大数据背景下的零售银行转型

胥会

摘要：近些年随着大数据技术的发展，在各个行业中都得到较为广泛的应用，这其中基于大数据技术基础上发展起来的互联网金融服务对传统零售银行带来的巨大的冲击和挑战。本文先是对当前零售银行的发展进行了概述，而后分析了大叔具对当前零售银行业务的影响，并进一步对大数据环境下零售银行业务转型的发展策略进行了具体的阐述。

关键词：零售银行 大数据 转型策略

1引言

近些年来互联网技术在我国得到了飞速的发展，大数据技术在各个行业中都得到非常好的应用，基于大数据技术的便利，网络银行业务对传统银行零售业务造成了巨大的冲击。在这种大环境下，商业银行如何重新定位银行中的零售业务、提升零售业务的竞争力、强化客户管理等问题成了当前商业银行需要重点思考的问题。笔者结合多年行业经验，就大数据技术背景下零售银行所面临的发展问题以及相对应的转型策略进行详细论述，以期可以为广大相关从业者在零售银行转型问题上提供一些有用的建议。

2零售银行概述

（1）零售银行的主要特征以及经营模式。通常认知中为消费者和中小企业提供服务的银行被称作零售银行。零售银行的主要特征有以下几点：一是客户的对象主要是个人客户;二是主营的交易比较分;三是单笔交易金额较小;四是客户的流动性比较强，零售银行的贷款风险较低。零售银行业务不是某一项业务的简称，而是许多业务的总称。它有着广泛的业务领域，既可以是传统银行业务，也可以是新业务;既可以是资产业务，也可以是负债业务，中间业务，还可以是网上银行业务等等。

现有的零售银行经营模式也较为明了，它的产品类型主要有以下几种;一是零售银行的基础核心产品，比较有代表性的是储蓄和贷款以及一些低风险的资金理财业务。二是基于基础产品至上的附属产品，如国债、保险销售、代理基金、账户类交易等等，这种产品的诞生主要是根据不同客户群体的需求形成的，主要用来满足客户的高收益需求。三是市场占有率较小的衍生类产品，例如各种投资类的咨询服务，这类服务的客户人群更为小众和精细化。

（2）传统零售银行的发展状况分析。从上面零售银行的主要特征中我们可以看出，零售业务虽然产品的覆盖面很广泛，涵盖的内容比较丰富，但是缺乏战略层面的统筹规划。其具体的销售模式依然依靠的是顾客的主动上门，各个产品没有形成产业互补，各自为政，很难形成连带效益。另外，零售银行对顾客信息的整合能力有限，银行的销售人员对顾客不够了解，也就不能针对顾客需要推荐产品，使得产品的收益性大大降低。所以，零售银行未来转型还是应该以客户为中心，利用大数据技术获取更为精确的信息内容，有效提升零售银行在产品业务上统筹规划的能力。

3大数据环境下新型技术对传统零售银行业务的影响

（1）大数据时代使得互联网金融交易成本大大降低。传统零售银行由于产品结构单一，各种金融交易的成本较高，很难在大数据时代的冲刷下继续维持高收益，这其中的原因主要有以下几点：首先，银行业务越来越依靠数据处理，传统数据处理方式依靠大型的服务处理器，运行成本较为高昂且运行效率也不是很理想。但是在大数据时代，数据的处理方式得到了全面的提升，运算效率和信息服务效率得到了全面的提速，极大的降低了金融信息交易的成本。其次，大数据时代，信息产生具有实时性的特点，极大的减少的信息的不对称性，有效拓宽了金融信息流通的渠道和方式，减少了不确定信息导致的市场波动，积极推动了精确营销的有效展开。最后，有了大数据技术的支持，个人和企业的资产评估数据更加准确和全面，使得银行可以更为精确的把控信贷业务中可能发生的风险，有效降低了银行个人金融业发展中的违约成本。

（2）大数据时代使得金融行业的有效顾客群体发生了巨大的变化。零售银行大多基于线下的实体营业地，面对的顾客群体极为有限，在大数据时代，随着互联网技术的发展，各种网络贷款平台成千上万，为形式较为单一的零售银行注入了庞大的新鲜血液，使得顾客拥有了更多的选择权，有效提升了当前金融市场的活力。此外，快速有效的互联网可以为客户带来更多的选择，并且结合高效的社交网络银行可以及时的了解到顾客的需求，针对顾客提出的问题进行整改，极大地提高了顾客与银行之间的黏性，快速提升零售银行的业务拓展能力。

（3）大数据时代使得零售银行的业务决策发生巨大变化。大数据技术最为重要的作用就是可以根据所建立的数据模型，将看似无序杂乱的数据进行行为分析，进而预测出未来可能发生的某些事件，或是还原出问题的本质原因。人们可以结合这些分析结果，采取一定的人为手段进行良性干预，保证事件的发展可以向着人们所期望的方向发展，所以说，大数据技术的应用可以通过事前预测辅助银行业务决策的走向。另外，这种方式極大的降低了金融从业的门槛，可以使得互联网企业跨界开展金融业务。因此，为应对越来越多样化的金融业务，保障商业银行零售业务经营战略和业务流程的良性发展，银行需要紧密结合大数据技术，及时对各种决策进行整改和验证。

4大数据背景下零售银行的发展策略

（1）结合市场规律合理使用大数据技术。大数据背景下商业银行零售业务的发展，应依旧紧密的结合金融市场发展规律和业务发展的需求，合理的使用大数据技术，针对银行自身的硬件条件以及客户群体，选择符合自身实际情况的发展契机，保证大数据零售业务可以拥有可持续发展的良好态势。此外，零售银行还应该重视大数据技术的应用开发，紧跟互联网技术的发展潮流，保证零售银行可以更为高效的拓展业务空间，更为准确的定向顾客群体以及保持更为人性化的服务态度。

（2）提高零售银行的大数据处理能力。大数据时代背景下，银行处理业务能力效率的高低主要取决于对信息的处理及信息整合能力的快慢，所以零售银行未来的发展重心，应该放到大数据处理平台的建设以及对庞大信息整合上。首先，银行应该对传统的数据仓库进行技术升级，保证银行可以轻松应对数量庞大、内容丰富、实时性强的数据处理。其次，还应该提升数据库的建设标准以及数据存储质量，最大限度的提升银行核心数据的处理能力。最后，应该建立较为完善的信息数据处理框架，在制度上和可操作性上进行充分考量，以便可以实现顾客信息的完成性和统一性。

（3）全面提升金融产品创新力度。大数据时代不仅仅表现为技术力量的增长，更多的是一种跨界创新思维的运用。零售银行在大数据时代，除了提升自身信息处理能力外，还应该全面提升自身产品的创新力度，利用大数据技术，针对顾客需求和金融市场的实际情况，实现将高新科技与金融业务的有机结合，以此来提高进行零售业务顾客的使用体验，进一步简化和完善业务操作流程，有效的降低零售业务的管理风险，进而全面提升零售银行的经济效益。

（4）利用先进技术提高信息数据的安全性。大数据时代带来便利的同时也同样带来新的风险，随着近些年网络金融犯罪数量的上升，保证银行金融数据信息的安全性成为银行管理的重中之重。所以，银行应该建立完善的数据保护方案，积极的升级基础硬件，保证数据存储技术的先进性，将银行数据进行加密共享，保证数据实时性和有效性，实现结构化数据和非结构化数据的有效融合，最大限度的保证大数据的安全。

5结束语

综上所述，在大数据背景下，既是零售银行的一次发展机遇也是一次转型挑战，零售银行需要结合自身发展情况将大数据技术与自身发展有机的结合起来，提高金融数据的处理能力，不断保持产品创新性，最大限度的保证金融数据的安全性，更好的实现以客户为中心，为未来零售银行业务能力的提升奠定良好的发展基础。

参考文献：

[1]钟琴. 大数据背景下A银行零售业务发展策略研究[D].南昌：南昌大学，2019.

[2]陈立宇.大数据背景下的零售银行转型[J].银行家，2018（9）：79-81.

[3]赵欣.大数据背景下的零售银行创新与转型[J].中国金融电脑，2016（5）：64-66.

作者简介：胥会（1984—），女，汉族，山东东营人，硕士，中级经济师，研究方向：金融/互联网金融，