大數據的商業(yè)銀行文獻綜述

大數據的商業(yè)銀行研究文獻綜述學院：金融學院 班級：13金融學碩 姓名：熊美蘭摘要：隨著以社交網絡為代表的web2.0的興起、智能手機的普及、各種監(jiān)控系統(tǒng)及傳感器的大量分布，人類正在進入一個數據大爆炸的時代，“大數據”的概念應運而生。本文第一部分簡要概括大數據的內涵和對社會、商業(yè)和監(jiān)管環(huán)境造成的普適性影響。第二部分詳細分析大數據給商業(yè)銀行帶來的機遇和。在此基礎上，第三部分提出若干商業(yè)銀行應對大數據的策略。關鍵字：大數據；商業(yè)銀行；影響；機遇與挑戰(zhàn)；策略1. 引言隨著以社交網絡為代表的web2.0的興起、智能手機的普及、各種監(jiān)控系統(tǒng)及傳感器的大量分布，人類正在進入一個數據大爆炸的時代，“大數據”的概念應運而生。大數據被譽為繼云計算、物聯網之后IT產業(yè)又一次顛覆性的技術變革，已經引起各方面的高度關注。麥肯錫在2011年發(fā)布研報大數據：下一個創(chuàng)新、競爭和生產率的前沿（Manyi ka，Chui,Brown,Bughin,Dobbs,Roxburgh,和Byers，2011），認為數據已經滲透到每個行業(yè)和業(yè)務職能領域，逐漸成為重要的生產要素，而人們對于海量數據的運用，預示著新一波生產率增長和消費者盈余浪潮的到來。麥肯錫認為金融行業(yè)是首先能夠受益于大數據浪潮的行業(yè)；IBM、Oracle、SAP等業(yè)界巨頭紛紛收購與大數據有關的公司，積極布局大數據領域。作為擁有大量數據的銀行業(yè)，在大數據的浪潮中將會受到怎樣的影響？我們又應該如何應對？在信息科技界和政府層面對大數據的討論如火如荼之際，系統(tǒng)討論大數據和商業(yè)銀行關系的研究文章卻十分鮮見。本文第一部分簡要概括大數據的內涵和對社會、商業(yè)和監(jiān)管環(huán)境造成的普適性影響。第二部分詳細分析大數據給商業(yè)銀行帶來的機遇和。在此基礎上，第三部分提出若干商業(yè)銀行應對大數據的策略。2. 大數據的內涵及其對社會、商業(yè)和個人造成的普適性影響2.1大數據的內涵大數據是指一般數據庫軟件難以獲取、儲存、管理和分析的大容量數據（Manyika，Chui，Brown，Bughin，Dobbs,Roxburgh,和Byers，2011），它具有4V的特點（王偉、吳以四，2012）：一是數據容量巨大（volume）。國際數據公司（IDC的研究報告稱，2011年全球被創(chuàng)建和被復制的數據總量為1.8ZB（2的70次方）并預測到2020年，全球將擁有35ZB的數據量。二是數據類型眾多（variety）。相對于過往以文本形式為主的結構化數據，大數據時代的數據類型涵蓋了圖片、音頻、視頻、網絡日志、地理位置信息等種類繁多的半結構化和非結構化數據。三是數據價值密度低（value）。舉例而言，在一個連續(xù)監(jiān)控三個小時的視頻中能夠提供有效信息幫助刑偵人員破案的畫面可能只有三五秒。四是處理數據的速度要求非?？?（velocity）。一方面，面對如此浩瀚的數據量，處理效率至關重要。另一方面，越來越多的處理需要在瞬間完成以便做出及時的反應。2.1 大數據對社會、商業(yè)和監(jiān)管環(huán)境造成的影響 2.2.1改變了人類的思維方式，變革了認識世界的方式，提高了我們認識世界的能力大數據是指需要處理的信息量超出了一般電腦的速度和容量，這導致了新的高容和高速處理技術的誕生；大數據的核心就是預測，它是把數字算法運用到海量的數據上來預測事情發(fā)生的可能性。趙國棟（2012）認為，大數據以一種前所未有的方式，通過對海量數據進行分析，獲得有巨大價值的產品和服務，或深刻的洞見和預測能力。預測能力提高的表現是人們將習慣從概然上預測事物和世界，而不是必然，這樣是更精確而不是相反。人類的思維方式受物質和技術條件的影響，自古以來，由于信息不對稱和處理信息技術的局限，人類的思維遵循謹慎的原則，其慣例是“知其然，知其所以然”，追求因果關系，并以此進行決策。大數據技術改變了我們的思維方式，社會放棄了對因果關系的渴求，而僅需關注相關關系，這使我們做決定和理解現實的最基本方式受到挑戰(zhàn)。2.2.2消費模式和商業(yè)模式將會有很大的改變蔚趙村，凌紅（2012）認為，大數據時代將對商業(yè)和個人都產生巨大而深遠的影響。大數據技術使消費者的行為模式更加科學、可預測，在不久的將來，世界許多現在單純依靠人類判斷力的領域都會被信息系統(tǒng)所改變甚至取代，大數據為我們的生活創(chuàng)造了前所未有的可量化的維度。Big data(2012)認為大數據已經成為了新認知、新發(fā)明、新產品、新服務、新價值的源泉，并導致商業(yè)經營及其模式的變革，整個商業(yè)領域都因為大數據而重新洗牌。大數據時代，在商業(yè)領域中，決策行為將日益基于數據和分析而做出，而并非基于經驗和直覺。數據已經成為了一種商業(yè)資本，一項重要的經濟投入，可以創(chuàng)造新的經濟利益。利用數據分析進行商業(yè)決策使眾多企業(yè)憑借杰出的數據分析技能成為業(yè)界的領先者。2.2.3商業(yè)銀行監(jiān)管環(huán)境也會發(fā)生變化李國杰（2012）也同時提出，大數據還是改變市場、組織機構，以及政府與公民關系的方法。大數據科學與金融中心（2012）也同樣指出，在大數據時代，銀行監(jiān)管將從審慎監(jiān)管轉變?yōu)橄M者利益監(jiān)管。由于銀行有更占優(yōu)勢的資源，在處理信息不對稱方面，銀行的客戶處于相對的弱勢。特別是金融消費者，需要得到特別的保護。因此，要把大數據裝到籠子里。2008年金融危機后，美國政府立法分離投資銀行自營和代客理財業(yè)務，遏制公司濫用信息不對稱的優(yōu)勢。中國的監(jiān)管環(huán)境的變化也不能例外。3. 大數據應用給商業(yè)銀行帶來的機遇和挑戰(zhàn)3.1大數據給商業(yè)銀行帶來的機遇董莉（2012）在一篇文章中也同樣指出，大數據應用作為創(chuàng)新的催化劑正改變著金融業(yè)態(tài)并將引起銀行業(yè)務模式深刻的變革,大數據應用將推動商業(yè)銀行在經營理念組織架構業(yè)務流程管理模式、架構等領域進行全面調整和深度整合，不斷增強核心競爭力提升企業(yè)組織績效和資本的運營效率提高盈利能力。大數據應用為我國商業(yè)銀行經營模式轉型提供了重要戰(zhàn)略契機借助大數據中國銀行業(yè)的未來發(fā)展將呈現出全新的藍圖。3.1.1大數據應用將拓寬商業(yè)銀行業(yè)務發(fā)展空間，加速產品創(chuàng)新。目前我國商業(yè)銀行服務同質化產品差異性小隨著數據的不斷積累和商業(yè)銀行數據分析能力的不斷提升，大數據應用將拓展銀行的業(yè)務發(fā)展空間，設計具有定價權和競爭力的創(chuàng)新產品。涂子配（2011）指出，社交媒體的興起為銀行創(chuàng)造了全新的客戶接觸渠道，從銀行網點等固定設備擴展到手機等移動終端設備再擴展到微博微信等社交網絡，大數據應用導致支付模式不斷創(chuàng)新，從傳統(tǒng)支付電子支付到第三方支付再到移動支付，大數據應用還可擴展營銷手段，從網點坐售電話外撥營銷、短信營銷擴展到微博微信等社交網絡營銷。3.1.2大數據應用將提升商業(yè)銀行核心競爭力我國商業(yè)銀行目前基礎設施和數據全部集中在數據中心，而且經過多年運行積累了大量的數據，因此最具條件率先盤活大數據資產，洞察數據中蘊涵的價值，更加科學地評價經營業(yè)績評估業(yè)務風險，配置全行資源引導銀行業(yè)務科學健康發(fā)展。王偉，吳以四（2012）同樣也提出，商業(yè)銀行應用大數據分析客戶的交易行為，挖掘并預測客戶的金融需求，設計有競爭力的創(chuàng)新產品，提供全面的金融服務，從而能夠快速聚攏客戶資源，逐步增加客戶粘性。商業(yè)銀行已擁有大數據，只要掌握大數據分析技術，并具備大數據應用思維，就能提升核心競爭力。3.1.3大數據應用將提升客戶服務水平大數據時代商業(yè)銀行不僅銷售產品和服務，而且積累了豐富的客戶交易數據，特別是在網絡社會化和搜索引擎技術支撐下，商業(yè)銀行還能收集到社交網絡上客戶的活動軌跡以及市場數據，商業(yè)銀行只要善于分析和應用這些數據，通過數據再利用和數據重組分析客戶的消費偏好就能準確發(fā)現并掌握客戶需求，并通過不同渠道為客戶提供個性化的服務。3.1.4大數據應用將提高商業(yè)銀行管理水平商業(yè)銀行積累的關于資產負債評級、客戶交易對手等各種數據資產將在信貸管理成本、核算資本管理、績效考核等方面發(fā)揮重要作用，提升商業(yè)銀行的管理水平。隨著商業(yè)銀行數據分析能力提升，通過對數據進行統(tǒng)計、分析、評估，為銀行業(yè)務發(fā)展、市場營銷、資產負債管理客戶關系管理等方面提供有效的決策支持，可實現真正的“以數據說話”3.2大數據應用給商業(yè)銀行帶來的挑戰(zhàn)依據經典經濟理論商業(yè)銀行存在的基礎：一是商業(yè)銀行有規(guī)模經濟和專門技術能降低資金融通的交易成本；二是商業(yè)銀行有專業(yè)的信息處理能力能緩解儲蓄者和融資者之間的信息不對稱，以及由此引發(fā)的逆向選擇和道德風險問題。謝梅（2011）在文章中提到，大數據時代商業(yè)銀行賴以存在的基礎逐漸減弱，金融將逐步形成互聯網金融模式。主要表現在：互聯網發(fā)展導致市場信息不對稱程度逐步降低，平臺出現導致資金供需雙方可借助電子平臺直接交易，金融發(fā)展逐步實現去中介化。大數據應用不僅為商業(yè)銀行引入新的競爭主體，而且改變甚至完全重塑了傳統(tǒng)金融的經營模式，將對銀行競爭格局和方式產生深遠影響具體體現為“五化”：3.2.1金融服務脫媒化金融脫媒不斷滋生了新型業(yè)態(tài)參與金融市場競爭。首先，金融同業(yè)競爭加劇。目前金融機構均向綜合經營方向發(fā)展跨業(yè)投資步伐不斷加快，保險證券信托都在發(fā)行理財產品，銀行也紛紛設立基金公司。我國雖然實行分業(yè)經營策略，但出現了諸如平安這樣的綜合性金融集團，其業(yè)務涵蓋了證券、銀行、保險、基金、信托等。其次，第三方支付企業(yè)通過各類產品與業(yè)務創(chuàng)新替代了大量原本屬于銀行的支付業(yè)務。第三方支付改變了銀行在支付領域的自大地位與心理，逐漸蠶食銀行支付結算市場份額。例如，2012年中國第三方支付交易規(guī)模達12.9萬億元，較往年增長54.2%。再次互聯網公司準金融屬性開始發(fā)酵，互聯網公司不但涉足了代理基金保險等業(yè)務，而且憑著自己的數據利器進軍貸款業(yè)務，建立了平臺，例如淘寶網推出賣基金平安、騰訊阿里巴巴建立的眾安在線賣保險，這些將直接影響銀行的代理收入，支付寶的余額寶、阿里小貸將挑戰(zhàn)銀行的小額存貸款業(yè)務，最后移動運營商分羹手機銀行。目前非洲出現了由移動運營商主導的手機銀行，例如肯尼亞的移動運營商將是商業(yè)銀行最大的競爭者，因為它擁有大量的用戶，目前僅中國移動一家就擁有6億多用戶。3.2.2渠道虛擬化近年來電子銀行作為商業(yè)銀行的重要渠道，憑借低成本、高效率和良好的客戶體驗減輕了銀行柜面壓力，降低了運營成本，但商業(yè)銀行長期以來只是將電子銀行作為交易渠道來看待，而對其所具備的營銷能力、整合業(yè)務的創(chuàng)新空間及價值創(chuàng)造能力認識不足，大數據時代社交網絡的興起要求商業(yè)銀行對電子渠道進行創(chuàng)新，將渠道虛擬到社交網絡中，渠道虛擬化直接挑戰(zhàn)銀行傳統(tǒng)經營思維，要求銀行以電子渠道為依托擴展社交網絡渠道，定制個性化綜合化產品再輔以傳統(tǒng)渠道，實現線上線下并重。3.2.3服務個性化大數據時代銀行傳統(tǒng)的標準化業(yè)務的價值被削弱，全能個性化的金融解決方案和金融服務需求被增強，商業(yè)銀行必須具備專業(yè)的數據分析和應用能力，通過用戶洞察提供個性化產品和服務，通過內外協同實現客戶對營銷傳播的感知。具有時空可持續(xù)特質，讓客戶在所有的服務觸點都能感受到貼心的服務，實現服務隨時隨地隨處可見。目前商業(yè)銀行均建立了客戶信息系統(tǒng)，其中包括了客戶基本信息、客戶偏好信息、客戶行為信息，而且這些信息均來自于銀行內部。此外，商業(yè)銀行可通過搜索引擎采集和分析各類客戶上網行為的興趣、愛好數據，綜合應用內外部數據洞察客戶行為特征。3.2.4經營模式生態(tài)化目前互聯網公司從各自專長的網絡購物供應鏈服務等領域向傳統(tǒng)屬于銀行服務范疇的支付資金清算等領域全面滲透，并且開放共享其數據服務平臺，聯合上下游資源構造了完整的產業(yè)鏈。大數據時代商業(yè)銀行將不能獨善其身，需要整合上下游資源，打通全流程的業(yè)務鏈條，為客戶提供資金流信息流服務，以及全場景金融解決方案，建立合作共贏互補發(fā)展的共生關系。例如，銀行可利用商行投行的產品模式滲透整個產業(yè)鏈，通過商業(yè)銀行業(yè)務賺小微企業(yè)的利息收入，通過投行業(yè)務賺取大企業(yè)的中間業(yè)務收入。商業(yè)銀行基于自身現有數據能力以金融服務為核心，以網絡信貸供應鏈金融要素市場等為切入點，為企業(yè)客戶提供全流程電子商務解決方案，為個人客戶提供全面綜合財富管理服務。例如建設銀行善融平臺，交通銀行交博匯平臺等。3.2.5決策數據化大數據時代商業(yè)銀行充分利用數據將是制勝的關鍵，商業(yè)銀行不但自身積累的業(yè)務數據日益增長，而且還可獲取到社交網絡數據。社交網絡數據蘊含了個體之間接觸聯絡關聯群體依附和聚會等關系，商業(yè)銀行獲取的海量數據通過集中整合挖掘，共享發(fā)揮信息的價值和創(chuàng)造力，增強風險控制的前瞻性、預見性、系統(tǒng)性。商業(yè)銀行通過多數據源管理、實時數據決策、基于數據預測等全方位數據應用可提升整體的管理水平。4.商業(yè)銀行應對大數據的策略 盡管大數據對商業(yè)銀行的影響目前而言還比較小，但從發(fā)展趨勢看，要充分認識大數據的顛覆性影響，具有遠見和雄心的商業(yè)銀行都應當未雨綢繆，早做布局。4.1促進金融服務與社交網絡的融合J. Manyika, M. Chui（2011）指出，商業(yè)銀行要打破傳統(tǒng)數據源的邊界，更加注重社交媒體等新型數據來源，通過各種渠道獲取盡可能多的客戶信息，并從這些數據中挖掘出更多的價值。一是整合新的客戶接觸渠道，充分利用社交網絡的作用，增強對客戶的了解和互動，樹立良好的品牌形象。二是注重新媒體客服的發(fā)展，利用論壇、聊天工具、微博、博客等網絡工具將其打造成為與電話客服并行的重要服務渠道。三是將銀行內部數據和外部社交數據互聯，獲得更加完整的客戶視圖，從而進行更為高效的客戶關系管理。四是創(chuàng)造性利用社交網絡數據和移動數據等進行產品創(chuàng)新和精準營銷。比如，當銀行通過客戶的移動定位信息知道該客戶正在某商場購物，便自動發(fā)送關于該商場的某餐館的刷卡促銷活動的短信；設計新產品的時候在網絡上征求客戶意見，激發(fā)客戶參與的熱情，在了解客戶需求的同時達到良好的宣傳效果。五是注重新媒體渠道的輿情監(jiān)測，在風險事件爆發(fā)之前就進行及時有效的處置，將負面影響降至最低。實現金融服務與社交網絡的融合存在一些現實的困難，只能通過不斷摸索的方式前進。首先，銀行難以得知客戶在社交網絡上的用戶名，也就難以進行數據整合。可以考慮進行一些針對性的市場活動來收集客戶的用戶名，或者在將來的客戶申請表上添加社交網絡用戶名的選項。也可以考慮和社交網絡進行直接的合作，在實名制的社交網絡上，可以利用客戶的官方證件號碼來實現客戶信息的對接。其次，目前尚缺乏成熟有效的非結構化數據的處理工具。 在初期可以采取半人工的方式進行處理。IT業(yè)投入在非結構化數據處理工具的研發(fā)力量非常強，相信不久的將來就能夠有相對成熟的分析工具問世。第三，目前在銀行龐大的客戶群體中，熱衷于新媒體的畢竟只是一部分。如果憑借對他們的分析來制定針對全體客戶的策略，統(tǒng)計樣本的偏差可能會導致策略的失效。因此暫時只能用于制定一些針對特定客戶群體的策略。隨著出生在網絡年代的年青一代的成長，這樣的偏差會越來越小，最終將能覆蓋幾乎全部的客戶群體。第四，金融服務對系統(tǒng)安全性和穩(wěn)定性的要求都遠高于社交平臺，在實現服務對接的時候可能會影響用戶體驗。最后，在諸如客戶的定位信息之類的數據是否屬于隱私，如何使用方面還存在許多法律上的空白，這些問題都有待各行業(yè)協調解決。4.2布局與大數據金融的競爭和合作Dealing with data（2011）認為，隨著大數金融的發(fā)展，銀行與他們的競爭和合作不可避免。一方面，銀行可以通過發(fā)展自己的大數據平臺與其開展直接競爭。在當前的各大電商平臺上，每天都有大量的交易發(fā)生，但是這些交易的支付結算大多被第三方支付機構壟斷，銀行處于支付鏈條的末端，獲取的價值非常小。大數據金融的核心競爭力在于其擁有的大量客戶經營數據，銀行在其產業(yè)鏈中的影響力很小，這也是阿里巴巴可以終止與建行的合作自行開展信貸業(yè)務的原因。為應對這種局面，銀行可以考慮自行搭建大數據平臺，獲取屬于自己的大數據，將核心話語權牢牢掌握在自己的手中。事實上，已經有不少銀行開始了這方面的布局。2012年6月28日，建行的電子商務平臺“善融商務”正式上線，包括B2B和B2C，業(yè)務范圍包括電子商務服務、金融服務、營運管理服務、企業(yè)社區(qū)服務及企業(yè)和個人商城。這可以看作是建行對于阿里巴巴終止合作的直接應對。交行打造的電子商務平臺“交博匯” 也開始向客戶開放。在為客戶提供增值服務的同時獲得客戶的動態(tài)經營信息，成為銀行共同的驅動力。另一方面，銀行需要與大數據金融企業(yè)加強合作互利。完整和綜合的大數據注定難以被某一家企業(yè)、機構或政府部門所獨自掌控，因此任何想壟斷大數據的想法和行為都是不現實的，企業(yè)之間的合作互贏是發(fā)展的潮流。 在認同大數據巨大價值的共識下，銀行可與電信、電商、社交網絡等大數據平臺開展合作，進行數據和信息的共享和利用， 全面整合客戶有效信息，將金融服務與移動網絡、電子商務、社交網絡等完美融合。建行與阿里巴巴的信貸合作可以說是在這方面進行了非常有益的探索，可惜由于阿里巴巴要求在信貸利息中分利被拒絕而導致合作終止。但由此可見建立銀行與電信運營商、電商、社交網絡等參與方的合理的利潤分配模式是否合理是合作能否成功的關鍵因素。4.3培養(yǎng)面對大數據時代的核心能力一是數據整合的能力。Horizon2020在某篇文章中指出，不僅僅是銀行內部數據的整合，更重要的是和大數據鏈條上其他外部數據整合的能力。大數據時代，有能力整合和管理數據的企業(yè)才能夠主導產業(yè)鏈，作為大數據鏈條中的一環(huán)，銀行應當以更加積極的姿態(tài)與鏈條上的其他企業(yè)進行數據和信息的交換，越是完整的數據，能夠產生的作用就越大。由于各行業(yè)的數據標準和格式存在差異，如何逐漸統(tǒng)一數據標準以便進行更方便的數據交換和融合是當前面臨的巨大挑戰(zhàn)。二是數據分析的能力。這里要注意區(qū)分傳統(tǒng)的商業(yè)智能和大數據時代的數據分析能力。首先，傳統(tǒng)的商業(yè)智能所處理的數據大多都是銀行自身數據庫當中的標準化、結構化的數據，而在大數據時代，更多需要處理的是大量的半結構化和非結構化的數據。其次，大數據時代處理的數據量與現在完全不在一個量級，現有的很多數據處理方法已經不能滿足需求。最后，當前銀行中常用的數據分析比如信用評級和市場營銷模型，都是在建模后再進行系統(tǒng)實施，持續(xù)的時間較長。而在大數據時代，對于數據處理的實時性有很高的要求。這些本質上的區(qū)別不僅要求銀行使用專門的數據儲存技術和設備，更要求采用專門的數據分析方法和使用體系。不得不說的是，中資銀行在對數據分析的重視程度和能力上與國際先進銀行有著巨大的差距，很多中資銀行在“小數據”時代的數據分析能力都亟需加強。三是行動實施的能力。任何對大數據的分析只有轉換為實際的商業(yè)行動才能夠真正為銀行創(chuàng)造價值。大數據時代的行動實施具有兩個鮮明的特點：精準和快速。精準取決于大數據時代對客戶的全面深刻了解，制定的行動方案都非常具有針對性，因此方案將會更加差異化?，F在給全體客戶統(tǒng)一版本發(fā)送的一條促銷短信在將來可能需要發(fā)送上萬個不同的版本?？焖偃Q于大數據時代很多分析和策略都是系統(tǒng)自動完成的特性，更多的營銷活動都將由客戶的某項行為觸發(fā)，然后由系統(tǒng)自動執(zhí)行相應的行動。這些特性對銀行的系統(tǒng)和人員都提出了更高的能力要求。為培養(yǎng)這三方面的能力，銀行需要在理念、系統(tǒng)、人才、管理等各個方面進行準備。理念方面，需要充分認識到大數據的影響，樹立并強化用數據分析指導經營和管理的理念。系統(tǒng)方面，在建設新一代信息系統(tǒng)的時候應對大數據的儲存、管理、分析和使用方面有所考慮。人才方面，積極招募和培養(yǎng)精通數據管理和分析的高級人才。管理方面，需要對現有管理架構、組織體系、資源配置和權力結構進行重組，讓數據管理與分析部門處于公司整體的上游位置，比如說設立首席數據官（ChiefData Officer,CDO）的職位，使之進入公司核心決策層。參考文獻:1趙國棟. 大數據時代的三大發(fā)展趨勢及投資方向R.國金證券研究報告,2012年1月.2IDC ReportEB/OL. .3蔚趙春,凌鴻. 我國商業(yè)銀行私有云建設研究J.浙江金融,2012(5):59-62.4Big Data. NatureJ,2008, 455(7209):1-136.5Deal