随着互联网时代的到来，商业银行对于数据的需求愈渐增长，特别是在内部数据已经无法满足业务应用多样化的情况下，外部数据对于银行的重要性逐步凸显。从画像构建到行为预测，从精准营销到风险防控，商业银行积极引入外部数据，打破信息壁垒，通过内外部数据融合，发挥数据赋能，助力银行业务转型发展。
01外部数据概况
什么是外部数据？从字面上来理解就是，来源于企业系统外部的数据统称为外部数据。笔者通过查阅一些文献资料，得到外部数据更为官方的定义如下：外部数据是企业基于自身数据应用场景及业务需求，通过爬取或者与外部数据服务商合作取得的海量数据。
2018年银发布《银行业金融机构数据治理指引》对数据治理提出了四大基本原则要求，其中的全覆盖原则强调了银行业数据治理工作包含内外部数据。这一指引为银行业加强外部数据治理、强化外部数据应用提供了指导意见。
02外部数据应用
在商业银行中，外部数据应用多是基于数据本身出发，以“缺什么，补什么”为主，通过外部数据引入，补充内部数据短板，从而建立客户各维度画像。在此基础上通过数据模型、规则分析等方法，寻找客户需求和业务场景，由数据驱动业务。近年来，尤其是面对今年新冠疫情下产生的新经济新服务，商业银行对新业务模式不断探索，在实践中出现了一条外部数据应用“场景+”的新道路。
2020年，上海市提出了深化“一网通办”改革工作要点，从层面重点关注民生问题，其中提到：针对老百姓医疗问题，希望通过医疗收费在线支付，有效解决市民看病难、看病慢的痛点。围绕医疗付费这一特定场景，上海市各家商业银行与携手，提出信用就医无感支付，给予市民专属就医额度和免息期，方便市民就医。
在老百姓医疗付费中，银行以场景切入，提供了场景化的金融服务解决方案，通过场景带来的关键性的外部信息，从而实现外部数据引入，再融合银行已经沉淀的内外部数据，由点及面、盘活全局，针对性勾勒出对业务有价值的客户画像；通过画像，又可基于数据建模发掘新的业务场景，快速迭代，有效实现数据价值转换，形成场景驱动业务，赋能数据的“场景+”新模式。
03外部数据思考与展望
在数字经济时代，商业银行通过提供场景化服务，引入外部数据，利用机器学习、人工智能等手段，构建“场景-数据-业务”的生态闭环，打造一体化全流程的外部数据场景运营模式，以便捷高效的极致服务体验，助力新模式下银行业务转型发展。
随着不停涌现的业务场景，外部数据的应用也会越来越成熟。笔者认为，商业银行业在外部数据应用探索过程中，必须建立健全外部数据管理体系，加强外部数据系统建设，整合拓展外部数据资源，通过集中化、智慧化、系统化的管理方式，打造坚实的外部数据底座，从而有效支撑业务发展、产品创新、管理升级，书写高质量发展蓝图。下载本文
