首页>直销银行智能运营的创新与探索

行业动态

直销银行智能运营的创新与探索

2017-07-05

  在传统行业向“互联网+”转型的时代,直销银行作为商业银行创新金融模式的载体,面对大量的运营数据和实时秒级分析处理要求,IT运维面临着更为严峻的挑战。只关注IT基础设施、系统与应用软件的稳定性与性能状况的传统运营手段,越来越难以满足业务高速发展的需求。在大数据技术智慧的影响下,专业化、自动化的智能运营或将取代传统运营模式,“具备业务分析和流程管控的智能运营能力”将成为互联网金融时代的核心竞争力。

  一、直销银行“智能运营”的发展现状

  随着互联网转型的不断推进,我国商业银行普遍经历了从“网点时代”向“网银时代”的转变,如今互联网金融的发展唤醒了人们全方位的金融需求,商业银行正在步入“移动互联金融时代”。直销银行在业务模式上具备显著的特征。一是交易特征显著变化。基于互联网金融的快速发展对银行直销银行提出7x24小时不间断的服务需求,给IT生产运行带来巨大压力。在新型金融模式推进下,银行业务特征发生急剧变化,小额高频业务占据主流,交易量“潮涨潮落”日益频繁。促销活动、电子红包等新业务的发展、移动支付等新渠道的兴起,造成传统的低频交易时段与区域频现爆发式交易增长,对直销银行的运营工作带来巨大挑战;二是交易形态多样化。直销银行产品的创新化特征,使业务系统的交易形态呈现联机实时交易、周期性批处理交易等多样化,增大了生产运行的复杂性。另一方面,产品迭代、生产变更和系统升级的数量激增,开发周期短、技术复杂的重点项目不断增加,要求直销银行的运营工作更加地高效和精准。

  在互联网金融发展的大背景下,直销银行智能运营应运而生。智能运营最终的目的就是代替运维人员,在无人工干预或最少人工干预下,保证业务系统7*24小时高效稳定运行。从传统运维到智能运营的突破和演进需要经历如下三个阶段:第一阶段:基于大数据集中监控和运营任务自动化调度阶段,集成整合各IT监控工具、集中事件处理和性能分析,实现监管控一体化,提高运营精细化和自动化水平;第二阶段:人工智能辅助的智能运营阶段,基于知识库和机器学习,运用大数据分析、人工智能辅助的方式实现智能化运营;第三阶段:人工智能独立运营阶段,人工智能进行分析决策,完成异常检测及修复的自动执行,实现故障溯源和自我修正的高度智能化运营管理,最终由机器逐步代替运营专家。

  二、直销银行“智能运营”的框架建设

  传统IT面向技术和基础架构的运维模式由于缺乏对业务系统的深入了解,在接到运营部门反馈的业务故障投诉后,需要对各种关联系统的网络、应用、数据库、主机进行逐一排查,故障处置周期长、效率低,对业务造成严重影响。针对传统信息技术架构提出的直销银行智能运营就是把以业务为核心的IT系统与IT基础设施性能进行整合的运营解决方案。

  (一)直销银行“智能运营”的流程建设

  直销银行智能运营以用户体验为核心,以业务价值为导向,通过梳理业务系统、支撑系统和管理系统的业务流程,对业务数据和IT性能进行大数据采集、整理和关联分析并借助数据可视化工具呈现出来,从而帮助管理者在纷繁复杂的业务数据和IT性能数据中找到业务规划和发展方向,实现应用性能的持续提升和快速高效的业务处理能力。互联网+业务与IT的融合首先要求直销银行转变传统运维模式,在对基础架构和系统的运行质量进行主动式运维监控的同时,从真实用户体验的视角出发对业务系统的实际支撑环节进行关联和透视,并以此为基础构建起业务运维支撑平台。

  (二)直销银行“智能运营”的数据模型建设

  在直销银行智能运营的底层数据采集过程中,将各监控系统的监控数据集中整合到大数据平台进行统一的关联和影响分析。随着智能运营的不断深入发展,将采用人工智能方面的技术解决IT运营问题,通过学习历史异常数据自动构建数据模型。智能运营不是使用静态的行为模型寻找特定的结果,而是需要大量标记数据对多层神经网络进行训练,提高模型的精确度,从基于规则到基于学习,通过机器学习不断地创建并更新行为模型,随着机器学习的发展和大量运用,直销银行的智能化运营程度会大幅度提高。

  在直销银行智能运营的监控预警过程中,系统会实时监控各项运营指标,并进行系统画像建模,在第一时间获取到系统的异动,自动识别异动是正常还是故障情况导致,及时提醒运营人员关注,做到防患于未然。直销银行智能运营的指标设立主要包括以下几个方法。一是恒定阈值设定法。对于普通数据,设定应用指标超过某合理数值自动报警,并对异常的业务波动状态进行报警;二是动态阈值设定法。互联网大多数业务数据的流量呈现很强的天周期特性,在某个时刻出现数据骤变的情况,应采用动态阈值设定法来解决周期性数据的异常判断;三是趋势阈值设定法。在工作日、周末、传统长假等时间业务流量呈现出不同的数据特征。不仅要考虑数据的普通周期性,还要考虑季节性和趋势性的变化。

  三、直销银行“智能运营”的实践与思考

  如果说自动化是已知状态到既定手段,那么直销银行“智能运营”则是像人一样学习和积累知识,并对知识加以理解和预判,为最终决策提供支持。

  在实践上,江苏银行直销银行利用总行级“智多星”实时数据分析工具,结合客户线上行为数据标签,从后台信息系统监测发展为前端业务监测,从被动监控转变为主动监控。努力将传统IT成本中心向IT服务中心、价值输出中心转变。一是实现了前、中、后台多个异步系统24小时不间断实时监控。依据实时交易数据、在线变化趋势的交叉综合研判机制,对直销银行系统响应速度、实时在线业务数、实时在线客户数和交易故障四大监控模块进行实时监控;二是采用化繁为简的设计理念,降低监控管理成本,自动识别和关联关键交易预警事件,依据精准数据分析,设置预警阀值参数,并根据问题类型和影响级别以邮件、微信、短信实时预警,及时通知到相应人员,做到专事专办,以达到主动监测、及时定位并及时处理各类问题的目标,最大限度提升各类问题的精准定位和快速处理能力。三是构建敏捷化恢复机制,保证业务连续性运营。随着移动互联产生的海量交互数据,对商业银行自身的业务连续性管理提出了更高的要求,直销银行“智能运营”统筹整合技术和业务力量,确保了核心业务在运营中断事件发生后快速恢复,降低或消除因核心业务运营中断造成的影响和损失。

  直销银行“智能运营”是一项长期而艰巨的工作任务,必须建立常态化的工作机制,不断完善,持续改进。面对互联网改变一切的浪潮,必须紧跟业务发展新趋势,把握行业监管新要求,主动应对成本快速增加、资源管理日益复杂、信息安全等问题。一是解决业务快速发展与IT资源有限的矛盾。经济新常态下,直销银行面临较大的成本收入比压力,IT资源的投入增长相对不足,业务快速发展与IT资源紧张的矛盾凸显。过去单纯依靠资源投入、规模扩张的粗放式发展方式已不可持续。通过技术转型、架构更新和资源灵活调配,实现IT资源循环利用,已成为当务之急;二是全面提升直销银行运营智能化水平。“工欲善其事,必先利其器”,为有效应对互联网时代日益增长的运维需求,必须大力开展运维自动化建设,推进开发与运维融合(DevOps),全面提升运维管理智能化水平。在监控预警上,围绕应用性能监控,整合各专业监控信息,提升运行监控发现率;在运营管理上,围绕流程管控、运维分析和配置管控,打造智能化处理平台,减少人工干预;三是发挥数据挖掘作用。客户与经营数据是互联网时代难以复制的核心竞争力,也是经营风险分析和客户定制化服务的基础。对数据资源的利用和管理,已成为银行实施业务转型、提升经营效率的重要突破口。在保障安全运营的基础上,应高度重视自有数据资源挖掘,搭建运行、交易和资源容量数据的智能分析模型,将零散的市场和客户数据高效转化为精准营销、客户管理、风险管控等决策支持数据,重新发现海量数据价值,助推直销银行的全面发展。

分享至微信 分享至微博

Connecting The World

每周精选

神州信息助石嘴山银行新核心成功上线
一行三会勾勒金融任务图 多个“首次提出”引关注
神州信息分布式核心支持百信银行顺利开业
人民银行新一轮司局级调整 周学东执掌金融稳定局
工行李兴双:区块链技术赋能金融科技创新