大數據技術助力銀行業回歸本源

耿坤侖

摘要：近年來，各個領域對大數據都在進行研究探索，人們逐漸意識到數據分析對經濟發展的重要性。世界已經邁入了“大數據”時代。隨著實體經濟下行，資金“脫實向虛”的現象日益凸顯。服務實體經濟，回歸銀行本源是當前銀行業的首要任務。通過研究大數據技術與銀行本源的關系，進一步明確了大數據技術屬于金融科技，不會改變銀行本源，在促進銀行業回歸本源的道路上發揮了重要作用。如何在國家政策的支持下，搭建金融大數據交流及分享平臺，精準施策，用好大數據技術，快速挖掘數據背后的潛在價值，進而推進大數據的發展和應用，并且加強金融監管，促進銀行業回歸本源，維持其未來的可持續發展能力。

關鍵詞：大數據;銀行本源;服務實體經濟

近年來，隨著實體經濟下行，實體經濟回報率較低，金融機構過度加杠桿，而金融監管滯后于金融創新，資金“脫實向虛”的現象日益凸顯。2017年第五次全國金融會議的召開，將回歸本源、服務實體經濟作為首要原則，實行系統性監管以抑制金融脫實向虛。

一、大數據以及大數據分析

（一）社會背景及文獻研究

隨著互聯網的發展，繼云計算、物聯網之后的又一次顛覆性變革，出現了大數據，并迅速席卷全球。2012年3月，美國發布了《大數據研究和發展計劃》，投資2億多美元，用來研究大數據的采集、組織和開發利用等相關技術。2013年1月，英國投資1.89億英鎊，用來發展大數據技術。同年8月，澳大利亞政府發布了公共服務大數據戰略。其他國家也表明將在未來幾年內大力發展信息技術產業。在獲得政府在政策層面的支持外，各個機構和企業對于技術的研究、革新、創造起到不可或缺的作用。在國外，谷歌、微軟、EMS、 Facebook、松下等巨頭公司，投入大量的精力和財力，推動大數據技術走向成熟。在國內，百度、新浪、阿里等在增強自身挖掘、分析數據能力的同時，利用大數據開發出新產品和服務。

大數據分析推動了現代社會的各個領域，包括服務業、零售業、金融業、制造業等。大數據的產生改變了金融與監管環境。孫杰、賀晨（2015）認為互聯網金融由于技術問題，存在安全風險和泄露風險。虞鵬飛（2015）等人在“大數據分析在商業銀行零售業中的應用”中指出，借助大數據對客戶進行精細化分類，從而深入挖掘客戶需求。劉曉署（2015）認為，借助大數據手段，公平客觀地評估客戶真實的信用水平，防范信貸風險。探索大數據背景下的銀行業產品創新、服務與風險管控，對于促進銀行業健康、可持續發展，具有重要作用和現實意義。

（二）大數據的定義

在維克托·邁爾-舍恩伯格及肯尼斯·庫克耶編寫的《大數據時代》 中大數據指不用隨機分析法（抽樣調查）這樣的捷徑，而采用所有數據進行分析處理。大數據是一個巨大、高速增長的信息資產庫，核心在于為客戶挖掘數據中蘊藏的價值。而大數據技術則是從這個信息資產庫中快速獲得有價值信息的能力。

大數據具有五大特征：量大、速度快、類型多、價值、真實性。

（三）大數據分析方法

在統計學基礎上發展來的統計分析方法仍然是當前分析處理數據的主流，可以幫助數據分析者從中挖掘有價值的信息，并為決策者提供理論支撐。然而，傳統的統計方法用在大數據分析中，存在諸多缺陷，如傳統數據搜集方法無法實現大規模數據的搜集，分析軟件無法處理大規模數據等。這就需要我們將傳統統計分析方法和數據挖掘聯系起來，借助人工智能為決策者提供更有價值的信息。

大數據常用統計分析方法主要包括相關與回歸分析、聚類分析、主成分分析、判別分析、主成分分析、因子分析、貝葉斯分析。

（四）大數據的處理流程

大數據分析涉及多個不同的階段。一套完整的處理流程包括數據采集、預處理、分析、挖掘四個步驟。

1. 采集

大數據產生于一些數據生產源。大數據的采集是通過多個數據庫接收來自客戶端的數據。傳統的數據采集來源單一，是以處理器為中心的數據處理方法。大數據環境下，需要采取以數據為中心的模式，采用一些新方法如網絡數據采集法、系統日志采集法、使用特定系統接口等方式采集數據。

2. 預處理

收集好的數據不能直接進行分析，需要對數據進行提取和清潔。大數據預處理的方法主要包括數據清洗、數據集成、數據變換。通過預處理，使殘缺的數據完整化，糾正錯誤的數據，去除多余的數據，將所需的數據進行集成和變換。

3. 分析

分析主要利用分布式數據庫對存儲于其內的海量數據進行分析和匯總。進行大數據分析，就要建立模型。數據模型是對現實世界進行抽象化數據表示。數據建模的步驟包括選擇模型、訓練模型、評估模型、應用模型、優化模型。

4. 挖掘

與傳統數據分析的本質區別是數據挖掘沒有明確假設前提，它是一類深層次的數據分析方法，是人們對數據的應用從低層次的簡單查詢，提升到從數據中挖掘知識，提供決策支持。

二、銀行本源的定義及特征

銀行是經營貨幣和信用的金融機構，也是充當信用的中介人。追根溯源，早期商業銀行融資的形式主要是短期流動資金貸款，也就是商業周轉金，這是商業銀行的本源。黨的十九大報告中，習近平總書記明確指出，“必須把發展經濟的著力點放在實體經濟上”，明確要求“增強金融服務實體經濟能力”。要嘗試運用金融科技手段，利用大數據、風控模型等手段計算出潛在不良率，將風險控制在較低水平。由此可以看到國家對于金融回歸本源、服務實體經濟的堅定態度。

金融是國家的重要核心競爭力。有關金融回歸本源的特征，我認為包括以下幾方面。

（一）實體經濟是金融的天職和宗旨

金融是實體經濟的血脈，離開了服務實體經濟的土壤單純去追逐利潤是不能長久的。作為現代金融業的主體，銀行業是國民經濟運轉的樞紐。讓金融服務實體經濟，是為了維持經濟的可持續發展，反過來，經濟發展平穩可促進金融的繁榮，兩者是互相作用的關系。所以，要把為實體經濟服務作為出發點和落腳點，堅決履行金融機構對于實體經濟的擔當與責任。

（二）強化金融監管、防控金融風險是核心目標

為了防止金融機構經營出現無序競爭，控制和分散風險，保障金融安全，我國在與國際金融監管合作的同時，立足本國國情，強化金融監管，多項監管措施組合運用，建立一套早識別、早預警、早發現、早處置的風險防范體系。

（三）優化資源配置，完善金融體系為根本動力

堅持以質為先，提高金融資源配置效率、降低實體經濟成本、提高融資便利性，完善金融市場約束機制，優化金融機構、金融產品體系。加強和改善政府宏觀調控能力，加強市場導向，健全金融市場規則。

三、大數據技術與銀行本源的關系

隨著科學技術的發展，經濟的衰退，銀行業面臨著前所未有的挑戰，銀行網點逐漸被人工智能所取代，各類互聯網金融、消費金融不斷吞噬著銀行的客戶市場，以往的優質大企業客戶不能再為銀行業利潤增長創造高效益，而一些以中小企業為主要特征的新興產業又被傳統的風控模型拒之門外，銀行業存、貸、匯業務面臨著“金融脫媒”的巨大沖擊，憑借大數據技術的各類風控模型也如雨后春筍般興起，迫使銀行業適應改革潮流，立足本源。

（一）大數據是“術”，不會改變銀行的本質

銀行的本質是資金融通，在這點上我們必須認清楚也是必須要承認的，不僅現在如此，未來依然是。它是銀行業賴以生存的“道”。大數據是科技發展的產物，應用在金融領域，我們稱之為金融科技，是為金融服務的“術”。所以說，大數據是不會改變銀行的本質。

（二）大數據是一把有助于“道”的“術”

大數據能夠幫助我們更好地了解客戶，把握客戶的資金動態。隨著大數據的出現，銀行業對形式多樣的客戶數據進行挖掘分析，將不同客戶群體進行聚類分析，獲取客戶的消費偏好，抵抗風險能力等信息，然后提供個性化產品營銷，并且通過數據的變化進行預測，及時發現不安全因素，進行監測調控。電子銀行、網上銀行、手機銀行等作為新載體，是為了使服務更便捷，為了提升金融服務質量。大數據的有效使用，不僅可以促使銀行產品多樣化，而且促使客戶群體豐富化，不再局限傳統大優質客戶。大數據的使用，有效降低了金融服務成本，提升了銀行機構的風險防控能力，對普惠金融不愿做、不敢做、不會做的狀態正逐步改變，涌現出越來越多的特色產品。例如農行首個全線上運作的小微企業融資產品“微捷貸”，運用大數據分析技術，構建云評級、云授信和云監控模型，實現了小微企業融資的“秒申、秒審和秒貸”。 “用數據說話”促使銀行業精細化管理改革，促使依賴經驗向依賴數據轉變，提升利用數據分析的能力。

（三）大數據是一把不完美的“術”，會影響“道”的實施

大數據在社會和產業各領域都會有廣泛的應用，產生重要的影響，同時也面臨著挑戰。數據能發揮價值的大小依賴其數據質量的高低，數據質量問題產生的原因有很多，比如在技術、管理、流程方面都會遇到。只有數據質量問題管控好，才能提升整體質量水平。

1. 數據質量是否過關

處理大數據首先要確認數據質量是否過關的，即指數據的建立是否保證信息的真實、準確性;數據在搜集及整理的過程中是否能保證數據安全，是否出現丟失、非法篡改;數據建模過程中，缺失數據的處理方法是否正確。

2. 大數據統計分析方法及風控模型的缺陷

任何一種數據分析方法都有它存在的價值和意義，都是為了滿足一定的分析需求而出現的，同樣的，也存在自身的局限性，也就是說每一種分析方法都不是完美的，同時，金融行業的大數據分析應用模型仍處于探索階段，而且目前的應用實踐反映出大數據分析的誤判率還比較高，資源利用效率和客戶體驗均有待提升。

3. 數據安全性有待提高

近幾年，國內銀行業在依托運營商提供數據分析的同時，也在花費巨額的資金自主研發大數據關鍵技術。構架大數據體系，數據安全性是保障。有關數據安全性的問題，主要涉及以下幾方面：首先是技術人員的職業素養。金融信息的泄露從某種程度上取決于職業素養的高低。其次是銀行業合作機構。銀行業在大數據領域正處于探索階段，還沒有成熟的大數據管理能力，依托于專業的運營商進行數據分析，提供決策支持。再次是金融網絡。網絡惡意攻擊不斷，黑客容易借助金融系統跟外部終端設備進行數據交換的時候，進行入侵，竊取數據。

4. 數據管理不到位

銀行業各系統部門在數據的生產到應用上沒有明確合理的分工，導致基礎數據質量太差，而部室職能交叉的真空地帶，面臨無人管理的狀況。各級統計部門在數據上進行多層次的調整，增加了統計報表工作的難度，同時也增加了監管風險。所以，數據質量差，并不一定是統計工作上的問題，而是反映出管理的問題。

四、讓大數據更完善助力銀行業回歸本源的幾點思考

大數據時代，銀行業要嚴格遵循“服務實體經濟”這條標準，實現與互聯網金融協同發展，讓金融科技更好地服務實體經濟，促進銀行業回歸本源，我認為應著重從以下幾方面實施。

（一）政策支持

大數據是近幾年新興的科學技術，各個領域都在進行探索研究，我國也開始加快實施大數據國家戰略。為了確保大數據產業能夠持續健康發展，盡快形成產業鏈，創造新的生態環境，2015年8月國務院發布了《促進大數據發展行動綱要》。2016年12月發布的《大數據產業發展規劃（2016～2020年）》（以下簡稱《規劃》），分別從指導思想、發展目標、任務、工程及保障措施等方面規劃建立大數據標準體系，具體包括7項任務、8項重點工程、5項保障措施。銀行業應該遵循《規劃》指導要求，詳細建立自己專業領域內的發展策略，指導金融大數據在產業標準、安全和商業化等多個領域的相關研究，建立有效的投訴機制和懲罰措施。

（二）數據共享

數據越關聯越有價值，越開放越有價值。用技術實現不同領域、相同領域內不同機構間的數據合規共享問題，實現數據價值最大化。西方監管在推動金融數據共享的道路上提出了兩種不同的模式：歐洲政府主導和美國市場主導。兩種模式各有利弊，卻不符合我國國情。我國因地制宜，2016年8月發布的《國家發展委員會辦公廳關于請組織申報大數據領域創新能力建設專項通知》中提出要建設大數據流通與交易技術創新平臺。銀行業利用大數據技術建立全國聯網的客戶征信體系，在為優質客戶提供便利的同時，大大提高銀行效率，為客戶提供量身定制的個性化服務。

（三）技術創新

小微企業數據存在零碎而雜亂、信息不易收集、報表等信息不規范、信用難以評估諸多現象，這不僅增大了銀行評估的難度，也降低了小微企業金融服務的效率，提高了風控成本，增加了融資的難度。銀行業需要用小微企業詳盡的數據實現完善的風險評估，這就需要在處理數據方面要不斷實現技術創新，開發引進高效便捷的應用軟件，創建出科學化的大數據分析平臺，構建大數據倉庫。

（四）金融監管

隨著金融科技不斷發展創新，監管科技也在進行著改變。2008年，銀監會開發了具有自主知識產權的檢查分析系統，簡稱“EAST系統”，之后不斷建設完善。共同創建行業數據收集平臺，不僅讓監管機構受益，助力金融監管實現跨越式發展，還可以讓金融機構利用收集到的數據改進其業務能力，全面提升銀行業金融機構管理水平和對外服務質量，更好地促進機構做好風險防控。

（五）團隊建設

未來銀行應該是以客戶需求為驅動，打破現有的條線和部門界限，建立包括營銷、產品、數據、開發等方面人員的快速響應的技術型團隊，可以研發領域數據產品，也可以直接組裝公共數據產品，這需要銀行業培養自己的專業團隊，確保隊員人人懂技術，人人有技術，切忌“炒概念”。

（六）管理到位

銀行業要重視基礎數據源質量，從上到下進行明確職能分工，從數據的生產至應用實行跟蹤管理，各部門、各系統之間的數據口徑、質量進行規范，針對如何解決基礎數據源質量存在的各類問題，詳細制定方案和懲罰措施，建立健全數據管理體系，并且形成制度，進而從根本上改變銀行業自身固有的缺陷，將數據質量考核落實到位。

總之，數字經濟與實體經濟的界限正在逐步消失。銀行業變革更要抓住服務實體的本質要求，利用新技術，進行主動變革。深入行業設計，重構行業形態。把握住本質，商業銀行方能既穩增長又控風險，既“變大”又“變靈活”，實現安全平穩的轉型。

參考文獻：

[1]孫杰，賀晨.大數據時代的互聯網金融創新及傳統銀行轉型[J].財經科學，2015（01）：11-16.

[2]陸岷峰，虞鵬飛.大數據分析在商業銀行零售業務中的應用[J].金融理論與教學，2015（04）：1-5.

[3]劉曉署.大數據時代下金融業的發展方向、趨勢及其應對策略[J].科學通報，2015（05）：453-459.

[4]維克托·邁爾-舍恩伯格（Viktor Mayer-Sch？觟nberger），肯尼思·庫克耶（Kenneth Cukier）.大數據時代：生活、工作與思維的大變革[M].浙江：浙江人民出版社，2012：57.

[5]劉辛未.銀行業：回歸本源 助力實體[EB/OL].騰訊網[2018-01-12].https：//new.qq.com/omn/20180112/20180112-

A0L17F.html.

[6]從央行工作會議上，透露出的三大重要信息[EB/OL].[2020-01-05].finance.youth.cn，http：//finance.youth.cn/finance_ gdxw/202001/t20200105_12161256.htm.

（作者單位：大連銀行）