大数据时代对商业银行的影响及应对策略

翟莹莹

摘要：当今大数据时代科学技术的飞速发展，为众多互联网企业借助大数据等技术跨界涉足金融行业提供了条件，从根本上改变金融业的运营模式，也给传统商业银行的业务运营与市场竞争带来不同的机遇与挑战。本文主要介绍大数据时代对商业银行带来的影响与机会会并分析商业银行在大数据时代下的发展策略及思路。

关键词：大数据  商业银行 发展策略

一、大数据的概念及特征

（一）、大数据概念

大数据自其出现便备受社会各行业关注，但当下对于大数据并没有较统一公认的定义。维基百科将大数据定义为：数量巨大且难以处理的计算机存储数据（Computing data held in such large amounts that it can be difficult to process）。[1]大数据也可以称为海量资料，是指巨大的、有一定数据规模的、拥有极其复杂的数据类型的数据集。在大数据时代，数据的体量提高了，同时分析问题的准确性也提高了。[2]

早在2011年8月，全球知名咨询公司麦肯锡提出大数据时代已全面到来，同时指出金融业是大数据时代获利指数最高的行业之一。学术界学者们认为：大数据时代为金融行业决策提供了数据支持与辅助，对金融风险与安全等带来积极的影响。因此只有管理并运用好大数据技术，及时准确地从海量的信息数据中识别、获取并运用有价值的信息，才是当下各行业促进发展实现创新的重要途径。

（二）、大数据特征

大数据的特征主要体现在三个方面：（1）数据体量巨大，人类数据的产生及伴随时间的积累使得数据的整体体量与规模十分庞大;（2）数据多样化，大数据包括分为结构化、半结构化及非結构化数据，涵盖了文本、语言、视频、社交媒体、虚拟信号等多种类数据;（3）数据价值性，数据的价值性体现在数据的在技术分析及运用层面的价值，为商业决策提供依据，也是推动技术及业务创新的源动力。除此以外，大数据是分析与对象有关的所有数据，而非部分数据，承认数据的复杂性而非强调数据精确性，同时强调分析数据间相关关系，而非因果关系。[3]

二、大数据时代对商业银行的影响及存在的问题

（一）、提升商业银行核心竞争力

商业银行经过多年的业务运营，积累了大量客户信息及交易数据。在数据成为各企业或机构人力资本外的重要的资产的大数据时代，商业银行具备的率先盘活大数据资产的先决条件。同时大数据技术的运用会推动商业银行IT基础设施架构的改良与创新，所以在大数据时代背景下，商业银行拥有得天独厚的数据资源优势大大提升了其自身核的心竞争力。相关实际案例有：中信银行信用卡中心EMC Greenplum数据仓库解决方案的实施，实现了商业智能（BI）和秒级营销的实时功能，促进了整体业务运营效率并提升了市场竞争力。

（二）拓展商业银行业务发展空间

伴随着科技发展，传统商业银行业务及服务逐渐出现同质化趋势，产品及服务差异减小，要想在激烈的市场竞争中谋求发展，业务创新是唯一的途径。大数据技术的应用，逐渐在效率提升、降低成本及创造价值方面为银行做出不可估量的贡献，客户大数据的应用为商业银行提供优质且个性化的客户服务创造了可能。同时，部分商业银行也尝试在传统银行业务基础上拓展新的业务领域，如：中国建设银行在2012年6月推出面向广大企业和个人提供专业化的电子商务服务和金融支持，涵盖商品批发、商品零售、房屋交易等领域，为客户提供信息发布、交易撮合、社区服务支付结算、托管、担保到融资服务的全方位服务的电子商务金融服务平台“善融商务”，是大数据时代背景下商业银行新业务模式的重要成果。

（三）、提升客户服务质量与水平

大数据时代，商业银行竞争的焦点是对客户的竞争，即如何满足客户个性化需求并提供优质服务的竞争。这就要求银行要明确充分了解各类客户特别是大客户、优质客户对金融产品和服务的差异化、专业化需求。利用多样化的客户数据信息，形成数据化客户管理方案及客户画像，实现客户分类的精细化与专业化。在对大数据有专业、深刻和前瞻性的认识后，就可以科学运用大数据技术深层次地感知客户的需求，从绘制完整的客户数字图谱和挖掘分析客户金融需求两方面入手，洞察客户已知的或未直接表达的金融需求。[4]以此为基础提供客户专属服务及增值服务，增强客户对银行产品的粘性以及对银行服务的依赖性，提升整体客户服务质量与服务水平。

（四）、大数据信息安全风险的产生

商业银行数据安全方面有两大风险 ： （1）由网络系统与存储中心可能存在的漏洞引起的技术安全风险 ; （2）海量客户信息与个人隐私的信息泄露风险。[5]一方面，各商业银行自身的大数据基础建设，如硬件和软件建设过程中的技术风险是潜在的安全隐患;另一方面，当前商业银行在架构存储数据终端时广泛使用的云计算技术，将海量数据存入由第三方服务器实现存取的云端以实现云端数据资源的共享，但这种方式同样会产生一定的风险，如果第三方将数据泄露，则将会对银行交易记录、客户信息安全造成极大威胁。

（五、）缺乏大数据人才资源

大数据分析人才是指能够针对客户信息（如客户消费习惯、客户社交特点）等数据做出分析的人才。大数据时代下，需要金融专业人才和数据分析人才相互配合，才能为客户指定更加具体的、深入的金融服务方案。虽然当前各银行拥有丰富的金融专业人才资源，但在大数据技术及数据分析领域的人才资源依然较为匮乏。

三、大数据时代商业银行发展策略的建议

（一）加强大数据基础建设，搭建高效的数据平台

在组织内塑造大数据思维并丰富数据源，倡导用数据说话，利用大数据技术协助战略制定、业务决策并促进业务转型，从而构建更加高效完善的金融服务体系。加强数据库的创建与维护，建立数据管控体系，通过高度集中、完备专业的数据仓库系统，利用数据挖掘和分析技术搭建基础数据平台。结合不同数据（半结构化、非结构化和结构化数据）特征，制定内部统一的大数据标准与解释。构建内外部共享为基础的标准数据流程及适用性强的统一标准模型。真正将外部数据转化为数据资产，为经营效率的提升、服务创新优化提供强大的技术支撑。

（二）转变商业模式实现新业务探索

积极与电信、电商、社交网络等互联网新业态合作，将现有的客户、数据及渠道资源与互联网平台的客户购买行为、购买偏好以及交易信息等海量信息有效结合，实现数据信息资源的共享以及客户资源与信息的全面整合。不断挖掘探索新型业务模式，推动传统业务渠道与新兴业态的融合，最终建设具有商业银行特色的“数据生态”环境并达到发挥金融的平台效应，借助大数据技术更快速、有效地实现金融信息服务提供，实现银行新业务模式探索的目标。

（三）加强大数据技术能力建设及人才培养

战略层面，商业银行应树立大数据资产意识，重视大数据资产的商业价值;技术能力建设层面，商业银行要加大自身研发部门科研投入力度，积极引进适应大数据相关的分析工具和平台技术，不断进行技术的实践与运用的尝试，从而技术能力的改进与革新;人才培养层面，加强大数据的管理，建立适应商业银行业务战略发展的人才培养机制，不断探索大数据分析与管理机制，积极培养金融大数据分析人才;人才储备层面，大力支持大数据在基础科学、金融等关键领域的应用研究，大力支持高校及研究所大数据技术科技创新资源的研发管理。加强银行业与高校和科研院所之间联系，在为高校的大数据产学研相结合提供良好的发展平台的同时为银行内部大数据人才池注入储备人才资源。

参考文献：

[1]BigData[EB /OL].[2020-11-08]https：//www.thefreedictionary.com/Big+data

[2]白硕，熊昊.大数据时代的金融监管创新[J].大数据时代的金融业，2014（15）：37-38.

[3]郑重，商业银行在大数据时代的发展战略[J]，经济文化，2019.（12）.51-55.

[4]侯维栋，大数据时代银行业的变革[J].中国金融.2014（15）：22-24.

[5]孙杰，贺晨.大数据时代的互联网金融创新及传统银行转型[J].财经科学，2015（1）：11-16.

[6]李宏博，商业银行大数据时代的 SWOT 分析及战略探讨[J].2013年第6期，151-158