1.前言
在当今大数据时代,数据已经成为推动各行业发展的重要力量。银行业作为信息密集型产业,拥有大量客户交易数据、风险数据等,其中蕴含着宝贵的商业价值。如何高效地从海量数据中提炼有价值的信息,成为银行业面临的巨大挑战。
数据科学正是应运而生,它是一门综合性的交叉学科,融合了统计学、数据挖掘、机器学习、模式识别等多种理论与技术,旨在从复杂的数据中获得深刻的见解。随着人工智能、大数据等新兴技术的迅猛发展,数据科学在银行业得到了广泛的应用,为银行带来了前所未有的变革。
近年来,国内外主要银行纷纷成立专门的数据科学部门,将数据科学技术应用到风险管理、营销决策、投资管理、业务优化等多个领域。通过构建数据分析模型、进行智能决策等手段,银行可以更好地管控风险、提高收益、优化运营,提升自身的竞争力。
本文将从银行业务的多个角度,系统地阐述数据科学技术在银行行业的应用场景和实践案例,同时分析其面临的挑战与发展趋势,为银行数字化转型提供参考。
2. 风险管理领域的应用
风险管理是银行业的核心职能,通过有效识别、评估和控制各类风险,确保银行安全稳健运行。在风险管理领域,数据科学发挥着越来越重要的作用。
(1)信用风险评估模型
信用风险评估是银行风险管理的基石,通过对客户违约风险进行评估,可以指导银行的贷款审批、额度管理等信贷决策。传统的评级方法主要依赖人工经验判断,效率低且存在主观性偏差。而数据科学可以帮助银行建立客观、高效的信用风险计量模型。
信用评分模型是信用风险评估的核心工具。它通过分析借款人的信用记录、财务状况、担保条件等因素,对其未来违约概率进行评分,为贷款审批提供决策依据。常用的评分技术有:
逻辑回归模型:利用逻辑函数对违约概率进行建模,是较为成熟的评分方法。如果样本量较大,则可使用广义线性模型;如果存在异方差等问题,则可选择Logitboost等模型。
决策树模型:通过将客户分为不同的叶子节点,对违约概率进行区分评估。决策树直观易解,但可能过拟合。可以结合集成算法如随机森林、Gradient Boosting等降低过拟合风险。
神经网络模型:利用深度学习技术自动从原始数据中提取特征,近年来在信用评分领域表现优异,尤其擅长处理非结构化数据。不过模型复杂且缺乏可解释性,在应用中需控制风险。
上述技术各有优劣,在实际应用中往往采用多模型集成的方式,提升模型的稳定性和泛化能力。除了评分准确性,银行还需关注模型的可解释性、稳定性、数据漂移等风险,定期进行监控和重新评估。
信用评分模型在个人信贷、企业贷款等领域均有广泛应用。以个人信贷为例,中国工商银行运用10余种统计和机器学习模型对个人信用进行评估,贷款审批的准确性和效率大幅提升,不良资产显著下降。在企业贷款方面,通过分析企业财报等数据,评估企业的信用水平和违约风险,指导银行制定风险管理策略。
(2)反欺诈检测系统
金融欺诈给银行带来了巨大的经济损失和声誉冲击。有效的反欺诈系统对于银行的合规经营至关重要。传统的反欺诈措施主要依赖人工审查和规则过滤,效率低下且难以应对日益复杂的欺诈手段。数据科学可以帮助银行从大量复杂的交易数据中识别出欺诈行为的模式,提高反欺诈的精度和效率。
常见的反欺诈检测技术包括:
异常检测模型:通过建立交易行为的正常模式,利用统计方法或机器学习算法检测异常交易,如基于高斯混合模型的异常检测、基于隔离森林的异常检测等。这些模型可用于发现信用卡盗刷、网银诈骗等欺诈案例。
社交网络分析:将账户之间的转账关系建模为网络图,发现异常的资金流动轨迹和交易关联模式,有助于监控洗钱等复杂的欺诈行为。可结合图嵌入、图神经网络等算法提升分析能力。
非结构数据分析:很多欺诈案件蕴含在交易描述、新闻报道等非结构化数据中,通过自然语言处理、知识图谱等技术进行智能分析和关联挖掘,能够发现一些隐性的欺诈线索。
在实际应用中,通常会构建多层次的反欺诈检测系统。第一层为规则引擎,快速过滤掉常见的欺诈行为;第二层为监控模型,检测异常交易并进行评分;第三层为排查系统,留存高风险交易并输出给调查人员。整个流程贯穿了大数据、机器学习等数据科学技术。
以信用卡反欺诈为例,加拿大BMO银行采用异常检测模型对亿级别的交易数据进行分析,对于80%的交易可在1秒内完成评分,极大提高了反欺诈效率。摩根士丹利则利用图分析技术,监控洗钱和逃税等复杂的金融犯罪活动。
除了技术手段,银行还需加强人员培训、制度建设、舆情监控等配套措施,构建全面的反欺诈体系,保障业务合规运营。随着欺诈分子使用AI等技术的不断升级,银行的反欺诈系统也需与时俱进,不断提高智能化水平。
(3)操作风险监控
操作风险指由不完善或有问题的内部程序、人员、系统或外部事件造成的损失风险,包括了内部流程、人为失误、IT系统故障、外部事件等多个方面。操作风险事件如员工舞弊、交易操作失误、系统宕机等,都可能给银行带来重大损失。
数据科学可以帮助银行建立操作风险监控体系,对业务活动进行全面监督,及时识别潜在的风险隐患。具体包括以下几个方面:
异常交易行为监控:通过建立交易场景的行为模型,利用异常检测等技术识别异常操作行为,如可疑转账、违规交易等,并进行预警和取证。这有助于防范内部人员的不当操作和舞弊行为。
系统健康度监控:银行的核心业务系统是operaion的命脉,需要基于机器学习等技术对系统关键指标进行实时监控,发现系统异常并启动应急响应。这有助于提高系统稳定性,降低故障风险。
外部事件监控:需要建立对自然灾害、网络攻击等外部事件的监测预警机制,以减轻相关操作风险的损失。可借助自然语言处理、知识图谱等技术,对外部威胁进行智能分析。
流程风险监控:通过流程挖掘技术,分析业务流程存在的瓶颈和漏洞,识别潜在的风险节点,并优化流程设计,从源头降低操作风险。
对于已发生的操作风险事件,数据科学还可以运用案例分析和原因挖掘,全面评估其损失影响,完善内控制度,提高风险管理水平。
3. 客户行为分析
对于银行等服务业机构来说,客户是最宝贵的资产。通过深入分析客户的行为数据,可以全面了解客户的价值、需求偏好和留存状况,为精准营销、产品设计等决策提供支撑。数据科学在客户行为分析领域发挥着重要作用。
(1) 客户细分与画像
客户细分是银行实施精准营销的基础。通过对客户进行分群,可以更精确地识别目标客户,设计差异化的营销策略。常用的客户细分技术包括:
RFM模型:根据客户的最近消费记录(Recency)、消费频率(Frequency)和消费金额(Monetary)对客户进行打分和分层,是较为传统但很实用的细分方法。
聚类分析:利用聚类算法如K-Means、层次聚类等,根据客户属性和行为数据的相似性将客户划分为若干个群组,每个群组内部相似但与其他群组有显著差异。
人口统计规则:根据专家经验,利用客户年龄、职业、收入水平等人口统计学特征构建规则,对客户进行分类。这种方法直观但存在主观性。
上述方法也可以结合使用,例如先利用人口统计规则进行初步分组,再在每个组内使用聚类算法进一步细分。
在客户细分的基础上,银行还需要构建客户画像,即描述某个客户群体的详细特征。这可以通过数据挖掘、可视化等手段实现,并与人工经验相结合,形成对客户的全面认知和洞察。
以中国某大型银行为例,它将客户细分为35个群组,其中包括"年轻有为白领"、"成熟稳重家庭主理人"等,并对各群体的信贷需求、消费习惯、理财偏好等进行了刻画。在此基础上,银行可以设计差异化的营销策略和产品服务,提升营销的精准度和转化效率。
(2)客户价值评估
衡量客户价值是银行进行营销决策和资源配置的重要参考。通常客户价值可分为短期价值和长期价值两个维度。
短期价值主要指客户给银行带来的直接经济收益,如年化手续费收入、资金留存收益等。这部分相对好计算,银行可以根据客户的交易记录和账户情况,准确统计其收入贡献。
长期价值则更具挑战性,需要预测未来客户与银行的持续贡献。常用的评估模型包括:
存活模型(Survival Model):通过生存分析等技术,预测客户的存活时间(即与银行的持续时间),并将其折现为当前长期价值。
概率模型(Probablistic Model):利用贝叶斯方法或Gamma-Gamma模型,根据客户特征和行为数据,计算其未来在每个时间点的留存概率和价值贡献,对总价值进行求和。
机器学习模型:直接将客户属性、交易数据等作为输入特征,利用随机森林、神经网络等算法预测客户的长期价值。由于无需人工构建特征,泛化性较强,但可解释性较差。
除了模型算法,准确预测还需要数据支持,包括客户的人口统计学数据、交易历史数据、产品使用数据等。通过长期价值评估,银行可以有针对性地对高价值客户实施精准营销和优质服务,同时对低价值客户采取成本控制措施,最大化银行的整体收益。
以平安银行为例,它将客户划分为7个价值等级,对高价值客户提供专属理财经理、贵宾服务等增值体验,并根据价值评估优化营销策略和资源配置,客户长期价值得到有效挖掘。
(3)客户留存分析
客户流失是银行面临的一大痛点,如何留住现有客户,保持客户资产的稳定性,是银行需要重视的课题。数据科学可以帮助银行分析影响客户留存的关键因素,制定有效的客户留存策略。
常用的客户留存分析技术包括:
生存分析(Survival Analysis): 借助生存理论,建立客户存活模型,分析影响客户"存活时间"(即客户与银行保持业务关系的时间)的变量,并预测客户未来的留存概率。
迁移分析(Migration Analysis): 将客户划分为不同状态(如活跃、潜在流失、完全流失等),分析客户在不同状态间的迁移规律,从而评估留存风险并识别关键影响因子。
客户生命周期分析: 将客户生命周期分为多个阶段,分析每个阶段客户的行为模式和需求特征,制定阶段性的营销策略,最大化客户价值,延长生命周期。
基于这些分析技术,银行可以准确识别流失风险客户,挖掘影响留存的驱动因素,如客户体验、产品适配度、行业竞争等。以某大型银行为例,它发现账户管理服务质量、利率水平、客户年龄等是影响个人客户留存的关键变量。
在此基础上,银行需要制定针对性的留存策略,如改善服务体验、优化产品组合、加强客户关系维护等,为客户提供更贴心、更人性化的服务,提高客户粘性,促进长期合作。同时还需注重新客户的持续获取,形成动态平衡,保持客户资产的良性循环。
4.市场营销领域
银行业是竞争非常激烈的行业,市场营销战略的制定至关重要。数据科学技术可以为银行营销决策提供强有力的分析支持和优化手段。
(1)营销策略优化
在营销策略制定过程中,数据科学可以为银行带来全方位的分析支持和优化手段,提高营销的精准性和效率。主要包括以下几个方面:
目标人群识别
确定营销目标是营销策略优化的前提。银行可以利用客户细分、RFM分析等方法,从现有客户群中识别出高价值、高潜力的目标客户群体,将营销资源聚焦于这些细分市场,避免资源浪费。同时也可以通过人口统计分析、地理信息分析等,对潜在新客户进行识别和开发。
以某银行的信用卡营销为例,它先通过客户价值模型评估现有客户的长期价值,再结合人口统计属性、消费习惯等,利用决策树算法识别出高价值且易于触达的目标人群,将营销资源优先投放到这一群体,取得了更高的营销ROI。
营销活动评估
营销活动评估可以让银行了解每次营销活动的实际效果,从而持续优化营销策略。通过设置对照组的方式,可以准确量化营销手段对客户行为的影响,但传统做法成本较高、范围受限。
数据科学为此提供了工具支持。银行可以利用因果推断、可控实验设计等方法,基于客户全量数据进行更大范围的营销效果评估。例如抽取一部分客户作为对照组,剩余客户作为实验组开展营销活动,再比较两组客户的行为差异,即可得到活动效果。同时还可以通过预测模型,对营销活动的长期影响进行分析和预期。
投放渠道优化
随着营销渠道的不断增多,如何在有限的营销预算下,实现渠道资源的最优配置,成为银行面临的新挑战。通过建立营销响应模型,银行可以预测每个渠道对不同客户群体的营销转化率,进而优化渠道组合和资源分配比例。
以某银行为例,它结合客户的人口统计特征、沟通偏好等数据,构建了多种回归、树模型等营销响应模型。发现年轻客户对网络渠道更敏感,老年客户则偏好传统电话行销,不同地区客户对推广活动的响应率也有较大差异。基于这些分析结果,银行对渠道资源进行了重新分配,使营销效率最大化。
此外,营销策略优化还需要掌握竞争对手动态,通过舆情分析、行业评估等,了解市场新变化,及时调整营销策略。总之,充分应用数据科学工具,全方位优化营销决策,是银行营销工作的必由之路。
(2)精准营销与个性化推荐
传统的大规模推广营销已经难以适应当前消费者个性化、体验化的需求。精准营销和个性化推荐则可以让银行营销更加"因人而异"、"合理有度"。数据科学为实现精准营销提供了有力支撑。
精准营销的核心理念是基于客户细分和行为洞察,设计与目标群体精准匹配的营销内容和渠道,进行有的放矢的营销触达。常用的实现路径包括:
协同过滤推荐:这是一种通过分析客户与产品的历史交互行为,发现潜在的兴趣相似模式,从而进行个性化推荐的技术。在银行场景下,可以基于用户的理财产品持有数据、贷款使用数据等,利用协同过滤算法(如矩阵分解、近邻算法等)为客户推荐感兴趣的新产品。
深度学习个性化推荐:深度神经网络具有强大的自动特征学习能力,可以从客户的人口属性、交易数据、网页浏览记录等多源异构数据中挖掘出高阶特征模式,并据此预测客户的兴趣偏好,为其推荐个性化内容。以某银行的智能投顾系统为例,该系统融合了协同过滤与深度学习技术,可以通过分析客户的风险偏好、财务状况、期望收益率等数据,为其提供定制化的投资理财建议。
上下文营销推荐:即根据用户的上下文场景(如位置、时间、天气等),推送与场景相关的营销内容。这需要基于大数据采集用户的位置、移动轨迹等数据,并结合机器学习技术进行语义理解和上下文分析,从而实现精准推送。以某银行的移动营销为例,它根据客户的GPS位置数据、移动设备使用习惯等,推送附近网点的营业信息或优惠活动,提高了营销的时效性和命中率。
此外,精准营销还需要借助自然语言处理和计算广告学等技术,生成个性化且具有说服力的营销文案,同时利用A/B测试等方法持续优化。总之,精准营销需要充分融合各种数据科学技术,通过科学分析和决策支持,帮助银行提升营销效率,实现与客户需求的精准匹配。
(3)营销活动评估
营销的目的是促进产品销售和提升品牌影响力。因此,对营销活动开展之后实际产生的业绩贡献进行评估和分析就显得尤为重要。数据科学为评估营销活动效果提供了有力工具。
其核心思路是设立对照组,通过A/B测试或因果推断等方法,评估营销活动对用户行为的实际影响。具体的评估方法包括:
可控实验设计:将目标用户随机分为实验组和对照组,实验组开展营销活动,对照组则不做营销。通过比较两组客户在特定时间段内的行为差异(如购买转化率、产品使用率等),可以准确量化营销活动的净效应。
双重强化学习:结合强化学习框架,利用用户的历史行为数据,通过模拟试验评估各种营销政策的潜在效果,找到最优的营销策略。相比可控实验,覆盖面更广、成本更低。
因果推断建模:基于贝叶斯网络、结构因果模型等统计推断方法,从大量的用户行为和背景特征数据中刻画营销活动与购买等结果事件之间的因果关系,评估营销的实际作用。
以某银行的营销活动评估为例,该行通过机器学习方法评估某次理财产品营销活动的长期效应,结果发现该活动促进了58%的活跃用户增长,但仅为19%的新增用户带来长期价值,据此调整了后续的营销策略。
除了业绩评估,营销活动评估还包括品牌影响力评估。可通过舆情监测、社交网络分析等技术,追踪活动在线上的传播范围和影响力。总之,定量评估营销活动的实际效果,是优化营销策略、提高营销投资回报率的关键。
5. 投资领域应用
(1)量化投资策略
量化投资是利用数学模型和计算机算法进行证券交易和投资组合管理的投资方式。相比人工投资,它具有决策科学、操作规范、风险可控等优势,是现代投资领域的重要发展方向。数据科学为量化投资策略的设计提供了有力支撑。
常见的量化投资策略包括:
基于因子的策略:通过数据分析发现影响资产收益的关键因子(如市值、账面市值比等),构建多因子模型捕捉这些风险溢价,从而进行投资组合配置。这种策略强调风险模型的建立和因子挖掘。
基于机器学习的算法交易策略:利用人工智能算法如随机森林、神经网络等直接对交易数据进行分析,从中学习交易信号,自动执行买卖操作。这类策略擅长发现复杂的非线性模式。
基于替代数据的策略:除了传统的财务数据,量化投资还可利用网络舆情、卫星影像、物联网数据等新兴的海量数据源,通过挖掘获得独特的投资洞见。比如某对冲基金利用人工智能处理航运公司的跟踪数据和天气信息,发现相关公司的运营状况和盈利能力。
基于情绪分析的策略:通过自然语言处理等技术分析新闻、社交媒体等非结构化数据源,发现人们对金融资产的情绪和预期,进行情绪反向投资策略。比如某量化基金通过分析公司财报的语气倾向,预测公司的业绩和股价走势。
除了策略设计,量化投资还需要数据科学支持交易执行、风险管理等环节,如交易费用模型、价格预测、自动化交易系统等。随着人工智能等新技术的突破,量化投资策略的智能化程度将越来越高。
(2)资产配置优化
资产配置是投资管理的核心环节,旨在在给定的风险收益约束下,构建最优化的投资组合。数据科学为资产配置优化提供了多种有力工具和先进方法。
传统方法主要是基于均值-方差模型框架进行资产配置优化。该模型通过计算资产收益的均值和方差等统计量,并根据投资人的风险偏好,求解最优化的资产权重组合。
在均值-方差模型的基础之上,数据科学还提出了新的优化模型和求解方法:
稳健优化模型: 传统均值-方差模型对资产收益和风险的估计存在不确定性。稳健优化则是在最坏情况下进行优化,使资产组合具有较好的稳健性。最常用的是基于最小化最大损失的模型。
随机规划模型:通过随机模拟生成多个资产收益及风险因子的样本,在每个场景下求解最优配置,再对结果加权平均,获得概率稳健的配置方案。
非凸优化及分布式求解器:通过非凸优化方法如二阶锥优化、分布式算法,可以求解非线性、非凸资产配置优化问题,做出更实际的决策。
人工智能优化:利用遗传算法、粒子群优化、深度强化学习等人工智能技术,可以高效求解复杂的非线性、组合优化问题,在许多场景下优于传统算法。
除了优化模型,数据科学还可以通过数据挖掘发现更多影响资产收益的关键因素,构建更精确的资产定价模型,提升优化决策的准确性。基于大数据分析及机器学习方法,投资组合配置的可解释性和灵活性都将大大提高。
以平安银行为例,该行的资产管理部门利用风险压力测试、情景分析、蒙特卡罗模拟等量化技术,定期评估投资组合的风险和收益,进行前瞻性风险监控和资产配置优化,有效控制了投资风险。
总之,随着数据科学技术的发展,资产配置优化将变得日益智能化、精细化,为银行财富管理等业务提供坚实保障。
(3)风险管理系统
投资活动面临着各种风险,包括市场风险、信用风险、操作风险等。数据科学可以为银行构建先进的投资风险管理系统,全面评估和控制投资组合面临的各类风险。
常用的风险分析方法包括:
风险值(Value at Risk):测算在特定置信水平和时间范围内,投资组合可能遭受的最大损失。这是风险管理中最常用的指标。
压力测试(Stress Testing):模拟极端市场情景对投资组合的冲击效应,评估投资组合在极端情况下的表现,检验其抗风险能力。
蒙特卡罗模拟(Monte Carlo Simulation):通过多次随机模拟,生成未来可能的市场走势和投资组合收益分布情况,从而全面量化各类风险暴露程度。
此外,风险管理系统还需要包含风险监控、风险限额管理、风险报告等功能模块,为投资决策提供全面的风险评估支持。
以中国工商银行为例,其风险管理子公司建立了完备的交易投资风险监控系统,覆盖了交易风险、市场风险、信用风险等多个维度,并与国际评级机构接口,实现实时风险评估。同时该系统支持情景分析、极值理论等高级分析功能,有助于洞见潜在风险隐患。
在投资风险管理系统的支持下,银行可以实时掌控投资组合的风险状况,迅速应对市场变化,保障投资业务的稳健运行。这些数据科学技术手段与银行内部的风控制度、流程相结合,从而构筑起全面有效的投资风险管理体系。
6. 业务流程优化
银行的日常运营离不开各种复杂的业务流程,如贷款审批、账户开户、交易清算等。高效优化的流程设计可以提升运营效率,降低人力和时间成本。数据科学为银行业务流程的优化提供了有力的技术支持。
(1) 流程挖掘与优化
流程挖掘(Process Mining)是从事件日志中自动发现、监控和改进业务流程的技术。它利用数据挖掘、建模和分析方法,将记录在信息系统中的业务活动事件进行重构,发现流程中存在的问题,为优化提供依据。
常用的流程挖掘技术包括:
过程发现算法:通过分析事件日志,自动发现隐藏的流程结构和流程模型,如α算法等。这有助于对现有流程进行正式化建模。
一致性检查:将事件日志中的实际流程与参考模型进行对比,检测执行过程中的偏离,发现流程瓶颈和异常情况。
相似性分析：利用测量方法计算不同流程实例之间的相似程度,用于流程聚类或发现流程变体。
除了发现流程,流程挖掘还可以通过建模和分析,优化和改进流程设计。比如利用决策树、贝叶斯网络等预测技术,对流程路径进行选择和调整;借助仿真模型,评估优化设计的效果。
以某银行的贷款审批流程为例,该行利用流程挖掘发现,由于前置审查环节的瓶颈,整体流程的平均周转时间过长。通过流程优化和工作自动化,新的审批流程周转时间缩短了35%,显著提升了运营效率。
(2) 自动化运维
运维是确保银行核心业务系统平稳运行的基础。随着系统复杂度不断增加,传统人工配置、监控的运维模式已难以应对。数据科学赋能了自动化运维,使运维工作更加智能化。
常见的应用场景包括:
系统监控:传统监控方式依赖阈值规则,难以有效应对复杂异常情况。机器学习可以通过建立系统正常行为模型,自动识别异常事件,实现智能监控。
容量规划:通过时序预测、回归分析等技术,预测未来的系统负载变化,为容量扩展做出科学决策。
故障诊断:利用监控日志和系统指标数据,结合机器学习算法,可以自动诊断故障根源,提高诊断精度和效率。
自动化修复:将故障诊断结果与修复知识库相结合,实现自动执行恢复脚本,快速修复系统故障。
实施自动化运维需要银行建立监控运维基线、制定标准运维流程,同时整合监控工具和机器学习框架,通过运维大数据进行智能分析决策。
以某外资银行为例,其运维团队构建了基于机器学习和知识图谱的智能运维平台,日常95%以上的监控告警可通过该系统自动诊断和处置,大幅降低了人工干预强度,实现了真正的智能化运维。
(3) 异常监控预警
银行的日常业务具有高度复杂性,任何小的异常情况都可能带来重大损失。及时发现异常行为并产生预警,是避免风险事件的关键措施。数据科学可以为这一过程提供技术保障。
常见的异常检测方法包括:
统计过程控制(SPC):基于统计理论建立正常运行模式,对新数据进行检测,超出控制限就认为是异常情况。适用于结构化数据分析。
基于深度学习的异常检测:利用自编码器等深度神经网络,对正常样本进行无监督学习,对反常样本的重构误差较大,据此识别异常。可处理非结构化数据。
基于规则的异常检测:根据领域知识和专家经验,构建异常检测规则,对命中规则的数据点进行标记。规则需持续优化迭代。
7. 数据科学在银行业的实施
(1)数据质量管理
数据是数据科学应用的基础,确保数据的完整性、准确性至关重要。银行需要建立全面的数据质量管理体系,从源头到应用环节全流程管控数据质量。
主要的数据质量管理手段包括:
元数据管理:构建统一的元数据平台,对数据进行目录管理、数据血缘追踪等,为数据质量管控奠定基础。
主数据管理:建立主数据中台,整合分散在不同系统中的客户、产品等主数据,作为各类应用场景的数据源头。
数据质量监控:基于规则引擎和统计方法,对数据进行自动检测,评估完整性、一致性、时效性等质量维度。可结合数据地毯等工具直观展现分析结果。
数据治理工作坊:引入领域专家参与数据质量的持续优化迭代,识别质量缺陷、梳理标准规则、建立知识库。
除了技术手段,银行还需建立数据质量责任制和奖惩机制,加强全员的数据质量意识,营造良好的数据文化氛围。例如中国工商银行就制定了全面的数据质量管理制度,数据质量缺陷与绩效考核直接挂钩。只有树立了数据资产意识,数据科学的应用才能行稳致远。
(2)模型开发与调优
数据科学的核心就是通过对数据进行分析建模,挖掘隐含的认知和规律,支持决策。但任何模型都可能存在一定程度的偏差,因此需要持续迭代优化。
模型开发与调优的关键环节包括:
模型监控:持续跟踪模型在线运行状态,评估模型的健康度和表现,一旦发现模型效果下降,及时触发优化流程。可以通过在线A/B测试等方法实施监控。
特征工程:通过特征衍生、特征选择等手段,优化输入特征的质量和维度,提升模型性能。人工特征工程效率低下,可借助自动特征工程技术予以改善。
在线学习:对于变化剧烈的业务场景,常规的周期性模型重训练策略可能滞后于实际需求。通过在线学习算法,模型可以持续地从新出现的样本中自动学习和更新参数。
模型复杂度控制:过于复杂的模型可能带来过拟合和泛化能力下降的问题。可以通过正则化、剪枝等技术,控制模型的复杂度,提高泛化性。
此外,银行还需确保模型的可解释性、公平性等,并遵循相关监管要求,对使用的算法模型进行全流程管理。一些银行已建立了模型工厂和模型风险管理体系,规范化地落地数据科学的成果。
在模型开发过程中,人才短缺是一大痛点。银行需要通过培养、引进等方式,构建一支具备数学、统计、计算机等复合能力的优秀数据科学家队伍,实现模型资产的持续迭代升级。
(3)人才培养与团队建设
人才是数据科学应用的关键。银行需要重视数据科学人才的培养与引进,营造数据驱动的企业文化氛围,为数据科学应用保驾护航。
首先需要明确数据科学家的核心能力要求,包括:扎实的数学统计基础、编程开发能力、领域知识经验、创新解决复杂问题的能力、沟通表达能力等。
人才培养的主要途径有内部培训、校企合作等。内部培训可根据员工基础情况,设计多级别课程体系。校企合作则可与高校联合,设立专业数据科学人才培养计划。同时要为人才创造合适的薪酬激励和发展空间,形成人才良性循环。
人才引进的渠道包括校园招聘、社会招聘、猎头挖角等。银行需要塑造吸引力,营造包容、创新的企业氛围,去获取和留住优秀的数据人才。
除了人才培养,数据科学团队的组建同样重要。合理的团队组构架需要有项目经理(确保项目交付)、数据工程师(负责数据管道搭建)、数据分析师(统计建模分析)、领域专家(提供业务背景知识)等多种角色。
同时银行需要从顶层设计数据科学工作流程,打通底层数据孤岛,构建敏捷的开发环境,为数据科学应用提供必要的数据资产、技术支撑和制度环境。
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