郭曦鵬

摘 要：隨著經濟的不斷發(fā)展，商業(yè)銀行在市場中所占的份額越來越多，銀行業(yè)已經逐漸的步入了大數據的初級階段，對數據的整體分析和利用將成為了眾多商務銀行的競爭核心。因為大數據在商業(yè)銀行經營管理中起著至關重要的作用，在運作方面能夠全面的負責客戶營銷和產品創(chuàng)新以及詳細的管理等眾多領域。商業(yè)銀行通過利用大拘束進行優(yōu)化經營管理。本文主要是針對商業(yè)銀行應用大數據優(yōu)化經營管理策略進行展開深入的研究，對數據進行分析和數據的技術分析以及數據的儲存等眾多方面存在的問題進行分析，盡快的研究出具體措施，進而促進數據分析的科學準確，符合實際情況。

關鍵詞：商業(yè)銀行；大數據優(yōu)化；管理策略

改革開放以來，我國經濟發(fā)展迅速，互聯網的普及以及信息化建設的不斷深入，信息技術不斷完善創(chuàng)新，數據儲存更為安全、方便，大數據時代由此展開。時代的進步，信息化建設的深入，大數據的發(fā)展是必然趨勢。數據能夠客觀的反映企業(yè)生存發(fā)展信息，其重要性被國內外專家學者以及各個領域所認可。大數據所包含的信息能夠展現事物的發(fā)展聯系和客觀規(guī)律，對其深入分析、研究，并且應用在各個行業(yè)領域中，為某一企業(yè)的經營管理提供數據支持，進而提升企業(yè)市場競爭實力。由此，大數據的研究能夠有效的推動企業(yè)經營管理完善，將其應用在各個領域，促使企業(yè)獲得更好的發(fā)展前景。在該背景下，本文從大數據的基本概述出發(fā)，從而深入探討大數據在商業(yè)銀行經營管理中的應用，并根據其中存在的問題進一步提出解決措施。

一、大數據的概念及表現特點

一般人們會認為，根據字面理解大數據應該是具有一定的規(guī)模，內部結形成較為麻煩、復雜。以往各個領域所使用的數據處理方法過于落后，無法在現今的企業(yè)發(fā)展中合理的成本來進行數據的處理和存儲。大數據通過爆發(fā)式的數據源頭，在一定時期內突然出現快速增長，其中主要的核心理念都可以數據化。

目前很多國際數據公司都將大數據的特點總結為4V，在一定程度上數據的整體規(guī)模很大，通常數據都是屬于PB的級別，大數據的種類比較多，一般有結構化數據、非結構化數據和半結構化數據等，相比之下，數據增長的速度比較快，所擁有的數據量也相對大，這時要想達到有效的處理，必須具備較為快速，能夠處理大量數據的技術來滿足；另外數據中所包含的價值大，數據密度較低，在對大數據分析后，能夠有效的找出具有價值的數據信息。

二、商業(yè)銀行在經營管理中應用大數據存在的局限

目前在我國，大數據分析技術已經廣泛應用在商業(yè)銀行的經營管理中，并且取得了一定的效果。但是隨著經濟發(fā)展，商業(yè)銀行使用的大數據分析技術未能跟隨時代腳步，在實際應用中產生了較多的問題，需要合理有效的改善措施予以解決。

1.大數據技術應用理念存在不足

商業(yè)銀行在戰(zhàn)略的規(guī)劃當中，大數據給銀行帶來了一定的幫助，但是商業(yè)銀行在戰(zhàn)略上還沒有實行對大數據細致的規(guī)劃，應對大數據的帶來的各種挑戰(zhàn)無法應對，在一定程度上還未形成數據驅動的合理方法。在商業(yè)銀行經營管理方面，大數據技術的廣泛應用促使商業(yè)銀行在進行重大決策時，進行重大的轉型，從以往的被動式變的更為主動，能夠提前進行預測、評估。但是由于我國商業(yè)銀行自身的局限性，在對重大事件進行決策時，大多數通過定性的方式，極少使用定量的方法對其進行分析。決策多數依靠財務報表和調查數據進行決策，存在較大的缺陷。商業(yè)銀行在借貸業(yè)務經營上，存在的問題較為突出，并為形成有效的風險防范意識和風險控制能力。大部分商業(yè)銀行在進行信貸業(yè)務辦理時并不僅僅依靠傳統(tǒng)的擔保和低壓來保證自身利益。就以信用評價為例子，大數據依靠機器設備進行收集信息和分析信息，將客戶的財務和行為數據進行綜合的利用，從而更為符合實際業(yè)務信用辦理情況。盡管我國商業(yè)銀行經濟效益在不斷提升，但是要想通過數據進行分析，商業(yè)銀行對大數據的應用還存在著明顯的不足。

2.數據積累不夠

目前很多商業(yè)銀行對數據積累方面還不夠重視，大多數的銀行對大數據應用才剛剛起步，大數據的基本標準和整體產業(yè)格局還未形成，大部分的商業(yè)銀行對數據積累還沒實行有效的措施；并且數據的類型較為單一，半結構化和非結構化擁有的數據相對少。在一定情況下銀行積累數據相對很多，但是在大數據結構上還存在著較為顯著的不足，投入的方向大多集中在結構化數據在，而忽視半結構化和非結構化數據在數據儲存中的應用。即使擁有了結構化數據，商業(yè)銀行在應用和分析水平往往還存在不足。

內外部數據共享機制還需要進一步的加強，目前在商業(yè)銀行內部，仍然缺乏有效的跨部門溝通，在處理不同業(yè)務數據時，部門職責劃分較為模糊。根據以往我國商業(yè)銀行同其他金融機構合作經驗上來看，忽視商業(yè)銀行的真正需求和移動互聯網以及網絡社交媒體，同樣會產生大量數據誤差問題，然而隨著專業(yè)化分工合作和金融業(yè)務外放的不斷完善，其中大量各種類型數據會被不同的機構進行采用，在一定程度上很難擁有全面的數據。所以商業(yè)銀行在數據積累方面時刻關注市場變化，同其他金融機構進行合作，進而拓寬數據的來源渠道。

3.數據分析技術研究和技術人員水平不夠高

在以往的數據技術分析方面，數據的分析研究大多數停留在儲存和構建完整系統(tǒng)結構方面，結合實際情況來分析數據以及數據的應用過于忽視。我國商業(yè)銀行在班里業(yè)務時大多通過結構化數據的方式進行合理有效的業(yè)務開展，針對非結構化數據的理論分析和實際應用仍存在較大的不足之處。商業(yè)銀行在經營過程中所產生的數據大多數是單獨形式呈現，并為同其他數據相結合。造成這種現象的原因大多數是因為商業(yè)銀行在經營管理過程中所產生的數據，能夠真實準確的反映客戶的實際信息，需要銀行等金融機構為其保密，禁止泄露的。其本職特征是數據資源不可共享，受到其他監(jiān)督機構的監(jiān)督，由此導致在數據管理方面存在較大的制約，難以有效的數據資源共享。商業(yè)銀行未來的房展方向，需要面臨更大的挑戰(zhàn)，大數據的管理技術對銀行發(fā)展提除了更大的要求。

在數據分析人才培養(yǎng)方面，我國的商業(yè)銀行大多數成立相應的信息管理部門，并且培養(yǎng)了較為充足的信息技術人才。但是應時代需求，我國的商業(yè)銀行仍然缺少具有較強業(yè)務能力，能夠對大數據進行分析的技術人才，人才的培養(yǎng)成為目前最為主要的任務需求。

三、商業(yè)銀行應用大數據優(yōu)化經營管理策略

充分的利用好商業(yè)銀行對大數據的利用，進而有效的優(yōu)化經營管理，在商業(yè)銀行不斷發(fā)展中，應轉變大量數據的處理和應用的認知觀念，進一步的提高對數據技術人員的培養(yǎng)，使商業(yè)銀行應用大數據優(yōu)化經營管理由很大的改善。

1.轉變數據的認知和應用

在新經濟時代，大數據分析需要以不同角度開展，并且需要注重數據的整體利用效率，能夠利用數據之間潛在的聯系，發(fā)掘其中的客觀規(guī)律。由此，商業(yè)銀行應對數據應用認知觀念進行創(chuàng)新優(yōu)化，緊跟市場經濟發(fā)展。在數據的認識方面，大數據的重要核心理念可以數據化，一般數據分析可以數據化，數據分析過程中可以得出更多不為人知的結論。就目前我國商業(yè)銀行發(fā)展現狀來看，對數據的認知觀念仍然存在局限，特別是對半結構化和非結構化數據的應用，認知觀念更加匱乏，對于這些數據過于忽視其存在價值。針對此類現象，我國商業(yè)銀行需要及時的調整銀行發(fā)展的戰(zhàn)略規(guī)劃，有效的構建更為智能的數據分析系統(tǒng)，明確大數據管理系統(tǒng)的核心建設地位，強化軟環(huán)境建設力度，進而重視起數據的文化內涵提升。

大數據的實際應用中，由于數據量較大，大數據分析對單個數據的精確性就會相對的降低。由此看來，大數據需要完整的信息，更加注重分析數據的過程。在數據的分析過程中，保持大量數據的完整是主要任務。通過建立喝血課例的模型，進而深入發(fā)掘其中有價值的信息數據。所以，商業(yè)銀行在利用大數據技術進行分析時，應著重建設大數據的整體分析。在大數據的應用中，商業(yè)銀行不需要假設業(yè)務的發(fā)展模式，而是通過對數據的分析，得出發(fā)展模式的可行性。直接的通過數據所呈現的信息分析。在數據分析過程中，充分合理的分析方式能夠得出準去的結果，為決策提供參考價值。

2.明確數據的積累過程

為了進一步促進商業(yè)銀行能夠利用大數據技術進行重大決策，需要從根本上明確對大數據技術的認知和數據積累所帶來的優(yōu)勢，進而真正的將內外部資源合理應用，以獲取更多的數據。

在數據積累過程中，應首先對其結構進行完善，符合商業(yè)銀行實際發(fā)展情況。同時對業(yè)務辦理所帶來的風險數據進行積累，促進數據的全面準確。進一步強化分析效果，對商業(yè)銀行業(yè)務辦理有著較為深遠的影響。與此同時，半結構化和非結構化數據的積累需要緊跟步伐，不斷更新完善。商業(yè)行業(yè)銀行在一定情況下，明確數據的來源渠道，以便于充分掌握信息數據分析技術，并且充分利用微博和微信等網絡社交平臺，收集更多新型數據。拓寬數據來源渠道，以財務數據和行為數據作為分析起始點。同時注重平時的活動行為數據積累，通過詳細的數據分析來評估客戶所承擔的風險。

商業(yè)銀行應注重對客戶隱私的保護，強化數據庫的建設，在商業(yè)銀行外部數據來源的積累，充分明確重要性的認知觀念，不同機構在數據利用方面一定要進行合作，從而達到更多數據的積累，這是未來發(fā)展的重要趨勢。

3.注重大數據分析技術人才培養(yǎng)

在對大量數據分析技術方面的建設上，需要強化對數據分析技術的全面學習能力。大數據在分析上要通過研究很多數據，并通過研究獲得其中右價值的信息數據。商業(yè)銀行在不斷的創(chuàng)新完善中，尋找出更為符合自身發(fā)展的數據分析方式，隨時代發(fā)展而改進，提升商業(yè)銀行的數據分析能力，促進其健康持續(xù)發(fā)展。而且，商業(yè)銀行在數據分析和技術學習的同時，更要加強對數據保密的工作。在數據的存儲和管理方面，利用大量現代化設備進行支持。另外銀行業(yè)需要全面的對內外部數據進行整合，從而形成完整數據鏈條，進一步的提高數據整合能力。

在人才培養(yǎng)方面，商業(yè)銀行需要注重對數據分析人才的培養(yǎng)，要想更好的提高對大數據分析的人員的培養(yǎng)，一定要對相關人員進行培訓，在培訓的過程當中增加人員對多學科知識的掌握和專業(yè)素質的提升，有助于新技術的吸收來完善自身基本素質。因此商業(yè)銀行加大對技術人才的培養(yǎng)非常必要，因為，這樣會更有效的提升商業(yè)銀行對大數據優(yōu)化，從而為增強企業(yè)的經營管理奠定基礎，在一定程度上為商業(yè)銀行的未來發(fā)展提供有利依據。

四、結論

在我國經濟快速發(fā)展的背景之下，商業(yè)銀行的經營管理制度不斷健全，基礎設施建設不斷完善，為我國經濟快速健康發(fā)展提供了必要的金融保障。與此同時，信息技術和存儲技術的快速發(fā)展使得我國經濟發(fā)展進入了大數據時代，商業(yè)銀行的經營管理和大數據管理產生了密切的、不可分割的聯系。通過上文中的論述可以發(fā)現，大數據下商業(yè)銀行經營管理還存在著一些難以避免的問題，亟需解決。在該背景下，針對商業(yè)銀行在大數據時代優(yōu)化經營管理的問題提出了一系列的解決對策，為商業(yè)銀行經營管理制度的完善做出努力，以期促進商業(yè)銀行的發(fā)展。

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