海銀財(cái)富管理有限公司（以下簡稱“海銀財(cái)富）是中國財(cái)富管理行業(yè)的領(lǐng)跑者，經(jīng)歷了數(shù)次經(jīng)濟(jì)周期的考驗(yàn)。2020 年，全球疫情肆虐，受內(nèi)外市場環(huán)境影響，財(cái)富管理行業(yè)遭遇短期發(fā)展瓶頸，收入下滑，同質(zhì)化競爭加劇。海銀財(cái)富直面危機(jī)，加速推進(jìn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，打造中國領(lǐng)先的一站式數(shù)字化財(cái)富管理平臺，解鎖數(shù)據(jù)價(jià)值，推動業(yè)務(wù)逆勢增長。截止 2021 年 6 月 30 日的 2021 財(cái)年第四財(cái)季，海銀財(cái)富歸屬股東凈利潤同比增長 111%，客戶總數(shù)達(dá) 12.7 萬人，其中活躍客戶數(shù)同比增長 17.6%。在海銀財(cái)富實(shí)現(xiàn)以數(shù)據(jù)驅(qū)動業(yè)務(wù)的背后，離不開 IBM 基于紅帽 OpenShift 的智能化數(shù)據(jù)能力平臺 Cloud Pak for Data 和 Garage 車庫創(chuàng)新方法。
海銀財(cái)富通過獨(dú)特的“3+2+1”數(shù)字化體系深入改革，打造客戶、理財(cái)師和業(yè)務(wù)的多方位價(jià)值共生數(shù)字化生態(tài)圈?！?”代表財(cái)富管理行業(yè)當(dāng)中三個(gè)重要的元素：即客戶、理財(cái)師和業(yè)務(wù)；“2”代表海銀的兩個(gè)中臺，即業(yè)務(wù)中臺和數(shù)據(jù)中臺；“1”則代表其 IT 基礎(chǔ)建設(shè)，包括海銀投入了大量時(shí)間和精力構(gòu)建的數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)湖、AI 算力以及混合云部署等一系列基礎(chǔ)設(shè)施。
數(shù)據(jù)中臺是目前海銀財(cái)富數(shù)字化建設(shè)的核心。海銀財(cái)富在 2020 年 9 月宣布采用 IBM 的混合云與 AI 技術(shù)和 IBM Garage 車庫創(chuàng)新方法，快速推行數(shù)字化轉(zhuǎn)型，他們希望能夠改變數(shù)據(jù)管理部門以往被動的供數(shù)模式，更加主動地參與業(yè)務(wù)創(chuàng)新——把數(shù)據(jù)服務(wù)嵌入企業(yè)業(yè)務(wù)，并成為其中重要部分；同時(shí)打破各部門間的數(shù)據(jù)壁壘，做到真正的數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)化，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)驅(qū)動業(yè)務(wù)。
IBM Cloud Pak for Data 作為一個(gè)綜合性數(shù)據(jù)能力平臺，集數(shù)據(jù)采集交換、共享融合、管理治理、建模分析和服務(wù)應(yīng)用于一體。在這個(gè)項(xiàng)目中，海銀利用了 IBM Cloud Pak for Data 上的領(lǐng)先的企業(yè)級 AI 能力，包括 Watson Knowledge Catalog， Watson Studio，及 Watson Machine Learning 三大模塊。IBM Watson Knowledge Catalog 是數(shù)據(jù)資產(chǎn)目錄功能模塊，可以實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)治理與數(shù)字資產(chǎn)管理，幫助業(yè)務(wù)用戶快速發(fā)現(xiàn)、管理分類，共享數(shù)據(jù)資產(chǎn)、數(shù)據(jù)集、分析模型及其與組織中其他成員的關(guān)系。IBM Watson Studio 為數(shù)據(jù)科學(xué)家、開發(fā)人員和分析人員賦能，支持他們構(gòu)建、運(yùn)行和管理 AI 模型。Watson Machine Learning 幫助數(shù)據(jù)科學(xué)家和開發(fā)人員加速 AI 和機(jī)器學(xué)習(xí)部署，利用其開放式可擴(kuò)展的模型操作，幫助企業(yè)跨任何云大規(guī)模地簡化和利用 AI。同時(shí)，使用 Garage 車庫創(chuàng)新方法，以最小的成本，在最短的時(shí)間內(nèi)進(jìn)行創(chuàng)新，通過小規(guī)模地嘗試，不斷地試錯(cuò)和迭代。
在短短一年間，海銀財(cái)富通過與 IBM 的合作，實(shí)現(xiàn)了以下業(yè)務(wù)目標(biāo)：
· 建立了統(tǒng)一的公司數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理中心
實(shí)現(xiàn)海銀數(shù)據(jù)倉庫數(shù)據(jù)庫的從零到一，從而提供面向數(shù)據(jù)應(yīng)用支撐的底座能力；
統(tǒng)一部門間數(shù)據(jù)口徑，改善業(yè)務(wù)人員取數(shù)效率，從而加速業(yè)務(wù)的驗(yàn)證和迭代；
打破各部門間數(shù)據(jù)壁壘，部門間的數(shù)據(jù)共享可提高資產(chǎn)利用率，避免重復(fù)建設(shè)。
· 完成了“客戶標(biāo)簽體系建設(shè)和管理”和“客戶畫像及客群管理”最小可行產(chǎn)品（MVP）
結(jié)合 IBM Garage 車庫創(chuàng)新方法論，根據(jù)海銀財(cái)富的業(yè)務(wù)需求設(shè)計(jì)并在 Cloud Pak for Data 中開發(fā)了包含 900 多個(gè)客戶指標(biāo)、250 多個(gè)客戶標(biāo)簽和客戶群管理系統(tǒng)；
指標(biāo)和標(biāo)簽定期自動更新，業(yè)務(wù)人員可以隨時(shí)隨地自助查詢已加工的指標(biāo)和標(biāo)簽，從而逐漸加深業(yè)務(wù)人員對數(shù)據(jù)的理解，促使其養(yǎng)成依靠數(shù)據(jù)做分析的習(xí)慣；
提高了海銀的客戶生命周期管理和客戶精細(xì)化運(yùn)營能力；
理財(cái)師可以通過查看客戶畫像直觀、及時(shí)且多維了解客戶近況,從而為客戶提供個(gè)性化服務(wù)。
· 建立了客戶資產(chǎn)價(jià)值細(xì)分模型和數(shù)據(jù)主題模型
通過歷史數(shù)據(jù)和外部數(shù)據(jù)訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí)模型，賦能理財(cái)師和業(yè)務(wù)人員根據(jù)客戶價(jià)值最優(yōu)化資源配給；
激活海銀財(cái)富已有數(shù)據(jù)的價(jià)值，實(shí)現(xiàn)海銀財(cái)富的數(shù)據(jù)資產(chǎn)化。
· 利用 AutoAI 自動化機(jī)器學(xué)習(xí)流程
大大提升海銀財(cái)富自身的機(jī)器學(xué)習(xí)模型開發(fā)能力，節(jié)省時(shí)間成本和人力成本；
模型開發(fā)周期從 4-12 周降低至 2-6 周
海銀財(cái)富首席技術(shù)官朱樺表示：“以用戶為核心，以數(shù)據(jù)為紐帶，以客戶為本、以體驗(yàn)為王，這是海銀財(cái)富過去 16 年來的立足之本。我們與 IBM 合作進(jìn)行的數(shù)字化升級并不是簡單的軟件購買。IBM Cloud Pak for Data 不僅是一個(gè)軟件，更像是一個(gè)生態(tài)，因?yàn)樗梢约尤敫鞣N各樣的插件，能夠很好地實(shí)現(xiàn)整體規(guī)劃和分步實(shí)施的目標(biāo)。而 IBM Cloud Pak for Data 和 Garage 車庫方法論還能幫助海銀快速地構(gòu)建全新的數(shù)字化戰(zhàn)略?！?/p>
IBM 大中華區(qū)云計(jì)算專家實(shí)驗(yàn)室總經(jīng)理魏永明表示：“很高興看到 IBM 混合云和 AI 技術(shù)、以及我們的車庫創(chuàng)新可以在海銀財(cái)富的數(shù)字化轉(zhuǎn)型升級當(dāng)中發(fā)揮積極作用。根據(jù) IBM 商業(yè)價(jià)值研究院 (IBV) 與牛津經(jīng)濟(jì)研究院合作開展的最新全球調(diào)研，許多行業(yè)領(lǐng)先的企業(yè)都在積極推進(jìn)數(shù)據(jù)驅(qū)動業(yè)務(wù)的模式，利用 AI 驅(qū)動的工具和最佳實(shí)踐來分析企業(yè)的數(shù)據(jù)與應(yīng)用，用正確的方式把數(shù)據(jù)和應(yīng)用放在正確的位置，并充分加以利用。隨著合作的深入，相信 IBM 在海銀財(cái)富‘3+2+1’的數(shù)字化戰(zhàn)略當(dāng)中可以發(fā)揮更大的作用?！?/p>
