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禾禾木木茁壮成长　陆家嘴携手平安银行共同探索社区金融特色化发展之路
日，在微风徐徐的深圳大梅沙，上海浦东新区陆家嘴财富管理培训中心（以下简称&中心&）牵手平安银行总行社区金融事业部共同探索社区金融在国内的实践之路。来自平安银行全国各地128名社区支行负责人齐聚一堂，一起研讨社区金融&三位一体&竞争力提升模式。现场掌声如潮，一浪又一浪的头脑风暴与智慧碰撞将社区支行经营策略这一热点话题推向高潮。
由于各社区支行所处的发展阶段与内外部资源禀赋的不同，与之相配套的经营策略也必然有所差异。中心通过对众多处于不同生命周期发展阶段社区支行经营模式的分析，结合对社区金融的深度研究沉淀以及大量一线社区支行网点经营辅导实战案例的积累，提出以客户分群为主轴进行需求识别和触点把握，并依据社区支行的不同发展阶段，以金融优势产品组合、非金融异业合作服务包和基于客群的获客价值提升活动为支撑，全面提升社区支行竞争力的&三位一体&竞争力模型。
正是基于中心在社区金融上的专业能力，平安银行总行社区金融事业部与中心携手为其社区银行发展战略的中坚执行团队&&社区支行负责人展开了岗前兼具理论与实操的强化培训。为保证课程体系能够结合平安银行社区金融的发展特点，为这批社区支行负责人带来业务发展的突破点。中心通过训前电话调研了成都、青岛、深圳、北京、福州和广州六座城市的平安社区支行；同时，赶赴上海、南京与武汉三地展开典型社区支行实地调研；最终通过多次与领导层交流研讨才确定了最终的课程逻辑与课件重点。如此精准的课程准备，加上白天集中授课、晚间交流辅导的&白+黑&训练模式，无一不体现平安银行总行社区金融事业部对于培训体系以及这次培训的用心良苦。而整个培训班也为平安银行社区支行负责人带来一场落于实战的社区支行竞争力提升盛宴。
培训班在平安银行社区金融事业部崔总的开班演讲中拉开帷幕，崔总提出社区金融作为平安银行零售网点转型的重要战略之一，以&做一个平台，做一个品牌，做一所学校&三个目标共同推动社区支行成为未来零售业务的亮点，对社区支行负责人寄予&成为市场专家、网点主人、团队教练&的厚望。
课程以中心总裁邬瑜骏博士对&277号文&的解读以及平安银行社区支行经营现状中的困惑谈起，分享了获客期、经营与价值提升期等不同发展阶段的社区支行的不同经营策略，引出社区金融竞争力提升核心框架为基于客群分类的&三位一体&竞争力模式。之后的课程中心社区金融专家讲师冯俊老师通过大量真实社区金融案例分析、经营策略小组研讨、现场情景模拟等形式为社区支行负责人诠释了&三位一体&竞争力提升战略五步落地执行路径。晚间则由中心拥有丰富社区金融咨询经验的咨询项目组长为学员梳理与巩固白天授课各模块核心知识点，同时指导学员完成晚间训练，以他们的从业经历帮助学员将所学到的知识运用今后社区支行到实战中。SAS与平安银行谈大数据及其落地应用【编者按】数据宇宙从2013年到2020年整体的数据量，从全球来看会翻10倍，总的数据量从4.4万亿GB发展到44万亿GB这样的规模。数据量飞速的增长，不仅仅是一个量的变化，实际上数据的种类和速度，其实都在发生着非常巨大的变化。大数据有四个V这样的概念，最重要的一个V实际上是价值。&&& 日前，作为企业级数据分析领域的翘楚美国SAS公司(银联信战略合作伙伴)举办了2014 SAS中国论坛，SAS大数据研究与发展全球副总裁Paul Kent、SAS公司大中华区总裁吴辅世、平安银行风险管理部兼新资本协议办公室总经理俞勇、SAS公司大中华区首席顾问张磊座谈大数据，笔者摘要其中速记重点，分享给读者。&&& 以下为节选的部分速记摘录：& &&SAS公司大数据研究与发展全球副总裁Paul Kent：&&& 大数据的发展状况和未来的发展趋势中，最重要的一个就是从原本的单机处理变成了多台电脑同时处理，这也让原本只有超级计算机能够运行的一些运算，很多行业都能够使用了,SAS在分析方面已经有40年的专业经验了。&&&&&&& 给大家一个案例的分析，跟信用卡有关。信用卡公司一般非常希望知道顾客消费的行为，购买东西的模式，支出的模式，包括想要什么，不想要什么，包括家庭状况的改变。比如说这个家庭马上要迎来一个孩子的降临，他们就可能会改变消费的模式，购买的东西也不一样了。过去我们只能储存3年的数据，也就是说，针对一个个体的5,000个数据储存时间周期是三年，进行横向纵向的比较，但是这些公司希望有10年的数据，这样经济周期不断的改变，有时好有时坏的情况下，他们能够记录下整个经济周期所有点关于顾客所有的数据，这样就比较全面，3年的数据是做不到的。一些公司利用大数据的技术只是希望运算能够更快，但另外一些公司利用大数据建立了新的商业模式。&&&&&& 对于SAS来说，最强大的地方就是集群环境下的运算和算法，这也是SAS的核心竞争力所在。我们现在在市场中处于领先地位，现在通过软件就能够很轻易的让很多人做到过去只有数据科学家才能做到的事情，比如建立很好的模型或对未来进行预测等。&&&&&&&& 这种演变不是一件非常容易的事。举个简单的例子，今天早上在那个大厅我在主讲台上讲到了，如何让在场的人通过运算得到全场年龄最小的人，传统的方法就是用串行计算机一个一个算。后来我把指令发给听众，进行类似并行计算的分组，每组得出一个结论，每组都进行数据处理，最后再综合的处理，整个过程就变得非常的简单。经过3年、4年，甚至5年的复杂运算，SAS研发中心工作人员实现了从原本的单机处理变成多机同时处理。这是我们非常引以为傲部分，但其中涉及的大量复杂而艰难的运算工作可想而知。&&&&&&& 技术是一个很重要的引擎，能够处理更大集群的数据，更快地得出结果。但是我们也非常关注用户界面友好，令用户使用方便。为什么？因为你可以很快的得到一个报表，看问题就可以得到答案，看报表就能够得到结果。但如果报表生成的时间很长，就会失去兴趣进行业务方面的发掘了。我们通过把这些数据集群放在内存上，但因为有很多的电脑，相应有很多内存可以分布下去，这就使得很快产生报表。&&&&&& &SAS公司大中华区总裁吴辅世：SAS公司专注在大数据分析领域，大数据谈四个V，数量，变化，速度，最后一个V是跟SAS最相关的价值，即怎么运用分析技术产生业务价值。在2、3年前大家都是很保守的，现在包括电信业、零售业，甚至以前传统上对新的科技一步一步采用的金融业对Hadoop这个新的技术都做了很多试点、测试和研究。过去传统的主机和大型数据仓库平台做的工作现在也逐步地迁移到Hadoop当中去，这对SAS公司来讲代表了一个新的契机。过去我们和Teredata、甲骨文等公司有很多的合作，跟他们的结合，不管是直接访问他们的数据仓库，还是在库内做高速的分析，都有各种的软件功能让客户取得很好的成果。现在由于Hadoop这个新的科技的产生，会让客户有更快速的部署，更精简的投资，从而得到效益。&&&&&&& 举个例子。前不久一个银行的客户，在做风险管理回归分析的测试，大约1亿条的记录，用我们的高性能分析技术在4台的PC服务器上，只要花3分钟时间就把分析做完了。过去如果没有这种高性能分析，如果是SAS软件要花2、3个小时才能解决，其他友商的软件也许算出不来结果，因为数据量太大，大数据一出现就会碰到瓶颈。所以这对于SAS公司来说是一个很大的契机。&&&&&& &我们每年把收入的25%，每收入4块钱中的1块钱投入在研发上，确保我们不断地推出最新最强性能的产品。所以大数据这一个新的商机，面对客户需要创新、转型方面需要的软件，SAS公司做好了充分的准备，通过我们的高性能分析、可视化分析，包括75%的大数据都是非结构化数据而不是传统的结构化数据，要做这样的分析很多大量的文本必须透过文本分析(Text Analytics)，像这样的解决方案我们SAS公司有非常好的产品线配合客户的需求。这方面业务增长机会非常大，国内几个重要行业都有新的增长潜力。同时我们也与国内的集成商合作，希望集合大家的力量一起加大我们对市场的覆盖和服务的力度。&&&&&&& 我刚刚讲到的测试我再补充下，除了速度以外，因为它用的是4台PC服务器，对用户来讲投资成本大概是三、四十万人民币硬件的设备，过去可能要10倍、20倍以上的硬件投资，才能够做出这么快速的大数据的处理分析。现在因为结合了SAS的高性能分析，我们就可以搭配非常精简具有效率的硬件平台环境，让客户享受到这种大数据分析的成果。整体来讲，我们对于大数据趋势的发展，对于中国市场的潜力，我们非常的有信心，也感觉到很兴奋。我们可以与国内的合作伙伴一起把服务做的更好，把这个市场发展的更大。&&&&&& &平安银行风险管理部兼新资本协议办公室总经理俞勇：借这个机会跟大家认识一下，介绍一下金融领域的情况，特别是大数据在金融领域的应用。同时尽可能结合平安集团和平安银行的情况谈一点个人的体会。我主要想说的是价值value。&&&&&&& 我昨天晚上跟一个老板聊天的时候，聊到大数据，他基本赞同我的观点，大数据主要就是分析，价值挖掘，这是它的关键精髓。当然对我们来说更重要的是，对SAS这样的分析公司来说，对我们这种应用领域的，不管是金融、通讯，还是零售、教育、医疗等行业来说也都是分析的工具。前面三个V都是比较专业的做硬件的或者做数据挖掘、数据收集，或者跟当地政府的监管有关系。比如Volume，什么数据能够收集，什么数据不能收集，不仅仅是你想做，而且是能不能做的问题。&&&&&&& 举个例子，大数据在金融中的应用最明显的例子就是信用卡。信用卡不仅仅是反欺诈的问题，还有怎么利用大数据做精准营销。比如说张博士工作稳定，有张平安银行无限额的钻石白金卡，今天开会住在悠唐皇冠假日酒店，刷了1000块钱的单子。如果营销成功的话，我们可以分析后台的数据，收集张博士年龄、身份、收入、消费习惯以及他的家庭情况，他喜欢到哪儿去，北京周边，特别是朝阳门周边的情况，是不是要到外交部参观一下国家的部委，还是到雍和宫拜拜佛，还是到附近的咖啡店吃个饭。这个信息反馈到银行去以后，银行马上会给张博士发一个微信或短信，我们现在都是微信营销了。平安银行的壹钱包已经在用微信营销。&&&&&&& 上一次我跟一家著名的IT厂商聊天，他说有一个产品，可以在5分钟之内能够送一条信息给张博士。比如张博士喜欢火锅，最近有一家很好的火锅店很适合他的口味，用我们的银行卡可以打折，火锅店开门时间，交通都安排好了，我们还可以帮你预定。这就是精准营销。可见大数据后面的数据量和工作是非常繁杂的，SAS完全可以起到作用，因为SAS是一个非常有力的工具。数据运营商也可以发挥作用，另外像分析工具，包括银行进行风险管理都可以运用。所以价值分析是大数据应用的关键。现在金融的现状对于大数据应用是远远不够的，其中有监管的问题，有些个人数据是不能用来营销的，比如张博士的个人数据，因为他个人的数据并没有和平安银行签约，他的个人数据我们用来营销，这是不可以的，这是违法的。在美国，需要签privacy agreement。回到我前面所说的，大数据在金融领域的应用是非常复杂的，关键你怎么样把价值挖掘工具用好。我的理解是在金融领域大概有这么几个方面。第一是营销，这是很显然的，不管你是做银行、保险、证券、基金，你都需要大数据来发掘营销，这不仅仅是单纯的金融营销的问题，包括教育、医疗也同样需要。&&&&&&& 第二是风险管理。因为这不光是反欺诈反洗钱的问题，风险管理方面，我们要对顾客行为贷前、贷中、贷后的分析，我们都需要大数据的支持。第三，更重要的是，我们需要大数据对我们的业务发展进行指导，什么业务可以做，什么业务不可以做，什么赚钱，什么不赚钱，什么时候可以开发新领域。三个领域做的很大，每个领域都可以细分出很多。就银行来说，比如零售的营销包括个贷、信用卡，对公的营销，线上的线下的，还有投行、机构金融等等。&&&&&&& 平安银行在金融领域大数据挖掘有两个维度，一个是集团的维度，集团有一个首席创新官办公室，由屠总统领金融科技创新，就有大数据。平安有数科、金科、平安科技，三家共同合作做大数据。平安的财险客户都是非常好的客户，忠诚度非常高。各位媒体有开车的，可能有人买平安车险，平安车险是可以比较快的拿到理赔的，又是一种潮流身份的象征。这是在集团层面的做法。在技术应用方面怎么进行推进我们还在探索。&&&&&&& 第二个层面是银行层面。大数据应用有这么几个方面，一是零售。我们希望能够通过大数据带来的技术，把零售营销的精准性、速度、范围进行扩大。二是对公营销方面。我们希望能够在风险管控上把客户即时的信息反馈过来，尽可能的收集到。因为对客户的信用进行判断就是一个数据分析的问题，数据问题则是中国金融行业最缺乏的。缺乏到什么程度？我看过一个报道，P2P类型的“人人贷”所属的宜信公司，不是一个金融机构。中国的金融机构是银监会批准牌照的，但它不是，只是一个工商局批准的企业，虽然可以贷款，但不能享受银行待遇，比如对客户的信用报告进行查询。也就是说他不能查客户的信用报告，只有银行可以查。它不能查客户的信用报告，我怎么判断要不要把5万块钱贷给张博士，就要想办法收集各种数据。如果有一个第三方，运用吴总说的SAS技术来收集和挖掘数据很好，这就有问题了数据收集不到，最后他们怎么办？他们就根据每个申请人的其他相关信息来判断他的违约率。他们还计划对这客户数据分析方法申请专利，违约率为大大降低。&&&&&&& 小额贷的不良贷款率是远远高于金融机构的，不用看银监会的年报，银监会年报是银行的，都是国有、股份和城商行，国有银行平均不良贷款率是1到1.5%，股份制稍微低一点是0.8%，平安去年是0.89%。是比较好的，因为股份制新成立的，所以比较灵活，比较小，所以我们讲究效益，讲究顾客的质量。大行因为是历史积累下来的，所以一些不良贷款是正在处置的，同时还有国家的政策负担，所以不良贷款率会高一点。小银行，像城商行、农商行违约率可能会高一点，达到1.5—2%左右。宜信小额贷款或人人贷违约率应该是很高的，至少高于2%，因为他的客户群本来就是急需钱，但在银行贷不到款的客户群，客户群没有银行优质，同时他让客户支付的利率比较高，因为我能到银行贷到款比较便宜就不会找小额贷了，因为小额贷款的利息是一分、两分，有的是三分、四分，当然了基本都是短期贷款。&&&&&&& 最后一个是风险管理。我在风险管理部门工作期间建了一个很大的数据库，把风险管理加进数据库，对数据库进行挖掘和分析。其中工具用的之一就是SAS，用SAS做了一些模型，判断用户的行为，将模型通过实验室进行验证是否合格，我们用的是SAS模型实验室软件。吴辅世：5台服务器就是5万美金，差不多6.2的汇率，30万人民币。三、四十万人民币对于小微企业来说真的不需要做什么分析，如果是中小企业投资三、四十万能够处理很大量的数据，从投资的角度来讲是绝对可以负担得起的。中国有一个特色，今天是小企业，明天可能是中企业，后天变成大企业。举个例子，国有银行、股份制银行，我们有五大行、12家股份制银行，但是下面一百多家城商行，过去城商行的资产规模是不可能排到全球一千大的银行规模，但是看他们的营收增长，过去几年自然的增长每年20%到30%的增长，并不是通过并购。所以很多银行已经跻身在全球五百大三百大之内。这就是为什么觉得中国的市场有很大的使命感，也很兴奋。今天看这些大的银行做的工作，明天可能就到了城商行或者第三、第四级的银行，都可以普及应用到。&&&&&&& 三、四十万人民币，一般的银行过去做这么大量的数据分析，不管是做市场营销还是风险管理，可能建一个数据仓库的投入就是千万级的人民币。但是今天因为有了这些新的技术，因为结合了SAS的高性能分析，初始投资可以大幅度的降低，银行可以得到很大的效益。大数据市场当然会像刚才那位媒体朋友问到的，不可能一夜之间全面覆盖，但可以一步一步的来，它的扩散效应可以很快的发展，尤其是在中国的市场充满了潜力。即便是像刚才俞总提到的几个应用范围，精准营销前几年真的只有大的银行在谈，现在城商行，包括宁波银行、上海银行都在谈精准营销，都在跟进。风险管理以前做新资本协议合规只有五大行跟股份制银行，现在有十几二十家的城商行也在做，加强风险管理，参照大行的做法，一步一步的去强化他们的风险管理。这些都是在中国市场可以显现出来的有很好的成长潜力的方面。俞勇：结构化和非结构化，通用汽车公司以前就是用结构化的数据来分析，比较简单，这个事大家一直在做，SAS也做的非常出色。现在非结构化数据分析更多一些，文档。我以前也是搞IT的，非结构化的数据分析难度是比较大的，要估计一个模型，假定它的linear问题非常容易，但non-linear问题估计方法没有统一的，因为每个方法都有它的缺点。&&&&&&& 比如信用卡，我要判断给到张博士的信用卡是多少额度，叫申请卡。变量是很多的，年龄、家庭收入、职业，有没有汽车房产等资产，这些变量假定都跟他的额度是线性关系，我们才可以做回归，才可以测算额度。如果是非线性的关系，这就需要风险管理。还有他的年龄说不定跟他的信用卡额度并不是正相关的，或者超过40岁以上这个人的额度就很高，20岁以上额度非常低。这并不是一对一就比较难了。回到非结构化，在金融领域的应用，我感觉还是停留在非常初级的阶段，特别是在银行领域，保险和精算会好一点，金融领域比较少。吴辅世：这段时间张博士参与了一些银行的项目，金融领域是在初始的阶段，因为很多文本分析需求的存在，所以我们SAS刚好有一个很好的产品。&&&&&&&& 近期，在各商业银行迎来数据驱动下再次转型之际，银联信计划于-27日在杭州举办“互联网金融的理念、技术、应用与商业银行转型系列研修活动”，其中安排3天面向高管和决策人员的“数据驱动下的商业银行精细化管理与银行转型高级研修班”和3天面向定量分析和定量管理人员的“现代商业银行的定量分析—以信用评分卡为例”。请有意报名的学员于日前报名，欢迎各有关单位委派人员参加学习。通过微信报名可享受优惠：（银联信微信号：yinlianxin888）&&& 1、前五名九折；&&& 2、每位通过微信报名的参会代表会后可获赠1个1年服务的银联信APP（银联信手机APP智能信息服务平台，简称银联信手机APP，主要由银行业务风险预警信息库和对公业务机会视点信息库两个栏目构成）。&&&&&&& 报名方法：通过微信发送“我要报名”，并留下您的联系方式（单位+姓名+手机号+QQ号或您的邮箱）。&&
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　　京华时报讯 （记者聂宽冕）昨天，首届“永恒的火焰”苏联卫国战争电影回顾展在京拉开帷幕，主办方透露，电影回顾展将于8月28日至9月12日同时在北京和苏州举行，《普通法西斯》《热尼亚、热尼奇卡和“喀秋莎”》《伊若拉营》《二十天无战事》《列宁格勒围困之星火战役》《从天而降》和《方尖碑》7部俄罗斯国家电影基金会的典藏影片将首次在中国展演。　　本届电影回顾展是纪念中国人民抗日战争暨世界反法西斯战争胜利70周年的正式文化活动之一。电影回顾展由俄罗斯叶莲娜和根纳季?季姆琴科慈善基金会与俄罗斯国家电影基金会、中国新闻出版广电总局联合举办。季姆琴科基金会总经理玛丽娅?莫罗佐娃说：“我们希望中国观众和俄罗斯观众一样，在观看这些影片时留下强烈印象。”
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