試論基于大數據時代現代銀行數字化轉型

梁楊椿 渤海銀行總行風險管理部

一、大數據對現代銀行發展帶來的影響

（一）加速金融脫媒

互聯網信息技術快速發展的過程中，金融體系逐漸開始表現出較大的脫媒化特征。與傳統技術手段相比，大數據技術有更為強大的數據搜集與篩選功能，且能夠存儲大量數據流，也有更快的數據處理速度，這加劇了金融脫媒的速度，對現代銀行帶來了較大的沖擊。如此現代銀行必須要注重創新，積極向數字化方向轉型，這樣才能夠確保自身在金融領域的核心地位不動搖。

（二）拓寬客戶界定范圍

隨著大數據技術的投入運用，現代銀行服務客戶的范圍被極大地拓寬，可以為大客戶及“長尾客戶”等提供服務。在傳統模式下，現代銀行通常將“二八定律”作為主要原則，更為關注20%重要客戶的需求，卻并不關注剩余80%客戶的需求，這導致大量資源和機會被流失。而在互聯網時代下，客戶表現出更為明顯的個性化、碎片化、分散化等特征，所以原有的“二八定律”已經不再適用，“長尾理論”隨之出現，并成為重要的服務原則。但是要想更好地滿足這一需求，需要現代銀行積極對運營模式進行改革，原有滯后的服務模式經營難以適應長尾市場發展的需要。通過數字化轉型，則能夠更好地對客戶進行劃分，深入了解客戶的信息，并根據不同客戶提供針對性的服務，所以也提升了現代銀行數字化轉型的迫切性。

（三）優化風險管理

風險管理是現代銀行發展中的重要工作，是否能夠做好風險管理直接影響了現代銀行的經營效果。大數據技術為現代銀行風險管理帶來了極為有利的作用，通過該技術可以對現代銀行所面臨的各類風險進行詳細分類，如運營風險、信用風險等，還可以提升風險管理的洞察力和“透視力”。通過構建風險模型，現代銀行能夠對風險進行詳細篩選，明確哪個運用環節存在較大的風險隱患，并及時采取措施進行管理。不過現代銀行在積極參與互聯網金融的同時也導致其風險更為復雜，在一定程度上加劇了風險管控的難度，對此現代銀行更應當充分運用大數據開展風險管理。

二、大數據時代現代銀行數字化轉型的措施

（一）創設大數據應用戰略

第一，對數據類型問題進行科學解決。現代銀行不僅要注重對信用分析數據、財務報告數據、統計數據、用戶交易信息等的挖掘和運用，還要運用互聯網手段深入挖掘網絡交易信息、網絡瀏覽信息以及傳感器信息等，通過先進的技術手段對信息進行更為精準地分類處理，為自身的數字化發展做好保障。同時，還要拓展數據采集渠道，可以與相關的企業合作構建有助于自身數字化發展的數據供應鏈體系；第二，構建專門的“數據倉庫”，對數據進行集中保存和管理。在大數據時代下現代銀行所掌握的數據信息日益多樣化，這些信息如果得不到有效管理，就難以發揮出其價值和作用，無法為現代銀行帶來更大的經濟效益。所以現代銀行應當構建“數據倉庫”，以更好地海量信息進行處理和保存，通過構建科學的大數據應用視圖，提升信息的運用效率，促進現代銀行產品結構優化、營銷模式創新等。

（二）建立大數據實驗室

為了進一步促進現代銀行數字化轉型，可以構建數據實驗室，以此有效落實大數據應用戰略。第一，在銀行內部設置大數據實驗室，并為其賦予科技、管理、統籌業務、統計等多方面的資源與人才權利。實驗室的工作內容在于對大數據有關的方案進行制定，制定好之后對其進行實驗，根據實驗結果對方案進行評價，并推廣方案。在任何方案投入之前，都要經過實驗室的實驗，并對項目風險進行評估，在通過測試并且確保風險可控的基礎上才能夠投入使用。第二，運用“實驗——改進”的形式對數據進行精細化處理。要客戶特征、需求屬性等多方面出發對客戶劃分類別，將其分為多個不同的實驗組，然后對每一個小組設定專有產品，在設計好產品之后進行測試。

（三）構建復合型人才隊伍

現代銀行數字化轉型離不開專業人才，應當注重對人才的培育，以先進的人才推動自身的持續發展。一方面現代銀行要對現有的人才進行培訓，多為他們灌輸先進的數字化技術和理念，提升他們的數字化技能，另一方面要把好招聘關，適當提升招聘條件，將數字化技能作為重要的考核標準。要增加機器學習專家、數據科學家、體驗設計師等科技型人才，在全球范圍中招納高水平科技人才。此外，還要構建科學的考核體系，如將轉型指標融入到考核過程中，將數字化戰略融入數據、流程、渠道等各個層面，切實提升員工的數字化轉型意識。