大數據在銀行業務管理中的應用范文

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大數據開啟了一次重大的時代轉型，正在悄然改變我們的生活以及理解世界的方式，成為新發明和新服務的源泉。商業銀行基于數據的量化經營是未來的發展方向，越來越多的金融企業敏銳地認識到大數據應用的戰略性意義，開始以此為基礎為客戶提供個性需求、細分客戶市場、制定經營策略、提升服務質量，積極主動地推動大數據在業務管理中的應用，提升競爭力和服務水平。

1大數據對傳統金融業的影響

金融業一直以來都具有明顯的IT屬性，信息技術的每次重大變革都會給金融業帶來影響，大數據應用作為創新的催化劑，對傳統銀行業帶來的影響主要有以下幾個方面。一是競爭核心發生變化。銀行傳統的核心競爭力主要由規模、網點、人員、資本和客戶資源等要素構成，而大數據時代，決定一家銀行成功的關鍵則在于對數據的獲取和使用，傳統意義上的網點、人員等因素將逐漸淡化，銀行的核心競爭力變為不同客戶的需求并對應開發出便捷、安全和高值產品的能力。二是經營范圍變化。目前的商業活動大多是信息流、物流、資金流分離，隨著大數據時代的到來，未來每一筆交易都將是上述三流的融合。在大數據時代，銀行業與其他商業活動的界限將日漸模糊，銀行業的經營范圍也將擴大和延伸，商業銀行開始涉足經營與交易相關的信息與物流業務。三是經營方式的變化。進入大數據時代，互聯網與銀行業務的深度融合，將改變銀行的經營方式。在產品開發和營銷方面，通過對客戶交易、行為數據的收集、分析和挖掘，可以獲取客戶的需求，從而研發相應的金融產品，實施精準營銷，真正做到以客戶為中心設計開發產品。四是服務渠道的變化。大數據時代的到來，促使商業銀行利用現代信息技術和電子渠道，為客戶提供高質量的線上服務，這樣不僅可以改變過去因業務量增加和經營范圍延伸而必須增加網點和人員，進而導致成本增加的營運模式，而且也將改變靠關系營銷擴大客戶群體的營銷模式。

2大數據技術應用的基礎性工作

大數據是數據挖掘技術的前沿，將大數據應用于銀行業是該技術發展的方向。目前，銀行雖然建立了龐大的戶口信息庫，積累了大量的業務數據，但還是局限于對數據的存儲、記賬、查詢、報表功能等，僅僅將大量的數據作為一種靜態檔案來管理，沒有將其作為一種可以進行決策支持的資源來利用，缺乏對其內在規律的挖掘，充分利用這些海量數據是銀行競爭發展的迫切需要，因此應從基礎工作入手，循序漸進的逐步推廣大數據技術應用。夯實統計基礎，提高數據質量。數據的真實性是大數據分析應用的基礎，數據量的大幅增加會同時導致錯誤率的上升，只有努力解決數據質量問題，才能實現“小數據”到“大數據”的轉變，對于小數據而言，客觀準確是最基本、最重要的要求。目前，銀行各業務系統數據基本依靠手工采集，以新一代信貸管理系統為例，其中的客戶信息錄入依賴客戶經理手工完成，客戶類型、信貸用途、貸款屬性等分類信息，往往依賴客戶經理的個人理解和經驗判斷，這容易導致分析結果的不真實，從而使最終的分析結果出現偏差。在日常工作中，應當有針對性地組織對各系統操作錄入人員的培訓，規范數據錄入流程。明確數據分類的標準，并對現有系統中存量數據信息進行真實性檢查和修正。不斷提高基礎數據質量，同事為了避免在整合來源不同數據的時候造成混亂，要加快推進統計標準化建設，為今后大數據技術的應用打下堅實基礎。

整合現有數據，建立數據倉庫。大數據是建立在掌握所有數據，至少是盡可能多的數據的基礎上的，基于此才可以正確的考察細節，進行新的分析。很多銀行已經建立了各專業應用的IT系統，積累了大量的業務數據，但掌握的數據是局部的，是單個業務品種的數據，而非以客戶為中心的網狀數據，沒有將與客戶相關的所有金融業務有機整合起來，甚至丟掉了很多有價值的數據，這影響了大數據今后的應用，對此，我們應該以客戶為中心設計數據倉庫，將其基本信息與存款、理財、匯款、貸款甚至信用記錄等業務信息整合成為一個數據單元，以此作為數據倉庫基本單位，調用客戶的任何業務數據的同時還可以了解其再銀行辦理的其他業務，通過數據倉庫的建設，為我們多方面、多維度的了解客戶，進一步發現其潛在業務需求和風險情況打下基礎。

3探索應用數據挖掘技術，提升金融服務水平

數據挖掘是大數據應用的核心，對銀行來說，由于金融產品和服務具有同質性，因此未來銀行間的差別取決于誰了解海量業務和客戶信息背后的業務規律，誰才能科學的制定決策。創新金融產品，滿足客戶需求。充分利用數據挖掘技術，發現客戶基本信息與金融產品需求間的關系，發現其內在規律，確定客戶的特點和消費習慣，從而提供有針對性的服務。創新理財產品，通過研究理財產品與客戶存款額度之間的規律，發現各個存款額度區間的客戶購買理財產品的規律，設計符合其偏好的理財產品；創新存款產品，隨著利率市場化的深入推進，當存款利率放開后，我們還可以研究存款額度與存款期限的規律，發現不同額度存款用戶的預期收益，設計推出不同的存款產品。例如，某銀行近期退出大額定期存單，期限1年，利率4.2%，起存金額50萬，利率高出正常水平30%，產品得到很多用戶的歡迎；創新信貸產品，通過研究借款人資產狀況、從屬行業、年齡階段、性別差異，甚至教育程度等等因素，發現不同客戶群對于信貸產品的需求的差異，推出更加符合客戶需求的信貸產品。通過跟蹤掌握客戶需求，不僅可以更加有針對性向客戶提供更加豐富的、個性化產品，還可以降低我們的產品研發成本。

創新營銷模式，實現精準營銷。嘗試利用數據挖掘技術來進行客戶營銷，我們在充分掌握客戶需求的前提下，設計推出了新的金融產品和服務，如何實現精準營銷也是極其重要的一步。對現有業務系統進行升級，探索在業務系統中加入產品推薦功能，當客戶在辦理柜臺業務時，系統可以根據客戶的基本情況做出判斷，篩選出此類客戶關聯度較高的金融產品，由業務人員向其介紹和推薦，如同金融超市一般，實現產品與客戶的直接對接，改變現有“人對人”的營銷模式，提高產品推廣效率和精準性，實現“向客戶提供最需要的產品”。創新服務手段，豐富業務渠道。移動數據網絡技術的發展促生了APP應用，作為重要的數據來源，移動應用同時也是大數據立體化的重要一步。我們應在目前銀行手機客戶端的基礎上豐富功能，加入繳納水電費、預定酒店等便捷服務，收集其交易信息，掌握客戶家庭消費習慣和愛好，借鑒淘寶等電子商務網站中的產品推薦功能，通過APP應用向客戶推薦銀行的金融產品和服務，以此提高客戶的滿意度。

創新信貸管理，提高風險識別能力。對網絡數據進行挖掘所得到的邏輯與規律信息，要比現實中的企業數據更具有參考價值，因此我們在掌握客戶信息外，亦應將其情緒、愛好、購物習慣和生活模式搜集起來，加入個人信息庫中進行分析，利用豐富的數據在信用分析和客戶評級方面做出正確的判斷，讓信貸決策從信用分析發展到行為分析，更加準確的評定客戶信用等級。

作者：李冰冰 單位：山東省科學技術協會學會服務中心