大数据应用在商业银行的探索和实践

前言：随着互联网金融的迅速发展，大数据技术得到日益广泛的应用，这对我国的金融生态和金融格局都将产生深刻影响。大数据时代催生了新的金融服务模式，既对传统银行产生了巨大冲击，又为银行创新转型提供了工具和手段。在这种新形势下，商业银行如何将大数据应用迅速转化为产业竞争力是我国银行业面临的一个重大而紧迫的课题。

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一、大数据为银行变革提供了新的机遇

党的十八届五中全会“十三五”规划提出：“实施国家大数据战略，推进数据资源开放共享”。2015年12月16日在第二届世界互联网大会开幕式上，习近平总书记提出：“十三五”时期，中国将大力实施网络强国战略、国家大数据战略、“互联网+”行动计划。有关数据显示，中国大数据应用投资规模以五大行业最高，第一是互联网行业，占28.9%，第二是电信领域，占19.9%，第三是金融领域，占17.5%，政府和医疗分别为第四和第五共享经济时代商业银行的机遇与挑战，分别占8.8%和6.3%。无论是投资规模还是应用潜力，金融业中银行又是重点，占41.1%；证券占35.1%；保险占23.8%。紧跟国家战略目标，银行业要按照创新、协调、绿色、开放、共享“五大发展理念”的要求推进供给侧改革，而大数据应用正是改变金融业态，引发银行经营模式创新的催化剂和助推器。

（一）商业银行不会消失，但传统银行经营模式会消失

财经作家吴晓波称，“今后的5-8年内，传统银行可能会消失”、“未来银行会瓦解”。其判断主要基于2012年麦肯锡的一个数据，到2020年美国的传统银行因为新金融业态和大数据技术的兴起与冲击，会失去35%的市场份额。这是对银行业的警醒。然而，大数据对银行传统金融服务是挑战，但也恰恰给银行变革提升增加了动力、带来了机会，总的看，银行不会消失，但传统银行经营模式可能会消亡。

随着大数据时代的到来，银行经营将会发生深刻变化，其中最根本的变化，就是银行功能正在从过去的资金中介逐步向信息中介转变，由过去单一的存贷汇服务向信息提供者、业务撮合者、财富管理者转变，从而导致依靠“鼠标+水泥”和存贷利差的传统银行经营模式消失，银行既可以融资也可以融智，传统银行业的基本功能将会为新的金融服务所替代。

对此，工行原董事长姜建清曾经说过，“互联网技术革命让商业银行进入一个重要的转折点，即从过去的支付和融资中介向综合化信息中介服务转变，信息是银行发展的深层基础和根本，能不能在未来竞争中保持优势，关键在于能不能成为信息掌握的强者，并采取措施通过大数据技术重新发展和铸造新的金融经济关系。”

我们应看到，互联网金融等新金融的本质仍然是金融。大数据为金融变革提供了契机，银行可以更好地发挥优势。只要金融需求仍然存在，金融功能就不会消失，银行也不大可能消失。如果传统银行把大数据和风控、渠道等传统优势结合起来，可以形成新的服务和管理模式，进一步提高核心竞争力，在互联网大数据时代将变得更加强大。

（二）大数据极大降低长尾客户交易成本，解决信息不对称问题

根据意大利统计学家帕累托提出的“二八原则”，20%的客户会给银行带来80%的收益。商业银行以往主要服务于20%的那些客户，利率市场化下，金融机构间竞争加剧，“长尾”客户也成为竞争的对象。值得关注的是，金融脱媒的加快，导致原有的20%客户脱离了间接金融的服务范围，转而通过直接金融进行融资，商业银行不得不开始积极面对80%的长尾客户。而且，中小银行的特性也决定了其定位就是服务中小客户和长尾客户。如果要做剩下80%的长尾客户，以往交易成本会很高，且风险控制的信息获取也很难，但互联网金融和大数据提供了便利条件。

货币金融学家米什金的金融中介理论认为，金融中介的存在主要有两个原因：第一，金融中介有规模经济和专门技术，能降低资金融通的交易成本；第二，金融中介有专门的信息处理能力，能够缓解储蓄者和融资者之间的信息不对称以及由此引发的逆向选择和道德风险问题。因此，资金中介和信息中介是商业银行作为金融中介最为基础的两个功能。银行可以通过互联网金融及大数据可以有效降低交易成本，缓解信息不对称，提升金融中介的地位。

另外，从经济学角度来看，将客户数据纳入互联网，可以推动信息的透明和对称，让客户信用受到公开检验，一定程度上可以增加客户欺诈的成本，缓解道德风险。

（三）大数据促使对传统渠道进行再认识

马云讲：“几乎很少看到互联网公司能够活好3年以上的，像谷歌也好，亚马逊、腾讯也好，我们活了这几年，每家都活得很累很辛苦。既然传统企业活得不好，互联网企业活得也不好，我觉得合在一起就应该活得更好。”2015年8月10日，中国互联网界又诞生了一个令人难以置信的“婚姻”：阿里战略投资苏宁283亿元，苏宁认购阿里股份140亿元。之前该消息完全保密，甚至有苏宁员工感叹，“我突然也是有阿里巴巴血统的人了！”基于互联网“开放，透明，分享，利他”的精神，BAT（百度、阿里、腾讯）企业阿里和苏宁开展了战略合作，整合双方资源，利用大数据、物联网、移动应用、金融支付等手段打造O2O（Online to Offline，从线上到线下）产品，创新O2O运营模式，尝试打通线上线下渠道，苏宁云商辐射全国1600多家线下门店、3000多家售后服务网点、5000个加盟服务商以及下沉到四五线城市的服务站，将与阿里强大的线上体系无缝对接。互联网时代，苏宁把线下门店众多的“劣势”通过与阿里的合作，转化为“优势”，成为跨界合作的经典案例。海尔等传统家电企业也在通过大数据进行O2O精准营销，探索商业模式的创新。

商业银行过去拥有网点优势，在“轻资产”化下的互联网时代，网点众多似乎不再成为优势，但是在大数据分析下，商业银行能够把网点多从“劣势”再次转变为优势。传统商业银行拥有遍地的物理渠道，可以通过大数据分析对网点进行再认识，进行优化整合，将网点进行重新布局，在互联网时代让线下渠道焕发出新的生命力。可以做好线上、线下的互动，把网点作为银行服务的体验店；银行网点可以从销售中心向金融服务和生活中心转型，比如社区银行可以被打造成客户身边的健康、家政、快递、水电燃气、儿童游乐等综合生活服务平台；更重要的是，利用银行信息资源丰富的特点，可以全面接入、整合、挖掘、经营网点服务半径内的本地化客户以及信用卡特约商户等各种工作、生活、服务数据信息，通过线上和线下展示，让网点成为周边商业服务数据交互平台，并用这些数据去创造增值服务，使网点成为一个客户全方位生活需求的O2O平台。

（四）大数据应用必将注入不断迭代更新的互联网“摩尔”基因

摩尔定律是关于互联网的首要定律。50年前，英特尔的创始人戈登·摩尔提出了摩尔定律：当价格不变时，集成电路上可容纳的元器件的数目，每隔18-24个月便会增加一倍，性能也提升一倍。把摩尔定律反过来看，如果不能18个月把性能翻一番，就被这个行业淘汰。同样，人类正在以空前的速度制造数据，客观上要求我们相应地调整优化大数据分析运用的方法、手段和工具。

而随着互联网大数据时代的到来，收集、存储和利用多维度、完备性的海量数据成为可能。这使得拥有大数据和有能力处理大数据的公司能够精准地收集、分析客户需求，快速创新推出产品服务，高效满足客户的个性化需求。这揭示了互联网和大数据快速发展的节拍，如果你能跟上节拍，那就能获得成功，如果无法跟上，那么竞争对手就将超过你。在移动互联网时代及未来一段时期，数据的重要性日益凸显，只有注入不断自我否定、迭代更新的“摩尔”基因，才能跟上市场客户需求变化，才能赢得对手、取得成功。

以手机APP开发为例，通常在最短的时间内上线APP的第一版，通过用户的反馈再以最短的时间进行再次开发升级，并迅速推出新的版本供用户使用，然后再收集用户的反馈进行再开发。发布、反馈、再发布、再反馈，经过几次迭代更新之后，APP就能达到相对完美的状态。今后商业银行的任何一款新产品，或是数据处理、加工、运用的技术，如果跟不上节拍，那必将被淘汰。

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二、中小银行未来的制胜高点一定是大数据

有人曾把大数据比作“新时代的石油”，当前正处于信息革命的第二个高潮，全球数据量每18个月将翻一倍，Facebook上每天被下载的图片有2.5亿张，把所有的图片全部打印出来叠在一起，相当于80座埃菲尔铁塔，而这仅仅是每天互联网上发生的事情的一部分。但我们在互联网上留下来的数据，有50%是被浪费掉的。在中国共享经济时代商业银行的机遇与挑战，基本上每一天被流失掉的数据超过80%。

数据天然地具有分散、共享的特性。用的好，可以“像货币和黄金一样成为一种新的经济资产”（达沃斯论坛报告）；用的不好，只会凌乱地散落在各个角落。大数据摊开了一张美好的蓝图，但目前我国不同部门之间、行业之间都存在着信息不畅问题，形成了一个个信息孤岛，社会征信体系的建设将会受制于此。相比纯互联网企业，商业银行更具备更多精准的线下交易数据，另外在社会层面还有税务、工商、法院、水电气等大量外部数据，这些信息都能为互联网上的行为数据提供强有力的支撑和补充，商业银行可以积极推进行内与行外数据的跨界融合，通过及时更新数据和对客户的约束来确保数据的有效“闭环”，解决信息孤岛问题，帮助完成征信--风险定价过程。

大数据对于商业银行尤其是中小商业银行的价值是不言而喻的。但是对银行的数据驾驭能力提出了全新的挑战。银行不仅要收集来自网点、信贷等传统渠道的结构化数据，还要收集来自物联网、互联网的各类非结构化数据，甚至还要与历史数据对照。在数据存储方面，要达到低成本、低能耗、高可靠性目标，要用到分布式和云计算技术，这是很多银行所欠缺的。有的数据涉及上百个参数，难以用传统的方法描述与度量，处理的复杂度相当大，如客服录音数据等。利用“大数据”的能力将成为决定银行竞争力的关键因素。

驾驭好大数据，中小银行就可以“扬长补短”，走特色化、差异化发展之路，形成核心竞争力，实现弯道超车，在未来占据制胜高点。从“扬长”的角度讲，大数据有助于中小银行发挥本土化资源禀赋。中小银行长期浸润和经营本土，较为全面地掌握了当地的客户信息、医食住行玩场景数据，只要发挥好其决策链短、机制灵活、反应迅速的优势，可以在大数据运用和服务中把握先机。从“补短”的角度讲，大数据可以助力中小银行弥补渠道之短、产品之短和品牌之短。特别是可以精确预测、定位和服务客户，拓展线上业务空间，突破区域限制，打造新的竞争优势。

此外，互联网的本质是开放、包容、共享的精神。中小银行可以通过共同搭建大数据合作的联盟体，积极与政府部门、高校、各类金融机构、互联网公司在数据、技术、产品和人才等方面开展全方位合作，实现各方优势互补、互通有无、节约成本、抱团超车。

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三、中小银行大数据应用的几点思考

对于中小银行而言，当下需要解决的重点不是要不要开展大数据建设，而是怎么开展大数据建设。大数据关键就是要解决好三个问题，即：数据怎么来？数据怎么存？数据怎么用？美国个人金融服务的领导者--嘉信理财公司认为：“一切数据皆信用”，应用经济学创始人道格拉斯·W·哈伯德则认为“一切皆可量化”，那些存在的和潜在的客户需求可以不断被量化和发现，从这个意义上来说，“一切需求皆数据”。我国银行这几年在大数据应用方面进行了一些探索，积极应对市场化、信息化的挑战。

（一）借助大数据提升客户服务水平

商业银行以往积累了丰富的客户交易数据，因此最具条件盘活大数据资产，发掘数据的价值。在网络社会中，借助搜索引擎和爬虫技术，商业银行还能收集到社交网络上客户的活动轨迹以及市场数据。商业银行只要善于分析和应用这些数据，通过数据再利用和数据重组，分析客户的消费偏好，就能准确发现并掌握客户需求，并通过不同渠道为客户提供个性化的服务。2015年中信银行与百度发起设立百信银行，实现互联网大数据战略共享，通过采纳互联网数据形成更全面的客户行为分析体系。招商银行与中国联通共同发起成立IT公司，借助运营商数据描述客户行为。

（二）以大数据推进产品迭代创新

目前我国商业银行服务同质化，产品差异性小。随着数据的不断积累和商业银行数据分析能力的不断提升，大数据应用将拓展银行的业务发展空间，设计具有定价权和竞争力的创新产品。比如江苏银行的e融类网贷产品，就是基于大数据的产品创新。更多社交媒体的兴起为银行创造了全新的客户接触渠道，从银行网点、ATM固定设备扩展到手机、IPAD等移动终端设备和微信等社交网络。大数据应用导致支付模式不断创新，从传统支付、电子支付到第三方支付，再到移动支付。2016年初，招商银行宣布与滴滴出行达成战略合作，从而达成客户消费地理相关大数据产品的重构。

（三）通过大数据应用提升商业银行核心竞争力

我国商业银行经过多年运行积累了大量的数据，且IT基础设施架构完善，有条件更加精准、实时、有效的评价经营业绩、评估业务风险、配置全行资源，引导银行业务科学健康发展。以贷款业务为例，需要一系列的配套大数据应用的策略支撑：前端包括身份识别、授信准入、风险定价；中端包括客户需求分析、客户获取、促销、优惠、流失防范、挽留等策略；在后端还有反欺诈、反洗钱、反套现等策略。这一系列风险管控措施正是商业银行的核心竞争力。

（四）采用大数据加强商业银行精细化管理

商业银行积累的关于资产、负债、评级、客户、交易对手等各种数据资产，将在资债管理、成本分摊、资本管理和绩效考核等方面发挥重要作用，提升商业银行的精细化管理水平。随着商业银行数据分析能力的提升，通过对行内大数据进行有效的统计、分析、评估，以及内外部大数据的结合，为银行业务发展、市场营销、资产负债管理、客户关系管理等方面提供有效的预测分析及决策支持，将真正实现《大数据时代》所说的：让数据“发声”。

未来的银行必将是数据驱动型的银行。大数据应用将推动商业银行在经营理念、组织架构、业务流程、管理模式、IT架构等领域的全面调整和深度整合。中小银行应做好大数据这篇大文章，紧抓时代机遇，拥抱大数据时代的金融创新与变革，构建“互联网+大数据+银行”的新型金融模式，实现“中国金融梦”。

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