基于大數(shù)據(jù)視角的商業(yè)銀行零售業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)型研究

摘 " 要：隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展，擁有海量數(shù)據(jù)和大數(shù)據(jù)處理技術(shù)的互聯(lián)網(wǎng)金融企業(yè)正在形成對商業(yè)銀行傳統(tǒng)零售業(yè)務(wù)的挑戰(zhàn)，零售業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)型已成為商業(yè)銀行當(dāng)前的核心任務(wù)之一。本文首先在大數(shù)據(jù)視角下對互聯(lián)網(wǎng)金融的興起以及商業(yè)銀行零售業(yè)務(wù)所受到的影響進(jìn)行了分析;其次，在大數(shù)據(jù)視角下分析了商業(yè)銀行零售業(yè)務(wù)的轉(zhuǎn)型現(xiàn)狀;最后，針對大數(shù)據(jù)時(shí)代商業(yè)銀行零售業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)型提出了建議和措施。

關(guān)鍵詞：大數(shù)據(jù);銀行零售轉(zhuǎn)型;互聯(lián)網(wǎng)金融;客戶行為

中圖分類號(hào)：F832.2 " " "文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A〓 "文章編號(hào)：1003-9031（2016）02-0037-05 "DOI：10.3969/j.issn.1003-9031.2016.02.08

一、引言

大數(shù)據(jù)與互聯(lián)網(wǎng)金融的發(fā)展和融合造成對傳統(tǒng)金融業(yè)最重要的影響就是金融脫媒和降低交易成本。雖然目前對商業(yè)銀行對公業(yè)務(wù)和機(jī)構(gòu)業(yè)務(wù)影響不大，但是對商業(yè)銀行零售業(yè)務(wù)的大眾客戶基礎(chǔ)、業(yè)務(wù)領(lǐng)域（支付、存款、中收、零售貸款等）、經(jīng)營模式以及社會(huì)輿論環(huán)境已帶來了巨大的挑戰(zhàn)。因此，面對互聯(lián)網(wǎng)金融對傳統(tǒng)金融業(yè)的沖擊以及大數(shù)據(jù)應(yīng)用與發(fā)展的趨勢，商業(yè)銀行零售業(yè)務(wù)如何轉(zhuǎn)型是當(dāng)前銀行業(yè)繼續(xù)探討的重點(diǎn)和難點(diǎn)問題。

" "二、大數(shù)據(jù)時(shí)代互聯(lián)網(wǎng)金融對商業(yè)銀行零售業(yè)務(wù)的影響因素分析

隨著互聯(lián)網(wǎng)金融的沖擊，傳統(tǒng)的商業(yè)銀行零售業(yè)務(wù)正逐步遭到侵蝕，其影響主要表現(xiàn)在以下三點(diǎn)：一是居民儲(chǔ)蓄存款份額下降;二是居民和小微企業(yè)對商業(yè)銀行信貸依賴性降低;三是商業(yè)銀行貸款結(jié)構(gòu)失衡壓力突出，中長期貸款比例遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于短期貸款[1]。通過上述影響表現(xiàn)可以看出，在互聯(lián)網(wǎng)金融的沖擊下，商業(yè)銀行的客戶、資金和業(yè)務(wù)都在流失，從大數(shù)據(jù)的視角來看，其影響因素主要有以下三個(gè)方面。

（一）在大數(shù)據(jù)時(shí)代，互聯(lián)網(wǎng)金融顯著降低了交易成本[2]

1.大數(shù)據(jù)的分布式服務(wù)處理方式能夠降低交易的時(shí)間成本和硬件成本。傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和處理采用了集中處理的方式，將所有數(shù)據(jù)存放在一塊硬盤并通過一個(gè)服務(wù)器進(jìn)行處理。但隨著數(shù)據(jù)量膨脹至TB和PB級(jí)，傳統(tǒng)的集中處理方式和較低的通信帶寬限制了數(shù)據(jù)處理的效率，很難得到實(shí)時(shí)的處理結(jié)果。隨著計(jì)算機(jī)性能的提高和硬件設(shè)備價(jià)格的下降，以大規(guī)模計(jì)算機(jī)集群為架構(gòu)的大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與處理方式極大地提高了大數(shù)據(jù)信息服務(wù)的效率。如Hadoop平臺(tái)的MapReduce模型能夠?qū)?fù)雜的運(yùn)算模型運(yùn)行在分布式系統(tǒng)上，極大提高了數(shù)據(jù)的運(yùn)算效率，降低了交易的時(shí)間成本和硬件成本。

2.大數(shù)據(jù)極大提高了信息處理效率，有助于簡化交易流程，降低中間成本。大數(shù)據(jù)的4V特征中包括快速化特征（Velocity），即大數(shù)據(jù)時(shí)代，信息產(chǎn)生的速度近乎實(shí)時(shí)[3]。信息的實(shí)時(shí)產(chǎn)生大大地減少信息的不對稱，拓寬信息流通的渠道，削弱市場不確定因素引起的價(jià)格波動(dòng)，并降低信息搜尋與處理費(fèi)用，這種信息處理方式在精準(zhǔn)營銷中得到了廣泛的應(yīng)用[4]。同時(shí)，大數(shù)據(jù)有利于交易流程的簡化和減少中間環(huán)節(jié)帶來的成本問題。

3.大數(shù)據(jù)為風(fēng)險(xiǎn)管理提供支持，降低了違約成本。傳統(tǒng)的銀行信用風(fēng)險(xiǎn)管理方法對于個(gè)人和小微企業(yè)的評(píng)估能力正逐步下降，問題的關(guān)鍵就是缺乏足夠的數(shù)據(jù)。初次貸款或有過信用污點(diǎn)的個(gè)人很難提供更多的數(shù)據(jù)供銀行判斷其還款意愿和能力，小微企業(yè)在初創(chuàng)期也很難證明其信用度。大數(shù)據(jù)的一個(gè)重要特征就是數(shù)據(jù)類型多元化（Variety），目前，F(xiàn)acebook、微博、視頻和音頻等非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)已經(jīng)應(yīng)用于個(gè)人信貸的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估。如美國ZestFinance公司專門針對無法提供信用證明的人，通過互聯(lián)網(wǎng)上大量的個(gè)人碎片化信息和ZestFinance風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型重組個(gè)人信用視圖。該公司目前首次還貸違約率低于競爭者，投資回報(bào)率達(dá)到150%，其背后依托的是強(qiáng)大的大數(shù)據(jù)挖掘能力。

（二）在大數(shù)據(jù)時(shí)代，互聯(lián)網(wǎng)金融導(dǎo)致客戶行為發(fā)生變化

1.客戶具有更多的選擇權(quán)。截至2015年6月末全國正常運(yùn)營網(wǎng)貸平臺(tái)為2028家，全國眾籌平臺(tái)達(dá)211家。相比于形式單一的傳統(tǒng)銀行零售和營銷，新鮮血液的加入增強(qiáng)了金融市場的活力，為客戶提供更多的選擇空間。如余額寶可以讓客戶將零錢用于理財(cái)，且隨存隨取，期限固定，這對于客戶來說是更靈活的理財(cái)方式。P2P平臺(tái)在列出利率和投資金額之外，還會(huì)列出資金投資去向，并且會(huì)向客戶提供貸款公司的信用程度和公司業(yè)績指標(biāo)，這也為客戶提供更多的參考，讓客戶有更多的選擇性。

2.客戶的信息來源和決策依據(jù)更為廣泛。首先，在傳統(tǒng)銀行零售時(shí)代，客戶通過有限的資源來獲取銀行零售產(chǎn)品信息，而在大數(shù)據(jù)時(shí)代，當(dāng)客戶有需求時(shí)，他們首先會(huì)選擇通過互聯(lián)網(wǎng)來收集相關(guān)信息，了解該商品的信息。在大數(shù)據(jù)環(huán)境下，客戶更容易獲得金融市場行情，從而可以通過比較購買到滿足其需求的商品。其次，在大數(shù)據(jù)時(shí)代隨著社交媒體的發(fā)展，客戶會(huì)直接在微博或其他社交媒體上發(fā)表自己的看法，這種評(píng)價(jià)信息往往會(huì)被商業(yè)企業(yè)或數(shù)據(jù)服務(wù)公司收集，成為對商品評(píng)價(jià)的輿情數(shù)據(jù)，如百度口碑、微博統(tǒng)計(jì)以及電商網(wǎng)站的購買評(píng)論等。在大數(shù)據(jù)時(shí)代，這種評(píng)價(jià)模式對客戶決策的影響更加廣泛。再次，隨著基于大數(shù)據(jù)的精準(zhǔn)營銷的發(fā)展，企業(yè)往往更加注重客戶的黏性，對客戶的服務(wù)和產(chǎn)品推薦也是客戶決策的一個(gè)重要因素。

3.科技化、網(wǎng)絡(luò)化讓消費(fèi)行為趨向便捷化和多元化。據(jù)中國互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)信息中心數(shù)據(jù)顯示，截至2015年6月，我國的手機(jī)網(wǎng)民總數(shù)為5.94億，使用手機(jī)支付的用戶數(shù)量達(dá)到2.76億，國內(nèi)移動(dòng)支付市場交易規(guī)模達(dá)到8.24萬億。移動(dòng)支付最初涉及的是線上業(yè)務(wù)，但隨著業(yè)務(wù)拓展和科技的發(fā)展，移動(dòng)支付已從線上拓展至便利店、餐飲店、出租車和醫(yī)院等線下場景。其中，支付寶的出現(xiàn)極大地推動(dòng)了中國移動(dòng)支付的發(fā)展，改變了客戶的消費(fèi)行為，也在很大程度上導(dǎo)致了商業(yè)銀行的金融脫媒。如今，支付寶占據(jù)了移動(dòng)支付市場80%的份額，已成為中國最大的在線繳費(fèi)平臺(tái)，支持全國25個(gè)省份、361個(gè)城市的水電煤繳費(fèi)等民生服務(wù)。用戶可通過支付寶錢包、微博或手機(jī)淘寶進(jìn)入城市服務(wù)平臺(tái)，直接在手機(jī)上完成生活繳費(fèi)、交通違章查詢、路況及公交查詢、醫(yī)院掛號(hào)等事項(xiàng)。

（三）在大數(shù)據(jù)時(shí)代，互聯(lián)網(wǎng)金融導(dǎo)致業(yè)務(wù)決策模式發(fā)生變化

1.事前預(yù)測。大數(shù)據(jù)最大的用途在于根據(jù)建立的模型預(yù)測未來某一事件的發(fā)生，并可據(jù)此進(jìn)行人為干預(yù)，使其向著理想的方向發(fā)展。決策行為將基于數(shù)據(jù)分析做出，而不是像過去更多憑借經(jīng)驗(yàn)和直覺。大數(shù)據(jù)時(shí)代，事前預(yù)測的思想發(fā)生了實(shí)質(zhì)性的轉(zhuǎn)變：首先，對量化數(shù)據(jù)的需求轉(zhuǎn)變?yōu)椤安灰S機(jī)樣本，而是總體數(shù)據(jù)”，傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析第一步是對總體數(shù)據(jù)進(jìn)行抽樣獲得樣本數(shù)據(jù)，以描述性統(tǒng)計(jì)和假設(shè)檢驗(yàn)為主;而在大數(shù)據(jù)環(huán)境下，隨著硬件設(shè)備的存儲(chǔ)容量、處理速度與通信帶寬的提升，對GB甚至TB級(jí)的數(shù)據(jù)處理成為可能。其次，對數(shù)據(jù)類型的要求轉(zhuǎn)變?yōu)椤安皇蔷_性，而是混雜性”，在大數(shù)據(jù)環(huán)境下，只有20%的數(shù)據(jù)是傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫能夠處理的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，其余80%的數(shù)據(jù)都是網(wǎng)頁日志、微博、文檔、視頻和音頻等半結(jié)構(gòu)化或非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，通過結(jié)合半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)構(gòu)建的大數(shù)據(jù)模型相比單一的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)模型而言具有更強(qiáng)的魯棒性和泛化能力。再次，對數(shù)據(jù)與事件的關(guān)系轉(zhuǎn)變?yōu)椤安皇且蚬P(guān)系，而是相關(guān)關(guān)系”，通過大數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)分析反映事物發(fā)展的客觀規(guī)律而不需要知道原因，這種方式降低了從業(yè)門檻，也是很多互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)跨界進(jìn)入金融領(lǐng)域的一個(gè)重要因素。

2.事中感知。事中感知的含義是大數(shù)據(jù)可以準(zhǔn)確地模擬事件或活動(dòng)的進(jìn)展情況，通過把握進(jìn)展細(xì)節(jié)制定行動(dòng)計(jì)劃和政策。大數(shù)據(jù)之所以能夠?qū)κ录M(jìn)行準(zhǔn)確的模擬和精準(zhǔn)的把握，主要體現(xiàn)在大數(shù)據(jù)處理的實(shí)時(shí)性上。大數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)分析和處理能夠及時(shí)把控事件的變化，與傳統(tǒng)的銀行零售相比，基于大數(shù)據(jù)技術(shù)的事中感知能夠更準(zhǔn)確的刻畫客戶行為，修正營銷策略。

3.事后反饋。事后反饋的目的是對依托大數(shù)據(jù)做出的決策進(jìn)行驗(yàn)證與評(píng)價(jià)，并能夠?qū)崟r(shí)地調(diào)整決策結(jié)果。事后反饋主要包括兩個(gè)層面：一是對大數(shù)據(jù)決策的結(jié)果進(jìn)行評(píng)估，其中包括大數(shù)據(jù)模型的準(zhǔn)確率、提升度等預(yù)測效果的評(píng)估，通過迭代優(yōu)化直到找到最好的模型;二是將評(píng)價(jià)結(jié)果反饋于銀行經(jīng)營決策和業(yè)務(wù)指標(biāo)，根據(jù)評(píng)價(jià)結(jié)果與商業(yè)目標(biāo)的契合程度重新修正經(jīng)營戰(zhàn)略和業(yè)務(wù)流程。

" "三、大數(shù)據(jù)時(shí)代商業(yè)銀行零售業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)型現(xiàn)狀

（一）基礎(chǔ)架構(gòu)的轉(zhuǎn)型

商業(yè)銀行依托大數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)型的基礎(chǔ)在于信息體系架構(gòu)的構(gòu)建。圖1為2010—2014年間中國銀行業(yè)的IT投資規(guī)模，可以看出，從2013年開始，中國銀行業(yè)IT投資規(guī)模顯著增長，2013和2014兩年投資規(guī)模分別為777.5億和892.4億，漲幅達(dá)到16.11%和14.78%，預(yù)計(jì)2015年將逾千億。

商業(yè)銀行主要從以下三個(gè)方面投入來完成基礎(chǔ)架構(gòu)的轉(zhuǎn)型：

1.數(shù)據(jù)倉庫的建設(shè)。隨著商業(yè)銀行的業(yè)務(wù)發(fā)展，銀行數(shù)據(jù)總量已經(jīng)超過上百TB，傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫無法存儲(chǔ)如此龐大規(guī)模的數(shù)據(jù)，各大商業(yè)銀行都在建立自己的數(shù)據(jù)倉庫。如工商銀行建立了企業(yè)級(jí)數(shù)據(jù)倉庫，該數(shù)據(jù)庫統(tǒng)一了全行各部門的數(shù)據(jù)，存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)量達(dá)到400TB，數(shù)據(jù)規(guī)模居國內(nèi)同業(yè)第一、國際第六，并提供靈活查詢和通用查詢等多種形式的數(shù)據(jù)服務(wù)支持。

2.大數(shù)據(jù)處理平臺(tái)的建設(shè)。大數(shù)據(jù)吞吐率和實(shí)時(shí)處理的能力依托于大數(shù)據(jù)處理平臺(tái)的建設(shè)，互聯(lián)網(wǎng)金融在大數(shù)據(jù)處理方面具有天然的優(yōu)勢，倒逼商業(yè)銀行改革。如農(nóng)業(yè)銀行大力推進(jìn)集群架構(gòu)、虛擬化技術(shù)的應(yīng)用，引入集群數(shù)據(jù)庫和MPP數(shù)據(jù)庫，構(gòu)建更加開放的分布式架構(gòu)，除了建立企業(yè)級(jí)數(shù)據(jù)倉庫外，還分別建立了信息共享平臺(tái)、流式計(jì)算平臺(tái)和高性能數(shù)據(jù)處理平臺(tái);交通銀行信用卡中心應(yīng)用智能語音云對銀行的語音數(shù)據(jù)進(jìn)行分析處理，通過大數(shù)據(jù)技術(shù)對海量語音數(shù)據(jù)進(jìn)行持續(xù)在線實(shí)時(shí)處理，提升了經(jīng)營和服務(wù)效率。

3.數(shù)據(jù)質(zhì)量治理。隨著信息技術(shù)和多媒體技術(shù)的發(fā)展，商業(yè)銀行除了數(shù)據(jù)規(guī)模龐大之外，數(shù)據(jù)來源也從傳統(tǒng)的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)發(fā)展至以網(wǎng)絡(luò)日志、社交媒體為主的半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)量和數(shù)據(jù)類型的增加為商業(yè)銀行的精準(zhǔn)營銷提供基礎(chǔ)，但數(shù)據(jù)質(zhì)量是決定營銷模型準(zhǔn)確性的關(guān)鍵。完善的數(shù)據(jù)治理可以確保商業(yè)銀行數(shù)據(jù)的可用性、可獲取性、完整性以及一致性。目前銀行數(shù)據(jù)倉庫中數(shù)據(jù)經(jīng)常存在的問題有標(biāo)準(zhǔn)不統(tǒng)一、存在缺失值、數(shù)據(jù)異常和更新滯后等，商業(yè)銀行的數(shù)據(jù)治理方式主要包括建立數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)體系、定期的數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)估和閉環(huán)的數(shù)據(jù)質(zhì)量管理模式，從管理上和技術(shù)上治理數(shù)據(jù)源頭[5]。

（二）零售渠道的轉(zhuǎn)型

銀行零售渠道的發(fā)展經(jīng)歷了三個(gè)階段，分別是單渠道階段、多渠道階段和全渠道階段，零售渠道不同階段之間的關(guān)系如圖2所示。

單渠道是指單一的渠道銷售形式，主要是指物理網(wǎng)點(diǎn);隨著互聯(lián)網(wǎng)和電子商務(wù)的發(fā)展，銀行零售由單一的物理網(wǎng)點(diǎn)形式拓展至自助銀行、電話銀行和網(wǎng)上銀行的多渠道階段;2013年前后，隨著大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、多媒體和社交網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展，為了滿足金融消費(fèi)者任何時(shí)間、任何地點(diǎn)、任何方式購買產(chǎn)品和接受服務(wù)的需求，商業(yè)銀行采取物理網(wǎng)點(diǎn)渠道、電子商務(wù)渠道和移動(dòng)電子商務(wù)渠道整合的方式提供金融產(chǎn)品或服務(wù)，為客戶提供無差別服務(wù)體驗(yàn)，這也被稱為全渠道階段[6]。

2014年，商業(yè)銀行在全渠道零售方面步伐加快，領(lǐng)域涉及理財(cái)、P2P、電商以及手機(jī)銀行、移動(dòng)支付等方面?？v觀全年，其方向主要體現(xiàn)在平臺(tái)化和移動(dòng)化建設(shè)，并且線上線下相結(jié)合。在電子銀行方面，全面加快網(wǎng)上銀行、手機(jī)銀行、電話銀行產(chǎn)品和服務(wù)創(chuàng)新，大力發(fā)展短信、微信新型服務(wù)方式，我國主要商業(yè)銀行電子銀行業(yè)務(wù)替代率基本在80%以上（見圖3）;同時(shí)，商業(yè)銀行還加大了電商平臺(tái)的建設(shè)，例如工商銀行投產(chǎn)了融e購電商平臺(tái)、融e聯(lián)即時(shí)通信平臺(tái)和融e行直銷銀行三大互聯(lián)網(wǎng)金融平臺(tái);在網(wǎng)上銀行方面，中信銀行和寧波銀行等已經(jīng)開始了銀行網(wǎng)上社區(qū)的建設(shè)，為中小企業(yè)、個(gè)人用戶提供開放的服務(wù)平臺(tái);在社交網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)方面，光大銀行與新浪微博合作進(jìn)行輿情監(jiān)控和開發(fā)繳費(fèi)應(yīng)用。

（三）客戶管理的轉(zhuǎn)型

零售的關(guān)鍵在于對客戶的精準(zhǔn)定位，提供快捷高效的服務(wù)和精細(xì)化管理。商業(yè)銀行在過去對客戶管理普遍應(yīng)用了“二八理論”，即20%的客戶創(chuàng)造了80%的利潤，只對20%的高價(jià)值客戶進(jìn)行重點(diǎn)維護(hù)。但實(shí)際上金融客戶群體具有“長尾效應(yīng)”，80%的低價(jià)值客戶創(chuàng)造出來的價(jià)值總和同樣不可小覷?；ヂ?lián)網(wǎng)金融的成功之處在于除了抓住20%的高價(jià)值客戶之外，對剩余的中低價(jià)值客戶也進(jìn)行挖掘、發(fā)展和維護(hù)，提升客戶的忠誠度[7]?？蛻艄芾淼年P(guān)鍵在于用大數(shù)據(jù)的方法對客戶進(jìn)行細(xì)分并根據(jù)客戶的特征提供差異化的服務(wù)。商業(yè)銀行經(jīng)過長期的探索，逐步在分析海量客戶數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上建立了自己的客戶管理體系。如民生銀行建立了基于大數(shù)據(jù)的客戶關(guān)系管理體系，通過充分引入各類大數(shù)據(jù)智能商機(jī)挖掘模型，實(shí)現(xiàn)了智能化的目標(biāo)客戶推薦和產(chǎn)品推薦，其客戶關(guān)系管理體系包含交易鏈智能獲客模型、客戶價(jià)值彈性預(yù)測模型、產(chǎn)品精準(zhǔn)營銷模型、客戶流失預(yù)警模型，為全行客戶經(jīng)理進(jìn)行精確化的市場營銷提供了有力保障。工商銀行專門針對中高端客戶建立了中高端客戶流失風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警模型，該模型根據(jù)多個(gè)指標(biāo)將客戶分為“維護(hù)不到位客戶”、“理財(cái)逐利型客戶”、“結(jié)算交易戶”、“儲(chǔ)蓄客戶”、“外流型代發(fā)工資客戶”、“高端信用卡客戶”、“電子活躍戶”、“其他客戶”，并結(jié)合每類客戶特征，制定有針對性的批量挽留策略。

（四）風(fēng)險(xiǎn)管理的轉(zhuǎn)型

銀行零售與風(fēng)險(xiǎn)管理密不可分，強(qiáng)大的風(fēng)險(xiǎn)控制能力成就了互聯(lián)網(wǎng)金融普惠式的金融服務(wù)方式。如傳統(tǒng)的信用風(fēng)險(xiǎn)管理方法普遍存在非定量分析和缺乏實(shí)時(shí)性等，而且很多影響借款人信用的指標(biāo)并未作為變量反應(yīng)到模型中[8]。利用大數(shù)據(jù)挖掘的方法能深入找出影響客戶信用的特征因素，并將這些特征因素都作為變量來預(yù)測新的貸款人的信用程度。目前，“大數(shù)據(jù)+風(fēng)險(xiǎn)定價(jià)”已經(jīng)成為商業(yè)銀行貸款授信的主要方式，招商銀行推出的“閃電貸”是一款支持移動(dòng)端的純線上信貸產(chǎn)品，“閃電貸”能夠支持更廣的小額貸款用戶，是招商銀行實(shí)施零售貸款惠普金融計(jì)劃之一?！伴W電貸”根據(jù)客戶的風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)進(jìn)行差異化定義貸款利率，授信額度和貸款利率將由系統(tǒng)根據(jù)客戶過往數(shù)據(jù)每個(gè)月動(dòng)態(tài)調(diào)整一次。

" "四、大數(shù)據(jù)時(shí)代商業(yè)銀行零售業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)型建議

（一）需遵守市場規(guī)律，符合自身業(yè)務(wù)發(fā)展需要和應(yīng)用場景

當(dāng)前，在社會(huì)各界興起了一股重視大數(shù)據(jù)、應(yīng)用大數(shù)據(jù)的熱潮，各商業(yè)銀行都在積極開展大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略的制定和大數(shù)據(jù)技術(shù)的研發(fā)。大數(shù)據(jù)技術(shù)的應(yīng)用能夠?yàn)樯虡I(yè)銀行帶來巨大的經(jīng)濟(jì)效益，我們也要深刻的認(rèn)識(shí)到，商業(yè)銀行大數(shù)據(jù)建設(shè)是一個(gè)長期的過程，過早進(jìn)行大量投入，選擇了不適合自身實(shí)際的軟硬件，或者過于保守而無所作為都有可能給商業(yè)銀行發(fā)展帶來不利影響。因此發(fā)展大數(shù)據(jù)零售業(yè)務(wù)要符合市場規(guī)律，尋找符合自身業(yè)務(wù)發(fā)展的契機(jī)和大數(shù)據(jù)應(yīng)用場景，建立近期、中期和長期的目標(biāo)，不可操之過急。

（二）需要增強(qiáng)大數(shù)據(jù)的核心處理能力

首先，大數(shù)據(jù)的核心基礎(chǔ)是其平臺(tái)建設(shè)程度及信息整合能力。面對大數(shù)據(jù)的海量、類型豐富、實(shí)時(shí)產(chǎn)生和價(jià)值密度稀疏等特征，商業(yè)銀行需要對傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)進(jìn)行改造，建立起大規(guī)模、非結(jié)構(gòu)化、分布式與流計(jì)算的大數(shù)據(jù)倉庫。其次，提升大數(shù)據(jù)的核心處理能力要進(jìn)一步加強(qiáng)數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)的建立和數(shù)據(jù)質(zhì)量的治理。目前，來自銀行各部門、各渠道的信息標(biāo)準(zhǔn)往往存在差異，很多信息存在缺失和定義范圍模糊不清的問題，因此要建立統(tǒng)一的信息標(biāo)準(zhǔn)，推動(dòng)數(shù)據(jù)治理體系架構(gòu)和制度的建立，形成統(tǒng)一的、完整的客戶信息視圖。再次，是增強(qiáng)數(shù)據(jù)挖掘與分析能力，要利用大數(shù)據(jù)專業(yè)工具，建立統(tǒng)一的大數(shù)據(jù)挖掘與分析架構(gòu)和業(yè)務(wù)邏輯模型，規(guī)范大數(shù)據(jù)管理制度，將大數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化成商業(yè)銀行零售決策支持信息。

（三）需要更加豐富的信息來源與應(yīng)用方式

社交網(wǎng)絡(luò)的興起為銀行零售業(yè)務(wù)開辟了新渠道，網(wǎng)站、微博、論壇成為商業(yè)銀行新的數(shù)據(jù)來源。目前，商業(yè)銀行在大數(shù)據(jù)應(yīng)用上主要以結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)為主，對網(wǎng)絡(luò)日志、視頻和語音等半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)應(yīng)用尚淺，利用半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)或非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)分析對于輿情監(jiān)測、風(fēng)險(xiǎn)管理、客戶特征提取有重要意義。因此如何有效融合結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)與非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，建立非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)應(yīng)用方案是商業(yè)銀行提升零售能力的重要機(jī)制。

（四）需要加大金融創(chuàng)新力度

在云計(jì)算、生物識(shí)別、硬件智能化、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)等高科技驅(qū)動(dòng)下，未來大數(shù)據(jù)在商業(yè)銀行零售業(yè)務(wù)的應(yīng)用將不僅停留在業(yè)務(wù)分析和決策制定層面，而是包含了業(yè)務(wù)、管理、科技等若干層面的深度融合。如智慧銀行與生物識(shí)別支付是目前大數(shù)據(jù)與高新科技、金融業(yè)務(wù)、管理機(jī)制深度融合創(chuàng)新的最具代表性的產(chǎn)物，未來的商業(yè)銀行零售業(yè)務(wù)也將不斷的通過大數(shù)據(jù)創(chuàng)新應(yīng)用的方式完善業(yè)務(wù)流程、降低經(jīng)營成本和提升客戶體驗(yàn)。

（五）需要加強(qiáng)大數(shù)據(jù)安全管理

大數(shù)據(jù)能夠在很大程度上緩解信息不對稱問題，為商業(yè)銀行零售提供更有效的手段，如果管理不善，“大數(shù)據(jù)”本身也可能演化成“大風(fēng)險(xiǎn)”。大數(shù)據(jù)應(yīng)用改變了數(shù)據(jù)安全風(fēng)險(xiǎn)的特征，不僅需要新的管理方法，還必須納入到全面風(fēng)險(xiǎn)管理體系，進(jìn)行統(tǒng)一監(jiān)控和治理。為了確保大數(shù)據(jù)的安全，商業(yè)銀行必須抓住以下三個(gè)關(guān)鍵環(huán)節(jié)：一是協(xié)調(diào)大數(shù)據(jù)鏈條中的所有機(jī)構(gòu)，共同推動(dòng)數(shù)據(jù)安全標(biāo)準(zhǔn)，加強(qiáng)產(chǎn)業(yè)自我監(jiān)督和技術(shù)分享;二是加強(qiáng)與監(jiān)管機(jī)構(gòu)合作交流，借助監(jiān)管服務(wù)的力量，提升自身的大數(shù)據(jù)安全水準(zhǔn);三是主動(dòng)與客戶在數(shù)據(jù)安全和數(shù)據(jù)使用方面加強(qiáng)溝通，提升客戶的數(shù)據(jù)安全意識(shí)，形成大數(shù)據(jù)風(fēng)險(xiǎn)管理的合力效應(yīng)。

（六）需要加強(qiáng)行內(nèi)溝通協(xié)作與行外廣泛聯(lián)合

首先要加強(qiáng)行內(nèi)各部門的團(tuán)結(jié)協(xié)作，共同打造一支復(fù)合型的大數(shù)據(jù)專業(yè)團(tuán)隊(duì)，不僅要掌握數(shù)理建模和數(shù)據(jù)挖掘的技術(shù)，還要具備良好的業(yè)務(wù)理解力，提升商業(yè)銀行對大數(shù)據(jù)的理解、分析和應(yīng)用能力。其次，商業(yè)銀行應(yīng)充分吸收互聯(lián)網(wǎng)金融的先進(jìn)經(jīng)驗(yàn)，與百度、阿里巴巴、騰訊等大型互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)建立合作，共同打造商業(yè)銀行互聯(lián)網(wǎng)金融平臺(tái)等零售新模式;同時(shí)可與國內(nèi)國際頂尖的大數(shù)據(jù)服務(wù)商（如IBM、SAS、Teradata等）共同打造商業(yè)銀行的大數(shù)據(jù)應(yīng)用聯(lián)合實(shí)驗(yàn)室，建立完備的管理體制和激勵(lì)機(jī)制，由實(shí)驗(yàn)室統(tǒng)一負(fù)責(zé)大數(shù)據(jù)方案的制定、實(shí)驗(yàn)、評(píng)價(jià)、推廣和升級(jí)，促進(jìn)大數(shù)據(jù)向價(jià)值資產(chǎn)的轉(zhuǎn)換。

（七）要注意信息脫媒帶來的風(fēng)險(xiǎn)

這種風(fēng)險(xiǎn)主要來自兩方面，一是經(jīng)濟(jì)金融活動(dòng)產(chǎn)生的數(shù)據(jù)快速膨脹，銀行占有和產(chǎn)生的數(shù)據(jù)占比大幅下降，新數(shù)據(jù)的產(chǎn)生和保存不再依賴銀行;二是過去通過商業(yè)銀行的數(shù)據(jù)流和信息流，現(xiàn)在則通過新的渠道和載體直接與信息輸出和接收方進(jìn)行傳遞，商業(yè)銀行不再是信息交易中的重要一環(huán)。信息脫媒將會(huì)帶來信息數(shù)據(jù)的減少和滯后，缺少數(shù)據(jù)將會(huì)成為商業(yè)銀行零售業(yè)務(wù)的屏障，因此，商業(yè)銀行應(yīng)該展開合作，積極獲取更為廣泛、更為獨(dú)立的數(shù)據(jù)和信息來源。

參考文獻(xiàn)：

[1]王靜.競爭與融合：金融變局中商業(yè)銀行抉擇[J].海南金融，2015（8）：62-65.

[2]鄭志來.互聯(lián)網(wǎng)金融、金融脫媒與中小微企業(yè)融資路徑研究[J].西南金融，2015（3）：52-56.

[3]李文蓮，夏健明.基于“大數(shù)據(jù)”的商業(yè)模式創(chuàng)新[J].中國工業(yè)經(jīng)濟(jì)，2013，（5）：83-95.

[4]蔚趙春，凌鴻.商業(yè)銀行大數(shù)據(jù)應(yīng)用的理論、實(shí)踐與影響[J].上海金融，2013（9）：28-32.

[5]操基平.我國反洗錢可疑交易數(shù)據(jù)質(zhì)量治理對策分析[J].上海金融，2012（10）：103-106.

[6]齊永智，張夢霞.全渠道零售：演化、過程與實(shí)施[J].中國流通經(jīng)濟(jì)，2014（12）：115-121.

[7]徐雄心.淺談個(gè)人中高端客戶的維護(hù)與拓展[J].經(jīng)濟(jì)師，2013，（7）：112-112.

[8]劉燕云.互聯(lián)網(wǎng)與普惠金融發(fā)展[J].中國金融，2015（9）：85-86.