大數據背景下商業銀行證券投資業務管理策略分析

衛翔

關鍵詞：大數據;商業銀行;證券投資;管理策略

中圖分類號：F832 ? ? ? ?文獻標志碼：A ? ? ?文章編號：1673-291X（2022）12-0068-03

2020年11月，國務院辦公廳在《全國深化“放管服”改革優化營商環境電視電話會議重點任務分工方案》中明確鼓勵商業銀行運用大數據等技術進行經營管理，此后成立的人民數據金融數據中心更是為金融行業提供了權威、專業、真實、高效的金融大數據，形成了金融數據融合應用新格局。我國商業銀行雖然在資金和客戶資源上占有巨大優勢，但證券投資業務由于受到政策和法律限制，其范圍較小、競爭能力較弱，尤其在大數據背景下傳統的證券投資業務管理模式受到一定沖擊，因此如何依托大數據更加科學高效地管理證券投資業務成為現代商業銀行提高競爭能力的一個有效途徑。本文就大數據背景下商業銀行優化證券投資業務管理策略展開分析。

一、大數據的含義及特點

“大數據”屬于信息學領域的新興詞語，雖然出現較早，但是其概念一直不夠明確，沒有確切的統一定義。在維基百科中，大數據指利用常用的軟件工具進行捕捉、管理和處理數據所花費的時間超過了可接受的時間限制的所有數據的集合。也有學者從其他角度進行定義，徐宗本院士將大數據定義為：無法集中存儲和在可接受時間內無法正常分析處理的數據集，其中部分數據價值較低而數據整體價值較高。因此簡單來說，大數據就是指海量數據的集合，大數據技術的基礎是計算機互聯網技術，是利用算法對海量數據進行分類、整理、匯總和分析，最終得到有價值的信息，從而為相應的決策提供數據依據。

大數據有如下特征：第一，數量龐大。大數據信息龐大且廣泛，是傳統數據處理辦法無法比擬的數據量。第二，處理高效。在處理大數據時，速度快、效率高，且必須要確保處理數據的實時效果。第三，結構類型復雜。數據結構總體上包括結構化、半結構化和非結構化三大類，根據所運用領域的不同，數據結構也不相同。第四，應用價值高。針對大數據中的數據進行挖掘和分析，可以得出隱藏在數據中非常有價值的信息，而傳統分析數據的手段很難得到如此有價值的信息。

二、大數據對商業銀行證券投資業務管理產生的影響

（一）大數據應用擴大了商業銀行證券投資業務管理的范圍和模式

金融行業是典型的數據驅動行業，每天都會產生大量的內部數據，包括交易、報價、業績報告、消費者研究報告、各類統計數據、各種指數等。同時，還可以引入電商交易數據、工商司法數據、銀聯交易數據等外部數據，進一步加快數據價值的變現。由于金融行業擁有的數據數量豐富、維度廣泛、質量較高，因此可以利用海量數據開發出不同的應用場景。在大數據背景下，除了傳統的托管業務和投資產品代銷以外，商業銀行證券投資業務的經營范圍越來越廣，與其他業務活動的界限變得越來越模糊?；ㄆ煦y行曾利用IBM沃森電腦為財富管理客戶推薦產品，并預測未來計算機推薦理財的市場將超過銀行專業理財師;摩根大通銀行利用決策樹技術預測按揭申請人的未來還款行為，有效降低了不良貸款率，增加了 6 億美金的利潤。

（二）大數據應用促進了營銷方式的變化

資料顯示，從2013年開始，國內大數據市場得到了廣泛的應用，商業銀行證券投資業務與互聯網深度融合，從此開啟了“數據為王”的新管理局面。大數據背景下，商業銀行可以利用大數據和互聯網的優勢，將大數據和證券投資業務管理進行高度融合，通過對海量數據進行整理和分析，深入了解目標客戶，并預測客戶投資需求和方向的變化，對市場創新、業務流程和風險管理等方面進行優化，研發新的證券投資產品，發揮大數據的功效來實現高效率、高精準的服務模式，真正做到以客戶為中心，提高其核心競爭力。這樣，不僅擴充了服務范圍，而且增加了業務量，逐步擺脫靠關系營銷的傳統營銷方式。

（三）大數據應用提高了工作效率

商業銀行通過不斷收集、積累、彼此共享客戶的消費和投資信息，將這些信息轉換為數據建立數據庫系統，對這些數據進行整理、分析，并參考分析結果科學有效地進行決策和管理，充分提高工作效率和管理水平。除此以外，銀行利用大數據技術還可以進行股價預測、投資者心理預測及風險評估與識別，提前感知市場情緒，從而指導客戶進行投資，幫助銀行降低證券投資業務的風險。

三、當前商業銀行證券投資業務管理存在的問題

商業銀行傳統的證券投資業務有兩大類：一是為獲利而持有各種證券組合，二是通過管理證券交易賬戶來從事廣泛的證券業務。在管理過程中，大部分銀行采取分散化和期限分離法進行管理，但仍然存在以下幾個問題。

（一）資金分配方法單一

合理的資金分配不僅能幫助商業銀行吸引更多客戶，更能有效地運用財務資源。目前商業銀行主要采用傳統的資產負債比例管理辦法分配資金，然而證券投資業務有其自身的特點，用統一的資本充足性指標和流動性指標進行管理會造成以下問題：第一，缺乏對客戶進行有效的分類，由于對每一位客戶的認識深度不足，導致商業銀行在圍繞投資客戶進行分類時十分困難，特別是對于曾多次參與證券投資的客戶來說，由于商業銀行對這部分人群的投資活動記錄不及時，導致無法針對客戶的個性特點及投資偏好制定更為匹配的投資方案，使得客戶無法得到有針對性的參考服務。第二，目前很多商業銀行證券投資產品較為單一，大部分以國債為主，投資者可以選擇的產品和方式較少，不能滿足客戶的多樣性需求，從而限制了銀行發展更多的客戶。

（二）投資管理風險增加

伴隨著信息化技術的快速發展，商業銀行證券投資管理工作過程中所面臨的風險類型及風控難度也隨之增加。與之前證券投資業務相比，當前證券投資管理過程中可能會遇到更多與網絡元素相關的風險。第一，數據風險。網絡是一個開放的空間，各種存儲在電腦主機或網絡空間之中的元素都有被盜取的風險。而對于商業銀行來說，各種客戶信息、證券投資賬單等數據都是存儲到電腦上的，這就給整個投資管理增加了很大的風險值。第二，操作風險。網絡是一個具有智能化、速度化特點的環境，在開展該項業務活動過程中，一旦將投資指令輸入到系統中就很難撤回，當業務員因粗心導致操作失誤時，其帶來的風險將是非常大的。

（三）業務水平有待提升

傳統的商業銀行證券投資業務管理是以網點、人員、資本和客戶資源等作為核心競爭力。大數據時代，各種管理技術手段層出不窮，工作人員在充分享受各種新技術給他們帶來的眾多便利條件的同時，也暴露出業務能力與新技術條件不協調、工作身份轉變不及時、對新工作模式了解不深入導致工作效率下降等問題。這些問題的背后反映出商業銀行證券投資業務管理水平不高，特別是對于高齡工作人員來說，他們對新鮮事物的學習能力較弱，長期習慣于使用傳統的業務管理方法，工作效率低下。

（四）管理模式缺乏創新

大數據時代下，商業銀行使用“銀證通”等傳統的管理模式和分散化策略已不能滿足其業務增長的需求。從目前大部分商業銀行的實際情況來看，暴露出如下幾個問題：第一，管理手段單一。仍然以傳統工作方法為主，主要使用指標來監控風險，缺乏創新，不能使用大數據及人工智能技術手段開展業務管理活動。第二，管理效率較低。一方面存在管理工作重復或盲區問題，另一方面是即使部分員工用大數據制定了一些管理方法的創新策略，但由于自身對其認知和把握不深，使得管理效果并不是很理想。

四、大數據背景下商業銀行證券投資業務管理策略

針對上述問題，商業銀行工作者應積極面對，合理使用大數據技術開展業務管理創新活動，全面提升商業銀行證券投資業務管理水平。

（一）結合大數據制定科學的資金分配方法

第一，借助大數據做好客戶分析，確定不同客戶的不同投資習慣及投資能力，幫助客戶制定科學的資金分配方案。大數據本身具有良好的存儲和數據分析能力，證券投資業務管理員應及時記錄每位客戶的交易流水，借助大數據及時把客戶的消費特點、消費習慣、消費能力等屬性轉換為具體數值，并以此制定詳細的投資方案。第二，借助大數據全面提升業務人員的工作能力，對每一位業務員的操作過程進行記錄，借助大數據技術將操作行為轉換為數據，結合數據分析軟件找到其工作過程中的不足，并結合實際工作情況提出相應解決方案。第三，結合大數據優化證券投資方案，為客戶提供更多借鑒性強、安全系數高的投資建議，提升客戶證券投資安全性，定期創新證券投資產品，滿足客戶對新鮮投資方式的體驗感，提升商業銀行證券投資發展水平。

（二）圍繞大數據提升投資風險管理水平

在風險監管方面，商業銀行應充分發揮大數據技術優勢展開風險管理，在正確分析各類證券收益曲線的基礎上，根據金融市場的變化靈活調整投資組合，實現流動性和收益的高效匹配。第一，銀行可將個人與企業的相關信息與大數據挖掘方法相結合進行風險偏好分析，通過設計規則及其關聯性分析得到風險評估結論，并利用交叉檢驗、風險定量化分析等技術對客戶評級分層，結合智能規則引擎進行實時交易反欺詐和反洗錢分析，構成風險控制的雙保險。第二，借助大數據技術降低操作風險，提升證券投資成功率。運用大數據對業務人員每次操作進行記錄，便于出現問題時能及時查看數據、找到出錯原因，提升糾錯效率;配合殺毒軟件及防火墻對數據進行防護，使用數據恢復功能對丟失的數據及時進行恢復，還可以借助大數據備份、還原等功能及時撤回錯誤指令，降低數據丟失和操作失誤帶來的危害，從多種角度降低證券投資的風險系數。

（三）運用大數據培養員工整體業務能力

商業銀行提升證券投資員工業務能力是一項十分重要的工作，面對當前很多業務人員存在的對新技術缺乏適應、對新角色轉換不及時的問題，商業銀行管理者應積極圍繞大數據對員工業務能力進行培訓。第一，對于一些年輕的工作人員來說，由于其本身知識接受速度較快，因此可以定期開展集中培訓提升自身整體業務能力。一方面，集中培訓能讓新員工在較短時間內了解大數據的實際功能，為后期開展工作奠定良好的基礎;另一方面，時刻記錄員工操作流程既是一種監督更是一種防護，一旦操作過程中出現任何錯誤都可以通過查看流程的方式找到出錯的原因，有利于幫助工作人員及時糾正錯誤。第二，對于工作經驗豐富但年齡較大的工作人員來說，應采用對比引導的方式幫助他們提升管理水平，當發現原本十分煩瑣的工作流程可以通過更加簡單的步驟實現時，自然能激發他們鉆研新技術的積極性，對提升這部分業務人員的整體業務能力有極大的推動作用。

（四）通過大數據創新投資業務營銷和管理模式

商業銀行可以將內部數據與外部社會化數據相結合獲得更為完整的客戶畫像，并在客戶畫像的基礎上實現精準營銷，根據客戶的喜好進行服務或銀行產品的個性化推薦。例如，根據客戶的年齡、資產規模、理財偏好等，對客戶群進行精準定位，分析出其潛在的金融服務需求，進而有針對性地營銷推廣。除此之外，銀行還可以采用客戶生命周期管理，包括新客戶獲取、客戶防流失和客戶贏回等，提升管理效率。目前，國內不少銀行已經開始嘗試通過大數據來驅動業務運營，典型的案例有中信銀行信用卡中心使用大數據技術實現了實時營銷，招商銀行通過構建客戶流失預警模型，對流失率等級前20%的客戶發售高收益理財產品予以挽留，使得金卡和金葵花卡客戶流失率分別降低了15%和7%。

結語

大數據是當前社會發展到一定階段的產物，同時也是當前互聯網技術和信息技術融合的最新成果，其本身具有功能強大、應用范圍廣、數據分析能力強的特點。商業銀行面對新時期網絡技術及信息技術的快速發展，傳統證券投資業務管理逐步暴露出很多問題，主要體現在資金分配方法單一、投資管理風險增加、業務水平有待提升、管理模式缺乏創新幾個方面。為了更好地提升該項業務的管理水平，商業銀行經營者應充分發揮大數據優勢，積極采取制定科學資金分配方法、提升投資管理風險水平、培養員工整體業務能力、創新投資業務管理模式等策略開展工作，提升證券投資業務的管理水平。

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