银行业大数据应用的探索与实践

邢陈思

摘 要：随着互联网技术的不断发展，数据已经成为各行各业的一个敏感代言词，也成为了生产力的一种代名词。以银行业大数据应用的探索与实践为对象，介绍了大数据情况下银行业现状和大数据给银行带来的影响，并分析了大数据给银行带来的挑战。针对存在的挑战，提出了一些设想，以使银行业务可以更好地与大数据结合。

关键词：银行；大数据；云服务；互联网

中图分类号：C829.2 文献标识码：A DOI：10.15913/j.cnki.kjycx.2017.08.133

1 大数据下银行业的现状

近年来，大数据影响下的银行业随着云服务的发展，企业数据飞速增多，人类已经进入了大数据时代。大数据简明扼要是指数据量庞大的信息库，无法通过传统方式进行储存和分析，但对企业具有非常重要的意义。大数据具有数量庞大、高速便捷、数据众多、具有非常重要的价值等特征。

随着大数据在不同领域的深入应用，金融领域在互联网和大数据的相互融合下出现了互联网金融，许多不同于以往的互联网金融平台相继出现，其中，以余额宝为代表的互联网金融平台给传统银行业务带来一定的冲击。面对互联网金融银行业的大数据基础，随着时代的发展，传统银行为了迎合时代的需求，向客户推送了多元化的理财产品，不断加强对客户的维护和业务升级。传统银行在进行服务的同时，也注重了客户体验，通过日积月累方式积累了一大批客户数据。总而言之，我国银行业已经拥有了大量客户信息，但以往这些信息只是储存着，并没有得到深入挖掘、分析和利用。出现这样情况的原因除了技术因素外，还与缺乏既懂技术又了解业务的复合型人才有关，导致信息资源整体使用效率不高。

2 大数据环境下银行业的机遇

2.1 广阔的业务发展空间

在大数据环境下，互联网金融得到了迅猛发展，给传统银行业造成了一定的冲击。在传统银行业中，很多银行对大数据的运用比较浅显，未来，可以通过大数据应用来促进自身的发展。随着越来越多的社交平台出现，拉近了银行与客户之间的距离，银行与客户之间不再局限于通过网点柜台办理业务，还可以通过网络方式交互。这种交互方式给银行带来便利，也使银行争取到了更多顾客。银行通过对大数据的分析，可以更加全面地了解自身的客户，采取有针对性的营销策略，不断扩大自身的业务量规模。

2.2 科学的决策依据

在传统银行业务中，企业（个人）信贷等业务更多是通过人员实地调研和凭借员工经验作为业务决策的依据。随着业务规模的不断扩大，原有决策方法已难于适应形势发展的需要，有必要引入新的决策机制，鉴于银行具有对客户信息长期积累的优势，采用大数据分析方法对客户信息进行挖掘处理，结合多維度的评价体系对客户作出较为客观的评价，使银行的业务决策更加科学、合理。

2.3 优秀的经营管理能力

2.3.1 客户选择

随着大数据的普及，大量数据的使用使得人们消费行为更加明显，银行在进行销售时应将重点由以往的产品转向顾客，在大量数据中挑选出优质顾客并进行重点营销。银行办理业务过程中积累了客户大量的历史信息，只需要对原有客户信息进行整理和分析，结合社交网络或者其他方式对客户信息进行分析对比，可以有效地了解客户的消费习惯，从而选择出优质客户进行重点营销。

2.3.2 风险防范

目前，人们的需求和消费日趋多样化，这使得银行在开展业务时拥有了更多的选择，但是同时也增加了银行的风险。在大数据环境下，银行可以利用大数据分析方法挖掘业务或者客户存在的潜在风险，及时采取必要的风险规避或者防范措施，提高银行的经营水平。

2.3.3 营销管理

在进行产品营销时，传统上许多银行不大注重推送信息的有效性，往往使新推出的比如理财等产品得不到客户认可。在大数据环境下，银行可以对客户以往的交易记录、风险厌恶程度等信息进行综合分析，并与银行营销产品进行匹对，有针对性地向客户推销产品，做到精确营销。

3 大数据环境下银行业面临的挑战

3.1 数据收集、存储、分析能力方面

大数据起源于互联网，传统的银行除了需要对数据进行广泛收集外，还需要对数据具有综合分析的能力。传统银行仍需要继续收集客户的历史信息，比如通过网点和柜面等传统方式继续收集客户信息；传统银行还可以通过互联网收集更多的客户信息，通过收集客户在互联网中浏览界面和浏览痕迹分析客户的各种特征，提高对客户的了解程度；由于大数据分析需要保存的历史数据较为庞大，技术方面的投资成本较为昂贵，在成本和收益如何平衡问题上是传统银行面临的一个难题；在具备大数据应用技术基础之后，还需要具有既懂技术又要熟悉业务的人才，才能整合不同的数据资源，利用大数据分析技术为银行创造出实际效益。

3.2 数据信息的有用性、可信性、风险性

大数据分析揭示的是事物之间的关联关系，分析结果是事物发展的一种趋势，而非事物之间发展的因果关系和必然规律，其分析结果不具有唯一性，这就给银行大数据应用带来了不确定性的风险。银行在大数据应用过程中除了不断提高数据信息的准确性外，还应努力提高数据源的多样性，通过不同数据源信息之间的相互验证来提高大数据分析的准确性，平衡好新技术应用带来的风险与银行稳健经营之间的矛盾，最大限度地降低大数据应用带来的经营风险。

4 大数据环境下银行业未来的发展

4.1 打好数据基础、培养复合型人才

在大数据时代，传统银行应建设好自身数据平台，建立起高效的存储和分析技术架构，整合不同的数据资源。同时，加强对人才培养，着重培养了解银行自身发展目标，既懂技术又了解业务的复合型人才。

4.2 开展精准营销，提高客户满意度

传统银行经过长期发展，积累了大量的客户信息。在大数据时代，传统银行可以通过大数据分析在精确营销方面进行尝试。比如可以根据客户对银行的贡献度区分客户特征，从而发现高端客户群体进行重点营销。同时，不断收集客户对银行产品的信息反馈，改进银行产品和服务质量，满足不同层次客户的业务需求。

参考文献

[1]徐赐发.大数据时代金融业面临的挑战[J].金融科技时代，2012（10）.

[2]陈晓雁.基于大数据的银行业管理路径探索[J].价值工程，2014（01）.

〔编辑：张思楠〕