商業(yè)銀行經(jīng)營(yíng)管理優(yōu)化策略研究

董倩

【摘 ?要】隨著移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算、大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的不斷發(fā)展，大數(shù)據(jù)在銀行業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用日趨深入。論文以大數(shù)據(jù)時(shí)代為背景，對(duì)大數(shù)據(jù)在商業(yè)銀行中的應(yīng)用現(xiàn)狀和存在的問(wèn)題進(jìn)行研究。論文運(yùn)用SWOT分析法對(duì)商業(yè)銀行目前的優(yōu)勢(shì)、劣勢(shì)、機(jī)遇和挑戰(zhàn)進(jìn)行分析，發(fā)現(xiàn)現(xiàn)階段銀行業(yè)在經(jīng)營(yíng)管理上的問(wèn)題，結(jié)合大數(shù)據(jù)應(yīng)用，從精準(zhǔn)營(yíng)銷、客戶關(guān)系管理、風(fēng)險(xiǎn)控制和用戶信用管理四個(gè)方面，提出優(yōu)化商業(yè)銀行經(jīng)營(yíng)管理的策略。

【Abstract】With the continuous development of mobile internet， cloud computing and big data mining technology， the application of big data in the banking industry is increasingly in-depth. Taking the big data era as the background， the paper studies the status quo and existing problems of the application of big data in commercial banks. This paper uses SWOT analysis method to analyze the advantages， disadvantages， opportunities and challenges of commercial banks at present， and finds out the problems in the operation and management of the banking industry at this stage. Combined with the application of big data， this paper puts forward strategies to optimize the operation and management in commercial banks from four aspects of precision marketing， customer relationship management， risk control and user credit management.

【關(guān)鍵詞】大數(shù)據(jù);商業(yè)銀行;經(jīng)營(yíng)策略

【Keywords】big data; commercial banks; operation strategies

【中圖分類號(hào)】F830.33 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 【文獻(xiàn)標(biāo)志碼】A ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 【文章編號(hào)】1673-1069（2020）04-0031-02

1 商業(yè)銀行業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用的特點(diǎn)

2017年人民銀行和銀保監(jiān)會(huì)分別在《中國(guó)金融業(yè)信息技術(shù)“十三五”發(fā)展規(guī)劃》中提出，商業(yè)銀行要引入大數(shù)據(jù)等新技術(shù)，推進(jìn)大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，加快推動(dòng)銀行業(yè)務(wù)創(chuàng)新，加強(qiáng)風(fēng)險(xiǎn)控制能力。大數(shù)據(jù)已經(jīng)被提升到了國(guó)家戰(zhàn)略高度，在銀行業(yè)運(yùn)用過(guò)程中取得了一定的成果[1]。

數(shù)據(jù)容量大。我國(guó)商業(yè)銀行長(zhǎng)期的業(yè)務(wù)開(kāi)展，使得銀行業(yè)“天然”擁有海量數(shù)據(jù)，商業(yè)銀行的主要數(shù)據(jù)是圍繞柜面業(yè)務(wù)系統(tǒng)、信貸管理系統(tǒng)和風(fēng)險(xiǎn)控制系統(tǒng)等產(chǎn)生結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。商業(yè)銀行推出的電子金融服務(wù)系統(tǒng)，使得一些非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)信息開(kāi)始產(chǎn)生，包括指紋和人臉識(shí)別等。數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)復(fù)雜，移動(dòng)互聯(lián)的發(fā)展促使半結(jié)構(gòu)化、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)爆發(fā)式增長(zhǎng)。數(shù)據(jù)資產(chǎn)化，利用價(jià)值大。商業(yè)銀行在穩(wěn)健經(jīng)營(yíng)中對(duì)數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性有很高的要求，利用好銀行已有的海量數(shù)據(jù)，應(yīng)用在客戶識(shí)別、風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別和產(chǎn)品營(yíng)銷等不同場(chǎng)景下，更好地實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)資產(chǎn)的增值。

2 基于大數(shù)據(jù)應(yīng)用的商業(yè)銀行經(jīng)營(yíng)策略的SWOT分析

2.1 擁有的優(yōu)勢(shì)（Strength）

成本控制優(yōu)勢(shì)。隨著信息技術(shù)發(fā)展，商業(yè)銀行能夠?qū)崿F(xiàn)現(xiàn)有業(yè)務(wù)流程的自動(dòng)化，大大降低了物理網(wǎng)點(diǎn)的工作人員數(shù)量，降低了銀行的運(yùn)營(yíng)成本。隨著云計(jì)算能力的提高和技術(shù)的成熟，云計(jì)算系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)均保存在“云”端，減少關(guān)于IT基礎(chǔ)設(shè)施的建設(shè)、單位數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和處理的成本。

營(yíng)銷效率優(yōu)勢(shì)。商業(yè)銀行通過(guò)本身的海量數(shù)據(jù)進(jìn)行深度挖掘，對(duì)客戶進(jìn)行靜態(tài)特征、行為特征、傾向預(yù)測(cè)三個(gè)層次的刻畫(huà)，構(gòu)建客戶體系，進(jìn)行營(yíng)銷活動(dòng)的精確推送。通過(guò)分析客戶上下游相互關(guān)系，了解客戶間業(yè)務(wù)等往來(lái)情況，發(fā)掘新的潛在客戶，確定交叉銷售目標(biāo)，提高了客戶服務(wù)效率及營(yíng)銷精準(zhǔn)度。

風(fēng)險(xiǎn)管理優(yōu)勢(shì)。銀行在傳統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)控制方面積累了豐富經(jīng)驗(yàn)，這些為大數(shù)據(jù)挖掘、傳輸、存儲(chǔ)與安全應(yīng)用提供了相對(duì)成熟的基礎(chǔ)環(huán)境。將大數(shù)據(jù)、人工智能等技術(shù)作為風(fēng)控工具應(yīng)用到風(fēng)險(xiǎn)控制工作，提升風(fēng)險(xiǎn)控制效率和精準(zhǔn)度。

2.2 存在的劣勢(shì)（Weakness）

業(yè)務(wù)同質(zhì)化。我國(guó)商業(yè)銀行盈利的主要業(yè)務(wù)是貸款業(yè)務(wù)，少有針對(duì)客戶需求設(shè)計(jì)開(kāi)發(fā)的特色產(chǎn)品。因此，大數(shù)據(jù)的應(yīng)用范圍可以深入其他能夠盈利的業(yè)務(wù)，如銀行業(yè)的中間業(yè)務(wù)。利用大數(shù)據(jù)優(yōu)勢(shì)，找準(zhǔn)銀行的自身業(yè)務(wù)定位，打造差異化的競(jìng)爭(zhēng)模式。

數(shù)據(jù)共享程度不高。各家商業(yè)銀行均擁有自己的系統(tǒng)，出于自身利益考慮，幾乎不存在分享機(jī)制，導(dǎo)致大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)建設(shè)效率低、數(shù)據(jù)利用率低、在整體上缺乏系統(tǒng)性，各銀行只能描繪客戶在本行的交易畫(huà)像，不能展示出客戶的金融全貌。

2.3 擁有的機(jī)會(huì)（Opportunity）

強(qiáng)化優(yōu)勢(shì)。商業(yè)銀行傳統(tǒng)所具備的安全、穩(wěn)定、誠(chéng)信等優(yōu)勢(shì)可以通過(guò)大數(shù)據(jù)應(yīng)用進(jìn)一步鞏固強(qiáng)化。在風(fēng)險(xiǎn)管理中進(jìn)一步利用大數(shù)據(jù)，提高銀行自身的安全性。在營(yíng)銷方面，不斷完善客戶畫(huà)像，了解客戶真實(shí)需求，實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)營(yíng)銷。成本控制方面，隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)的不斷成熟，人力成本、設(shè)備成本和運(yùn)營(yíng)成本也將不斷降低[2]。

金融產(chǎn)品的創(chuàng)新。在大數(shù)據(jù)時(shí)代，銀行業(yè)不斷進(jìn)行產(chǎn)品創(chuàng)新，以滿足客戶個(gè)性化需求。這就需要深入了解客戶的核心需求，利用大數(shù)據(jù)建立數(shù)據(jù)模型，為其定制專屬于消費(fèi)者自己的金融產(chǎn)品，提升用戶的體驗(yàn)滿意度。

2.4 面臨的威脅（Threat）

銀行業(yè)與互聯(lián)網(wǎng)金融企業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)加劇。信息技術(shù)的快速發(fā)展，促使互聯(lián)網(wǎng)金融呈現(xiàn)出爆炸式的發(fā)展態(tài)勢(shì)?；ヂ?lián)網(wǎng)金融模式具有資金配置效率高、交易成本低、支付便捷、普惠性等特點(diǎn)。互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)加快布局金融業(yè)，對(duì)整個(gè)銀行業(yè)的核心業(yè)務(wù)產(chǎn)生沖擊，擠占了原本屬于傳統(tǒng)銀行業(yè)的利潤(rùn)空間。

數(shù)據(jù)的安全性問(wèn)題。首先，隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展，數(shù)據(jù)量的大幅增加導(dǎo)致了數(shù)據(jù)的嚴(yán)重失真，大量無(wú)序低效的無(wú)用信息混進(jìn)數(shù)據(jù)庫(kù)形成垃圾數(shù)據(jù)，增加信息誤讀的風(fēng)險(xiǎn)。其次，商業(yè)銀行運(yùn)用云平臺(tái)也伴隨著一定的風(fēng)險(xiǎn)：一是網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)與存儲(chǔ)中心可能存在漏洞引起技術(shù)安全風(fēng)險(xiǎn);二是海量客戶信息與個(gè)人隱私信息的泄露風(fēng)險(xiǎn)。

3 基于大數(shù)據(jù)應(yīng)用的商業(yè)銀行經(jīng)營(yíng)管理優(yōu)化策略

3.1 精準(zhǔn)營(yíng)銷

大數(shù)據(jù)應(yīng)用更強(qiáng)調(diào)相關(guān)關(guān)系釋放出的潛在價(jià)值。商業(yè)銀行擁有海量數(shù)據(jù)，可利用聚類分析，挖掘出更多數(shù)據(jù)中含有的潛在特性，幫助商業(yè)銀行進(jìn)行市場(chǎng)細(xì)分。通過(guò)大數(shù)據(jù)挖掘中的關(guān)聯(lián)分析相關(guān)關(guān)系，發(fā)掘新的潛在客戶，確定交叉銷售目標(biāo)。大數(shù)據(jù)不斷推進(jìn)金融產(chǎn)品創(chuàng)新。商業(yè)銀行通過(guò)大數(shù)據(jù)挖掘?yàn)榭蛻籼峁┎町惢?wù)和定制化價(jià)格。根據(jù)對(duì)海量數(shù)據(jù)的分析預(yù)測(cè)，建立相應(yīng)策略模型，掌握客戶的消費(fèi)習(xí)慣和行為特征，實(shí)現(xiàn)創(chuàng)新式的營(yíng)銷、無(wú)縫多渠道的銷售、個(gè)性化的服務(wù)[3]。

3.2 客戶關(guān)系管理

商業(yè)銀行業(yè)務(wù)同質(zhì)化嚴(yán)重，客戶管理十分重要。在互聯(lián)網(wǎng)背景下，金融脫媒現(xiàn)象加速，碎片化金融產(chǎn)品抓住了市場(chǎng)需求，提供差異化產(chǎn)品的同時(shí)也剝奪了銀行的客戶資源。因此，運(yùn)用大數(shù)據(jù)挖掘方法可以為商業(yè)銀行提供更精確的客戶關(guān)系管理。商業(yè)銀行可以與其他行業(yè)或大數(shù)據(jù)公司形成合作關(guān)系，以獲取客戶出行、交易習(xí)慣等數(shù)據(jù)，進(jìn)行客戶信用評(píng)分，當(dāng)客戶提出需求時(shí)，商業(yè)銀行利用人工智能進(jìn)行判斷。商業(yè)銀行還可利用大數(shù)據(jù)更精準(zhǔn)地預(yù)測(cè)客戶流失概率，并對(duì)相應(yīng)超過(guò)客戶流失概率閾值的客戶實(shí)行定制化客戶挽留措施[4]。

3.3 風(fēng)險(xiǎn)控制

銀行業(yè)作為高經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)的行業(yè)，風(fēng)險(xiǎn)控制是其生存和發(fā)展的基礎(chǔ)。通過(guò)大數(shù)據(jù)技術(shù)擴(kuò)容傳統(tǒng)商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)管理的數(shù)據(jù)源并處理半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化的各類數(shù)據(jù)，構(gòu)建大數(shù)據(jù)風(fēng)險(xiǎn)管控平臺(tái)，全面收集客戶的數(shù)據(jù)。注重內(nèi)外部數(shù)據(jù)的融合，整合銀行內(nèi)部積累的金融信息，同時(shí)，獲取外部數(shù)據(jù)或公共信息等數(shù)據(jù)，降低信息不對(duì)稱程度，增強(qiáng)風(fēng)險(xiǎn)控制能力。建立風(fēng)險(xiǎn)管控模型，可以借鑒國(guó)內(nèi)外同業(yè)的做法，設(shè)計(jì)符合實(shí)際要求的模型，根據(jù)實(shí)際情況開(kāi)展訓(xùn)練，輸入實(shí)際的數(shù)據(jù)進(jìn)行模型訓(xùn)練和驗(yàn)證，合理地改進(jìn)模型的配置參數(shù)，提高模型的準(zhǔn)確度[5]。

3.4 信用管理

商業(yè)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)管理對(duì)商業(yè)銀行的貸款決策具有顯著影響。商業(yè)銀行要構(gòu)建人工和數(shù)據(jù)相結(jié)合的模式，運(yùn)用大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，集合內(nèi)外信息資源，形成覆蓋所有機(jī)構(gòu)、所有客戶、所有產(chǎn)品的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)分析和預(yù)警控制網(wǎng)絡(luò)，提高信用風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警水平。利用大數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)貸款業(yè)務(wù)的貸前、貸中和貸后全過(guò)程管理。強(qiáng)化貸前風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別，在客戶審批階段，依托行內(nèi)信用數(shù)據(jù)庫(kù)、評(píng)級(jí)系統(tǒng)及反欺詐平臺(tái)，提前對(duì)客戶可能存在的違約風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行精準(zhǔn)判斷;強(qiáng)化貸中審批自主化，大數(shù)據(jù)信貸審批系統(tǒng)以風(fēng)控評(píng)分卡模型的自動(dòng)審核為主，加以人工審核進(jìn)行輔助的模式;強(qiáng)化貸后風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測(cè)，商業(yè)銀行要建立信貸投放、資產(chǎn)質(zhì)量等多維度的信用風(fēng)險(xiǎn)日常監(jiān)測(cè)指標(biāo)體系。

【參考文獻(xiàn)】

【1】韓雪峰，朱青，馬文捷.商業(yè)銀行應(yīng)用大數(shù)據(jù)的安全風(fēng)險(xiǎn)防范研究[J].江蘇商論，2017（11）：88-92.

【2】齊貴柱，齊苑博.大數(shù)據(jù)時(shí)代商業(yè)銀行大數(shù)據(jù)分析研究[J].財(cái)經(jīng)界，2019，500（01）：128-129.

【3】屈波，王玉晨，楊運(yùn)森.互聯(lián)網(wǎng)金融沖擊下傳統(tǒng)商業(yè)銀行的應(yīng)對(duì)策略研究——基于SWOT分析方法[J].西部金融，2015（1）：41-45.

【4】嚴(yán)文樞.關(guān)于商業(yè)銀行大數(shù)據(jù)應(yīng)用的思考和探析[J].福建電腦，2014（7）：68-69.

【5】信懷義.商業(yè)銀行大數(shù)據(jù)的應(yīng)用現(xiàn)狀與發(fā)展研究[J].中國(guó)金融電腦，2016（8）：26-28.