大数据背景下商业银行零售业务转型研究

2020-09-14张晓磊

理论观察 2020年7期

张晓磊

关键词：大数据;商业银行;零售业务

中图分类号：F832.2文献标识码：A 文章编号：1009 — 2234（2020）07 — 0067 — 03

市场经济越是繁荣，人们就越会对产品质量就提出更高的要求，大数据迅速发展的背景下，金融业要重视产品及销售业务的开展。商业银行也要进行金融产品和服务的改革和转型，打破传统经营理念的束缚，完善和优化零售业务营销体系，重视先进科学技术的功能，突出大数据技术的优势，为商业银行零售业务的改革和创新提供更好的契机和技术支撑。商业银行要借助于技术，调整零售业务的对策，促进零售业务的转型，采用大数据技术分析客户信息并推荐适合的产品。

一、大数据的含义和对银行零售业务的影响

1.大数据的定义

2012年，现代计算机科学的代表研究人物美国高德纳教授对大数据给出了定义：大数据是指在各类场景中产生的高速的、规模庞大的、变化多样的信息资源，大数据需要依赖先进技术实现捕捉和处理，需要更强的洞察力和决策能力，需要先进设备作为支撑。大数据的“大”体现出信息规模的庞大，数据呈现海量的特点，这庞大规模的数据超出了以往人们可以计算和处理的范围，收集和分析数据的难度也随之增加，筛选和使用数据也存在一定的难度，且大数据的变化是难以揣摩的〔1〕。

大数据需要依靠计算机设备进行收集、统计和计算等，2012年美国就开始运用大数据解决一些实际问题，政府投入大额资金用于大数据的开发和分析。

2.大数据对商业银行零售业务的影响

大数据环境下银行业务发生了巨大的变化，零售业务也进行了大力度的个性化改革，无论是新时期金融市场还是客户对金融服务的需求都发生了变化。目前网上银行、手机银行的应用率较高，很大一部分取代了传统的银行业务，很多客户甚至选择在网上购买理财产品，从支付宝进行资金管理等，这对商业银行传统的零售业务带来了巨大的冲击〔2〕。上世纪90年代，网络金融在西方国家深受欢迎，证券交易、保险交易也是金融产品中的重要组成部分，大数据时代下，我国金融产品和服务样式较多，包括线上交易、云计算的使用、第三方支付平台的使用，这些都极大地便利了企业客户和个人客户。

大数据给商业银行金融产品和服务的发展带来了较大的影响，网络金融在传播和技术方面都具备传统金融服务不具备的优势，近十几年时间内发展飞速。大数据的爆发也带来了不良的一面——网络金融风险较大，这也对现代互联网金融提出了更高的要求，因此，传统银行金融产品和服务还是具备一些选择的空间和市场。

商业银行零售业务受大数据影响较大的方面主要体现在众筹、P2P借贷、第三方支付等。大数据技术的运用使人民消费模式发生了转变，金融理财的选择更为多元化，对于银行的业务要求逐渐提高，比较认可网上办理的便捷性，希望随时可以享受服务〔3〕。商业银行必须调整零售业务的形式，实现快速转型，借鉴国内外先进经验，充分运用大数据传输快、共享性等特点，改变传统金融服务模式，探索出一条新的金融发展之路。

二、大数据环境下商业银行零售业务面临的困境

1.网络客户群不够稳定

目前，各大商业银行的网点逐年增加，在办理业务和咨询业务方面，客户有了更多的选择，客户流动性的变化也给部分实体网点带来了客户群体不稳定的问题。主要表现在两方面。首先，客户换柜问题增加，客户对银行服务水平要求有所提高，对银行网点服务不满意就会导致客户流失;其次，客户群体转移或流失现象明显，很多交易对柜台的依赖降低，个人客户的业务与银行业务脱离，投资选择具有多样化的特点，资金存取和投资等行为较为灵活。

2.金融产品开发难度大

商业银行要针对传统的零售业务进行改革，要对金融产品进行创新，金融产品要具备独特的优势。商业银行要对客户进行分析和评估，为不同的客户提供差异类型的金融服务项目。有调查结果表明，现阶段商业银行产品较为单一，新产品的开发存在一定的难度，金融产品的結构不符合客户的预期，部分金融产品缺乏合理性，个人类金融产品主要以保值为主，难以满足多样化的要求。其次，商业银行零售业务渠道较为单一，营销的理念有待革新，银行业务人员比较被动，推广工作不足，导致客户流失严重。

三、商业银行零售业务改革的方向

1.个性化

现阶段，互联网金融业发展突飞猛进，网上借贷业务多种多样，这给银行业带来了巨大的冲击，传统业务营销模式已经不能够满足客户的资金管理需求，严重影响客户群体对于银行业务的选择。目前，银行业不再拥有过去的融资优势，扩张难度较大，且银行收益逐年减少，零售业务需要加强规划，要及时进行改革更新。在互联网时代，银行业面临的形势更加严峻，竞争十分激烈，为保障银行的利益，银行要突出金融服务的贴切性和实效性。

2.轻型化

未来，商业银行零售业务的发展方向要朝着轻型化的方向发展，各大银行都开始开通网上银行及手机银行业务，鼓励信用卡线上消费等，传统的粗放式经营已经没有了市场。商业银行目前开始朝着轻型化方向发展，主要体现在资本消耗比较少，经营方式较为集约，应变能力较强等。银行的轻型管理主要体现在对资产和资本的管理，重视增加中间业务的收入，提高资本的利用率。其次，银行要重视管理和运用轻型体系的构建，金融产品要结合客户需求创新服务，营销模式逐渐结合互联网和大数据技术，从实体网点向线上终端设备转变，引导客户思考，提倡精准服务，实现业务平台的嫁接〔4〕。

3.智能化

对于客户而言，去银行网点办理业务是很多客户比较信任的一种业务处理形式，实体网点是客户和银行的桥梁和纽带，业务员直接面对客户，很多服务与业务员的素质息息相关。银行业借助于互联网技术鼓励客户线上办业务，购买理财产品，实现线上交易等，增加业务的便捷性，体现出现代银行的智能化特点。现在客户金融消费业务发生了翻天覆地的变化，挑战了传统银行业务的模式，需要运用先进理念对银行金融产品及服务进行创新。

四、商业银行零售业务转型的方向分析

（一）实现基础架构的转型

商业银行零售业务转型首先要从基础架构上考虑，要完善信息體系的构建，银行要完善投资结构，调整投资方向，一定要做好以下几件事。

首先，完善数据库建设。目前，商业银行数据总量是与客户量成正比的，现阶段的数据总量已经超出了数百TB，规模如此庞大的数据需要集成数据库作为支撑，例如部分商业银行建立了相对集成的数据库，对于银行各个分行和各个部门的数据进行归纳和总结，通过通用查询和灵活查询可以筛选数据。

其次，搭建数据处理平台。商业银行零售业务转型中要注意提高大数据的吞吐量，要搭建模块化的数据平台，实现对数据的收集和处理。一些银行目前正致力于虚拟化技术在银行业务中的应用，建立集群数据库、MPP数据库，搭建金融产品及服务信息共享平台，实现对银行业务数据的高效处理〔5〕。

另外，重视对大数据的质量管理。商业银行要善于在众多庞杂的数据中筛选出有价值的数据，以这些数据为基础调整金融服务项目和类型，结合对客户信息的分析研究，为精准服务提供科学的依据。在银行零售业务数据中存在一些问题，如数据备份不足，商业银行要及时更新金融产品和服务的数据，加强闭环管理。

（二）实现销售渠道的转型

商业银行零售业务要实现销售渠道的变革，传统销售渠道主要包括单渠道、多渠道和全渠道，单渠道是指实体银行网点，多渠道包括自助银行、网上银行、电话银行等，全渠道就是包含大数据的一类销售渠道，如社交、移动支付、云计算和大数据技术的应用等〔6〕。商业银行零售业务要从单一渠道逐渐扩展到多渠道和全渠道，运用大数据和云计算等技术，实现随时随地的金融服务业务办理。线上办理是很多人选择的方式，使企业及个人用户享受金融服务更加便捷。

（三）实现客户维护的转型

商业银行零售业务的效果在于对客户的管理和维护，传统的银行客户管理中重视大客户，即一些企业客户和个人收入投资金额较高的客户，对于个人小客户的管理维护不足，忽视了对金融客户群体的细致服务。商业银行要充分借助大数据技术对客户信息进行分析，对其理财和投资数据进行筛选和处理，注意挖掘潜在的客户，提高客户的忠诚度。银行要为客户提供差异化的服务，结合客户的实际情况和资金情况等，推荐适合的金融产品和服务项目。例如部分银行建立中高端客户流失风险预警机制，将客户分为多种类型，做好相应的服务。

（四）实现风险控制的转型

商业银行要注意加强风险防范和控制，要从零售业务调整出发，加强对资金风险的防范，风险的评估分析也要借助大数据技术，对银行的借贷和投资行为进行评估，对于销售的金融产品进行风险估计，对客户贷款能力和信用情况进行分析，例如某银行实行的“闪电贷产品”，是一种线上小额贷款，运用大数据技术对客户信息等级分类，确定其可以借贷的额度，尽量降低银行的风险，同时保证为客户提供服务〔7〕。

五、大数据背景下商业银行零售业务开展对策

1.更新金融业务发展理念

商业银行要更新营销理念和思维，结合市场经济的发展和变化调整零售业务，并致力于大力度的改革和转型。商业银行要以大数据技术为支撑，强化金融产品的数据处理和资源整合，要建立相应数据库，规划数据治理结构，积极研发新型金融产品和服务。银行零售、科技、风控等人员要对市场规律进行研究，对业务进行评估，找到合适的契机，建立长期改革目标。

2.创新银行的营销模式

商业银行要打破传统的营销模式，在原有数据基础上，对原来的金融产品和服务数据进行优化和组合，优化金融产品结构，建立全新的营销方式。银行要对金融产品和服务的各项信息进行辨别，对数据库进行模块化设计，调整银行的管理制度，对原来的零售业务进行调整。商业银行要结合客户需求为其提供需要的金融产品和服务，进而提升客户的忠诚度〔8〕。

3.对零售业务进行精准定位

商业银行要精准定位零售业务，要采取精准营销的方式进行推广和宣传，银行要通过建立合适的数据模型，对客户以往的信息进行分析，对客户的具体消费行为和资金使用进行研究，把握客户的需求，挖掘金融产品的优势，以客户为中心，打造专业业务体系，积极做好资源整合，对核心客户给予支持。将公司及客户进行分类，做好个性化业务的推送。

4.提高银行零售业务大数据水平

商业银行要注意应用大数据技术，提高零售业务大数据水平，排除现有的地域和资源的限制，积极引进像样的平台和金融人才，实现业务形式的创新。银行要积极完善现有的金融产品和服务形式，优化现有数据结构，利用数据和信息，提高银行的资金利用率，实现零售业务的转化〔9〕。

5.强化数据防范风险

商业银行要重视数据风险的防范，在零售业务开展过程中，总结客户金融产品购买量，不同类别金融产品和服务类别要进行统计，分析百姓比较青睐的金融服务类型。商业银行要与工商部门和法律部门等建立合作关系，以以往风险预警信息为蓝本，构建新型银行金融服务风险预警体系。商业银行要对各类客户进行征信记录和分析，及时排查有问题的企业和客户，在提供良好的服务的同时，也要保障银行本身的利益。银行在选择网点地址时要运用大数据技术对周边客户群进行分析，了解周边的居住群体经济情况，运用大数据技术对网点业务办理量进行统计，为其服务水平的提高提供依据。