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富國銀行的數據分析和AI計劃正在發生變化

2019-11-15 11:11:32來源:

去年,全球第四大銀行富國銀行(Wells Fargo)開始了大規模的數據轉換之旅。目標是提高業務流程的效率,改善客戶體驗并滿足不斷變化的法規要求。這項全面計劃將在三年內逐步淘汰。進入項目一年后,該銀行已經從現在的集中式數據湖中獲益。

對于像富國銀行這樣規模的銀行(在全球擁有超過7000萬客戶)來說,數據轉換項目無疑是一項非常重要的舉措。

這家總部位于美國的銀行的企業分析和數據科學主管Prahalad Thota分享了有關Wells Fargo的分析和AI / ML計劃的更多見解。

問:告訴我們Wells Fargo的數據轉換歷程。

答:去年,我們開始了一項全面的數字化轉型之旅,并制定了一項三年計劃。一年之內,我們在平臺,數據湖和數據環境方面取得了很大進步。我們已經創建了一個中央數據湖,現在大約1/3的數據環境已遷移到該湖。

我們有一個路線圖,旨在在2021年底之前引入其余數據源。

在此過程中,我們已經開始利用數據來驅動新的業務用例,尤其是在AI和機器學習方面。我們的數據政策和數據治理結構處于成熟階段。這有助于我的團隊確保業務數據所有者了解數據將用于什么目的。到現在為止,這些過程已經非常完善并定義了,這是此過程中的關鍵里程碑。

問:該項目有望在完成時帶來哪些主要業務收益?

答:幾乎沒有什么好處,主要目標是提高效率。當數據被組織在一個地方時,我們將擁有定義明確的流程來訪問和使用數據。對于數據分析團隊來說,這將提高效率,同時解決任何業務問題或交付用例。

其次,無論是改善客戶體驗還是管理/緩解風險,團隊都可以利用這些數據為企業帶來真正的價值。

我們已經能夠使用湖中的現有數據成功交付用例。也就是說,某些用例需要合并來自不同來源的數據。當我們擁有一個完全集中的數據環境時,就會獲得全面的好處。

問:為什么數據集中對銀行如此重要?

答:數據環境通常非常孤立。數據源是完全不同的,并且位于多個不同的數據環境中。在銀行,我們擁有不同的平臺和技術。在許多情況下,文檔(這是數據分析的關鍵部分)的形式并不完善。當我們開始數據驅動的旅程時,我們必須在一個環境中獲取所有這些數據。以高效,標準化的方式組織數據,并圍繞此制定良好的文檔和治理策略。

問:富國銀行也有全面的AI程序。您正在圍繞AI和ML探索哪些用例?

答:AI和ML是富國銀行的一個非常重要的優先領域。我們已經建立了一個結構,以追尋這個空間中的機會。這涉及銀行的三個核心團隊之間的協作方法,即創新,數據科學和技術。這些小組中的每個小組都在確定正確的用例,建立所需的模型和確保部署方面確定了優先級。

今天,我們的AI計劃的核心優先事項之一就是為銀行的客戶創造個性化的體驗。我們還專注于技術和算法,這些技術和算法可幫助我們了解客戶通過各種渠道與銀行的互動和反饋。我們還提供虛擬助手或機器人,以幫助用戶(包括客戶和員工)訪問正確的數據。

此外,AI / ML現在在風險,合規性,欺詐和收集方面得到了廣泛利用。我們也正在考慮使用這些技術來推動銀行的存款增長。最重要的是,這些項目中的每一個都確定了特定的業務問題,這些問題需要在完成時解決。

今年,我們基于AI和ML提供了大約八種解決方案。在2020年,我們將擴大AI計劃,并在12到18個月內提供200多個解決方案。

問:接下來的一年,您作為分析和數據科學負責人的優先重點是什么?

答:我們現在已經將所有AI和ML模型開發集中到銀行內的一個組織中。我還希望標準化許多模型開發流程,以提高效率。另一個關鍵優先事項是將更多的自動化技術帶入我們的工作中。

我們在美國和印度都在大規模擴張。由于各個部門對數據科學技能的需求都很高,因此我們正在共同努力,聘請經驗豐富的候選人和早期人才。我們預計在未來12個月內我們的團隊將增加一倍。

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