商業銀行數據應用新思維

于忠義

銀行數據應用與銀行管理體系是相伴而生的，在宏觀管理體系建立和優化過程中將數據應用視為執行操作的抓手，作為落地工具，通過有效駕馭和應用數據，實現商業銀行經營管理的全流程暢通。本文以全新思維剖析銀行數據應用體系，并對銀行數據應用所涉及領域和方法進行深入淺出的探討，旨在全面透徹展示現代商業銀行數據應用的全貌。

銀行業數據應用體系發展歷程

通過對國內外金融史料的解讀，會發現早期的銀行管理并沒有比較清晰的前、中、后臺界定。基于市場化的金融交易與自身財務管理是銀行日常經營管理的主要內容，銀行中后臺的管理大多以會計視角出發，結合財務數據進行績效考核、簡易預算、報表應用等，這是銀行數據應用最早期初態雛形。

20世紀以來，伴隨管理會計理論研究的發展，豐富了銀行財務管理的內容，中后臺管理內容慢慢豐富，不斷發展為獨立于前臺營銷和交易的中后臺管理體系。管理會計理論思想改變了人們長期以來的會計認知，并在銀行業慢慢被普遍接受，特別是在信息化大潮中，銀行管理理論模型通過數據應用實現，使得理論化最終落地。可以說銀行數據應用和銀行管理體系是相伴而生、相伴成長的。

進入21世紀，國際銀行業流行的平衡計分卡、經濟增加值、作業成本法、標桿管理、巴塞爾協議等先進的管理工具和監管方法開始在國內銀行得到應用，使得銀行經營管理內容變得更加豐富，銀行數據應用延展到市場營銷、產品定價、全面預算管理、成本管控、風險管理、資產負債管理、績效考核、審計管理等領域。銀行業數據應用內容進入了與國際先進同業趨同和本土化發展相適應的繁榮期。最近幾年大數據分析更加引人矚目，借助大數據應用從數據中獲得洞察力，攫取價值，通過數據應用將理論轉化為生產力，驅動銀行經營決策的效率和質量，商業銀行數據應用體系已經進入趨于穩健和嶄新階段。

數據應用的本質與內涵

正如前文所言，數據應用與銀行管理體系是相伴而生的，數據應用的本質是銀行管理手段的信息化呈現。銀行管理涵蓋了負債業務、資產業務、中間業務，以及資本管理、風險管理和營銷管理等諸多內容，數據應用可以準確描述銀行經營概況與考核評價全貌。

伴隨經濟的發展與銀行業的深入改革，銀行管理內容開始充分融合相關國際或國內法規，系統地夯實銀行管理的基本知識，并透徹刻畫商業銀行經營現狀、問題暴露和未來預期等，充分反映銀行業改革與發展的實踐及其發展趨勢，而這所有的一切均是通過數據應用的結果信息呈現的。換句話說，銀行數據應用的最終目的是使管理人員通過數據解讀，掌握銀行過去經營結果、及時了解現狀、把控將來的發展路徑。

我國經濟正處于“三期疊加”的特定階段（即經濟增長速度進入換擋期、結構調整陣痛期和前期刺激政策消化期），經濟發展步入新常態、外加利率市場化的大背景，銀行傳統的經營模式、風險管控方法和數據應用方式已經不能適應復雜、多樣、多變的經營環境、競爭環境和監管環境。所以銀行業經營管理者應與時俱進，思考新常態下銀行數據應用體系建設策略。

主要矛盾以及必要性

商業銀行在經營管理、市場準入等方面的市場化程度迅速加大，競爭程度進一步加劇，銀行要想在激烈的市場競爭中立于不敗之地，必須加快數據應用建設，提升銀行的核心競爭力。

商業銀行經營管理的能力高低取決于決策的正確與否，而決策很大程度是取決于數據應用系統的支持。數據應用系統作為提供、處理和傳播信息的載體，其功能定位至關重要。銀行必須加快數據應用體系的建設，全面提高信息技術在管理領域的應用水平，增強核心競爭力，更好地促進商業銀行經營管理的健康發展。

雖然管理信息系統的決策支持作用在銀行的經營管理中發揮著越來越重要的作用，但由于管理信息系統建設工作缺乏科學方法，造成管理信息未能有效地提供經營管理的決策支持作用。主要不足體現在，數據應用體系缺乏總體規劃、數據應用系統建設缺乏認知高度、數據應用缺乏統一的標準和規范、數據應用的源數據質量差、數據應用缺乏配套的技術手段，以及信息系統的孤島現象突出。這些不足問題亟需通過系統化的建設和實施來解決，這些問題如果不能在認知上引起注意，很有可能讓商業銀行在競爭中處于劣勢，這也從側面再一次提醒銀行管理者，銀行數據應用體系建設具有緊迫性。

信息技術的迅猛發展，商業銀行金融電子化步伐的加快，建立以決策支持為核心的管理信息系統，高效地處理和利用數據，提高信息化水平，增強銀行的核心競爭力是銀行面臨的重要問題，而數據應用體系的健全是重中之重。

銀行數據應用領域

商業銀行管理類信息系統建設過程中著力推進信息一體化進程，可以將銀行數據戰略與經營戰略相結合，打通管理與技術兩條主線。制定數據應用規劃，建設數據應用的組織架構與工作機制，完善數據應用的制度、流程與操作細則。在統一全行數據源標準、規范和質量的基礎上，實現全行統一賬下的數據集中管理，統一挖掘和利用內外部數據資源，為經營管理層、各業務單元提供準確及時的信息，進而提高商業銀行信息化服務水平。自上而下打開管理視野、拓寬數據應用范圍。銀行數據應用領域約略歸納有以下幾個方面。

市場營銷

銀行市場營銷管理方面利用數據應用技術，實現市場營銷、銷售、服務等活動信息化，使銀行能更高效地為客戶提供滿意、周到的服務，以提高客戶滿意度、忠誠度為目的的一種管理經營方式。客戶關系管理既是一種管理理念，又是一種數據應用技術，以客戶為中心的管理理念是市場營銷類數據應用系統實施的基礎。市場營銷類數據應用全方面獲取銀行所有客戶和交易對手的基本信息、消費信息、交易信息和行為偏好等，實現客戶信息數據的集中整合。將新老客戶營銷的每一個環節與產品策劃、推廣、人力資源等多部門業務對接，通過營銷類數據應用來優化各業務環節，減少各環節客戶流失和成本消耗，滿足交叉銷售和精準營銷等業務需求。

產品定價

越來越多的商業銀行開始將互聯網大數據與內部管理數據結合，基于數據分析理論，綜合制定和優化金融產品定價方法，更準確把握降低成本與提高收入的動因，找到合適的價格定位點，可以說在定價領域將數據價值充分發揮到了極致。

銀行借助數據分析構建以價值經營為導向的定價機制，以客戶、地域、行業、市場份額等差異化細分為基礎，統籌表內、表外全盤項目，使用數據分析出各維度的綜合創收能力，同時兼顧成本消耗等諸多因素，對金融產品進行差異化定價，重新優化利潤的分布，促進整體利潤增長。讓數據分析結果第一時間對業務指導，不會在變化中因為被動等待，而失去了決策的最佳時機。

管理會計

管理會計系統的目標是，構建基于管理會計基礎的利潤貢獻度分析和績效管理，按照這樣的功能定位，管理會計需要采集核心、信貸、資金業務等系統的數據，為滿足管理會計的分析需要，數據采集應基于較細的粒度進行，抽取銀行系統交易層或賬戶層的數據，抽取后的數據按照一定規則進行數據的清洗、轉換和加載處理，進入核心數據模型進行信息的整合和指標的計算，通過利息收入、利息支出、機會成本、交易筆數、資本金分配等指標的相互運算結果，成為特定分析對象的盈利能力信息。按照產品、客戶、機構等維度，基于一定的篩選條件，從數據倉庫中復制數據，形成管理會計系統專用的數據基礎，在此基礎上開展多維度利潤貢獻度分析，分析的結果可以共享。

資產負債管理

商業銀行資產負債管理從頂層戰略出發，深度參與和支撐管理決策全過程。只有將資產負債管理和數據應用緊密相結合，才可以全方位了解銀行收入、成本和風險的全貌以及分布狀態，清晰資源投入和價值產出的合理配比，知道如何實現銀行高效運行最佳狀態。

目前銀行業較為常用的資產負債管理匹配數據應用的方法，例如基礎的缺口及敏感性分析風險度量方法、動態前瞻性的度量方法情景分析和壓力測試、組合管理技術資金轉移定價和風險調整資本收益率等，這些與數據應用密不可分。在實踐工作中已經得到了驗證，可以輔助銀行在制定風險偏好、審查市場風險狀況、調節風險敞口等關鍵事項做出決策。

資產負債管理實際工作中，需要處理海量級的表內外業務數據，通過數據還原原始交易場景，來支撐和滿足資產負債管理數據需求，這樣就以最穩妥的方式在資產負債管理參與的每個經營決策重點環節構建起強有力的信息屏障，借助數據應用實現更多有價值的決策，資產負債管理在銀行中后臺的影響力會越來越大。

全面風險管理

銀行全面風險管理需要建立一整套體系，包括識別風險種類、確定風險限額、評估風險收益、調節風險敞口、選擇業務策略、配置經濟資本、考核風險績效等一系列重點內容。在風險量化方面，從風險識別、計量、預警、建模、驗證等各個環節均依賴于數據應用。權威、準確的風險量化結果，對合理制定授信策略至關重要。

實踐工作中往往通過建立風險專用數據庫來從風險視角整合數據，形成統一的風險數據視圖，從內外部業務系統等各渠道獲取客戶、債項、風險緩釋等風險敏感信息，并盡可能附帶更多交易屬性類數據，這樣就可以捕獲到行業、區域多維度信息，這些數據在應用中將提升銀行自身風險管理能力，降低交易雙方的成本和違約概率，這正是風險量化最根本的落腳點。

全面審計管理

銀行內部審計的首要職能是監督和確認，審計是作為銀行內部的“醫士、衛士、謀士”而存在的。協同數據應用，發現和揭示流程障礙、機制缺陷管理漏洞、風險隱患，進一步保證銀行安全、健康地運行，發揮審計的“免疫系統”功能。

特別是在非現場審計工作中，在多種多樣的數據庫、海量的業務數據中，借助審計分析數據模型工具，從審計視角對業務數據采集和分析，更準確抓住審計對象存在的問題、疑點和異常情況，評估審計對象的風險狀況，為制訂審計計劃及審計方案提供支撐，有效降低審計風險以及惡性案件的發生，提高審計工作效率。在全面審計報告中，援引更多數據應用分析結果，可以涵蓋和展示更多內部管理決策關注的信息。

監管報送

監管報送工作是商業銀行與監管機構溝通和互動的重要內容之一，也是銀行數據應用的重點內容之一。銀行通過建立監管類數據應用系統，用于監管機構分析、評價銀行的風險狀況，實現監管機構對銀行的非現場監管、現場檢查、風險評級和預警分析。

隨著中國經濟的發展和中國金融市場的開放，監管當局逐漸開始加大對銀行業的監管。各類監管政策不斷出臺，各類監管數據報送要求也層出不窮，監管報送數據量越來越大、數據組織形態趨于復雜。對于城市商業銀行來說，監管報送是剛性要求，必須在操作層面的數據采集、校驗處理、匯總處理、報送文件生成、報表生成等重要環節，優化數據應用方法，減少總分支行統計報送工作人員的工作壓力，提高工作效率和質量，快速實現監管當局新的數據收取要求和提高自動化率。符合監管機構提出的“統一規劃、統一管理、統一標準、資源共享”建設原則。

數據深度應用與展望

通過數據的集中整合、共享、挖掘，使銀行整個經營決策和戰略制定從依賴經驗向依據數據轉變，海量數據對銀行管理決策提供更多的洞察機會，同時提出了挑戰。清醒認識銀行數據產生與發展的狀況，充分理解數據內容，有效管理和應用數據信息、建立精細化分析為基礎的科學經營決策體系，將成為信息化時代下銀行經營管理的核心競爭能力。

從銀行數據的實質意義分析，數據來源于信息系統，是業務經營管理行為的信息化反映。在銀行不斷完善數據應用體系建設、有效支撐銀行經營管理和業務發展的進程中，系統所產生的數據內容同步反映了銀行生產、處理、分析各類經營管理信息，有效管控各類業務經營活動的整體過程。在過去的十年之內，銀行的業務規模井噴式增加，業務產品種類日益復雜，銀行數據內容日益龐雜。

未來基于數據應用的管理決策發展必然是上升到戰略高度，這是大勢所趨。另外在數據應用涉及的廣度上，所轄范圍會不斷擴大，風險問題、持續性經營發展問題、集約化經營、合理配置資源等問題的研究和實踐熱度持續上升。數據應用系統是數據級的銀行大腦，其重要性日漸增加。此處援引姜建清博士的觀點結束本文：未來成功銀行一定是數據大行，是數據分析、數據解讀的優秀銀行，誰能擁有海量數據并從中獲取有價值信息的能力，誰就把握了未來。

（作者單位：包商銀行）