隨著銀行業(yè)務(wù)的載體與社交媒體、電子商務(wù)的融合越來越緊密，僅對原有15%的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)進(jìn)行分析已經(jīng)不能滿足發(fā)展的需求。企業(yè)需要借助大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略打破數(shù)據(jù) 邊界，囊括85%的大數(shù)據(jù)分析，來構(gòu)建更為全面的企業(yè)運(yùn)營全景視圖。以科技引領(lǐng)業(yè)務(wù)發(fā)展，未來銀行也同樣需要借助由大數(shù)據(jù)構(gòu)建的企業(yè)經(jīng)營全景視圖來進(jìn)行風(fēng)險管理、產(chǎn)品營銷、業(yè)務(wù)創(chuàng)新等活動，進(jìn)而尋找最優(yōu)的模式支持商業(yè)決策。下文闡述了大數(shù)據(jù)在銀行業(yè)應(yīng)用的幾個場景。
? ?? 1. 客戶管理
? ? 隨著大數(shù)據(jù)的大量涌現(xiàn)，尤其是在社交網(wǎng)絡(luò)的背景下，服務(wù)渠道不應(yīng)僅局限于傳統(tǒng)的銀行渠道，而應(yīng)整合新的客戶接觸點（即社交媒體網(wǎng)站等），這種趨勢已經(jīng)變得日益清晰。銀行業(yè)發(fā)展戰(zhàn)略也逐步從以產(chǎn)品為中心轉(zhuǎn)向以客戶為中心，客戶成為銀行發(fā)展的重要驅(qū)動力。銀行不僅僅銷售產(chǎn)品和服務(wù)，而且還應(yīng)為用戶提供完美的多 渠道體驗，成為真正以客戶為中心的組織。了解客戶到底是誰以及客戶最真實的需求成為銀行經(jīng)營管理者最為關(guān)注的問題。
? ? 銀行可以通過大數(shù)據(jù)分析平臺，接入客戶通過社交網(wǎng)絡(luò)、電子商務(wù)、終端設(shè)備等媒介產(chǎn)生的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，構(gòu)建全面的客戶視圖。根據(jù)用戶行為對用戶進(jìn)行聚類分析，進(jìn)而可以有效的甄別出優(yōu)質(zhì)客戶、潛力客戶以及流失客戶。
? ? 事例一：花旗銀行工作人員可以利用大數(shù)據(jù)分析獲取銀行客戶信息并且分析客戶的下一步需求，進(jìn)而向客戶營銷相關(guān)金融產(chǎn)品。比如，某人為自己的孩子開辦了一款信用卡，當(dāng)孩子上大學(xué)后，就會分析這位顧客所需要的金融產(chǎn)品。如果之后家長有裝修廚房的計劃，那么花旗銀行的工作人員會向這位家長推薦適合裝修的貸款，滿 足客戶各方面的潛在需求。
? ? 事例2：客戶流失分析。借助大數(shù)據(jù)平臺搜集到客戶行為記錄，通過對已流失客戶的行為進(jìn)行分析，找到客戶流失發(fā)生時的關(guān)鍵路徑，進(jìn)而能夠利用流失客戶的行為模式有效定位有流失傾向的客戶，以便銀行工作人員能夠在客戶流失前進(jìn)行挽回工作。
? ?? 2. 營銷管理
? ? 借助大數(shù)據(jù)分析平臺，通過對形式多樣的用戶數(shù)據(jù)（用戶消費(fèi)數(shù)據(jù)、瀏覽記錄、購買路徑等）進(jìn)行挖掘、追蹤、分析，將不同客戶群體進(jìn)行聚類，有助于獲取用戶的消費(fèi)習(xí)慣、風(fēng)險收益偏好等特征信息。從而根據(jù)不同客戶特性打造個性化的產(chǎn)品營銷服務(wù)方案，將最適合的產(chǎn)品服務(wù)推介給最需要的客戶。以主動營銷和個性化營銷 打破傳統(tǒng)無差異的、被動的產(chǎn)品服務(wù)營銷方式。大數(shù)據(jù)的有效使用，不僅可以提升銀行產(chǎn)品的精準(zhǔn)營銷水平，而且可以提升客戶對銀行服務(wù)的認(rèn)可程度以及客戶經(jīng)理在營銷過程中的專業(yè)程度。
? ? 例如，銀行針對不同的客戶分類推薦相應(yīng)的理財產(chǎn)品，根據(jù)客戶的購買習(xí)慣和風(fēng)險偏好進(jìn)行產(chǎn)品組合營銷；根據(jù)客戶的產(chǎn)品清單和瀏覽記錄進(jìn)行路徑分析，主動推送關(guān)聯(lián)產(chǎn)品營銷等，真正做到個性化的主動營銷服務(wù)。
? ? 在銀行產(chǎn)品同質(zhì)化較為嚴(yán)重的現(xiàn)狀下，誰能首先運(yùn)用“大數(shù)據(jù)”進(jìn)行靈活的營銷管理，誰就有更多的機(jī)會在競爭中拔得頭籌。
? ?? 3. 風(fēng)險管理
? ? 隨著銀行業(yè)務(wù)的快速發(fā)展，銀行經(jīng)營者必須有效地甄別風(fēng)險、防范風(fēng)險和控制風(fēng)險。風(fēng)險管理成為銀行穩(wěn)健發(fā)展至關(guān)重要的一環(huán)。社會化媒體的互動、實時的傳感器數(shù)據(jù)、電子商務(wù)和其他新的數(shù)據(jù)源，正給銀行經(jīng)營帶來一系列的挑戰(zhàn)。僅僅借助傳統(tǒng)的解決方案，無法全面進(jìn)行風(fēng)險管理。大數(shù)據(jù)分析幫助銀行了解客戶的自然屬性 和行為屬性，結(jié)合客戶行為分析、客戶信用度分析、客戶風(fēng)險分析以及客戶的資產(chǎn)負(fù)債狀況，建立完善的風(fēng)險防范體系。
? ? 事例：Wonga是英國一家小額貸款公司，他們利用海量數(shù)據(jù)挖掘算法來做一些貸款業(yè)務(wù)。Wonga對過去客戶的各種碎片化信息進(jìn)行數(shù)據(jù)獲取和整理，用大量 的數(shù)據(jù)串成了客戶特征的全貌，同時根據(jù)不良貸款等風(fēng)險信號不斷完善調(diào)整模型，有效控制風(fēng)險。如今它已獲得了5億美金的年利潤，其風(fēng)險管理能力也獲得業(yè)界的 認(rèn)可。
? ?? 四、大數(shù)據(jù)背景下銀行業(yè)的發(fā)展趨勢及面臨的挑戰(zhàn)
? ?? 1. 未來銀行業(yè)的發(fā)展趨勢
? ?? （1）未來銀行業(yè)更加傾向于零售營銷
? ? 客戶是驅(qū)動零售企業(yè)生存發(fā)展的核心資源。在銀行業(yè)經(jīng)營戰(zhàn)略轉(zhuǎn)變以及利率逐步市場化的背景下，銀行依賴存貸款利差創(chuàng)造利潤的盈利方式也必須調(diào)整。零售及中間業(yè)務(wù)在未來銀行經(jīng)營中會占有越來越大的比重。而絕大部分客戶數(shù)據(jù)通常是用戶在社交網(wǎng)絡(luò)、移動終端設(shè)備等媒介留下的海量碎片化數(shù)據(jù)，如何收集數(shù)據(jù)并對客戶的 行為屬性進(jìn)行有效的分析，是支撐以客戶為中心發(fā)展模式的重要手段。在日益激烈的行業(yè)競爭中，構(gòu)建以客戶為中心的精確的銀行運(yùn)營全景視圖就顯得尤為重要。
? ?? （2）未來銀行更加傾向于科技創(chuàng)新
? ? 創(chuàng)新是銀行實現(xiàn)差異化發(fā)展的驅(qū)動力。目前銀行產(chǎn)品、銀行的經(jīng)營管理系統(tǒng)都面臨著同質(zhì)化嚴(yán)重的問題，因此需要通過技術(shù)創(chuàng)新來不斷增強(qiáng)銀行業(yè)的核心競爭力—— 幫助銀行改進(jìn)金融系統(tǒng)，改善與顧客之間的交互，改進(jìn)并簡化客戶的銀行業(yè)務(wù)體驗。大數(shù)據(jù)時代為銀行業(yè)務(wù)發(fā)展和技術(shù)創(chuàng)新帶來了新機(jī)遇。
? ?? （3）未來銀行更加傾向于數(shù)據(jù)分析挖掘
? ? 很多互聯(lián)網(wǎng)公司例如亞馬遜、Google、騰訊，更愿意將自己定位為數(shù)據(jù)企業(yè)。因為信息時代，數(shù)據(jù)成為經(jīng)營決策的強(qiáng)有力依據(jù)，給企業(yè)帶來了發(fā)展和引領(lǐng)行業(yè) 的機(jī)遇。銀行也同樣擁有豐富的“數(shù)據(jù)礦藏”，不僅存儲處理了大量結(jié)構(gòu)化的賬務(wù)數(shù)據(jù)，而且隨著銀行渠道快速滲透到社交網(wǎng)絡(luò)、移動終端等媒介，海量的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)也在等待被收集和分析。對于銀行業(yè)來說，大數(shù)據(jù)意味著巨大的商機(jī)，可強(qiáng)化客戶體驗，提高客戶忠誠度。形象地說，“數(shù)據(jù)的收集能力+數(shù)據(jù)的分析能力=企 業(yè)智商”，這關(guān)乎商業(yè)決策的迅速和準(zhǔn)確，關(guān)乎企業(yè)的生存和發(fā)展。
? ?? 2. 銀行業(yè)在大數(shù)據(jù)背景下面臨的挑戰(zhàn)
? ?? （1）構(gòu)建銀行業(yè)大數(shù)據(jù)分析平臺
? ? 傳統(tǒng)商業(yè)智能、數(shù)據(jù)倉庫解決方案致力于解決結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的整合分析，由于結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的存儲組織有章可循，相對簡單，因而在BI分析中數(shù)據(jù)模型的構(gòu)建也較為簡 單。但是在大數(shù)據(jù)背景下，傳統(tǒng)商業(yè)智能、數(shù)據(jù)倉庫解決方案已經(jīng)捉襟見肘。首先，數(shù)據(jù)源方面，半結(jié)構(gòu)、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的大量涌現(xiàn)，使得傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)倉庫存儲組織此類數(shù)據(jù)變得無能為力；其次，在商業(yè)智能分析方面，由于大數(shù)據(jù)大都是一些類型豐富的碎片化數(shù)據(jù)，沒有相對固定的模式，而且價值密度相對較低但卻極為重要， 使得在大數(shù)據(jù)環(huán)境下進(jìn)行數(shù)據(jù)分析的模式和方法相對復(fù)雜。因而構(gòu)建銀行大數(shù)據(jù)分析平臺是一項從無到有、富有挑戰(zhàn)且意義深遠(yuǎn)的工作。對銀行的創(chuàng)新能力，精細(xì)化、專業(yè)化經(jīng)營管理以及高效決策支持都具有重大意義。
? ? 現(xiàn)階段，已被業(yè)界廣泛使用的開源的海量數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)（Hive）使得很多公司能夠從零開始快速搭建大數(shù)據(jù)系統(tǒng)，為銀行構(gòu)建大數(shù)據(jù)處理平臺提供了實驗性平臺保障。
? ?? （2）培養(yǎng)銀行業(yè)的大數(shù)據(jù)分析人才
? ? 信息化時代，數(shù)據(jù)作為一種無處不在的礦藏需要挖掘。大數(shù)據(jù)的分析與傳統(tǒng)數(shù)據(jù)分析有很大區(qū)別，銀行現(xiàn)有的管理支持類數(shù)據(jù)分析主要基于報表數(shù)據(jù)及部分?jǐn)?shù)據(jù)模型，很難勾勒出銀行經(jīng)營的全景視圖。而大數(shù)據(jù)的進(jìn)入，使得銀行的數(shù)據(jù)種類和數(shù)據(jù)規(guī)模快速膨脹。目前對于大數(shù)據(jù)的分析可能有兩種方式：一種是基于假設(shè)的模 型，關(guān)注那些我們認(rèn)為高價值數(shù)據(jù)，關(guān)注相關(guān)領(lǐng)域的數(shù)據(jù)，關(guān)注能夠提升效率的數(shù)據(jù)；一種是機(jī)器學(xué)習(xí)的模型，對大數(shù)據(jù)而言，它能夠不斷的增加變量，在分析過程中自動調(diào)節(jié)模型的完備性，以便做出更好的決策。這就需要分析人員具有更高的素質(zhì)，不僅要有較高的業(yè)務(wù)理解力，而且要有很強(qiáng)的數(shù)據(jù)建模、數(shù)據(jù)挖掘的技術(shù)能 力。利用大數(shù)據(jù)平臺和大數(shù)據(jù)分析可以將零散的市場數(shù)據(jù)、用戶數(shù)據(jù)等迅速高效地轉(zhuǎn)化成決策支持?jǐn)?shù)據(jù)，有助于銀行機(jī)構(gòu)把握市場環(huán)境變化，快速靈活做出反映，提升銀行核心競爭力。
? ? 大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展帶來企業(yè)經(jīng)營決策模式的轉(zhuǎn)變，驅(qū)動著行業(yè)變革，衍生出新的商機(jī)和發(fā)展契機(jī)。駕馭大數(shù)據(jù)的能力已被證實為領(lǐng)軍企業(yè)的核心競爭力，這種能力能夠幫助企業(yè)打破數(shù)據(jù)邊界，繪制企業(yè)運(yùn)營全景視圖，做出最優(yōu)的商業(yè)決策和發(fā)展戰(zhàn)略。金融行業(yè)在大數(shù)據(jù)浪潮中，要以大數(shù)據(jù)平臺建設(shè)為基礎(chǔ)，夯實大數(shù)據(jù)的收集、 存儲、處理能力；重點推進(jìn)大數(shù)據(jù)人才的梯隊建設(shè)，打造專業(yè)、高效、靈活的大數(shù)據(jù)分析團(tuán)隊。不斷提升企業(yè)智商，挖掘海量數(shù)據(jù)的商業(yè)價值，從而在數(shù)據(jù)新浪潮的變革中拔得頭籌，贏得先機(jī)。

總結(jié)

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