麦肯锡:大数据规模化应用是大势所趋

 人工智能技术     |      2019-12-06 16:06

导读:近日,麦肯锡发布了《中国银行业首席执行官季刊(2019年冬季)》(以下简称《报告》)。报告指出,由于中国银行业高质量发展的内在要求、国家政策的支持和相关技术能力的成熟,中国银

近日,麦肯锡发布了《中国银行业首席执行官季刊(2019年冬季)》(以下简称《报告》)。报告指出,由于中国银行业高质量发展的内在要求、国家政策的支持和相关技术能力的成熟,中国银行业大数据和高级分析的规模已经进入黄金时代,是整个行业未来的发展趋势。

麦肯锡高级管理合伙人、中国金融机构咨询业务负责人瞿项峻表示,全球50大银行中,90%以上都在积极应用先进的分析技术。世界领先的银行将15%至17%的税前利润投资于数字化、技术和大数据领域,其中技术和大数据人员约占总数的17%。相比之下,中国银行业相关人才的比例不到5%。拥抱大数据和提高银行竞争力已成为整个行业的共识。能够率先转变为“技术银行”和“数据银行”的金融机构将在未来10年引领同行。"

然而,应该指出,在现阶段,国内银行在大规模应用大数据方面仍然存在几个共同的问题。例如,大型银行通常花费大量时间和金钱从全面的数据治理开始大规模应用大数据,但这些投资在很长一段时间内都不值得。小银行害怕困难,他们糟糕的数据库让他们停止观望。此外,各银行在模型构建和业务场景应用上存在“两张皮”的常见情况,不遵循“用例驱动”和“闭环优化”的原则;大数据人才的短缺进一步制约了大规模应用。

对此,报告提出了三项战略措施。首先,制定价值驱动的大数据实施路线图:通过大数据诊断,确定银行的机会点,定义大数据用例并确定其优先级,制定最佳实施路线图,并在整个银行达成共识。其次,端到端大数据用例试点:通过登陆1-2个试点用例,运行端到端大数据用例闭环,对用例进行快速迭代优化,验证其业务价值,实现速赢;最后,整合支持系统,加快大数据的大规模实施:对于一家信息技术预算为10亿美元的银行来说,简化、整理和优化数据管理每年可以节省7100万美元。银行需要在18个月内逐步建立大数据卓越中心,招募和培训大数据关键人才,完善数据治理机制,构建大数据相关系统,这是确保大数据大规模落地的重中之重。(记者胡洋)