摄影 / 李静宜
【拉斯维加斯现场直击】
“人工智能、大数据分析所产生的业务价值,最后都必须落实到行业进行应用。”Teradata大中华区总裁辛儿伦16日在Teradata Analytics Universe 2018年度大会揭露了Teradata当前战略,以及未来在台湾的云端布局策略。
比起Teradata今年年会上的主力产品展示、未来趋势分析,甚至是客户应用分享,辛儿伦以一个更宏观的角度谈Teradata。他提到,Teradata的核心定位,是以客户的业务价值为出发,提供解决方案,而非是技术导向,也不单只是一个产品的提供商,而他也认为,产品或服务的问世,也都是以解决客户业务痛点为导向。
辛儿伦进一步指出,Teradata就是要成为世界前500强、前1000强公司所信赖的合作伙伴,而不只是一个可以被选择的厂商而已。他也认为,Teradata与这样大型的企业合作,不会是以单一专案进行,都是以了解客户的痛点、需求与策略后,长期地为企业一步步达成业务目的。
辛儿伦说,好几年前,Teradata就已经从资料仓储公司,成为整合资料分析的厂商,接下来也会以更开放的心态,让企业在资料分析的战略中,都能随时、随地部署技术,达到业务目的。
跨产业资料媒合,为企业发展大数据应用的趋势
Teradata用户横跨12大产业,包括金融业、电信业、运输管理业、航空业、电子商务、快递产业、电力、高科技制造业、政府部门民生服务等。从这些企业的经验中,辛儿伦指出,单用企业本身的数据进行分析,显然已经不够,跨产业资料媒合,更是企业在发展大数据应用的一大趋势。不止企业内部数据,外部数据的结合,能产生更精准的分析。
Teradata大中华区业务总监黄新恺也补充,电信业与金融业的资料媒合,是银行发展FinTech的重要趋势,而且,台湾的电信业者几乎都在往这方向前进。他举例,台湾某家消金大行已与台湾的电信业者进行跨业合作,透过电信业者的资料,作为银行小额信贷的核贷标准。黄新恺也进一步提到,所有电信业者都有用户的GPS资料,所以,当用户使用手机进行刷卡消费时,就会知道用户的位置,再与银行刷卡消费的所在地比对,就能知道是否为本人进行消费,借此侦测假交易,进而降低诈骗风险。
经验导向的决策不够精确,得透过大数据分析才能精确决策
辛儿伦认为,过往以经验为导向的决策,已经不够精确了,得改用科学数据做为依据进行分析,才能做出精确性决策。
他也举例,在百货公司、大型量贩店的选址上,协助企业进行人群属性分析,包括消费者的年龄、阶层、收入区间、交易体系水准,都能做为实体店面设立的决策考量。而在运输管理业,Teradata也已在大中华区协助北京地铁、上海地铁、广州地铁、深圳地铁等营运单位,使用大数据作人流分析,进行地铁站的细节规划。例如,一个地铁站要设置多少出口、入口才能负荷人流,以及如何采用预警分析,作为地铁站的应急管理。他提到,做好前期的数据分析,就能有效避免掉资金的浪费,或是规划不足的状况。
“任何一个场景,都要与时俱进,要以科学数据为依据,做动态的调整与优化。”辛儿伦强调。
相对于其他产业,数据对金融业来说就更为重要,可以说是完全离不开资料的产业。若没有大数据基础与AI大数据分析,金融业都不用营运下去了,Teradata大中华区云端业务总监张琦表示。他提到,不管是个金、企金,在服务银行用户的环节,都需要使用到数据,为银行回避日常金融风险、挽留客户、维护客户关系。
张琦也以金融业采用数据分析,结合IoT技术作为举例。他提到,个人向银行贷款,都需要有担保物作为抵押保证,但有些客户存心要诈骗,向银行贷款之后,连担保物如汽车,都可能直接卖到黑车市场,银行除了追不到贷款出去的金额,连抵押物都无法追回变现。
所以,如何避免客户诈欺,降低贷款风险,变成银行的一大课题。而Teradata提供的解决方案,就是在贷款客户向银行抵押的汽车上,装上IoT感测器,监测车辆的位置,若有异常的移动,就能即时追踪客户的担保物,即便遭受贷款诈欺,也至少能追回担保物,减少损失。
此外,为了解决部分企业负责人向银行贷款后,因经营不善或恶意倒闭,以致于无法偿还贷款,Teradata也提供一套解决方案,从银行内部与外部资料,收集贷款人的相关资料,检视同一企业负责人是否有于别地开新公司,再向银行贷款的行为。此外,也收集了关系人资料,检视此贷款人的妻子、兄弟、儿女,是否另外成立公司,名下还有多少资产,借此向他们以诉讼方式追款。张琦表示,此方案推出一年,即为某一银行客户弥补了上10亿美金的损失。
而大型金融机构在铺设ATM、实体分行时,其实也需要有大数据分析,进行精确布点。张琦解释,银行在选择地点的考量,不止是人流大就够了,经过的使用者资产水平高低、是否住在附近,都是考量。此外,结合电信业者去势别化的人流统计学资料、户籍资料、当地房地产价格等外部资料,也都可作为分析的依据,让银行能有综合性的评估。
Teradata在台云端策略,联手云端大厂推动分析即服务
台湾企业云端化尚未普及,所以云端业者包括IBM、Oracle、Microsoft、Google、AWS,也都积极要抢进台湾云端资料仓储与云端大数据分析的市场。相较于这些原本就有云端基础架构的的业者,Teradata在云端这块似乎难以赶上?对此,辛儿伦回应,云端是一个广泛领域,这些大型厂商的定位也不相同,Teradata提供的是能够让企业在云端上部署资料分析的服务(Analytics as a Service),而非IaaS(Infrastructure as a Service)或PaaS(Platform as a Service)。
Teradata也选择与AWS、Azure等大型云端服务商达成合作关系,要打造双赢而非竞争的生态系,辛儿伦也透露,未来将有第三朵云成为Teradata的合作伙伴。他也提到,目前与Azure的合作上,已经有为全球超大型零售商提供解决方案的实际应用案例。
张琦也补充,Teradata预测未来越来越多企业,会走向混合云模式,不会只单一建立数据中心(data center),而这些公有云、私有云,未来也会组成统一平台,去满足客户的分析需求,给予客户更高的转换灵活度。
最后,辛儿伦也强调,各行业的领导者与决策者,都应该尽量避免凭个人臆测做判定,以及用过时的经验做决策,做拍脑袋式的决策,应该要拿出数据事实说话,用科学依据治事,让企业在全球更有竞争力。
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