大數(shù)據(jù)給金融行業(yè)帶來了巨大變化，大數(shù)據(jù)處理和存儲技術(shù)提升了數(shù)據(jù)處理效率，降低了信息系統(tǒng)運成本，金融企業(yè)正在利用大數(shù)據(jù)技術(shù)查詢歷史交易數(shù)據(jù)，存儲和處理客戶行為數(shù)據(jù)，讓實時數(shù)據(jù)展現(xiàn)和數(shù)據(jù)處理成為現(xiàn)實。金融企業(yè)過去數(shù)據(jù)的利用方式集中在數(shù)據(jù)倉庫，行數(shù)據(jù)和列數(shù)據(jù)作為主要應用方式。大數(shù)據(jù)分析帶來的是數(shù)據(jù)關(guān)系或者說圖譜數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)所展現(xiàn)的商業(yè)價值是過去金融行業(yè)所不清楚的。大數(shù)據(jù)預測正在成為金融行業(yè)數(shù)據(jù)應用的重點，花旗銀行預測未來五年，機器理財將超過理財專家成為投顧領(lǐng)域的主要方式，IBM沃森正在幫助很多銀行為客戶提供理財產(chǎn)品和保險產(chǎn)品的投資建議。

　　中國金融企業(yè)在2012年開始大數(shù)據(jù)應用探索，向BAT學習經(jīng)驗，嘗試利用大數(shù)據(jù)技術(shù)解決數(shù)據(jù)存儲和計算問題，搭建基于大數(shù)據(jù)技術(shù)的數(shù)據(jù)倉庫，為客戶提供歷史交易查詢，建立數(shù)據(jù)模型，進行簡單預測。大數(shù)據(jù)技術(shù)的實施降低原來IOE體系所帶來運營成本，減少了在傳統(tǒng)數(shù)據(jù)倉庫TeraData上的巨額投資，解決了金融企業(yè)已有系統(tǒng)無法處理多發(fā)數(shù)據(jù)請求的問題，解決了歷史數(shù)據(jù)無法實時計算和查詢的問題，其歸根結(jié)底解決的是數(shù)據(jù)存儲和處理效率問題。

　　2015年大數(shù)據(jù)應用進入2.0時代，更多的金融企業(yè)主動擁抱大數(shù)據(jù)，尋找數(shù)據(jù)應用的場景，愿意同外部數(shù)據(jù)公司合作，在客戶畫像、精準營銷、風控提升等方面進行嘗試，但是都面臨著同樣的痛點。缺少人才、缺少數(shù)據(jù)、缺少工具、沒有數(shù)據(jù)場景、誰來做等成為了金融企業(yè)大數(shù)據(jù)應用的痛點。我們將從這幾個痛點出發(fā)，來分析金融行業(yè)大數(shù)據(jù)應用的切膚之痛和解決之道

　　缺少大數(shù)據(jù)人才

　　缺乏大數(shù)據(jù)人才不僅僅是金融行業(yè)的痛點，也是整個大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)的痛點。大數(shù)據(jù)人才培養(yǎng)最好的方式是在大企業(yè)中做過大項目，個人能力得到鍛煉和培養(yǎng)，同時項目經(jīng)驗豐富，知道哪里是坑，哪些工具好用，哪些模型和算法實用。中國很多大數(shù)據(jù)人才都聚集在BAT等互聯(lián)網(wǎng)公司、傳統(tǒng)科技公司，金融企業(yè)愿意花費較高的價格引入這些人才，希望他們到企業(yè)承擔大數(shù)據(jù)分析挖掘和變現(xiàn)的工作，組建大數(shù)據(jù)部門。

　　但是經(jīng)過一段時間之后，金融企業(yè)引入的BAT等互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)的人才，很多都離開了，又回到互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)。主要原因是不愿意改變原來自身互聯(lián)網(wǎng)公司文化，不認同金融企業(yè)決策鏈長，內(nèi)部流程復雜，個人決策力弱，工作效率低等問題，同時金融行業(yè)固有的勢力范圍和內(nèi)部的政治斗爭也是一個主要原因。傳統(tǒng)科技企業(yè)例如IBM，微軟，SAS，Teradata等公司的人才在金融企業(yè)也面臨類似的問題，金融行業(yè)內(nèi)部員工和部門的信任成為這些人才發(fā)揮作用的一個壁壘，科技公司的文化和金融企業(yè)的文化沖突是一個主要原因，金融行業(yè)內(nèi)部對這些人的高期望和現(xiàn)實業(yè)績要求也是一個主要原因。

　　外來的和尚已經(jīng)很難念經(jīng)了，金融企業(yè)正在將大數(shù)據(jù)人才培養(yǎng)從外部引入為主逐步轉(zhuǎn)向外部引入為輔，內(nèi)部培養(yǎng)為主。引入外部很少的領(lǐng)軍人才，主力培養(yǎng)內(nèi)部年輕人才。

　　解決金融行業(yè)大數(shù)據(jù)人才缺乏的方案很多，其中引入外部數(shù)據(jù)公司，開展合作項目是一個有效的方法，例如引入數(shù)據(jù)運營咨詢。通過數(shù)據(jù)運營咨詢既可以提升業(yè)務收入，也可以通過項目鍛煉和培養(yǎng)人才，短時間內(nèi)提升自身人才的數(shù)據(jù)能力，并且也可以加速實現(xiàn)數(shù)據(jù)變現(xiàn)，利用外部數(shù)據(jù)和工具來找到數(shù)據(jù)應用場景，通過實戰(zhàn)來培養(yǎng)人才，加速數(shù)據(jù)文化和數(shù)據(jù)思維建設，快速幫助企業(yè)積累人才和經(jīng)驗，實現(xiàn)快速迭代。

　　另外，安排人才到外部進行培訓，或者大數(shù)據(jù)行業(yè)資深人士到企業(yè)進行培訓也是補充大數(shù)據(jù)人才的一個重要方式，這些培訓最好來源于有實戰(zhàn)經(jīng)驗的公司和人士，可以起到事半功倍的作用。市場上的TalkingData公司正在提供這些培訓，聘請BAT等知名互聯(lián)網(wǎng)公司的實戰(zhàn)專家為行業(yè)和企業(yè)提供免費的培訓。

　　缺少數(shù)據(jù)

　　很多金融企業(yè)在大數(shù)據(jù)應用時，總強調(diào)沒有數(shù)據(jù)，希望得到外部數(shù)據(jù)。金融企業(yè)常常向外部數(shù)據(jù)公司詢問是否有客戶手機號、客戶電商消費金額、客戶外部資產(chǎn)情況、客戶負債情況、客戶是否要出國旅游、企業(yè)高管人員名單、公務員名等等。這些都是隱私數(shù)據(jù)，基本上合法的公司不會提供，提供的公司都不合法。大數(shù)據(jù)變現(xiàn)過程中最有價值的數(shù)據(jù)都在金融企業(yè)內(nèi)部，外部數(shù)據(jù)是很好，但是作用是錦上添花，數(shù)據(jù)金礦主要在金融企業(yè)內(nèi)部，千萬不要為了芝麻而丟棄西瓜，金融企業(yè)的數(shù)據(jù)分析和變現(xiàn)應從自己的數(shù)據(jù)開始，等到自己的數(shù)據(jù)挖掘的差不多后，再引入外部數(shù)據(jù)。

　　很多金融企業(yè)特別是保險行業(yè)，還處于大數(shù)據(jù)應用的初級階段，自身的數(shù)據(jù)還沒有集中，集中了還沒有整理，整理了還沒有建立標簽，建立了標簽還沒有找到場景，找到應用場景不知道如何實現(xiàn)，實現(xiàn)之后不知道如何衡量效果和數(shù)據(jù)價值。

　　為數(shù)據(jù)打標簽、進行用戶畫像成了大數(shù)據(jù)應用的熱門詞匯，但是很多企業(yè)都在為數(shù)據(jù)標簽而標簽，幾千個標簽一打，上百個用戶畫像輸出，好像完成了大數(shù)據(jù)應用。數(shù)據(jù)結(jié)合場景才能產(chǎn)生價值，數(shù)據(jù)梳理必須同業(yè)務相結(jié)合，缺少業(yè)務人員參與的數(shù)據(jù)梳理、標簽建立、用戶畫像都是閉門造車，很難得到業(yè)務部門的認可。數(shù)據(jù)變現(xiàn)的過程中也很難得到業(yè)務部門的支持，這也是很多金融企業(yè)大數(shù)據(jù)部門的軟肋。數(shù)據(jù)標簽和用戶畫像歸根結(jié)底是為了數(shù)據(jù)場景應用，為了數(shù)據(jù)變現(xiàn)，離開了數(shù)據(jù)應用的數(shù)據(jù)標簽和數(shù)據(jù)畫像都是在講故事。金融企業(yè)可以從業(yè)務進行梳理，從業(yè)務需求和業(yè)務場景出發(fā)，進行數(shù)據(jù)梳理和標簽建設，這樣才可以發(fā)揮數(shù)據(jù)的價值，不要幻想一次建立一個大而全的數(shù)據(jù)標簽體系，幾年不用修改它，標簽和用戶畫像是動靜結(jié)合的過程，業(yè)務需求變了，一些標簽就要改變，除了人口統(tǒng)計學標簽等基本標簽變化少的情況外，同業(yè)務場景結(jié)合的標簽都存在變化的可能。

　　數(shù)據(jù)梳理和標簽建設也是建議引入外腦，通過咨詢方式進行落地，金融行業(yè)內(nèi)部資源協(xié)調(diào)效率很低，各個部門之間也會存在界限不清的任務，外部公司可以起到一個緩沖，并且可以承擔一些大家不愿意做的臟活累活。工具化落地標簽建設和數(shù)據(jù)畫像也是一個趨勢，大數(shù)據(jù)管理平臺DMP可以作為場景標簽落地的平臺。金融行業(yè)的數(shù)據(jù)應用不是缺少數(shù)據(jù)，而是缺少數(shù)據(jù)思維和數(shù)據(jù)場景。已有的數(shù)據(jù)的挖掘和數(shù)據(jù)庫營銷應該成為目前金融行業(yè)數(shù)據(jù)應用的一個主要方式，例如同從物業(yè)費待繳服務中尋找高端理財客戶，利用銀行卡刷卡記錄來尋找財富管理人群，參考客戶乘坐頭等倉的次數(shù)、出境游消費金額、境外數(shù)據(jù)漫游費提供白金卡服務，這種消費場景的關(guān)聯(lián)應用是典型的大數(shù)據(jù)應用方式，也是目前數(shù)據(jù)庫營銷和數(shù)據(jù)風控常用的場景。

　　缺少工具

　　大數(shù)據(jù)是一個新興產(chǎn)業(yè)，中國缺少龍頭廠商，也就缺少工具平臺。目前流行的大數(shù)據(jù)工具都是來源于傳統(tǒng)IT廠商例如 IBM，SAS，TeraData，這些工具具有的功能可以幫助金融企業(yè)實現(xiàn)數(shù)據(jù)變現(xiàn)，但是其技術(shù)不是建立在大數(shù)據(jù)技術(shù)平臺之上的，面對行為數(shù)據(jù)和大量數(shù)據(jù)請求時，其處理效率會有較大的問題。另外其高額的購買、實施、維護成本也成為一個應用的瓶頸，上千萬到上億的費用是很多金融業(yè)不愿意承擔的，只能用于規(guī)模大一些的金融企業(yè)。

　　市場上逐漸出現(xiàn)了一個新的趨勢，DMP正成為大數(shù)據(jù)應用平臺，很多金融企業(yè)也在探索DMP系統(tǒng)建設，希望利用DMP作為大數(shù)據(jù)應用的主要工具。 DMP平臺沒有嚴格的定義，功能也是千奇百怪，但是DMP平臺的本質(zhì)就是數(shù)據(jù)應用和變現(xiàn)平臺，無論市場上廠商如何定義DMP平臺，至少DMP平臺應該具備以下的特征和功能。

　　1、數(shù)據(jù)標簽建設和加工

　　2、場景用戶畫像功能

　　3、觸達用戶功能(App推送，EDM，SMS等)

　　4、營銷反饋監(jiān)測功能

　　5、數(shù)據(jù)導出功能

　　6、機器學習功能

　　7、外部數(shù)據(jù)導入，標簽數(shù)據(jù)補齊功能

　　8、推薦引擎功能

　　9、模型搭建功能

　　DMP是一個數(shù)據(jù)變現(xiàn)平臺，不需要以上所有功能都具備，需要根據(jù)金融企業(yè)的成熟度和數(shù)據(jù)應用場景，來選擇部分功能，先進行實施，逐步完善。先找到一些場景進行數(shù)據(jù)變現(xiàn)，其后慢慢增加功能模塊，小步迭代，逐漸反饋形成閉環(huán)，形成良性的數(shù)據(jù)變現(xiàn)平臺。

　　業(yè)務人員參與DMP項目也是項目成功的一個關(guān)鍵，DMP的數(shù)據(jù)場景來源于業(yè)務需求的分解，來源于業(yè)務KPI的分解，缺少業(yè)務人員的參與會影響到DMP的實用性和項目推進進度。

　　缺少數(shù)據(jù)場景，誰去做數(shù)據(jù)變現(xiàn)

　　數(shù)據(jù)分析人員和業(yè)務人員談到大數(shù)據(jù)時，基本上都會集中在數(shù)據(jù)場景，也就是數(shù)據(jù)如何提升業(yè)務。這個是所有金融企業(yè)大數(shù)據(jù)變現(xiàn)的一個痛點，也是衡量大數(shù)據(jù)項目的一個關(guān)鍵指標。

　　數(shù)據(jù)分析人員干了臟活累活，覺得數(shù)據(jù)直接丟給業(yè)務部門即可。業(yè)務人員不知道數(shù)據(jù)分析原理，不相信數(shù)據(jù)的力量，如果數(shù)據(jù)提升了業(yè)務，是不是數(shù)據(jù)人員也要分上一杯羹，數(shù)據(jù)會不會影響業(yè)務人員的地位，大數(shù)據(jù)分析是否會影響業(yè)務人員未來的發(fā)展?？萍奸_發(fā)、科技運維、大數(shù)據(jù)部門、業(yè)務部門、網(wǎng)絡金融部門、市場部門、客戶管理部門都參與到數(shù)據(jù)變現(xiàn)過程中，誰來作為領(lǐng)導者承擔項目職責，協(xié)調(diào)各個部門，誰來推動大數(shù)據(jù)項目，誰來跑通全流程，全環(huán)節(jié)打通，大數(shù)據(jù)變現(xiàn)項目的邊界在哪里，大數(shù)據(jù)項目的收益如何體現(xiàn)，各個任務的職責邊界在哪里，成果如何分配等。這些問題已經(jīng)影響到金融企業(yè)的大數(shù)據(jù)應用，影響到了數(shù)據(jù)變現(xiàn)項目，金融企業(yè)內(nèi)部資源的矛盾、部門之間的利益紛爭、項目中的各部門的職責都影響了大數(shù)據(jù)項目的實施，同時也影響了數(shù)據(jù)變現(xiàn)的進程，導致很多領(lǐng)導看不到大數(shù)據(jù)項目的價值。

　　梳理數(shù)據(jù)，為數(shù)據(jù)打標簽，進行用戶畫像，尋找數(shù)據(jù)變現(xiàn)場景，這些都是臟活累活，金融企業(yè)員工不愿意做，也不太好做，另外金融企業(yè)內(nèi)部資源協(xié)調(diào)有問題，就應該請外部資源。利用外部數(shù)據(jù)公司來干這些臟活累活，利用項目方式來協(xié)調(diào)各個部門利益，由領(lǐng)導出面利用項目協(xié)調(diào)各部門利益。

　　業(yè)務人員參與了數(shù)據(jù)項目，自然業(yè)務需求就帶到了項目之中，數(shù)據(jù)的加工和處理也圍繞著業(yè)務需求出發(fā)，大數(shù)據(jù)變現(xiàn)的場景就很容易實現(xiàn)，解決了數(shù)據(jù)缺少場景，數(shù)據(jù)如何變現(xiàn)的問題。數(shù)據(jù)處理分析人員可以安心從事數(shù)據(jù)工作了，數(shù)據(jù)場景應用和數(shù)據(jù)變現(xiàn)工作也可以專門安排業(yè)務人員去做，打通數(shù)據(jù)變現(xiàn)環(huán)節(jié)，數(shù)據(jù)對業(yè)務的提升也有業(yè)務人員參與的功勞，達到雙贏的結(jié)果。

　　金融行業(yè)擁有最好的數(shù)據(jù)類型，數(shù)據(jù)質(zhì)量也非常好，同時也具有很多數(shù)據(jù)變現(xiàn)場景，最有價值的數(shù)據(jù)就是金融行業(yè)內(nèi)部的客戶數(shù)據(jù)、資產(chǎn)數(shù)據(jù)、交易數(shù)據(jù)、信用數(shù)據(jù)等。數(shù)據(jù)應用場景可以利用數(shù)據(jù)庫營銷去做，也可以補充外部的數(shù)據(jù)，其補充的數(shù)據(jù)主要是客戶的行為數(shù)據(jù)，特別是移動互聯(lián)網(wǎng)側(cè)的行為數(shù)據(jù)。但是在做數(shù)據(jù)補充時，切忌不要涉及到客戶隱私數(shù)據(jù)，補充的數(shù)據(jù)最好不要用身份證號、手機號打通，另外需要API實時數(shù)據(jù)，不需要死數(shù)據(jù)，因為數(shù)據(jù)的時間價值是數(shù)據(jù)場景應用的一個重要維度。

　　金融行業(yè)在移動互聯(lián)網(wǎng)側(cè)缺少運營和分析人才，可以考慮參加行業(yè)組織的專業(yè)培訓，向移動互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)資深人士學習，這樣可以提升較快，TalkingData過去幾年一直都在幫助金融行業(yè)培養(yǎng)移動互聯(lián)網(wǎng)運營和分析人才。如果金融行業(yè)發(fā)現(xiàn)移動互聯(lián)網(wǎng)轉(zhuǎn)型很慢，可以考慮引入外部咨詢公司，利用外部的數(shù)據(jù)分析和運營能力加速向移動互聯(lián)網(wǎng)轉(zhuǎn)型，可以起到事半功倍的效果。外部數(shù)據(jù)運營和咨詢公司帶來的不僅僅是移動運營的分析工具、數(shù)據(jù)、技術(shù)、方法論，還有數(shù)據(jù)思維方式、數(shù)據(jù)文化、數(shù)據(jù)合作以及數(shù)據(jù)變現(xiàn)場景。

　　外部的數(shù)據(jù)運營咨詢還可以影響領(lǐng)導層，提升管理層對數(shù)據(jù)運營的重視，為數(shù)據(jù)運營團隊提供資源支持。另外咨詢項目還可以將數(shù)據(jù)運營前后閉環(huán)打通，引入業(yè)務部門參與項目，打通數(shù)據(jù)變現(xiàn)過程中的各個孤島，形成數(shù)據(jù)價值文化，讓管理層快速看到數(shù)據(jù)價值，重視數(shù)據(jù)部門，重視數(shù)據(jù)驅(qū)動業(yè)務運營。