IBM中华区咨询服务金融服务部总经理 Rohitha Perera
品牌中国网讯 2012年12月9日，2012中国金融品牌论坛在京举办，论坛主题为“大数据时代的金融品牌创新”。本次论坛由招商银行、中央电视台、腾讯网以及中国经营报社联合主办。IBM中华区咨询服务金融服务部总经理 Rohitha Perera现场发表演讲，他认为在大数据非常关键，有利于企业发展或者打造企业品牌。
Rohitha Perera：
中国就是大数据的中心，中国的人口很多。中国在过去20、30年发展速度之快，银行业已经有几十亿这样的帐户。中国一直谈大数据，在很多领域中国已经在使用这个大数据，而且取得一些成绩。如说这个数据数量和规模大，这是不对的。大数据不仅仅是数据的量，而且还有他方面，也是非常重要的。
数据资源正在增加，正在加强。但从分析员角度来讲，这个数据可能还有别的意义，是可以从输出和输入的角度来考虑。但是人们越来越把数据作为一个现在的资源来看，一些组织需要开发这些资源，去管理这些资源，给我们带来的机会是什么，怎么样开发它呢?尽管中国在过去有时候经济不好，有时候经济很好，但金融行业增长是非常快的。而且在未来5年或者10年当中，中国银行规模会再翻一番，当然在这个过程还是有挑战。因为人口有13亿人，人口没有翻一番，银行规模翻一番还是很困难的。中国有很多的银行，有很多银行机构，还有很多银行的组织，对于利润的增长，可能有着更大的挑战。这个规模增长一倍还可以，这个规模增加一倍表示市场份额增加一倍，还包括要找到新的客户，或者说把现在客户关系再进深一步。
未来能不能找到新的机会，这个大数据能不能帮找到一些新的数据，在新的客户群当中进行渗透，还是仅能在现在客户基础上进一步延伸关系。数据可以带来信息，第一步获得信息，将来数据的量会有大的增长，但也要意识到，很多数据类型不一样，有些数据是未来不明确，不明晰的数据，这点是非常重要的，对于世界，对于中国的机构可能不熟悉，这些数据IBM叫不确定数据。但有一些数据有不确定性，还有可能给创造新的机会，可以带来新的市场份额，可以加深跟客户之间的关系以及找到新的机会。
大数据四种类型
有四种数据非常相关，第一种叫做传统数据，对于银行来讲，数据就是交易数据，关于产品的数据等等。另外一种数据，通过网上IP地址上得到一些声音，那这种数据是一种新兴的数据，它带来新的机会，有一些产品的信息以及客户他们怎么去跟不同的产品渠道进行交流，也是通过网络渠道来获得的。第二种是社交媒体数据，不仅仅是音频，不仅仅是视频，不仅是微博，其实还有更大的媒体空间，在未来社交媒体数据还会继续地增加。第三叫传感式数据，传感式数据是物联网的发展而形成的，这种数据也将带来一些新的机会，包括银行业务模式的机会。比方说可以提供一些定位的服务，移动支付服务等等，而且对于中小公司来讲也是有很大的机会和潜力。因为大公司还有中小公司，他们都开始使用这些传感器，包括移动设备的传感器来了解他们客户到底在什么地方，产品跟客户之间的一种移动关系，所以说有不同数据的类型，尤其是社交媒体还有传感器数据，相信他们会带来一些新的业务模式，尤其是银行领域将会使用新的业务模式，他们也会带来威胁。除非这些数据能够的道路很好的管理。有大量数据的不确定性是很高的，而且结构性不完整，相互之间这种联系也不非常直接，不非常明了，但他的量非常大，所以有四种数据，我们相信这四种数据将是未来所要做的数据类型，不仅仅是传统公司数据，社交媒体的数据，还有传感器数据，这就是我们所谓大数据未来主要的类型。
大数据的特点和品牌建设
大数据除了量，速度也是非常重要的。数据可以创造信息。除了速度之外，我们还有一个种类。数据是多种类型的种类，他的结构，形状、他的类型都是多样化的。最后不确定性，把四维放在一起来阐述未来大数据的概念，包括量、速度、类型、形状都是四维的特点。充分利用四维的话，机构就能够充分获得优势，这个优势就是这些数据可以帮助你更好地来响应，以客户为中心来进行响应。传统数据对群体划分是非常重要的，这样组织以个性化的方式通过个性化层面来回应，通过更好的产品，更好的服务，更好的价格或者更加相关一些能接受的价格来服务。还有就是风险定价来评估客户，这样信息有了以后，就内容在合适时间，并且在合适的地点更快速地方式来提供给客户，或者来进行买卖交易。因此能够应用这些信息，以客户为中心方式来使用的话，就能够创造非常好的机会。
在品牌方面，大数据也是非常关键的，有利于企业发展或者打造他们的品牌，他们能够非常好的向客户响应。如何通过更好的服务加强你的品牌，如何更好地区分你具体的服务和产品，使得品牌和次品牌能够发挥出来，这是非常重要的。前面所提到的四类机会，也就是大数据能够推动四大机会，可以改变市场份额，还有领先的客户服务，优化成本、稳定性和把控，谈到这些大数据以及使用这些信息，能够推动收入增加，更及时地交付服务。使用大数据信息，能够稳定客户环境。大数据有很多核心数据信息，这是非常重要的平台。另一方面要保持整个组织控制，还有管理好你的风险。不仅是对客户的风险，还有就是一些系统性风险，也要加以管理。海量的数据融入整个系统，实际上风险不仅在组织之内，也是形成了一个系统化的风险，所以控制风险的能力是非常重要的。
最后一点是成本优化，存储这些数据还有使用涉及到的成本，这些成本需要加以优化，根据数据的类型，比如说设计到一些IP或者社交媒体，还有数据管理，成本也可能使数据增加，如果不能够合理的规划，就有可能导致这一点。
大数据要做三件事情
第一，要使用信息来建立进行预测的模型。如果可以预见什么将会发生的话，就能够提供更好的服务和产品。巴西银行花了很多时间来创建这种预测模型，来发现、确定哪些客户最有可能，这样他们获得非常好的回报，通过这样具体预测模型，在这种大数据环境之下，就有可能做到这一点，有海量的数据，这样预见模型响应度非常好，能够很好的应对海量数据。
第二，如何分析数据。新加坡的银行，通过一些活动来进行营销，销售产品非常好，取得非常领先的地位，他们是如何做到的。不仅仅分析信息，还有跟销售执行联系起来，如果可以将整个渠道也建立起来。一个企业层面的大数据，应该统和预测模型、洞察分析和渠道整合，体现更好的产品，更好的整合战略，以及在最好的时间，最好地点推出。在土耳其一个银行，就认识到了欧洲银行的存在，土耳其银行将三个战略整合起来，来进行市场整合推广，提供了定制化客户的服务。这样一个具体细分，体现了迎合消费者的潜在需求，真正为客户提供产品和服务。预测模型和数据分析能够确保消费者购买到自己需要的东西，以及在什么样的正确时间，通过什么渠道来提供。
最后一点是使用信息，不仅在销售平台上，而且在管理平台上加以使用。能够提供360全方位角度，使得每一个销售经理都能够时时获得信息。
在中国整个大数据时代已经到来，这里有机会，就是深入和客户的关系，来扩大市场份额，能够创造更好的商业模型。同样的信息，尤其是传感器方面的信息对非银行也可以获得，大数据对传统金融机构也提出挑战，但有一些方法，相信很多商业银行在这方面已经取得领先地位。
