I2_大数据_A-2_大数据关键能力提升整体方案_v6.pptxVIP

2016年7月;;项目目标：明确全行数据战略，提升关键数据能力;资料来源：小组分析;;项目组重点研究了~20家国内外领先银行的数据实践，并总结出其五大成功要素;;1;;对于重点业务用例，领先银行往往重点投入和列管，以为其成功创造条件;资料来源：专家访谈；小组分析;资料来源：专家访谈；小组分析;资料来源：专家访谈；小组分析;在数据整合应用的过程中，领先银行往往重视以数据将数据、洞见、行动和价值创造联动起来，持续优化，不断迭代，将数据真正转化为银行的重要资产;;在组织上，领先银行往往依据数据工作的需要，搭建了完整的职能部门;;少数数据基础较好且管理成熟的银行选择了“偏分散的联邦制”——

CapitalOne在各板块内设立基于大数据分析的市场及获客部门;在市场及获客部门内部，CapitalOne设置了自成体系的数据职能;大部分大型商业银行采取了“偏集约的联邦制”，设立了集中式的数据中心

——卓越中心（CoE），以提升运用效率和吸引顶尖数据人才;;资料来源：外部调研；Zephyr数据库；小组分析;;在数据治理上，领先银行大多建立了专门的治理团队统筹规范全行治理工作，指定数据的业务负责人，科技和业务共同开展数据治理工作;;1每个域必须指派数据管理角色，定期向EDO汇报，才可视为具可操作性2计算时在所有已定义明确的数据元素中已审核和优先排序数据元素的占比;领先银行都会针对企业级主数据建立单独管理平台，提高数据的一致性、完整性，减少数据的冗余;在数据架构方面，国际领先银行普遍呈现出七大方面的特征;在数据架构方面，国际领先银行普遍呈现出六大方面的发展趋势

——加拿大TD银行案例;;;;但是与先进银行相比，民生银行与一家数据驱动的银行尚存较大差距，能力建设需要尽早启动;资料来源：部门访谈；后台系统调研（更新至2016年4月）；小组分析;;;以零售营销项目（C7）为例，业务用例实施在多个步骤存在“痛点”，影响了数据在一线的效能;资料来源：小组分析；行内调研及部门访谈（2016.5）；专家访谈;;现状;数据已经成为转型项目实施的瓶颈————科学定价项目（F2）需要对客户信息有更真实和完整的把握;;SOURCE:Source;究其原因，在数据治理上，民生缺乏全行级治理体系，统一的标准，有效的方法和制度的保障;;;;由于缺少系统性的实时分析模块，民生尚未能支持实时反欺诈和风险预警能力;由于对非结构化数据支持不足，客户画像、线上行外获客的相应工具就会受限;;;;;民生银行大数据能力建设方案：五个方面8大举措;通过将民生建立成为一家“数据驱动的银行”;数据战略蓝图：围绕业务重点，实施30个重点业务用例，预计三年提升50~100亿的经济价值;建立数据资源的集中管理和统筹配置机制机制;明确务用例实施流程，尤其着重对业务用例的持续优化，形成良性循环;以科信委作为全行数据工作的领导小组，统筹决策并督促执行;;建立由业务和科技协同的全行数据治理体系;统一数据标准及管理制度，启动数据质量管控，提升数据质量

;伴随业务用例推进，逐步优化数据平台和系统工具;需要强调，考虑民生的实际情况，启动上述能力建设无不需要三大前提条件——即明确顶层架构与权责，聚焦产能，并保证必要的资源投入;资料来源：小组分析;