“大数据”趋势下商业银行应对策略探究

董娟

摘要：当前的时代是网络的时代，也是数据的时代。伴随着社会体制和经济体制的变革，以及科学技术的高速发展，越来越多的信息扑面而来，可以说，我们的社会逐渐走向“大数据”社会。与此同时，人们的生活方式也在逐渐发生着变化，越来越多的商业银行也在逐渐开启全新的网络平台，进而提高对信息的收集和利用程度，让信息更好地服务大众。在这样的背景下，商业银行的也不得不应对时代的发展，展开新一轮的变革。本文主要讲述了大数据时代的主要特点，并讲述了大数据趋势下的相关应对策略。

关键词：大数据；商业银行；应对策略

一、大数据时代的主要特征

1.大数据的定义和特征

“大数据”是什么？对于这个问题直到现在都没有一个明确的定义，不过大多数人认为，大数据不单单是说数据的数量比较多，而且还要说明数据的类型、对数据的分析以及思维认知等等方面都有所改善。当前，学术界通常认为，大数据具有较大的信息量，数据的类型也非常多样，数据的运作形式也更加快速，对数据的挖掘价值较高等。从本质上来讲，大数据就是通过对大容量数据的高速捕捉、发现和分析，获取对未来预期和趋势发展的判断和推测。

2.大数据与传统数据的区别

大数据的出现，是在移动互联网盛行之后，它和那些传统的数据相比，一方面增大的数据的数量，另一方面还有许多其他的差别，一是在线，传统数据的生产、存储以及调用是分割的，而大数据必须在线并且随时调用； 二是全面，传统数据大多抽样分析，对数据的研究和分析带有局部性和片面性，而大数据不再抽样，体现了全体思维，尽可能覆盖全部领域，实现对同一事物多维度、全方位的认识； 三是混杂，传统数据通常是可量化的、清洁的、比较准确的，而大数据拥有大量非量化、非结构化等高度混杂数据，对数据的运用不追求精确、注重实效、讲究灵活，一旦发现规律就马上加以利用。

二、商业银行在“大数据”趋势下的应对策略

1.增强金融服务和社交网络之间的融合

商业银行应当尽可能从原来传统的数据来源中跳出来，适应运用多种社交媒体挖掘全新数据的方式，尽可能使用多种方式方法来了解客户更多的想法和信息，同时在这些所得到的数据中寻找更多有利于商业银行发展的信息和价值。首先，大数据时代让商业银行能够更加方便地找到与客户接触的方式方法，可以通过对相关社交网络的充分利用，增强和客户之间的互动与交流，进而将自身良好的品牌形象树立起来；其次，在新媒体的时代，客服逐渐扮演者越来越重要的角色，各种网络工具都成为了客服了解客户需求解决客户问题的重要渠道和方法。最后，银行的一些内部数据也可以不定时与外部的大数据相连，为整个行业甚至整个社会提供更加可靠更加高效的客户关系，进而为商业银行的发展赢得更加广阔的局面。

例如，商业银行可以充分利用大数据时代下的GPS定位功能，通过对客户的位置进行大致确定，可以知道客户的一些行为。如果客户刚好在某商场或超市购物，商业银行就可以将与该商场或该商场附近的其他商店的优惠活动以短信的形式通知顾客，帮助顾客更好地找到心仪的产品。此外，还可以在进行新产品的设计、运用和开发的时候询问顾客的意见和想法，让客户充分参与到新产品的设计中来，一方面可以增强客户的积极性，另一方面也可以对所设计的产品起到一个较好的宣传效果。

其实，将实际的金融服务和社交网络相融合是存在不少的困难的，而且商业银行并不能够找到相关的经验来借鉴，只能够通过自己的努力一步一步摸索着来。无论是技术方面，还是方案的成熟度，亦或是相关法律法规的完善问题，都是商业银行未来需要解决的诸多问题。

2.增强适应大数据时代的核心竞争力

在大数据时代，商业银行自身的核心竞争力至关重要，如果商业银行没有足够高的核心竞争力，就很有可能会被时代所拋弃。这个能力主要由三个方面组成，一个是数据整合的能力，一个是数据分析的能力，另一个就是行动实施的能力。

在数据整合方面，银行也一定要具有整合和管理企业数据的能力，如果能够产生一条比较完整的数据链，那将会对整个公司甚至整个行业的发展产生更加积极的影响。然而，目前不同行业之间的各个数据都或多或少存在着一些差异，怎样将各个不同标准的数据较好地转换是当前商业银行面临的一个重要挑战。

在数据分析方面，商业银行也应当有所改善。大数据时代的数据分析能力和传统的商业智能具有明显的差距。首先，传统的商业智能的相关数据通常都是商业银行数据库里的数据，这些数据往往是比较标准的，结构化的数据，而大数据时代下的数据更多的是一些半结构化或非结构化的数据。此外，大数据时代具有更多的数据量，如果仅仅依靠商业银行自身原始的数据量，将不能够满足商业银行的发展需要。最后，目前商业银行通常所使用的数据分析模式大多是首先进行模型的构建，通过一段时间的测试之后再进行大批量实施，这需要一个相当长的时间，然而在在大数据的趋势下，商业银行往往需要具有比较新的数据，也就是实效性较高的数据，这和传统的商业银行数据分析有着非常重要的区别。这个重要的区别一方面对商业银行的数据处理技术和软件提出了更高的要求，另一方面也对数据处理的方法和体系提出了要求。目前可见，中国本土的商业银行在数据处理方面和国际上先进的大银行之间还是有较大差距的，所以中国的商业银行更应当增强对数据的分析和挖掘能力。

在行动实施方面，商业银行只有将对大数据的分析变为真正的行动才能够达到为商业银行创造价值的目的。大数据时代下，商业银行的执行效率一定要高，而且一定要准确。要想做到准确，就一定要充分了解客户的需求，为每一个或每一类客户指定比较有针对性的方案，让方案之间具有一定的差别。而要想做到快速，就一定要完善商业银行自身的电子体系，尽可能将所需要执行的内容电子化，让系统完成执行工作。总之，想要提升商业银行的执行效率，就对商业银行的软件系统和商业银行的工作人员提出了更多的要求。

3.在“大数据”趋势下增强对用户反馈的研究

在大数据时代，商业银行和客户之间的交流沟通变得更加方便了，这也就要求商业银行要将更多的精力放在对客户体验上来。有了大数据的支持，商业银行可以改变之前传统的寻找用户发放调查问卷的过程，而是可以通过对诸多用户在进行相关银行业务的整个过程中发生的行为来进行研究，通过用户的实际情况来推测用户的主观体验和感受。通过大数据分析，例如用户的信息反馈等，来对各方面收集而来的数据进行全面而深入的分析和剖析，进而让商业银行明确自己的不足并进行改进，让自己的商业运作模式更加符合客户的需求，更能让客户接受。

此外，大数据时代让商业银行不单单关注客户本身，而是更加注重寻找客户行为与商业银行之间的关系。通过这样的研究，让大数据分析一方面用于诸多用户的整体分析，另一方面用于对单个用户的个体分析上来。

结语

总体来讲，大数据不单单影响了社会上每个人的生活，而且还对商业银行的发展产生了深远的影响，这样也有助于人们更加适应社会发展的需求。所以说，商业银行要想在这样的大环境下脱颖而出，就一定要在今后的工作中更加注重对大数据的收集和分析工作，并对其进行合理的解释，让更多的人享受到大数据带来的恩惠，进而推进整个社会经济的发展和变革。

参考文献：

[1]中国工商银行江苏省分行课题组.互联网时代国有控股商业银行渠道转型研究[J].金融论坛，2015，（5）.

[2]雷晨关，陈运娟.大数据时代下商业银行客户关系管理思维变革[J].金融与经济，2015，（4）.

[3]谢文.需要一点想象力——九谈大数据时代[EB/OL]，2016，（2）.endprint