大数据技术在商业银行中的应用分析

丁源

摘要：商业银行，是我国银行体系内的重要项目。商业银行发展的过程中，面临着很多技术上的压力，采取大数据技术的方法，改进商业银行的运行，完善商业银行的金融服务，通过大数据技术，规范的处理商业银行中的各项数据，促进商业银行的综合化发展。大数据技术，可以解决商业银行内的数据问题，构建商业银行的信息化体系，一方面体现大数据技术的优势，另一方面满足商业银行的发展需求。

关键词：大数据技术；商业银行；挖掘

中图分类号：TP391 文献标识码：A 文章编号：1009-3044（2016）21-0192-03

近几年，商业银行之间的竞争非常大，在商业银行发展的过程中，信息处理成为核心的环节。商业银行将大数据技术，引入到信息处理环节，通过大数据技术的运用，优化商业银行内的信息处理，缓解商业银行内庞大数据处理的压力，实现大数据技术在商业银行中的可持续发展。商业银行在未来的发展中，需要提高对大数据技术的重视度，提升信息数据的处理能力。目前，随着商业银行的网络化发展，再加上互联网金融的影响，在商业银行转型的过程中，全面落实大数据技术的运用，逐渐将大数据的思想，渗透到商业银行内。

1 大数据技术在商业银行中的运用

大数据技术在商业银行中的应用，是因为商业银行对大数据技术有一定的需求，所以大数据技术顺应了商业银行的发展，保证商业银行能够面临金融行业的各种挑战。

1.1 运用现状

互联网是日常生活的重要组成部分，我国网民的数量越来越多，利用互联网的便捷性，改变着生活方式。商业银行方面，对互联网有很大的需求，其在互联网环境下，为用户提供诸多便捷。随着大数据时代的到来，商业银行得到很大的改善，分析商业银行的现行状态，表现大数据时代在商业银行中的机遇。

首先商业银行的支付条件，互联网的作用下，第三方支付的发展非常迅速，增加了商业银行数据处理的难度，而且各项数据，都需要在足够安全的状态下完成[1]。商业银行的支付过程中，采取大数据技术，目的是提高商业银行的竞争力，特别是面对现在的支付宝等，对大数据技术的需求与日俱增，高效的处理商业银行的数据信息。商业银行内，包含所有客户的网络信息，大数据技术能够准确的处理各项网络信息，避免出现信息遗漏或者缺陷问题。

然后现代中小额贷款的发展，对商业银行造成很大的冲击性。中小额贷款下的P2P平台，能够为款项的运作提供简单的操作方式，缩短了贷款申请的周期，占有一定的市场位置。商业银行想要提高自身的操作效率，需要大力构建数据平台，不仅支持银行货款的流动项目，还要具备代收的条件[2]。大数据技术，恰好可以解决商业银行的运作需求，在后台提供信息管理功能，而且能够根据商业银行的状态，拓宽服务的领域，如：移动终端服务、手机支付服务等。

最后是商业银行在大数据技术的基础上，引入云计算、云存储的方式，监控客户在商业银行中的消费，把控好整个数据流通过程中的风险。云计算、云存储，在大数据技术的条件下，全面落实到实际服务内。大数据与云概念的结合，不仅提升了商业银行后台数据的存储能力，更是记忆了款项数据的流通，方便日后的调用，禁止出现数据误差。

1.2 运用表现

大数据技术在商业银行内的应用，构建了各种渠道，商业银行运行中，充分利用大数据技术，刺激金融业的发展。分析商业银行中，大数据技术的运用表现，如下：

1.2.1 电商渠道

商业银行，是金融行业的一项代表，其在数据存储方面，提出了长期的战略计划，深化大数据技术的运用，确保商业银行能够实现稳定、快速的增长。大数据技术，在商业银行方面，构建了电商渠道，专门应用大数据资源，引导商业银行的发展。大数据技术下的电商渠道，更为精细的管理商业银行，逐步以银行客户为中心，实行电商化的渠道作用[3]。我国商业银行群体，保护的客户比较多，对应的客户数据应以海量计算，而且数据本身是商业银行的主要，尤其是交易数据方面，传统的商业银行，不能获取客户的交易数据，第三方支付软件，是可以明确掌握交易数据的，其可根据客户的消费方向，制定发展计划，由此，商业银行利用大数据技术，拓展电商渠道，便于获取并存储商业银行用户的交易数据，掌握客户的消费模式，进而确保盈利。商业银行在大数据作用下，可以采取不同的方式，参与到现行的电商渠道内，打开商业银行内，非利息盈利的平台。例如：商业银行通过大数据技术，分析银行参与电商渠道后的交易数据，利用电商平台提供的交易数据，将商业银行的服务，运用到生活内，制定电商消费的渠道，精细化的预测客户群体，帮助商业银行的电商渠道，做出准确的电商服务计划。

1.2.2 体验平台

大数据技术，支持商业银行构建以客户为主的体验平台，稳定大数据在商业银行中的运用。商业银行处在互联网环境内，为大数据技术提供了运行基础。大数据技术不能单纯的收集商业银行内的数据，还要与金融行业的其他企业进行对比，便于更为全面的构建体验平台。大数据技术中，商业银行的数据越全面，越能体现出体验平台的应用，展示体验平台的立体效果。我国商业银行群体内，已经存在体验平台的案例，例如：民生银行的大数据基础平台，到2015年年底，已经实现了大数据服务。商业银行体验平台中，面临着大量的数据，大数据技术，需要仔细的分析并管理此类数据，更重要的是体验平台内，有秩序的处理非结构化的数据，如：客户语音、信息等，提高体验平台的数据处理能力，更好地为客户提供服务。商业银行借助大数据技术构建体验平台时，需要配合好软件和硬件，软件是指云计算等数据处理方法，商业银行也可以自行开发一套专门的数据计算系统，分析体验平台内的客户数据，硬件是指用于存储数据的服务器。商业银行中的交通银行，信用卡的服务平台，能够将大数据技术运用到位，智能化的分析客户的语言，预测客户的行为，进而提供服务。

1.2.3 小微信贷

贷款市场，是商业银行获利的一项途径，适度增加小微贷款，促使商业银行在运营中，可以找到新的增长点。小微信贷的运用，需要积极利用好大数据技术，实现银行的战略转型，进而提高小微信贷的市场占有率。结合大数据技术的应用，分析商业银行内小微信贷的发展。例如：平安银行，其属于股份制银行，采用供应链的金融概念，增加小微信贷的附加值，以平安银行为代表的股份制商业银行，其在金融市场内，属于高端领域，具有丰厚的资金，而且银行体系成熟，能够为用户提供高额度的贷款。目前，P2P平台，只涉及小额贷款，基本小于10万元，当大数据技术分析此类信贷现状时，能够发现商业银行的信贷机遇。

1.2.4 关系管理

大数据技术，运用在客户关系管理方面，为银行数据提供可靠的仓库。例如：大数据中的仓库技术，专门围绕大数据技术，管理商业银行中的各项数据，挖掘有价值、有潜力的信息，仓库技术，可以找出商业银行中的重点数据，挖掘内在的关联，明确银行数据之间的关系，多方面进行数据的分析，同时衡量客户在商业银行内的款项表曹县，进而完善商业银行的客户群体。仓库技术的运用，可以满足客户的个性化需求，首先仓库技术在商业银行的客户关系管理中，借助挖掘技术的方式，区分客户的群体，按照客户的行为，分析客户的群体，根据不同的客户群体，提供个性化的关系服务，如金融、货代等；然后在客户群体维度上，区分不同级别的客户群体，制定商业银行的营销策略，提升客户的服务水平，保障客户的满意度；最后仓库技术在大数据环境内，为商业银行的客观关系，构建预测模型，用于预测商业银行的客户流失情况，保证商业银行能够尽力挽留老客户，降低客户的流失率。

2 大数据技术对商业银行的影响

第一，大数据技术完善了商业银行内的数据关系，掌握商业银行的信息框架。大数据技术主要作用在商业银行信息构架的数据层，负责处理商业银行内的各类信息，以便为商业银行提供利益商机，创造经济值。

第二，大数据技术具有挖掘的作用，其可挖掘出商业银行内的信息，经过实际的案例分析与相关算法，同时借鉴以往的经验数据，一方面实现商业银行的稳定性，另一方面提高商业银行的数据效率，注重技术性的管理与控制，满足商业银行的数据需求。

第三，大数据技术促使商业银行具有可视化的效果，确保商业银行内的各项数据，均具备可视化的特点，所有数据的运行，都处于大数据技术的管控之下，促使商业银行的数据，趋向于简单化。

3 商业银行内大数据技术的运用建议

首先商业银行利用大数据技术，实行金融服务和社交网络的相互融合，构建全面化、多样化的客户信息，既要应用到传统的网络交易内，又要构建立体化的关系数据，采取微博、微信等方式，传播商业银行的各项信息，拓宽商业银行的服务渠道，彰显大数据技术的服务途径，而且大数据时代的作用，拉近了客户与银行的关系，客户利用最简单的微博或微信的方式，就能将个人的意见反馈给商业银行的服务平台，经过数据分析后传递到商业银行的管理后台，客服人员一方面解决客户的信息，另一方面完善商业银行的服务。

然后是商业银行与其他大数据金融产生竞争、合作的关系[4]。例如：阿里巴巴集团，其为互联网内较为成功的兼容案例，商业银行运用大数据时，了解阿里巴巴内金融行业的工作方式，商业银行在与阿里巴巴竞争的过程中，也要找出与其合作的机遇，典型的“善融商务”案例，2012年，建行与阿里巴巴合作，虽然合作时间短，但是却能表现出大数据技术的重要性，阿里巴巴因为具备丰富的数据资源，最终选择结束合作，所以商业银行更应该注重大数据技术，明确自身与金融市场的合作、竞争关系。

最后是树立大数据技术在商业银行中的核心地位，商业银行在大数据技术中，提出创新的理念。商业银行要在大数据技术的作用下，为客户提供创新化的服务。大数据技术，不能仅仅参与商业银行的数据服务，还要应用到风险控制上，经过大数据技术对商业银行数据的分析，评估商业银行中的风险，尤其是信用风险，杜绝发生信用诈骗、恶意透支等问题。

4 大数据技术在商业银行中的前景

商业银行运营中，积累了大量的信息，具备庞大的数据库，存储着各种各样的信息。商业银行面临着数据上的问题，其在未来发展中，需要通过大数据技术，挖掘海量信息中有价值的部分，促使此类信息能够转变为具有实际价值的信息，便于创造更大的利润。商业银行中的数据信息，都是随着商业银行的运营产生的，数据信息的规模会越来越大，表明大数据技术在商业银行中的应用前景，大数据技术要进行深度的挖掘，掌握各项数据规范。

大数据技术在商业银行中逐步走向成熟，其在未来应用中，要注意挖掘有价值的潜在数据信息，及时发现隐藏的信息，同时提高数据处理的速度，注重在零散的数据信息中，找出可用的商业信息，服务于商业银行[5]。针对商业银行对大数据技术的应用，提出未来的发展前景，如：（1）精准的营销服务，根据商业银行的运行，构建精准的营销服务关系，为每一个银行客户，提供到位的服务，服务期间需要对客户的营销需求做出规划，明确客户的营销意向；（2）管理精细化，主要应用在商业银行的传统业务中，大数据技术区分商业银行中的各项数据，为精细化管理提供可靠的条件，在此管理状态下，得出信息化的决策方式，辅助用户体验；（3）低成本管理，大数据技术的运用，促使商业银行进入低成本的运营状态，准确的记录好商业银行的数据流通，禁止出现数据错误，特别是银行贷款业务内，不能出现财务缺陷，以免影响银行的财务信息，实现低成本的管理过程。大数据技术在商业银行的发展中，积极引进各类信息化技术，成熟运用到商业银行内，进而为商业银行创造更大的经济利益。

5 结束语

大数据技术，可以用在商业银行数据处理的过程内，促使商业银行跟上信息化发展的速度，稳定商业银行的信息化发展，在商业银行群体内，树立竞争意识。商业银行在未来建设与发展中，全面落实大数据技术的运用，挖掘出商业银行内有价值的信息，确保商业银行具备一定的竞争力，以免增加商业银行的发展压力。商业银行运行中，还要将大数据技术，不断的引入到不同的信息处理领域，强化商业银行的发展，推行大数据技术的应用力度。

参考文献：

[1] 韩浩.大数据技术在商业银行中的运用探讨[D].苏州大学，2014.

[2] 路鑫.数据挖掘技术在商业银行体系中的应用[J].现代商业，2013，（31）：90.

[3] 傅俊.数据挖掘技术及其在商业银行中的应用[J].软件导刊，2014，（13）：118-121.

[4] 马宜青，屈松川.数据挖掘技术在商业银行中的应用[J].福建电脑，2009，（25）：104+106.

[5] 李虹含.大数据技术在商业银行中的应用：场景、优势与对策[J].广西大学学报（哲学社会科学版），2016，（38）：73-78.