【51CTO.com原创稿件】近几年，诸多传统银行纷纷布局金融科技领域，投入大量的人力、物力进行探索和实践，只为加快数字化转型的速度。在金融脱媒的背景下，传统银行较以往更加注重用户，解决用户的痛点、满足用户的需求，提升用户的体验，在精细化管理、风控能力和服务水平等加大信息化投资。
传统银行数字化转型之痛
相对互联网金融公司而言，传统银行普遍存在以下八大痛点，这就使得传统银行对于市场需求的反应较为滞后，主要体现在容易错过创新型产品的最佳推广期、在拥抱金融科技加速数字化转型方面的略显被动、在技术市场缺乏话语权等方面。
传统银行布局金融科技普遍存投资并购、内部研发和战略合作三种模式：
- 投资并购： 银行建立或者参与股权投资基金投资金融科技公司，美国银行多采用此方式；
- 内部研发：银行在已有信息技术部门或者成立金融科技子公司亲自布局金融科技；
- 战略合作：银行与金融科技企业合作或向金融科技公司直接购买产品或者服务。
大型银行布局金融科技方式多元化，自建、投资、跨界合作，积极向同业输出金融科技服务。中小银行更多是选择“内部研发+外部合作”。当然，银行突破内部信息部门发展金融科技的局限，成立银行金融科技子公司也是发展布局模式之一。
传统银行数字化转型之道
近日，为助力传统银行、证券、保险等金融机构加速数字化转型，京东数字科技集团在去年推出了金融数字化转型解决方案T1。目前，T1旗下智能大数据平台产品已经与多家金融机构签约，帮助金融机构搭建大数据分析及应用能力，盘活数据资产。
金融机构拥有庞大的数据“富矿”，以一家中型银行为例，其每年产生的数据量可以达到数十TB，涵盖了应用数据、行为数据和系统日志等多种多样的数据来源和格式。而如果没有合适的运营管控工具，这些数据只能“沉睡”在后台，无法发挥其价值。
简单来说，T1智能大数据平台是要将庞杂而分散的数据形成相对标准化、便于存储、调用的数据资产；再通过可定制开发的算法模型，将数据资产“活用”于前端业务。目前，T1智能大数据平台可提供包括基础数据平台、数据采集处理、数据仓库搭建、数据资产运营、场景化应用等全流程的解决方案，实现从技术到业务应用的整体输出。
如下图，为T1智能大数据平台架构图
T1智能大数据平台所依托的技术能力在京东数科内部经历了众多业务场景和618大促的检验，可支撑数据存储量200PB、每日任务数10万、集群规模5000台以上的海量数据处理压力。画像系统用户标签具备亿级实体、千级标签，近万亿次调用，峰值可达2000W次以上每分钟。
据悉，T1智能大数据平台支持金融机构的应用主要在三个方向：
一是数字化运营，T1智能大数据平台支持实时数据的采集与结构化处理，并根据实际业务需要形成BI报表，以可视化图表真实呈现业务动态变化，辅以机器学习的预测能力，指导业务产品优化方向，辅助管理层推进更为精准的运营决策。T1智能大数据平台的自助报表可支持多达20多种图表样式，通过四步操作和短短几分钟时间即可完成报表制作，实现数据驱动。
二是智能营销，T1智能大数据平台可提供基于大数据的智能营销算法及模型，有效助力金融机构搭建起智能营销体系，通过精准客户画像，提供千人千面的智能营销及产品定制等服务。从实践来看，精准的客户划分与营销策略，可在保持营销成本不变的情况下，将MAU提升15%以上；基于数据分析的智能推荐与CTR预估模型，可以使用户在单一APP上的转化率提升25%，单次曝光价值提升至少40%。
三是智能风控， T1智能大数据平台提供针对线上业务全流程的风控支持，结合大数据平台中的实时计算、机器学习、图计算等产品，通过人机识别、资信管理、决策引擎，以及数据指标加工处理，有效支持全自动的线上业务风险管理。历史数据表示，反欺诈模型对羊毛党等风险用户的有效识别，可以节约20%以上的营销成本。
写在最后：
现在乃至未来，金融机构在金融科技应用场景布局方面，重点是将新技术应用于业务场景，推动金融企业的智能化、轻型化发展。重点构建小前台/轻前台，通过大中台的数据分析处理能力支持小前台运转；加强场景生态建设投入，丰富金融服务应用场景。一方面，金融服务应用场景向线上迁移，金融企业需要迎合这个趋势发展线上业务，加强场景生态建设，丰富获客、活客渠道和方式；另一方面，加强线下、线上金融服务融合、打通，构建场景生态圈，拓宽服务领域、延伸服务周期，将服务交付场所逐渐由实体网点向各类生活消费场景转移、融合。
注：此文部分内容源自光大银行智能风控VP祝世虎与中治智库特约高级研究员、中国银行软件中心刘述忠两位嘉宾专访内容。
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