徐文華+韓雨笑

【摘要】大數據時代來臨，深刻影響著各行業(yè)的發(fā)展，其中銀行作為各工業(yè)企業(yè)部門的主要資金支持者，也面臨著前所未有的壓力。因此，研究大數據背景下銀行業(yè)的發(fā)展與對策有著強烈的現實意義。本文首先對大數據在銀行業(yè)（主要以商業(yè)銀行為研究對象）中的應用進行了綜述，其次，分別探討了大數據在商業(yè)銀行中的具體應用實踐，再次，從機遇和挑戰(zhàn)兩方面分別分析了大數據應用對商業(yè)銀行帶來的影響，最后，給出了大數據時代商業(yè)銀行的應對之策。

【關鍵詞】大數據 商業(yè)銀行 經營模式 脫媒化

一、商業(yè)銀行大數據應用研究綜述

目前國內對大數據在商業(yè)銀行中應用的論文并不多，常見的是報紙和網絡上介紹性的科普文章。國內這一方面的研究論文大多介紹大數據及相關技術，并探討給商業(yè)銀行帶來的機遇和挑戰(zhàn)并附以大數據應用的典型案例。國外的研究則主要側重大數據應用的技術層面，而具體針對銀行業(yè)應用的文獻較少。趙付玲等對大數據時代下商業(yè)銀行信息化問題進行了分析；蔚趙春等研究了大數據在商業(yè)銀行中的具體應用與實踐；田華茂研究了大數據背景下中小商業(yè)銀行的經營轉型問題；閆冰竹分析了大數據時代銀行業(yè)的發(fā)展，更多的是從管理視角進行論述；方方著重研究了大數據趨勢之下商業(yè)銀行的應對策略；劉天白等簡要分析了銀行業(yè)在大數據時代的嘗試性行為；潘明道等分析了大數據時代下，銀行業(yè)面臨的挑戰(zhàn)；李璠等研究了大數據時代銀行業(yè)的機遇與挑戰(zhàn)；孫浩從技術視角分析了大數據時代銀行業(yè)的機遇與挑戰(zhàn)；王珊等研究了金融企業(yè)大數據技術的選擇策略問題。

二、大數據在商業(yè)銀行的應用實踐

大數據技術在商業(yè)銀行中有著廣闊的應用前景。商業(yè)銀行作為全社會貨幣流通系統(tǒng)樞紐，可依托搜索引擎收集大量的客戶行為數據，并結合自身的資金供需及交易數據，開展大數據應用。商業(yè)銀行具體的大數據應用實踐包括如下：

（一）渠道拓展

大數據時代商業(yè)銀行的渠道不僅包括傳統(tǒng)的渠道，而且還要整合日益互聯互通的各種渠道，并增加社交網站等新的客戶接觸點。商業(yè)銀行應整合門戶網站、網上銀行、電話銀行、手機銀行、ATM 等電子渠道，利用微博、微信、社交網站等新媒體，打造在線綜合金融營銷服務平臺，進行產品推送、意見收集、客戶服務和營銷服務。

（二）個性化服務

個性化的金融產品和服務將成為銀行業(yè)務發(fā)展的主要目標。個性化服務包括互聯網化的電子渠道全景體驗、個性化產品推薦、LBS位置營銷、面向客戶個體的深度觀察等。商業(yè)銀行通過收集并分析社交網絡數據，聚類出不同的客戶群體，如高影響力的客戶、存在嚴重不滿情緒的客戶、轉行傾向的客戶，然后向這些客戶群采取更有針對性的服務。

（三）精準營銷

通過客戶行為分析并預測需求實現精準營銷是典型的大數據應用。精準營銷包括目標客戶的精準定位、傳播途徑的選擇、營銷活動執(zhí)行趨勢分析和異常監(jiān)控、營銷活動的傳播效果和市場效果評估。商業(yè)銀行應用大數據分析用戶影響力、用戶聚集區(qū)域和日?；顒榆壽E、用戶基礎銀行業(yè)務使用的規(guī)律、用戶關注點來實現客戶營銷。

（四）小微企業(yè)信貸

隨著利率市場化，存貸利差縮小，小微企業(yè)將是商業(yè)銀行大力發(fā)展的業(yè)務。小微企業(yè)信貸面臨的難題是企業(yè)數量大、管理不規(guī)范、信息不對稱。商業(yè)銀行需要通過大數據挖掘、分析和運用，去識別具有市場潛力的中小企業(yè)客戶，完善批量化、專業(yè)化審批，將貸款提供給合適的小微企業(yè)。

（五）信用管理

客戶信用管理可通過大數據分析實現，因為個體或組織的關鍵信息和行為都被記錄下來，而這些數據足跡能通過社交網絡和搜索引擎獲取。目前一些小微信貸的客戶管理就是靠大數據支撐，其通過網絡低成本廣泛采集客戶的各類數據并進行分析挖掘，判斷客戶資質。

三、大數據應用給商業(yè)銀行帶來的機遇

大數據的應用正改變著金融業(yè)態(tài)，同時將引起銀行業(yè)務模式深刻的變革。通過上述大數據在商業(yè)銀行中的應用實踐，可以看出大數據應用將推動商業(yè)銀行在營銷、服務、管理等領域進行全面調整和深度整合，從而不斷增強核心競爭力，提升企業(yè)經營績效和資本運營效率，提高盈利能力。可以說，大數據應用為我國商業(yè)銀行經營模式轉型提供了重要戰(zhàn)略契機，借助大數據中國銀行業(yè)的未來發(fā)展將呈現出全新的藍圖。

第一，大數據應用將提升商業(yè)銀行核心競爭力。大數據的管理能力將成為銀行競爭力的核心要素。首先，商業(yè)銀行擁有海量的客戶數據和交易數據，能夠得出具有指導意義的結論。其次，商業(yè)銀行已經在以信用評級模型和市場營銷模型為代表的“小數據”分析上積累了經驗，儲備了技術，具備向“大數據”分析跨越的基礎。隨著“大數據”時代的來臨，商業(yè)銀行運用科學分析手段對海量數據進行分析和挖掘，可以更好地了解客戶的消費習慣和行為特征，分析優(yōu)化運營流程，提高風險模型的精確度，提升風險定價能力，研究和預測市場營銷和公關活動的效果，從每一個經營環(huán)節(jié)中挖掘數據的價值，從而進入全新的科學分析和決策時代。

第二，大數據提供了創(chuàng)新的營銷手段、渠道和平臺。通過整合銀行內部數據和外部社會化的數據可以獲得更為完整的客戶拼圖，從而進行更為精準的營銷和管理。銀行本身擁有客戶的大量數據，通過對數據的分析可以獲得很多信息，從而成為進行管理和營銷的依據。大數據時代商業(yè)銀行為客戶的個性化、定制化需求提供精準的服務既成為必要，也有了可能。很多銀行都清楚地認識到，金融服務機構不僅應銷售產品和服務，而且還應成為在管理其客戶數據以及通過不同渠道為其客戶服務方面的真正以客戶為中心的組織，增加客戶的忠誠度。隨著大數據的大量涌現，尤其是在社交媒體網絡的背景下，渠道戰(zhàn)略不應僅限于傳統(tǒng)的銀行渠道，而且還應整合新的客戶接觸點，這種趨勢已經變得日益清晰。雖然完成此項工作不是一件容易的事，但組織應通過設計信息管理戰(zhàn)略啟動該流程，應對大數據的挑戰(zhàn)。

第三，大數據應用將提升客戶服務水平。大數據時代商業(yè)銀行不僅銷售產品和服務，而且積累了豐富的客戶交易數據，特別是在網絡社會化和搜索引擎技術支撐下，商業(yè)銀行還能收集到社交網絡上客戶的活動軌跡以及市場數據。商業(yè)銀行只要善于分析和應用這些數據，通過數據再利用和數據重組，分析客戶的消費偏好，就能準確發(fā)現并掌握客戶需求，并通過不同渠道為客戶提供個性化的服務。

第四，大數據應用將提高商業(yè)銀行管理水平。商業(yè)銀行積累的關于資產、負債、評級、客戶、交易對手等各種數據資產，將在信貸管理、成本核算、資本管理、績效考核等方面發(fā)揮重要作，提升商業(yè)銀行的管理水平。隨著商業(yè)銀行數據分析能力提升，可實現真正的“以數據說話”。

四、大數據應用給商業(yè)銀行帶來的挑戰(zhàn)

大數據時代商業(yè)銀行賴以存在的基礎逐漸減弱，金融將逐步形成互聯網金融模式。主要表現在：互聯網發(fā)展導致市場信息不對稱程度逐步降低；P2P平臺出現導致資金供需雙方可借助電子平臺直接交易；金融發(fā)展逐步實現去中介化。大數據應用不僅為商業(yè)銀行引入新的競爭主體，而且改變甚至完全重塑了傳統(tǒng)金融的經營模式，將對銀行競爭格局和方式產生深遠影響，具體體現在以下幾個方面：

（一）金融服務脫媒化

金融脫媒不斷滋生了新型業(yè)態(tài)參與金融市場競爭。首先，金融同業(yè)競爭加劇。目前金融機構均向綜合經營方向發(fā)展，跨業(yè)投資步伐不斷加快。保險、證券、信托都在發(fā)行理財產品，銀行也紛紛設立基金公司。其次，第三方支付企業(yè)通過各類產品與業(yè)務創(chuàng)新，替代了大量原本屬于銀行的支付業(yè)務。第三方支付改變了銀行在支付領域的“自大”地位與心理，逐漸蠶食銀行支付結算市場份額。2013年中國第三方支付交易規(guī)模達17.2萬億元，較往年增長38.7%，并且預計將繼續(xù)呈現快速增長的趨勢。最后，互聯網公司準金融屬性開始發(fā)酵?；ヂ摼W公司不但涉足了代理基金、保險等業(yè)務，而且憑著自己的數據利器進軍貸款業(yè)務，建立P2P平臺，這些將直接影響銀行的代理收入。

（二）對傳統(tǒng)商業(yè)銀行盈利模式的沖擊

在宏觀經濟增速由高速向中速過渡、利率市場化改革進程明顯加快的大背景下，商業(yè)銀行凈息差下降成為必然趨勢，信貸成本繼續(xù)下降的空間有限，收入成本比大幅壓縮的空間也不大，銀行業(yè)未來利潤增速會放緩，經營壓力將逐步增加。

五、大數據時代商業(yè)銀行應對策略

（一）培養(yǎng)面對大數據時代的核心競爭力

首先要有綜合管理數據的能力。銀行需要同其他企業(yè)進行數據和信息的交換，獲得更完整的數據，同時要對數據進行全面的分析，特別是要具備即時處理大量的半結構化和非結構化數據的能力。其次要具備制定、引導數據標準的能力。由于各行業(yè)的數據標準和格式存在差異，如何逐漸統(tǒng)一數據標準以便進行更方便的數據交換和融合是面臨的巨大挑戰(zhàn)。大銀行應當利用數據方面的優(yōu)勢，抓緊制定金融信息語言標準化建設，提升財務信息化水平，迎接大數據挑戰(zhàn)。最后是精準和快速的執(zhí)行力。任何對大數據的分析只有轉換為實際的商業(yè)行動才能夠真正為銀行創(chuàng)造價值。精準取決于大數據時代對客戶的全面深刻了解，制定的行動方案具有針對性和差異化。

（二）實施差異化戰(zhàn)略、注重品牌建設轉型

個人在生活和工作中也將越來越依賴于那些基于數據分析的應用程序，具有一定分析能力的個人甚至會建立自己個人的數字檔案，通過對自己的數據進行建模來做出決策和規(guī)劃。隨著“數字化個人”的不斷發(fā)展，如何管理自身的數據、保護自己的隱私也將成為生活中不可或缺的內容。因此，銀行的新品牌戰(zhàn)略要更加考慮客戶的細分，對存款人、貸款人的行為進行全面的分析，進行差別定價，提升高回報客戶的忠誠度。商業(yè)銀行需要利用信息來支撐品牌價值的提升，實施品牌建設轉型。

（三）與大數據金融競爭和合作

隨著大數據金融的發(fā)展，銀行與大數據金融的競爭和合作不可避免。一方面，銀行可以通過發(fā)展自己的大數據平臺與其開展直接競爭。在當前的各大電商平臺上，每天都有大量的交易發(fā)生，第三方支付機構需要大銀行提供通道，銀行可以獲得有價值的數據。另一方面，銀行需要與大數據金融企業(yè)加強合作互利。綜合的大數據注定難以被某一家企業(yè)、機構或政府部門所獨自掌控，因此任何想壟斷大數據的想法和行為都是不現實的，企業(yè)之間的合作互贏是發(fā)展的潮流。銀行可與電信、電商、社交網絡等大數據平臺開展合作，進行數據和信息的共享和利用，將金融服務與移動網絡、電子商務、社交網絡等完美融合。當然，成功的關鍵在于建立銀行與電信運營商、電商、社交網絡等參與方的合理的利潤分配模式。

參考文獻：

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