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加拿大第二大行TD Bank是如何践行科技战略的?

本文作者:陈伊莉 2019-01-02 23:50
导语:AI+金融风起,金融机构也在不断思变。放眼全球,已有不少金融机构宣称要向科技公司转型,摩根大通、capital one,以及新加坡星展银行都打出了类似标语。加拿

雷锋网按:AI+金融风起,金融机构也在不断思变。放眼全球,已有不少金融机构宣称要向科技公司转型,摩根大通、capital one,以及新加坡星展银行都打出了类似标语。加拿大道明银行(TD Bank)也是其中之一。本文编译自forbes,分享了道明银行科技战略,作者Bernard Marr ,企业及云计算领域撰稿人。

道明银行集团是加拿大第二大行,雇员超过85,000人。在过去五年,TD的创新科技团队不断秉持着谷歌化(Googlefication)思路。这也说明,他们也希望将自己从一家金融公司转变为科技公司,同时还要调整管理变化的组织机制和文化。

最开始的想法是,将原来稳定的关系数据库升级到大数据环境。从表面来看,这是一个非常艰巨的任务,但是却是从一个非常简单的前提开始的,即实用、可用,IT建设的目标是提高效率和效果。

通过转向数据湖泊( data-lake infrastructure)基础设施,提供数据即服务的功能,道明银行使得收集和存储信息的方式变得更加大众化。其中包括交易记录,客户交互服务,在数据驱动下,使其能够更快地洞察趋势并采取行动。

第一部分是把所有的数据放到一个可以一起使用的数据湖泊中。 但是简单地将一个组织的所有信息——尤其是银行的信息——放在一起并不是一个简单的使其。 数据需要处于一种能够被需要它的人快速发现和使用的状态,同时也要求着访问以及数据安全。

事实上,数据库的全部意义在于数据能够在整个组织范围内获取和使用,而不是划分为"数据仓",若是数据仓,用途往往受到限制,通常仅限于最初的数据收集者。最终的结果可能更像一个数据沼泽而不是数据湖泊。

信息管理小组通过分解关于信息的基本信息——元数据克服了这一问题。研究小组归纳了几个要点:数据是什么,谁可以访问它,在什么情况下可以访问?

研究小组知道数据可以被装载到lake中,并且总是以合适的格式被发现和使用。

道明银行数据湖泊中容纳的数据有多类,包括客户行为数据、个人数据(客户兴趣)以及内部和外部数据(结构化和非结构化形式)。

下一步是明确可访问可用新数据的适用场景,能够解决什么问题。这个阶段,决策的目标是quick wins,即迅速看到结果,也可以很快证明,建设大数据基础设施效率远高于过去基础设施,且能降低成本。

道明银行的Hadoop 私有云是基于 Cloudera 的解决方案构建的,由 Talend 公司提供。数据基础设施集合了 Hive、 Impala、 Spark 和 Tableau 等开源工具,支持数据查询和报告可视化输出。

在整个部署过程中,团队的目标是创建"配置而不是编码"环境(“configuration not coding.")。 也就是说,银行的员工应该只要简单地调整参数就可以使用工具,而不是从头开始编写代码解决方案。这一点对于金融机构及员工的技术门槛来说则不会太高。这极大推动了工具的发展,使得银行能够根据客户的数据提供量身定制的服务。 例如,如果银行知道一个客户正要做一个重大的决定,诸如买房子,结婚,或者生孩子,银行就可以根据这些数据提供更契合的产品和服务。

基础设施的革新也使得以客户为中心的数字服务成为可能,比如 MySpend 应用程序,客户可以查看自己的月度支出。另外,从数百万客户的聚合数据中也可以获得一些新信息,这些建议可能也可以再作用于个人,帮助改善个人消费习惯等。

背后实际上是预测客户需求(各国都有众多相关研究公司,在中国更多的说是智慧营销)。通过机器学习能够准确预测客户需求,提供个性化的产品和服务建议,预测投诉,还能为聊天机器人提供更顺畅的反馈体验,因此机器学习正在越来越多地被整个金融服务。

为了以自动化的方式改善客户体验,TD Bank使用了Twitter 聊天机器人和亚马逊 Alexa 设备为客户提供语音银行服务。通过学习和了解客户,机器可能会更加“人性化”,仿佛回到了科技未发展的更早时候,对面坐着一位知道你的姓名与实际需求的客户经理。而个性化服务也正是未来的发展方向。雷锋网雷锋网(公众号:雷锋网)

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