大數(shù)據(jù)時代商業(yè)銀行信息化發(fā)展對策研究

【摘 要】本文從大數(shù)據(jù)時代的產(chǎn)生、發(fā)展，闡述了網(wǎng)絡(luò)時代數(shù)據(jù)是重要資產(chǎn)的理念，從分析商業(yè)銀行信息化銀行戰(zhàn)略的前瞻性探索，探討大數(shù)據(jù)時代銀行信息化發(fā)展面臨的挑戰(zhàn)及應(yīng)對策略。

【關(guān)鍵詞】大數(shù)據(jù)；信息化；銀行

一.銀行大數(shù)據(jù)的背景

金融危機后，全球經(jīng)濟金融環(huán)境發(fā)生了持久深刻的變化，國內(nèi)金融脫媒加速發(fā)展，利率市場化步伐不斷加快，銀行傳統(tǒng)業(yè)務(wù)發(fā)展模式面臨巨大挑戰(zhàn)，我國銀行業(yè)逐步進(jìn)入了低利差時代和個位數(shù)的利潤增長期。更為重要的是，全球正在進(jìn)入新的信息技術(shù)革命時代，新一輪信息技術(shù)的發(fā)展及其對金融業(yè)的融合滲透，正深刻改變著商業(yè)銀行生態(tài)系統(tǒng)，打破銀行傳統(tǒng)的行業(yè)界限和競爭格局。無論是內(nèi)在需求還是外在推動，銀行加快信息化銀行建設(shè)的壓力都更為迫切。

銀行已初步嘗試應(yīng)用大數(shù)據(jù)，已從關(guān)鍵點、具體業(yè)務(wù)入手應(yīng)用大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，解決效率提升中的難題。但仍普遍存在數(shù)據(jù)來源和存儲模式不能有效支撐大數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)分析模型和工具不成熟、專業(yè)人才匱乏和新增投入較大等問題，在一定程度上阻礙了大數(shù)據(jù)技術(shù)在銀行業(yè)的全面推廣和應(yīng)用。

二.面臨的主要挑戰(zhàn)

（一）數(shù)據(jù)來源和存儲模式不能有效支撐大數(shù)據(jù)分析

近年來大部分銀行已上線了數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)，通過將分布在各個源系統(tǒng)中的原始數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗、抽取和轉(zhuǎn)換后按照一定的主題分類將數(shù)據(jù)進(jìn)行了集成和存儲，后續(xù)的數(shù)據(jù)挖掘和分析工作也大多是基于入倉數(shù)據(jù)開展的。雖然使數(shù)據(jù)的精確性和一致性得到了提升，但犧牲了原始數(shù)據(jù)的多樣性，反而可能會造成趨勢預(yù)測的延遲或誤判。此外，現(xiàn)有的數(shù)據(jù)倉庫是按照主題分類對入庫數(shù)據(jù)進(jìn)行索引，雖然可以提高既定主題的檢索效率和分析效率，但對于其他新增屬性的檢索和分析則變得較為困難。由于大數(shù)據(jù)應(yīng)用的需求具有多樣性和易變性，傳統(tǒng)的存儲模式很難滿足不斷變化的應(yīng)用需求[1]。

（二）缺少成熟的數(shù)據(jù)分析模型和工具

大數(shù)據(jù)應(yīng)用的核心是把數(shù)學(xué)算法運用到海量數(shù)據(jù)上來預(yù)測事件發(fā)生的可能性，因此強有力的數(shù)學(xué)工具和數(shù)學(xué)模型至關(guān)重要。但對于采用哪種數(shù)據(jù)算法或分析模型來實現(xiàn)特定的預(yù)測目標(biāo)，銀行業(yè)內(nèi)尚缺少最佳實踐案例，也很難找到一個具有普遍適用性的模型。如何準(zhǔn)確把握或預(yù)測銀行客戶潛在的金融需求，到目前為止還沒有任何技術(shù)能替代銀行的客戶經(jīng)理，在這方面，各家銀行機構(gòu)仍處于起步探索階段，還有很長的路要走。

（三）專業(yè)的數(shù)據(jù)分析人員匱乏

大部分銀行尚未建立專業(yè)的數(shù)據(jù)分析團隊，也缺乏數(shù)據(jù)分析的專業(yè)能力和經(jīng)驗。成熟的數(shù)據(jù)分析團隊?wèi)?yīng)具備4個條件：熟悉銀行的業(yè)務(wù)細(xì)節(jié)、掌握數(shù)據(jù)分析工具操作、對數(shù)據(jù)價值的敏感度和對數(shù)據(jù)提煉融合的能力。目前很多數(shù)據(jù)分析師較擅長的是通過數(shù)據(jù)分析對已發(fā)生的問題查找原因，但缺乏發(fā)掘未知問題的能力也缺少對趨勢預(yù)測的把握。從業(yè)內(nèi)目前的情況看，同時符合上述條件的復(fù)合型人才少之又少，專業(yè)分析團隊的建設(shè)任重道遠(yuǎn)。

（四）新增成本投入較高

大數(shù)據(jù)技術(shù)對系統(tǒng)性能要求非常高，對于銀行機構(gòu)而言，既要滿足應(yīng)用系統(tǒng)聯(lián)機交易的實時性（OLTP），又要滿足數(shù)據(jù)倉庫聯(lián)機分析的處理效率（OLAP），以及關(guān)鍵業(yè)務(wù)應(yīng)用的高可用性需求，不僅需要增加CPU數(shù)量、內(nèi)存空間、海量存儲、網(wǎng)絡(luò)帶寬等硬件投入，甚至需要改變銀行的IT基礎(chǔ)架構(gòu)（例如：數(shù)據(jù)存儲方式），這將產(chǎn)生大量的新增開支。在短時間內(nèi)，技術(shù)上的高投入未必會在業(yè)務(wù)上帶來立竿見影的高收益，投入和產(chǎn)出的不平衡，在一定程度上會給相關(guān)團隊帶來較大的心理壓力，也可能影響決策層對大數(shù)據(jù)技術(shù)的支持力度。

三 .商業(yè)銀行應(yīng)對對策研究

黨的十八大提出堅持走中國特色新型工業(yè)化、信息化、城鎮(zhèn)化、農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化道路，信息化已升級為國家戰(zhàn)略。我國銀行業(yè)加快大數(shù)據(jù)應(yīng)用不僅具有行業(yè)意義，而且對于推動我國信息化進(jìn)程、服務(wù)“新四化”發(fā)展也有重要作用。我國銀行業(yè)要從戰(zhàn)略高度充分認(rèn)識到大數(shù)據(jù)分析、運用的重要性，從管理體系建設(shè)、具體運用模式方面不斷探索，打造銀行業(yè)在大數(shù)據(jù)時代的核心競爭力。

（一）建立完善的大數(shù)據(jù)工作管理體系

銀行業(yè)應(yīng)充分認(rèn)識大數(shù)據(jù)的重要性，在總行層面建立大數(shù)據(jù)工作推進(jìn)機制，制定大數(shù)據(jù)工作規(guī)劃，主管數(shù)據(jù)部門對大數(shù)據(jù)工作進(jìn)行統(tǒng)籌規(guī)劃、組織協(xié)調(diào)、集中管理，業(yè)務(wù)部門承擔(dān)大數(shù)據(jù)采集、分析和應(yīng)用的職責(zé)，全面定義、收集、多方式整合集團內(nèi)外部各類數(shù)據(jù)，形成管理數(shù)據(jù)、使用數(shù)據(jù)和推廣數(shù)據(jù)的有效工作機制。

（二）增強數(shù)據(jù)挖掘與分析運用能力

在銀行內(nèi)部全面推廣基于數(shù)據(jù)進(jìn)行決策、利用信息創(chuàng)造價值的觀念，引進(jìn)數(shù)據(jù)挖掘和大數(shù)據(jù)運用專業(yè)方法和工具，培養(yǎng)專業(yè)數(shù)據(jù)挖掘分析人才隊伍，重視人才的經(jīng)濟金融、數(shù)學(xué)建模、計算機新型算法等復(fù)合型技能，建立前瞻性的業(yè)務(wù)分析模型，把握、預(yù)測市場和客戶行為，將數(shù)據(jù)深度運用到業(yè)務(wù)經(jīng)營管理過程，利用數(shù)據(jù)來指導(dǎo)工作，設(shè)計和制定政策、制度和措施，做到精準(zhǔn)營銷和精細(xì)管理。

（三）建立數(shù)據(jù)分析團隊

盡快建立一支融市場營銷、產(chǎn)品推廣、客戶關(guān)系和技術(shù)支持等人才于一體的數(shù)據(jù)分析團隊，該團隊?wèi)?yīng)該獨立于IT范疇之外，跳出專業(yè)局限，更多地從業(yè)務(wù)發(fā)展和經(jīng)營決策方面考慮問題，使數(shù)據(jù)挖掘真正達(dá)到服務(wù)經(jīng)營決策、推動業(yè)務(wù)創(chuàng)新的目標(biāo)。

（四）強化信息安全管理

大數(shù)據(jù)時代，開放與共享是基本特征，同時也加大了數(shù)據(jù)泄露的風(fēng)險，依賴于被動的、邊界防御以及要求預(yù)設(shè)外部威脅環(huán)境的靜態(tài)安全控制措施已經(jīng)無法適應(yīng)新的信息安全要求。要按照分級授權(quán)的原則，做好全行各類信息、特別是涉及客戶敏感信息、商業(yè)秘密信息等的安全訪問控制，實現(xiàn)全行信息的安全共享使用。

從銀行信息化到信息化銀行，不是簡單的信息技術(shù)升級和應(yīng)用范圍擴大，而是在銀行信息化的基礎(chǔ)上，在理念、系統(tǒng)、人才、管理等各個方面進(jìn)行準(zhǔn)備，真正實現(xiàn)信息的“融會貫通”，進(jìn)而推動銀行經(jīng)營管理質(zhì)態(tài)發(fā)生根本性變化。[2]

參考文獻(xiàn)：

[1]王日宏，王曉龍.大數(shù)據(jù)時代下數(shù)據(jù)挖掘在銀行中的應(yīng)用[J]電腦知識與技 術(shù)，2014（7）：1369-1370.

[2]方方.”大數(shù)據(jù)”趨勢下商業(yè)銀行應(yīng)對策略研究[J].新金融，2012（12）：25—28.