基于大數據的資產管理業務“小蜜蜂工作法”

胡文捷

摘要：大數據方法的應用有利于商業銀行資產管理業務進行客戶管理，通過數據分析來實現業務發展定位，確定業務的目標客戶人群，找準客戶具體業務需求，從差別化角度為客戶提供更好的專業資產管理服務，提升客戶體驗并增加客戶黏性。但在近十年的發展歷程中，大量的資產管理業務數據因為層級和系統的原因，以非結構化的數據形式散落在商業銀行各個層級，存在較大的數據采集以及數據集中的問題，據此，提出“小蜜蜂工作法”將有利于解決這一問題，通過擴大數據采集范圍，提高數據采集的效率，加強數據集中度，為大數據在商業銀行的運用提供有效的基礎保障。

關鍵詞：大數據；資產管理業務；客戶管理

中圖分類號：F23文獻標識碼：Adoi：10.19311/j.cnki.16723198.2018.04.055

1資產管理業務中大數據方法應用

1.1挖掘客戶需求、提供有針對性產品

在當前混業經營的背景下，資產管理業務跨界經營，業務范圍在分業領域不斷交叉拓展，產品競爭日趨激烈。銀行業機構在這場混戰中，誰能準確的獲取客戶需求，創新出有針對性的客戶產品，誰就能成為資產管理業務發展前進的佼佼者。大數據方法的應用正是貼近客戶需求，根據客戶詳細信息和購買金融產品行為習慣為客戶提供針對性服務的有力武器。商業銀行可以通過將客戶行為的信息流進行分析，得出客戶投資行為模式及風險偏好，從而有針對性的為潛在客戶設計符合客戶需求的資產管理產品，以最大化滿足客戶的業務需求，提升本行產品的差異化程度，從而在混戰中脫穎而出。

1.2有利于銀行細分客戶，實現精準營銷

“大資管”時代，全民理財成為一種趨勢。如何將客戶進行細分，實現精準營銷，為客戶提供其滿意的投資產品，是當前同質化營銷背景下的唯一突破口。我國商業銀行積攢了大量的客戶數據，可以通過基礎數據的分析，對客戶進行分層管理，同時，以客戶需求和客戶體驗為中心，設計符合客戶需求的投資產品，通過精準的需求服務，將被動營銷轉化主動營銷，打破同質化競爭的怪圈，通過差異化營銷來提高銀行的業務拓展能力。

1.3甄別資產管理資產端風險，優化資產配置

在當前經濟形勢下，資產管理業務資產端的復雜性進一步擴大，為滿足客戶對收益率的要求，銀行需要不斷擴大投資范圍，在整個產品設計以及投資交易等方面的風險也日趨增大。對資產管理業務資產端而言，不斷優化風險管理流程和提升風險評估能力，創新風險管理工具和手段，提前發現資產風險苗頭，采取有效的防范措施，防止發生風險等方面的能力建設就顯得尤為重要。大數據的應用恰恰在風險防范方面給了商業銀行有力的支撐，能通過對歷史數據的風險有效預測風險，為商業銀行提前研判風險提供信息支持。

2資產管理業務大數據客戶分析中數據采集存在的問題

基礎數據是大數據分析方法的基礎支撐，因此，商業銀行客戶的基礎數據采集是運用大數據分析方法的先決條件。目前，數據的非電子化和零散性是商業銀行數據采集面臨的兩大難題，目前在大數據產業鏈整體發展過程中也存在著基礎數據缺失等問題，仍然缺乏數據采集等前端環節的產品和服務。

2.1資產管理業務數據存在大量非結構化的信息

目前，資產管理業務經歷近十年的發展，累計了大量業務數據，但這些數據還是以紙質化的形式存在著，特別是合同文本等信息。這些非電子化的業務數據是商業銀行資產管理業務數據采集面臨的重大挑戰。此外，還存在大量的企業軟信息，因為不符合商業銀行的IT系統要求，基層客戶經理無法將這些軟信息錄入系統或傳遞到決策層，容易造成軟信息數據的大量流失，在業務判斷過程中產生較高的溝通成本，甚至影響項目的判斷決策。因此，軟信息的量化分析也是商業銀行資產管理業務大數據分析亟需解決的問題之一。

2.2資產管理業務數據存在分散度較廣的問題

當前，數據的集中也是商業銀行面臨的一個主要問題，將數據集中在一個統一平臺上，有大量的前期工作需要進行。而且目前大量的數據分散在商業銀行總行、分行、二級分行等不同的層級中，并不完全集中在總行層面。數據不集中直接影響對數據背后規模發現的程度。此外，數據在集中的過程中，數據格式不統一也是需要攻克的難題。要做到數據標準和格式的統一化并非易事。

3“小蜜蜂工作法”在商業銀行數據采集過程中的運用

3.1“小蜜蜂工作法”的提出

面對以上難題，作為商業銀行，本身擁有遍布全國的網點和客戶經理，使其在數據采集方面具有天然優勢。因此，在非電子化和分散度較廣的難題下，本文提出的“小蜜蜂”工作法將是解決數據采集難題的優勢辦法之一，能較好的解決數據集中的問題。“小蜜蜂”工作法是以全部銀行員工為基礎，形象的將每一個員工比作小蜜蜂，面對面對客戶進行信息收集。好比小蜜蜂的采蜜工作，第一階段，小蜜蜂采集花粉。第二階段，小蜜蜂會將采到的花粉送到蜂巢。第三階段，進行釀蜜，從而完成整個采蜜工作。對比銀行客戶經理對客戶信息的收集工作，信息收集工作同樣可以分為三個階段。第一階段，銀行客戶經理通過收集客戶信息，包括結構化信息與非機構化信息。第二階段，通過銀行數據端口上傳至行內大數據倉庫。第三階段，數據中心運用大數據工具對數據進行挖掘，得到用于指導工作的信息，為銀行管理層出正確的決策與經營方案。

3.2“小蜜蜂工作法”是對現有商業銀行客戶經理工作模式系統化的總結

在大數據時代，各層級客戶經理在以前的信息收集模式上，對收集信息的范圍進行了無限擴大，以前不能上傳系統，無法進行量化的信息，通過大數據手段也可上傳至銀行大數據倉庫。“小蜜蜂工作法”是對以前客戶經理工作模式的高度總結，其擴寬了信息收集的內容，也拓寬了信息源的范圍，從基層客戶經理到省行乃至總行客戶經理都能上傳數據信息，構建了以各級客戶經理為前臺、大數據清洗、挖掘為中臺、大數據分析為后臺，領導決策為最終目的，降低經營風險，提高客戶服務能力的系統化工作模式。endprint

3.3資產管理業務中“小蜜蜂工作法”信息搜集內容的建議

3.3.1資產端客戶信息收集的建議

在資產管理業務中，資產端信息在商業銀行現有信息收集體系中，主要包括硬信息和軟信息的收集。其中硬信息便于收集，較為直觀，易于量化；軟信息則具有隱形相關性，需要更多的主觀判斷，不容易量化，往往不被銀行所重視。而在大數據“一切皆可量化”的理念下，軟信息的使用將極大地提升銀行對于客戶的分析能力，能較大的提升風險防控的能力。其中，硬信息主要包括企業相關財務數據，例如資產負債表、現金流量表與損益表的數據以及工商、稅務部門留存的企業相關信息文件和客戶在銀行辦理其他業務的相關資料； 軟信息則主要包括企業經營的潛在性信息，例如企業的用水量、用電量、工人的出勤率、機器運轉時期估算和維修保養周期數據、存貨數據、往來結算信息等。企業經營負責人的個人相關信息，例如企業經營負責人的健康狀況、人品等，個人社會評價、是否有不良嗜好、個性特點、知識結構與水平、家庭情況等。

但總體而言，單一的信息可能存在缺陷和隱憂，在硬信息方面，例如公司資本不足、公司財務數據不真實、存在虛開票據和擔保等問題。而軟信息方面，也存在銀行客戶經理對于企業的判斷過于主觀，沒有結合行業基本面和企業相關數據來統籌考慮。因此，銀行在資產管理業務的客戶風險管理過程中，需要綜合評判“硬信息”和“軟信息”，通過建立企業級的數據倉庫以及統一的數據處理平臺來對信息進行歸集和規范化處理，從數據中獲取對業務發展有用的相關信息，從而促進資產管理業務的發展和建立有效的風險防控體系。

3.3.2負債端客戶信息收集建議

負債端主要收集信息的內容包括商業銀行行內和行外數據。首先，銀行內部數據的整合就涉及銀行內部各業務條線的數據進行歸集和共享，此外，通過銀行外部，例如互聯網平臺公司和其他行業的銀行客戶信息和行為數據都需要進行共享與整合，從而達到對客戶進行詳細的客戶畫像，歸納和預測客戶行為，最終達到精準化營銷的目的，銀行也能準確地知道客戶需要什么樣的產品服務，做到有的放矢地精準營銷。

參考文獻

[1]童麗.企業流動資產管理問題研究[J].現代商貿工業，2016，（29）.

[2]蔡強松.NS銀行個人客戶管理現狀及問題分析[J].現代商貿工業，2016，（24）.endprint