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商业银行的“大数据思维”

2015-03-20晋城银行电子银行部夏鹏

财经界(学术版) 2015年20期
关键词:大数据思维商业银行银行

晋城银行电子银行部 夏鹏

以阿里巴巴为代表的互联网巨头们涉足到了金融行业,掀起了互联网金融的热浪,正深刻改变着当前的金融生态和金融格局。一股“银行如果不改变,我们就改变银行”的飓风席卷全球。传统的大小银行们都为之一震,感觉到了前所未有的危机感与紧迫感,纷纷开始研究互联网思维,并推出直销银行等互联网产品进行阻击。然而真正让传统商业银行恐惧的不是互联网企业的创新产品,而是他们的“大数据思维”。“大数据思维”改变了产品创新的方式,颠覆了客户服务的理念,创造了真正以客户为中心的商业模式。

一、大数据在金融业的应用现状

大数据在金融业的应用在国外早已起步,VISA、MarsterCard、花旗银行等等世界一流的金融企业都已早早在大数据分析方面进行尝试,经过多年的积累,大数据分析在营销、风控等方面都有了非常成功的市场案例。美国的ZestCash公司通过分析客户的社交数据、行为数据等对银行不愿接纳的优质客户进行挖掘,更是成为“大数据”在金融应用中的典范。在国内,阿里金融做为新型互联网金融企业的代表,借助客户在淘宝的众多交易数据,成为了“大数据”在金融应用中的领先者。另外,中信银行、北京银行等新型股份制银行已经非常重视并积极进行大数据应用的实践。但是,在国内银行大数据的应用还处于初级探索阶段,后面还有很长的路需要继续走下去。

二、商业银行应用“大数据”的优势

银行业,做为信息化起步最早的行业,也是信息化程度最高的行业。商业银行做为数据密集型行业在大数据应用方面已经具备了天然优势,同时商业银行做为经营分险的专业机构,在风险管控等专业知识的沉淀上有着不可比拟的优势。结合“大数据思维”进行有效的实践,将会使商业银行的信息化应用提升到另一个高度。

三、商业银行在哪些方面可以应用大数据

“大数据”分析的应用类型主要有两种,一种是应用于知识挖掘,从已有的数据中发现未知的关联关系,获得新的知识,应用于决策支持、风险管理、转型推动等管理过程之中;另一种类实时交易分析,运用已知的关联关系或客观规律,为客户提供近似于实时的极致客户体验,或者是实时的风险防控。具体应用体现在以下几个方面:

一是客户管理方面,积极收集系统内外的客户数据,有效的甄别出有效客户、优质客户、潜力客户、流失客户以及潜在客户,针对不同的客户特点制定对应的管理策略。并通过建设CRM系统辅助客户管理模式转型、细化客户管理方式的改进,指导客户经理对每一个客户进行有针对性的营销或客户服务。

二是精准营销方面,在客户完成一笔消费的同时,实时推送一个客户可能感兴趣的优惠信息会是一种非常好的客户体验。在营销方式的创新上运用“大数据思维”的逻辑进行思考,用“大数据”分析辅助营销方案设计,将会有更多更精彩的惊喜出现在面前。

三是在产品创新方面,通过数据更加深入的了解客户的习惯,智能化分析和预测客户需求,不再盲人摸象,做到有的放失,可以为产品创新奠定基础。另外,引入“大数据”应用对产品创新进行评价,可以找到产品创新过程中成功或失败的原因,为后续的创新工作提供学习经验,找出市场对新产品的“敏感因素”。

四是个性化产品方面,近几年来,很多银行在谈以客户为中心的个性化产品。就现状来看,当前的个性化产品只是对客户进行了细分类,针对比以往更小众的客户提供的产品。利用“大数据”的实时应用,可以为每个客户制定特定期限、额度、还款方式的贷款产品,并且以数据为基础进行系统自助审批,真正的实现一客户一产品。

五是风险管控方面,风险管理是最需要“大数据”应用发挥作用的部分。用好“大数据”,不断改进内部评级方法和模型对提高风险识别、计量能力将会有非常显著的作用,并且拥有自我提升的能力。尤其在类实时的欺诈分险、操作风险防控中,“大数据”应用有着不可匹敌的优势;而传统的管理方法是不可能实现的。

六是决策支持方面,当前各银行的战略决策依靠高层管理人员的主观认识和经验,决策过程往往是定性判断,缺少定量分析,依靠数据分析做出决策的经验不足。未来,大数据应用一定会使银行的决策方式向数据驱动转变,决策过程也会从被动改变向提前预测进化。

四、如何确保“大数据”在商业银行中的应用

大数据应用目前来看商业银行的影响还很小,但像互联网一样,在发展到一定的程度将产生起颠覆性影响。各银行要提早应对将要到来的新一轮变革。在顶层设计、人才培养、数据治理、系统建设等各方面早做布局。

(一)组织架构

“大数据”应用需要提高到本行长远战略高度,统筹全行的数据应用战略性工作。在“大数据”应用的组织架构设置中,一定要结合大数据的战略目标,做好顶层设计,构建独立的数据应用部门,制定相适应的工作管理流程,形成不断完善的学习改进管理体系。

(二)人才培养

“大数据”的应用需要专业的数据分析师人才,数据分析师需要多学科的知识、多方面的专业素质,需要懂业务、懂管理、懂分析,还要会使用数据分析工具,掌握数据分析的理论方法。这样才能很轻松的理解业务人员、管理人员的构思,用工具和方法进行实现。

(三)数据治理

在多数中小商业银行中,都非常缺乏对数据的管理,各种数据散落在各个信息系统的角落里,数据间的关系也是非常的松散,这样的数据是难以被有效利用的。建立数据质量管理、元数据管理、数据标准管理、数据安全管理等规范显得尤为必要,通过科学的管理才能使数据达到标准化、规范化的要求,更具有利用价值。

(四)数据收集

数据无处不在,有些在内部,有些在外部,需要重视数据做为资产的价值,注重收集数据信息的工作,使数据分析能更详细、更深入。对于内部数据,要加强非关键信息的的收集,如非必填字段和系统日志数据,以及未成功交易数据和不满足审核要求的数据等等。对于外部数据,要加强与企业之间的合作,多方共赢是现代商业发展的趋势。改变传统的借贷合作,在更多的方面进行资源共享。

(五)信息系统建设

“大数据”的应用不能简单的等同于数据仓库存项目,认为有了数据仓库存就有了“大数据”分析应用的能力。“大数据”应用中数据仓库是基础工具,对数据进行存储、管理,是一个纯技术类的系统。数据挖掘的应用才是关键,负责在杂乱的数据中发现关系、发现知识。另外,围绕着数据应用的系统如CRM、风险管理等管理系统要有统一的架构规划,即要有明确的系统交互关系,又要有业务规划的逻辑关系。

五、“大数据”在战略中如何定位

2012年1月,达沃斯世界经济论坛发布的《大数据,大影响:国际发展的新可能》的报告宣称,大数据已成为与货币和黄金一样的一种新的经济资产类别。银行业做为信息化程度最高的行业,在数据积累方面是有着天然优势的。如何应用好这些数据资产,是银行在长期战略中能够绝胜的关键。未来5至10年从战略高度研究大数据在银行企业内的应用实践,已成为当前的迫切任务。

首先要在高度上体现,按照现在多数银行的组织架构,“大数据”不能做为科技部门或其他部门的一部分职责,最少应该是独立运行的部门,或者提到更高的高度。其次“大数据”要做为企业的一种思维工具,把“大数据思维”贯穿到前、中、后台的各个业务版块当中去。让“大数据思维”成为商业银行创新改革的引擎,推动“互联网思维”设计的这台“概念车”起航。

六、结束语

人人都说“大数据”,最关键的永远都是“思维”。大数据应用不是数据越多越全就能应用的越好,而更重要的是以“大数据思维”驱动经营管理、战略布局。只有数据能描述事物的真实情况,要培养组织内部用数据思考问题、解决问题的思维习惯。大数据的应用给商业银行提供了新的能量来源,利用“信息能源”助推商业银行飞的更高更远。

就像马云在汉诺汉通信与信息技术博览会上讲的:“未来的世界,我们将不再由石油驱动,而是由数据驱动;未来的世界,生意将是C2B而不是B2C,用户改变企业,而不是企业向用户出售”。未来的商业是数据来驱动的,数据将联接世界,不主动去联接世界就会被遗忘在世界之外。

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