李婷婷

摘要：本文首先歸納總結(jié)了大數(shù)據(jù)的定義、特征和研究現(xiàn)狀，其次舉例說明了大數(shù)據(jù)在金融業(yè)的應(yīng)用現(xiàn)狀，在此基礎(chǔ)上，對大數(shù)據(jù)技術(shù)在商業(yè)銀行未來的應(yīng)用方向與應(yīng)用措施提出了自己的思考。

關(guān)鍵詞：大數(shù)據(jù) 商業(yè)銀行 金融 應(yīng)用

隨著互聯(lián)網(wǎng)和IT技術(shù)的廣泛發(fā)展和應(yīng)用，以微博、微信為代表的新型社交網(wǎng)絡(luò)和以智能手機(jī)、平板電腦為代表的新型移動設(shè)備的快速興起，互聯(lián)網(wǎng)和IT行業(yè)產(chǎn)生了海量的數(shù)據(jù)，這對傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理和數(shù)據(jù)應(yīng)用技術(shù)提出了很大的挑戰(zhàn)，大數(shù)據(jù)技術(shù)便應(yīng)運而生。本文旨在歸納大數(shù)據(jù)的定義、特征、研究現(xiàn)狀和應(yīng)用現(xiàn)狀的基礎(chǔ)上，對大數(shù)據(jù)技術(shù)在商業(yè)銀行未來的應(yīng)用方向與應(yīng)用措施提出一些建議。

一、大數(shù)據(jù)的定義、特征與研究現(xiàn)狀

2008年SCIENCE雜志出版的?？?，大數(shù)據(jù)被定義為“代表著人類認(rèn)知過程的進(jìn)步，數(shù)據(jù)集的規(guī)模無法在可容忍的時間內(nèi)用目前的技術(shù)，方法和理論去獲取、管理、處理的數(shù)據(jù)；維基百科的定義，大數(shù)據(jù)是指所涉及的資料規(guī)模巨大到無法通過目前主流軟件工具，在合理時間內(nèi)達(dá)到擷取、管理、處理并整理成為幫助企業(yè)經(jīng)營能夠決策的資訊。可見無論哪種定義，大數(shù)據(jù)并不是種新的產(chǎn)品也不是一種新的技術(shù)，只是數(shù)字化時代出現(xiàn)的一種現(xiàn)象，大數(shù)據(jù)作為一種基礎(chǔ)性的資源，需要被處理才能顯現(xiàn)其潛在的價值。

國外的“大數(shù)據(jù)”研究工作主要集中在如何進(jìn)行大數(shù)據(jù)存儲、處理、分析以及管理的技術(shù)及軟件應(yīng)用上。在學(xué)術(shù)界，《Nature》早在2008年就推出了Big Data?？?，從互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)、超級計算、生物醫(yī)學(xué)等方面來專門探討對大數(shù)據(jù)的研究。在具體的實際應(yīng)用方面，大數(shù)據(jù)也顯現(xiàn)出了它的價值所在。谷歌公司通過對人們在網(wǎng)上檢索的詞條與疾病中心的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析處理，有效及時的判斷出了流感的傳播來源，為公共衛(wèi)生機(jī)構(gòu)提供了有價值的信息。

二、大數(shù)據(jù)在金融業(yè)的應(yīng)用現(xiàn)狀

金融業(yè)既是海量數(shù)據(jù)的生產(chǎn)者，也是大數(shù)據(jù)背后隱藏信息的需求者，這便為大數(shù)據(jù)在金融業(yè)進(jìn)行大規(guī)模應(yīng)用提供了可能。目前大數(shù)據(jù)技術(shù)在國內(nèi)的應(yīng)用還處于起步階段，但在金融業(yè)的應(yīng)用已經(jīng)走在了前列。以下選取大數(shù)據(jù)在金融業(yè)應(yīng)用的兩個典型案例——建設(shè)銀行的善融商務(wù)平臺和阿里巴巴的小額貸款平臺，來說明大數(shù)據(jù)在金融業(yè)的應(yīng)用現(xiàn)狀。

（一）建設(shè)銀行的善融商務(wù)

善融商務(wù)是中國建設(shè)銀行推出的以專業(yè)化金融服務(wù)為依托的電子商務(wù)金融服務(wù)平臺，融資金流、信息流和物流為一體，為客戶提供信息發(fā)布、在線交易、支付結(jié)算、分期付款、融資貸款等全方位的專業(yè)服務(wù)。

建行做電商平臺的動力，不在于短期內(nèi)大規(guī)模盈利，最主要的是市場占位。面向客戶的在線信貸服務(wù)是

塊新興的戰(zhàn)略市場，有可能影響未來銀行業(yè)的競爭格局。以前，銀行處于電子商務(wù)產(chǎn)業(yè)的最末端，支付寶等第三方支付工具依靠市場優(yōu)勢，對銀行的議價能力極強(qiáng)，支付交易手續(xù)費被壓到很低，甚至不足線下刷卡交易手續(xù)費的十分之一，這樣銀行就損失了一塊重要收入。如果銀行的用戶在自有平臺上購物，就不會被第三方支付機(jī)構(gòu)擠壓了，而且整個交易中銀行能夠掌握交易數(shù)據(jù)。善融商務(wù)使用該行研發(fā)的商城賬戶支付工具，在繼承建行網(wǎng)銀功能的同時還支持他行支付、貸款支付、組合支付等多種方式并實時到賬。電子商務(wù)近年來交易成本不斷提高，銀行的進(jìn)入能夠通過合理優(yōu)化供應(yīng)鏈、適度共享客戶資源，達(dá)到有效降低全社會電商交易成本的效果?，F(xiàn)在的電商不管是B2B還是B2C，都還是簡單交易，但銀行要真正深入到供應(yīng)鏈里面去，這是眾多電子商務(wù)企業(yè)尚未關(guān)注的市場。

銀行跨界電商的重頭是專注電子商務(wù)流程中的金融服務(wù)。這也是建行的優(yōu)勢，一方面可以把傳統(tǒng)的融資業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)移到線上，增加個人和企業(yè)客戶的活躍度。另一方面，能夠聚集流量和交易，銀行獲得數(shù)據(jù)資產(chǎn)。

（二）阿里金融

阿里金融是在阿里巴巴電商平臺和數(shù)據(jù)服務(wù)業(yè)務(wù)基礎(chǔ)上發(fā)展起來的新型金融業(yè)務(wù)模式。一方面，阿里巴巴B2B平臺和支付寶平臺上的注冊用戶是阿里金融強(qiáng)大的客戶群支持，另一方面，數(shù)據(jù)服務(wù)提供的交易數(shù)據(jù)是阿里金融客戶信用評級的核心資源。阿里巴巴介入金融服務(wù)領(lǐng)域，核心優(yōu)勢是其擁有的龐大的客戶資源和數(shù)據(jù)，并能基于云計算平臺通過對客戶信息的充分分析、挖掘，實現(xiàn)對客戶信用水平和還款能力的準(zhǔn)確、實時把控。

阿里金融所開發(fā)的新型微貸技術(shù)是其解決小微企業(yè)融資的關(guān)鍵所在，數(shù)據(jù)和網(wǎng)絡(luò)是其核心。阿里金融利用其天然優(yōu)勢，即阿里巴巴B2B、淘寶、支付寶等電子商務(wù)平臺上客戶積累的信用數(shù)據(jù)及行為數(shù)據(jù)，將客戶在電子商務(wù)網(wǎng)絡(luò)平臺上的行為數(shù)據(jù)映射為企業(yè)和個人的信用評價，向這些通常無法在傳統(tǒng)金融渠道獲得貸款的弱勢群體批量發(fā)放“金額小、期限短、隨借隨還”的小額貸款。同時，阿里金融微貸技術(shù)極為重視互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的運用，微貸技術(shù)包含了大量數(shù)據(jù)模型，需要使用大規(guī)模集成計算，判斷買家和賣家之間是否有關(guān)聯(lián)，是否炒作信用，風(fēng)險的概率的大小、交易集中度等。不僅保證其安全、效率，也降低阿里金融的運營成本。

阿里金融微貸技術(shù)中有完整的風(fēng)險控制體系。在信貸風(fēng)險防范上，阿里金融建立了多層次的微貸風(fēng)險預(yù)警和管理體系，具體來看，貸前、貸中以及貸后三個環(huán)節(jié)節(jié)節(jié)相扣，利用數(shù)據(jù)采集和模型分析等手段，根據(jù)小微企業(yè)在阿里巴巴平臺上積累的信用及行為數(shù)據(jù)，對企業(yè)的還款能力及還款意愿進(jìn)行較準(zhǔn)確的評估。同時結(jié)合貸后監(jiān)控和網(wǎng)絡(luò)店鋪，帳號關(guān)停機(jī)制，提高了客戶違約成本，有效地控制貸款風(fēng)險。

三、大數(shù)據(jù)在商業(yè)銀行的具體應(yīng)用方向

目前，商業(yè)銀行應(yīng)用大數(shù)據(jù)的方向還存在思路不清，創(chuàng)新不足的問題，目前銀行在大數(shù)據(jù)方面的嘗試主要集中在數(shù)據(jù)交換、客戶分流、歷史數(shù)據(jù)查詢、文件管理平臺、反洗錢原型、數(shù)據(jù)預(yù)處理等，大數(shù)據(jù)應(yīng)用還有很廣闊提升的空間。未來，商業(yè)銀行可以嘗試從客戶建設(shè)、決策支持和風(fēng)險管理三個方面著手應(yīng)用大數(shù)據(jù)。下面具體談?wù)勅绾卫么髷?shù)據(jù)進(jìn)行精準(zhǔn)化營銷和業(yè)務(wù)流程優(yōu)化，以及如何更加全面和準(zhǔn)確的搜集數(shù)據(jù)，完善大數(shù)據(jù)平臺。

（一）大數(shù)據(jù)在理財需求產(chǎn)品中的應(yīng)用

廣義的理財包括定期儲蓄、銀行理財、基金、保險、國債和貴金屬等，可以抓取客戶以下幾方面的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析：

1.基本信息，如客戶的性別、年齡、星座、資產(chǎn)規(guī)模、家庭住址、職業(yè)等，都可以通過對大數(shù)據(jù)的擷取和分析得出結(jié)論?？蛻舻幕拘畔⒖梢詮你y行系統(tǒng)中提取，如果是信用卡持卡客戶，還可以通過信用卡中心獲取更加全面準(zhǔn)確的信息。

2.風(fēng)險偏好，首先客戶的風(fēng)險評估能夠最直觀地反映客戶的風(fēng)險承受能力，其次客戶購買過的理財產(chǎn)品也在很大程度上表明了客戶的風(fēng)險偏好。

3.消費偏好，客戶的消費記錄可以成為分析其潛在需求的依據(jù)。例如客戶經(jīng)常在醫(yī)院和藥店消費，那么他很可能對人身保險產(chǎn)品感興趣。

這些數(shù)據(jù)并不是孤立的，應(yīng)該綜合起來，大數(shù)據(jù)可以通過對大量客戶數(shù)據(jù)的分析得出規(guī)律性的結(jié)論，實現(xiàn)只要輸入相應(yīng)的身份證號或卡號，就能夠給出推薦建議，可以將客戶的需求進(jìn)行排序，按照概率由大到小的順序?qū)⒖赡艿漠a(chǎn)品進(jìn)行排列，實現(xiàn)精準(zhǔn)化營銷。

（二）大數(shù)據(jù)在結(jié)算融資需求產(chǎn)品中的應(yīng)用

對于結(jié)算需求產(chǎn)品而言，我們可以在大數(shù)據(jù)平臺中著重提取客戶流水中的消費地點、金額、頻率等信息，據(jù)此大致分析出客戶的消費偏好，然后給客戶推送適合的結(jié)算需求產(chǎn)品?？蛻粼谏虉鲱l繁進(jìn)行大宗消費，我們可以向客戶推送消費分期的業(yè)務(wù)；客戶頻繁支付飛機(jī)票、房費等，我們可以向客戶推送航空類商旅類信用卡；客戶頻繁匯款轉(zhuǎn)賬，可以向客戶推送網(wǎng)銀和手機(jī)銀行業(yè)務(wù)；客戶流水巨大且沉淀時間長，可以向客戶推薦貴賓卡甚至私人銀行業(yè)務(wù)；客戶信用卡的刷卡頻率較高，可以向持卡客戶推送近期信用卡優(yōu)惠活動等等。

融資需求的客戶可分為個人客戶和企業(yè)客戶兩大類，商業(yè)銀行可以從大數(shù)據(jù)平臺中提取有用數(shù)據(jù)分析出哪些客戶可能有融資需求，然后系統(tǒng)推送特定的融資產(chǎn)品給客戶。對于個人客戶，在數(shù)據(jù)提取中可以重點考慮客戶的年齡、戶籍、工作地、居住地、工作單位、學(xué)歷、資產(chǎn)、名下有無房產(chǎn)等，從中可以預(yù)測出客戶目前的融資需求。對于企業(yè)客戶，我們在數(shù)據(jù)提取時可以重點考慮客戶的產(chǎn)、凈利潤、經(jīng)營年限，法人年齡、企業(yè)流水、代發(fā)工資人數(shù)變化、銀行代扣代繳稅信息等。融資需求方面大數(shù)據(jù)同樣可以用于客戶信用風(fēng)險評估。利用客戶的交易數(shù)據(jù)，同時采集客戶的外部信息，并把這些數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)起來，建立一個風(fēng)險評估模型?？蛻粲匈J款需求時，系統(tǒng)自動計算該客戶的貸款利率，給信貸員做參考。