作者：齐贵柱　齐苑博

来源：《财经界·上旬刊》2019年第01期

        关键词：大数据 ;大数据分析 ;商业银行 ;移动金融

        商业银行在国家经济建设过程中起着举足轻重的作用，助推经济发展

        （一）历史数据庞大，数据结构化占比大

        我国商业银行的信息化建设随着计算机技术的发展而不断发展的，商业银行按照会计制度规定保管每一会计年度经营产生的档案数据，这些历史数据和持续经营生产使用的数据是商业银行多年来积累保留下来的宝贵的大数据财富。过去，商业银行的信息化建设是围绕局域网开展的柜面生产系统、信贷管理系统、内部风险控制系统、信用卡发卡及营销系统、客户营销管理系统等各相对的系统。这些系统产生的数据都是按照结构化的数据存储方式记录下来。移动通信技术的快速发展包括现在5G通信网络的建设及投入，物联网开始走入千家万户，移动互联网给人们生活带来便利的同时也给商业银行在金融服务创新带来机遇和挑战，各商业银行纷纷推出各自的电子金融服务系统，一些非结构化的数据信息开始采集存储包括人脸识别等，但是，商业银行目前数据保存系统中结构性存储的数据相比非结构性存储的数据占比仍要大很多很多。

        （二）数据质量要求高，利用价值大

        商业银行大部分是国家直接或间接控股的银行，商业银行在国家经济建设过程中起着举足轻重的作用，助推经济发展。商业银行在稳健经营中对数据的准确性，正确性，都有很高的要求，有铁数据之称。如客户的基本信息包括年龄、性别、职业、电话、地址、存款结构、购买银行产品细致分类等数据对商业银行在创新服务、差异化精准化营销上具有非常高的分析利用价值。 

        （三）数据倒金字塔式增加，数据结构复杂化

        移动互联的发展促使数据呈现爆发式增长，每两年大约翻一番，这意味着什么？意味着人类每年的数据量以倒金字塔式向上增长，新数据源的大量出现也促使半结构化、非结构化数据爆发式的增长。这些信息产生的数据传统方式处理起来已经显得力不从心，大数据时代为处理这些信息提供了可能，如果能有效的处理和分析商业银行的结构性数据，非结构性数据，对商业银行来说是非常有价值的信息。

        经济学角度把大数据定义为数据资产，有价值的资产。有价值的资产就是它的成本和收益是可以正的，当它的收益大于成本的时候，数据资产就是有价值的。大数据去分析去挖掘的目的是为了挖掘它的价值、产生收益，从而获得利润。商业银行进行大数据分析，要挖掘它的价值，利用它的价值，推动管理创新、运营创新、产品创新、服务创新、营销创新，这是商业银行大数据分析的目的。

        （一）商业银行大数据价值分析特征

        大数据时代商业银行的大数据分析与传统数据分析有所不同，商业银行大数据分析是让数据说话，而不进行预先假设。使用全量数据、提高数据的容错率、将注意力从因果关系转为相关关系的发现。商业银行大数据分析和原来的数据分析本质区别是传统的分析是基于结构化、关系性的数据。现在的大数据分析，是对整个数据全集直接进行存储和管理分析，通过云计算等方法对数据进行整合、分析、形成新的数据结构，挖掘新的商机价值，在数据整合的同时，筛选有用数据，筛除无用数据，提高大数据分析价值。

        （二）商业银行大数据价值分析在客户管理中的重要性

        客户是商业银行得以生存的基础也是竞争的对象，在商业银行经营发展中，优质的客户成了商业银行间最重要的竞争对象，管理商业银行客户关系时，大数据的重要性在于大数据能够将客观、可靠的决策依据为商业银行提供出来，有效的整合和处理非结构化数据和结构化数据，有效的细分潜在和现有客户的价值;将数据转变成商业成果的概率提升上来，使商业银行能够客观的对其进行评价。对于大数据，商业银行要加快大数据分析方面的建设，对于大数据的商业价值正确地进行审视，在战略管理方面应用大数据，要积极有效的分析和处理客户数据尤其是重要客户的数据，对客户管理进行科学分析决策，有效的围绕客户开展营销工作。

        （三）移动金融大数据分析价值凸显

        这个时代，移动网络的发展速度已经可以更快更好的支持商业银行将各项产品、服务转移到电子银行上，与此同时，手机、计算机逐渐取代实体网点，成为商业银行与客户之间的桥梁。商业银行推出的手机银行APP，它运用移动互联网技术为客户提供更加便利贴近生活的金融服务，这里称这种服务为移动金融。近几年随着移动金融快速发展，个性化的金融需求越来越多在移动金融上反应出来，通过大数据分析等方式挖掘移动金融客户潜在需求，提供千人千面的个性化移动金融服务成为可能。

        大数据分析在商业银行的管理决策层、智能运营层、产品设计层、客户营销层、风险防范层等领域带来更多的分析应用视角，尤其在客户营销层投入大量的人力和物力，也取得了一些积极的成果，下面就客户营销层展开分析：

        （一）差异化精准营销策略应用

        数据挖掘等先进技术从客户关系管理方面入手进行分析，在激烈的竞争中商业银行将客户基本需求应该积极的判断出来，并且将特殊需求找出来，积极的应用一些对策。 对客户的绝对需求给予满足，才是获取成功的关键。因此，应该对不同偏好、职业、受教育程度、年龄不同的客户进行细分，将适合于他们的服务和金融产品提供出来，实现“量身定做”开展差异化精准营销。

        （二）大数据在客户全流程服务的应用

        就客户而言，银行能够将怎样的感受和服务提供给他们是非常关键的，应用大数据分析，就可以实现客户流程的管理和服务，能够将随时、随心、随地的服务体验为他们提供出来。 对银行的非直接交易数据和交易记录能够有效地进行处理和分析。將客户档案有效的构建起来，将有关行为趋势特征分析出来，对可能发生的风险进行预测。大数据时代的到来，为商业银行的发展带来机遇和挑战，也为商业银行的发展起到推动作用，商业银行要重视大数据分析在客户管理上的重要性，提高自身核心竞争力。

        （三）大数据分析下的营销变革

        大数据时代对商业银行在与客户互动、产品推荐等模式及方法营销产生了巨大的影响，营销已进入以价值驱动的阶段，原先依赖于商业银行实网点的客户越来越多成为电子银行客户，他们减少了与银行面对面接触的机会，商业银行通过短信、电话、网上银行、移动银行及主题营销的频率增多，对精准营销的需求加大，实现向用户提供随需即时的高质量高性价比的个性化数据服务。

        未来个人客户及其资产的流动性会加强，所以能够通过结构及非结构化数据低成本了解客户全面情况，预测客户未来情况，并进行精准营销刻不容缓。大数据的出现，移动金融的发展使预测客户生活阶段、及时推测变化成为了一种可能。商业银行需要树立新观念，建立大数据驱动的文化。认识大数据的重要性。

        总之，商业银行需要寻找切实可行的大数据分析方法，在经营中快速分析大量多样的大数据并从中获取价值，才是商业银行未来发展的核心竞争力。

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