商業銀行轉型升級的大數據戰略分析

北京電子科技職業學院 彭爽

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商業銀行轉型升級的大數據戰略分析

北京電子科技職業學院 彭爽

摘 要：商業銀行面臨多重壓力考驗，大數據戰略是其賴以突破困境的最佳工具。商業銀行具備了諸如客戶群體龐大、客戶信任度和粘度較高、數據儲備充足、資金實力雄厚、人力資源充足等優勢來實施大數據戰略，但目前還需要著力解決優化數據結構、拓寬數據來源、提高數據質量、提升數據處理能力、保障數據安全等問題，如此才能保證大數據戰略的順利實施。

關鍵詞：商業銀行 轉型升級 大數據戰略

在新的社會經濟條件下，我國商業銀行進入了改革發展的關鍵時期，正在經受多重壓力的考驗。首先是利率市場化的沖擊。由于我國銀行業長期實行分業經營，存貸款業務是銀行的主營業務，利息收入成為銀行業收入的主要來源。利率市場化必將打破現有傳統銀行業的戰略和業務模式，從業務類型、產品開發、服務、市場、渠道、盈利模式等多個層面上對商業銀行施加巨大的壓力。隨著利差收窄，存貸款市場的競爭日趨激烈，這必將大大增加銀行獲取資金的成本，而非利息收入占比提高也會造成營業成本和獲取客戶的成本上升。此外，隨著匯市、股市進一步開放和活躍，必然會有越來越多的投資者選擇將銀行存款轉移到收益率較高的金融衍生產品，導致銀行存款大量流入證券、外匯市場，大幅減少銀行低成本資金來源。然而，對商業銀行最強有力的沖擊來自于新興的互聯網金融。馬云曾經說過，如果銀行不改變，那么我們就改變銀行。

隨著眾多實力雄厚的電子商務巨頭不斷向傳統銀行的業務領域滲透擴張，金融市場上已經逐漸成長并壯大了一只以第三方支付、P2P理財、網絡信貸等新業態構成的互聯網金融隊伍，開始對商業銀行的傳統經營業態和競爭格局產生影響。互聯網金融能為中小微企業融資、民間借貸、個人投資理財等需求提供更加便捷和個性化設計的解決方案，其推出的重多金融產品的收益率也遠高于銀行的存款利率和理財產品收益，開始大量分流商業銀行賴以生存的存貸款業務，不斷推高銀行金融債券的融資成本，使商業銀行面臨越來越大的資金來源壓力。第三方支付企業憑借支付成本低、操作靈活便利等優勢，奪走了大批商業銀行的客戶，嚴重擠占了其支付結算市場份額，大大減少了商業銀行的中間業務收入。正如比爾·蓋茨曾經斷言的，傳統銀行如果不改變，就會成為21世紀瀕臨滅絕的恐龍，現在商業銀行已經走到了變革或消亡的十字路口。

在當前的歷史條件下，商業銀行賴以突破困境的最佳工具就是大數據戰略。作為互聯網時代的重要產物，大數據的應用已經被公認為是一個企業乃至國家的核心競爭力之一。美國、歐盟、日本等發達經濟體以及巴西、俄羅斯等新興經濟體都制定了大數據戰略。中國共產黨第十八屆五中全會的公報中明確提出要實施“國家大數據戰略”，正式把大數據戰略上升為國家戰略。作為國家金融體系的核心，商業銀行更應該順勢而為，盡快推出大數據戰略，從而順利實現轉型升級。所謂商業銀行的大數據戰略就是要求銀行以互聯網金融思維為導向，以構建信息化的智慧銀行為目標，綜合利用大數據、云計算等先進的互聯網技術，全面整合銀行內外部的數據，對商業銀行傳統的業務領域、產品開發、盈利模式等進行革命性的改造和轉型升級。與互聯網金融企業相比，商業銀行實施大數據戰略具有得天獨厚的優勢。

1　商業銀行實施大數據戰略的優勢

1.1商業銀行擁有龐大的客戶群體并且享有較高的客戶信任度和客戶粘度

作為傳統金融領域的核心機構，商業銀行經過多年的業務經營聚集了數目龐大的個人和企業客戶。銀行前期已經開展了多種依托互聯網開發的業務，奠定了比較堅實的銀行互聯網金融服務的客戶基礎。例如，建行網上銀行的用戶超過1億人，手機銀行用戶超過7千萬人，工行的網銀用戶超過2億人。這一龐大的客戶群體為銀行推出新的金融產品和服務提供了強有力的市場保障。而且與單純的數量優勢相比，銀行更因享有其客戶的高度信任和粘度而在與互聯網金融企業的競爭中占據了優勢。

當前金融市場上的電商和支付機構魚龍混雜，不規范的經營手段乃至欺詐事件層出不窮，雖然有支付寶這樣的有一定信任度的第三方支付機構，但是，多數消費者無疑更認可銀行的信用和安全性。但是，第三方支付公司的公信度畢竟有限,在B2C市場中,由于交易資金數額小,交易雙方可以信任第三方支付公司,但是對于B2B市場中的大額交易,第三方支付公司的公信度是無法讓交易雙方完全安心的。商業銀行與之相比，由于制定和實施了嚴格的操作規范，接受嚴密的政策與法規的監管，建立了完善的風險控制體系，具備較強的風險控制能力，因此能夠有效防控互聯網金融業務的交易風險和信用風險。

1.2商業銀行擁有充足的數據儲備來支持個性化的金融產品開發與投放

互聯網金融已經徹底改變了傳統的、以產品為中心的粗放式服務模式，代之以用戶為中心的、集約化金融生態模式。這就意味著商業銀行必須開發出真正個性化的定制產品才能滿足客戶需求。這一工作要求綜合運用科學的數據分析、有效的市場定位、精準的客戶投放等多種手段。為了順利實現這個目標，充足的數據儲備毫無疑問是根本要素之一。與互聯網金融企業獲取的客戶數據相比較，商業銀行的數據規模并不少，甚至可以說更大，歷史更長，忠誠度更高，能夠更加全面準確地反映客戶的金融行為。商業銀行可以從這些數據中有效篩選和獲取客戶的信息，如賬戶信息、資產狀況、債務信息、信用記錄、既往金融產品交易記錄、投資風格、風險承擔能力、金融產品選擇傾向等數據信息，開發出個性化的、更貼近客戶需求的金融產品和服務，打造新的盈利模式，提升盈利空間和能力。

1.3商業銀行擁有充足的資金支持大數據服務平臺的建設

大數據服務平臺可以細分為基礎設施、系統平臺、云計算服務器、智能終端以及增值服務等多個層級，其可靠的運行需要運用大規模并行處理數據庫、分布式數據庫、云計算平臺、互聯網、可擴展存儲系統等多種特殊的技術以有效地處理海量數據信息。因此，大數據服務平臺是一個耗資巨大的系統工程，要求有巨額的、持續的資金投入。我國商業銀行資本雄厚，有較強的技術投入意識和意愿，能夠為建立大數據服務平臺提供強有力的資金支持。據中國銀監會監管統計數據顯示，2014年12月末，我國銀行業金融機構境內外本外幣資產總額為172.3萬億元，同比增長13.87%。中國產業信息網發布的《中國銀行業信息化市場趨勢預測與投資前景分析報告(2012～2017年)》指出：2013 年國內銀行業IT 投入規模為370億元，預計2014年銀行業IT投資規模將達到390.6億元，如此巨大的資金規模是新興的互聯網金融企業在短期內難以超越的。商業銀行信息化資金投入的增加為大數據戰略的實施打下了良好的技術基礎。商業銀行憑借其雄厚的資本，足以為大數據戰略的硬件建設提供可靠的保證和支撐。

1.4商業銀行擁有豐富的人力資源來支持大數據戰略的軟件建設

大數據戰略的實施除了對數據平臺等硬件設備有較高要求外，更對銀行從業人員的專業素質、數據分析研究能力等軟件提出了較高的要求。商業銀行的傳統優勢地位為其聚集了大量高素質的金融人才，尤其是儲備了相當數量的既有過硬的專業素養又對國內外金融市場有深刻認識的高端人才，這一人才優勢對于商業銀行的轉型升級具有極其重要的價值。

雖然優勢明顯，商業銀行順利實施大數據戰略仍需著力解決以下幾個突出的問題。

2　商業銀行順利實施大數據戰略需解決的問題

2.1商業銀行應進一步優化數據結構，拓寬數據來源

雖然有海量的數據積累，但是當前商業銀行所獲取的數據尚無法充分滿足大數據應用的要求。尤其是商業銀行日常業務積累的數據多是來自物理網點和消費者賬戶的標準化、結構化數據，大量的對于個性化金融產品與服務的開發和精準客戶投放及至關重要的外部化、非結構化的數據被互聯網金融企業、電商平臺等占有。他們不僅掌握了客戶的資金流信息，還留存了海量的結構和非結構化交易信息，包括歷史交易記錄、客戶交互行為、海關進出明細等。因此，商業銀行一方面要優化其數據結構，同時也應通過與互聯網金融企業、電商平臺、社交網站等多方面的合作，進一步拓展自己的數據來源，加速積累非結構化的數據信息。

2.2商業銀行應進一步提高數據質量，提升數據處理能力

當前互聯網數據呈現出幾何級數的增長，而且往往是來自多個不同源頭的動態數據，大量無序、低效的信息夾雜在數據流中，同時互聯網也為數據造假成本的降低和虛假信息的迅速、廣泛傳播創造了條件。這些因素都會導致嚴重的數據規律喪失和數據失真，大幅增加了數據扭曲和誤讀的風險，而信息的扭曲在一定條件下還有可能加劇市場波動，造成市場機制失靈。所以，如何對數據去偽存真，從中挖掘有價值的信息，把“大數據”變回“小數據”，對數據研究和分析人員提出了嚴峻的技術考驗。商業銀行的大數據戰略要求數據分析人員既要精通數據建模和信息挖掘，還需具備良好的銀行業務知識。我國商業銀行目前大多都還處于大數據運行模式的探索期，專業數據分析人才匱乏的矛盾較為突出，急需打造一支能將大數據分析技術與銀行業務完美地結合的、專業化、復合型的大數據分析團隊。

2.3商業銀行應采取有效措施，進一步保障數據安全

隨著互聯網金融詐騙、黑客網絡攻擊銀行系統等惡性事件的不斷發生，網絡數據信息安全問題越來越受到人們的關注。實施大數據戰略要求商業銀行必須保持穩定、持續的客戶數據采集與更新，并且通過云服務、云平臺等實現數據資源的共享。這一方面有利于銀行更好地開發產品，提升服務水平和服務效率；但另一方面也蘊含著逐步升級的安全風險，一旦發生數據泄露，必然會對銀行的正常經營活動和客戶的信息安全、資金安全甚至人身安全造成嚴重威脅。但迄今為止，我國還沒有一部專門的法律對大數據在金融行業中的應用進行規范。這就要求商業銀行增加相應的安全設備和專業人才的投入，同時采取有效措施，積極推動相關法律法規的建設，盡快將大數據金融產業置于嚴格的法律約束和金融監管機構的監管之下，保障大數據戰略的順利實施。

參考文獻

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作者簡介：彭爽，女，北京電子科技職業學院經濟管理學院講師，管理學碩士，主要從事銀行、貨幣政策、理財方面的研究。

中圖分類號：F830

文獻標識碼：A

文章編號：2096-0298(2016)01(a)-071-03