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一、農業銀行大數據戰略：數據治行

緊跟大數據時代的步伐，農業銀行積極推進大數據平臺建設及大數據的價值應用，確立了“大數據體系建設必須以應用為核心，數據平臺開發與業務應用統籌考慮，要做好內部的數據治理，逐步拓展數據來源范圍，充分利用內外部數據資源，不斷提升對全行經營管理的支撐水平。”的總體戰略思想，即：數據是基礎，應用是目標，平臺是支撐，治理是保障。

1.強化數據治行理念大數據革命必將顛覆銀行傳統觀念和經營模式。通過營造“數據治行”的文化，建立分析數據的習慣，落實全行的數據標準和數據治理，切實提升“大數據”開發利用的綜合能力，將現有數據轉化為信息資源，讓決策更加有的放矢，讓發展更加貼近市場需求。

2.建設大數據平臺構建處理能力強、擴展性好、開放度及共享度高的大數據存儲加工平臺，整合行內外、各種形態、跨歷史周期的海量數據，并構建統一、全面、穩定的企業級數據模型，為大數據的分析利用提供基礎的數據、環境、模型及配套工具等全方位立體式支撐。

3.打造數據分析應用體系構建適應大數據分析的多功能、跨渠道、多粒度的分析挖掘模型和應用體系，為服務質量改善、經營效率提升、金融模式創新提供支持。通過對海量數據的深度分析，全方位調整產品結構、營銷模式，從根本上提高風險管理、成本績效管理、資產負債管理和客戶關系管理水平。

4.實現智慧銀行的目標智慧銀行是指，通過大數據技術不斷優化業務辦理流程，高效配置金融資源，敏銳洞察并引領客戶需求的高度智能化的金融商業形態。智慧銀行可提供“銀行始終在客戶身邊”的全場景金融服務，為客戶創造最佳服務體驗。

二、農業銀行大數據平臺概述

經過多年的努力探索，農業銀行在大數據平臺建設的道路上銳意開拓，大膽創新，逐步形成了以四大基礎平臺、五類數據服務為核心的大數據平臺。

1.四大基礎平臺（1）企業級數據倉庫隨著銀行業數據利用能力的逐步提升，業務分析呈現跨領域分析、高度整合分析、長周期歷史分析等特點，企業級數據倉庫通過對行內跨領域海量數據的高度整合和模型化，形成對客戶、賬務、產品等的統一視圖，使大數據分析成為可能。農業銀行企業級數據倉庫以存儲和處理結構化數據為主要目標，全面涵蓋了農業銀行存、貸、中間業務等行內業務條線的核心類數據，實現PB級數據的高效存儲，可以滿足全行在各個領域數據分析和價值發現的各類需求，并為全行數據治理提供有力的支撐。如通過網點的多維度、全方位、長歷史周期數據挖掘給出網點資源配置建議，提升運營效率，優化業務流程。（2）信息共享平臺信息共享平臺以存儲和處理行內非結化數據為主，輔以來自行外的社會數據。基于非結構化數據的分析和深度挖掘，在客戶關系管理、中小企業信貸、風險管理、品牌建設等眾多領域發揮了重要的作用。如基于對社交網絡各類非結構化數據的綜合分析可以獲取行外目標客戶；通過機器學習、語音識別、情緒識別等技術，對客服語音記錄進行深度挖掘，發現客戶的需求。（3）實時流計算平臺傳統數據計算平臺多以批量計算為主，數據處理能力較強，但時效性較差。農業銀行的實時流計算平臺采用業界最先進的流計算框架，實現數據的快速采集、交換、處理和應用，主要用于實時營銷、實時客戶服務、欺詐監控、大額動賬監控、系統運營監控等各類對時效性要求比較高的業務場景。如結合持卡人的行為偏好為客戶實時推薦精準的營銷信息、優惠信息和特惠商戶信息，并為特定客戶群體提供實時的有針對性的服務提示。（4）高性能數據處理平臺海量數據的分析挖掘亟須一個高性能環境的支撐，農業銀行高性能數據處理平臺采用大內存處理、分布式、閃存等新技術，以高性能計算為主要特點，實現對海量結構化數據、非結構數據等進行綜合處理、全面分析和深度挖掘。如通過大數據語義分析和情緒分析追蹤海量網絡信息蘊藏的經濟金融“微信號”，借此判斷未來的市場走勢，為前瞻性風險管理提供參考。

2.五類數據服務農業銀行基于四大基礎平臺的優勢，大力發展應用系統建設，形成了五大類數據服務形式有機結合的數據服務體系。（1）指標檢索服務通過構建全行統一的指標庫，為各個業務條線提供常用指標的檢索服務，在此基礎上提供各類經營管理、監管報送等指標采集、加工及報送服務。（2）即席查詢服務采用特定的工具，構建功能強大的查詢支持庫，滿足各類靈活查詢、臨時查詢及特殊復雜查詢需求。如果說報表是經營管理的瞭望塔，那么靈活的即席查詢就是執行經營決策的指南針。以客戶營銷為例，即席查詢服務可以為全行的客戶經理提供多角度的客戶信息查詢，針對當前市場熱點，提供具體的業務指導。（3）定制化信息服務通過iReport智能資源視窗對信息進行統一管理、分層檢索、靈活配置和個性展示，并針對用戶的不同需求、不同層次及不同偏好，提供定制化、個性化的信息訂閱，聯動郵件、短信、微信等渠道提供主動信息推送服務。（4）多維分析服務多維分析可以幫助業務人員實現多維度、多視圖、多層次的分析，并可以通過下鉆、上鉆、切片、旋轉等操作，提供更加動態、智能的數據分析，發現數據背后的規律。如從機構、時間、客戶、產品類型、渠道、營銷活動等多個維度對產品盈利情況進行綜合分析，進而有效推動產品優化和創新。（5）深度數據挖掘服務海量數據中蘊含的規律和價值通常不直觀，大數據的顯著特點之一就是海量數據的知識發現和數據挖掘。農業銀行基于大數據平臺構建了多個特定領域或主題的數據挖掘實驗室，包括客戶洞察及精準營銷、信用評價及風險評估、輿情分析與客戶情感管理等，緊跟市場發展動態，直面業務熱點、難點，充分挖掘大數據的巨大價值，為業務發展和經營決策提供更加深入的洞察和更加有力的支撐

三、農行大數據應用實踐

農業銀行在構建大數據體系時堅持以應用為核心，統籌部署數據平臺開發與業務應用，加強業務創新與數據利用的良性迭代，實現傳統業務和新型業態的融合發展，充分發揮了數據對全行業務發展和經營管理的支撐作用。借助大數據這把利劍，實現了“營銷更精準、服務更貼心、管理更精細、監管更透明、風險更可控、決策更智能”，有效促進了全行經營理念、業務運營、組織流程的不斷創新，為全行業務發展和經營管理提供了有力的科技引擎。以下三類應用案例可充分說明情況。

1.精準營銷基于大數據的客戶營銷“三步曲”：獲取客戶、客戶畫像、精準營銷（如圖1所示）。通過大數據強大的信息獲取和處理能力，充分挖掘行內外的潛在客戶；通過大數據實現對客戶的360°立體畫像，在掌控客戶行為、洞察客戶情感的基礎上，準確地預測客戶需求，從而實現精準營銷及交叉營銷。以貴賓客戶信用卡精準營銷為例，農業銀行通過綜合行內外數據，應用聚類分析、關聯規則發現、決策樹等數據挖掘算法，構建了完整的精準交叉營銷模型庫和應用體系，動態實現目標客戶識別、客群劃分、優先級劃分、產品推薦、渠道推薦等功能。在合適的時間，以合適的渠道，通過合適的方式，為合適的客戶推介甚至定制合適的產品，實現差異化、個性化的精準營銷。2.熱點分析農業銀行基于大數據平臺構建了熱點問題專題分析模型庫，對當前的熱點事件進行定期跟進、深度分析和動態監測，為策略制定、產品創新及運營模

式優化等提供有力支持。以互聯網理財客戶分析為例，該項分析旨在揭示個人客戶購買互聯網理財產品與農業銀行資金流失的關系。首先采集研究機構等第三方數據，融合內部數據，對整體購買規模進行分析；挖掘購買互聯網理財客戶的特點，對這一特定客戶群體進行綜合畫像。從而知道“正在發生什么。”然后，采用神經網絡、回歸等方法，對即將流失的客戶進行智能識別，針對不同的客戶特點制定不同的客戶挽留措施，知道“即將發生什么。”最后，通過對客戶和資產流失的深度分析，提出產品層面的創新策略，并給出具體建議；產品優化和創新后，再次綜合分析新產品的市場效果，并對產品進行持續優化，實現數據挖掘和產品創新的迭代。

3.客戶關系管理通過對數據的深度挖掘，農業銀行構建了全新的、智能的、動態的客戶管理及分析應用體系，實現對客戶全生命周期的客戶關系管理，切實提高對客戶的洞察能力和服務水平，實現“以客戶為中心”。具體包括以下幾方面。新客戶獲取：通過對行外和行內數據的深度分析和挖掘，找到潛在客戶的特征，并進行客戶營銷。客戶價值提升：深度分析客戶綜合價值，并通過具體的、有針對性的營銷策略提升潛力客戶的價值。客戶發展：動態識別客戶日常生活中的重要事件，進行事件營銷、社交網絡營銷和同理心營銷，提高客戶的粘性和忠誠度。客戶成熟：準確洞察忠誠客戶的金融需求，并及時感知變化，從而進行差異化服務，真正實現“伴您成長”。客戶衰退：通過持續的數據分析和監測，對衰退客戶進行及時的營銷干預，激發其活力，發現其新的業務需求。客戶流失預測及挽留：智能識別即將流失的客戶，并深度分析其特點，找到客戶的痛點，進行有針對性的精準挽留。在當前這個不斷創造奇跡的大數據時代，農業銀行將大力推進大數據平臺及數據分析應用體系的建設和完善，將數據的價值切實應用到業務發展和經營管理的每一個環節，在大數據時代走出更加堅定、卓有成效、有農業銀行特色的金融創新發展之路。

作者：王赤紅趙維平趙存超耿博單位：中國農業銀行股份有限公司軟件開發中心