大數據時代下我國商業銀行創新發展對策研究

摘 要：隨著大數據的不斷發展與普及，互聯網金融等新興企業借助大數據技術的優勢得到了快速發展，給商業銀行的發展造成了一定的影響。本文主要通過SWOT分析法就大數據對商業銀行發展的影響、銀行創新發展的機遇和挑戰進行探索性分析，最后就大數據時代下商業銀行的創新發展提出創新對策。

關鍵詞：大數據;商業銀行;金融創新;非利息收入;創新發展

本文索引：高婷.<變量 2>[J].中國商論，2021（15）：-104.

中圖分類號：F832 文獻標識碼：A 文章編號：2096-0298（2021）08（a）--03

1 大數據對商業銀行的影響

近年來新的網絡技術，如大數據、云計算、移動互聯網等快速發展，互聯網金融、電子商務在第三次工業革命的進程中普及于人們的生活。全世界數據總量每年都以較高的速度遞增，由于近兩年來互聯網技術的發展，海量的數據隨之產生，世界正快速邁入“大數據”時代。

目前，大數據的應用領域和發展前景十分廣泛。國外已將大數據應用在自然災害救援、公共醫療、政府管理、金融等諸多領域。近年來，國內掀起了對大數據研究的熱潮，電子商務、物流管理、互聯網金融的發展蒸蒸日上。雖然銀行是規模較大的數據“生產者”，每個業務背后都隱含著很多數據，但商業銀行運用大數據的能力卻比較欠缺。因此，我國商業銀行首要的任務就是研究和運用大數據技術，并在服務創新、競爭手段、經營管理等方面顛覆傳統模式，同時充分利用新型的網絡技術拓展非利息收入業務，促進商業銀行的轉型

升級。

大數據的產生給金融機構未來的發展帶來了一定影響。就商業銀行的發展而言，大數據在慢慢地改變銀行的經驗理念，逐步打破其固有的經營模式。當然，在大數據時代下，我們也注意到了商業銀行業務的流失，比如儲蓄業務被余額寶分流，結算業務被支付寶截斷，信貸業務被目前新出臺的螞蟻微貸挖墻腳等。商業銀行儼然已經發現作為戰略性資源的大數據未來的潛力。因此，各大銀行紛紛搭乘大數據技術快車，通過構建其自身的數據倉庫和數據平臺、運用數據分析等技術，試圖利用互聯網技術精進商業銀行業務流程，更大限度地提升自身競爭力。其中農行、民生銀行、中信銀行分別運用大數據技術對業務容量、管理系統、信用卡業務進行創新。

1.1 擴大銀行的業務容量

傳統的商業銀行數據主要是以紙張和計算機存儲，存儲的數量是相當有限的，業務數據需不斷更新來保證存儲空間。大數據技術的運用，相當于增加了數據的存儲空間，能夠有效擴大銀行的業務容量，更好地保留歷史業務數據，有效地延長數據的保存時間。例如，農行采用了國產的XData大數據一體機系統，此系統主要由1個管理節點、2個namenode、42個datanode構成，存儲了約600TB容量的數據。當數據量增加時，系統可以通過擴展硬件來滿足業務對容量和性能的需求。XData大數據一體機系統滿足了農行在大規模交易下產生的用戶數和性能的要求，足以支持農行查詢歷史數據和分析業務，為推動農行業務轉型升級奠定一定的基礎。

1.2 完善銀行傳統的管理系統

商業銀行本身擁有海量的數據，在沒有大數據支持的狀況下，銀行只能通過傳統的方式進行管理。目前，銀行通過大數據、云計算等技術構建的大數據平臺，能夠完善銀行傳統的管理系統。例如，民生銀行充分地利用IBM BigInsights與SequoiaDB數據庫，依托于大數據技術完善其業務系統，比如交易流水查詢分析系統、私人銀行產品貨架管理系統等。結合大數據技術，民生銀行在管理系統上有了更好地提升，讓其順應時代的發展，提高自身的盈利能力。

1.3 提供統一的客戶視圖

根據銀行客戶的各種結構化數據、半結構化數據和非結構化數據，利用大數據技術可以進行統計分析，繪制出統一的客戶視圖。如中信銀行為了能夠更加精準地理解客戶價值體系，從客戶的角度出發，因此利用Greenplum數據倉庫解決方案為中信銀行提供了統一的客戶視圖，這樣信用卡中心便能充分地考慮客戶的感受，對給客戶提供更有針對性的營銷活動。客戶的信息是銀行進行大數據應用的原始基本數據，利用先進的互聯網技術，可以就客戶進行合理的分類，依據不同類型的群體面向客戶設計對應的信用卡營銷策略，極大增加了客戶辦卡的可能性。

2 大數據為商業銀行的創新帶來發展機遇

大數據時代背景下，銀行之間競爭的局勢與其經營模式發生天翻地覆的變化，大數據已成為銀行提升自身競爭力的強有力手段，同時為商業銀行的創新與轉型升級帶來了一定的發展機遇。

2.1 拓寬客戶群體，滿足客戶實際需求

銀行在給客戶辦理傳統業務的同時已經積累客戶基本信息、資產負債等大量的有價值數據，通過大數據技術的分析能夠挖掘更大的商業空間。根據客戶信息的海量數據，銀行可以進行統計分析，對客戶進行細致的分類，然后再針對不同群體的客戶制定特定業務來吸引新客戶和挽留老客戶。銀行還可以根據客戶的消費習慣、性格特征和行為愛好等，精確地推出個性化的金融服務，滿足客戶的實際需求，有效提高銀行的競爭力。

2.2 轉變運營模式，提升運營效率

大數據改變了金融運營模式，不再是傳統的柜臺服務模式，網上銀行和手機銀行是銀行的新發展模式。隨著互聯網技術的與時俱進，各家商業銀行能夠根據網絡上各種有效信息敏銳地捕捉到客戶對虛擬社區服務的需求變化。由于微信、微博等社交網絡擁有廣大的用戶，因此，招商銀行通過建立微博、微信等公眾號來拓展宣傳信息的新渠道。根據微博、微信等渠道，銀行可以得到更多的數據，其中包括結構化數據和非結構化數據，然后對海量的數據進行歸納分析，把握客戶的需求，不時地更新一些理財產品，通過微博、微信等渠道傳播，既降低了成本，又便于讓更多的群體了解這些理財產品，從而調動他們理財的積極性，促進銀行的發展。

2.3 精確決策判斷，提高風險控制能力

過去，銀行對客戶的行為進行測評，主要是對客戶辦理業務產生的結果化數據進行分析，有許多動態數據、非結構化數據沒有得到充分地利用，因而，數據分析的結果準確性不高。大數據技術能夠促進銀行對微小交易涵蓋的風險信息進行觀察，也可以幫助銀行洞察衍生產品交易對總體風險的影響，此外，也能夠對零售客戶信用卡、貸款方面的風險進行有效地評估。最后，信息不對稱等問題可以通過大數據技術進一步解決，在大量數據中可獲取多渠道交易信息，銀行還可以對個人金融、行為、消費等客戶的資料信息授信，有效降低銀行信貸業務的風險，保障銀行的經營績效。

3 大數據為商業銀行的創新帶來挑戰

大數據作為互聯網高速發展時代的核心特征促進了商業銀行的創新發展，給商業銀行帶來了一定的發展機遇，但在大數據時代，商業銀行的創新發展也面臨一定的挑戰。

3.1 駕馭數據的能力受到考驗

大數據及云計算等技術的廣泛運用，擴展金融機構的業務范圍，為商業銀行更加具體化地服務各類客戶提供了越來越有利的條件。商業銀行IT架構不能一味地考慮應用，限定地構建技術和數據架構，盡快建立適用于自身的大數據平臺，便能構建最優大數據模型。銀行在收集數據時要考慮到數據的多樣性，各種類型的數據均可收集，甚至還要與銀行客戶業務的歷史數據進行對照分析，這就要求銀行能夠高效地處理各類數據。另外，商業銀行要想存儲大數據以及高速地分析和計算數據，還需依托于大型高速計算機和大數據不共享分布式架構。因此商業銀行需要引進相關技術人才。大數據的應用可能給商業銀行帶來發展，但耗費的成本也是相當驚人的，在這個方面商業銀行需要作出科學合理的決策。

3.2 生存和發展能力將受到考驗

大數據的飛速發展孕育了很多新興的金融企業，搶占了屬于傳統銀行的一定份額，各行各業的跨界競爭影響和改變著金融業的發展格局。相較于傳統的商業銀行，新興的互聯網企業充分利用了大數據的優勢，在金融業中脫穎而出。例如，螞蟻金服旗下新推出的螞蟻小貸，主要是利用大數據技術對電子商務的海量客戶信息進行分析，其中客戶信息主要包括消費行為、消費信用以及消費金額等。螞蟻小貸利用分析結果來實現對小微企業、個人提供不同等級的小額貸款。非金融企業跨界涉足金融行業，對商業銀行的發展形成了巨大的阻力。商業銀行要想進一步發展，必然要迎接大數據所帶來的挑戰。

3.3 存在信息與安全風險

商業銀行基于大數據的基礎上進行數據挖掘和數據重構，這將隱含著兩大風險：一是網絡系統和存儲中心存在的漏洞可能會帶來技術安全風險。大量的數據存儲在一個地方，如果有黑客攻破了存儲中心，那么這些數據就會整體泄露，這將對銀行的發展造成重創;二是海量的客戶信息與個人隱私的信息面臨著泄露的風險。由于銀行本身就擁有大量的客戶群體，各行各業的客戶都存在，一旦出現泄露，會對客戶不利，嚴重的會對銀行的信用造成不可磨滅的影響。

4 大數據時代商業銀行的創新策略

目前，大部分商業銀行把實施大數據戰略看作推進戰略調整、支持業務轉型的強有力手段。銀行只有充分利用大數據技術，才能有效地把傳統銀行轉化為現代化的信息銀行，借助大數據的優勢實施業務轉型升級。當然，傳統的利息收入已經無法支持商業銀行今后的進一步發展，在大數據時代下，積極拓展非利息收入業務也是十分必要的。因此，商業銀行需要從以下方面進行創新和轉型。

4.1 突破數據壁壘，加強跨界合作

大數據技術主要是利用全數據分析方法來獲取、分析和利用銀行數據。隨著網絡技術的發展，每天都有各種數據產生。銀行不能僅靠各種業務產生的數據，還需要通過一定方法突破獲取外部數據的壁壘，通過越來越普及的手機和電腦，增強對客戶行為和輿情數據的搜集能力。此外，銀行應該加強與互聯網金融的合作，不斷跨界合作可能會讓銀行創新出全新的服務形態，讓銀行在未來的發展道路中有堅固的立足之處。同時，通過大數據技術，商業銀行也可創新新型業務，這樣能夠增加其非利息收入，為商業銀行的今后發展提供新的保障。

4.2 創新處理技術，重建IT架構

銀行需要使用新的大數據處理技術和工具實現在業務系統、管理系統中的應用。比如要實現可擴展的并行處理技術，需要使用標準化硬件;要處理非結構化數據，就需要設計理想的計算模型;要想提升查詢效率，則需要利用高性能的數據庫技術。因此，銀行要不斷創新系統構架、基礎設施以及工具平臺。大數據時代，未來的業務應用與商務模式，基本上能夠實現實時智能處理與數據開放融合，銀行傳統的封閉式IT架構已經不能滿足其日益發展的業務與管理的需求。因此，銀行只有通過引入云存儲、虛擬化、云等大數據技術，破解銀行傳統IT平臺瓶頸，為銀行大數據應用鋪平發展的道路，也為銀行進行業務轉型升級提供了進一步的保障。

4.3 確立數據標準，實行智慧銀行

大數據背景下，銀行要進行進一步的信息化建設，首先，需確立應用與應用之間的數據標準，以便于實現數據的共享;其次，需突破應用之間的數據壁壘，防止出現信息孤島;最后，需統一業務和技術的數據字典，完善以客戶為中心的全行統一信息視圖。此外，為了應對互聯網金融帶來的壓力與挑戰，智慧銀行是一種新趨勢。利用大數據技術，建立“數據驅動一對一銀行”，讓銀行可以針對特定的客戶群體、場景以及客戶需求，快速迭代，為每一個客戶提供特殊的有針對性的服務，從而促進銀行持續進行轉型升級。

4.4 轉變“數據”思維，重視人才培養

傳統的銀行數據服務主要側重于滿足銀行內部的經營管理需求，沒能夠充分考慮到外部的需求，如客戶的需求，可能導致銀行的發展變慢。由于互聯網金融充分地把握大數據的優勢得到了飛速發展，躋身到金融業發展的前列，給商業銀行的發展帶來了很大的沖擊。因此，商業銀行必須強化大數據思維，利用互聯網擴寬數據的應用范疇，將更豐富的資源投向客戶分析中，從而能夠清楚地觀察客戶的需求，對客戶的需求作出快速地回應，實現用數據驅動銀行的業務轉型升級和不斷改善客戶體驗。此外，在大數據飛速發展的時代，銀行信息化建設需更加重視運用大數據技術挖掘信息隱藏價值的水平，因而，銀行需要擁有更加專業化的掌握大數據技術的人才。隨著大數據技術的逐步升級，銀行應重視對專業人才的進一步培養，讓他們能夠掌握最新的大數據技術，為銀行在未來的發展道路上提供強有力的保障。

5 結語

在大數據時代下，我國商業銀行必需要進行轉型升級。在互聯網金融以及其他非金融企業快速發展的壓力下，商業銀行只依靠傳統的利息業務，只會降低其核心競爭力，逐漸被其他金融行業趕超。因此，商業銀行要充分發揮擁有大量客戶數據的優勢，結合現行大數據技術，加快科技創新，積極研發依托于大數據技術應用的新型業務，也可以結合數據分析結果拓展非利息收入業務，為商業銀行今后的發展提供新的保障。

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Research on the Countermeasures for the Innovation and Development of Chinese Commercial Banks in the Big Data Era

Kewen College， Jiangsu Normal University

GAO Ting

Abstract： With the continuous development and popularization of big data， emerging enterprises such as Internet finance have achieved rapid development with the advantages of big data technology， which has had a certain impact on the development of commercial banks. This article mainly uses the SWOT analysis method to analyze the impact of big data on the development of commercial banks， the opportunities and challenges of bank innovation and development， and finally proposes innovative countermeasures for the innovation and development of commercial banks in the era of big data.

Keywords： big data; commercial banks; financial innovation; non-interest income; innovative development