ING探索大數(shù)據(jù)時(shí)代下的金融最佳實(shí)踐

6月18-21日，O’Reilly AI Conference在北京召開(kāi)。大會(huì)上，來(lái)自荷蘭的金融公司ING的IT主管Bas Geerdink帶來(lái)了《關(guān)于數(shù)字驅(qū)動(dòng)企業(yè)》的主題分享。

進(jìn)入互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)時(shí)代后，ING目標(biāo)明確的要把自己打造成一家數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)型企業(yè)，將分析技能作為首要戰(zhàn)略重點(diǎn)，并投資于人工智能、大數(shù)據(jù)分析，希望能借此優(yōu)化業(yè)務(wù)流程。

現(xiàn)在，AI已經(jīng)逐漸發(fā)展成ING業(yè)務(wù)的核心，公司內(nèi)部有著大量關(guān)于數(shù)據(jù)分析及人工智能在項(xiàng)目在進(jìn)行著。正如他們自己所言，他們是一家IT公司——An IT company with a banking lisence.

Bas Geerdink從WHY、WHAT、HOW三個(gè)角度分享了ING在數(shù)字化轉(zhuǎn)型中的思考與實(shí)踐。

以下是演講全文，大數(shù)據(jù)文摘在不改變?cè)獾那疤嵯逻M(jìn)行了編輯。

演講內(nèi)容

WHY：ING的挑戰(zhàn)和機(jī)遇

有著160多年歷史的ING見(jiàn)證的銀行業(yè)的發(fā)展與變革，從最早期的客戶因信任扛著資產(chǎn)到銀號(hào)進(jìn)行存儲(chǔ)；到后來(lái)一張張小小的卡片和客戶經(jīng)理成了銀行和客戶之間的紐帶；再到如今，很多客戶根本就沒(méi)有在銀行體驗(yàn)過(guò)實(shí)體的服務(wù)，他們和銀行的交互只是一個(gè)應(yīng)用程序罷了。因此，如何靠應(yīng)用程序吸引客戶并建立穩(wěn)定的客戶關(guān)系，是他們最關(guān)心的問(wèn)題之一。

另外，金融行業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)也在不斷的加劇，想在比荷盧經(jīng)濟(jì)聯(lián)盟以外的地區(qū)站穩(wěn)腳跟并非易事，Bas Geerdink特別強(qiáng)調(diào)到亞洲市場(chǎng)，這是塊很有吸引力但又充滿挑戰(zhàn)的市場(chǎng)，他還提到了阿里和騰訊，這兩家公司以互聯(lián)網(wǎng)的基因做著金融的業(yè)務(wù)，無(wú)論是成本還是用戶基礎(chǔ)上他們都充滿優(yōu)勢(shì)，想要他們那分一杯羹，ING必須花更大心思充分理解當(dāng)?shù)乜蛻?，并用?a href="http://wenjunhu.com/article/zt/" target="_blank">最新的IT技術(shù)手段。

當(dāng)然，作為金融行業(yè)老人，卓越的遠(yuǎn)見(jiàn)自然是它屹立不倒的重要原因，所以ING早13年就制定了數(shù)字化戰(zhàn)略，計(jì)劃抓住數(shù)據(jù)和AI的機(jī)遇，結(jié)合自身在金融領(lǐng)域的百年經(jīng)驗(yàn)，將數(shù)據(jù)融入產(chǎn)品，建立穩(wěn)固的客戶關(guān)系，給客戶打造更可靠、更便捷的服務(wù)體驗(yàn)，為客戶提供集成化商務(wù)平臺(tái)，從而為客戶的資產(chǎn)賦能。

WHAT：ING產(chǎn)品上的AI應(yīng)用

案例1：Actionable Insight，這是一項(xiàng)基于歷史數(shù)據(jù)的預(yù)測(cè)產(chǎn)品，ING會(huì)基于用戶歷史的銀行資金數(shù)據(jù)，對(duì)用戶接下來(lái)一個(gè)月的經(jīng)濟(jì)狀況作出預(yù)測(cè)，如果根據(jù)近期的消費(fèi)模式預(yù)測(cè)出可能會(huì)有財(cái)務(wù)問(wèn)題，便會(huì)提早給客戶提示，讓客戶今早調(diào)整財(cái)務(wù)計(jì)劃。

想必還是有很多小伙伴會(huì)期待這種智能提醒吧，至少筆者這樣的月光黨還是很需要被敲黑板的。

案例2：Real-time Forecasting，這是一個(gè)推薦服務(wù)，這是嵌入在ING移動(dòng)產(chǎn)品里的，它用的是實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)進(jìn)行推薦，推薦的是用戶可能需要的ING服務(wù)，假象一下你的定位發(fā)生了大面積轉(zhuǎn)移，又消費(fèi)了外幣，這時(shí)它就會(huì)預(yù)測(cè)你或許是在一次國(guó)際旅行上，然后發(fā)送當(dāng)?shù)氐腎NG網(wǎng)點(diǎn)給你，附上跨國(guó)購(gòu)匯取款等操作指導(dǎo)，很暖心有沒(méi)有。

案例3：Instant Mortgages，貸款購(gòu)房這是不管放到哪個(gè)國(guó)家都是人生大事，ING會(huì)基于PSD2的交易數(shù)據(jù)評(píng)估出客戶的貸款能力，為客戶推薦量身定制的貸款數(shù)額，最關(guān)鍵的是它很快，分分鐘解決你的顧慮，不需要再像以前那樣擠出時(shí)間找顧問(wèn)咨詢啦。

HOW：ING在IT技術(shù)和工作模式上的最佳實(shí)踐

Bas Geerdink說(shuō)到，以前的ING是金融公司，而現(xiàn)在卻不僅僅如此了，因?yàn)檫@些年在企業(yè)內(nèi)部建立起了強(qiáng)大的IT技術(shù)團(tuán)隊(duì)，不再使用以前的外包形式，再加上大數(shù)據(jù)平臺(tái)的建立和AI技術(shù)的應(yīng)用，一家高科技公司妥妥的。

優(yōu)秀的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)公司的標(biāo)志之一就是能管理好歷史數(shù)據(jù)，銀行業(yè)務(wù)的特性使得ING面臨多種業(yè)務(wù)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)，形式各有不同，而且近兩年數(shù)據(jù)井噴的環(huán)境下的fast data和過(guò)往的historical data得采用不同的處理方式，它們采用了數(shù)據(jù)湖的方式處理這些多源異構(gòu)數(shù)據(jù)，用不同的技術(shù)處理對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)，最終以統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)呈現(xiàn)給應(yīng)用層。這對(duì)ING至關(guān)重要，因?yàn)檫@是一切分析或AI的基石，正如Bas Geerdink一再?gòu)?qiáng)調(diào)的，只有做到這點(diǎn)才能避免訓(xùn)練模型時(shí)“rubbish in rubbish out”

前面講到了ING用數(shù)據(jù)湖打下堅(jiān)實(shí)的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，這里再拋出他們的另一把利器——實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)流平臺(tái)，按Bas Geerdink的說(shuō)法，為了讓?xiě)?yīng)用能夠提供更及時(shí)準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)服務(wù)，必須把數(shù)據(jù)采集、存儲(chǔ)、模型訓(xùn)練、迭代、應(yīng)用微服務(wù)這個(gè)鏈路完整地串聯(lián)起來(lái)，他把這稱為“人工智能生產(chǎn)流水線”，F(xiàn)link的出現(xiàn)大大推動(dòng)了他們數(shù)據(jù)平臺(tái)的升級(jí)，讓數(shù)據(jù)高效地指導(dǎo)業(yè)務(wù)和服務(wù)客戶。

ING在工作模式上遵循了DevOps方法，如Bas Geerdink的PPT所示，在平時(shí)工作中，他們會(huì)按業(yè)務(wù)范疇將業(yè)務(wù)人員、數(shù)據(jù)科學(xué)家、開(kāi)發(fā)、運(yùn)維組成作戰(zhàn)小分隊(duì)，使得成員間得以高效緊密的配合，另外，在相應(yīng)的知識(shí)領(lǐng)域，他們又會(huì)按照職能劃分小組，進(jìn)行技術(shù)或業(yè)務(wù)的交流經(jīng)驗(yàn)分享。ING正是這樣很好地貫徹了優(yōu)質(zhì)的IT管理理念，使得他們敏捷地在數(shù)字化轉(zhuǎn)型和AI應(yīng)用的道路上。