基于大数据视角的城市商业银行零售业务转型发展研究

潘菲莎

摘要：当前，大数据的应用在各行业都呈现出极为迅速的发展趋势。商业银行拥有海量的数据资源，这为其在大数据时代下的变革与发展提供了良好的基础。对于城市商业银行而言，更应从大数据的视角来全面审视零售业务，进行转型发展研究，在互联网时代实现快速发展。

关键词：大数据视角;城市商业银行零售业务;转型;发展

随着大数据与互联网金融的技术融合，传统柜面金融业务的交易量呈现较为明显的数量下滑，这种趋势对于商业银行零售业务所造成的影响是显而易见的。在此情形下，应从大数据应用对于商业银行零售业务的具体影响着手研究转型发展。

一、大数据对于城市商业银行零售业务的具体影响

从当前现状来看，大数据手段正全面渗透于各个领域与行业，也给银行零售业务带来了突显的影响。在互联网金融高速发展的过程中，客户对于可辅助其进行决策的相关信息的获取变得日益简便，且客户所获得的信息也更为全面和具有针对性。在此背景下，城市商业银行在发展过程中，应对于零售客户的黏性予以更高的关注度，通过对于产品和产品相关服务进行内容完善，来进行有益业务发展的相关决策。

二、当前城市商业银行零售业务进行转型的要点

（一）关于客户服务

客户服务应当体现精准性与针对性的基本特征，而信息共享平台的操作运作速度的加强、较为新型的流形式计算方法的应用、智能语音系统的投入使用，都极大地提高了客户操作的便捷性，并使得银行在与其他金融同业进行竞争的过程中，获得更高的客户支持度。当前商业银行在对于各项数据进行处理的过程中，普遍所使用的网络日志式记录方法，引入云计算平台，都是客户服务优化过程中的技术变革趋势。

（二）关于客户管理

传统银行经营理念中，通常会对具有较高价值的两成客户进行差异化的高规格对待，而相对忽视其他八成的客户。但其实这八成的客户所具有的经济价值仍是极为可观的。而对于零售金融而言，互联网时代大量的长尾客户形成了零售业务的客户基础。因此，零售金融迫切需要运用商业银行数字化转型，服务于更智慧、更多样化需求的客户。通过对客户行为的大数据清洗、整合和分析，找到这些现象背后的关联因素，快速形成对当前市场环境的洞察力，拓清并预测未来发展脉络，进行分析客户、定位市场、创新产品设计。通过运用大数据分析，精确判断差异化的客户需求，具有特异性和具体分层处理方案的批量挽留策略的制定和实施，针对各类客户提供差异化的银行服务。

（三）关于数据运用的风险管理

运用大数据促进零售业务转型发展，关键在于确保信息有效性、时效性以及准确性。银行业内部数据体量庞大，外部可共享数据来源丰富，应用场景丰富。正是由于数据来源的多样性，也容易在数据删选、编辑、处理过程中产生时滞甚至是误导，从而影响到数据的客观及时性。因此，在利用这些数据形成客户画像、促进业务发展的同时，应有效通过技术手段、工作机制、人才培养等方式提高数据的价值，避免简单地从“数据大”变为“大数据”，造成由于数据信息偏差导致经营方向的偏差。

在大数据应用的过程中，还需切实注意保密性。现阶段用户数据的收集、存储、管理和使用缺乏明确的统一规范，处理不当可能会给自身带来声誉风险和业务风险。同时，监管部门对数据治理工作亦日益关注。2018年中国银保监会发布了《关于印发银行业金融机构数据治理指引的通知》要求，应加强银行业数据治理，加强网络安全“基础防护”和“主动防御”两个能力建设，主动消除影响安全的负面因素。

三、大数据背景下城市商业银行零售业务转型的具体规划

在当前时代背景下，大数据技术的积极应用对于商业银行零售业务的发展所起到的积极影响，是显而易见的。具体在实践中，城市商业银行开展各项零售业务应当关注如下的业务转型与业务发展措施：

（一）对于发展理念进行全面转型

从现状来看，作为城市商业银行有必要紧密结合自身的真实状况，对于现阶段的市场变化予以妥善应对，从而致力于自身的长期转型发展。在以大数据应用为背景的零售金融业务，应建立适合本行的数据治理机制，将数据治理提升到全行发展战略高度，规划数据治理的组织架构以及数据治理的配套机制，实现自上而下的指导和推进。科技、零售、风控等多部门人员均应对于市场规律进行深层次的研究，对于业务进行极为客观的评价后，找寻到适宜的契机和与其具有较高契合度的可以与应用的大数据应用场景后，建立起短期中期以及长期的具体目标。

（二）创新现有营销模式

在全面引进互联网模式的前提下，城市商业银行将会拥有全新的营销模式。城市商业银行应在原有的数据仓库的基础上，实施一系列可使其更具规模化和完整结构形式的优化。同时，应对所获取到的各项信息进行差异性和真实性的辨别，在对数据进行逻辑模型的建设后，通过适宜的管理制度使得商业银行的零售业务获得足够的数据信息支持，并据此创建新的营销模式。大数据背景下的城市商业银行零售金融服务，将不仅是简单的服务者，而是开放嫁接生态，为客户提供综合化的服务解决方案，打造场景化、平台化、智能化服务营销模式，全面优化客户体验。

（三）精确定位各项营销业务

城市商业银行针对各项业务应当予以精确定位，通过运用精准营销的方式来全面实现分层次的产品推广。通过数据模型，在对客户过往金融行为进行分析的基础上预测其今后的投资、消费习惯，对其进行分类，精准把握客户需求及痛点，针对性地挖掘各项金融产品的目标客户，实现以客户为中心的个性化服务，打造专业的队伍服务特定人群，促成行内外各项资源的合理配置，对于核心业务、核心客户应给予倾斜性的支持。同时，还可以将公司、小微、与零售客户信息统一分类、整合，形成面向零售客户、小微客户和公司客户的多维度产品组合，实现有效公私联动营销，提升服务综合满意度。

（四）提升大数据应用专业化水平

相较其他上市银行、全国性股份制商业银行来言，城市商业银行由于地域限制、人才限制、外部资源限制等外部原因，在数据应用的专业化水平方面存在不足。因此，应积极引进适应符合大数据要求的新平台，培养大數据金融分析人才。同时，应积极寻求与外部成熟数据公司开展合作弥补行内数据短板。对内完善及优化本行已具备的数据和应用场景优势，对外有效利用外部数据公司的技术、数据优势，促进大数据应用的快速落地，并产生巨大的商业价值，从而实现零售业务的转型发展。

四、结论

互联网金融、金融科技大趋势下，作为传统银行业必须改变数据应用思维，重视数据挖掘分析及应用的作用，分析客户的消费以及理财等金融行为动机。只有主动获取客户的大数据，才能分析挖掘出客户在支付结算、信用交易、财富投资、价值贡献等方面行为的特征，提高风险管控和经营决策能力，进而给客户提供符合其需求的金融服务，设计出符合业务发展的个性化产品。城市商业银行零售业务应与大数据应用与金融科技进行全面融合，用新理念、新思维、新方法培育新动能，并通过具体的流程创新、产品创新、服务创新来使客户在交易过程中的实际体验获得提升，最终获得客户的认同以及银行自身的数字化高质量发展。

参考文献：

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