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华为公司云计算营销总监刘赣川:让数据“慧”说话

2015-08-31 10:24:09      来源:移动Labs       

2015中国国际大数据大会

【摘要】【移动LABS】8月26—27日,2015中国国际大数据大会在北京召开,移动LABS作为大会战略合作媒体受邀现场直播。华为公司云计算营销总监刘赣川做了题为“让数据‘慧’说话”的主题演讲。

【移动LABS】8月26—27日,2015中国国际大数据大会在北京召开,移动LABS作为大会战略合作媒体受邀现场直播。华为公司云计算营销总监刘赣川做了题为“让数据‘慧’说话”的主题演讲。

华为公司云计算营销总监 刘赣川

以下为演讲速记:

很荣幸,非常感谢有机会能在这里跟大家分享一下一些大数据的观点。首先能代表华为公司分享一下我们关于华为的大数据,尤其在金融行业的一些观点,当然这里面也会夹杂一些我个人的观察,我作为一个消费者,或者作为一个IT从业人员在这里面的一些想法。

让数据慧说话是我们华为的一个说法,数据最终它能够发出智慧的光环来。今天我会讲一些华为在整个趋势,或者金融行业运用大数据上的一些观点,再花时间分享一下华为最近一段时间我们做了哪些事情。

关于趋势我不想再多说了,可能去年开始我就在用这个材料讲关于移动互联网、社交、云计算和大数据的这几个IT产业趋势。到金融行业对华为来说金融行业是我们认为在大数据这个领域是非常非常重要的一个战略领域。那我们会看到在金融行业目前有很多事情在发生,包括利率市场化,包括很多互联网的一些新的金融进入到这个领域来。刚才在下面我们还在聊一些新的P2P信贷,消费者会不会选择?徐院长也分享了这十多年来随着中国走出去,银联在全世界的脚步和足迹越来越广,我很高兴每次出差到海外基本都可以在任何一个城市找到银联的ATM取出人民币来。像银联已经积累了这么多的数据,应该说已经站在一个很有利的优势的地位了,包括其他大的银行。但这个优势会不会持续下去?根据我们的观察在金融行业,在这个趋势背后有另外一个事情正在发生,就是各家老的和新的金融机构正在进行所谓的消费者场景的争夺战。

就好象昨天晚上我发现自己没带剃须刀,然后到了一个便利店买剃须刀,然后没带钱包,就问店员可以微信付钱吗?说可以,没问题,就买回来了。所以我们会发现这是一个很典型过去被银联控制或者被其他银行控制的消费者场景,但这些数据被一些互联网公司截流了,互联网公司获得更大的份额封闭起来的话,我们做一个不恰当的类比,如果说在将来这个年代大数据的数据就像空气一样对于各个商家至关重要的话,那么现在可能大家开始争夺更好的空气资源,有的地方空气好一点,这两天北京的空气很好,天很低。有的地方空气差一点,被挤到差一点的商家和机构有可能面临不那么美好的前景。为什么这么说?我想起来大约在20年前,我读大学的时候,我忘记是哈佛商业评论还是哪一本IT杂志了,那时候提到沃尔马在应用一个非常先进的技术,就是数据仓库、数据挖掘,他分析所有的消费者的消费数据,做出更有利的优势,这个优势一旦建立竞争对手很难追上,那时候我觉得太牛了。但现在我们发现虽然它走在很多人前面,但是随着商业场景的转换,我们很难说沃尔马仍然有他的竞争对手无法追上的竞争优势。

所以这是我们看到的趋势的变化,在这样的商业场景的争夺中,最重要的是什么呢?当然华为在里面,因为我们的角色我们是解决方案的供应商,我们也不会去攫取商业的数据的价值。当然我这里作为一个设备供应商我也不是带鼓吹军备竞赛,但是显然在大数据的发展过程中,我们所有的金融机构不论大小在这个平台的投资和投入不是说需要领先对手多少,而是很可能会落后,影响到我竞争生存的问题,所以这是我的一个基本的夹杂了个人观点的观点。

我们觉得两件事情对金融机构很重要,整个大数据平台我们会看到徐院长分享了银联的交易数据突破了40万亿,而且还在以30%的增速往上增加,其他更多金融场景,如果我们敞开面向互联网领域,收集更多数据,我们需要处理的数据平台的增量是非常大的。曾经我在另外一次发言的时候我们提到过华为公司想要建立一个面向亿级活跃用户的这样的一个金融平台,大数据平台同样是要面向这样一个场景,我的用户数一定是亿级甚至十亿级的,活跃用户在亿级左右,那数据量是相当巨大的。第一个很大的重点就是我们怎么支撑这么大的平台,运用分布式系统。但同时要满足金融行业对稳定性要求非常高的这样的一个特殊的需求。

第二件事情就更加的至关重要了,就是要支撑我们各家机构的业务创新。为什么说业务创新很重要?回到前面的观点就是用什么争夺消费者的应用场景?我们每家银行都开发了手机应用的APP,但是大家应该也有比较过,我这个APP每天或者每个月打开的次数跟其他主流的互联网平台打开的次数相比,这个比例是10倍还是几十倍的关系,我用什么办法把用户拉回到金融机构更需要的用户消费场景里来?不管是最终消费还是投资,还是我的风险的评估,这个是需要我用创新去解决的。也就是说我们希望能够用数据平台支撑人的大脑在这个新的领域争夺战中占据优先地位这样一个过程。

刚才分享了一下关于这些趋势的想法,对于华为来说,华为觉得在大数据,我们这个平台最终用到各家商家和企业中什么才是真正把大数据用起来了?我们认为这里面的核心是对于我们所拥有的这些巨大的数据以及将来还会有更多数据进来之后我们对这些数据的掌控和应用能力,数据来了我们要存下来,存得下来之后我们要把它转换成各种开放的服务供我们内部各个部门,各个有创造力的,可能是客服经理,也可能是风控的人员,他们去对这些数据进行创新思维,改善他们的业务。最终可能走到营销,也可能走到风险库这样的领域。走完这样的循环可以把数据的价值发挥出来,这才是整个平台的核心竞争力。如果我们只停留在这个循环之外就好象如果我们只停留在循环之外把数据仅仅存下来是不够的,我们把数据做分析拿到了一些结果,出了一些很漂亮的报表,但用不到业务上,不能支撑业务创新这个也是不够的。只有在哪怕一条很小的路径,我们打通它,形成了应用的结果和价值的发现,这才是大数据的应用核心所在。

这里是华为和金融行业,和银行和保险机构一起在做的我们的一些做法。基本的理念是我们在传统的业务平面之外搭建第二个业务创新的大数据的平台,支撑业务创新。这里会迁移一些数据到大数据平台,把过去可能需要耗费一个星期,或者说准确率非常低的业务基于现在的大数据平台我们以更全量的数据支撑它能够在秒级甚至更小级别来支撑我们的业务。比如在线的征信业务的查询,或者涉及到客户关怀的时候,客户想要知道过去所有的历史数据,或者分析人员想要查询所有的历史数据,不需要再像过去一样从磁带库,从离线的数据库里装载到系统,然后再操作,而是能够让他以实时的速度更加好的效应客户的效果。

所以我们的大数据平台会在现有的银行、金融机构传统业务之外建立第二数据的平面,把这个平面支撑我们新的业务创新的动作。这张图大家如果有华为的资料的话,就是我们叫企业级大数据平台,这里面有好几层,最下面也是华为作为最传统的IT电信商过去一直做的生意,就是卖各种盒子,包括服务器、存储,也包括创新的融合架构的一体机,也包括分布式的存储和底层的平台层,包括软件的云平台。

中间是关于大数据的核心处理,我们叫做(英文),这个平台总体来说有三块东西,一个是我们数据处理的平台,包含了hadoop、spark等处理平台,还包括(英文)的封装,它对上层业务呈现的时候我们能够支撑各种金融业务创新的服务。除了这两层,这是我们关于在整个大数据应用中的管理,这个平台上面的很多基于企业化经营必须的操作。

上面支撑了有银行、证券、保险,还有其他的金融领域创新的我们再去支撑它,这是华为的整个平台的架构,简单介绍一下。最重要的一点是想跟大家分享华为在这个点中跟其他的解决方案提供商我们的差异化或者价值在哪里?

智慧是毋庸置疑的,但是对华为来说我们跟其他的,或者说友商的差异最重要有两点。一个是在于平台高稳定性的大品牌的支撑,这是我们工程实践上的能力。这是华为在几十年电信领域积累的经验,加上我们现在在开放的分布式平台的各个研究院的投入的结晶,不仅仅支持海量平台,而且可以同时提高非常好的可靠性和实时的相应速度。

第二个就是这个平台的性能,华为过去持久以来在性能上做了非常非常长时间的投入。能够帮助我们的企业能够在这样的分析中得到更快的响应,这个响应速度不仅仅是具体的一笔交易或者分析,或者说要查一个数据,或者说要得到分析结果,也包括我们在进行新业务创新领域的时候,帮助你开发更多的应用,新的业务创新,这时候的响应速度。一个是大平台,一个是快速响应速度,这个是华为这个平台一个主要的价值差异化的点。

刚刚提到我们在整个生命周期里都有这样一个完善的管理技术,从数据存储到分析,到实时的处理。这个是我们希望用技术领域来保障整个数据生命周期我们响应速度的一个关键。这里的价值就不细说了,我想后面花点时间来分享一下华为在金融领域的一些实践的结果。

第一个主要的应用场景还是在精准营销领域,我们知道在这种精准营销过去是产品为中心,当然像我现在一样,我们讲我们的解决方案,但是真正到客户那头有效的还是客户为中心,就是客户究竟需要什么东西。这背后就意味着我们对客户的全面洞察,不仅仅是手头掌握的数据,了解客户是什么样的人,他有什么喜好。也包含可能不在这个数据之中,不在交易数据之内,有可能是他在朋友圈发的信息,或者他关注的信息,整体来支撑这样的一个能力。

这上面基于这样一个平台,核心在上面我们有一些基于全面数据管理的建模,我们在招行的典型应用案例也是基于(英文)的平台,这里面我们加了基于hadoop,上面加了我们的(英文)之后,我们做小微贷企业形象分析之后,把他的数据提取进来,同时包含他各个银行和分行的数据集中到一块,过去传统的业务场景下他去发送小微贷的营销的短信,一千条可能响应的比例是一到两条就不错了。基于这个挖掘之后,整个的转化率的提升是超过了,当时是从两三条,一两条的速度,提升到了18到20条。还是一千条营销短信发出去,最终促成贷款的交易是提升到了20%。同时在我对客户的金融资产的估算的时候的比率也是从误差60%降到30%,这是一个典型场景。

第二个就是有历史数据的场景,我们可能在包括有建行和公行,过去很多影象数据管理的时候我们搭建这样的平台。在于我们用合适的价格把平台做到足够大,可以支撑在当前的客户关怀的产品里查询到我过去所需要的影象数据,当然还有在风控过程中。包括招行我们也做了这样的事情。

所以总体来说是这样两个方面,一个是实时的营销,包括征信。另外一个对客户的行为的分析还有历史数据的查询,这是我们已经在做的一些事情。背后的支撑简单介绍一下,这里面包括我们在美研所、欧研所的算法,也包含了印度、深圳、杭州研究所对分布式平台的支撑和研发,这是华为在后面的研发支撑的架构。

所以在大数据领域我们希望就像徐院长说的,我们希望能够跟我们的客户一起,还有跟我们的合作伙伴一起,真正把数据价值能够发挥出来,让数据正儿八经地会说话,给我们带来商业价值。非常感谢大家,今天分享到这里。

声明:所有会议记录均为现场速记整理,未经演讲者审阅,本站刊登此文出于传递更多信息之目的,并不表示赞同其观点或证实其描述。

更多会议精彩内容请参见专题:http://labs.chinamobile.com/bigdata_2015

(责任编辑:王源野)
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评论

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郝柯臣2015-08-31 10:39

受教了