零售银行业务在大数据时代的机遇与挑战分析

中国农业银行股份有限公司那曲分行 尼玛吉

如今，新一代信息技术发展速度极其迅猛，大数据、互联网及人工智能等正逐步渗透各行各业，为社会发展、国家治理及人民生活带来了极其深远的影响。零售银行属于与百姓日常生活及国家金融安全密切联系的行业，在大数据时代面临着巨大的挑战。目前，如何使用大数据令传统零售银行业务焕发生机，已成为各家零售银行发展时面临的焦点。因此，需要广大零售银行能意识到自身银行在大数据时代发展时面临的各种挑战，并把握大数据时代带来的机遇，在此基础上制定行之有效的优化策略，促使传统业务转型，为零售银行客户提供满意服务，进而增强银行发展的实力与利润水平。

一、大数据时代概述

大数据概念最早成型于2000年，主要指海量数据的集合。大数据指比传统典型数据库软件工具所收集的数据容量更大的数据集。伴随当代数据技术迅猛发展，大数据已成为各行各业极其重要的信息资产。如今，在我国零售行业发展过程中，大数据发挥了巨大的作用，大数据在我国金融领域的应用，主要可以从非银行金融机构、传统商业银行及互联网银行等方面进行分析。以非银行金融机构为例，蚂蚁金服等借助电商平台，积累客户信用数据，收集行为数据，结合网络数据模型等先进的技术判断客户融资需求和真实性，最终提供相关业务。又如，互联网银行在最近几年较为流行，由于缺少实体网点，加上人力资源极其有限，过度依赖数据。以微众银行为例，其极其依赖腾讯数据的优势，虽然推出了“微粒贷”等小额贷款产品，累计发放了数百万贷款项目，展现了数据风控技术的优势，但其业务服务质量远低于传统商业银行的平均水准。由此可见，在大数据时代，零售银行业务的创新发展空间较大，仍需持续研究大数据时代为零售银行业务带来的机遇及挑战，这样才能切实展现大数据在零售银行发展时的作用及价值。

二、零售银行业务在大数据时代的机遇与挑战

（一）零售银行业务在大数据时代的机遇

首先，进入大数据时代后，我国金融领域的监管效率和水平有所提高，金融风险监管已被提升至中央层面，推行常态化金融风险监管方案。随着监管趋势的严峻化发展，为非银行金融机构带来了巨大的压力。比如，蚂蚁金服曾表示在公司业务发展过程中，会持续调整业务内容，主要原因在于，支付服务、信用评级以及小额贷款等业务的监管压力越来越沉重。为此，针对一些管理相对规范、制度足够完备且资金极其雄厚的零售银行来讲，监管环境的变化，为零售银行重新抢夺业务提供有力的窗口。

其次，零售银行发展业务时，具有得天独厚的大数据技术使用优势。对零售银行来讲，大数据能够增强银行的商业价值。零售银行具有强大的数据优势，在零售银行办理各项业务时，会产生海量的数据且数据密集度较高。比如，理财、缴费、工资、贷款等，而且涉及众多的数据、录像、录音等各种各样的半结构化数据以及非结构化数据。同时，零售银行还具有资金优势及技术优势。零售银行非常重视在科技资源方面投入更多资本，具有优良的信息化基础以及科技研发实力。

最后，逐步显现了长尾客群的金融价值。在传统金融服务过程中，零售银行是提供金融服务的主要供给者。然而在具体发展过程中，经常受成本因素以及资源条件的制约，通常以“二八定律”为原则，为贵宾客户提供高综合价值服务，使广大的“长尾”客户金融需求被严重的压抑，难以得到释放及满足。然而，进入大数据时代后，第三方机构牢牢把握了“长尾”客户群的发展规律，利用大数据技术优势，拓展这一客户群体的潜在价值，进而增强零售银行竞争主动性和实力，保障零售银行降低成本、降低风险，提高服务效率，为“长尾”客户群提供更优质的服务，最终释放“长尾”客户群的金融价值，为民生银行发展而助力。

（二）零售银行业务在大数据时代面临的挑战

一方面，零售银行的数据基础相对薄弱。在我国大多零售银行发展过程中，普遍存在数据质量较低的问题，主要体现在并未统一客户信息以及相关数据，而且输入数据入口偏多，储存的数据极其分散，欠缺统一的数据管理机制以及同步机制。

同时，零售银行业务数据完整性和精准性明显不足，存在大量的冗余数据，而且数据治理工作具有较大的迫切性。在数据分类以及整理加工数据时，能力明显不足，使数据分析结果精准性偏低、可用性不高。

另一方面，零售银行数据安全规范有待明确。在收集数据、储存数据、管理数据以及应用数据过程中，普遍存在规范程度不足且欠缺监督的问题。零售银行关于数据安全以及合规性的要求虽然要比其他行业更高。但仍主要通过银行的自我管理及自我约束得以实现，欠缺完善的监督管理机制以及安全防范措施。由于整体的数据安全防范标准极其模糊，极有可能导致零售银行在发展过程中因人为因素，触碰法律底线以及监管准则，进而出现业务风险或声誉风险[1]。

三、零售银行业务在大数据时代下的优化策略

（一）运用大数据技术细化业务经营力度

首先，零售银行在发展业务以及创新业务过程中，要重视针对现有的银行客户画出精准画像。只有优化客户画像，引进外部数据，才能强化银行客户数据治理效果，真正提升客户数据质量。在绘制客户画像时，要为客户贴上相关的标签。以资产规模为核心标准，对客户进行分类，进而优化多维数据，创建丰富的分类体系，掌握不同客户在不同生命阶段和财富阶段的相关动态。

其次，展现大数据技术的应用效能，构建适合零售银行发展业务的数字营销体系，有效地对接线上以及线下的渠道，应用人工智能技术与大数据技术真正分析用户交易信息、资金信息、位置信息变化情况，并且进一步完善分析模型，了解客户的潜在需求和客户能创造的价值，将其与零售银行金融产品以及金融模型相互匹配。通过精准有效的渠道，选择客户喜闻乐见的方式，在最适宜的时机精准地为客户推送产品及服务，进而提升零售银行业务营销成功率。同时，这一过程中要重视全面挖掘零售银行客户的价值，关注客户生命周期，创建严谨的价值评估体系。通过大数据智能筛选高潜力的客户人群，并通过精准营销以及搭配有效的服务手段，提升零售银行客户的活跃度，并加强产品交叉销售率。

此外，零售银行需要注重创新本行的零售产品和服务，使用数据挖掘技术，针对不同场景下的用户现实诉求加以分析，设置一些针对性的产品。把产品融入不同客户的生活和工作过程中，保障金融服务体现在无形过程中。同时，要进一步优化数据网贷，分析客户不同数据，优化数据模型，创建线上自动授信以及秒级审批、自动化贷款等多元化网贷产品。当然，还需要为客户提供投资顾问服务，注重优化资产配置，结合大数据技术进一步了解客户以及投资标实际状况，展现趋势预测模型的作用，实现覆盖客户个人全投资领域的智能资产配置服务以及投资顾问咨询服务。

最后，零售银行要重视针对本行内的所有产品进行精准定价，使用大数据分析工具，结合市场、同行以及成本等不同信息，全面预测金融产品的价格。在适宜范围内，面向不同类型客户制定差异化定价方案及营销策略，以便能平衡市场、收益成本以及新客户资源等多种因素，防止零售银行在发展时出现无法覆盖成本或者竞争实力不足等问题。

（二）以大数据技术进一步完善风险控制体系

首先，零售银行发展时要重视严格的防范数据风险。设置横跨不同业务条线、业务系统、业务渠道的数据风险防控机制与平台。展现大数据技术的作用，全面性地分析客户交易行为特点和关联信息，增强对可疑交易以及业务风险主体的辨识能力。面对监管关注点以及案件高发点、市场热点，需要全面提升针对重点场景和业务领域的风险防范能力，及时发现风险，在最短时间内高效处置风险。

其次，要重视分类处理各种风险，把风险管控工作由产品维度朝向客户维度这一方向改变。优化基础数据，创建风险分级的相关模型，明确客户的风险等级，并应用大数据技术分析零售银行客户极有可能出现的各种风险，精准评判等级，预测不同等级客户在办理不同业务时极有可能出现的风险概率，有效预防风险、防控风险。

最后，强化合规检查。使用大数据技术，实时分析及监控零售银行网点状态，及时排查以及纠正零售银行业务网点存在的不合规行为和现象，保障零售银行在办理业务时，能够符合相关监管要求，提高零售银行每一名职工合规经营以及合法办理业务的意识。

（三）深化大数据技术并有效运用

首先，在零售银行发展过程中，不可忽略大数据技术的优势，依靠大数据技术优化原有的运营管理模式，创新业务发展目标及确定新的业务发展方向。从优化业务流程这一方面入手，深度剖析零售银行所处理的各项交易数据，明确威胁客户操作体验的具体痛点。采用高效的技术手段，优化中间交易相关环节，完善验证环节和录入环节，进而增强零售银行业务操作流程的流畅性以及智能性，强化每一位来到零售银行办理业务的客户的体验感，增强其满意度[2]。

其次，要细化处置零售银行业务渠道，增加管理力度，发挥大数据的优势，提升零售银行业务系统及业务渠道的统筹管理能力。一方面，要重视强化线下渠道管理，使用大数据技术，分析各网点数据，结合网点业务特点、区域业务规模、客户群体等，全面分析零售银行客户，提高精细化管理水准。另一方面，要重视统筹线上渠道，全面分析每一渠道的热门交易特点，并且了解活跃客户群体的现状，为不同层级的用户提供针对性销售方案及金融服务。

最后，在零售银行条件允许的情况下，设置大数据实验室。积极向优秀的零售银行“取经”，展现大数据实验室的作用，优化大数据方案，推广大数据挖掘技术，并创建零售银行用户及业务的分析模型。在零售银行大数据实验室中，应招收统计人才、科技人才、管理人才、业务人才、法律人才，发挥不同专业人才的实际作用。在真正推广方案前期，要进一步验证方案的可行性，并且合理评价零售银行业务项目风险以及收益，以保障所推出的每一项业务都能顺利落地，为零售银行未来发展带来更可观的效益。

（四）培养相关专业人才

首先，零售银行要积极追上大数据时代的发展趋势，重视增加投入，尤其是在人才培养及队伍建设这一方面的投入。制定以客户经理产品经理为核心的培养方案与体系，实施注册认证制度以及动态考察淘汰机制，保障零售银行内部形成良性的竞争氛围，确保零售银行的专业人才队伍更具专业实力及竞争能力。同时，分类引进高端人才，并增加对零售银行内部风险控制人才、营销管理人才、金融产品研发人才以及相关法律人才的培养力度。零售银行可以与当地的高校保持密切的合作关系，及时将银行内部职工送入到高校研修；或者是从高校内部相关专业聘请专业讲师，为零售银行内部在职职工展开培训活动，持续提高零售银行内部人才质量[3]。

其次，在培养专业人才基础上，增加相关人才使用数字化技术的能力，并提高其风险控制水平，确保其能提高大数据处理技术，致力做好本职工作，并养成优良的风险控制意识。

善于操作人工智能技术，通过相关技术及专业经验识别客户身份，优化银行业务风险识别工作效率，为目标客户提供优质的服务方案，并与目标客户实时互动，发挥专业所长，维持客户关系，积极拓展更多客户，实现个人价值的同时，为零售银行未来发展创造更多经济效益。

四、结语

综上所述，对零售银行来讲，大数据的最大价值在于分析银行办理业务、管理客户过程中出现的海量数据，并储存这些数据。为此，在零售银行处理业务和创新业务过程中。要重视结合本行实际情况，针对本行客户、本行产品、渠道、风控能力、销售情况、营销水平等展开全面分析，了解本行优势与弊端，进而发挥大数据优势，抓住大数据时代带来的机遇，持续加强自身的核心竞争实力。同时，零售银行要重视整合内部资源及外部资源，始终以银行客户为中心，保证客户能随时随地享受到最优的金融产品以及服务，进而增强零售银行客户好感度，提高客户忠诚度及黏性，令零售银行发展实力得以提高，在银行业界内抢占更大的市场份额。