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富国银行的数据管理之路

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随着企业经营数据的大量积累,企业正在努力将数据做好分类和处理。当相应地进行结构化时,数据可以成为业务转化的催化剂。富国银行(Wells Fargo)正在实施数据的整理和分析,以进行产品个性化推荐和欺诈管理,该计划的负责人是企业分析和数据科学主管Prahalad Thota 。

Thota给出了一个精心设计的数据管理系统,这将帮助银行更好的运营自己的业务。

Q:您在银行进行数据管理的策略是什么?

在过去的几年中,我们建立了一个集中的容器来管理来自我们所有业务、产品和服务的银行数据。我们建立了一个团队,将数据整合到一个通用平台上。

该团队还致力于利用数据来驱动最先进的商业用例。在我所在的领域,我们将重点放在人工智能和基于机器学习的用例上,以改善客户体验。

我们已经完成了银行收集数据过程的三分之一以上。有一个完整的企业数据存储和分析环境,我们希望在2021年之后,我们将拥有一个完全集成的企业数据池。此外,我们在银行建立了强大的数据决策和数据治理系统。

Q:您想用数据完成什么并将分析整合在一起?

我们在银行中拥有一个庞大的分析社区,可以帮助我们将数据用于多种目的。我们利用它来了解产品的运转情况,产品的驱动力是什么,销售如何发展以及围绕它的所有矩阵。

其次,通过使用营销分析,我们可以在多个不同的领域和渠道对所有产品进行营销。它有助于我们深入了解不同渠道的营销效率。

第三方面是风险分析。数据可帮助我们了解整体信用组合的表现,投资组合的绩效,并建立一系列模型来预测客户的信用行为。我们还在整个银行进行了大量财务报告,这些报告也可以从数据中进行汇总。

这些是数据的广泛应用。此外,我们还使用它来构建预测未来特定行为发生的模型。例如,我们可以预测客户是否可能特别需要任何东西,或者他是否会响应特定的市场报价,或者他是否可能违约。与此相关的描述性分析工作很多。

Q:您在哪些领域应用这些技术?

我的团队负责人工智能和机器学习模型的开发。在此范围内,我们确定了我们要重点关注的八个大领域。个性化是重点领域之一。我们有一个正在构建个性化模型的团队,以更好地了解客户的需求并相应地调整我们的沟通。在欺诈管理领域,我们建立模型来预测交易不是非法交易而是真实交易的可能性。如果我们的模型运行良好,那么我们将能够领先于交易,而不是批准交易,并为银行和客户节省损失。

我们正在使用自然语言处理和自然语言生成来读取与客户的互动。我们的客户向我们发送电子邮件,与我们聊天,我们正在尝试建立一个可以读取其中一些消息并识别正在出现的重要主题和主题的系统。客户要求提供的信息会反过来给我们指示。

Q:这个数据池将如何提供帮助?

如果数据不在一个地方,我们将花费大量时间尝试从不同的数据环境中收集数据。借助一个集中式数据池,我们将银行中的所有数据(客户数据,交易数据,风险数据)带入一个连接的环境中。我们已将此数据编入19个域中。拥有一个数据环境可以提高效率并简化查找相关数据的过程。

本文为作者 胡慧 独立观点,并不代表 我是CIO 立场。

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