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城商行信用卡数据能力全栈建设浅析.pdf
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1、数字金融712023.08中国信用卡在社会经济日益数字化的时代,金融机构要想在市场竞争中立于不败之地,充分挖掘自身数据价值已成为必然趋势。信用卡业务作为城商行重要零售业务板块,其庞大的数据量具有巨大的挖掘价值。同时,城商行具有展业范围有限、客户来源相对集中等特点,决定了其更需加强对自身业务数据的探索和应用。如何提升数据能力,实现数据的高效处理和价值最大化,赋能业务高质量发展,是城商行信用卡数字化转型面临的问题与挑战。本文从城商行信用卡所需要的数据能力作为切入点,提出数据能力全栈建设的理念和解决方案,从数据平台、数据中台、数据服务等方面介绍和总结广州银行信用卡中心(以下简称“广银信用卡”)的践行
2、经验和建设成果,以期为金融同业提供参考。一、研究背景城商行信用卡业务具有业务复杂度高、客户多样性强、交易类型多等特点,对银行的信用卡数据处理能力提出较高要求。一是数据收集和清洗能力。银行需要将通过各种渠道收集的大量数据进行清洗和转换。二是数据存储和管理能力。银行需要对大量结构各异的数据进行有效存储和管理,以确保数据的完整性和可靠性,并提供高效的数据检索和查询功能。三是数据分析和挖掘能力。银行需要运用数据分析和挖掘技术,从大量的数据中发现潜在的业务经营模式和趋势,以便更好地了解客户需求、优化产品设计和风险管理策略等。四是模型建立和评估能力。银行需要基于历史数据建立预测模型,例如通过机器学习算法进
3、行风险评估、欺诈检测、推荐系统等,并对模型进行定期评估和优化。五是数据可视化和应用能力。银行需要将数据以可视化方式呈现,并编制相关报告或仪表板,以帮助管理层做出决策并向客户传递信息。综上所述,单一数据技术和工具无法同时满足多种数据能力,唯有进行数据能力全栈建设,方能满足城商行信用卡业务发展的需求。二、数据能力全栈建设方案1.方案介绍数据能力全栈建设方案代表一种数据体系 广州银行信用卡中心 梅咏华 陈思进 杜 萍城商行信用卡数据能力全栈建设浅析数字金融Digital Finance72中国信用卡2023.08建设和管理方法,旨在帮助企业从各种数据源中提取、转换、存储和分析数据。数据能力全栈建设方
4、案主要包含以下模块。一是数据采集,从不同来源(数据库、文件、API 等)获取数据。二是数据处理,通过清洗、加工、转换和整合,将原始数据转换为可以使用的格式。三是数据存储,将处理后的数据保存到数据平台或其他存储介质中。四是数据分析,对存储的数据进行查询和分析。五是数据可视化,通过图表、报告和仪表板等方式将数据进行可视化呈现。数据能力全栈解决方案旨在提高数据的价值,使银行能够更好地理解其业务运营状况,并为未来的决策提供支持;同时帮助银行更好地了解客户,改善产品和服务,提升营销质效等。2.方案运行机制数据能力全栈建设方案要将数据采集、数据中台、数据分析和数据可视化技术结合起来,形成一个完整的数据体系
5、。实现数据全栈包括以下步骤。步骤 1:确定业务需求。数据团队在开始实施数据全栈之前,需要明确业务需求。这将有助于了解业务期望,确定哪些数据必须收集,如何处理数据以及如何展示结果。步骤 2:确定数据源。数据团队首先确定哪些数据源是必要的,一旦确定了数据源,就需要开发相应的数据采集程序或使用第三方工具来收集数据。步骤 3:建立数据平台。数据平台是存储数据并提供算力的基础,能够容纳收集到的大量数据并允许用户查询和分析数据。步骤 4:数据清洗和转换。收集到的数据不可避免地会存在一些问题,需要对其进行数据清洗和加工,包括去除重复数据、填充缺失字段、转换数据类型等。此外,半结构化、非结构化数据需要进行结构
6、化转换,才能与结构化数据进行关联。步骤 5:数据加工和分析。通过各个源系统的数据自下而上以及业务需求自上而下两种方式并行驱动,建立业务主题域的基础指标体系,形成多维度标签体系。在基础指标体系和多维度标签体系基础上,对数据进行分析和挖掘。数据团队使用适当的算法和技术,从数据中发现有用的信息和统计指标,帮助业务团队做出更准确的决策。步骤 6:数据可视化和应用。数据团队通过选择合适的工具和技术,实现数据可视化报告,将数据以图表、仪表盘或其他形式展示给用户,以便其查看和理解数据。步骤 7:持续优化。数据团队需不断地对整个数据全栈进行持续优化,在数据源、数据采集程序、数据清洗流程、数据分析方法和数据可视
7、化等方面进行持续改进,对指标体系和标签体系进行持续保鲜。三、广银信用卡数据能力全栈建设成果1.概述广银信用卡业务在快速发展过程中,业务各环节对数据量化的诉求陡增,只有持续提升数据准确性、稳定性、时效性,才能支撑持续增多的数据应用场景。因此,广银信用卡从2020 年起启动数据能力全栈建设项目,历时 3年,基于数据平台、数据服务、数据产品、数数字金融732023.08中国信用卡据治理四个维度打造了一体化数据体系。(1)数据平台引入 Hadoop 等基础设施,构建广银信用卡大数据平台,整合汇聚信用卡账务、交易、渠道、用户行为等数据,打造信用卡领域的数据湖和数据中台。(2)数据服务在数据模型、数据标签
8、、计算引擎、BI 服务四个方面发力,供前台使用者调用。(3)数据产品推出营销管理平台、管理驾驶舱、标签工厂、风险反欺诈、BI 报表平台、数据分析工具集、模型平台等数据产品,并持续运营迭代。(4)数据治理依托数据管控平台,形成一个涵盖数据架构、数据标准、数据模型、数据质量、数据安全和元数据的管理闭环,实现数据规范化、标准化、系统化的整体目标。2.建设成果依托数据能力全栈建设成果,广银信用卡在场景营销、风险防控等领域取得良好的成效,有效支撑潜客识别、存客提升、精准营销预测、申请反欺诈等业务的开展。广银信用卡数据能力全栈建设成果,自下而上分别为数据源、数据湖、数据中台、数据服务、数据应用等,支撑业务
9、数据应用快速落地,具有业务数据化、数据资产化、资产服务化、服务业务化的特点,核心能力是数据汇聚整合、数据提纯加工、数据服务可视化和数据价值变现。广银信用卡数据全栈架构如图 1 所示。(1)数据湖伴随广银信用卡业务发展,数据源和数据种类愈加丰富,传统数据仓库只能处理离线、结构化数据,无法有效支撑半结构化、非结构化数据的加工、管理、分析、应用需求,同时也无法满足实时、准实时等业务场景需求。为解决传统数仓的瓶颈,广银信用卡依托大数据平台建设了数据湖,提高数据采集和存储的灵活性,节省存储成本,统一汇集结构化、半结构化和非结构化数据,解决数据分散与数据孤岛问题,打通并支撑离线、实时、准实时等不同时效的数
10、据应用场景。(2)数据中台在数据湖实现了多元异构的内外部数据源接入的基础上,需要进一步对数据进行汇聚和整合,将不同来源的数据进行提纯、加工,形成可见、可用、可运营的数据资产。为此,广银信用卡建设了数据中台,有效完成数据资产化。数据中台的数据从时效性上可分为离线和实时(含准实时)两大类。为满足两类数据的汇聚和整合,广银信用卡的数据中台采用Lambda 架构,在大数据平台之上建设了离线数据平台和实时数据平台两个模块,离线数据和实时数据拥有独立的加工链路,可对加工结果进行保存和互访。离线数据平台主要承载历史批量数据加工,自下而上分为中间层和集市层。中间层按客户旅程节点划分为贷前、贷中、贷后模块,基于
11、卡片、账户、客户、申请、交易等维度对共性数据进行加工,并形成信用卡统一指标体系。集市层按业务条线划分为市场、风险、财务、营销等主题集市,从中间层共性数据出发,加工成各业务条线专用的数据集市,并支撑业务应用。离线数据平台指标体系如图 2 所示。数字金融Digital Finance74中国信用卡2023.08实时数据平台主要承载短时增量数据加工,分为明细数据层、汇总数据层、应用加速层。明细数据层保留短时增量明细数据,可支持从数据湖采集流式数据、微批数据,按需进行留存积累并转化为批量数据。汇总数据层对明细数据层的数据进行加工汇总,形成以进件、审批、消费、分期、持卡、客户画像等主题域组成的实时指标体
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