商业银行应用大数据优化经营管理策略研究

2021-11-27杨晶晶中国银行股份有限公司常州武进支行

品牌研究 2021年35期

文/杨晶晶（中国银行股份有限公司常州武进支行）

自改革开放以来，我国的经济进入了快速的发展时期，互联网和信息化建设的不断深入，使各个行业都逐渐向信息化、智能化、数字化方向发展，尤其是一些信息数据的使用，也展示出了数据的安全和方便，同时这也很好地说明了大数据是我国经济发展建设的必然趋势。数据的使用可以帮助一些企业进行客观的分析，反映出企业在经济发展过程中出现的问题，所以这方面的成果也被广大国内外的相关研究人员所认可。而大数据所包含的内容主要指事物发展过程中的客观规律，并且对其中的信息内容进行深入的研究和分析，然后将这些一一应用到各个行业中。由此可见，大数据的研究和使用可以有效推动企业的经济和发展，从而使企业可以获得更好的发展前景。

一、大数据的概念和特点

一般来说，人们根据字面意思对大数据进行理解，可能会认为大数据是一种具有一定规模，内容结构较为复杂、麻烦的技术内容，之所以这样理解，是由于以往各个领域中所使用的数据处理方式，不仅十分落后，而且也较为复杂，同时，也无法帮助企业进行各种数据的处理和存储，此外数据处理的整体效率也不是很高，所以导致依然有部分对大数据理解不深的人认为大数据还是原先的形式[1]。但是事实恰恰相反，在信息化发展的今天，许多企业都开始重点使用大数据进行数据分析和整理，根据国际数据公司的总结，他们将大数据的特点总结为4V，这里的4V主要指以下几点：其一，数据规模较大，数据量通常都是PB（1PB=250字节）的级别；其二，数据类型较多，主要包括结构化数据，其中也有半结构化和非结构化数据；其三，数据增加较快，由于数据的增长速度较快，所以需要使用较高的数据处理技术进行及时的处理；其四，数据的价值较大，由于一些数据的价值密度较低，所以需要通过大数据技术进行分析，从而提炼出其中具有价值的信息。

二、商业银行应用大数据优化经营管理存在的问题

目前，我国的大数据分析技术已经广泛应用到各个行业中，尤其是一些数据内容较多、较为复杂的行业，在经济管理过程中取得了一定的效果，但是在经济发展的背景下，大数据的使用依然存在许多问题，就拿本文所讲的商业银行对大数据的使用过程中，依然有许多问题需要通过合理的改善措施进行解决[2]。

（一）对大数据的理解不深

商业银行在经营发展过程中，一些传统的数据处理方式已经跟不上时代的发展，而通过大数据技术的使用，给商业银行带来了一定的帮助，但是商业银行在战略上，并没有对大数据的使用进行细致的规划，导致在使用大数据的过程中带来了许多挑战和问题。比如，商业银行在使用大数据技术的过程中，并没有形成一套合理的数据驱动方式和方法[3]。由于商业银行的经营管理过程中，大数据的分析、整理等功能促使商业银行在进行重大决策时有着重大转型，因此可以帮助银行方面进行合理的预测和评估，但是商业银行不同于其他经营性企业，自身有着很大的局限性，导致在进行一些重大内容的决策时，有许多内容需要通过定性的方式进行决定，只有极少数通过定量的方法对内容进行分析和整理。这种只依靠财务报表和相关调查数据进行的决定和管理存在很大缺陷。比如，在银行借贷业务的经营管理过程中，就存在比较严重的问题，一些商业银行对于大数据并不重视，导致商业银行借贷业务的风险防范意识和控制能力较低，由于许多银行在办理信贷业务的过程中，仅仅依靠抵押、担保等行为保证自身的利益，但是这种方式存在很大缺陷[4]。就拿信用评价为例，通过大数据的使用可以对担保人进行信用的分析和整理，同时根据信贷办理人的财务情况和行为情况进行合理的分析，最终为他们提供符合实际要求的信贷内容。所以说，目前我国商业银行的经营管理依然存在许多问题，还需要进一步完善和提升。

（二）数据积累不够

目前，许多商业银行对于数据的积累并没有十分重视，由于许多商业银行对于大数据的使用仅在起步阶段，大数据的许多行业标准和产业格局并没有完全建立，因此导致一些商业银行对于数据积累并不是十分在乎，同时也没有意识到数据积累的重要性，而且数据积累给银行带来的帮助和影响也没有充分体现出来，导致产生的数据类型较为单一，拥有的半结构化和非结构化数据较少，所以导致我国许多商业银行对于数据积累并没有重点实施有效的措施[5]。一般来说，银行方面对数据的积累较多，因此导致银行对于大数据的结构存在很明显的不足，比如投入方向过于倾向于结构化数据，从而忽略了半结构化和非结构化数据的应用，即便商业银行拥有了结构化数据，但是整体的数据应用水平和分析水平依然存在很大不足。

此外，商业银行对于内外部数据共享机制也需要进一步加强，由于在商业银行内部的运营管理过程中，各个部门依然缺乏有效的沟通和交流，导致在处理各种业务数据时，出现数据不准确的情况，同时也出现了银行部门职责划分模糊的情况。根据我国商业银行和其他金融机构的合作情况来看，忽视商业银行、移动互联网以及网络媒体的真正需求，会导致这些行业产生大量的数据误差，而且也伴随着金融业务不断外放的情况，使得各个类型的数据会被不同的机构使用，这种情况下银行想拥有很全面的数据信息基本很难做到。所以商业银行需要重视数据积累的重要性，并且时刻关注着市场的变化，同时还需要加紧与其他金融机构的合作和交流，使数据的来源渠道变得更加完善。

（三）大数据技术人员水平不高

从传统的数据分析技术来看，我国数据分析的主要问题在于存储和构建完整系统结构方面，根据实际情况进行数据的分析和应用往往会被忽视，比如我国一部分商业银行在办理业务的过程中，基本都是通过结构化数据的方式展开业务，所以对于非结构化数据的分析和应用依然存在很多不足之处，造成商业银行在经营过程中经常出现数据单独呈现的情况。而造成这种情况的主要原因在于商业银行在经营管理中所产生的数据基本都是客户的真实信息，这些都需要银行方面进行保密，因此导致数据资源并不能进行共享，并且还受其他监督机构的监管，所以说数据管理和使用过程中存在一定的制约，使得银行方面很难开展有效的数据资源共享。虽然说目前我国各大商业银行已经成立了相应的信息管理部门，培养出了一批又一批的信息技术人才，但是根据大数据和时代发展的需求，商业银行中依然缺少业务能力较强的技术人才，所以说如何开展人才培养工作，也是目前各大商业银行主要思考的问题。

三、商业银行应用大数据优化经营管理的策略

（一）加深对大数据的认可程度

在这个经济快速发展的时代，商业银行在使用大数据分析时，必须根据不同的角度进行落实，并且注重数据的整体利用效率，找出数据之间的潜在联系，从中挖掘出客观规律。所以说商业银行必须对数据的应用进行全新的认识和创新，大数据的主要核心在于可数据化，通过数据的分析，可以得出不同的结论，根据目前我国商业银行的发展和现状来看，数据的整体认知观念存在很大的局限性，所以商业银行必须调整战略规划和大数据发展计划，从而构建出一套有效的数据分析系统，这样不仅能帮助商业银行在经营管理过程中落实整体的核心地位，还能强化环境建设力度，这对于大数据文化内涵的提升有着重要的帮助。此外，大数据在实际的分析过程中，对于单一数据的精准度会有所降低，需要加强数据具体情况的分析，使商业银行可以根据数据内容得出发展的可行性，根据这些准确的结果，为商业银行提供有价值的参考内容。

（二）加强数据的积累

为了进一步促进商业银行使用大数据技术和数据内容，必须从根本上明确对大数据的认知，重视数据积累给商业银行带来的优势，最终做到内外部资源合理应用。所以在进行数据积累的过程中，首先需要对结构进行完善，建立符合商业银行实际发展需求的数据积累方式，如商业银行在进行业务办理过程中所带来的风险数据积累，确保数据的全面性和准确性。另外，还需要强化数据分析结果的使用，这对于商业银行的业务办理有着重要的意义。此外，在进行半结构化和非结构化数据的积累过程中，也需要紧跟时代发展的步伐，并不断完善和创新。也需要商业银行明确数据的来源渠道，可以在使用数据内容的过程中充分掌握信息数据的分析技术，同时对于新兴数据渠道也需要商业银行不断地拓展，例如，微信、微博等社交平台中的数据内容，也是商业银行重要的数据来源。其次，商业银行也要注重日常活动行为的数据积累，通过合理有效的数据分析，帮助客户进行评估。最后，商业银行还要加强对客户的数据保护工作，让这些数据内容充实商业银行的数据库，但是也需要重视商业银行外部数据来源积累工作，开展不同机构的数据共享和利用，最终达到更多数据的积累，同时这也是未来大数据的发展趋势。

（三）注重大数据人才的培养

商业银行在进行大数据分析技术的建设过程中，必须强化对数据分析技术的学习能力，因为通过大数据分析可以获得许多有价值、有意义的内容。所以，商业银行需要不断的改革创新，找出符合自身发展需求的数据分析方式，因此必须提高商业银行的数据分析能力，促进商业银行健康稳定持续性的发展。此外，在提升数据分析和技术的过程中，也需要加强数据的保密工作，通过现代化设备的使用，完善数据的存储和管理，最终做到内外部数据的充分结合，让整个数据形成完整的数据链，这对于数据整合能力的提升有着重要的帮助。

商业银行在人才培养方面也需要进一步重视，首先需要加强人才的培训工作，定时定期开展培训活动，帮助相关人员掌握更多大数据知识和技术，使大数据技术相关人员的业务能力、专业素养以及对新技术的掌握情况得到全面提高。另外，商业银行也需要引进一些专业性强的大数据人员，通过这些人员带动行业原本的数据分析人员，最终让商业银行的大数据运营和管理更加合理、科学。