关于商业银行大数据应用的理论、实践与影响探讨

2020-07-12 08:00韩健中国民生银行总行
消费导刊 2020年1期
关键词:商业银行银行客户

韩健 中国民生银行总行

引言:大数据目前对我国经济发展而言仍属于新兴事物,商业银行在大数据方面的研究较少,多数处于起步阶段。简单来说,就是通过分析数据得出取得价值的方法。现阶段,大部分商业银行也开始对大数据的应用提高重视,希望更好地提高自身价值。

一、商业银行大数据的应用理论

大数据具有价值高、体量大、速度快、种类多的特点,在这个时代“用数据说话”已经成了大众认知世界的一种方式。由于商业银行具有行业特征,业务开展过程中收集了包括客户收入、消费能力、投资能力、贷款记录等多种基本信息,还包含客户个人信息及联系方式等个人隐私。这给商业银行在大数据的使用上带来了巨大优势。因此,数据整理已经成为商业银行大数据应用的主要前提。要做好银行数据管理,必须有一个健全的数据治理组织。还要坚持先标准后规范的原则,以便做好数据质量的量化管理,制定量化数据管理绩效考评。我国目前处于大数据发展的初级阶段,应用案例并不多,商业银行大数据的普遍使用还需要一些时间,应用前需要根据我国商业银行的现状,制定相应方案。目前我国商业银行想依靠大数据的条件又好又快发展,需要加强银行内部与外部联系,与外部机构合作研究,提升大数据分析能力。同时,也要加强银行内部建设,通过有效手段提高银行单数据分析能力。

二、大数据应用给商业银行带来的影响

(一)金融服务脱媒化

大数据时代下,金融脱媒催生了新的模式在金融市场上进行竞争。与此同时,商业银行的同业竞争激烈,大部分企业向综合经营方向转型,不断发展跨行业投资,并且各大金融机构都开发了理财产品。在大数据的条件下,我国出现了许多综合性金融集团,其业务包括证券、银行、保险、信托、基金等。且大部分第三方支付企业不断进行业务创新,将大部分原本隶属于银行的支付业务取代。此外,互联网公司开始产生准金融属性,不仅进军大部分金融领域,还利用自己的数据条件启动贷款业务。

(二)渠道虚拟化

电子银行是近年来商业银行降低成本、提高效率的重要渠道。但大部分商业银行只将电子银行作为交易端口看待,忽视了其营销能力和潜在价值空间。在大数据的影响下,商业银行想贴近时代进行发展,需要将业务进行创新,将虚拟端口融入社交网络,转变传统经营模式,为客户制定个性化理财产品,实现线下线上业务并重。在当下大数据的时代,可以说“虚拟化”、“自动化”是将来商业银行的发展趋势,而商业银行想短时间内完成转变有些困难。因为虽然现代化支付方式的发展速度极快,但依旧有部分老年群体及落后地区依赖银行柜台服务。

(三)经营模式生态化

大数据时代的到来使商业银行难以独善其身,需要进行上下一体的资源整合,优化业务,为客户提供个性化服务,建立合作共赢的共生关系。商业银行可以通过赚取微小企业的利息,作为资金赚取大企业的中间业务收入,以金融服务为核心,通过网络做切入点,为客户提供全面的理财服务。

(四)决策数据化

当前商业银行想在激烈的金融企业竞争中脱颖而出,妥善利用数据是成功关键,商业银行自身的业务数据有一定的积累。且还可以通过不断发展的社交网络集中获取潜在客户的消费能力等信息。商业银行内部通过对这些数据的整合利用就可以发挥大数据的优势,增强自身风险控制能力[1]。

三、大数据在商业银行的实践

(一)拓展商业银行业务渠道

信息时代人们的生活与互联网息息相关,商业银行的业务逐渐从固定端口向网络渠道发展。而商业银行可以有效利用大数据拓展自身业务范围。我国传统银行经营模式明显缺乏创新性,在当下商业银行通过大数据操控提升了自身的数据分析能力,促进了商业银行理财产品的不断优化。商业银行可以将自身的门户网站、手机银行APP等进行整合,通过各种端口销售自身理财产品,对固定客户和潜在客户推送不同理财产品,进行意见收集和客户服务。

(二)提高商业银行竞争能力

在大数据时代,商业银行的核心竞争力是对大数据的使用程度。经过多年的发展,中国的商业银行已经掌握着大量的数据和信息,在大数据时代,商业银行还应该掌握大数据分析和应用的能力,并可以通过防范风险来促进银行业的健康发展。此外,商业银行通过对大数据的分析,掌握了客户的交易行为。根据客户行为预测客户需求。对客户进行精准定位,产品不断创新,提高了银行的市场份额。

(三)优化商业银行服务能力

商业银行主要销售产品和服务。大数据时代的商业银行可以通过分析客户消费数据,然后了解客户消费习惯,能更好地把握客户的消费需求,线上线下相结合为客户提供个性化服务。如,招商银行通过分析客户数据为年轻人推出符合需求的“魔兽卡”,汇丰银行时常利用大数据关怀客户,控制客户流失率。

(四)提高商业银行管理能力

有了大数据协助,客户的信用管理变得非常便捷。客户的消费信息和信用情况都会被网络记录下来,银行通过搜索引擎获取,在每天对用户行为进行评估,对其登记进行动态管理。如阿里集团就是通过分析用户行为位用户进行信用等级区分。再如,中信银行通过大数据评估用户信用,对用户的额度随时调整。在大数据时代,各商业银行的数据分析能力得到了提高,为商业银行的管理提供了有效的支持,提高了商业银行的管理能力[2]。

结论:目前商业银行在大数据的推动下采取精准分析和快速行动,为客户创造最佳理财体验,给客户提供个性化的理财方案,更便捷也更安全。商业银行利用大数据,内外兼修,不断提升企业业务能力,将在市场上占据越来越重要的地位。

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