大数据时代商业银行私人财富管理实践

闫莉

摘要：随着我国经济进入新常态阶段，私人财富管理市场的增长速度有所放缓，但仍有巨大的拓展空间。随着资本市场的开放发展，私人财富管理的投资对象选择更所，且可参与私募股权投资。大数据技术在银行业私人财富管理不断深入发展，最终满足高净值客户日趋复杂化和多元化的需求。大数据技术带来科技创新因子，为商业银行的私人财富管理创新发展提供技术和物质保证。

关键词：大数据；私人财富管理；商业银行

中图分类号：F840 文献识别码：A 文章编号：1001-828X（2016）012-000-01

一、国内典型案例分析

民生银行通过与大数据企业合作，利用大数据技术，继续深入挖掘客户需求，转变传统粗放式营销，增强业务洞察能力，实现对私人银行产品货架的有效管理，满足高净值客户的综合服务需求。

第一，民生银行与IBM合作，利用大数据企业的平台优势，充分整合银行内部客户数据和外部数据，建立并完善民生银行大数据平台，利用大数据相关技术挖掘数据价值，为民生银行在未来金融业发展中取得先机和顺应变化。

第二，民生银行通过大数据分析来明确客户的差异化需求，制定精准营销举措和规划。“金融e管家”作为移动客户关系管理和服务平台，应用互联网思维和大数据分析，综合实现对客户的实时管理、提供针对客户需求的个性化服务以及对新客户的交易数据、行为数据的开发，不仅能够满足现有客户的用户体验，同时能够开发新的用户，实现客户存量与增量的同步提升，从而增强营销管理水平和业务的核心竞争力。

第三，IBM 大数据平台基于大数据处理的便捷、安全的优势，完善民生银行私人银行产品货架管理系统。大数据的产品货架管理，实现开放式产品平台，这对私人财富管理发展的重要性日益突出。

二、国外典型案例分析

1.摩根士丹利—高效率运行

摩根士丹利私人财富管理部的服务主体是高资产净值的个人、家庭及控制巨额可投资资产的信托基金，服务种类包括理财建议和投资管理咨询。特点是私人财富管理中客户享受的财富管理富裕可以与对公的财富管理相媲美，具有高专业性和量身定制的优势。

第一，银行采用SAS的大容量数据仓库和深度数据挖掘产品，处理来自银行内部和外部的多平台和数据库中的数据，进行提取、转化加工、存储、分析和挖掘，并将数据分析结果可视化，实现信息共享和访问的便利性，处理过程智能化化，提高效率、降低成本和减少主观因素干扰。

第二，运用Hadoop和Map Reduce，制定产品组合分析解决方案，主要是深入分析和了解客户的财务目标，在此基础上制定出卓有成就的投资建议，帮助其实现合理投资。

第三，通过部署企业信息系统，实现成本节省并提升合规度和员工效率。在完善的信息系统中，可以将SAS分析得到的数据和信息，快速、便捷的提交给管理层以展现是否经济活动达到了公司财务目标和发展策略的关键指标，并且由于结果是基于互联网的技术，每位员工都将能访问SAS的分析结构，并与了解被评测的领域及自身在该领域中扮演的角色。

2.星展银行（DBS）—定制化投资建议

星展银行的财富管理平台，按照客户的可投资资产划分为不同的客户部门，同时依据客户财富增长的不同阶段，提供不同的配套服务。星展银行大数据技术的应用，是建立在与IBM的合作的基础上，达到提高使用数据利用率并提升数据分析的能力，将数据作为资本的战略正在银行发展中全面推进。星展银行之所以选择 IBM，原因在于其沃森系统具有，第一，高数据处理能力、更智能挖掘客户数据、高匹配产品和服务供给和更精准客户营销；第二，高级别数据库，能够载入并分析大量非结构化数据、半结构数据和结构化数据，如专业研究报告、投资组合信息和客户私密资料等；第三，高水平客户关系管理，不仅实现数据化管理，同时实现动态管理，以客户投资知识来衡量的金融需求和确定金融产品端；第四，更个性化的用户体验，是利用数据驱动的挖掘能力，以及理财经理的职业经验，多角度的财富管理模式。

三、国内外应用实践启示

大数据时代，数字化工具可以使财富管理采用自动化、自助服务的方式以及通过精确定位有用数据并加以分析建立信息优势，从而更好地了解客户并为他们提供更好的服务。为应对这些发展，国内外领先的财富管理机构正在围绕以下三个方面制定应用大数据的计划。

1.数字化财富管理组织

数字化技术将模拟信息转为数字信息。如果采用数字技术，它将对财富管理整个价值链产生影响。随着财富管理不断拓展数字化能力，价值链各个方面的数据几乎都可以被捕捉到并以数字形式储存。

一是强化客户关系。数字能力和渠道正在迅速发展成为财富管理机构的必备能力，财富管理发展多种渠道一体化的运营方式，使财富管理机构充分利用社交媒体互联互通的功能。二是优化中、后台运营。通过在中、后台采用数字技术，财富管理可以削减价值链各个环节的管理费用，构建灵活的基础设施，从而快速适应不断变化的监管环境。

2.分析型金融服务

利用财富管理机构通过获取大量的重要数据，包括大量的市场和金融数据以及自身存储的客户数据。得益于进阶分析，财富管理体系在以下三方面：

一是提供新的洞见。财富管理机构有许多种方式对他们的专有数据提供有价值的分析。二是改进决策水平。每一项提高收入，控制成本或防范风险的决策都可以数据和分析作依据。三是创建新商机。通过对数据使用收费，财富管理机构可以开发新的收入来源。

3.核心业务流程实现产业化

通过规范化和直通式处理系统改进核心银行业务流程，同时与主要外包合作伙伴建立更完整，更具战略性的业务整合。为使运营模式实现产业化，财富管理机构主要致力以下三个方面：

第一，外观差异化。投资差异化策略，以期提高销售人员的成功率，加深对客户的了解，为不同的客户群体定制或打包销售具有吸引力的产品。第二，内部简化。简化运营模式可以通过许多方法得以实现，旨在理顺和优化服务，提高生产力和利用率。第三，流程优化。财富管理机构认识到必须将执行能力作为核心能力放在首位。这意味着要在公司范围内优化业务流程的执行和投资，变革计划的规划和管理。

参考文献：

[1]王洪栋，廉赵峰，张光楹.财富管理与互联网金融[M].经济管理出版社，2014.

[2]蒋利红.客户关系管理系统（CRM）在中国工商银行的应用与实践[D].电子科技大学，2011.

[3]Lawrence S. Maisel， Gary Cokins. Predictive Business Analytics[M]. John Wiley &Sons Ltd， November 2014.