商业银行大数据金融应用路径探析

□ 张春华 赵明敏

一、大数据金融应用的背景

最早提出“大数据”时代到来的是全球知名咨询公司麦肯锡：“数据，已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素。人们对于海量数据的挖掘和运用，预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。”其实，“大数据”早在物理学、生物学、环境生态学等领域以及通讯等行业广泛应用，但因近年来互联网和信息行业的迅猛发展才引起大众的关注。

所谓大数据，并不是通过调查问卷等随机抽样产生的部分数据，而是获取到某个对象、某个领域的所有数据，且其处理速度之快、时效性要求极高，在一定程度上削弱了以往对于精确制导的追求，对数据驾驭能力也提出了新的挑战。同时，我们可以利用大数据掌握某个领域的大体方向，站在宏观的角度推动行业发展，为行业发展带来了前所未有的机遇与潜力。

大数据的重要性不言而喻，亚马逊前任首席科学家Andreas Weigend更是称“数据是新的石油”，其获取、储存、搜索、共享、分析，乃至可视化地呈现，已然当下最重要的研究课题之一。

近几年，数据总量发生了井喷式的增长，部分行业领域已通过可视化技术对这些数据进行了收集、存储与分析，实现了混杂型数据的集成化、可利用化。早在2011年，麦肯锡公司就意识到，大数据将快速在各个行业领域渗透应用，同时也将不断提升行业的生产力与精细化运作，进而实现数据盈利，领跑同业。

以金融业为例，以阿里金融为代表的互联网金融企业依托低成本网络社交平台，利用互联网技术和信息通信技术，掌握了在资金、支持、投资以及信息中介服务等方面的主动权，进而加快了以开放、便捷为特征的互联网金融产品应用，并以快速、门槛低的金融服务，实现了在第三方支付、网络贷款、保险等产品领域的大量获客，并通过不断延伸创新服务，在网络金融生态体系中占据了主导地位，对传统商业银行带来了巨大的冲击。

与此同时，大数据的广泛应用也给信息安全带来了一定的挑战。一方面，部分平台为了实现快速获客，会利用一些特殊途径交互所持有的客户信息，从而造成客户信息泄露。另一方面，在数据传输、档案管理方面，没有形成有效的制度规范，在客户数据收集、留存、传输和处理过程等均存在一定的风险。

二、加快大数据在商业银行应用的必要性

从以上论述不难发现，随着大数据的广泛应用，商业银行的市场营销也迎来了新机遇和新挑战，阿里金融、京东平台等互联网电商巨头纷纷利用电子化、数据化的信息技术转变了市场营销主体的需求与消费方式，对传统商业银行的客户关系维护造成了较大影响。而利用互联网技术对大数据进行精准分析与运用，可以获取多样化的客户需求，有利于商业银行提升对市场形势变化的反应能力与经营能力，从而带动核心竞争力的大幅提升。

（一）拓宽商业银行客户接触面

传统商业银行以营业网点为业务发展的核心和阵地，受时间、空间、区域等因素的影响，金融服务的辐射面不够广泛，金融资源调配也受到一定程度的限制，与快速发展的市场经济不能完全匹配，也与商业银行本身的经营要求存在一定的不对称性，迫切需要重组客户关系和业务运营模式。同时，若能实现大数据的广泛应用，并采用互联网技术实现资金融通、支付等业务的新金融模式出现，改变传统银行业务的结算方式，不仅可以实现精准客户画像，还能利用大数据防控风险，便于贷后管理，使得商业银行接触的客户面更加广泛。

（二）增强商业银行产品服务力

在数字经济时代，“非接触式”金融服务及其延伸而来的数字金融和经营转型，衍生出诸多线上金融产品，客户行为和市场环境也随之加速转变。商业银行物理网点到客率不断下降，加之信息不对称、趋利倾向等影响，导致金融服务效率不高。同时，客户行为习惯逐渐趋智能、自助式的服务，金融需求也形成个性化、多元化的特征，这些都迫使商业银行加快大数据应用，最大化地获取多样的金融需求，针对性地推出特色产品、特色服务，真正实现“无感式”“全方位”“全时段”金融服务。

（三）加强商业银行客户关系管理

商业银行在金融服务行业中客户信息较为密集，在金融科技运用方面具有显著优势，可以利用移动互联网应用大数据实现客户画像、风险管控、精准营销以及运营优化等，大幅度降低传统客户关系维护渠道的成本。同时，商业银行中高端客户群体的投资意识日益增强，家族信托、私人银行产品等理财类业务以及企业融资等业务均迎来了新的发展机遇，而商业银行对大数据的应用也将对客户关系的维护产生重要影响。一方面，有效提升客户关系维护的工作效率。随着大数据应用的不断普及，商业银行得以全面收集客户信息，并利用金融科技获取客户行为特点，从而有针对性地制定个性化的金融服务方案，精确传导客户所需要的信息、满足其金融服务需求，真正实现以客户为中心，提升客户关系维护的工作效率，实现客户经营模式常态优化。另一方面，有效提升客户的体验满意度。商业银行在利用大数据获取客户的详细信息后，可同时利用大数据技术精准匹配客户所需要的服务与产品，实现最优资源配置，进而有效提升客户对商业银行金融服务的满意度。

（四）提升商业银行市场竞争力

站在大数据时代风口，各家商业银行都着手推动科技赋能，探索大数据金融场景应用，以进一步提升获客活客能力、经营决策能力和风险防控能力，抢占同业竞争制高点。相较于新兴互联网金融企业，商业银行拥有着庞大的数据资源。商业银行近几年通过推广应用手机银行、电子支付、微信公众号及小程度等线上金融服务，在深度挖掘存量客户潜力的同时也积累了大量的新客户资源。以资产业务为例，农业银行打通了惠农服务网络，推出“惠农e贷”线上融资产品，同步向其他产行业推广复制，衍生出“市场e贷”“纳税e贷”等多重产品，实现信贷业务向线上迁移，同时，通过大数据的收集与利用进行清单制营销获客，一定程度上提升了市场竞争力。工商银行立足“融e购”银行电商平台，将金融活动精准灌溉至产业链上下游企业客户。建设银行则依托“善融商务”电商平台，携手多家央企，打响品牌销量，在大数据应用竞争中者占据了一席之地。

三、商业银行大数据金融应用中存在的问题

当前，在信息化背景下，商业银行大数据金融应用的成效初显，对各类信息实现了整合、共享，并能从中挖掘出客户的个性化需求，在一定程度上提升了市场竞争力，推动了自身的业务经营发展，但同时我们也要看到，商业银行在应用大数据方面还存在着不容忽视的问题。

（一）成熟高效的大数据应用系统尚未形成

当前，商业银行尚未建成成熟高效的大数据分析系统，在主导重要经营决策方面未能发挥有效作用。本文此前提到，商业银行利用大数据实现了对客户信息的全面收集与行为分析，从而制定出个性化的金融服务方案，有效提升了工作效率和客户满意度。而在大数据信息爆炸式增长的时代，商业银行对客户各类信息诸如交易数据、产品偏好等的收集具有随意性、分散性及片面性的特征，且缺乏专业化、综合性、集中化的分析，仅对客户进行了简单的分类，无法实现对所收集的海量客户信息进行有效整合与科学化应用，无法对客户行为特点进行有效分析，所谓个性化的金融特色服务更是纸上谈兵，管理层更是无法借助客户管理系统掌握客户需求并优化银行发展战略及运营战略。

（二）大数据金融应用动能不强

当前，商业银行未将大数据应用与各类金融场景有效融合，对于依托大数据获取的客户资源仅进行了简单的分类，且因业务板块众多，很多客户资源重复，未能实现数据共享、统筹分析与合理运用，新的商业模式还不多，未能完全适应市场变化，适应客户需求。而互联网金融能够利用大数据可视化技术为客户群体提供多元化的服务，满足客户的个性化需求，而商业银行提供的金融服务以传统的、固定化的服务居多，难以满足客户多元化的金融需求。理财业务方面，商业银行理财业务门槛高，无法随时终止合同，低门槛、灵活便捷的互联网金融产品与服务则深受金融消费者的青睐。贷款类产品、信用卡类产品也存在不少强劲的对手，京东白条、蚂蚁借呗、蚂蚁花呗、天猫分期付款等互联网虚拟信用卡的出现，虽然限定于线上消费，但是越来越多的互联网金融涉足消费信贷业务，甚至可以通过互联网金融偿还银行信用卡，冲击着商业银行原有的金融产品，商业银行在大数据的有效应用方面还要进一步加深研究。

（三）大数据服务场景活客率不高

场景是服务客户的重要载体，互联网金融的迅猛发展改变了企业客户原有的供需结构，如何探索出一条利用大数据对客户进行精准画像，从而实现获客、活客、固客的路径是商业银行需求思考的重要课题。以企业融资需求为例，目前，商业银行虽然都推出了相关的线上融资产品，但准入门槛的设置、企业个性化需求、后续服务的联动性等方面均没有得到良好的改善，仍是“线上申请+线下审批”的动作模式，线上服务场景的活客率并不高，导致有效获客不足。同时，在支付宝、微信等互联网企业快速发展、抢占市场的形势下，商业银行大数据场景服务的特色化、多元化还处于劣势，需要进一步提升服务场景活客率，实现真正有效获客。同时，中高端客户群体的维护成本较高，其客户价值尚待有效充分挖掘。如某商业银行城区支行，在一季度业务经营中，月日均100万高净值客户以及月日均600万以下私人银行客户金融资产贡献度与增量目标脱幅较大，而在日常关系维护中也组织开展了各类高端客户回馈活动，高端客户营销投入成本进一步加大，客户忠诚度仍不高。

（四）大数据风险防控应用不足

一方面，部分商业银行尚未打通征信查询渠道，仅依靠金融信用信息数据库难以采集企业在工商、税务等方面的信用数据信息，而因信用数据的不足又将拖慢商业银行在创新融资产品上的步伐。另一方面，随着近年来疫情爆发和中美大博弈加速演进，需求收缩、供给冲击、预期转弱“三重压力”交织叠加，全球经济趋缓，国内经济下行，大环境的风险挑战呈现出更多的复杂性、不确定性，企业客户在不同程度上都面临着资金流动性约束、供给型信贷约束等问题。商业银行则更加重视对不良率的把控，对小微企业信贷业务的态度从积极转变为审慎，过度依赖于抵押物，利用大数据应用获取风险信息的能力不强，限制了业务快速发展。

四、商业银行大数据金融应用的路径选择

当前，以大数据、人工智能、移动互联网、云计算为代表的新一轮科技革命已经对商业银行的金融服务带来了颠覆性挑战，银行业必须坚定不移地把大数据应用当作第一经营战略，努力探索出一条切实有效可持续发展之路。

（一）建设基础数据库，大力推进数字营销

数据是大数据金融应用的起点，数据建设也已经成为大数据金融时代最重要的资产，尤其在服务实体经济发展方面，更要通过完善基础数据库，建立“以客户为中心”的数据中心，推动数字技术创新就用，强化数据平台支撑，实现全方位收集、处理数据。一是拓展数据来源。在整合企业客户、账户、流水数据的基础上，做精做细数据分析，顺藤摸瓜获取上下游客户信息，不断充实基础数据库。近年来，不少银行与腾讯、京东、阿里巴巴等签署战略合作协议，目的就是实现数据共享，形成在多场景下全方位的客户画像，推动精准获客活客。此外，也可积极拓展海关、税务、社保等政务数据总对总合作，建立外部资讯服务平台，强化数据共享，实现外部大数据的有效应用。二是培养数据分析人才。不仅要培养其数据分析能力和水平，将数据有效转化为可搜索、可跟踪、可理解的图标型数据，被银行各级管理人员和营销人员广泛运用，更要懂得应时而变、顺势而为，树立全局观，提升谋篇布局的能力，正视大数据应用可能带来的价值重构与颠覆，用好基础数据，真正实现智能分析。三是创新数据增值服务。通过数字化工具和模式，创新大数据金融科技应用，根据消费者投资偏好和风险偏好的变化，实时调整金融产品的供给内容与结构，研发特色产品、定制专属产品，提供个性化、差异化的线上金融服务服务，不断拓展金融服务载体，强化服务平台建设。

（二）加快场景平台建设，提高获客活客能力

场景建设是大数据金融应用的基础载体 ，是做好深入拓展企业客户的有力抓手。对于大数据时代而言，场景建设不仅是商业银行展示产品及服务的工具，更是打造金融生态体系的有力武器。一是构建“金融+场景+服务”的生态模式，将服务用场景模式展现出来，让客户在直观状态下进行选择。围绕所服务的企业客户的特点与需求，制定一对一金融服务方案，围绕智慧厂区建设，将服务延伸至工资代发、考勤制度、食堂场景等各个方面，实现一体化综合营销。二是搭建数字普惠金融体系。做好线上供应链融资工作，丰富供应链融资品种，关注快销品行业核心企业链上客户的融资需求，积极对接地方综合金融服务平台，研发安全可靠的线上融资产品，加快推进“数据网贷”业务落地。同时要不断积累上下游订单、库存、账单等数据，加快线下贷款向线上迁徙。三是整合跨界资源数据，围绕区域产业链，建立上下游客户高效协同的信贷融资服务。

（三）完善线上运营体系，激发业务经营活力

商业银行推进大数据金融应用，旨在打造用户场景化、服务线上化、运营互联网化，全方位实现数字化升级，建成集用户、场景、业务等内容于一体的线上运营体系。一是综合应用数字科技，实现精准化智能决策。不断优化营销决策精准度，综合应用互联网技术，自动挖掘潜在客户，智能优化和完善人工制定的服务方案，针对性开展个性化营销，提升客户筛选和产品适配的精准度，建立整体的营销决策体系。二是推行业务联动营销，实现经营效率提升。利用数据和分析工具实现有效的数字化营销，运用“作战指挥室”来推进业务拓展和创新，形成反应迅速、决策敏捷的业务联动推进体系，尽可能地压缩时间成本、人力成本等，切实提升市场响应能力、营销推动能力。三是加快科技团队建设，提升内部治理能力。一方面，要打破“部门银行”的束缚，对标互联网金融企业，以项目制为抓手，跨条线跨层级组建科技人才团队，让用户和一线营销人员参与决策，提升线上运作效率。另一方面，要加快信息科技专业人才库建设，围绕信息科技版块加大系统性针对性培养力度，助力弥补知识弱项、能力短板、经验盲区。同时，采用导师制，让经验丰富的科技岗位人才传授工作经验，发挥“传帮带”作用，加快科技人才成长。此外，要制定评价激励方案与考核制度，加大考核指标挂钩力度，激发科技人才干事创业的积极性，发挥科技人才的动力引擎作用，优化人才队伍管理，提升数字化转型质效。

（四）建立流失预警机制，提升客户忠诚度

商业银行需建立完善的客户流失预警机制，及时掌握客户的资金变动情况，并通过频繁的交易行为分析其背后隐藏的真实需求，这已然成为商业银行提升大数据金融应用成效工作的重中之重。客户流失的原因错综复杂，从外部而言，可以是市场形势、投资偏好、同业竞争的变化，内部来看可以是产品、服务、操作流程等因素，这就需要商业银行在建设大数据应用系统时以数据采集环节作为切入点，预先设定客户销户、产品到期赎回、贷款结清等具体指向性的流失提示功能并应用于客户流失预警中，在提升预警系统准确性的同时给挽回客户留有时间空间的余地。同时，商业银行要落实客户管户人员主动提高客户拜访频次，通过深入的沟通交流密切与客户的关系，从而掌握客户的实际情况，在临界流失的情况下及时判断客户行为。另外，借助数据库来建立客户流失预警机制的重点在于如何科学地预判客户流失倾向，同时要结合流失客户的特性来进行有针对性的挽留，这就需要利用大数据采集客户流失的原因，并借助大数据分析手段，有针对性地提供合适的银行产品，从而有效挽回客户。

（五）强化智能风险防控，打造稳健经营环境

在信息化时代，数据是最宝贵的财富，但实现大数据应用也没有改变金融的风险本质，线上化、开放化甚至加剧了风险的复杂性，对风险防控能力提出了更高的要求，如何实现大数据金融应用的高质量可持续性发展也成为了商业银行亟待思考的重点课题。一是深入对比分析业务线上化的风险特性和关键点，建立全面的线上信贷业务风险视图，完善一体化风险防控策略，从源头切断线上业务风险隐患。二是建立健全风险应急处置机制，筑牢安全防线，提升风险识别能力和风险防控水平，首先要强化信用风险管控，严守不增加隐性债务风险底线，严格贷款真实性管理。其次要强化尽职监督执纪问责，根据形势变化提出新的管理要求，及时揭示问题、整改纠偏，尤其要加强在第三方支付、线上业务等新兴业务领域上的风险排查，切实把控风险。三是建立完备的信息管理制度实现信息安全保护。商业银行要规范用户角色、权限，及时关闭离职、调岗和退休人员系统用户权限，严格控制下载和导出权限，定期开展排查工作并及时整改。联动处理人员应严格执行安全保密规定，按权限查阅、修改、使用个人客户信息，及时清理客户信息；不得随意更改、删除、拷贝、打印、传递个人客户信息，严禁公开、泄露、交换以及买卖客户信息。在数据传输方面，应根据业务办理需要，按最小必须原则通过联动系统传递和展示客户信息，并采取脱敏手段防范过度展示；客户数据收集、留存、传输和处理过程，应符合法律法规、监管规定、金融行业标准、相关信息安全管理和行内数据管理要求。

五、结语

在大数据时代的背景下，市场环境发生了巨大的变动，客户选择也随之改变，新型互联网金融企业纷纷利用大数据、人工智能、云计算等技术实现快速发展，我国数字经济规模也相应实现了迅猛增长，成为带动国民经济发展的主引擎。数据信息对于个人及企业的发展影响重大，对数据的应用及管理情况直接影响市场经济条件下各大银行的发展，全面掌握大数据信息分析及客户关系管理的银行，在市场竞争中将会占据优势。同时，在大数据背景下，商业银行的发展也面临多种挑战，如何科学地应对这些挑战，全面地管理好、运用好客户数据信息，对于市场经济条件下的各大银行而言，显得十分关键。在此形势下，传统银行业金融机构对开放银行、远程银行等线上阵地的竞争愈发激烈，加快大数据、云计算与移动互联网等技术在金融领域的应用，一定程度上推动了传统金融行业的转型升级，大数据金融体系的构建已箭在弦上。本文介绍了大数据金融应用的背景与现状，数据总量发生了井喷式的增长，部分行业领域已通过可视化技术对这些数据进行收集、存储与分析，实现了混杂型数据的集成化、可利用化，而大数据的广泛应用也给信息安全带来了一定的挑战。本文从拓宽商业银行客户接触面、增强商业银行产品服务力、加强商业银行客户关系管理、提升商业银行市场竞争力四个方面分析了加快大数据在商业银行应用的必要性，指出当前商业银行大数据金融应用中存在的问题，即成熟高效的大数据应用系统尚未形成、大数据金融应用动能不强、大数据服务场景活客率不高、大数据风险防控应用不足等，并从建设基础数据库、大力推进数字营销，加快场景平台建设、提高获客活客能力，完善线上运营体系、激发业务经营活力，建立流失预警机制、提升客户忠诚度，强化智能风险防控，打造稳健经营环境等方面提出了商业银行在大数据金融应用方面的路径选择，银行业必须坚定不移地把大数据应用当作第一经营战略，努力探索出一条切实有效可持续发展之路。