大數據分析在商業銀行零售業務中的運用實踐研究

摘要：本文從機遇和挑戰兩個方面分析了基于大數據技術的商業銀行零售業務發展格局，并著重探討了商業銀行零售業務在大數據技術支持下的發展策略，最后針對客戶智能、產品智能、風險智能以及運營智能對業務予以展望。

關鍵詞：大數據分析技術;商業銀行零售業;策略;展望

伴隨著信息技術的不斷發展，傳統商業銀行發展模式也要隨之轉型，更好地融合大數據技術、云計算技術等，建構風險評估模式，為銀行業務長久發展和進步奠定堅實基礎。

一、基于大數據技術的商業銀行零售業務發展格局

（一）市場機遇

第一，大數據技術為商業銀行零售業務拓展新的發展空間提供了強有力的支持，能建構更加和諧有效的應用平臺，配合金融市場的發展模式，打造多元整合機制。據報道，2019年我國社交電商規模超2.22萬億元，同比增長76%，電子商務市場突破45萬億元，結合相關數據不難發現，網絡金融市場的范圍越來越大，其發展空間也十分廣闊，因此，大數據技術真正意義上推動了商業銀行零售業務向互聯網市場的發展進程。

第二，大數據技術的應用能有效減少商業銀行零售業務所投入的運營成本，因為商業銀行零售業務中信貸業務占比最高，對銀行的經濟效益會形成一定的作用，不僅維持效益增長水平，還對資源配置模式產生影響，而傳統的信貸業務存在很高的風險性，借助大數據技術就能建立全面的信貸水平評估，并且連接征信信息調研結果，大大降低了不良貸款造成的經濟風險，一定程度上實現了成本的合理性管控和資源配置。

第三，商業銀行零售業務中應用大數據技術能有效提升中間業務的收入，配合大數據技術能獲取更多的客戶信息，甚至能了解客戶的偏好，依據對應的信息匯總內容完善業務處理模式，為資本流動效率的提升奠定基礎。與此同時，在信息挖掘和分析的基礎上，還能提升營銷效率和針對性結果的水平，為中間業務收入的提高予以保障[1]。

（二）市場挑戰

盡管大數據技術為商業銀行零售業務發展提供了諸多便利，但是也依舊存在一些問題，對商業銀行零售業務發展提出了新的挑戰。

一方面，對銀行的價值實現產生了一定的沖擊性。網絡金融模式和應用結構的發展，向廣大消費者提供了更加快捷和經濟的金融產品，這就提高了盈利能力，一定程度上也就削減了人們存儲在銀行的固定資金，使得銀行活期存款數量驟減。并且，網絡發展金融體系也減少了傳統銀行中業業務的獲利比例，例如，目前眾多的網絡貸款產品受到了人們的廣泛吹捧，這就會對銀行個人貸款業務市場產生很大的影響，分割利益的情況十分突出。

另一方面，大數據技術支持下的網絡快捷第三方支付模式大大減少了商業銀行支付功能的發展，商業銀行的金融市場份額隨之縮減，必然會對整體發展布局提出新的挑戰，對銀行支付主導地位產生強烈的影響。

二、大數據技術分析下商業銀行零售業務的發展策略

為了提升商業銀行零售業務的市場核心競爭力，要結合發展要求和技術要點落實動態化升級發展方案，整合資源模式的同時，建構更加貼合戰略發展目標的發展方案。

（一）優化大數據核心處理能力

在明確大數據技術應用優勢的基礎上，就要結合商業銀行零售業務的發展特點，滿足推廣和網絡金融發展的需求，從數據屏障中擺脫出來，有效發揮互聯網金融模式的應用優勢，匹配數據應用控制規范，促進業務綜合發展[2]。

第一，要充分認識到數據信息的時代價值和內涵。所謂行為數據，不僅能體現出客戶行為的動向、地理定位信息，還能有效了解網絡動態日志數據等，要想充分發揮行為數據的優勢，就要從全局角度分析客戶的金融行為，獲取信息的同時了解客戶的偏好數據，并且結合銀行活動、宏觀經濟走勢、微觀經濟發展環境等多元因素共同建立分析，從而更好地預測客戶金融行為的目的。需要注意的是，要提升經營管理預測的準確性，就要結合銀行營銷活動、服務優化方案、流程改進方案等綜合信息滿足銀行效益最優化的目標，匹配輿情公關素材，為商業銀行零售業務大數據應用水平的提高提供保障。

第二，要強化數據挖掘和分析的能力，商業銀行零售業務發展方案中要認真分析挖掘處理技術的技巧要點，匹配去冗降噪技術、智能語音交互技術、文字識別技術等驅動數據業務的多元發展，提高利用率。

第三，要充分認識到數據迭代優化的重要性和應用價值，商業銀行零售業務開展的過程中要對量化研究報告、精準營銷清單等予以關注，并且及時告知管理決策人員，完善大數據應用項目的整體環節。不僅要在數據挖掘中充分明確迭代優化模型的利用價值，也要充分提煉出共性分析指標和行為特征，為后續產品開發和功能優化提供支持[3]。

第四，要時刻關注大數據的安全性，因為大數據挖掘技術應用過程中難免會涉及敏感信息或者是個人隱私，此時，大數據的安全監管非常關鍵，相關操作人員要樹立保密意識，全面履行崗位職責要求，執行數據安全監管控制標準，不能將云平臺的數據下載到任何形式上的本次存儲空間內。并且，要對敏感數據予以脫敏處理。

（二）完善跨界合作機制

伴隨著大數據技術的全面發展和推廣，互聯網金融發展進程對傳統銀行結構產生了很大的影響，為了實現雙贏的發展，商業銀行零售業務要積極尋求發展出路，更好地建立合作模式。

第一，積極推進行業協作發展模式。大數據技術的發展為互聯網金融企業的轉型進步提供了保障，這也間接增加了金融業的市場競爭壓力，基于此，商業銀行在開展零售業務的過程中可以充分創新相關層面的合作內容，形成統一的客戶攻關結構，積極創新的同時，拓寬客戶群體。

第二，要滿足技術應用要求完成網絡平臺的搭建和升級。一方面，從業務升級模式出發，強化和互聯網金融企業的互動效果，建構滿足客戶基本需求的金融產業鏈電子商務平臺結構，維持綜合應用效果。另一方面，要強化信貸業務的升級能力，進一步推進電子商務供應商、銀行、保險公司等多方的合作進程。建構涵蓋多元因素的商業網絡體系，匹配不同社會場景支付服務。

第三，商業銀行零售業務開展中要充分發揮社交網絡中客戶服務的優勢，關注新媒體客服水平的同時，建立完整的數據對比控制模式，確保能結合數據分析結果更好地了解和明確用戶信息內容，提高信息管理的綜合水平[4]。

（三）拓寬數據來源

大數據技術的不斷發展和進步也推動了商業銀行零售業務建立時效性數據分析的進程，商業銀行獲取的基礎信息多來自于交易信息、財務管理信息等，而第三方機構能更多地獲取消費者的實時動態信息，因此，商業銀行零售業務要想實現全面升級，就要開拓多元數據服務模式，確保數據存儲管理的合理性。例如，民生銀行信息科技大數據管理中心聯合百度，借助百度搜索引擎的趨勢數據，建立風險識別預警模塊針對高價值客戶進行數據挖掘，并充分評估其購房、購車等日常消費趨勢，從而建立精準的高價值客戶定位模式，與此同時，匹配外部資訊平臺對接數據供應商，就能建立更加完整的數據共享結構[5]。

三、大數據技術分析下商業銀行零售業務展望

隨著大數據技術的不斷發展和進步，商業銀行零售業務也要積極完善具體工作，向著更加多元、科學、規范的方向發展，實現經濟效益和社會效益的雙贏。

第一，實現客戶智能。積極推進交互式營銷的發展進程，構建更加穩定可靠的“巨鯨”分析庫，全面整合客戶接觸優化環節，在關聯行為記錄以及消費偏好的基礎上，建立個性化服務和社會化營銷，為全客戶、全渠道的客戶智能模塊提供保障。

第二，實現產品智能。打造更加靈活動態的線上、線下人臉識別模式，為銀行身份驗證效率的提升提供保障，維持客戶滿意度的同時，確保數據信息管理和個性化服務全面展開，真正建構以市場基本需求作為載體的產品服務模式，提升產品的智能化水平。

第三，實現風險智能。在大數據技術應用管理方面，完成客戶畫像描述工作，確保在征信調研分析的范圍內提升風險評估的水平，并設定風險指標和客戶等級分析，從而依據大數據挖掘技術獲取的信息內容實現指標匹配，制定全面且合理的風控方案，最大程度上減少經濟損失[6]。

第四，實現運營智能。利用大數據技術建立數據分析平臺，并且結合ATM投放收益等基本內容就能完善產品推廣方案，擬定更加合理的備付金額度，完善經營決策，從而在全面分析問題和解決問題的同時，提高商業銀行的市場競爭力。

結束語：

總而言之，商業銀行零售業務要想實現全面發展和進步，就要充分關注大數據技術的優勢和價值，面臨市場環境的轉型要積極探索更加多元的發展方案，深入研究大數據挖掘技術的市場利用價值，評估科學性、系統化服務價值，從而發揮數據優勢作用提高運營效率，為商業銀行零售業務全面可持續發展進步創設良好的發展空間。

參考文獻：

[1]魏玉嬪，王漢奇. 基于大數據視角的城市商業銀行零售業務轉型發展分析[J]. 現代商業，2020（6）：93-94.

[2]劉玉. 基于大數據的商業銀行零售業務模式研究[J]. 中國總會計師，2019（3）：86-87.

[3]潘菲莎. 基于大數據視角的城市商業銀行零售業務轉型發展研究[J]. 財會學習，2019（8）：195，197.

[4]晏文靜. 中國銀行零售銀行業務大數據運用的現狀與策略優化的研究[D]. 江西：江西師范大學，2019.

[5]陳華，高立霞. 大數據在商業銀行零售業務客戶經營管理中的運用[J]. 河北金融，2018（10）：15-17.

[6]陳春安. 零售大數據在商業銀行的應用分析——以招商銀行為例[D]. 四川：西南財經大學，2016.

作者簡介：

文佳（1991-），男，貴州獨山，本科學歷，對外經濟貿易大學 統計學院在職人員高級課程研修班學員，研究方向：大數據方向。