù)據(jù)引擎，全量吐出交易過程數(shù)據(jù)，精度高達毫秒級。通過互聯(lián)數(shù)據(jù)引擎提供的實時數(shù)據(jù)，賦予BI實時數(shù)據(jù)分析的能力。
用實際案例來看BI與數(shù)據(jù)決策的關(guān)系：企業(yè)領(lǐng)導需要宏觀上對整個企業(yè)的狀況有所掌握，以便及時地調(diào)整戰(zhàn)略布局。在過去，制作報表是一件費心費力的事。一方面，報表的數(shù)據(jù)統(tǒng)計需要時間，從制作到提交到管理層，再快也只能代表過去。滯后的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)帶來的也是滯后的業(yè)務(wù)決策。
天旦某全國性股份制商業(yè)銀行用戶，面向總行業(yè)務(wù)部門和分/支行行長，基于天旦互聯(lián)數(shù)據(jù)引擎吐出的秒級交易數(shù)據(jù)（互聯(lián)數(shù)據(jù)引擎吐出的數(shù)據(jù)較高可達到毫秒級精度），獲取資產(chǎn)與負債實時指標，建立實時“行長駕駛艙”，按地域與業(yè)務(wù)類型，實時呈現(xiàn)全行資金流，與各行機構(gòu)往來賬目數(shù)據(jù)，行內(nèi)各渠道當日實時總成交量，對公、個人存款金額實時分析等內(nèi)容。僅一張圖就能夠讓總行業(yè)務(wù)部門和分行/支行行長對全行情況全局、實時掌控，并且基于這些數(shù)據(jù)作出最即時的戰(zhàn)略決策，這就是BI實踐與實時數(shù)據(jù)的較佳結(jié)合案例。
銀行的數(shù)據(jù)驅(qū)動決策能幫到我什么？
在數(shù)字化轉(zhuǎn)型中面對的一切挑戰(zhàn)都可以先參考銀行業(yè)經(jīng)驗的原因是，作為經(jīng)濟活動的起點和終點，銀行首當其沖面臨數(shù)字化轉(zhuǎn)型的浪潮；而有著所有行業(yè)中最嚴格監(jiān)管和業(yè)務(wù)要求（比如可靠性必須達到99.999%）的銀行，也最迫切地需要進行數(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)的豐富實踐案例中學習經(jīng)驗，少走彎路。
讓我們來看兩個實際案例：
案例一，數(shù)據(jù)驅(qū)動用戶營銷，讓用戶在樂不思蜀間創(chuàng)造收益。
應(yīng)對營收重心從大客戶向零售客戶的轉(zhuǎn)變，銀行也努力推出各種產(chǎn)品吸引用戶。對于VIP持卡人來說，最有吸引力的自然就是各種用卡權(quán)益。在過去，用卡權(quán)益與信用卡種類綁定，只能在合同到期后進行變更，成本高、周期長、時效性差，對用戶的吸引力也極大受到了限制。而借助對數(shù)據(jù)分析，用戶喜歡用信用卡買什么、從什么渠道買等都可以從交易明細中分析而出，從而對用戶畫像進行刻畫和分類，按需設(shè)計用戶權(quán)益，精準營銷。而營銷的手法借助于互聯(lián)網(wǎng)，也是更多玩法、更加靈活、更快反饋。
天旦某全國性股份制商業(yè)銀行用戶，自2017年12月開始，將每月10日作為該行固定的VIP會員權(quán)益秒殺日。VIP會員通過手機APP，即可參與。權(quán)益好禮包括了視聽權(quán)益、加油權(quán)益、酒店免費住、酒店買一送一等等，充滿了吸引力。自上線以來，每月10日的用戶訪問量和交易量屢創(chuàng)新高，今年8月10日，創(chuàng)下18000TPS的交易峰值紀錄，僅僅10分鐘之內(nèi)的訪問量就約達平日5倍，客戶領(lǐng)取權(quán)益的總數(shù)在活動開始后2分鐘內(nèi)迅速達到10萬份以上，連帶信用卡申請、理財基金、定存轉(zhuǎn)賬等周邊業(yè)務(wù)被盤活。這一活動的成功依托于該行富有遠見的數(shù)字化轉(zhuǎn)型技術(shù)改造。通過天旦BPC，一方面為高壓之下的業(yè)務(wù)性能提供了可靠保障，指導運維部門進行合理的容量規(guī)劃；另一方面，完整、實時的交易過程數(shù)據(jù)充分體現(xiàn)用戶的喜好，用技術(shù)手段“懂用戶”，為業(yè)務(wù)部門的決策提供數(shù)據(jù)依據(jù)。
案例二，南京銀行基于實時數(shù)據(jù)的“T+0”風控創(chuàng)新
2017年，銀監(jiān)會印發(fā)《中國銀監(jiān)會關(guān)于銀行業(yè)風險防控工作的指導意見》，在全國范圍內(nèi)進一步加強銀行業(yè)風險防控工作，消除重點領(lǐng)域金融風險。《指導意見》指出，銀行業(yè)金融機構(gòu)要嚴格落實信貸寄類信貸資產(chǎn)的分類標準和操作流程，真實、準確和動態(tài)地反映資產(chǎn)風險狀況。
以往的風控系統(tǒng)為“T+1”的事后監(jiān)控模式，每日日終時從數(shù)據(jù)庫抽取全部交易信息進行分析，從而排查出不良交易發(fā)生的賬戶、渠道、影響面等，以啟動風控流程。但是隨著手機銀行、第三方支付平臺等各種交易渠道的普及，交易進行的便捷性大大提高，出現(xiàn)風險交易的可能性也大大增加，傳統(tǒng)的“T+1”風控無法跟上業(yè)務(wù)要求。
南京銀行通過金融科技創(chuàng)新，富有預(yù)見性地走到了政策的前面。早在2016年，南京銀行即聯(lián)合天旦進行了技術(shù)創(chuàng)新，通過天旦互聯(lián)數(shù)據(jù)，將逐筆交易明細實時輸送至風控平臺進行模型匹配。在交易發(fā)生的當下風控部門就可以進行分析并判定，進而在第一時間啟動風控流程挽回損失，讓風控從“T+1”突破性地升級到“T+0”。而這一突破僅僅基于運維部門的技術(shù)升級，無需改動任何應(yīng)用，因此不會對任何業(yè)務(wù)模塊造成影響。
以上兩個案例，應(yīng)該能讓你明白數(shù)據(jù)的寶貴價值和巨大潛力。而數(shù)據(jù)驅(qū)動決策的核心不僅僅是數(shù)據(jù)，而是實時、精準、全量的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，這又要求企業(yè)的運維部門有相應(yīng)的吐出能力。在服務(wù)120+家銀行客戶的過程中，天旦BPC作為IT系統(tǒng)的業(yè)務(wù)保障，通過互聯(lián)數(shù)據(jù)引擎全量吐出精確到逐筆交易明細的實時數(shù)據(jù)，賦予了運維部門相應(yīng)的數(shù)據(jù)能力，也因此有信心以我們的經(jīng)驗幫助更多企業(yè)完成數(shù)字化轉(zhuǎn)型。
我打算/已經(jīng)采取數(shù)據(jù)驅(qū)動決策了，接下來要做什么？
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)升級改造，更是通過技術(shù)升級實現(xiàn)業(yè)務(wù)流程的革新。過去喜歡拍腦袋、靠直覺做決定的業(yè)務(wù)部門如今有了數(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)部門學習更多的數(shù)據(jù)分析知識，了解如何使用這柄利刃。這將是一個遠比技術(shù)改造要緩慢得多的過程。
在完成從經(jīng)驗決策到數(shù)據(jù)驅(qū)動決策的轉(zhuǎn)型后，企業(yè)過往的海量數(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)對環(huán)境變動，還能推動業(yè)務(wù)創(chuàng)新地發(fā)生，搶占市場先機。但同時，決策轉(zhuǎn)型也將帶來新的挑戰(zhàn)：數(shù)據(jù)高實時化的要求，業(yè)務(wù)需求的快速變動，以及產(chǎn)品和服務(wù)的即刻落地，這些都將使運維所承擔的責任更加沉重。而要應(yīng)對這些挑戰(zhàn)，不僅要運維部門自身的改變，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)型的第三個維度：經(jīng)營模式轉(zhuǎn)型。敬請持續(xù)關(guān)注天旦公眾號“天旦Netis”。
