韋顏秋+黃旭+張煒

大數(shù)據(jù)時代的來臨，催化了互聯(lián)網(wǎng)金融的發(fā)展，隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)日益廣泛應(yīng)用，對金融生態(tài)和金融格局都將產(chǎn)生深刻影響。國家層面對大數(shù)據(jù)發(fā)展給予高度重視，2015年8月，國務(wù)院印發(fā)《促進大數(shù)據(jù)發(fā)展行動綱要》，明確指出大數(shù)據(jù)已成為國家基礎(chǔ)性戰(zhàn)略資源，《大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)“十三五”發(fā)展規(guī)劃》已征求了專家意見，有望年內(nèi)發(fā)布。我國商業(yè)銀行在經(jīng)歷十年的高速增長后正步入轉(zhuǎn)型時期，其整體運營模式正在從“外延式”發(fā)展向“精細化”發(fā)展轉(zhuǎn)型。未來的商業(yè)銀行應(yīng)主動擁抱“大數(shù)據(jù)”，從數(shù)據(jù)中獲得洞察力，占據(jù)價值鏈核心位置，引領(lǐng)傳統(tǒng)模式向數(shù)字化的智慧銀行轉(zhuǎn)型。可持續(xù)發(fā)展的數(shù)字化智慧銀行意味著銀行將圍繞數(shù)字技術(shù)不斷優(yōu)化其客戶交互、產(chǎn)品、流程和數(shù)據(jù)，在降低客戶服務(wù)成本的同時也增強更高接觸程度的服務(wù)。為此，數(shù)字化智慧銀行要求銀行戰(zhàn)略、業(yè)務(wù)模式和理念的深層數(shù)字化轉(zhuǎn)型，也要求將與客戶面對面的親密感融合到數(shù)字交互中，從數(shù)據(jù)中提取洞察力。本文將分析大數(shù)據(jù)能推進商業(yè)銀行向數(shù)字化轉(zhuǎn)型的特性，探討商業(yè)銀行數(shù)字化轉(zhuǎn)型的基礎(chǔ)，提出轉(zhuǎn)型的思路和策略，以期為我國商業(yè)銀行數(shù)字化轉(zhuǎn)型的探索提供有價值的參考。

大數(shù)據(jù)推進數(shù)字化轉(zhuǎn)型的特性

大數(shù)據(jù)是指數(shù)據(jù)容量大到超出傳統(tǒng)數(shù)據(jù)工具獲取、存儲、管理和分析的能力，同時，大數(shù)據(jù)由量變引起質(zhì)變，需要創(chuàng)新思維模式和處理方式，能帶來更強的決策能力、洞察能力、流程優(yōu)化能力。大數(shù)據(jù)的內(nèi)涵決定其具有推進商業(yè)銀行數(shù)字化轉(zhuǎn)型的特性。

加速金融脫媒。以商業(yè)銀行為代表的金融機構(gòu)在傳統(tǒng)金融體系內(nèi)扮演者信息中介的角色，在充斥信息不對稱的金融市場中，規(guī)范著一種金融秩序。隨著大數(shù)據(jù)時代的來臨，傳統(tǒng)金融機構(gòu)作為中介媒介正成為低效率和高成本的制造者，傳統(tǒng)金融體系的脫媒化趨勢愈演愈烈。大數(shù)據(jù)與傳統(tǒng)數(shù)據(jù)相比具有“4V”的特點：一是數(shù)據(jù)存儲容量巨大（vo l ume），大數(shù)據(jù)以ZB為統(tǒng)計單位；二是數(shù)據(jù)類型眾多（variety），包括結(jié)構(gòu)型數(shù)據(jù)也包括音頻、視頻、圖片等非結(jié)構(gòu)性數(shù)據(jù)；三是數(shù)據(jù)價值密度低（value），單位數(shù)據(jù)價值度比較低；四是處理數(shù)據(jù)的速度要求非常快（velocity），時效性強，智能分析能力強。以第三方支付、余額寶、P2P和眾籌等為代表的互聯(lián)網(wǎng)金融利用大數(shù)據(jù)優(yōu)勢，使得金融市場幾乎達到?jīng)]有金融中介的狀態(tài)，成本更加低廉、效率更高，嚴重削弱商業(yè)銀行在傳統(tǒng)體系內(nèi)的金融中介作用。商業(yè)銀行數(shù)字化轉(zhuǎn)型以大數(shù)據(jù)應(yīng)用為前提，轉(zhuǎn)變以往依賴網(wǎng)點規(guī)模和人員數(shù)量擴張的中介運營模式，深刻領(lǐng)會大數(shù)據(jù)的理論和精髓，創(chuàng)新“去中介化”的價值創(chuàng)造方式。

改變信息創(chuàng)造方式。信息處理方式是商業(yè)銀行運營的核心技術(shù)，商業(yè)銀行數(shù)字化轉(zhuǎn)型首先體現(xiàn)在信息創(chuàng)造方式的改變。大數(shù)據(jù)被廣泛應(yīng)用于信息處理中，主要體現(xiàn)在各種算法，執(zhí)行自動、高速、網(wǎng)絡(luò)化運算，提高風(fēng)險定價和風(fēng)險管理效率，能有效降低現(xiàn)實中的信息不對稱性。大數(shù)據(jù)分析方法是統(tǒng)計方法而非計量方法，側(cè)重于全樣數(shù)據(jù)而非樣本數(shù)據(jù)，分析中尋找相關(guān)性而非因果關(guān)系，分析結(jié)果為概率而非精確度。例如利用大數(shù)據(jù)技術(shù)的網(wǎng)貸業(yè)務(wù)，發(fā)放信貸最重要是信息處理，網(wǎng)貸平臺通過搜索引擎對互聯(lián)網(wǎng)用戶在進行網(wǎng)上支付或購物時留下大量信息進行搜集和篩選，然后在信息處理的過程中，利用云計算、云存儲技術(shù)和信用模型進行信用評級。阿里小貸是這方面的開拓者，基于其自有電商平臺，用戶數(shù)據(jù)和信息很容易獲得，利用云計算和信用模型評估信用狀況，貸后風(fēng)險管理通過阿里小貸的后臺管理完成，分析貸款跟進速度、滯留狀況和違約情況。商業(yè)銀行數(shù)字化轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵是信息創(chuàng)造方式的改變，在大數(shù)據(jù)時代，商業(yè)銀行需構(gòu)造高效、高價值、低成本、低信息不對稱的信息創(chuàng)造方式。

拓展客戶界定范圍。大數(shù)據(jù)技術(shù)極大地拓展了客戶的服務(wù)范圍，能兼顧大客戶和“長尾市場”的金融服務(wù)需求。商業(yè)銀行一般遵循“二八定律”進行客戶服務(wù)，即主要關(guān)注20%的重要客戶，往往忽略80%的普通客戶?；ヂ?lián)網(wǎng)時代，客戶需求更具有個性化、碎片化、大數(shù)量、分散化的特點，“長尾理論”被認為是對傳統(tǒng)的“二八定律”的徹底顛覆，只要產(chǎn)品存儲和流通的渠道足夠廣，需求不旺或銷量不佳的產(chǎn)品所共同占據(jù)的市場份額可以足夠大，足以與那些少數(shù)熱銷產(chǎn)品相匹敵甚至更大。但是，商業(yè)銀行運營模式?jīng)Q定其具有高服務(wù)成本，信息處理處于劣勢，技術(shù)水平不符合大數(shù)據(jù)時代要求，使其難以服務(wù)“長尾市場”。商業(yè)銀行數(shù)字化轉(zhuǎn)型體現(xiàn)在運用大數(shù)據(jù)的價值和創(chuàng)造力服務(wù)于更智慧、更高需求的客戶，能迎合互聯(lián)網(wǎng)時代金融需求的新變化。通過對客戶的瀏覽行為及地理位置軌跡、POS等終端、各種APP軟件等大數(shù)據(jù)的清洗、整合和分析，找到這些現(xiàn)象背后的相關(guān)因素，快速形成對當前市場環(huán)境的洞察力，拓清并預(yù)測未來發(fā)展脈絡(luò)，進行分析客戶、定位市場、創(chuàng)新產(chǎn)品設(shè)計。

提高靈活性且簡化運營流程。通過大數(shù)據(jù)應(yīng)用，商業(yè)銀行能構(gòu)建適應(yīng)性強的核心銀行業(yè)系統(tǒng)來創(chuàng)建靈活敏捷的銀行業(yè)環(huán)境。通過對業(yè)務(wù)、運營和技術(shù)做出調(diào)整，銀行將能夠使用行為模式識別技術(shù)，來滿足規(guī)章制度與風(fēng)險控制需求，同時提高服務(wù)水平及客戶滿意度。這種敏捷的運營模式將允許銀行快速實施產(chǎn)品與服務(wù)創(chuàng)新、提高服務(wù)質(zhì)量、改善客戶關(guān)系、提高靈活性。使用大數(shù)據(jù)技術(shù)，商業(yè)銀行能夠推出模塊化的商業(yè)服務(wù)來規(guī)范業(yè)務(wù)流程，組成這些商業(yè)服務(wù)的通用數(shù)據(jù)、業(yè)務(wù)規(guī)則及流程均可快速配置，創(chuàng)新簡化的運營流程提高客戶贏取率，增加每一位客戶收入，降低運營成本，消除阻礙商業(yè)洞察力的因素，從而利用信息來提高競爭力。例如一家頂級的歐洲跨國銀行實施大數(shù)據(jù)核心系統(tǒng)轉(zhuǎn)型計劃，分析從制造到產(chǎn)品和服務(wù)分配的整條價值鏈，將調(diào)查結(jié)果與業(yè)務(wù)模式進行比較，針對選定的重點領(lǐng)域提高經(jīng)營利潤，在6年時間內(nèi)，這家銀行已將成本收入比從50%降低至30%。

優(yōu)化風(fēng)險管理。商業(yè)銀行通過大數(shù)據(jù)優(yōu)勢，可以識別并且全面管理企業(yè)中的各類風(fēng)險，如信用風(fēng)險、運營風(fēng)險、名譽風(fēng)險和IT風(fēng)險等?；诖髷?shù)據(jù)應(yīng)用的風(fēng)險管理，能形成新型風(fēng)險洞察力，通過構(gòu)建風(fēng)險視圖，實施風(fēng)險調(diào)整值管理，借此提高經(jīng)營效力與財務(wù)業(yè)績，并從客戶贏取率、產(chǎn)品定價到執(zhí)行標準以及商業(yè)戰(zhàn)略的執(zhí)行中受益。為此，商業(yè)銀行通過部署大數(shù)據(jù)平臺，給整個財務(wù)、風(fēng)險及合規(guī)部門提供系統(tǒng)的、可靠的、實時的信息，從而使得這些部門可以利用高級分析與情境分析工具來模擬投資風(fēng)險、壓力測試、風(fēng)險回報、資本分配及報告制作，最后將風(fēng)險分析結(jié)果完全集成到管理信息系統(tǒng)中，以便及時做出明智決策。借由基于大數(shù)據(jù)的風(fēng)險管理，商業(yè)銀行可以把整個解決方案實施到監(jiān)管、業(yè)務(wù)流程和系統(tǒng)中，以實現(xiàn)在風(fēng)險與預(yù)期收益間取得均衡。

商業(yè)銀行數(shù)字化轉(zhuǎn)型的基礎(chǔ)與實踐

商業(yè)銀行為實現(xiàn)數(shù)字化智慧銀行轉(zhuǎn)型，具有組織與流程、技術(shù)儲備、人員能力與素質(zhì)以及數(shù)據(jù)上的基礎(chǔ)（如圖1），也積累了豐富的實踐經(jīng)驗，為未來新型價值模式的構(gòu)建進行準備和探索。

基礎(chǔ)

組織與流程。商業(yè)銀行以其獨特的運營模式與其他金融機構(gòu)相區(qū)別，也是商業(yè)銀行運營的基石，組織結(jié)構(gòu)上形成總分行的管理架構(gòu)，流程上趨于規(guī)范和嚴密。由此，保證了商業(yè)銀行業(yè)務(wù)板塊集中于資產(chǎn)與負債業(yè)務(wù)，兼顧中間業(yè)務(wù)發(fā)展，客戶選擇上更傾向于重要客戶，組織與流程特點決定商業(yè)銀行戰(zhàn)略更趨向于穩(wěn)定、封閉、保守的特點。如此穩(wěn)定的體系架構(gòu)為商業(yè)銀行進行數(shù)字化轉(zhuǎn)型提供可靠的基礎(chǔ)保證，在保持可持續(xù)性前提下，能預(yù)判和控制風(fēng)險的發(fā)生與蔓延，確保商業(yè)沿著“數(shù)據(jù)——信息——商業(yè)智能——價值”的數(shù)字化路經(jīng)進行轉(zhuǎn)型。

技術(shù)儲備。技術(shù)是商業(yè)銀行運營核心，技術(shù)儲備和發(fā)展能夠改變業(yè)務(wù)模式、運營方式，進而改變戰(zhàn)略、贏利方法。服務(wù)方式主要包括網(wǎng)上銀行、自助銀行、呼叫中心等渠道，以及信用卡、自助貸款、移動按揭、手機賬戶即時通等；在運營方式上體現(xiàn)在客戶細分、銷售機會挖掘、CRM等策略。商業(yè)銀行技術(shù)儲備先后經(jīng)歷了服務(wù)器及數(shù)據(jù)庫技術(shù)帶來的手工賬務(wù)向電子賬務(wù)處理方式轉(zhuǎn)變；信息技術(shù)發(fā)展使得商業(yè)銀行從賬務(wù)處理發(fā)展為產(chǎn)品和新渠道整合；數(shù)據(jù)倉庫、CRM、計算機硬件發(fā)展使得商業(yè)銀行實現(xiàn)物理渠道和虛擬渠道融合。商業(yè)銀行現(xiàn)有的技術(shù)儲備為其進行數(shù)字化轉(zhuǎn)型提供了條件和基礎(chǔ)。

人員能力與素質(zhì)。人力資源是商業(yè)銀行競爭力可持續(xù)發(fā)展的生命線，人員能力和素質(zhì)衡量商業(yè)銀行整體人力資源儲備水平。從數(shù)量和素質(zhì)上看，商業(yè)銀行匯聚最為優(yōu)秀的人才，國內(nèi)優(yōu)秀高校畢業(yè)生及國外高校的海歸人員成為商業(yè)銀行招聘對象，學(xué)歷水平較高、專業(yè)覆蓋較為齊全，基本形成較為完備的人才儲備。但是，從能力上看，雖然受傳統(tǒng)商業(yè)銀行運營體系影響，儲備的高素質(zhì)人才并沒有發(fā)展面向現(xiàn)代信息時代的能力，與新興互聯(lián)網(wǎng)金融業(yè)態(tài)所需的能力要求相去甚遠，但是，通過轉(zhuǎn)變傳統(tǒng)的思維和理念，在數(shù)字化轉(zhuǎn)型戰(zhàn)略的指引下，在實踐中去鍛煉和學(xué)習(xí)，加之通過成熟的人才體系引入新鮮“血液”，能為商業(yè)銀行數(shù)字化 轉(zhuǎn)型提供堅實的人才基礎(chǔ)。

數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。在大數(shù)據(jù)時代，數(shù)據(jù)基礎(chǔ)是商業(yè)銀行贏得數(shù)字化轉(zhuǎn)型成功的關(guān)鍵。我國商業(yè)銀行具有完備的IT基礎(chǔ)設(shè)施和數(shù)據(jù)中心，經(jīng)過多年運行積累了大量的數(shù)據(jù)，也最具條件率先盤活大數(shù)據(jù)資產(chǎn)，洞察數(shù)據(jù)中蘊涵的價值，更加科學(xué)地評價經(jīng)營業(yè)績、評估業(yè)務(wù)風(fēng)險、配置全行資源，引導(dǎo)銀行業(yè)務(wù)科學(xué)健康發(fā)展。同時，利用銀行網(wǎng)點、ATM、POS終端、移動終端、網(wǎng)絡(luò)銀行、手機銀行、短信銀行、微銀行、客服視頻音頻等渠道，為商業(yè)銀行創(chuàng)造了全新的客戶接觸方式，獲取海量的結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，為商業(yè)銀行數(shù)字化轉(zhuǎn)型創(chuàng)造了廣闊空間。

實踐與典型案例

商業(yè)銀行在大數(shù)據(jù)應(yīng)用方面積累了豐富的實踐經(jīng)驗，綜合來看，國外尤其是美國商業(yè)銀行是利用大數(shù)據(jù)提升競爭力的先驅(qū)，國內(nèi)商業(yè)銀行的跟進也很及時，依據(jù)對大數(shù)據(jù)技術(shù)的理解和自身基礎(chǔ)特征，進行創(chuàng)新性嘗試和探索。

國外銀行應(yīng)用大數(shù)據(jù)的實踐。以美國第一資本金融集團（Capital One）為例來說明國外商業(yè)銀行應(yīng)用大數(shù)據(jù)的成功經(jīng)驗。Capital One率先在業(yè)內(nèi)提出信息驅(qū)動戰(zhàn)略，是全球范圍內(nèi)運用大數(shù)據(jù)技術(shù)的先驅(qū)。經(jīng)過近30年的發(fā)展，已經(jīng)形成數(shù)據(jù)驅(qū)動戰(zhàn)略和完備的大數(shù)據(jù)經(jīng)營體系，實現(xiàn)將合適的產(chǎn)品在合適的時間以合適的價格投向合適的客戶。依靠豐富的數(shù)據(jù)積累和強大的模型分析能力，進行客戶選擇、設(shè)計創(chuàng)新產(chǎn)品與風(fēng)險控制。具體做法包括：

第一，建立功能強大的的信息處理系統(tǒng)。信息系統(tǒng)是整個公司業(yè)務(wù)的“神經(jīng)系統(tǒng)”，不應(yīng)依靠第三方外包公司提供信用評分黑盒模型，投入巨資自主研發(fā)客戶數(shù)據(jù)信息處理系統(tǒng)，僅在2006年投資在升級IT系統(tǒng)金額甚至超過Google公司。

第二，將大數(shù)據(jù)技術(shù)融合到業(yè)務(wù)操作中。進行員工思維和能力培養(yǎng)，提升員工IT、金融、統(tǒng)計分析等綜合應(yīng)用能力。同時，增強IT部門和業(yè)務(wù)部門溝通與協(xié)作，消除彼此間的隔閡，要求IT部門人員定期與業(yè)務(wù)部門人員一起工作，形成協(xié)同的合作關(guān)系。公司還安排IT部門高管參與公司規(guī)劃決策，保證公司戰(zhàn)略選擇和決策過程有IT技術(shù)的支撐和嵌入，以保持決策過程中大數(shù)據(jù)應(yīng)用的一致性和前瞻性。

第三，不斷創(chuàng)新數(shù)據(jù)處理技術(shù)。在阿靈頓、紐約、舊金山各設(shè)立科學(xué)實驗室，共有約130名數(shù)據(jù)專家進行著建模和數(shù)據(jù)分析。有效整合海量的用戶、產(chǎn)品、市場、管理、交易、交互等數(shù)據(jù)，提煉和歸納用戶風(fēng)險特征、消費習(xí)慣、產(chǎn)品特征、管理流程和管理活動等要素，深入發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)間的相關(guān)性，通過實驗調(diào)優(yōu)模型參數(shù)，優(yōu)化業(yè)務(wù)流程，尋求最優(yōu)的解決方案。

國內(nèi)銀行應(yīng)用大數(shù)據(jù)的實踐。國內(nèi)銀行結(jié)合自身特點在業(yè)務(wù)流程中創(chuàng)新導(dǎo)入大數(shù)據(jù)技術(shù)，體現(xiàn)在渠道拓展、產(chǎn)品設(shè)計、個性化服務(wù)、精準營銷、信貸管理、風(fēng)險管理等方面，尤以民生銀行、浦發(fā)銀行、招商銀行、中信銀行和光大銀行等為代表。浦發(fā)銀行推出“SPDB+”互聯(lián)網(wǎng)金融戰(zhàn)略，用新的產(chǎn)品設(shè)計滿足個性化需求，精簡了服務(wù)流程，如針對網(wǎng)絡(luò)消費貸款的“浦銀點貸”，業(yè)務(wù)模式為“純信用、全線上、無需紙質(zhì)資料、實時審批放款”，實現(xiàn)貸款流程1分鐘內(nèi)完成。民生銀行基于阿拉丁移動云平臺研發(fā)了“蒲公英”“啄木鳥”“貓頭鷹”三大獨具特色的數(shù)據(jù)產(chǎn)品，覆蓋業(yè)務(wù)規(guī)模分析、公司客戶管理、風(fēng)險預(yù)警領(lǐng)域。如“蒲公英”是民生銀行研發(fā)的客戶關(guān)系管理與服務(wù)APP，將云、社交、移動與大數(shù)據(jù)等技術(shù)無縫融合，為客戶經(jīng)理提供所轄客戶的業(yè)務(wù)概況和詳細信息，還具備客戶智能推薦、產(chǎn)品智能推薦、實時余額查詢、大額變動和到期提醒等功能。“啄木鳥”運用大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，以預(yù)警事件驅(qū)動的方式觸發(fā)風(fēng)險審計及貸后管理，形成了“以客戶為中心”的風(fēng)險預(yù)警信息全視角展現(xiàn)，全面建立了風(fēng)險傳導(dǎo)的工作機制。

銀行向數(shù)字化轉(zhuǎn)型的思路和策略

思路

商業(yè)銀行數(shù)字化轉(zhuǎn)型應(yīng)以大數(shù)據(jù)為核心的信息驅(qū)動戰(zhàn)略為指引，以“智慧銀行”建設(shè)為目標，遵循“數(shù)據(jù)——信息——商業(yè)智能——價值”的轉(zhuǎn)型路徑，以“實驗—改進”為方法論，輔以風(fēng)險控制體系（如圖2），創(chuàng)建有機處理繁雜數(shù)據(jù)，高效配置金融資源，敏銳洞察并引領(lǐng)客戶需求高度智能化的新型金融業(yè)態(tài)，使得產(chǎn)品更具個性化，營銷更具精準化，管理更加數(shù)據(jù)化，服務(wù)更加人性化、風(fēng)控更加高效化。商業(yè)銀行為迎接大數(shù)據(jù)時代的到來，在組織結(jié)構(gòu)及流程、人員、技術(shù)和數(shù)據(jù)等方面具有堅實的基礎(chǔ)，在實踐中也積累了相關(guān)經(jīng)驗，但是，面對數(shù)字化的戰(zhàn)略轉(zhuǎn)型，還需要系統(tǒng)性的思維，從體系建設(shè)上進行謀劃和部署。

策略

創(chuàng)建大數(shù)據(jù)應(yīng)用戰(zhàn)略為數(shù)字化轉(zhuǎn)型提供驅(qū)動力。商業(yè)銀行創(chuàng)建大數(shù)據(jù)應(yīng)用戰(zhàn)略主要包括：獲取、分析、應(yīng)用和評估四個步驟。第一，商業(yè)銀行大數(shù)據(jù)獲取首先要解決數(shù)據(jù)類型問題，除了用戶交易信息、統(tǒng)計數(shù)據(jù)、財務(wù)報告、信用分析等結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)外，大數(shù)據(jù)時代，更應(yīng)強化基于網(wǎng)頁瀏覽、網(wǎng)絡(luò)社交、網(wǎng)絡(luò)交易等行為數(shù)據(jù)，基于心理活動、情感表達等的動機數(shù)據(jù)，基于設(shè)備傳感、手機位置等的機器數(shù)據(jù)。其次，要拓展數(shù)據(jù)獲取來源，一方面，要積極與移動網(wǎng)絡(luò)、電子商務(wù)、社交網(wǎng)絡(luò)等數(shù)據(jù)平臺融合；另一方面，要與專業(yè)數(shù)據(jù)公司及移動終端設(shè)備、傳感器網(wǎng)絡(luò)合作，形成一體化的數(shù)據(jù)供應(yīng)鏈體系。第二，商業(yè)銀行大數(shù)據(jù)分析上，要建設(shè)“數(shù)據(jù)倉庫”概念，提升大數(shù)據(jù)挖掘和分析水平。對經(jīng)過梳理整合后的關(guān)鍵海量數(shù)據(jù)進行持續(xù)實時處理，建設(shè)數(shù)據(jù)倉庫項目，建立數(shù)據(jù)管控體系，搭建基礎(chǔ)數(shù)據(jù)平臺。第三，把商業(yè)銀行大數(shù)據(jù)應(yīng)用在全方位的經(jīng)營管理中，通過對大數(shù)據(jù)進行清洗、整合、分析，跟蹤和聚類等深度挖掘和分析，構(gòu)建全面的大數(shù)據(jù)應(yīng)用視圖，將結(jié)果應(yīng)用到信息戰(zhàn)略制定、管理模式調(diào)整、營銷模式創(chuàng)新、產(chǎn)品結(jié)構(gòu)優(yōu)化等方面。第四，把商業(yè)銀行大數(shù)據(jù)評估作為價值判斷，對數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)質(zhì)量、分析方法、應(yīng)用效果以及收益與風(fēng)險進行全方位考察，把評估結(jié)果作為完善和提升大數(shù)據(jù)應(yīng)用戰(zhàn)略的依據(jù)。

設(shè)立大數(shù)據(jù)實驗室并協(xié)同“實驗—改進”方法論。設(shè)立大數(shù)據(jù)實驗室就是為了能將大數(shù)據(jù)應(yīng)用戰(zhàn)略更好地實施，而進行的孵育與培養(yǎng)過程，在“實驗—改進”方法論的協(xié)同，能確保低風(fēng)險情況下，在適當?shù)臅r機針對適當?shù)娜送瞥鲞m當?shù)漠a(chǎn)品。首先，在銀行內(nèi)部專門設(shè)立大數(shù)據(jù)創(chuàng)新實驗室，賦予其在統(tǒng)籌業(yè)務(wù)、管理、科技、統(tǒng)計等方面人才與資源的權(quán)力。實驗室統(tǒng)一負責(zé)大數(shù)據(jù)有關(guān)各類方案的制定、實驗、評價、推廣和升級。在解決方案投向市場前，實驗室都應(yīng)進行單元試驗、穿行測試、壓力測試和返回檢驗，同時，不斷優(yōu)化模型算法。最后，對整體項目從設(shè)計、試驗、結(jié)果進行風(fēng)險收益綜合評估，通過測試后方可投入市場。其次，在方法論上，銀行可采用“實驗—改進”方法實現(xiàn)數(shù)據(jù)精細化。具體操作上，第一，從需求屬性、客戶統(tǒng)計特征及網(wǎng)絡(luò)關(guān)系等維度將客戶細分為多個實驗組；第二，依據(jù)實驗組特性設(shè)計專有產(chǎn)品，有針對性地進行測試；第三，利用大數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析模型，分析實驗數(shù)據(jù)和反饋信息，指導(dǎo)實驗解決方案的完善和調(diào)整；第四，依靠大量的“實驗-改進”測試，在掌握客戶消費偏好、風(fēng)險特征、產(chǎn)品改進意見以及營銷模式等基礎(chǔ)上，使得產(chǎn)品在大規(guī)模推向市場之前，就已經(jīng)勝券在握。

加強風(fēng)險控制以確保大數(shù)據(jù)應(yīng)用戰(zhàn)略可持續(xù)。大數(shù)據(jù)應(yīng)用戰(zhàn)略是商業(yè)銀行數(shù)字化轉(zhuǎn)型的驅(qū)動力，設(shè)立大數(shù)據(jù)實驗室并協(xié)同“實驗—改進”方法論能確保數(shù)字化轉(zhuǎn)型的實施，但是，如對大數(shù)據(jù)應(yīng)用管理不善，大數(shù)據(jù)本身可能演化成難以量化的大風(fēng)險。首先，從大數(shù)據(jù)應(yīng)用系統(tǒng)本身來看，要監(jiān)管好大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施硬件和軟件運營安全。具體措施上：確保IT整合以實現(xiàn)基礎(chǔ)架構(gòu)的簡化；建立虛擬化的共享資源池，以實現(xiàn)對IT資源靈活和隨需應(yīng)變的管理；將IT基礎(chǔ)架構(gòu)與業(yè)務(wù)模式協(xié)同起來，實現(xiàn)風(fēng)險防控的數(shù)字化對接；按照IaaS、PaaS和SaaS的技術(shù)演進順次，逐步提升風(fēng)險防控能力。其次，商業(yè)銀行要加大研發(fā)數(shù)據(jù)分析風(fēng)險管理技術(shù)，針對信用風(fēng)險、流動性風(fēng)險、利率風(fēng)險等方面實現(xiàn)精細化管理。通過創(chuàng)新數(shù)字化風(fēng)險模型應(yīng)用，基于客戶和市場上的結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，進行量化模擬和驗證，進行有效的風(fēng)險預(yù)警。最后，加強與監(jiān)管機構(gòu)合作交流，借助監(jiān)管服務(wù)的力量，提升自身的大數(shù)據(jù)安全水準，協(xié)調(diào)大數(shù)據(jù)鏈條中的所有機構(gòu)，共同推動數(shù)據(jù)安全標準，加強產(chǎn)業(yè)自我監(jiān)督和技術(shù)分享，構(gòu)建全面風(fēng)險管理體系，進行統(tǒng)一監(jiān)控和治理。