关于银行业大数据应用的探讨

【摘要】本文阐述了「大数据时代」对银行业带来的变革影响，分析了当前银行大数据应用的现状，并针对加快银行业大数据应用的方法和路径，提出了思考建议。

【关键词】银行业 大数据 应用

随着「大数据时代」的到来，银行业发展面临着新的机遇和挑战。在此背景下，银行业必须从管理体系、运用模式、队伍建设等方面着手，不断挖掘和应用大数据，打造「大数据时代」的核心竞争力。

一、「大数据时代」对银行业带来的变革影响

（一）传统发展战略面临转变

传统银行发展战略是在预测未来经济金融运行趋势下，结合现有人员、机构、资本、客户等资源状况，以及客户产品及业务需求状况，确定其经营目标和发展方式。在「大数据时代」，对数据资源的占有及整合应用能力，成为一家银行能否在市场竞争中脱颖而出的关键。除了银行传统的业务数据、财务指标等标准化数据外，经营行为、用户分析、社交数据、其他交易信息等非结构化数据都需要被采集，特别是互联网金融、电子渠道数据等，必须作为银行目标决策分析的重要依据。

（二）传统经营方式面临重大转变

在「大数据时代」，金融业务与互联网深度融合，银行经营方式发生巨大改变。在业务创新上，以客户反馈信息和需求为基础，结合大数据分析，可以为客户量身定制「专属产品」，满足客户多元化、个性化需求。在营销模式上，依托大数据应用，可以获取客户的消费习惯、风险收益偏好等特征信息，使银行「了解自己的客户」，进而将最合适的产品推介给最需要的客户，变被动营销为主动营销、同质营销为差异营销，提升营销精准度和交叉营销率。在风险管理上，通过大数据分析，对客户进行全面风险评价，并能实时监测和防范风险，可以有效降低贷款风险。在绩效考核上，通过网络、视频、移动技术等，对人员的工作质量、效率、纪律情况进行评估，对绩效考核的「指挥棒」提供有力支撑。

（三）传统业务渠道面临重大转变

当前，互联网金融蓬勃兴起，对银行的支付中介、信用中介等职能带来冲击。如腾讯、阿里巴巴等公司借助广泛的大数据平台及应用，推出了第三方支付、P2P 网贷、「宝宝类」理财等互联网金融服务，各家银行加强科技应用，积极推广网上银行、手机银行、微信银行、在线商城等电子化自助渠道服务，金融产品及服务渠道的网络化趋势更加明显。

二、当前银行业大数据应用面临的困难

随着「大数据时代」的开启，银行业对通过大数据推动业务发展和创新进行了探索和应用，但仍存在着一些问题。

（一）大数据管理体系不够健全

目前银行数据结构基本上是条块分割，对数据管理存在着相关部门各自为政，数据共享、综合应用不足，必须打破业务边界和「部门银行」，重组业务流程，确保数据的及时性和全面性。

（二）银行自身难以打破「信息孤岛」困境

在业务办理、市场分析、内部管理、接受外部监管等经营管理过程中，银行记录了客户账户资金往来、财务信息等数据，信息量丰富但不够完整。如在业务办理过程中，银行拥有客户的基本身份信息，但客户的兴趣爱好、性格特征、生活习惯等其他信息却难以准确掌握。

（三）银行对部分数据的处理应用能力不足

目前银行侧重于处理客户的交易数据、业务数据等「结构化数据」，但对于客户电子渠道操作行为信息、客服通话语音信息、自助设备录像信息、金融服务偏好信息等「非结构化数据」，难以进行综合分析，不能对精准营销提供全面的有效指引。

（四）平台搭建投入及队伍素质要求较高

一方面，目前商业银行的大数据应用平台设施建设相对不足，不仅需要增加数据存储空间、网络带宽等硬件投入，甚至需要调整 IT 基础架构，费用开支压力较大，且短期效益并不明显，造成短期内投入产出比失衡。另一方面，专业的数据分析人员相对缺乏，同时具备业务精通、综合分析能力强、数据提炼融合水平高的复合型人才相对较少，且因此难以组建专业化的数据分析团队。

三、银行业加快大数据应用的实施路径

（一）以「顶层设计」完善大数据工作管理体系

通过在总行层面制定大数据工作规划，以成立专业委员会等方式完善组织架构，发挥业务、渠道、科技、数据分析等多个部门合力统筹推进。主管部门牵头规划协调、组织管理大数据工作，业务部门履行数据采集、分析和应用工作职责，形成大数据整合、应用、推广的全面管理体系。

（二）以「内外联动」健全客户全景视图

一方面，搭建外部数据合作平台。主动与电子商务、社交网络、移动网络等大数据平台开展合作，加强数据交流、信息共享，全面整合客户信息，将金融服务与电子商务、社交网络、移动网络等深度融合，拓宽数据采集渠道。另一方面，着力增强非结构化数据处理能力。加强运用数据分析工具，深挖内部数据，健全客户全景视图。如客户基本信息，包括个人证件、联系方式、社交情况等；客户偏好信息，包括金融产品及业务偏好、交易渠道偏好、兴趣爱好等；客户行为和交易信息，包括业务交易、电子渠道交易和行为等；客户风险信息，包括客户综合信用、风险评估、风险偏好等信息。

（三）以「数据应用」助推业务发展转型升级

在客户全景视图的基础上，银行应进一步通过数据综合分析，结合自身经营情况和发展目标，提供「一户一策」的综合化、差异化服务。在客户营销方面，根据客户状态跟进实时营销，如客户居住地变化、婚姻状况、消费信息等进行针对性营销；根据客户年龄、资产、业务偏好等，开展个性化推荐；根据客户交易记录，分析识别客户需求，开展不同产品交叉营销。在风险管控方面，通过整合客户财务、税务、水电、物流等各类信息，综合分析客户经营实际情况，降低信贷风险。如通过与税务单位等外部机构合作开展「银税互动」，推进纳税信用和银行信用的共建共享，量化企业的信用额度，更有效地开展小微企业贷款。在产品及品牌推广方面，通过大数据应用监测不同市场推广渠道，及时改进产品，不断优化客户体验。同时，可以实时掌握微信、微博等新媒体关于银行的相关信息，及时发现和化解声誉风险。

（四）以「队伍建设」提升核心竞争力

一方面，加强人才储备。积极引进高素质技术人才，通过具体项目实施，提升整体队伍对大数据的应用能力。另一方面，加快技术积累。组建大数据分析团队，加强数据深度挖掘和应用推广，不断强化自身在大数据技术方面的优势，形成自身的核心竞争力。

参考文献

[1]《大数据时代中小商业银行经营转型探讨》，田华茂，《西南金融》（2014 第 11 期）.

[2]《大数据时代银行业应对策略》，张建国，《中国金融》（2014 第 15 期）.

作者简介：伍加乐（1986-），男，汉族，江西新余，中国农业银行江西新余城北支行副行长，经济师，经济学学士学位，金融数据应用及分析。

作者 伍加乐