大數據時代下的商業銀行發展分析

高新雨 韓宏鑫 左佳輝 范曉冬 高天寶

【摘 ?要】在大數據時代下，商業銀行的發展已今非昔比。商業銀行大數據的影響及作用主要是指銀行利用互聯網大數據收集、計算和分析，揭示出未來商業銀行經營管理業務發展的模式及其趨勢。激烈的市場競爭對數據的準確性提出了更高的要求。銀行將基于數據分析的業務模式，建立健全的大數據治理體系，推動業務的開展。

【Abstract】In big data era， the development of commercial banks has changed. The influence and role of big data of commercial banks mainly refers to the use of internet big data collection， calculation and analysis by banks to reveal the future development mode and trend of business management of commercial banks. Fierce market competition has put forward higher requirements for the accuracy of data. Based on the business mode of data analysis， the bank will establish a sound big data governance system to promote the development of business.

【關鍵詞】大數據;商業銀行;服務升級;風險防控

【Keywords】big data; commercial banks; service upgrade; risk prevention and control

【中圖分類號】F832.33 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 【文獻標志碼】A ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 【文章編號】1673-1069（2021）07-0133-02

1 大數據案例引入

華夏銀行集團股份有限公司（以下具體正式簡稱“華夏銀行”），是我國一家集團內外部綜合經營能力十分雄厚且同時具有一定市場競爭力的大型全國性股份制大型商業投資銀行。經過20多年的快速發展，華夏銀行已在全國119個地級以上的10個城市分別建立了眾多城市分行與營業網點。截至2020年末，華夏銀行總固定資產和企業負債投資規模同比累計增長達到33998.16億元，較上年末預期同比增加3790.27億元，增長12.55%;銀行存款準備余額18183.30億元，較上年末預期同比增加1618.41億元，增長9.77%。而且它的固定資產管理規模也始終一直維護著穩步的高速增長，盈利管理能力也得到了持續提升。這種迅猛的經濟發展增長態勢，很大程度上歸功于它對時代發展變化的主動適應能力以及前瞻性的戰略預測。在互聯網和大數據時代的沖擊下，高度信息化的企業管理已經被認為是國內銀行向“以客戶為中心”模式轉型的必由之路，華夏銀行已經提出打造以客戶服務體驗為主要核心、以數據為基礎、以互聯網和技術驅動的智慧型零售服務體系，積極圍繞推進數字化的戰略重點，制定了長期發展計劃，加大了資源和人才投入，加強了科技產業條線和數字化業務條線的合作，并且努力促進線上數字化轉型，加速推動線上業務開拓發展、風控智能化、數據平臺建設、生物識別技術應用等專項落地。

2 大數據的特點

2.1 信息密度低

隨著移動互聯網的深入和廣泛應用，人們對信息的感知和海量數據無處不在，但其價值和利潤率卻相對較低。在大數據時代，一個需要解決的問題是如何通過強大的機器計算更快地實現數據的效率和價值“凈化”。

2.2 數據海量性

由于大數據的變化規模一直被認為是不斷變化的，單個海量數據集的變化規模和范圍可以從十幾TB擴展到幾十TB。換句話說，要存儲1PB的網絡數據，每天至少需要2萬臺配備50GB SSD的大型個人網絡計算機。

2.3 高速性

高速性指數據被創建和移動的速度，是區分于傳統的數據挖掘，也是大數據最顯著的特征。在高速互聯網時代，創建實時數據交換流已成為一種流行趨勢。基于技術實現軟件性能的優化，即加強高速計算機處理器和服務器技術的提升。一般來說，企業除了需要清楚地知道怎么快速地創建自己的數據，還有可能需要清楚如何快速地處理、分析并再次返回到其他用戶身上，來更好地滿足他們的一些要求。

2.4 信息多樣化

新型的多結構化大數據導致了信息多樣化的程度大大增加。許多不同的形式（結構化數據、非結構化數據、半結構化數據）所表現的方式并不限于文本、圖像、接口、文件、數據庫類、標準格式等。并且其中包含了網絡日歷、社會媒體、移動電話通信記錄、網絡搜索和傳感器網絡等各種數據。

2.5 容易變化

大數據之所以會呈現一些多變化的表達方式和類型，主要是因為它們具有多層次的結構，相比于傳統業務數據，大量的信息存在著不規則和模糊不清的屬性，導致很難甚至沒有辦法使用一些傳統的應用程序來進行分析。隨著一段時間的發展，傳統的業務數據己經擁有了一個標準化的格式，能夠被一個標準化的商業智能軟件所辨認。現在看來，要正確地處理和從各種方式所呈現出來的復雜信息和數據中發掘其價值，就成為一個企業必須要面對的挑戰。

3 大數據背景下商業銀行的發展方式

3.1 建立數據平臺

傳統模式下，商業銀行的財務信息和數據主要局限于商業銀行內部。由于互聯網技術的進步和發展，數據的信息來源也可以直接利用各種信息渠道。例如，商業銀行的智能應用和手機APP可以直接實現數據的采集和獲取，豐富了信息和數據的信息源。通過利用這些數據平臺，傳統的基礎業務就可以進一步實現擴張，也就是可以通過借助互聯網和大數據分析解決客戶的潛力和需求，針對這些需求為廣大客戶量身定制提供各種形式的、個性化甚至更為精準的服務。數據平臺的建設和發展改善了傳統數據管理方法的局限性，依靠大數據來實現各種信息的采集、存儲、整合和分析，使數據平臺更加科學合理。

3.2 基于大數據的風險控制

借助于大數據能夠降低投資者因決策錯誤而導致的經濟損失，實現投資者對于風險的精準管理。一些商業銀行為達到最大化管理以及控制自己的不良貸款，可以通過借助互聯網大數據來分析自己和客戶的固定資產價值，對自己和企業的財務狀況進行全面性的分析。通常借助于銷售額、資本量、品牌和社會公眾認可水平等，即可取得一個科學的考核結果，為企業在此時放貸的限額提供了基礎。分析和評估大數據的應用與引入的風險，避免了在傳統模型數據統計和分析下很難保證其準確、全面的缺陷，保證了評估的信息性與可靠性。

3.3 科技智能

隨著大數據的快速增長，我國科技智能得到了不斷的發展，科技智能化發展被認為是將互聯網IT和科技相結合的一個新產物，尤其重要的是由于現代信息技術在我國的廣泛運用，互聯網和信息服務平臺的幫助，使科技行業也得以進一步的創新和發展，傳統的營銷手段和方式也有了巨大的變化。

從當前我國商業銀行行業的發展趨勢分析來看，傳統的業務服務和科技技能型產品已經實現了一種更為緊密的相互結合，商業銀行也借助于大數據技術促進了行業模式的創新，借助于互聯網，銀行行業的發展可以無所謂地不受時空的限制，并且其科技智能化的服務水平也得到了極大提升。

4 大數據對商業銀行的作用

4.1 商業銀行在互聯網和大數據的推動下，其原有的服務模式可以在市場上獲得更廣闊的空間

銀行傳統的單一產品和服務模式已無法滿足現今客戶的需求，通過對數據進行充分的運用，從銀行最基礎的零售與對公業務出發，整合上下游資源，對存貸款、托收承付、支付與結算等進行全方位的滲透與擴展。通過對具體數據的提取和分析以及產品核算，商業銀行對不同客戶的產品覆蓋率、產品利用率、產品粘度和產品收入進行了清晰的比較，進而針對不同的客戶群體提出差異化的產品創新需求。

4.2 借助于大數據，對商業銀行經營者進行的運作分析、決策都能夠得到更為精確的判斷

一方面催生了高度集中的數據運營架構，大量標準化、專業化的業務集中到總行或一級分行進行處理，形成了區域性的數據集中和業務運營中心。另一方面大概率避免了一些錯誤決策的發生，精準化、安全化運營與服務，大大提高了運營效率。

4.3 互聯網科技大數據將幫助商業銀行加強風險防控

商業銀行通過大量的數據分析技術能夠進一步地識別和規避風險，對于保護客戶的資金信譽、交易行為、財務情況、違約概率可以進行多層次的分析，風險預警能夠提前進行。

4.4 保障銀行客戶信息安全

客戶信息關乎于財產與個人隱私安全，信息泄露、防控不到位等問題影響著商業銀行基礎業務的發展。大數據技術的開發與應用可增加信息可信度，開拓了數據獲取渠道，加強了數據安全管理，防范了信息技術風險。

5 大數據背景下商業銀行的風險管理

5.1 篩選更多的有價值信息

無論是基礎業務還是新型創新業務，掌握必要的客戶信息是商業銀行業務開展的前提條件，同時客戶信息也是商業銀行判斷客戶風險、對其進行防控的重要依據。基于大數據技術的應用，商業銀行可以在最短時間內獲得客戶的最新信息，并通過對這些信息的分析、管理、整合，進而篩選出有價值的部分，防范客戶信息風險。

5.2 借助于大數據構建專業的風險防控團隊

商業銀行可以從多個角度分析信用風險，如某一地區的信用風險，或某一行業的信用風險。在大數據技術的支撐下識別和總結風險規律，構建風險應對模型，為培養專業的風險防控人才提供經驗依據，構建專業的風險防控團隊。

5.3 構建更加全面的風險防控機制

如果大數據技術能夠成功應用，商業銀行將能夠摒棄舊的風險管理模式，通過對客戶的準確分析，更準確地預測風險。通過信息應用機制的完善，也可以提高信息共享的程度，為客戶信息安全提供更堅實的保障。

5.4 在大數據的支撐下調整信貸產品結構

信貸產品結構是指信貸資金的使用。通過調整信貸結構，商業銀行可以最大限度地降低信貸風險，獲得更多的投資收益。因此，信貸結構的變化決定了銀行的經營方向。

【參考文獻】

【1】宋冉.大數據金融在商業銀行客戶關系管理中的應用[J].金融科技時代，2021（02）：34-38.

【2】邱璜.大數據視角下商業銀行運營的風險管理研究[J].中國集體經濟，2021（04）：84-86.