大數據在商業銀行經營管理中的應用

胡靜　支夢琪　胡雙雙

摘要：隨著“互聯網+金融”在銀行各大業務領域的應用程度越來越高，由此推動了大數據在金融銀行日常工作中的普及應用力度。銀行單位也認識到數據中潛藏著巨大的客戶潛在價值、決策指導價值和市場前瞻價值。文章通過對新時代大數據在我國商業銀行經營管理中的現狀進行客觀地分析，從客戶精準營銷、銀行全面創新、銀行精細化管理三個角度闡述了大數據在商業銀行中的應用領域。并通過當前我國商業銀行經營管理大數據應用存在的問題，提出了針對性的解決策略。

關鍵詞：大數據;商業銀行;經營管理

進入21世紀以來，我國社會生產力迅猛發展，帶動了科學技術的迭代升級。移動互聯網技術推動信息數據的智能化應用處理，4G、5G移動通信技術帶來了信息的即時快速傳輸，智能存儲技術激發海量數據的云端化儲備，為大數據時代的到來創造了客觀條件。大數據技術大大降低了信息管理、應用、維護成本，提高了信息利用的綜合效率與價值，成為企業分析行業運行動態，了解市場發展規律，制定合理經營決策的重要依據。

近年來，隨著“互聯網+金融”在銀行中的應用程度越來越高，推動了大數據在金融銀行日常工作中的普及。銀行認識到在推動工作業務轉型升級的改革過程中，要想提高核心競爭，有效防范金融風險，在市場營銷中實現對客戶的精準定位和有效傳播，就必須注重基于大數據系統支撐下的現代銀行信息管理系統的創新利用，有效挖掘數據中潛藏的客戶潛在價值、決策指導價值、市場前瞻價值，來及時合理地調整經營決策，給客戶帶來優質的服務體驗，實現自身整體資金、債務、資產的平衡發展。

一、商業銀行經營管理大數據應用領域分析

（一）有利于實現客戶的精準營銷

首先，大數據可以幫助銀行業務員對客戶營銷渠道進行精準把控，從而有效避免以往“大撒網”似的市場盲目行為帶來的銀行營銷資料的浪費。業務員通過大數據分析對目標市場渠道進行科學分析衡量，找出創造價值最大的渠道，再集中資源去深度挖掘，這樣可以做到營銷成本的精細化使用。隨著近幾年“互聯網+金融”技術與思維在各行各業的應用的不斷加深，銀行的各類信息數據在大數據、云計算技術的應用下已經實現了從單純的機械式儲存向集儲存與應用于一體的智能化儲存轉變，銀行工作人員可以輕松地通過對應的大數據分析系統來對客戶的信息、財務狀態、金融產品運作情況和金融交易行為進行快速有效地分析，從而為服務渠道的選擇提供更多有力的數據支撐。

其次，大數據可以幫助銀行業務員提高對客戶的營銷效率。主要體現以下兩點，一是大數據可以提高銀行業務員對客戶服務的資源效率，比如民生銀行利用IBM提供的大數據應用系統，對外實現了對客戶服務資源的精準配備，對內實現了銀行有形和無形資源的融合力度，通過大數據分析完成銀行資源的統一調度，這樣就可以為前臺業務營銷提供更到位的數據支撐;二是大數據能夠有效提高業務員服務客戶的時間效率，業務員在銀行大數據技術的支撐下，可以對客戶的心理認知、行為習慣、金融產品消費訴求有著更加全面的認知，從而在客戶營銷中能夠制定針對性的服務策略，達到縮短時間，提高服務質量的效果。比如中信銀行通過建立統一的客戶大數據應用系統之后，銀行工作人員在電話營銷中，與客戶取得聯系，進行溝通，建立信任，最終完成辦卡的周期從原來的兩周縮短至3天，便是有力的佐證。

（二）有利于提高銀行的綜合創新水平

第一，大數據可以讓銀行對客戶需求進行準確分析，有利于創造出更多符合市場需求的產品。隨著移動支付在生活中已經成為不可或缺的消費結算形式，各大銀行與移動支付平臺已經實現了無縫融合，銀行對客戶在系列線上線下消費中產生的信息可以自動形成有分析價值的數據，銀行能夠從中提煉出某一類型客戶的群體消費特征和習慣，分析其金融風險承擔壓力大小，從而對金融風險有一個客觀預估評判，為產品創新打下堅實的基礎。比如銀行可以在自己的門戶網站上展示旗下不同的金融產品，讓用戶通過瀏覽網站來加以了解，這樣銀行就能通過后臺看到這些產品的點擊率和用戶瀏覽時長，從而在用戶最受歡迎的產品基礎上進行二次創新，從而贏得用戶的青睞與認可。

第二，大數據可以通過客戶細分來提高銀行服務的針對性。客戶細分是做好市場定位，最終實現產品定制化個性化服務的重要支撐。如今的用戶的消費行為，理財行為，資金周轉行為都能通過銀行自身的信息收集，總結分析系統形成了大數據信息流，銀行可以從中對客戶涉及消費、金融、資產、債券等行為進行客觀深入的準確預判，從而掌握客戶的消費喜好，投資方向，資產應用趨勢，從而向市場推出與客戶心志向契合的個性化服務與產品。

第三，大數據能夠在有效降低產品創新成本的前提下提高產品在市場中的利用成功率。首先，大數據本身作為信息價值利用的一種形式，是線上線下商業行為的重要呈現方式，可以讓銀行業務在客觀數據對事物本質規律的分析下，規避諸多存在風險的環節，帶動交易成本的有效降低。其次，大數據技術本身能夠讓產品與客戶之間的連接成本得到極大的降低，主要體現在銀行業務員與客戶之間相處的時間成本、溝通成本、業務處理成本等方面。

（三）有利于推動銀行管理精細化水平的提升

第一，大數據可以實現業務經營管理的精細化。比如興業銀行通過客戶銀行還款信息大數據分析，根據履約與違約記錄來評定其信用等級，區分出優質客戶、普通客戶和垃圾客戶，從而進行針對性的管理，將精力主要集中的做好優質客戶的服務上，盡可能地在垃圾客戶身上減少損失，從而確保自身利益的最大化。

第二，大數據可以有效提升風險管理的精細化。商業銀行的發展對經營風險的管控是否及時有效地處理，對其發展態勢的好壞具有重要的影響。風險管理最重要的就是在潛在風險轉化為事實風險前對其進行及時的處置。而大數據最重要的功能就是找出事物發展的規律，為其未來發展態勢進行合理的預測，按照趨利避害的原則提供解決方案，因此這也是銀行大力開發大數據技術的原因之一。比如銀行在信用卡業務中，可以通過用戶的信用卡使用行為如透支消費、跨行轉賬、信用消費償還等業務情況進行精準分析，提前對潛在可能逾期不還的客戶做好針對性的管理維系服務，以正確的方法來取得良好的成效。

二、商業銀行經營管理大數據應用存在的阻礙因素分析

雖然我國商業銀行中大數據技術在經營管理中的應用已經深入到業務的方方面面之中，也取得了積極的作用，但是隨著社會經濟的發展對銀行金融服務要求越來越高，因此銀行的大數據技術一直處于與時俱進的迭代升級和創新創造之中，但是由于商業銀行的工作重心在與自身市場營銷與客戶服務上面，因此在大數據技術的應用中存在未能及時跟隨時代發展腳步的問題，導致大數據功能應用不能滿足客觀實際需要。其問題具體體現在以下三個方面。

（一）大數據應用還有很大的提升空間

當前商業銀行對待大數據的態度只是將其作為輔助工作的技術工具，并沒有在戰略上進行合理有序的規劃，導致其大數據建設缺乏系統性，因此大數據技術水平常常滯后于行業變化，導致一旦出現新的挑戰，便存在技術與意識上不能有效跟進提供合理的解決方案之困境。雖然大數據能夠幫助商業銀行在進行決策時進行預測和評估幫助，但是我國商業銀行在傳統管理方式的影響下，依舊采用的是定性的方式，即依靠自身的財務報表，或者深入市場進行數據調查來作為決策依據，而很難習慣采用定量的方法，即通過利用大數據來進行分析研判。由此可以佐證，雖然我國商業銀行的綜合實力在不斷增強，但是技術實力仍然還有巨大的發展空間，尤其是通過互聯網大數據技術來實現自身業務與市場、用戶之間的量化分析還需要加大技術研發力度。

（二）對大數據的信息積累不夠重視

大數據技術作為最近幾年才成熟起來的新技術，大多數銀行對其使用尚處于起步階段，對數據儲存的硬件設備和軟件系統往往準備不夠充分，導致數據存儲類型單一，無法支撐數據科學分析與應用。另外，銀行內部數據與同行業企業之間，跨行企業之間，甚至是銀行內部各部門之間存在著明顯的數據交流不暢的客觀現象，這種信息碎片化存在，使得大數據有其名而無其實，并不能基于信息的共享而實現數據的有效分析利用，因此數據并不能客觀真實地反映市場動態。

（三）大數據專業人才缺乏

商業銀行在大數據人才隊伍的招募和培育方面，科技人才總量偏少，在整個銀行團隊中的比重過低，根據我國商業銀行人才類型調查報告顯示，絕大多數商業銀行中的計算機科技人才在團隊占比不超過5%。專業人才的匱乏直接導致銀行大數據技術應用更新迭代的遲緩。另外，我國商業銀行在工作編制上也沒有重視大數據技術，這主要體現在將其機械式地歸納到信息管理部門之中。大數據技術應用需要相關崗位人員同時擁有扎實的銀行業務處理能力和大數據技術分析能力，但是信息管理部門的技術人才大多數都是商業銀行的老員工，雖然有一定的業務處理能力，但是在大數據應用技術上大多數處于半路學習的狀態，并不具備全面透徹的理解能力，導致一些商業銀行對大數據技術應用不得要領，不能及時產生應有的價值效益。

三、提高商業銀行經營管理大數據應用的策略分析

第一，商業銀行要對大數據有正確客觀的認識，這就需要銀行管理層帶動全體成員轉變觀念意識，在銀行戰略規劃中合理融入大數據的工作內容，讓員工能夠重視大數據，在銀行業務功能處理中構建更加智能的數據分析系統，通過相關培訓教育讓員工掌握大數據應用能力，通過在企業文化中有效融入大數據理念內涵，讓員工們能夠逐步將大數據技能與意識當做工作中不可或缺能力要素。

第二，商業銀行要做好大數據的儲存積累。首先，應該運用最新的大數據儲存技術來完善儲存結構，按照符合銀行發展實際情況的方式來對數據進行有序的梳理。其次，通過數據來源渠道的明確來確保數據的真實性和精準性。再次，要通過數據儲存半結構化和非結構化數據的及時優化來提高數據分析的質量。最后，在數據的儲存與利用過程中要注意保護用戶隱私，做好數據安全防護措施，避免受到網絡攻擊帶來的數據泄露等風險，而給銀行信譽帶來的負面沖擊。

第三，要加強大數據技術人才的培育工作。商業銀行可以采取市場招聘和高校聯合辦學的方式，對擁有豐富工作經驗高素質人才進行即插即用，對具有發展潛力人才進行合理有序的培養，這樣才能構建合理的人才資源庫，讓銀行人才需求達到既滿足眼前實際需要，又滿足未來人才發展的效果。

四、結語

總而言之，我國大數據技術的飛速發展，已經在全世界處于領先水平，大數據技術與其他互聯網技術的結合，將會幫助銀行等金融機構的業務發展帶來顛覆式的作用，讓我國金融產業在創新變革中邁向新的發展臺階，推動我國社會生產力又好又快地向前發展。

參考文獻：

[1]陸立新.大數據模式下的商業銀行經濟責任審計探討[J].審計月刊，2020（03）：45-47.

[2]蒙香含.淺析大數據思維在商業銀行經營管理中的應用[J].中國國際財經（中英文）， 2018（05）：261.

[3]劉強.大數據在商業銀行風險管控中的應用探討[J].科學與信息化，2019（16）：165+168.

[4]冀用武.商業銀行應用大數據優化經營管理策略研究[J].新商務周刊，2018， （08）：137.

（作者單位：鄭州財稅金融職業學院）