花旗银行是如何借助大数据创造商业效益的

花旗集团(Citigroup)是世界上最大的金融服务提供商之一，业务覆盖全球超过160个国家和地区，拥有2亿多客户账户。近年来，该公司采用纯大数据驱动型策略来驱动业务增长，提升其提供给客户的服务。

保险提供商正大胆地大步迈入物联网时代，主要得益于可穿戴设备、扫描器和传感器带来了大量非结构化的行为数据。然而，零售银行、投资银行、证券等其它的金融服务则在这方面处于落后，不过它们正在开始迅速颠覆和创新它们的数据分析技术，快速而又不失谨慎地利用海量的数据资产。

这背后一部分是因为它们需要在数据的敏感性和为客户提供价值的需要之间取得平衡，同时严格地将个人隐私和信息的保护放在首要位置。尽管如此，也正是因为大数据带来的最大机遇，像花旗这样的公司能够看清全局。在花旗，模型试验支持通过尽可能精细地解构数据以及综合结构化的和非结构化的数据源，来对创新型使用案例进行全面的理解。在许多这种值得尊敬的机构当中，企业领导者所思考的问题就在于“数据能够为我们做什么?”

随着数据引导的分析策略对于商业的益处变得越发明显，这种情况将会发生改变。花旗集团数据平台工程总经理迈克尔·西蒙尼(MichaelSimone)近日接受了福布斯的采访，谈到了在一家员工总数接近25万的组织上下实施数据为先文化的挑战和机遇。

数据创新战略

西蒙尼领导的组织负责制定在公司上下使用大数据分析数据的计划，帮助驱动数据创新战略渗透到花旗旗下的各项业务。该平台主要基于Hadoop，数据集来自不同的应用程序。那些应用程序用于接收来自交易门店、客户反馈和业务流程数据来源的多级结构化数据流。

除了建造和设计数据技术平台之外，西蒙尼的数据科学团队往往会在任何能够受益的业务部门内“启动”大数据驱动的分析活动。发现大数据资源在哪些地方应用最有效，涉及利用技术能力来处理各个业务使用案例。那是最大的发展潜力之一。

西蒙尼透露，“自从我们的数据创新项目成立以来，我们执行了数百个验证概念和使用案例，它们全都经过是否符合特定业务要求的验证。我们专注于获得与基于非常特定的指标的结果相平衡的可行动结果。”

一旦发现了分析方法的潜在用途，他们就会对它进行效益和机会成本方面的评估。“有各种不同的因素需要考虑，因此并不是所有的潜在用途都能通过评估。有时候，经过仔细了解潜在用途之后，我们可能会意识到有其它可行的方法，仅仅因为是大数据而转向大数据，可能会行不通。”

应用成功的领域

在花旗的运营中，大数据分析被成功实施的一个领域是客户维系和获取。这涉及利用机器学习算法分析数据和定向营销支出。通过提供会将自己视作公司，同时会保护好客户的功能，花旗正同时给自己和客户带来帮助。因此，从合规性到网络安全，再到客户服务和诈骗，再到营销推广和网络分析，很多用途都需要获得大数据的各种支持，进而运转各种不同的、十分重要的新功能。

另一个领域是扫描交易记录来发现异常现象，这可以帮助发现或者预测问题——也可以帮助发现客户不恰当的或者异常的费用。要是能够通过预测性模型制作快速发现甚至提前发现这些异常现象，那么纠正异常现象所导致的成本会容易得多。西蒙尼称，得益于大数据分析的新方法，组织上下纠正这些“错误的数据点”的成本在一些情况出现了两位数的下降。

由于转向大数据平行架构，平台运营成本也出现了下降。花旗也依赖开源技术的商业流通来支持它的战略。

数据的存储与分析

“我们多年来一直在有效地管理和分析数据，以了解我们能够如何改善我们的运营和提供更好的服务。”西蒙尼说，“大数据还给我们带来了让我们能够以我所说的花旗规模来存储和分析数据的价位。我们是一家跨国公司，拥有着大量对我们的业务很有价值的数据资产，我们现在能够以合理的价位储藏它们，因而我们能够从它们那里获得效益。”

虽然商用开源社区带来了很大的帮助，但花旗还是依据迎合其业务需求的能力来选择技术和合作伙伴。

西蒙尼称，“我们的核心平台基于开源的价值，整合了非常强大的纯大数据解决方案。因此，我们有多位与我们紧密合作的开源提供商。”

那些供应商被花旗选中，是因为它们能够展示“深度的整合”，而非它们所提供技术的“附加”功能。它们还需要愿意施加影响，需要准备好与花旗合作打造产品来迎合他们不间断且严格的需求。

为了给大数据战略打下基础，花旗斥资打造了自有的大数据集成平台架构。西蒙尼将该架构称作“虚拟企业数据湖”。

除了使得所有可用的可行动数据出现在任何可能马上需要的地方，以及确保数据准确匹配到常用的企业参考模型之外，虚拟企业数据湖还能够降低数据的TCO(总体拥有成本)，主要是通过清除多余或者重复的数据，以及减少数据转移成本。

“对于什么被分析为价值数据，我们有个指定的、全面的决策流程。完成这一步后，我们会作出有关将那些数据存放在哪里的数据流决策。目前，我们正在加快以可管理的价位存储它们的流程，力求在业务、财务和技术层面取得三赢局面。”

实时分析

西蒙尼认为，跟很多其它的行业一样，银行业和金融业将会被实时流分析技术即将带来的进步彻底改变。

“在我们目前所执行过的众多使用案例当中，”他说，“只有一小部分是实时分析的。从整个行业来看，我们将会看到越来越多的创造性使用案例，以及更多对实时流分析的思考。”

“我们的挑战将会是，如何足够快速地实施那些深刻见解，进而使得它们能够及时地给公司带来价值。大数据和实时的商业洞见正越来越紧密地被联系在一起，不管是在新领域，还是在旧领域，都能产生更大的影响。通过使得我们能够更加快速地响应我们的客户，它们赋能我们转向一种积极主动的商业模式，进而带来出色的体验。”

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