南京市農(nóng)村金融學(xué)會(huì)課題組

大數(shù)據(jù)助推銀行運(yùn)營管理的建議

南京市農(nóng)村金融學(xué)會(huì)課題組

“大數(shù)據(jù)”時(shí)代給銀行運(yùn)營管理提出了更高的要求，本文通過分析銀行運(yùn)營管理面臨的挑戰(zhàn)，探討大數(shù)據(jù)的應(yīng)用，提出了如何利用大數(shù)據(jù)助推銀行運(yùn)營管理的建議。

一、銀行運(yùn)營管理“大數(shù)據(jù)”的發(fā)展現(xiàn)狀

（一）“大數(shù)據(jù)”的應(yīng)用。

1.運(yùn)營優(yōu)化?！按髷?shù)據(jù)”的發(fā)展催生了數(shù)據(jù)高度集中的運(yùn)營架構(gòu)。銀行前后臺(tái)業(yè)務(wù)的分離，使得大量標(biāo)準(zhǔn)化、批量化的業(yè)務(wù)被集中到總行或者一級(jí)分行層面進(jìn)行處理，形成了區(qū)域性的數(shù)據(jù)集中、業(yè)務(wù)作業(yè)中心，大大地提高了運(yùn)營效率。一方面銀行通過分析海量的集中數(shù)據(jù)，可以準(zhǔn)確地了解到網(wǎng)點(diǎn)的運(yùn)營狀況和特征，從而為柜面的業(yè)務(wù)運(yùn)營提供可借鑒的優(yōu)化方案，例如：通過大數(shù)據(jù)科學(xué)分析網(wǎng)點(diǎn)現(xiàn)金箱限額，而不僅僅是靠經(jīng)驗(yàn)，為網(wǎng)點(diǎn)提供最優(yōu)方案，使運(yùn)營管理更加精細(xì)、高效；另一方面通過IT系統(tǒng)的運(yùn)行數(shù)據(jù)、日志文本的采集、挖掘，銀行能及時(shí)監(jiān)控系統(tǒng)運(yùn)行狀態(tài)和效率，及時(shí)了解、定位和解決各類系統(tǒng)運(yùn)行中的問題。

2.風(fēng)險(xiǎn)管理?！按髷?shù)據(jù)”的發(fā)展為銀行運(yùn)營風(fēng)險(xiǎn)防控從技術(shù)上帶來了創(chuàng)新，使銀行可以從海量數(shù)據(jù)背后找出風(fēng)險(xiǎn)點(diǎn)，大大提高了風(fēng)險(xiǎn)防控的效果。例如：通過對(duì)抹賬率、應(yīng)抹未抹、抹賬超時(shí)數(shù)據(jù)的聯(lián)合分析，銀行能從數(shù)據(jù)中的疑點(diǎn)發(fā)現(xiàn)哪些是正常的柜面操作失誤、哪些是存在風(fēng)險(xiǎn)的違規(guī)操作。另外，銀行通過利用持卡人基本信息、交易歷史、正在發(fā)生的行為模式（如轉(zhuǎn)賬）等數(shù)據(jù)，進(jìn)行實(shí)時(shí)的交易反欺詐分析，譬如摩根大通銀行曾經(jīng)利用大數(shù)據(jù)技術(shù)成功地捕捉到了盜取客戶信息和侵入自動(dòng)柜員機(jī)（ATM）系統(tǒng)的犯罪行為。

（二）“大數(shù)據(jù)”發(fā)展存在的問題。

1.海量數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)、查詢急需優(yōu)化。目前，銀行業(yè)“大數(shù)據(jù)”發(fā)展存在的最大問題就是如何集中存儲(chǔ)海量數(shù)據(jù)和如何在海量數(shù)據(jù)中做到精準(zhǔn)地優(yōu)化查詢。急速增長的大數(shù)據(jù)使得現(xiàn)有的存儲(chǔ)技術(shù)應(yīng)接不暇；很多銀行有大量的系統(tǒng)，這又給數(shù)據(jù)的集中存儲(chǔ)帶來了難題。傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)方案無法滿足絕大多數(shù)銀行的要求。因此，目前很多銀行正在升級(jí)現(xiàn)有的數(shù)據(jù)中心，打造全新的數(shù)據(jù)集中處理中心。但是隨著海量級(jí)數(shù)據(jù)量（億萬級(jí)以上）的進(jìn)一步增大，查詢性能急劇下降，響應(yīng)速度降低，帶來了效率低下的問題。大數(shù)據(jù)建設(shè)急需新一代基礎(chǔ)環(huán)境，即支持“云計(jì)算”的大型數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)和滿足銀行核心業(yè)務(wù)系統(tǒng)的企業(yè)級(jí)數(shù)據(jù)服務(wù)平臺(tái)。

2.數(shù)據(jù)資源的運(yùn)用、共享不夠充分。一是目前大數(shù)據(jù)主要運(yùn)用于一些常規(guī)數(shù)據(jù)、歷史資料的查詢；風(fēng)險(xiǎn)防控的大數(shù)據(jù)常常只用于常見的合規(guī)性檢查，對(duì)一些常見的可疑問題進(jìn)行預(yù)警，并且只能用人工分析抽樣的方式排查出近期的疑點(diǎn)問題，未能做到充分運(yùn)用數(shù)據(jù)，與風(fēng)險(xiǎn)防控的目標(biāo)緊密聯(lián)系。二是在數(shù)據(jù)大集中、作業(yè)后臺(tái)化、交易簡單化的背景下，大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)采集研究人員與前臺(tái)運(yùn)營人員在數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)共享、反饋方面做的還不夠完善。另外，目前運(yùn)營監(jiān)管檢查仍然主要依靠傳統(tǒng)的走進(jìn)前臺(tái)現(xiàn)場檢查方式。由于沒有詳細(xì)的全量數(shù)據(jù)、可疑數(shù)據(jù)分析，檢查的目的性和針對(duì)性都不夠，使得風(fēng)險(xiǎn)防控更多地停留在常規(guī)性上，無法發(fā)現(xiàn)更多的隱藏在數(shù)據(jù)背后的風(fēng)險(xiǎn)點(diǎn)。

二、大數(shù)據(jù)時(shí)代，運(yùn)營管理面臨的挑戰(zhàn)

隨著運(yùn)營后臺(tái)集中化管理的進(jìn)一步推進(jìn)，運(yùn)營管理的形式和內(nèi)容都在不斷發(fā)生著變化，管理集中、數(shù)據(jù)集中，風(fēng)險(xiǎn)也集中。目前全國各地爆發(fā)的存款丟失案，再次將銀行業(yè)推上了風(fēng)口浪尖，社會(huì)各界都在評(píng)價(jià)銀行的風(fēng)險(xiǎn)防控水平，銀行運(yùn)營管理正在面臨著前所未有的考驗(yàn)。如何利用大數(shù)據(jù)來助推運(yùn)營管理，稱得上是一種管理變革，將對(duì)決策、技術(shù)、人才等提出挑戰(zhàn)。

（一）決策挑戰(zhàn)：大數(shù)據(jù)的全面性將極大影響決策制定。由全面的大數(shù)據(jù)分析得到的結(jié)論將更能體現(xiàn)事物的本質(zhì)，更能支撐戰(zhàn)略決策。我們不能僅僅只看到表象的數(shù)據(jù)，更應(yīng)該挖掘更深層次的數(shù)據(jù)，來探索隱藏在這些數(shù)據(jù)背后的規(guī)律、真相。例如關(guān)于抹賬率數(shù)據(jù)分析的案例，在這一案例中如果僅通過抹賬率這一表象數(shù)據(jù)來評(píng)價(jià)各行的運(yùn)營管理水平，必將對(duì)決策造成重大偏差，應(yīng)該結(jié)合應(yīng)抹未抹和抹賬超時(shí)數(shù)據(jù)，進(jìn)行全面分析，才能真正了解各行的實(shí)際管理狀況。這需要決策者們?cè)谥贫Q策的時(shí)候充分活躍思維，更多地思考如“有沒有數(shù)據(jù)依據(jù)”、“數(shù)據(jù)是不是全量”、“數(shù)據(jù)結(jié)果和主觀判斷是否有差異”等問題，做到改變現(xiàn)有的思維習(xí)慣。

（二）技術(shù)挑戰(zhàn)：大數(shù)據(jù)對(duì)信息處理技術(shù)提出挑戰(zhàn)。面對(duì)海量、多樣化的數(shù)據(jù)，必須要有相應(yīng)的科技支撐，對(duì)這些大數(shù)據(jù)建立數(shù)學(xué)模型來進(jìn)行處理與研究。只有加強(qiáng)創(chuàng)新性技術(shù)研究，從銀行IT戰(zhàn)略高度出發(fā)，大力提升計(jì)算機(jī)、網(wǎng)絡(luò)等信息技術(shù)水平，才能應(yīng)對(duì)大數(shù)據(jù)時(shí)代的發(fā)展，讓業(yè)務(wù)分享到大數(shù)據(jù)發(fā)展的紅利。

（三）人才挑戰(zhàn)：大數(shù)據(jù)對(duì)綜合型人才提出挑戰(zhàn)。大數(shù)據(jù)的處理不僅僅是一個(gè)IT技術(shù)問題，更是一個(gè)綜合的系統(tǒng)，它需要全方位的綜合性人才，要從業(yè)務(wù)、服務(wù)和技術(shù)等多視角綜合判斷問題，得出結(jié)論。目前數(shù)據(jù)管理和服務(wù)人才匱乏，如何培養(yǎng)大數(shù)據(jù)綜合型人才仍然沒有完善的渠道。大數(shù)據(jù)人才只有具備較高的業(yè)務(wù)素質(zhì)，熟練掌握數(shù)據(jù)建模、采集、分析等技術(shù)，才能應(yīng)對(duì)大數(shù)據(jù)給銀行運(yùn)營管理帶來的挑戰(zhàn)。

三、變挑戰(zhàn)為機(jī)遇，利用大數(shù)據(jù)助推銀行運(yùn)營管理

（一）將大數(shù)據(jù)應(yīng)用納入運(yùn)營管理發(fā)展戰(zhàn)略。契合發(fā)展戰(zhàn)略要求，建立全方位數(shù)據(jù)體系，利用大數(shù)據(jù)決策系統(tǒng)通過對(duì)海量的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，得出事物發(fā)展的規(guī)律，精確地預(yù)測未來；通過整合內(nèi)外部數(shù)據(jù)，探索不同數(shù)據(jù)背后的相關(guān)性；利用IT系統(tǒng)性地挖掘海量數(shù)據(jù)，逐步取代人工控制，承擔(dān)起運(yùn)營管理的職責(zé)。管理層可以不需要依賴于業(yè)務(wù)部門人為的建議而是利用大數(shù)據(jù)決策系統(tǒng)分析事物發(fā)展的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，做出更加準(zhǔn)確、客觀的決策。

（二）打造數(shù)據(jù)化能力，為挖掘數(shù)據(jù)價(jià)值提供基礎(chǔ)。著眼于“大數(shù)據(jù)”挖掘和分析，對(duì)海量數(shù)據(jù)的持續(xù)實(shí)時(shí)處理，建設(shè)數(shù)據(jù)模型分析，為操作風(fēng)險(xiǎn)防控、經(jīng)營效率提升、服務(wù)質(zhì)量改善提供支撐，全面提升運(yùn)營管理水平。整合不同系統(tǒng)數(shù)據(jù)，運(yùn)用數(shù)據(jù)挖掘手段，全方位改善管理模式，調(diào)整產(chǎn)品結(jié)構(gòu)，以數(shù)據(jù)體系規(guī)劃提升數(shù)據(jù)應(yīng)用能力，從而驅(qū)動(dòng)數(shù)據(jù)管理發(fā)展，逐步打造銀行業(yè)務(wù)發(fā)展數(shù)據(jù)化能力。

（三）培養(yǎng)大數(shù)據(jù)人才，為數(shù)據(jù)化能力建設(shè)提供動(dòng)力。大數(shù)據(jù)的管理應(yīng)用對(duì)數(shù)據(jù)工作人員提出了很高的要求，在業(yè)務(wù)、技術(shù)能力的基礎(chǔ)上，需要較強(qiáng)的綜合素質(zhì)。大數(shù)據(jù)的分析是多渠道、多方位、隨機(jī)的，沒有固定的分析視角，這種全新的分析方式是開創(chuàng)性的，因此要求數(shù)據(jù)工作人員必須擁有較高的綜合素質(zhì)。人才培養(yǎng)機(jī)制要盡早確立，積極培養(yǎng)大數(shù)據(jù)人才，建立一支高素質(zhì)、高敏感度的大數(shù)據(jù)人才隊(duì)伍，為數(shù)據(jù)化建設(shè)提供動(dòng)力。

（四）大力開展大數(shù)據(jù)試點(diǎn)項(xiàng)目，盡快推進(jìn)大數(shù)據(jù)應(yīng)用。提升對(duì)大數(shù)據(jù)可能創(chuàng)造的價(jià)值的認(rèn)識(shí)，充分意識(shí)到大數(shù)據(jù)發(fā)展的紅利。設(shè)立大數(shù)據(jù)技術(shù)創(chuàng)新部門，專門進(jìn)行數(shù)據(jù)模型挖掘，開設(shè)運(yùn)營管理?xiàng)l線專項(xiàng)布置大數(shù)據(jù)試點(diǎn)工作，譬如：以銀行柜面操作數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，分析提取有效信息，從中得到提高柜面效率、減少風(fēng)險(xiǎn)的方案，用大數(shù)據(jù)指導(dǎo)現(xiàn)實(shí)的工作。同時(shí)通過開展一系列大數(shù)據(jù)試點(diǎn)項(xiàng)目，配以獎(jiǎng)勵(lì)機(jī)制，將大數(shù)據(jù)的發(fā)展深入人心，充分調(diào)動(dòng)整個(gè)系統(tǒng)內(nèi)關(guān)心數(shù)據(jù)、挖掘數(shù)據(jù)、分析數(shù)據(jù)的積極主動(dòng)性。

（五）深化大數(shù)據(jù)的應(yīng)用，提高銀行全面風(fēng)險(xiǎn)防控水平。大數(shù)據(jù)技術(shù)深入應(yīng)用將改變銀行信息獲取、分析、運(yùn)營的機(jī)制，為信息化風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)控提供了技術(shù)手段。一方面，大量的客戶交易行為使得運(yùn)營過程積累了海量數(shù)據(jù)，通過對(duì)這些數(shù)據(jù)的挖掘、分析，可以有效地識(shí)別數(shù)據(jù)背后的風(fēng)險(xiǎn)點(diǎn)，采取風(fēng)險(xiǎn)信息預(yù)警機(jī)制為運(yùn)營風(fēng)險(xiǎn)防控提供便利，使得運(yùn)營管理更加高效。另一方面，銀行業(yè)務(wù)的發(fā)展與社交平臺(tái)、電子商務(wù)等越來越融合，通過整合銀行內(nèi)外部、客戶線上線下的結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，可以使銀行對(duì)客戶進(jìn)行全方位的評(píng)估，搭建更為深化、標(biāo)準(zhǔn)的信用風(fēng)險(xiǎn)管理體系。

（課題組成員：陳瑋瑋、李堃）