WOT2016大數(shù)據(jù)峰會(huì)將于2016年11月25-26日在北京粵財(cái)JW萬(wàn)豪酒店召開，屆時(shí)，數(shù)十位大數(shù)據(jù)領(lǐng)域一線專家、數(shù)據(jù)技術(shù)先行者將齊聚現(xiàn)場(chǎng)，在圍繞機(jī)器學(xué)習(xí)、實(shí)時(shí)計(jì)算、系統(tǒng)架構(gòu)、NoSQL技術(shù)實(shí)踐等前沿技術(shù)話題展開深度交流和溝通探討的同時(shí)，分享大數(shù)據(jù)領(lǐng)域最新實(shí)踐和最熱門的行業(yè)應(yīng)用。
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51CTO記者對(duì)即將參加大會(huì)演講的布本智能首席分析官 王安進(jìn)行了專訪，讓我們先睹為快，探聽互聯(lián)網(wǎng)金融行業(yè)數(shù)據(jù)化決策方面的心得。
王安，布本智能首席分析官，北大光華管理學(xué)院MBA，北大商業(yè)智能研究中心專家組成員，擁有10年以上的金融與大數(shù)據(jù)服務(wù)經(jīng)驗(yàn)，曾帶領(lǐng)團(tuán)隊(duì)服務(wù)多家大中型金融企業(yè)，互聯(lián)網(wǎng)金融公司，一直專注于挖掘數(shù)據(jù)的業(yè)務(wù)價(jià)值。
利用數(shù)據(jù)的能力一直都是金融行業(yè)的核心競(jìng)爭(zhēng)力，未來(lái)會(huì)變得更加重要，從理論邏輯和歷史現(xiàn)實(shí)上都可以說(shuō)明這一點(diǎn)。首先金融行業(yè)本身天生就是數(shù)據(jù)，無(wú)論是風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估，還是資產(chǎn)定價(jià)，都是通過(guò)數(shù)據(jù)分析來(lái)判斷和優(yōu)化的；另外以美國(guó)銀行為例，無(wú)論是富國(guó)銀行（Wells Fargo）還是第一資本銀行（Capital one），能夠從很小規(guī)模一步一步走到現(xiàn)在，成為美國(guó)收益最好的銀行，都是依靠數(shù)據(jù)能力，不斷量化，不斷改善，才能戰(zhàn)勝規(guī)模更大的對(duì)手，獲得現(xiàn)在的市場(chǎng)地位。
互聯(lián)網(wǎng)金融在征信和營(yíng)銷的各個(gè)環(huán)節(jié)都會(huì)用到大數(shù)據(jù)的技術(shù)，同時(shí)獲取外部數(shù)據(jù)，增強(qiáng)自身的能力，這個(gè)過(guò)程中，數(shù)據(jù)泄漏，數(shù)據(jù)模型安全等都是需要著重考慮的問(wèn)題。想要規(guī)避這些風(fēng)險(xiǎn)，一方面要加強(qiáng)組織內(nèi)部數(shù)據(jù)管理的規(guī)范性；因?yàn)橛脩魧?duì)金融企業(yè)級(jí)的數(shù)據(jù)安全脫敏措施非常在意，所以在使用外部數(shù)據(jù)工具過(guò)程中，同時(shí)也要加強(qiáng)風(fēng)險(xiǎn)管控。
在互聯(lián)網(wǎng)金融行業(yè)的各個(gè)管理層面，都可以通過(guò)數(shù)據(jù)改善決策質(zhì)量，對(duì)于互聯(lián)網(wǎng)金融行業(yè)比較突出的問(wèn)題，一個(gè)是風(fēng)險(xiǎn)管理，另一個(gè)是用戶價(jià)值的提升。
風(fēng)險(xiǎn)管理是金融企業(yè)的命脈，金融企業(yè)本身的存在價(jià)值，可以提供比個(gè)人更好的風(fēng)險(xiǎn)管理措施，這其中各種數(shù)據(jù)模型，機(jī)器學(xué)習(xí)方法的運(yùn)用，是互聯(lián)網(wǎng)金融企業(yè)核心競(jìng)爭(zhēng)力。
另外，國(guó)內(nèi)互聯(lián)網(wǎng)金融領(lǐng)域的一個(gè)特點(diǎn)就是獲客成本很高，如果客戶不斷的重復(fù)交易從而不斷的產(chǎn)生價(jià)值，這將使企業(yè)面臨一大難題，而這里可以通過(guò)數(shù)據(jù)化、智能化的方法來(lái)優(yōu)化產(chǎn)品推薦策略，選擇合適的營(yíng)銷時(shí)機(jī)，做到智能化的營(yíng)銷和客戶管理從而提升每個(gè)用戶的價(jià)值。
互聯(lián)網(wǎng)金融行業(yè)對(duì)于數(shù)據(jù)科學(xué)家要求是比較高的，需要有著成熟的鏈接數(shù)據(jù)技術(shù)和業(yè)務(wù)實(shí)踐。一方面需要了解基礎(chǔ)的數(shù)據(jù)收集、整理、分析、建模的能力，而這其中一部分可以從學(xué)校教育中得來(lái)，但更多的則需要在實(shí)際工作中不斷積累。另一方面，需要了解實(shí)際業(yè)務(wù)，知道數(shù)據(jù)在實(shí)際的業(yè)務(wù)流程中是如何發(fā)揮價(jià)值的，并且要找到切實(shí)的決策點(diǎn)，同時(shí)量化數(shù)據(jù)對(duì)于決策產(chǎn)生的價(jià)值。
王安所帶領(lǐng)的團(tuán)隊(duì)在金融和數(shù)據(jù)結(jié)合領(lǐng)域擁有十年以上的經(jīng)驗(yàn)，一直強(qiáng)調(diào)從業(yè)務(wù)的決策場(chǎng)景出發(fā)，打造數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)業(yè)務(wù)的閉環(huán)；從技術(shù)實(shí)力，布本智能擁有目前國(guó)內(nèi)領(lǐng)先的大數(shù)據(jù)實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)，曾經(jīng)成功管理數(shù)千臺(tái)數(shù)據(jù)集群，實(shí)現(xiàn)了基于先進(jìn)機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的智能推薦應(yīng)用。通過(guò)這些經(jīng)驗(yàn)和產(chǎn)品的積累，布本智能相信可以更好幫助企業(yè)盤活數(shù)據(jù)資產(chǎn)，真正發(fā)揮數(shù)據(jù)的價(jià)值。
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