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作者hyf2020-08-18 21:12
系统架构师, 浪潮商用机器企业云创新中心

银行网点智能化推动IT架构的演进

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行业背景:

根据银保监会披露的数据,截至2020年5月,今年全国已经有超过800家银行网点申请关闭。在2019年国有六大行网点数量合计减少了869个。而于此同时,很多上市银行却在投入大笔资金对现有的网点进行智能化的改造。一边关闭网点,一边投入大量资金做网点智能化的改造,银行的葫芦里到底卖的什么药?

其实,这两个动作都是银行在IT技术发展大背景下做出的选择。网上银行,手机银行,大量自助机具的应用使得银行业务的离柜率近年来大幅攀升。2016年银行业平均离柜率84.31%;2017年行业平均离柜率87.58%;2018年这一数字达到88.67%。而上市银行整体离柜率均高于90%,部分已达到95%。大量的银行业务,包括存款,转账,甚至贷款审批都变为计算机自动或半自动完成。IT技术的应用大大提升了银行的效率。

随着手机支付、央行电子货币的实施,现金的使用场景萎缩,未来客户去银行网点的次数将会大幅降低,客户只有在需要办理复杂的银行业务,例如:财富管理,信托,资产配置咨询等,才需要去银行网点。随之而来的是银行网点的职能发生转变,从原来的业务办理场所变为金融服务体验中心,而银行柜员也相应转换为理财规划师或金融产品顾问。

未来,银行的客户覆盖模式是手机银行+自助柜员机具+服务体验店的模式。随着网点职能的变更,网点的基础设施特别是IT基础设施也需要向着智能化,服务体验优化的方向进步。

网点智能化:

网点智能化虽然是近几年才开始热起来的概念,但是网点的智能化改造很早就开始了。网点智能化改造的最终目的就是集中银行的优质资源服务好20%的客户。 众所周知经济学中有一个二八原则,20%的客户为公司创造80%的利润,公司应该将80%的资源投入到为20%客户的服务中去。

所以,网点智能化就是不断将低价值的客户交由自动化和标准化的服务设备去覆盖,而将网点和银行服务人员等资源向高净值客户倾斜,为他们提供更好的服务体验。现在回头看整个网点的智能化改造大致分成三个阶段:

第一个阶段:柜台向自助转化

这一阶段的特点是使用大量的自助机具,代替柜员提供简单、重复性的服务,比如:存款,取款,查账,缴费等。这一阶段的目的主要是通过自助机具提供服务,解决柜员这一服务资源瓶颈。从最开始的叫号机、ATM(自助取款机)、BST(自助查询机)、CDM(自助存款机)、CRS(存取款一体机、循环使用的更高级)、自动回单柜;到现在业务自助办理&互动的自动填单机、自助办卡机等。

在第一阶段,网点智能化推动了IT基础架构向CS(Client Server)模式发展,大批自助机具作为客户端设备接入总行的前置接入服务器。前置接入服务器对自助机具发送过来的交易报文进行分拆、处理并连接到后台的综合业务系统进行账务交易的记录。大体架构如下图1所示:

图1

第二个阶段:线下向线上转化

这一阶段的特点是利用电话银行、网上银行、手机银行等大量的自动化、标准化服务手段将“长尾”客户“驱离”银行网点。这一阶段主要的目的是对客户精细化分层,进一步消除给高净值客户提供服务时,网点和人员被低价值客户占用的问题。

在第二阶段推,网点智能化动了IT基础架构向分布式架构和云计算的方向发展。在原有的业务模式中,无论是柜员还是自助设备其数量都是可控的,其业务的变化速度是相对较慢的。所以,业务的压力是可以提前预测的,业务模型是不需要经常更改的。但是,随着银行APP的推广,业务压力随客户行为模式发生爆发性增长的可能性大幅提升,应用迭代的速度大幅提升。这就决定了IT基础架构的资源分配需要更灵活,弹性更强,承载的峰值压力更大。多数银行在这些新应用中采用了分布式云计算环境,大体架构如下图2:

图2

第三个阶段:智能化、精准化营销

这一阶段的特点是充分利用大数据,AI,5G,边缘计算等新兴技术,实现对高净值客户的定制化金融服务,提高客户满意度,以达到精准营销, 提升银行收入的目的。这一阶段主要解决的是如何服务好高净值客户的问题。

在第三阶段推动了IT基础架构从云计算向边缘计算+云计算的模式转型。随着大量长尾客户被推向银行App和自助机具,银行网点和柜员更多被用来向高净值客户提供定制化服务,以提高客户满意度和忠诚度。定制化服务的最大特点在于实时性和针对性,因此要求智能化网点能独立完成客户识别,实时多维画像,智能精准推荐等。

智能化网点的IT需求

目前大部分银行网点的智能化还停留在第二阶段向第三阶段过度的初期。 多数智能化网点目前还只是做到了O2O(线上和线下结合),即使极个别网点实现了人脸识别也并没有以此为基础做到定制化服务。这中间一个关键的问题是:当前的云计算模式无法实现客户的实时多维画像和精准精准推送。

在云计算模式下,所有的客户数据被上传到云数据中心。对于用户多维画像这种需求属于OLAP类型的应用。通常这类需求很难依靠索引进行精确定位,更多是需要对数据进行遍历。那么,数据量越大遍历的开销也就越大,这也就是为什么现在多数大中型银行不开放客户多维实时画像功能给理财顾问的原因之一。另一个原因是考虑到实时数据在网点和云中心之间的延迟。

而边缘计算恰好可以很好地满足这种新的需求。通过在网点或地域中心建立边缘计算格点,将地域敏感的客户数据在本地汇聚成数据集市,同时将本地客户的部分数据分析任务在本地进行。这样要分析的数据量大大减少,可以做到实时或准实时分析。

但是,如果网点数据完全不上传也会造成数据建模样本少,特征抽取不足的问题。所以,新的智能化网点势必要求IT架构是边缘计算+云计算的模式。交易数据全量上传在云计算中心进行数据建模和特征抽取。然后,将地域敏感的数据和分析模型下发到边缘计算格点。智能网点根据到访的客户,提交客户多维分析请求,边缘计算格点实时反馈分析结果和推荐产品给理财顾问。

在整个业务处理周期中涉及到的技术点包括:云计算(计算中心资管分配),大数据(数据汇总和建模),AI(人脸识别和推荐算法),边缘计算(多维画像和推理)。

边缘计算

边缘计算是一种分散式运算的架构,将应用程序、数据资料与服务的运算,由网络中心节点移往网络逻辑上的边缘节点来处理。边缘计算将原本完全由中心节点处理大型服务加以分解,切割成更小与更容易管理的部分,分散到边缘节点去处理。边缘节点更接近于用户终端装置,可以加快资料的处理与传送速度,减少延迟。边缘计算是在靠近数据源头的地方提供智能分析处理服务,减少时延,提升效率,提高安全隐私保护。

在边缘计算中最喜欢举得例子就是章鱼模型。章鱼就是用“边缘计算”来解决实际问题的。作为无脊椎动物,章鱼拥有巨量的神经元,但60%分布在章鱼的八条腿(腕足)上,脑部仅有40%。章鱼在捕猎时异常灵巧迅速,腕足之间配合极好,从不会缠绕打结。这得益于它们类似分布式计算的“多个小脑+一个大脑”。边缘计算也属于一种分布式计算:在网络边缘侧的智能网关上就近处理采集到的数据,而不需要将大量数据上传到远端的核心管理平台。

智能化网点的IT架构

智能化网点的IT架构分成两块,一个是网点内的边缘计算格点,另一个就是云计算中心。在云计算中心中IT架构和传统的数据中心类似,基础架构云平台为各类系统提供资源池。在基础架构云平台之上构建大数据湖,用以汇总各个网点的交易和账务数据。构建AI建模训练资源池,通过从大数据湖中抽样进行特征识别训练。最终,大数据湖和AI训练应用定期将网点相关的数据和训练的模型下发到网点的边缘计算格点。

在计算格点中根据地域敏感的数据子集构建自己的数据集市并将数据中心下发的特征模型用于以后的推荐计算。当高净值客户到达智能化网点后,其面部特征立刻被摄像头捕获,并通过边缘计算格点上的人脸识别算法匹配出客户ID。然后,边缘计算格点根据客户信息实时做出客户的多维视图并以此为基础进行智能产品推荐。最后,将这些信息发送到投资顾问的手持设备上,辅助投资顾问对高净值客户进行精准营销,更多的信息见下图3

图3

在整个架构中,云计算中心的IT架构可以参考较为成熟分布式云计算环境的搭建,此处就不再赘述了。对于智能网点的边缘计算格点,可能有一些相对特殊的要求:

1, 支持GPU

无论是人脸识别,客户多维分析(GPU DB)和AI推荐算法都可以从GPU获取加速效应。所以,边缘计算节点最好能够支持GPU,以提升实时响应时间。

2, 支持较大的本地存储空间

由于边缘计算格点所带的数据重要性并不高,数据量也不大。所以,出用户节约成本考虑不建议配置单独的存储,可以采用本地SSD或NVme盘来支持本地业务。

3, 对本机的硬件可靠性要求较高

鉴于智慧网点的边缘计算格点主要是给销售人员提供辅助手段,所以该系统的可用性和可靠性级别就不需要太高,在考虑成本的大前提下一般不采用双机备份或多机群集的高可用解决方案。主要依靠硬件本身的可靠性来保证可用性。

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添加新评论4 条评论

#jnwzt系统架构师, 山东城商行联盟
2020-08-21 15:32
学习了。 网点智能化或者智慧银行的推进,一方面是业务发展的需求,另一方面也是因为abcd等技术的发展推动了业务场景的发展,可以说是技术引领业务的一种表现。同时业务场景的发展又反过来对技术架构提出了新的要求。对边缘计算如果有详尽的案例就更好了。
#Leaveschz项目经理, 重庆三峡银行
2020-08-20 16:47
网点智能化是未来银行发展的一个方向,但是智能网点我觉得定位应该不太准确,应该是智慧银行或者智慧厅堂更为准确一些,里面涉及到很多更加细节化的技术不是一篇文章能够讲清楚的,但是作者提出了一个整体架构思路和方向,但是对架构的合理性和可行性缺乏论证和案例支撑,如果能够从费用成本、投入产出、投资与收益等方面进行论证和阐述合理性和可行性效果将会更好。

hyf@Leaveschz 目前我也只是有架构思路和方向,也在工作中找合适的解决方案提供商去合作。

2020-08-28 14:45
#Dongxin系统架构师, 某银行股份有限公司
2020-08-20 16:43
的确银行整体离柜率已经非常高了,这个背后归功于IT技术的发展。这个演进过程随着社会的发展都比较清楚,建议作者后期可以在云计算,大数据,AI,边缘计算多维度可以分享一些演讲技术架构及方案内容。如果后更加完整的就更好,呵呵

hyf@Dongxin 谢谢,你的建议。后续我会根据合适的方案添加这些内容。

2020-08-28 14:44
#lxpeng163项目经理, 哈尔滨银行
2020-08-20 16:24
文章内容详实全面,全面介绍了国内网点智能化的情况,读完受益匪浅,对日常工作帮助很大;如果能添加一些具体的实施案例效果应该能更好

hyf@lxpeng163 很抱歉,这么晚才回复。由于我是系统架构师,具体的实施案例一般都是我们的合作ISV完成的,所以,我手头没有现成的案例。

2020-08-28 14:44
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