商業銀行海量金融數據分析中數據分析技術的實踐探究

摘 要 面對日益增多的信息數據，商業銀行在處理金融數據時變得更加困難，使得商業銀行所面臨的發展壓力越來越大。為了提高商業銀行的數據處理效率和質量，促進商業銀行的良好發展，就需要將數據分析技術科學應用于海量金融數據分析中。文章對大數據環境下商業銀行所面臨的發展壓力進行了分析，指出了數據分析技術在商業銀行海量金融數據處理中的應用優勢，并對其實踐應用進行了討論，以便金融數據更好地服務于商業銀行發展。

關鍵詞 商業銀行 海量數據 數據分析技術 實踐應用

當前計算機技術已經滲透到生產生活中的方方面面，并且隨著計算機技術的發展和成熟，出現了越來越多的新型計算機技術，推動社會進入了大數據時代。大數據時代的到來，對商業銀行來說是把雙刃劍，在帶來發展機遇的同時，使得商業銀行面臨著更大的挑戰。多種網絡平臺的出現，極大地豐富了商業銀行的在線支付方式，催生了虛擬交易體系，在這個過程中所產生的金融數據量是非常龐大的。為了更好地迎接發展機遇和挑戰，就需要充分發揮數據分析技術優勢，快速、準確完整海量金融數據的分析。

一、大數據環境下商業銀行所面臨的發展壓力

（一）金融數據量持續增多

在信息網絡時代背景下，人們的消費觀念已經由現實消費逐漸轉向網絡消費。網絡用戶的增多，使得電子數據呈現出爆炸式增長趨勢。在這種發展背景下，商業銀行所需要存儲、分析的金融數據也在持續增多，如何保證數據信息的完整性，從海量數據中篩選出有價值的信息，為客戶提供高水平、高質量的服務，是當前商業銀行發展過程中必須考慮并解決的問題，對提高自身競爭力具有重要作用。

（二）銀行服務價值的轉變

商業銀行傳統服務方式以柜面服務為主，常見的業務類型包括存取款業務、貸款業務等，在辦理業務時客戶一般都是直接到銀行柜臺。但是，在計算機迅速發展的背景下，柜臺服務模式已經無法滿足客戶的實際業務需求，越來越多的人開始選擇網絡交易。為了滿足用戶的實際需求，商業銀行就需要轉變服務價值，在原有服務模式的基礎上，構建虛擬服務體系，為用戶提供多元化服務方式，適應當前金融行業的發展形勢。[1]

（三）金融數據的安全保障

金融數據都是真實可用的，涉及客戶的個人隱私，具有較高的私密性，但是因為金融數據的應用價值較高，很容易成為黑客竊取的對象，金融數據面臨著較大的安全威脅。在大數據背景下，商業銀行在對海量數據進行分析、處理時變得更加困難，再加上網絡環境復雜程度的增加，金融數據更容易受到惡意攻擊。為了避免客戶信息泄露，商業銀行就需要做好金融數據的安全保障工作，確保客戶數據的安全性。

二、數據分析技術在商業銀行海量金融數據處理中的應用優勢

電商、銀行以及物流是互聯網時代的重要組成部分，這三大類企業在網絡交易過程中分別扮演著不同角色，在應用數據分析技術時都有著自身優勢，在商業銀行海量金融數據處理中的具體應用優勢，主要體現在信息、人才、資金、制度等幾個方面。

（一）信息與人才優勢

商業銀行在經營過程中，所產生的金融數據都是非常重要的，所以商業銀行的信息化建設尤為重要。各大商業銀行相繼建立了數據中心和備份中心，以此來實現數據的存儲與分析，保證數據的完整性、準確性及安全性。再加上廣泛的信息獲取渠道，商業銀行所形成的數據庫結構是較為龐大和完善的。同時，我國的大型商業銀行都設有自己的科研中心，以便不斷對數據信息系統進行優化和改進，充分發揮出金融數據價值，提高其利用效率。在這個過程中會涉及軟件開發、數據倉儲等具體實踐項目，這就培養了大批專業技術人才，為促進商業銀行的發展提供了人才保障，同時也為數據分析技術的良好應用創造了有利條件。

（二）資金與制度優勢

從近幾年我國商業銀行的發展情況來看，商業銀行的獲利空間是比較可觀的，經濟收益有明顯提高趨勢，這就為數據分析技術的充分應用提供了資金保障。商業銀行可以借助盈利資金，加大信息化建設投資力度，建立先進的數據操作系統、存儲系統、計算系統等數據化系統，以便更好地將數據分析技術應用于海量金融數據的分析中。同時，集團化經營已經成為我國商業銀行的主要經營模式，經營管理理念是比較先進、成熟的，能夠實現跨地區經營，構建覆蓋面積較廣的經營網絡，數據共享比較方便，在應用數據分析技術的時候更加容易，可以有效提高海量金融數據的分析、處理效率。[2]

三、商業銀行海量數據分析中數據分析技術的實踐應用

（一）構建客戶信息數據系統

在應用數據分析技術的時候，商業銀行首先要構建客戶信息數據系統，對客戶進行全面了解。傳統的商業銀行客戶信息系統主要是以記錄客戶的各項基本信息以及交易信息為主，包括客戶姓名、性別、身份證號、資產配置等，很難對客戶進行科學分類，在對客戶特征和需求進行分析時容易出現扭曲，影響服務質量。為了避免這種現象，就需要應用數據分析平臺，構建全景動態客戶視圖，根據客戶的實際情況及時進行數據更新，對客戶進行更加準確的定位，滿足客戶的實際需求，提高銀行服務質量和服務水平。

（二）提供針對性的服務模式

傳統的商業銀行產品和服務，主要根據商業銀行系統內部的數據進行處理或者根據客戶基本的需求而制定，無法為用戶提供針對性服務。通過應用數據分析技術，能夠獲取客戶的反饋信息，及時了解客戶實際需求，進行深入分析，對銀行產品和服務進行合理設置，并且不需要精確地把控個體作出選擇的初衷，只需要匯總最終的行為結果。借助大數據平臺的數據分析技術，通過客戶行為數據與商業銀行系統內數據信息的契合，可以制定出更加符合客戶需求的產品和服務，為客戶提供針對性的服務。[3]

（三）實時營銷和個性化推薦

商業銀行傳統服務模式以柜臺服務為主，受時間和空間的限制，業務辦理效率較低，很難進行更好的個性化推薦。通過應用數據分析技術，能夠對不同類型的客戶信息進行分析，對數據進行深層次挖掘，為用戶提供網絡服務模式，既豐富了銀行服務模式，提高了業務辦理效率，又打破了時間和空間的限制，保證了營銷的精準性和時效性，能夠進行實時營銷，同時還對用戶進行精準定位，根據客戶的喜好進行產品或服務的個性化推薦，實現針對性營銷推廣。

（四）優化商業銀行運營模式

商業銀行應用數據分析技術，能夠及時了解市場動態以及營銷反饋情況，根據不同營銷渠道的推廣效果，對營銷渠道進行整合和優化，以便更好地完成金融數據的采集、整理及存儲。同時，還能對ATM設備的投放效益進行分析，根據ATM設備的日常使用情況，對設備的放置方案以及存放額度進行調整，提高銀行管理水平、加強資產控制力度。并且，還能及時了解銀行的產品及服務反饋消息，以此作為依據對自身業務進行優化。

四、結語

面對越來越復雜的網絡環境，以及日益增多的信息數據，運用數據分析技術對海量金融數據進行分析，已經成為商業銀行的必然發展趨勢，商業銀行只有轉變傳統經營管理模式，加大信息化建設力度，科學運用數據分析技術，才能實現對數據有價值信息的深層挖掘，提高業務水平和服務質量，為實現銀行的良好發展提供有力保障。

（作者單位為寧波銀行北京分行金融市場部）

[作者簡介：王曦苑（1991—），女，內蒙古赤峰人，碩士，國際會計與金融專業，研究方向：資本結構與公司績效的關系分析。]

參考文獻

[1] 戚娜.大數據下的數據分析技術在商業銀行海量數據中的應用[J].自動化與儀器儀表，2016（4）：213-214.

[2] 許佳馨，劉曉星，崇章.大數據對商業銀行的影響分析[J].農業發展與金融，2016（5）：51-52.