金融大資料與商業價值創新

經過20多年的發展，中國金融業到了一個新的發展階段，在取得成績的同時，也将面臨更加錯綜複雜的風險和挑戰，全球經濟一體化在逐漸推進，全球經濟在緩慢的複蘇中，新的金融監管也進入付諸實施階段，國内金融脫媒和利率市場化程序加速，商業銀行的發展進入到一個高速增長後的轉折期，或者是一個新的瓶頸期，在這個新的過程當中，商業銀行也将面臨新的挑戰，就是以大資料、網際網路金融為代表的新型商業模式的挑戰，如何因勢而變，将金融大資料轉化為商業價值，是值得我們深入研究的問題。

一、商業銀行發展金融大資料的背景

（一）網際網路+大資料将徹底改變商業銀行傳統的經營模式

網際網路和大資料技術的到來，改變了傳統商業模式，包括交易模式、流通模式，也改變了消費者習慣，甚至商業模式、理念和金融文化上的一系列變化。這種金融服務模式是具有尊重客戶體驗、強調互動式服務、主張開放、便捷快速和互動的特點，消費者在很大程度上掌握了資訊主動權，他們主動尋找自己想要的産品和服務，不再像以往那麼忠誠于自己的開戶銀行，也不一定願意聽從銀行的消費引導，因為有些客戶掌握的資訊并不比銀行少，銀行傳統的中介功能正在改變，是以商業銀行的發展要以客戶為本，體驗至上，通過資料感覺客戶的需求，為客戶提供精準的服務。

（二）商業銀行資訊化發展的必然趨勢

從商業銀行的資訊化曆程來看，資料品質和曆史長度都是非常好的，完整性不錯，但缺點是，過去商業銀行資訊的建設是分步驟、漸進式的，系統之間整合不夠，業務運作和管理系統分隔，或者各種子公司、子業務之間彼此獨立、架構複雜、流程過長、閑置和浪費同時并存。在這樣的情況下，感受到的是擁有大量資訊，但資訊條線化、局部化、碎片化嚴重。我想未來優秀的銀行首先應該是資料大行，更是資料分析、資料解讀的優秀銀行，要從資料中獲得洞察力，擷取價值，赢得明天。

（三）商業銀行風險控制的要求

商業銀行的核心競争力是風險控制能力，把存款變成貸款的轉換，是決定一家金融機構競争力的緻命的一躍。商業銀行在風險管理方面，過去偏重于專業團隊、專業經驗、現場調查、資料分析，将來也要運用大資料技術。盡管銀行有很好的前台，有客戶經理，但是由于社會經濟生活的複雜性，客戶經理的能力難以掌握企業足夠的資訊。是以，如何運用好大資料來進行資訊的挖掘和分析，再與商業銀行的傳統優勢、經驗、專業團隊結合起來，促使信貸風險控制提升到一個新的階段，這是商業銀行轉型發展必須要思考和面對的問題。

二、商業銀行發展金融大資料的優勢

（一）資料資訊豐富

商業銀行在資訊方面非常的富有，無論是支付業務，還是儲蓄業務，商業銀行天然就是客戶資金資訊的積累場所。支付業務為銀行提供了資金轉移的動态資料，儲蓄業務為銀行聚集了資金規模的靜态資料。但在傳統模式下，銀行持有的資料更多展現為以單一客戶、單一交易為唯獨的散點資料，缺乏時間、空間等唯獨的關聯性。今後要把資訊整合、處理、分析、挖掘、利用好，為客戶提供一攬子的金融服務。

（二）資料關聯性強

商業銀行資料與社會資料有廣泛的關聯性，銀行作為服務業機構，其與社會各部門運作聯系密切。從企業金融服務看，銀行可以關聯産業資訊、流通鍊資訊、财稅資訊等；從個人金融服務看，銀行介入到行為資訊、消費資訊、家庭資訊等。在銀行服務相對發達和普及的環境下，實體部門和銀行在資訊資料互動上會呈現出密切而頻繁的狀态。這種資料關聯性強的優勢，有利于建構完整的客戶資料。

（三）資料的歸集點

無論誰做金融業務，最終都要和銀行賬戶連接配接，客戶的資金從商業銀行的賬戶出發，在社會轉一圈又回到賬戶之中，銀行賬戶是資金的來源地和歸宿點，這說明銀行的信用仍是金融業務的基礎，線下服

務仍然是銀行的強項、在複雜的金融業務，如：公司業務、同業業務中，還是需要線下的、專業團隊的服務來支撐，線上線下業務的結合就是商業銀行的優勢。

三、如何充分挖掘金融大資料商業價值

（一）以大資料促進産業鍊金融發展

産業鍊金融是将傳統行業深度融合，整合核心企業、上下遊企業、倉儲物流服務商、政府機構和金融機構等的産應鍊資訊，實作商流、物流、資金流和資訊流的智能彙集打通，以大資料的技術将各種資訊資料分析結果充分運用到産應鍊中，為生産企業、貿易商和終端使用者等提供更全面、更有效、更有針對性的金融服務。

近年來，商業銀行逐漸在産業鍊金融大資料領域展開探索，招商銀行推出了智慧産應鍊2.0，将大資料與産業鍊金融融合，聚焦核心客戶，打造産業網際網路趨勢下的泛産業金融體系，實作以大資料分析為基礎，以客戶為中心的“端到端”閉環金融服務，成為“核心客戶的核心銀行”。

大資料在産業鍊領域的應用主要是創新企業信用資訊來源。資訊可視化，即通過系統對接、平台互聯、交易內建，基于大資料挖掘的信用評價，充分利用産業鍊模式自身的特點，通過對海量資料的分析，實時判斷交易者的信用變化及信用水準以及征信體系。

（二）以大資料建構金融社交圈

随着電子商務的發展，移動金融正在從簡單的交易替代、産品傳遞等交易管道，向營銷新媒體和銷售新管道轉型，服務定位則從産品功能的提供，向客戶體驗的全面提升轉型，以金融服務為基礎的金融社交圈也将成為商業銀行商業價值的展現，在移動社交圈中，使用者能夠将生活、消費、社交、投資等活動都結合在一起，通過大資料的結構化、非結構化資料分析，商業銀行能夠掌握更為完整的客戶資訊，真正做到感覺客戶需求。

在該領域，工商銀行推出了融e聯社交型移動金融生活服務平台，可與客戶經理、服務專家及其他好友發送圖檔和語音，集合投資理财、賬戶交易、線上購物、金融服務，滿足客戶社交、投資、生活等需求，逐漸建構金融社交圈，目前融e聯平台已經積累了2000萬注冊使用者，是大資料挖掘和應用的藍海。

（三）以大資料助力場景金融發展

場景金融就是将以往複雜化的金融需求變得更加自然，将金融需求與各種場景結合起來，實作金融場景化、動态化，讓客戶在不知不覺中擷取金融服務。像微信針對客戶群推出的智慧景點，就是以消費者參觀景點為場景，為客戶提供基礎景點的全流程服務，将景點介紹、導遊、咨詢、地圖、購票、消費溶于一體的産品，是場景金融的很好的诠釋。

大資料在場景金融的價值，一是在于發現場景，通過客戶群體的消費、行為、習慣資料進行分析，發現有價值的金融場景，為該場景建構有針對性的服務管道；二是在于提升場景金融的服務能力，通過對客戶在場景金融中各類活動資料的分析，不斷提升服務的品質，感覺客戶需求，在不知不覺中完成服務更新。

（四）以大資料嚴控金融資産品質

商業銀行的核心競争力就是控制風險、提升資産品質的能力，受宏觀經濟下行影響，我國商業銀行資産品質正面臨新一輪周期性下遷壓力，通過大資料技術的有效應用與廣泛推廣，商業銀行可圍繞大資料分析對銀行信用風險管理架構進行再造，提高銀行信用風險管理有效性，進而平抑信貸資産品質周期波動。

商業銀行在長期經營過程中，已積累有關客戶資金及交易行為的海量資訊資料，為運用大資料技術管理信用風險奠定堅實基礎。一是大資料分析可實作貸後風險監測與預警，對借款企業賬戶資訊、資金流向、關聯方資訊、網絡資訊、政府部門公開資訊的深度挖掘，可接近還原企業經營風險狀态，為前瞻性動态監測借款企業風險提供可探索的路徑；二是大資料分析可實作銀行信貸前中背景資訊的貫通，大資料分析需要處理有關借款企業的海量資訊資料，将原本分割的銀行前中背景資訊進行有效整合貫通，吸納在信貸業務條線之外的其他碎片化資訊，運用先進技術手段進行過濾與整合，進而分析預測借款企業的信用風險；三是大資料分析可為貸款前台營銷和授信審批提供有效指導，前台營銷可對借款企業進行更為有效的篩選，在對借款企業授信過程中，也可更有效把控企業風險總額。

四、商業銀行發展金融大資料之道

（一）資訊共享

主要是将各類資訊進行集中、整合、共享、挖掘，把結構和非結構資料統一管理應用。銀行在這個方面的工作量非常大，大量的資料是非結構性的，很多資訊以報告的形式放在我們的檔案裡面，沒有發揮作用。是以要把所有非結構化的資料變成結構化資料加以處理，這個工作量是很大的。在這個基礎上，挖掘、模組化、分析處理大容量、大規模的資訊。

（二）融合發展

傳統銀行業務基于“非網際網路化”情景構成了模式優勢。傳統銀行通過實體網點和專業人員密集介入社會經濟部門的運轉過程，通過根植于公共場所和社群的實體網點建構了與周邊企業和居民的緊密關系，通過“面對面”服務和盡職調查，連續不間斷地擷取客戶資訊。這些資料資訊的積累源于銀行客戶的“線下”行為。當銀行客戶更多地使用網際網路完成社會經濟活動時，其行為資訊的完整性也将展現為“線下”、“線上”資訊的統一結合。是以，将線上、線下資料融合，形成多元度的客戶統一視圖。

（三）整合創新

要把資訊流、業務流和資金流高度整合。比如對于核心企業和上下遊企業之間的資金流、物流、資訊流要整合好，在一個核心企業的産業鍊上面，有幾百個上下遊的公司跟它有密切的産銷聯系；在幾百個上下遊公司之間，很多公司又跟其他的産業鍊形成密切的關系，這種複雜的關系超越了孤立的經度和緯度的關系，形成類似蜘蛛網式的或者內建電路方式的關系，如果用大資料處理這些關系會看得非常清楚，如何打通整個服務的鍊條，這裡面的大資料整合創新工作是非常多的。

（四）創造價值

把所有的金融服務，如交易平台支援、咨詢增值服務等一體化的綜合金融服務體系整合起來，裡面有海量的客戶資訊，包括宏微觀的經濟資訊、銀行的資金、營運資訊等等，就會引導銀行發現在經營活動中大量的供給和需求的資訊不對稱。大資料資訊化銀行，就是要能夠最大程度上把那些資訊不對稱的需求和供應方撮合起來，轉化為實際的業務競争優勢。

四、總結

商業銀行進入到一個新的轉折點，銀行要從過去的支付和融資的中介服務，向綜合化資訊中介服務進行轉型，銀行在競争中會不會保持優勢，關鍵在于是不是能成為資訊掌握的強者，是不是能認清大資料時代新特征而采取新舉措。通過大資料技術找到适合自己銀行模式的客戶群體，打造和強化銀行特有的商業模式，并依據大資料分析防範金融風險，誰能在這個方面取得主導地位，誰就能在未來的發展中保持優勢。

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本文轉自d1net（轉載）