淺談大數據在商業(yè)銀行中的運用與發(fā)展

趙子罡

摘要：在大數據時代下，如何深入挖掘數據價值，加強數據核心競爭力，是商業(yè)銀行需要面臨的重要課題。文章對大數據在商業(yè)銀行中的運用和發(fā)展進行了簡要分析，以供借鑒。

關鍵詞：大數據;商業(yè)銀行;核心競爭力

大數據時代的到來為各行各業(yè)的發(fā)展均帶來了較大影響，對于傳統(tǒng)的銀行行業(yè)來說，大數據在為其帶來機遇的同時，也使其自身面臨較為嚴峻的挑戰(zhàn)。商業(yè)銀行要想得到更好的發(fā)展，就需要加大對大數據的研究力度，實現產品和管理上的創(chuàng)新與優(yōu)化，進而完善風險防控水平，促進自身的全面發(fā)展。

一、大數據

大數據是隨著IT行業(yè)的發(fā)展而興起的一種新型技術風潮，其具有數據容量大、種類多樣、實效性高、價值密度低等優(yōu)勢。大數據的出現將傳統(tǒng)文字形式的傳輸模式轉化成了圖片、視頻、文字等多樣化的傳輸形式，并通過其快速的處理系統(tǒng)，實現了信息數據的實時傳遞，滿足了現今人們的需求。不過由于大數據涵蓋范圍較廣，所以在信息的真實性上還存在一定問題，有待進一步提升。大數據技術不僅是為了獲取更多的信息量，更主要的是提升數據處理的專業(yè)水平，實現數據自身價值的發(fā)揮。

二、大數據對商業(yè)銀行的影響

（一）改變了商業(yè)銀行客戶獲取的模式

傳統(tǒng)商業(yè)銀行運營模式下，客戶的獲取主要是通過物理網點建設實現的，但是在大數據時代下，客戶獲取渠道被進一步拓展，商業(yè)銀行可以通過互聯網技術以及遠程操控的形式來提升自身的客戶量，從而打破傳統(tǒng)渠道中時間和空間上的限制，拓展了銀行的業(yè)務范圍。同時，銀行可以通過生活場景的有效切換，來提升新客戶數量，減少相應成本的損耗。在產品銷售時，銀行業(yè)可以通過互聯網，將產品的相關信息放上去，讓用戶自行瀏覽，選擇想要購買的產品，或者還可以根據閱讀和瀏覽情況進行分析和深入挖掘，向客戶自動實行產品的推送，提高銷售效率。

（二）完善了商業(yè)銀行風險管理

通過大數據技術的應用，對客戶的信息實行了深入的分析和研究，這為商業(yè)銀行進行客戶綜合能力的評價提供了重要依據。通過大數據分析，行業(yè)銀行可以詳細的了解到客戶的征信情況、交易流水、通訊數據等內容，并通過這些數據的整合，實現對客戶的風險預測與評估，防止信息不對稱情況的出現。另外，利用大數據技術對客戶信息進行分析的過程中，可以結合客戶實際情況實現風險等級的及時調整，從而提高風險管控能力，為自身發(fā)展提供助力。

（三）實現商業(yè)銀行盈利模式的變革和優(yōu)化

商業(yè)銀行原有的盈利模式以存貸利差為主，這使得銀行的發(fā)展相對遲緩，不過在大數據時代下，傳統(tǒng)運營模式發(fā)生了較大變革，其不再追求資產規(guī)模的擴大，如今增大資產利用率成為目前銀行發(fā)展的主流趨勢。又由于客戶存款和貸款需求的不同，對于利率的敏感性也存在一定差異，所以對于銀行定價管理的要求也越來越嚴格。這對于銀行的定價管理提出了更高要求。通過大數據技術的應用，銀行可以對客戶的交易流水、存款變動、貸款情況等信息數據進行詳細分析，并結合這些數據計算出客戶的利率敏感性曲線，之后再根據敏感性曲線數值對客戶予以準確劃分，符合差異化定價的要求。通過這種方式解決了傳統(tǒng)粗放式存款定價管理中存在的問題，有效增大了對客戶資金的利用率，滿足不同客戶的需求，進而推動銀行管理向著精細化、高效化方向發(fā)展。

三、大數據下商業(yè)銀行面臨的挑戰(zhàn)

（一）數據存儲和開發(fā)

數據存儲和開發(fā)方面的挑戰(zhàn)是商業(yè)銀行風險控制中面臨的首要難題。受到技術等諸多方面的影響，我國商業(yè)銀行風險控制體系中數據庫的建立模式仍處在結構化數據方案的設定上。不過在大數據環(huán)境下，數據信息的數量呈現極速增長，數據來源渠道和種類也在不斷增加，對于數據庫存儲量的要求也在不斷提升。所以商業(yè)銀行要想完善自身風險控制水平，就需要加大對數據存儲和開發(fā)方面的力度，擴大數據庫的容量，提升軟硬件設施的配套效率，全面完善大數據系統(tǒng)的構建。

（二）數據安全

大數據雖然有效解決了商業(yè)銀行數據不對稱帶來的影響，提高了銀行日常運營工作的效率，但是如果管理力度不足，管理方式不合理，勢必會導致數據存在各種風險隱患，阻礙商業(yè)銀行的穩(wěn)定運營。所以在大數據環(huán)境下，需要結合安全風險的相關特征，制定合理的管控模式，減少數據風險的產生。

（三）人才資源的分析

人才資源是商業(yè)銀行較為重要的組成部分，加大對其分析力度，對于商業(yè)銀行運營管理有著顯著效果。以往在進行人才資源數據分析時，一般都是在基礎需求之上實行樣本數據的分析，之后再進行商業(yè)銀行經營版圖的勾畫。不過在大數據下，則是從總體樣本分析開始，根據業(yè)務內容的不斷豐富以及服務范圍的拓展，來提高分析數據的全面性，同時大數據能夠將銀行運營中較為零散的數據信息予以重新整合和統(tǒng)計，做到細致快速的分析，進而以此為風險管控提供更多可靠依據。在這樣的模式下，商業(yè)銀行人才資源分析的準確率得到了顯著提升，避免了傳統(tǒng)分析模式中存在的弊端。另外，通過相關知識和技能的合理應用，還實現了信息挖掘以及數據模型的構建，為商業(yè)銀行發(fā)展提供了幫助。

（四）大數據的集成和整合

大數據技術的應用為商業(yè)銀行風險管控水平的提高奠定了堅實基礎。但是由于信息量較大，在集成和整合過程中，也存在著較多的問題，需要對其予以合理把控。大數據環(huán)境下，商業(yè)銀行所面臨的的信息環(huán)境也越來越復雜，信息形態(tài)、種類以及來源也將逐漸增多。因此，必須對多種來源、不同類型、不同結構的數據信息實行更有效的集成和整合，突破原有數據化和非結構化數據兩者之間的局限，這樣才可以盡快建立起更加健全的大數據信息視圖。

四、大數據時代促進商業(yè)銀行發(fā)展的建議

（一）內部組織架構的建立

相關人員應當合理應用大數據思維和技術進行信息源的拓展，制定合理IDE大數據戰(zhàn)略和業(yè)務轉型戰(zhàn)略，明確轉型步驟和路徑，進而構建較為完善的金融服務體系。在現階段商業(yè)銀行數據服務體系構建中，結構化數據庫和非結構化數據庫資源的有效整合是較為重要的內容，通過對大數據集合中的數據，做到多維分析、數據挖掘和價值發(fā)現，讓數據信息資產價值達到最大化。

（二）通過全方位數據應用提高銀行管理水平

本文提及的全方位數據包含了多數據源管理、實時數據決策和基礎數據預測這三部分內容。在實際應用中，通過對數據的高度整合、集成、挖掘和分析，構建精準的數據庫系統(tǒng)，保證數據資源的準確性，進而為后期決策提供幫助。同時在數據應用中，還應結合實際工作需求進行數據的合理轉化，有效強化經營管理效果，提高服務質量。

（三）基礎數據平臺的建設

首先，對現有的經營管理數據予以整合，建立完善的管控體系，為基礎數據平臺的建立提供幫助;其次，通過與數據分析廠商之間的有效協(xié)作，實現各種媒體技術的應用效率，加大數據分析和處理力度，進而實現開放性平臺架構的建設。再者，允許第三方客戶進行個性化增值服務業(yè)務的開發(fā)和推廣，以更多的獲取客戶資料數據。從商業(yè)銀行數據共享的視角，根據半結構化、非結構化和結構化數據的特征，為大數據制定統(tǒng)一的標準，構建以內部與外部共享為基礎的標準數據流程，及適用內外部不同需求的統(tǒng)一標準模型。

（四）加大與大數據平臺的合作力度，實現數據生態(tài)的建立

商業(yè)銀行可加大與電商、電信、社交網絡等平臺的合作力度，實現信息數據的實時傳輸和共享，從而提高大數據的應用效率，做到金融生態(tài)環(huán)境的創(chuàng)建，進一步推動自身以及社會經濟的發(fā)展。另外，商業(yè)銀行業(yè)可以通過與社會媒體之間的網絡合作，利用先進的媒體技術來實現金融社交圈的建立，從而完善數據庫內容，提高客戶信息獲取效率和準確性。再者，還可應用自身對客戶信息的掌握情況，與金融信息實行對比和融合，加快客戶信息轉換速度，進而全面發(fā)揮出金融平臺的效用。

（五）加強專業(yè)團隊的構建，提高數據管理水平

首先要明確大數據發(fā)展方向。在現有數據庫的基礎上引進先進的設備、技術和平臺，加大專業(yè)人才的培訓力度，不斷進行管理模式和機制的創(chuàng)新與優(yōu)化。其次，加強對大數據的管理，在扶持大數據在電商企業(yè)應用的同時，還需大力支持大數據在基礎科學研究、國防以及若干關鍵領域的應用研究，通過加大大數據的應用，增強各行各業(yè)的技術能力。最后，加強數據分析人才隊伍的建設。專業(yè)人才對于大數據環(huán)境下商業(yè)銀行的發(fā)展有著重要作用。加大人才培養(yǎng)力度，完善自身的工作水平，可以有效提高工作人員的業(yè)務處理效率，科學分析大數據，從而推動商業(yè)銀行的進一步發(fā)展。

五、結語

商業(yè)銀行在運營發(fā)展中通過大數據的應用，一方面可以完善數據庫的構建，加強對客戶信息的分析和處理;另一方面也可以優(yōu)化和完善傳統(tǒng)的管理模式，構建完善的大數據平臺，進而優(yōu)化運營管理體系，為企業(yè)自身的發(fā)展提供助力。

參考文獻：

[1]莊道通.淺談大數據在商業(yè)銀行中的應用[J].勞動保障世界，2017（23）.

[2]李志華.大數據在商業(yè)銀行中的運用與發(fā)展[J].時代金融，2017（18）.

（作者單位：中國海洋大學）