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2019/4/22

5級評分標準6評估向量 鼓勵產業邁向最佳化

全球產業DATCON出爐 金融服務業表現最佳

希捷科技
所謂的「資料準備程度(DATCON)指數」意在揭露個別產業的優勢、機會以及資料能力,特別是在資料的管理、分析、使用以及獲利層面。本文將透過DATCON指數來分析各產業的資料領域,以及資料的管理、使用、領先程度、獲利能力等程度。


為了體現不同產業的差異,國際數據資訊(IDC)公司建立了「資料準備程度」(DATa readiness CONdition,DATCON)指數,這是全球第一款用於評估各產業對於管理、分析和儲存資料之準備情況的指數。除此之外,該指數還可識別有待解決的缺口,以及企業務必予以考慮的最緊迫舉措。

DATCON指數做評量體現不同產業差異

「資料準備程度(DATCON)」指數係為一項指標,用以衡量特定產業對於預期未來業內資料成長的管理、掌控程度。特定產業中任一企業的DATCON指數,可能高於或低於該產業計算之得分。

採1至5級評分標準

DATCON指數採用從1到5級的評分標準,其中第5級表示該產業已處於理想的狀態,第1級則表示該產業在管理和將其產生、收集、儲存和分析之資料完全貨幣化的準備方面情況危急。此外,資料準備程度指數得分最低為0.1分,最高到5.0分。0.1分到1.0分屬於第1級、1.1分到2.0分屬於第二級,以此類推。

6評估向量估算分數

DATCON指數係整合六個向量和眾多指標,從調查、研究、產業專家以及其他繁複的模型化技術計算所得之分數。六個評估向量說明如下:

1. 企業資料領域

此向量得分由IDC全球資料領域對每一產業各類資料成長軌跡的估算所推導得出,資料類型涵蓋關鍵和超關鍵資料、需要各層級安全防護的資料、大數據分析使用的資料、人工智慧應用程式使用之資料、即時資料等。資料領域為任一年所有被擷取、創造、複製和使用的新資料量。

2. 數位轉型和第三方平台

此向量得分是透過衡量產業之活動、計畫、企業贊助、投資,以及其他與一系列IDC第三平台及創新加速器相關的洞察所得出。此類創新包含物聯網、區域鏈、大數據、人工智慧,以及數位轉型的進展。數位轉型為第三平台以及相關技術之應用,旨在從基礎提升社會各個層面。在業務執行方面,即代表以技術改變決策流程。

3. 架構得分

此向量得分結合該產業架構相關的各項指標,例如邊緣IT投資、IT占該企業總支出之百分比、帶動/拖累情況等。

4. 高層參與

此向量衡量企業高層的參與程度,包括對DATCON架構多項指標技術予以贊助、領導以及編列預算。

5. 資料價值能力

此向量評定了解資料價值,並將其變現或視為資產的必要能力。

6. 領先程度(自評)

此向量評估企業對於資料管理、資料安全性、資料領先程度及願景,以及資料技術人員可用性的自我能力檢視,亦衡量一企業如何看待自身與同業之間的差異。

所有得分可能由IDC演算模型、初步研究、專家見解,以及對位列《財星》前一千大企業進行的直接調查所取得。每一評估向量中的各項指標,均以其對於達到更高層級能力的重要性進行加權,而每一評估向量亦以其對於達到最佳資料準備度的重要性進行加權。加權總得分,即為各產業的DATCON層級。

金融服務業獲3.3分資料準備度表現突出

此份報告係針對金融服務業進行調查。金融服務業由銀行業、保險業、證券業所組成,整體產業的DATCON指數得分落在第4級,代表其資料準備度處於先進狀態(表1)。




金融服務業在部分數位轉型領域中領先,在諸多DATCON評估向量中表現優異,並充分掌握資料脈動,懂得如何將資料運用到極致。然而,要達到最佳化,仍有改進空間。

金融服務產業整體資料準備程度(DATCON)指數為3.3分,重點結果如下:

‧金融服務業看重IT投資,供客戶使用的業務部分需要單純、便利、快速。舉例而言,交易商需要以最快的速度完成交易,以利掌握市場動態,在正確的時機完成交易;個人金融市場仰賴與客戶建立關係;保險業則致力將保單核發變得更便利,並簡化理賠程序。金融服務商預期投資IT將來可還本,因此積極挹注資金,但金融服務商的財務長仍然必須考量成本。

‧金融服務業中,每個子產業的業務發展皆已臻成熟,而各個子產業企業之間的資料管理協同一致,在同質的商業版圖中共存。基礎架構範本可利用此類環境,從中學習並與同業協同合作。

‧金融業是資料領域成長速度最慢的產業之一,整體資料成長速度比其他產業慢10%。各類型的重要資料皆有成長,舉例而言,保險業許多受物聯網帶動的資料正急遽增加,因此小型封包資料隨之成長。

‧有鑑於對速度、便利性的敏感度,可以想見金融服務業正大力加強自身能力,以管理即時資料和各項交易。金融服務業以邊緣運算和AI為首要投資標的,以求盡可能推動即時交易。

‧金融業全面致力於防制詐騙,每減少1%的詐騙,即有助於直接提升企業獲利。因此,諸如資料驗證和AI等技術有助於減少詐騙事件,提升客戶參與度及滿意度,以及企業獲利能力。

金融服務業調查資料分析

金融服務業的DATCON估算總分為3.3分,是本次研究中得分最高的產業。企業高層擁有強大的領導力,以充足預算投資大部分的創新領域(表2)。




就連機器人方面,在接受調查的企業當中,也以機器人流程自動化(RPA)的形式獲得相當高額的資金挹注;RPA能降低成本,並提升效益和競爭力。

比方說,Betterment以及其機器人投資能力,就是一個數位科技促使傳統金融服務業跟進角逐的例子。2008年,Betterment平台可說是帶動了機器人投資的風潮和市場影響力。Betterment創立目的在於吸引新手投資人,而如今其機器人平台領先業界,能滿足各類型投資帳戶一切所需,致力吸引更高階的投資人。華爾街大多數投資銀行正急起直追,設法與Betterment機器人的效能達到平起平坐,並搶占或贏回市占率。

隨著客戶互動方式的多元化,使應用程式開發商須確保金融服務業的客戶體驗達到穩定一致。

交易、銀行業、保險業和貸款轉往線上競爭,面對面交流的比例降低,意味著一流的使用者介面或最流暢的程序,將可產生各類客群的移轉效應,而要成功完成程序、體驗的變革,必須對客戶偏好以及行為模式有透徹的了解。這份洞察力來自於各種資料來源,並結合分析能力和未來人工智慧技術。

物聯網、大數據分析位居金融服務業投資順位選項的前兩名,雖然各個子產業之間仍存在差異,但整體金融業的投資實際上相當全面(圖1)。除此之外,金融服務業由於業務本身固有的避險特性,正盡其所能地利用雲端,但調查結果顯示,35%的金融服務商儲存於雲端的資料量低於25%,更有14%的服務商目前完全沒有使用雲端技術,此類限閱式(need-to-know)存取的資料庫,資料通常不流通。可以理解的是,礙於法規和隱私問題,特定資料集須有防火牆保護,但除非資料流通的情況獲得改善,否則分析和AI難以發揮真正的潛力。


▲圖1 金融業領先與落後的投資順位。(圖表取自英文版報告)


一家規模極大的金融服務機構了解其必須克服資料不流通的阻礙,而對於企業內公有雲的使用狀況,該公司的IT副總裁表示:「我們的雲端儲存量介於5%至10%。但因資料遲緩又繁重,並無大規模的集體資料遷移行動。」談到未來兩年的雲端使用,該機構表示:「若管理得當並選定合適標的,絕對有興趣將更多資料存放在公有雲,目前已有腹案。然而,在可預見的未來,尚不考慮將客戶資料放在公有雲……但最終公有雲仍將是必行之道;持平而論,公有雲存放量將會加倍。」

而之所以不考慮客戶資料,是攸關其敏感性。由此可見,資料安全不僅僅是金融業者認真看待其身為資料管理員這個角色的體現,同時也是一個投資的方向。即使如此注重安全防護,接受調查的金融服務機構仍嚴格自我要求;他們了解永遠有弱點存在,且需要保障客戶資料,以及針對資料外洩或其他漏洞向各主管機關提出說明(圖2)。


▲圖2 資料防護統計。(圖表取自英文版報告)


金融服務業比大多數產業更勝一籌的地方,在於其領導力和願景是由企業高層所帶動。有鑑於政府以法規限制,加上廣為人所知的資料外洩事件,由高層引領金融業並不意外(圖3)。


▲圖3 高層參與統計。(圖表取自英文版報告)


接受調查的金融服務機構,在預測並管理資料領域成長方面也保持領先,逾70%的機構表示了解未來兩年的內部資料成長,如圖4所示。


▲圖4 資料管理統計結果。(圖表取自英文版報告)


根據接受調查的金融服務機構得知,在管理資料領域和其中全體動態方面,金融業顯然準備較充分。

金融服務業資料領域揭密

經IDC評估的所有產業資料領域中,金融服務業並非成長最快速的產業;反之,即使須管理部分極機密的資料,其資料領域成長速度仍屬落後(圖5)。


▲圖5 金融服務業的資料成長。(圖表取自英文版報告)


每個產業的資料成長都需要一定程度的安全防護(全球整體資料領域中的絕大部分),而金融服務業資料領域名列第一,有88%的金融服務資料領域需要一定程度的防護(媒體及娛樂資料領域僅65%需要安全防護)。圖6為金融服務資料領域各類資料的成長曲線。

各類資料成長的速度並不一致,表3則進一步說明圖6各項資料的特質。





▲圖6 金融服務業關鍵資料成長趨勢。(圖表取自英文版報告)


儘管如此,在資料環境的整合、管理及獲利能力方面,部分金融服務業的機構被視為業內翹楚。

紐約梅隆銀行(BNY Melon)開發了強大的大數據分析環境Digital Pulse,可經由名為Nexen的開放應用程式介面(API),承載複雜的交易資訊。其系統原先的設計旨在將該銀行新應用程式的設計標準化,而如今已可讓客戶和開發人員每月存取約10億筆交易資料,託管金融資產約31兆美元。

摩根大通(JPMorgan Chase)為全美國最大銀行,託管的資產達2.5兆美元,個人儲蓄業務規模僅次於美國銀行(Bank of America),服務全美14%的銀行客群。其大數據環境的資料量約200PB,源自全球3萬多個資料庫中逾30多億個帳戶。銀行從每一次互動收集結構性與非結構性資料,並將資料用以分析媒體宣傳、詐騙偵測等,更能依據資料中客戶群收入、花費的變化來預測經濟趨勢。

保險業方面,資料仍用於詐騙防範、巨災風險管理等關鍵領域。美國保險業龍頭GEICO炙手可熱的資料分析產品「Gecko」,是另一個更創新的實例,業務資料分析顯示,原先只做一次性的Gecko廣告行銷活動推出後,業務量隨之成長,而Gecko最後成為該公司的廣告要角。

針對金融服務業的建議

金融服務業雖然在DATCON指數位列先進層級,產業的資料準備度仍有提升空間。

統整資料

要管理並創造有效的資料環境,最大的挑戰為多數金融服務業機構的封閉本質。每個子產業的業務領域皆已劃分開來,缺乏共用資料或是協力擬定企業解決方案的動力。因此,執行長及董事會等企業高層須制定資料/分析策略,並由資訊長管轄,以各業務領域為利害關係人,將策略擴展至整個企業。

合規性/安全防護投資列為首要目標

解決資料整合的一大難題後,企業必須接續處理安全防護、隱私以及法律遵循。由於機構的資料需求越趨複雜、外部資料來源增多,加上企業有降低成本考量,進而將機密資料從內部資料中心轉向外部託管。因此,解決這三大障礙至關重要。為推行電子商務,歐洲「付款服務指令修正案(PSD2)」法規目前要求銀行依照客戶需求,與第三方付款服務供應商共用資料。資料共用目前雖未達到全球化,但隨著法規或是市場因素驅動,假以時日將勢在必行。

金融服務機構掌管了與客戶相關的機密資料和隱私資料,服務供應商與客戶之間的數位信賴關係錯綜複雜,經由守護隱私、保護資料以及防範詐騙來加以鞏固。數位信賴度將影響客戶忠誠度,因此,各家金融機構必須解決企業內的資料安全防護和隱私問題。

著重在客戶體驗

在各類行動平台以應用程式進行的金融交易日益增加,尤其以銀行業、證券業等等子產業最為興盛。 為了提升客戶滿意度並維繫客戶忠誠度,在所有數位平台管理客戶體驗極為重要。選擇或更換金融服務機構比以往更加方便,經由數位行動平台提供客戶體驗(CX),略一失足即可能危及長期經營的客戶關係。

<本文作者:希捷科技>

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