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平安银行:“数据”驱动数字化转型

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发表于 2020-9-26 21:13 | 显示全部楼层 |阅读模式
如果说数字化转型是目标,那么数据治理与IT能力建设就是重要基础,是一家银行能够多大程度上实现数字化的“木桶短板”。

事实上,银行对于大数据并不陌生。通过长时间的积累,各家银行都拥有大量具有极高价值的历史数据,但这些数据往往存在于不同业务线上,由于收集及统计标准不一、部门取数权限等原因,导致有数不能用、有数不会用、有数就滥用。

一些银行已经意识到问题的严重性,并将数据治理提到全行数字化转型的关键位置,着力提高数据资产的ROA(资产回报率)。

以平安银行为例,四年来,平安银行持续做好数据整理及清洗,给数据打标签,提高底层数据的标准化、标签化、颗粒化、流程自动化、应用智慧化能力,这些基础工程也为AI学习积累了充足的样本和案例。

“数据是科技的血液,假如不愿意做这些‘脏活’、‘累活’,那积累的海量数据就是一片垃圾。”谢永林说。

谢永林透露,为了更好地训练智能客服机器人,平安银行专门成立了一个200人的坐席团队,每天处理数万笔客户电话记录,将客户录音信息整理成知识条目,录入系统成为训练样本,包括营销、陪练、审批等机器人都是一样的模式,而这样的投入平安银行坚持做了三年。

有了统一标准、口径的底层数据,打造强大的大数据中台就有了可能。银行可以将复杂的大数据处理技术封装起来,将数据以服务API的方式提供给前台应用,提升业务开发及运行效率。

以平安银行打造的智能产品中台为例,通过固化相关功能模块,大幅提升产品上线效率。在这套新机制下,平安银行小企业数字金融产品最快一天上线,产品平均上线效率提升三倍,研发人力成本减少40%。

如今,平安银行已打造产品、客户、知识、人员、案例五大基础数据库,营销、客服、陪练、审批四类机器人正式上岗。目前AI客服占比90%,AI客服月均服务客户量是去年同期5倍,节约坐席人力3000人,客均运营成本下降了38%。

平安口袋银行表示,今年上半年,平安银行继续加快数据服务平台建设,夯实五大基础数据库,上半年建立各类经营分析指标超1000项,优化标签7000余项,增强了客户画像、千人千面、客户经营分析等领域的数据服务能力。

此外,AI平台方面,平安银行构建了一站式的机器学习平台,实现从建模到发布全流程的自动化,上线模型服务超过600个;数据治理方面,通过建设数据资产管理平台、统一数据指标标准等措施提升数据全生命周期治理能力,上半年完成600多项基础数据标准和近500项指标标准的制定。


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