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1、精品资料推荐银行如何应用大数据 作者单位为中国人民银行营业管理部 互联网、物联网、即时通讯工具、社交网络等的兴起和普及，特别是大数据技术的应用，正深刻改变着当前的金融生态和金融格局。从国外的Wonga、Lending Stream、Zest Cash、Klarna、Pawn Go到国内的阿里金融、百度金融、融360，一股“银行如果不改变，我们就改变银行”的飓风席卷全球。2012年1月，达沃斯世界经济论坛发布的大数据，大影响：国际发展的新可能的报告宣称，大数据已成为与货币和黄金一样的一种新的经济资产类别。2012 年3 月29日，美国总统办事室(EOP)公布了大数据研究和发展规划，把大数据研发应
2、用从商业行为提升到国家战略层面。在这种新形势下，商业银行何去何从，如何“应势而变”，怎么以未来5至10年为界限从战略高度研究应用大数据，已成为当前的迫切任务。大数据已成为重大经济资产数据本来只是某些产品、业务、管理以及客户的副产品，只起到后台支持的作用。现在，数据已经成为与物质资产和人力资本同等重要的生产要素，成为能为企业带来经济利益的重大资产。根据Dynamic Markets的研究，英国有1/5的企业将公司数据的价值进行了货币计量，作为一项资产列入资产负债表。在大公司(1万名以上员工)当中，对数据进行货币计量的比例达到了30%。数据回报率(Return on Data)已成为一个与投资回报
3、率类似的关键绩效评价指标。根据麦肯锡公司的预测，如果能够有效的、创造性的利用大数据，美国医疗行业每年可通过大数据获得超过3000亿美元的潜在价值，使医疗卫生支出降低8%；零售商如果能够充分利用大数据有可能将其经营利润提高60%以上。与其他行业相比，大数据对银行更具潜在价值，麦肯锡的研究显示(见图1)，金融业在大数据价值潜力指数中排名第一。这主要是因为：一方面，大数据决策模式对银行更具针对性。发展模式转型、金融创新和管理升级等都需要充分利用大数据技术、践行大数据思维。另一方面，银行具备实施大数据的基本条件：(一)数据众多。银行不仅拥有所有客户的账户和资金收付交易等结构化数据，还拥有客服音频、网点
4、视频、网上银行记录、电子商城记录等非结构化数据；(二)拥有处理传统数据的经验；(三)较高的薪酬能够吸引到实施大数据的人才；(四)充分的预算可以利用多项大数据新技术。因此，银行应从大数据就是大资产的高度，尽早制定大数据战略，研究、应用大数据，分享大数据所带来的利润。银行大数据应用的可能方向发展模式转型、金融创新和管理升级，是未来5-10年内中国大多数银行的战略目标。围绕这一战略目标，银行大数据应用有以下几个可能方向：1。利用大数据，推动发展模式的战略转型。随着利率市场化和民营银行设立预期的加剧以及互联网金融的兴起，银行业竞争日趋激烈，利差进一步缩窄，银行纷纷进行发展模式的战略转型。经营模式从“以
5、产品为中心”向“以客户为中心”转型，营销模式从“粗放营销”向“精准营销”转型，服务模式从“标准化服务”向“个性化服务”转型。实现战略转型目标要求银行必须可靠、实时掌握客户的真实需求，“全面完整描述客户的真实面貌”，离开这一前提，转型目标就成了空中楼阁，虽然好看，但很难落地实施。银行员工想在客户买房时推荐住房贷款，想在客户留学时推荐留学贷款，想在客户一走进银行时，就对客户说“您的孩子已经成年，可以办一张信用卡吗”，但这一切必须建立在银行充分掌握客户信息的基础上。而银行目前了解客户的渠道非常有限，信息量低、时效性差，这是目前银行转型并不成功的重要原因。大数据技术的出现，正逢其时。通过广泛收集各渠道
6、、各类型的数据，利用大数据技术整合各类信息、还原客户的真实面貌，可以帮助企业切实掌握客户的真实需求，并根据客户需求快速作出应对，实现“精准营销”和“个性化服务”。现在已经有了大量成功案例。美国沃尔玛公司充分利用天气数据，研究天气与商品数量增减的关系，根据飓风移动的线路，准确预测哪些地方要增加或减少何种商品，并据此进行仓储部署，确保产品能够及时满足消费者需求。新加坡花旗银行根据客户的刷卡时间、地点结合客户的购物、餐饮习惯等个人信息，可以精准地向客户推荐商场及餐厅优惠信息。西班牙对外银行(BBVA)推出的ATM机ABIL，不仅比传统的ATM更安全、更便利，还具有记忆功能，不但能记住客户习惯的取款金
7、额、取款频率，还能够根据客户的账户情况给出取款建议。 2。利用大数据，推进风险决策模式的创新。银行是经营风险的行业，风险管理是银行的生命线，风险管理的成败决定着银行的存亡。目前银行在进行信用风险决策时，主要依据客户的会计信息、客户经理的调查、客户的信用记录以及客户抵质押担保情况等，通过专家判断进行决策。这种决策模式带来了严重的后果，一是这种模式只适用于经营管理规范、会计信息可靠、信用记录良好的大公司或有充分抵质押物并经营良好的中小公司，而对于占企业总数97.3%的4200万小微企业并不适用，这导致银行失去了大量有价值客户；二是决策基本上取决于信贷审批人员的主观判断，缺乏足够的客观证据。信息不对
8、称、标准不统一，引发了前台客户经理和后台信贷审批人员的激烈矛盾，致使业务流程复杂、效率低下；三是决策所依据的主要是企业过去的静态信息，而不是实时的动态信息，时效性、相关性和可靠性不足，风险不能得到有效控制。大数据技术，可以有效的解决上述问题。一方面，通过多种传感器、多个渠道采集数据，可以帮助银行更全面、更真实、更准确、更实时的掌握借款人信息，有效降低信息不对称带来的风险。另一方面，利用大数据技术可以找到不同变量间新的相关关系，形成新的决策模型，使决策更准确、更统一、更公正。因此，银行完全可以利用大数据创新出新的风险决策模式，并由此赢得新的客户，形成新的利润增长点。Zest Cash就是一个成功
9、的案例。Zest Cash是一家小额贷款公司，由Google 的前首席信息官Douglas Merrill 创办。Merrill发现，银行在进行贷款决策时，决策的依据往往非常有限，主要依靠客户的信用记录。信用记录有瑕疵或根本没有信用记录的客户往往无法获得银行贷款。Merrill 说：“为什么要仅仅依赖一个数据来决定人的信用等级呢？为什么不用网上那成百上千的数据，再设计一个算法，来判断一个人是否会按照约定来还钱呢？”经过努力，Merrill通过大数据技术成功的解决了这一问题。他把从网上搜集的几千条碎片化的数据整合成完整的客户拼图，较为准确的还原了客户的真实状况和实际信用状况，并因此获得了丰厚的利
10、润。国内的阿里金融也是一个典型的案例。阿里金融利用阿里巴巴B2B、淘宝、支付宝等电子商务平台上客户积累的信用数据及行为数据，引入网络数据模型和在线视频资信调查模式，通过交叉检验技术辅以第三方验证确认客户信息的真实性，向这些通常无法在传统金融渠道获得贷款的弱势群体批量发放“金额小、期限短、随借随还”的小额贷款。重视数据，而不是依赖担保或者抵押的模式，使阿里金融获得了向银行发起强有力挑战的核心竞争力。3。利用大数据，促进管理升级。近二十年来，银行的管理升级行动层出不穷，全面质量管理(TQM)、业务流程管理(BPM)、业务流程再造(BPR)、ISO质量管理、平衡计分卡、关键绩效指标(KPI)、经济增
11、加值(EVA)、6S、六西格玛、核心竞争力等各种管理理念和管理模式在银行轮番应用。就象一位管理大师所说，“一些管理者象15岁的女孩子一样，流行什么就追求什么”。很多管理升级行动实施后，企业的绩效却并未因此得到提升。根据1993年的调查，世界500强企业中65%的企业宣称已经进行或者将要进行业务流程再造。然而，2001年的一份统计研究显示，70%的业务流程再造项目以失败而告终。管理升级失败的一个重要原因是：很多管理理念或管理模式是在缺乏有效数据支持的情况下，仅凭管理咨询公司或企业领导人“拍脑袋”决策推行的。一些看起来很漂亮、在其他企业也成功的理念和方法却并不适用于本企业。大数据的本质特征之一是在
12、决策模式上与传统模式不一样。大数据强调决策应建立在牢固的数据证据基础上，应通过对比、实验等方法对现有的认知规律进行检验，去伪存真。银行应利用大数据技术和思维，对相应的管理理念和管理模式进行对比、检验，以找到真正能够解决本企业问题的管理利器，实现管理升级，提升企业利润。国际连锁便利店7-Eleven就是一个很好的案例。7-Eleven在进行管理升级时，管理者一开始认为，对于服务行业来说 “提升店员的礼貌服务就会提升企业的利润”，但他们并未随意的“拍脑袋”决策，而是进行了一次实验。他们设立了百万美元的大奖，重奖那些对顾客礼貌服务的店员，并通过培训提高店员的礼貌程度。这些措施实施后，原来只有33%的
13、顾客在进门时受到了招呼，而实验中这个比例提升到了58%；原来只有32%的顾客受到了微笑服务，而实验中这个比例提升到了49%。但是实验结果却表明，让店员更加礼貌的服务反而降低了店面的销售量。经过仔细分析和调查后，他们找到了原因对于顾客来说，最在意的是能否快速的找到自己想要的商品并快速离开，而对于店员是否对他微笑并不在意。过于重视店员的礼貌程度，反而会降低店员的工作效率，引起客户的不满。银行大数据应用的建议一是制定与银行整体战略相融合的大数据战略。银行应尽快制定符合自身实际的大数据战略，明确大数据应用的方向，制定大数据实施路线图，落实大数据预算。银行大数据战略应融入银行的整体战略，而非独立于整体战
14、略之外。只有将大数据战略与银行整体战略进行有机统一，才能保证大数据成为银行发展的核心要素。二是以持续改进的方式应用大数据，避免颠覆性方式。银行的创新模式与互联网企业不同，属于持续改进型的创新模式。银行创新往往是因为监管政策变化、新竞争者出现、科技进步等外部原因所引发，并以较为缓慢的步骤实施，很难象互联网企业那样进行自发的颠覆性创新。银行人的通常思维定式是：通过传统的方式就可以挣钱，为什么要冒险进行创新呢。在美国商业周刊2010年4月的创新公司排名中，金融企业在全球最具有创新能力的前50家企业中只占据4家，表现最好的摩根大通也只列第39名。因此，银行在应用大数据时，要充分考虑到银行自身的特点和银
15、行人的思维定式，以“小步快跑”的方式进行持续改进，避免采取颠覆性的方式。三是应设立专门的大数据实验室或创新实验室。银行应借鉴美国银行的经验，设立创新实验室或大数据实验室，实验室应包括业务、管理、科技、统计等各方面人才。实验室统一负责大数据方案的制定、实验和推广。推行大数据方案前，实验室应先进行实验，实验完成后，要对项目的风险和收益作出有大数据证据支持的评价。不要以非大数据的思维方式进行大数据方案推广。互联网、物联网、即时通讯工具、社交网络等的兴起和普及，特别是大数据技术的应用，正深刻改变着当前的金融生态和金融格局。从国外的Wonga、Lending Stream、Zest Cash、Klarn
16、a、Pawn Go到国内的阿里金融、百度金融、融360，一股“银行如果不改变，我们就改变银行”的飓风席卷全球。2012年1月，达沃斯世界经济论坛发布的大数据，大影响：国际发展的新可能的报告宣称，大数据已成为与货币和黄金一样的一种新的经济资产类别。2012 年3 月29日，美国总统办事室(EOP)公布了大数据研究和发展规划，把大数据研发应用从商业行为提升到国家战略层面。在这种新形势下，商业银行何去何从，如何“应势而变”，怎么以未来5至10年为界限从战略高度研究应用大数据，已成为当前的迫切任务。大数据已成为重大经济资产数据本来只是某些产品、业务、管理以及客户的副产品，只起到后台支持的作用。现在，数据已经成
