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加拿大第二大行TD Bank是如何踐行科技戰(zhàn)略的?

本文作者: 陳伊莉 2019-01-02 23:50
導語:AI+金融風起,金融機構(gòu)也在不斷思變。放眼全球,已有不少金融機構(gòu)宣稱要向科技公司轉(zhuǎn)型,摩根大通、capital one,以及新加坡星展銀行都打出了類似標語。加拿

雷鋒網(wǎng)按:AI+金融風起,金融機構(gòu)也在不斷思變。放眼全球,已有不少金融機構(gòu)宣稱要向科技公司轉(zhuǎn)型,摩根大通、capital one,以及新加坡星展銀行都打出了類似標語。加拿大道明銀行(TD Bank)也是其中之一。本文編譯自forbes,分享了道明銀行科技戰(zhàn)略,作者Bernard Marr ,企業(yè)及云計算領域撰稿人。

道明銀行集團是加拿大第二大行,雇員超過85,000人。在過去五年,TD的創(chuàng)新科技團隊不斷秉持著谷歌化(Googlefication)思路。這也說明,他們也希望將自己從一家金融公司轉(zhuǎn)變?yōu)榭萍脊荆瑫r還要調(diào)整管理變化的組織機制和文化。

最開始的想法是,將原來穩(wěn)定的關系數(shù)據(jù)庫升級到大數(shù)據(jù)環(huán)境。從表面來看,這是一個非常艱巨的任務,但是卻是從一個非常簡單的前提開始的,即實用、可用,IT建設的目標是提高效率和效果。

通過轉(zhuǎn)向數(shù)據(jù)湖泊( data-lake infrastructure)基礎設施,提供數(shù)據(jù)即服務的功能,道明銀行使得收集和存儲信息的方式變得更加大眾化。其中包括交易記錄,客戶交互服務,在數(shù)據(jù)驅(qū)動下,使其能夠更快地洞察趨勢并采取行動。

第一部分是把所有的數(shù)據(jù)放到一個可以一起使用的數(shù)據(jù)湖泊中。 但是簡單地將一個組織的所有信息——尤其是銀行的信息——放在一起并不是一個簡單的使其。 數(shù)據(jù)需要處于一種能夠被需要它的人快速發(fā)現(xiàn)和使用的狀態(tài),同時也要求著訪問以及數(shù)據(jù)安全。

事實上,數(shù)據(jù)庫的全部意義在于數(shù)據(jù)能夠在整個組織范圍內(nèi)獲取和使用,而不是劃分為"數(shù)據(jù)倉",若是數(shù)據(jù)倉,用途往往受到限制,通常僅限于最初的數(shù)據(jù)收集者。最終的結(jié)果可能更像一個數(shù)據(jù)沼澤而不是數(shù)據(jù)湖泊。

信息管理小組通過分解關于信息的基本信息——元數(shù)據(jù)克服了這一問題。研究小組歸納了幾個要點:數(shù)據(jù)是什么,誰可以訪問它,在什么情況下可以訪問?

研究小組知道數(shù)據(jù)可以被裝載到lake中,并且總是以合適的格式被發(fā)現(xiàn)和使用。

道明銀行數(shù)據(jù)湖泊中容納的數(shù)據(jù)有多類,包括客戶行為數(shù)據(jù)、個人數(shù)據(jù)(客戶興趣)以及內(nèi)部和外部數(shù)據(jù)(結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化形式)。

下一步是明確可訪問可用新數(shù)據(jù)的適用場景,能夠解決什么問題。這個階段,決策的目標是quick wins,即迅速看到結(jié)果,也可以很快證明,建設大數(shù)據(jù)基礎設施效率遠高于過去基礎設施,且能降低成本。

道明銀行的Hadoop 私有云是基于 Cloudera 的解決方案構(gòu)建的,由 Talend 公司提供。數(shù)據(jù)基礎設施集合了 Hive、 Impala、 Spark 和 Tableau 等開源工具,支持數(shù)據(jù)查詢和報告可視化輸出。

在整個部署過程中,團隊的目標是創(chuàng)建"配置而不是編碼"環(huán)境(“configuration not coding.")。 也就是說,銀行的員工應該只要簡單地調(diào)整參數(shù)就可以使用工具,而不是從頭開始編寫代碼解決方案。這一點對于金融機構(gòu)及員工的技術門檻來說則不會太高。這極大推動了工具的發(fā)展,使得銀行能夠根據(jù)客戶的數(shù)據(jù)提供量身定制的服務。 例如,如果銀行知道一個客戶正要做一個重大的決定,諸如買房子,結(jié)婚,或者生孩子,銀行就可以根據(jù)這些數(shù)據(jù)提供更契合的產(chǎn)品和服務。

基礎設施的革新也使得以客戶為中心的數(shù)字服務成為可能,比如 MySpend 應用程序,客戶可以查看自己的月度支出。另外,從數(shù)百萬客戶的聚合數(shù)據(jù)中也可以獲得一些新信息,這些建議可能也可以再作用于個人,幫助改善個人消費習慣等。

背后實際上是預測客戶需求(各國都有眾多相關研究公司,在中國更多的說是智慧營銷)。通過機器學習能夠準確預測客戶需求,提供個性化的產(chǎn)品和服務建議,預測投訴,還能為聊天機器人提供更順暢的反饋體驗,因此機器學習正在越來越多地被整個金融服務。

為了以自動化的方式改善客戶體驗,TD Bank使用了Twitter 聊天機器人和亞馬遜 Alexa 設備為客戶提供語音銀行服務。通過學習和了解客戶,機器可能會更加“人性化”,仿佛回到了科技未發(fā)展的更早時候,對面坐著一位知道你的姓名與實際需求的客戶經(jīng)理。而個性化服務也正是未來的發(fā)展方向。雷鋒網(wǎng)雷鋒網(wǎng)

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