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银行试水大数据时代

2013年02月24日 09:29 来源: 银行家 【字体:

  构建银行强大的“大数据”处理能力应该是两条腿走路:

  一是要“走出去”。即与互联网社区、电子商务等企业进行深入的合作,获取更多的用户行为信息,从而开展“大数据”分析。这方面,很多商业银行已经开始了有益的尝试和探索。如中信银行(601998)宁波银行(002142)等已经开始了银行网上社区的建设,为中小企业、个人用户提供开放的服务平台;光大银行(601818)与新浪微博合作进行舆情监控和开发缴费应用;而交通银行(601328)的电子商城已向普通用户开放注册账户,并为其提供一系列相应的服务。

  二是要“请进来”。即与各类数据分析的专业厂商合作,对银行已经存在的“大数据”进行综合处理与分析。银行与专业厂商在数据分析领域的合作有着悠久的历史,在传统结构化数据分析方面有着众多的成功案例,但由于“大数据”的分析处理仍处于初创的时期,各家银行和专业厂商都在进行探索。在这方面,交通银行信用卡中心应用智能语音云对银行的语音数据进行分析处理是一个较为成功的案例,为同业提供了很多有益的经验和启示。

  交通银行的探索

  交通银行信用卡中心的大量服务基于电话完成,客服、电销、信审、催收等部门包括自有和外包的电话服务人员总计达数千人,而且随着银行业务的不断扩展,人员规模还在持续增加。由于业务繁忙、工作压力大,员工的流失频率高,服务质量控制难度大。银行之间的信用卡业务竞争非常激烈,各行的信用卡部门经常推出新的服务或活动,不断冲击固有的市场,因此急需提高响应速度、应变能力和创新能力。

  面对以上问题,交通银行信用卡中心着眼于“大数据”的挖掘和分析,通过对海量语音数据的持续在线和实时处理,为服务质量改善、经营效率提升、服务模式创新提供支撑,从全面提升运营管理水平。

  交行信用卡中心最丰富的数据,是与客户电话沟通过程中的录音数据。录音数据是典型的非结构化数据,也是典型的“大数据”。一方面,数据不断累积,而且随着业务的繁忙,还在不断加速增长,存储和管理都较为麻烦,除了存储备用和少量的人工的质检调听外,几乎没有其他用途,海量数据大都成为了“沉没数据”;另一方面,大家都知道这些语音数据里蕴含了丰富的客户信息,如客户身份信息、客户偏好信息、服务质量信息、市场动态信息、竞争对手信息等,但由于技术的限制,一直没有有效的分析处理手段,数据的价值无法体现,具有丰富价值的数据却成为了“死数据”。

  交通银行信用卡中心的破局之道,是采用智能语音云(Smart Voice Cloud)产品对海量语音数据进行分析处理。智能语音云是新型数据服务平台,它采用了大规模异构数据的高效存管和流式数据处理机制,实现了海量语音数据的归集、处理、存储、调用和分析。

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