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来源：《现代营销·学苑版》2019年第03期

        摘要：在大数据时代，零售银行利用新技术，通过对客户进行大数据的发掘分析，实现了对传统银行业务领域的全面渗透，且发展迅猛。本文通过分析银行大数据技术的应用现状，系统分析零售银行在大数据时代面临的机遇与挑战，提出了应以客户为中心，运用大数据技术发掘自身海量数据价值，实现转型发展的策略。

        关键词：零售银行;大数据;客户;发展策略

        在大数据技术飞速发展的时代背景下，商业银行如何重新定位零售业务、管理客户、提升零售业务竞争力是现今面临的重大课题。本文通过对银行业大数据技术应用进行分析，探讨大数据背景下的如何围绕客户进行零售银行的发展。

        一、零售银行概述

        （一）零售银行的经营模式

        对商业银行而言，零售业务具有资金成本低、创新空间大、抗风险能力强的特点，是商业银行稳定、持续发展的基石。近年来，零售银行在长期的经营中逐步建立并拓展形成了较为丰富的产品种类。从覆盖的领域来看，零售银行的产品体系是以存款、贷款、支付结算等客户的基础类金融需求为核心，围绕核心领域逐步丰富并向外衍生。

        从现有的零售银行的经营模式来看，其产品类别大致可分为三类：一是基础核心类产品，如储蓄、贷款、活期账户等。二是附属核心类产品，如理财产品、国债、代理保险销售、代理基金销售、账户类交易等产品，这种产品主要用来满足不同客户收益更高、形式更灵活的投资需求，或者借记卡、信用卡、快捷支付等满足不同客户在不同场合下的支付需求产品。三是衍生类产品，如各类投资咨询服务。

        （二）零售银行的发展现状

        从零售银行的经营模式分析我们可以看出，零售银行的产品线覆盖广泛，并且随着行业的演进发展已经逐步从满足客户基础金融需求转向复杂金融需求乃至与之相关联的泛金融和非金融需求。

        绝大多数商业银行在零售业务上缺乏战略层面的统筹规划与顶层设计。其营销方式也以被动等客上门为主，考核内容过于单一，以考核产品销售为主，营销人员推荐产品时缺乏针对性，以尽量多售出各项产品，尤其是高收益产品为主要目的。这一现状是由我国商业银行产品战略所处发展阶段所决定的。因此，产品战略的未来转型要求商业银行建立以客户为中心，对客户需求有更精准的认知、对大数据技术的更全面应用、对内部管理机制进行更有效革新。

        二、大数据技术在零售银行中的应用

        （一）零售银行中的大数据应用现状

        近年来，大量研究发现，全球银行业发展的一个重要趋势就是善于利用大数据，大数据技术的妥善应用可以帮助银行进行客户经营管理，识别营销机会。目前，中国银行业也已步入大数据时代，国内不少银行已经开始尝试通过大数据来驱动客户经营。总体而言 ， 随着大数据技术的快速发展，当前商业银行运用大数据完善客户画像，开展精准营销，其客户经营行动的特点可以从“精准”和“突破”两方面进行概括。

        “精准”即客户特征的精准画像、推荐产品的精准匹配、营销商机的精准转化、交互渠道的精准协同。而“突破”则在于两个方面，一是打造全生态数据，融合金融与非金融数据，二是搭建个性化场景，定向引导客户行为，提升客户体验，引导客户迈向创造新需求，一个好的场景不仅能满足客户现有需求，还能满足客户的潜在需求。

        （二）大数据技术在零售银行中面临的问题

        尽管“以客户为中心”的理念已经深入人心，但是传统零售银行业务面临来自第三方机构的全面渗透，加上银行业长期以来形成的以产品为中心和以管理部门为中心的业务流程已根深蒂固，因此产生了如果自己不改变就要被改变的危机境地。但商业银行想要利用大数据等技术重夺竞争优势，仍面临一些困难。这些困难主要集中在以下几个方面：

        一是对客户信息和数据缺乏统一管理，数据基础薄弱;二是数據的准确性不够，且完整性不足，垃圾数据量大，数据冗余，治理需求迫切;三是对数据的分类、整理和加工能力不足，数据安全性不强，导致数据分析结果的可用性较低。尤其对非结构化数据的处理能力不强，应用模式单一。四是以大数据驱动的业务经营管理模式，与商业银行传统的管理模式存在较大差异，要引入新模式，需要打破传统，突破固有思维。

        三、零售银行的发展策略

        1.结合大数据技术加强客户管理。完善客户画像，通过引入外部数据、进一步提高数据质量;加强数据治理等，丰富客户标签，进行客户分类，进一步建立立体分类体系，完善数据;构建客户视图，建立个人客户数据集合，其中包括客户基本信息、消费偏好等度数据的，实现内外部数据的共享和互联互通。

        2.围绕客户体验推动大数据的应用，促进产品创新。一是通过大数据挖掘，将产品融入客户的生活和工作中，深入分析各类场景的客户需求，有针对性地创新或优化产品。二是根据客户数据，进一步完善线上授信模型，实现线上自动授信、自动审批和自动放款的多样化数据网贷产品。

        3.针对客户需求提供整体方案。通过大数据分析工具，在产品组合的设计上逐步融入泛金融甚至非金融的内容元素，向提供整体解决方案的模式进行高阶转型。根据成本、市场、同业等信息测算产品的合理价格，充分利用自身信用高地的优势与强大的资源整合能力，提供基础平台，并在合理范围内对不同类型客户采取差异化定价策略，实现成本、收益、获客、市场竞争等多方面因素的平衡。

        结语

        随着人工智能时代的到来，零售银行也将面临智能化大变革，以更低的成本、实时收集更准确、更详细的客户数据。因此，依托大数据发展的客户经营模式，可以更好地实现以客户为中心，更大程度地将大数据分析应用贯穿于整个经营服务过程中，成为未来零售银行客户经营管理转型的新方向。

        参考文献：

        [1]董玉华.零售银行业务智慧化转型策略研究[J].农村金融研究，2018.

        [2]宋建华.打造智慧零售新路径[J].中国金融，2018（04）：37-39.下载本文