商業銀行大數據金融應用路徑探析

□ 張春華 趙明敏

一、大數據金融應用的背景

最早提出“大數據”時代到來的是全球知名咨詢公司麥肯錫：“數據，已經滲透到當今每一個行業和業務職能領域，成為重要的生產因素。人們對于海量數據的挖掘和運用，預示著新一波生產率增長和消費者盈余浪潮的到來。”其實，“大數據”早在物理學、生物學、環境生態學等領域以及通訊等行業廣泛應用，但因近年來互聯網和信息行業的迅猛發展才引起大眾的關注。

所謂大數據，并不是通過調查問卷等隨機抽樣產生的部分數據，而是獲取到某個對象、某個領域的所有數據，且其處理速度之快、時效性要求極高，在一定程度上削弱了以往對于精確制導的追求，對數據駕馭能力也提出了新的挑戰。同時，我們可以利用大數據掌握某個領域的大體方向，站在宏觀的角度推動行業發展，為行業發展帶來了前所未有的機遇與潛力。

大數據的重要性不言而喻，亞馬遜前任首席科學家Andreas Weigend更是稱“數據是新的石油”，其獲取、儲存、搜索、共享、分析，乃至可視化地呈現，已然當下最重要的研究課題之一。

近幾年，數據總量發生了井噴式的增長，部分行業領域已通過可視化技術對這些數據進行了收集、存儲與分析，實現了混雜型數據的集成化、可利用化。早在2011年，麥肯錫公司就意識到，大數據將快速在各個行業領域滲透應用，同時也將不斷提升行業的生產力與精細化運作，進而實現數據盈利，領跑同業。

以金融業為例，以阿里金融為代表的互聯網金融企業依托低成本網絡社交平臺，利用互聯網技術和信息通信技術，掌握了在資金、支持、投資以及信息中介服務等方面的主動權，進而加快了以開放、便捷為特征的互聯網金融產品應用，并以快速、門檻低的金融服務，實現了在第三方支付、網絡貸款、保險等產品領域的大量獲客，并通過不斷延伸創新服務，在網絡金融生態體系中占據了主導地位，對傳統商業銀行帶來了巨大的沖擊。

與此同時，大數據的廣泛應用也給信息安全帶來了一定的挑戰。一方面，部分平臺為了實現快速獲客，會利用一些特殊途徑交互所持有的客戶信息，從而造成客戶信息泄露。另一方面，在數據傳輸、檔案管理方面，沒有形成有效的制度規范，在客戶數據收集、留存、傳輸和處理過程等均存在一定的風險。

二、加快大數據在商業銀行應用的必要性

從以上論述不難發現，隨著大數據的廣泛應用，商業銀行的市場營銷也迎來了新機遇和新挑戰，阿里金融、京東平臺等互聯網電商巨頭紛紛利用電子化、數據化的信息技術轉變了市場營銷主體的需求與消費方式，對傳統商業銀行的客戶關系維護造成了較大影響。而利用互聯網技術對大數據進行精準分析與運用，可以獲取多樣化的客戶需求，有利于商業銀行提升對市場形勢變化的反應能力與經營能力，從而帶動核心競爭力的大幅提升。

（一）拓寬商業銀行客戶接觸面

傳統商業銀行以營業網點為業務發展的核心和陣地，受時間、空間、區域等因素的影響，金融服務的輻射面不夠廣泛，金融資源調配也受到一定程度的限制，與快速發展的市場經濟不能完全匹配，也與商業銀行本身的經營要求存在一定的不對稱性，迫切需要重組客戶關系和業務運營模式。同時，若能實現大數據的廣泛應用，并采用互聯網技術實現資金融通、支付等業務的新金融模式出現，改變傳統銀行業務的結算方式，不僅可以實現精準客戶畫像，還能利用大數據防控風險，便于貸后管理，使得商業銀行接觸的客戶面更加廣泛。

（二）增強商業銀行產品服務力

在數字經濟時代，“非接觸式”金融服務及其延伸而來的數字金融和經營轉型，衍生出諸多線上金融產品，客戶行為和市場環境也隨之加速轉變。商業銀行物理網點到客率不斷下降，加之信息不對稱、趨利傾向等影響，導致金融服務效率不高。同時，客戶行為習慣逐漸趨智能、自助式的服務，金融需求也形成個性化、多元化的特征，這些都迫使商業銀行加快大數據應用，最大化地獲取多樣的金融需求，針對性地推出特色產品、特色服務，真正實現“無感式”“全方位”“全時段”金融服務。

（三）加強商業銀行客戶關系管理

商業銀行在金融服務行業中客戶信息較為密集，在金融科技運用方面具有顯著優勢，可以利用移動互聯網應用大數據實現客戶畫像、風險管控、精準營銷以及運營優化等，大幅度降低傳統客戶關系維護渠道的成本。同時，商業銀行中高端客戶群體的投資意識日益增強，家族信托、私人銀行產品等理財類業務以及企業融資等業務均迎來了新的發展機遇，而商業銀行對大數據的應用也將對客戶關系的維護產生重要影響。一方面，有效提升客戶關系維護的工作效率。隨著大數據應用的不斷普及，商業銀行得以全面收集客戶信息，并利用金融科技獲取客戶行為特點，從而有針對性地制定個性化的金融服務方案，精確傳導客戶所需要的信息、滿足其金融服務需求，真正實現以客戶為中心，提升客戶關系維護的工作效率，實現客戶經營模式常態優化。另一方面，有效提升客戶的體驗滿意度。商業銀行在利用大數據獲取客戶的詳細信息后，可同時利用大數據技術精準匹配客戶所需要的服務與產品，實現最優資源配置，進而有效提升客戶對商業銀行金融服務的滿意度。

（四）提升商業銀行市場競爭力

站在大數據時代風口，各家商業銀行都著手推動科技賦能，探索大數據金融場景應用，以進一步提升獲客活客能力、經營決策能力和風險防控能力，搶占同業競爭制高點。相較于新興互聯網金融企業，商業銀行擁有著龐大的數據資源。商業銀行近幾年通過推廣應用手機銀行、電子支付、微信公眾號及小程度等線上金融服務，在深度挖掘存量客戶潛力的同時也積累了大量的新客戶資源。以資產業務為例，農業銀行打通了惠農服務網絡，推出“惠農e貸”線上融資產品，同步向其他產行業推廣復制，衍生出“市場e貸”“納稅e貸”等多重產品，實現信貸業務向線上遷移，同時，通過大數據的收集與利用進行清單制營銷獲客，一定程度上提升了市場競爭力。工商銀行立足“融e購”銀行電商平臺，將金融活動精準灌溉至產業鏈上下游企業客戶。建設銀行則依托“善融商務”電商平臺，攜手多家央企，打響品牌銷量，在大數據應用競爭中者占據了一席之地。

三、商業銀行大數據金融應用中存在的問題

當前，在信息化背景下，商業銀行大數據金融應用的成效初顯，對各類信息實現了整合、共享，并能從中挖掘出客戶的個性化需求，在一定程度上提升了市場競爭力，推動了自身的業務經營發展，但同時我們也要看到，商業銀行在應用大數據方面還存在著不容忽視的問題。

（一）成熟高效的大數據應用系統尚未形成

當前，商業銀行尚未建成成熟高效的大數據分析系統，在主導重要經營決策方面未能發揮有效作用。本文此前提到，商業銀行利用大數據實現了對客戶信息的全面收集與行為分析，從而制定出個性化的金融服務方案，有效提升了工作效率和客戶滿意度。而在大數據信息爆炸式增長的時代，商業銀行對客戶各類信息諸如交易數據、產品偏好等的收集具有隨意性、分散性及片面性的特征，且缺乏專業化、綜合性、集中化的分析，僅對客戶進行了簡單的分類，無法實現對所收集的海量客戶信息進行有效整合與科學化應用，無法對客戶行為特點進行有效分析，所謂個性化的金融特色服務更是紙上談兵，管理層更是無法借助客戶管理系統掌握客戶需求并優化銀行發展戰略及運營戰略。

（二）大數據金融應用動能不強

當前，商業銀行未將大數據應用與各類金融場景有效融合，對于依托大數據獲取的客戶資源僅進行了簡單的分類，且因業務板塊眾多，很多客戶資源重復，未能實現數據共享、統籌分析與合理運用，新的商業模式還不多，未能完全適應市場變化，適應客戶需求。而互聯網金融能夠利用大數據可視化技術為客戶群體提供多元化的服務，滿足客戶的個性化需求，而商業銀行提供的金融服務以傳統的、固定化的服務居多，難以滿足客戶多元化的金融需求。理財業務方面，商業銀行理財業務門檻高，無法隨時終止合同，低門檻、靈活便捷的互聯網金融產品與服務則深受金融消費者的青睞。貸款類產品、信用卡類產品也存在不少強勁的對手，京東白條、螞蟻借唄、螞蟻花唄、天貓分期付款等互聯網虛擬信用卡的出現，雖然限定于線上消費，但是越來越多的互聯網金融涉足消費信貸業務，甚至可以通過互聯網金融償還銀行信用卡，沖擊著商業銀行原有的金融產品，商業銀行在大數據的有效應用方面還要進一步加深研究。

（三）大數據服務場景活客率不高

場景是服務客戶的重要載體，互聯網金融的迅猛發展改變了企業客戶原有的供需結構，如何探索出一條利用大數據對客戶進行精準畫像，從而實現獲客、活客、固客的路徑是商業銀行需求思考的重要課題。以企業融資需求為例，目前，商業銀行雖然都推出了相關的線上融資產品，但準入門檻的設置、企業個性化需求、后續服務的聯動性等方面均沒有得到良好的改善，仍是“線上申請+線下審批”的動作模式，線上服務場景的活客率并不高，導致有效獲客不足。同時，在支付寶、微信等互聯網企業快速發展、搶占市場的形勢下，商業銀行大數據場景服務的特色化、多元化還處于劣勢，需要進一步提升服務場景活客率，實現真正有效獲客。同時，中高端客戶群體的維護成本較高，其客戶價值尚待有效充分挖掘。如某商業銀行城區支行，在一季度業務經營中，月日均100萬高凈值客戶以及月日均600萬以下私人銀行客戶金融資產貢獻度與增量目標脫幅較大，而在日常關系維護中也組織開展了各類高端客戶回饋活動，高端客戶營銷投入成本進一步加大，客戶忠誠度仍不高。

（四）大數據風險防控應用不足

一方面，部分商業銀行尚未打通征信查詢渠道，僅依靠金融信用信息數據庫難以采集企業在工商、稅務等方面的信用數據信息，而因信用數據的不足又將拖慢商業銀行在創新融資產品上的步伐。另一方面，隨著近年來疫情爆發和中美大博弈加速演進，需求收縮、供給沖擊、預期轉弱“三重壓力”交織疊加，全球經濟趨緩，國內經濟下行，大環境的風險挑戰呈現出更多的復雜性、不確定性，企業客戶在不同程度上都面臨著資金流動性約束、供給型信貸約束等問題。商業銀行則更加重視對不良率的把控，對小微企業信貸業務的態度從積極轉變為審慎，過度依賴于抵押物，利用大數據應用獲取風險信息的能力不強，限制了業務快速發展。

四、商業銀行大數據金融應用的路徑選擇

當前，以大數據、人工智能、移動互聯網、云計算為代表的新一輪科技革命已經對商業銀行的金融服務帶來了顛覆性挑戰，銀行業必須堅定不移地把大數據應用當作第一經營戰略，努力探索出一條切實有效可持續發展之路。

（一）建設基礎數據庫，大力推進數字營銷

數據是大數據金融應用的起點，數據建設也已經成為大數據金融時代最重要的資產，尤其在服務實體經濟發展方面，更要通過完善基礎數據庫，建立“以客戶為中心”的數據中心，推動數字技術創新就用，強化數據平臺支撐，實現全方位收集、處理數據。一是拓展數據來源。在整合企業客戶、賬戶、流水數據的基礎上，做精做細數據分析，順藤摸瓜獲取上下游客戶信息，不斷充實基礎數據庫。近年來，不少銀行與騰訊、京東、阿里巴巴等簽署戰略合作協議，目的就是實現數據共享，形成在多場景下全方位的客戶畫像，推動精準獲客活客。此外，也可積極拓展海關、稅務、社保等政務數據總對總合作，建立外部資訊服務平臺，強化數據共享，實現外部大數據的有效應用。二是培養數據分析人才。不僅要培養其數據分析能力和水平，將數據有效轉化為可搜索、可跟蹤、可理解的圖標型數據，被銀行各級管理人員和營銷人員廣泛運用，更要懂得應時而變、順勢而為，樹立全局觀，提升謀篇布局的能力，正視大數據應用可能帶來的價值重構與顛覆，用好基礎數據，真正實現智能分析。三是創新數據增值服務。通過數字化工具和模式，創新大數據金融科技應用，根據消費者投資偏好和風險偏好的變化，實時調整金融產品的供給內容與結構，研發特色產品、定制專屬產品，提供個性化、差異化的線上金融服務服務，不斷拓展金融服務載體，強化服務平臺建設。

（二）加快場景平臺建設，提高獲客活客能力

場景建設是大數據金融應用的基礎載體 ，是做好深入拓展企業客戶的有力抓手。對于大數據時代而言，場景建設不僅是商業銀行展示產品及服務的工具，更是打造金融生態體系的有力武器。一是構建“金融+場景+服務”的生態模式，將服務用場景模式展現出來，讓客戶在直觀狀態下進行選擇。圍繞所服務的企業客戶的特點與需求，制定一對一金融服務方案，圍繞智慧廠區建設，將服務延伸至工資代發、考勤制度、食堂場景等各個方面，實現一體化綜合營銷。二是搭建數字普惠金融體系。做好線上供應鏈融資工作，豐富供應鏈融資品種，關注快銷品行業核心企業鏈上客戶的融資需求，積極對接地方綜合金融服務平臺，研發安全可靠的線上融資產品，加快推進“數據網貸”業務落地。同時要不斷積累上下游訂單、庫存、賬單等數據，加快線下貸款向線上遷徙。三是整合跨界資源數據，圍繞區域產業鏈，建立上下游客戶高效協同的信貸融資服務。

（三）完善線上運營體系，激發業務經營活力

商業銀行推進大數據金融應用，旨在打造用戶場景化、服務線上化、運營互聯網化，全方位實現數字化升級，建成集用戶、場景、業務等內容于一體的線上運營體系。一是綜合應用數字科技，實現精準化智能決策。不斷優化營銷決策精準度，綜合應用互聯網技術，自動挖掘潛在客戶，智能優化和完善人工制定的服務方案，針對性開展個性化營銷，提升客戶篩選和產品適配的精準度，建立整體的營銷決策體系。二是推行業務聯動營銷，實現經營效率提升。利用數據和分析工具實現有效的數字化營銷，運用“作戰指揮室”來推進業務拓展和創新，形成反應迅速、決策敏捷的業務聯動推進體系，盡可能地壓縮時間成本、人力成本等，切實提升市場響應能力、營銷推動能力。三是加快科技團隊建設，提升內部治理能力。一方面，要打破“部門銀行”的束縛，對標互聯網金融企業，以項目制為抓手，跨條線跨層級組建科技人才團隊，讓用戶和一線營銷人員參與決策，提升線上運作效率。另一方面，要加快信息科技專業人才庫建設，圍繞信息科技版塊加大系統性針對性培養力度，助力彌補知識弱項、能力短板、經驗盲區。同時，采用導師制，讓經驗豐富的科技崗位人才傳授工作經驗，發揮“傳幫帶”作用，加快科技人才成長。此外，要制定評價激勵方案與考核制度，加大考核指標掛鉤力度，激發科技人才干事創業的積極性，發揮科技人才的動力引擎作用，優化人才隊伍管理，提升數字化轉型質效。

（四）建立流失預警機制，提升客戶忠誠度

商業銀行需建立完善的客戶流失預警機制，及時掌握客戶的資金變動情況，并通過頻繁的交易行為分析其背后隱藏的真實需求，這已然成為商業銀行提升大數據金融應用成效工作的重中之重。客戶流失的原因錯綜復雜，從外部而言，可以是市場形勢、投資偏好、同業競爭的變化，內部來看可以是產品、服務、操作流程等因素，這就需要商業銀行在建設大數據應用系統時以數據采集環節作為切入點，預先設定客戶銷戶、產品到期贖回、貸款結清等具體指向性的流失提示功能并應用于客戶流失預警中，在提升預警系統準確性的同時給挽回客戶留有時間空間的余地。同時，商業銀行要落實客戶管戶人員主動提高客戶拜訪頻次，通過深入的溝通交流密切與客戶的關系，從而掌握客戶的實際情況，在臨界流失的情況下及時判斷客戶行為。另外，借助數據庫來建立客戶流失預警機制的重點在于如何科學地預判客戶流失傾向，同時要結合流失客戶的特性來進行有針對性的挽留，這就需要利用大數據采集客戶流失的原因，并借助大數據分析手段，有針對性地提供合適的銀行產品，從而有效挽回客戶。

（五）強化智能風險防控，打造穩健經營環境

在信息化時代，數據是最寶貴的財富，但實現大數據應用也沒有改變金融的風險本質，線上化、開放化甚至加劇了風險的復雜性，對風險防控能力提出了更高的要求，如何實現大數據金融應用的高質量可持續性發展也成為了商業銀行亟待思考的重點課題。一是深入對比分析業務線上化的風險特性和關鍵點，建立全面的線上信貸業務風險視圖，完善一體化風險防控策略，從源頭切斷線上業務風險隱患。二是建立健全風險應急處置機制，筑牢安全防線，提升風險識別能力和風險防控水平，首先要強化信用風險管控，嚴守不增加隱性債務風險底線，嚴格貸款真實性管理。其次要強化盡職監督執紀問責，根據形勢變化提出新的管理要求，及時揭示問題、整改糾偏，尤其要加強在第三方支付、線上業務等新興業務領域上的風險排查，切實把控風險。三是建立完備的信息管理制度實現信息安全保護。商業銀行要規范用戶角色、權限，及時關閉離職、調崗和退休人員系統用戶權限，嚴格控制下載和導出權限，定期開展排查工作并及時整改。聯動處理人員應嚴格執行安全保密規定，按權限查閱、修改、使用個人客戶信息，及時清理客戶信息；不得隨意更改、刪除、拷貝、打印、傳遞個人客戶信息，嚴禁公開、泄露、交換以及買賣客戶信息。在數據傳輸方面，應根據業務辦理需要，按最小必須原則通過聯動系統傳遞和展示客戶信息，并采取脫敏手段防范過度展示；客戶數據收集、留存、傳輸和處理過程，應符合法律法規、監管規定、金融行業標準、相關信息安全管理和行內數據管理要求。

五、結語

在大數據時代的背景下，市場環境發生了巨大的變動，客戶選擇也隨之改變，新型互聯網金融企業紛紛利用大數據、人工智能、云計算等技術實現快速發展，我國數字經濟規模也相應實現了迅猛增長，成為帶動國民經濟發展的主引擎。數據信息對于個人及企業的發展影響重大，對數據的應用及管理情況直接影響市場經濟條件下各大銀行的發展，全面掌握大數據信息分析及客戶關系管理的銀行，在市場競爭中將會占據優勢。同時，在大數據背景下，商業銀行的發展也面臨多種挑戰，如何科學地應對這些挑戰，全面地管理好、運用好客戶數據信息，對于市場經濟條件下的各大銀行而言，顯得十分關鍵。在此形勢下，傳統銀行業金融機構對開放銀行、遠程銀行等線上陣地的競爭愈發激烈，加快大數據、云計算與移動互聯網等技術在金融領域的應用，一定程度上推動了傳統金融行業的轉型升級，大數據金融體系的構建已箭在弦上。本文介紹了大數據金融應用的背景與現狀，數據總量發生了井噴式的增長，部分行業領域已通過可視化技術對這些數據進行收集、存儲與分析，實現了混雜型數據的集成化、可利用化，而大數據的廣泛應用也給信息安全帶來了一定的挑戰。本文從拓寬商業銀行客戶接觸面、增強商業銀行產品服務力、加強商業銀行客戶關系管理、提升商業銀行市場競爭力四個方面分析了加快大數據在商業銀行應用的必要性，指出當前商業銀行大數據金融應用中存在的問題，即成熟高效的大數據應用系統尚未形成、大數據金融應用動能不強、大數據服務場景活客率不高、大數據風險防控應用不足等，并從建設基礎數據庫、大力推進數字營銷，加快場景平臺建設、提高獲客活客能力，完善線上運營體系、激發業務經營活力，建立流失預警機制、提升客戶忠誠度，強化智能風險防控，打造穩健經營環境等方面提出了商業銀行在大數據金融應用方面的路徑選擇，銀行業必須堅定不移地把大數據應用當作第一經營戰略，努力探索出一條切實有效可持續發展之路。