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1、大数据时代我国金融数据的服务创新 侯敬文 程功勋 北京邮电大学国际学院 江西省农村信用社联合社 摘 要： 大数据金融已成为社会热点问题,对传统金融行业产生了强烈冲击。为了实现金融大数据的二次增值、优化内部管理、客户服务和支持产品创新,本文以价值链理论为指导,通过分析金融大数据特征和延伸传统数据价值链,构建了基于金融大数据价值链网络的数据价值链模型,建立了包括服务对象、服务内容、服务模式、管理模式和服务质量的服务体系来支持金融大数据超市的高质量运营。最后,本文研究建立了金融大数据超市的架构。关键词： 价值链; 金融大数据超市; 数据增值; 金融大数据价值链模型; 作者简介：侯敬文(1995),男
2、,北京邮电大学国际学院(北京,102209)。研究方向:电子商务、金融大数据。作者简介：程功勋(1983),男,江西省农村信用社联合社(南昌,330000),博士。研究方向:金融大数据。收稿日期：2015.9.1Service Innovation of Chinas Financial Data in Big Data TimeHou Jingwen Cheng Gongxun Abstract： Big Data Financial has become a social hot issue,and had a strong impact on the traditional financ
3、ial industry. In order to achieve the financial big data value for a second time,optimize internal management,customer service and support product innovation,guided by the theory of value chain,a financial big data value chain model is built by analyzing the financial big data features and an extens
4、ion of traditional data value chain. The service system is established to support supermarket quality management,including the service objects,service content,service model, management model and service quality,and finally,The architecture of financial big data supermarket is established.Keyword： Va
5、lue Chain; Financial Big Data Supermarket; Data Value Added; Value Chain Model of Financial Big Data; Received： 2015.9.1互联网环境下的大数据金融拉近了供需双方的距离,颠覆了双方之间信息不对称的问题,为缓解金融排斥、促进社会公平和优化金融服务等注入了新的创新手段。1大数据金融的本质是去中介化、价格透明化。2以互联网倡导的开放、平等、 协作和分享的思想为引导,3通过合理的运用大数据技术,对所掌控的数据资产进行加工、处理、整合、利用和反馈等,不断挖掘数据资产的价值,为创新金融的内外
6、监管,提高服务效率和支撑产品优化以及新产品开发,实现向客户提供高质量的服务为目标,提供了全新的思维和技术支撑。从传统金融企业内部数据资产的加工流程分析可知,其流程是一个完整的传统数据价值链,数据从产生到其价值的体现是通过各种系统加工处理持续循环的流程,并且随着人类社会的进步和科学技术不断的进步,为了支撑实体经济发展和提升行业自身核心竞争力,数据价值链的流程一直在持续横向和纵向延伸但金融企业数据价值链的延伸,既要技术的支撑,也要渠道传递。然而纵观业界,针对金融大数据的研究,关于经营性金融机构本身主要集中在商业银行如何应对互联网金融的商业模式挑战。谢平等人提出了新模式会对传统商业银行产生颠覆性影响
7、,商业银行如何应用大数据相关技术提升在风险防控、信贷管理和综合审计的能力。2吕劲松等人提出了基于大数据技术的金融审计分析平台。4卜强分析了互联网金融背景下的金融风险。5张应飞分析研究了大数据金融背景下的信贷风险应对措施。6关于金融监管机构应用大数据的研究主要集中在如何应用大数据技术提升金融监管水平和创新金融监管方法。白硕等人分析研究了应用大数据技术如何创新监管方法和缩小金融监管粒度等。7大数据技术在金融领域的应用已经从学术界走进了产业界,无论是监管机构、商业银行,还是非银行金融机构,对存量数据的利用在各个专业领域已遍地开花结果了,但金融行业数据资产价值的增值理论和传递渠道的延伸,目前除了传统的
8、 CRM ( Customer Relationship Management,CRM) 是有效载体外,没有更好的渠道传递服务体系,金融数据资产的增值理论研究更是鲜有出现。因此,如何把金融行业自身的数据在内部流程过程中产生的价值高效地传递出去并加以利用,已成为迫切需要研究的课题。基于上述考虑,本文以数据价值链的延伸和增值为指导思想,通过丰富价值延伸载体为研究目标,开展了以价值链视角的金融大数据超市研究。通过分析金融大数据特征,构建金融企业数据价值链网络和金融大数据价值链模型,研究建立了价值链视角的金融大数据超市的架构。一、金融大数据的特征我国金融行业的信息化建设已经历近 30 年的时间,由于行
9、业经营的稳定性、 可靠性和风险控制等,关乎国家经济安全,所以,各机构几乎保存了经营以来所有的数据,且其所有的业务数据都具有国家规定的金融行业会计准则属性。这些持续经营的生产和存量数据是金融行业应对大数据金融挑战的核心生产要素,由此给我国金融行业的数据赋予了独特的特征。(一)数据量大、结构单一在互联网风靡全球之前,传统信息技术支撑下的金融行业信息化建设,主要是基于企业局域网内为客户提供服务的核心生产系统、信贷管理系统及各类内部风险和绩效管理等系统,以支撑企业健康持续的经营发展。积累的数据包括离线备份和在线运营,全部都是满足传统关系数据库标准存储,因此,存储技术单一,数据结构单一。然而进入 21
10、世纪后,我国经济的快速发展推动了金融行业的规模快速扩张; 同时,由互联网技术的快速发展推动的金融服务创新研发了各类高质量的服务系统,包括渠道和电子银行,每年沉淀的数据量呈指数级增长,而目前金融行业仍然是相对封闭的闭环,结构化的数据占绝对量。(二)脏数据少、价值巨大金融行业关乎国家经济命脉,对以通过推进数据流动创造价值为主的行业,对数据的质量是所有行业中要求最高的,如客户存贷数据,既关乎客户资产,又影响金融企业资产、负债和经营管理。这些数据本身的意义只有一个解释,绝对不允许有任何的歧义,这些存量数据对优化内部管理、创新产品、精准化和精细化客户服务,同互联网企业积累的数据相比价值巨大。然而,除了信
11、息化技术成熟后成立的金融机构外,其他金融机构都经历了一个从手工经营管理到信息化经营管理过程的转变,由人工把手工记账数据导入到信息系统中,因量大、时间跨度长和参与人员水平参差不平,导致了少部分非关键经营数据存在不规范、不准确等问题,如客户证件号、地址等。(三)关系复杂、梳理困难经济快速发展的红利,从纵向、横向传递到所有行业,金融行业是获利最大的行业之一,各类金融机构的规模快速壮大、业务和产品种类不断丰富、业务条线持续拉长,为了支撑其发展、金融企业信息系统的规模和种类不断地扩大和丰富。同时,随着互联网技术的快速发展,金融行业的服务渠道种类不断丰富,并且渠道服务宽度和深度不断延伸,倒逼着金融行业信息
12、化建设的规模也不断扩大。然而,金融行业有其特殊性,内部各类经营管理系统数据之间的关系都是强耦合,内部数据流错综复杂,特别是早期对企业信息化建设整体规划不能适应社会服务需求和信息技术的快速发展,数据之间的关系更加难追溯,这对后期数据的利用带来了不可预测的困难。经历了几十年快速发展的金融机构,在面对互联网快速普及和大数据金融技术和理论快速发展的背景下,既是机遇也是挑战。可喜的是,在我国大数据技术日趋成熟,对企业内部沉淀的大量有价值数据的利用已无技术瓶颈; 同时,互联网引领的服务模式创新,也为促进金融行业服务渠道的横向和纵向延伸提供了很多可参考资源,但面对的关键挑战是如何科学合理地应用技术来帮助理清
13、数据之间的关系、 提升数据质量和发挥其价值,并把价值传递出去实现二次增值来支撑科技引领业务创新。因此,本文以价值链理论为指导,提出金融大数据超市对实现金融行业数据价值增值和建立新的价值传递载体的研究意义重大。二、金融大数据价值链模型30 多年前,美国学者迈克尔波特提出价值链理论至今,国内外学者对价值链理论的研究和实践已经百花齐放,实践证明用于指导企业战略决策和实现企业价值最大化具有重要的理论指导意义。8其涵盖的范围主要包括三类,分别是: 企业内部活动进行价值创造和增值的价值链、上下游供应商和顾客链接共同参与形成的产业链而演化出的价值链和由两个以上价值链互联互通构成的网络。价值链管理的根本目的是
14、使企业通过管理与利用内部数据流和参与外部产业链的竞争,实现核心生产要素的价值增值和技术与模式创新的价值创造来获得和保持竞争优势,应对日趋激烈的市场竞争。借鉴 Shafer 等人分析提出的商业模式构成要素,企业的战略方向、价值网络、价值创造和价值获取四个要素对企业的发展具有决定性作用。9因此,本文以价值链理论中第一个范围为指导,在稳定正确的战略方向下,从价值网络、价值创造和价值获取三个核心要素开展提升金融行业核心竞争力的金融大数据价值链模型开展研究。(一)金融企业大数据价值链网络分析与企业有紧密联系的各利益相关者所在的产业价值链交织在一起,就构成了价值网络。10基于这一理论指导,结合金融行业以服
15、务实体经济发展的核心目标分析发现,具有紧密联系具体的各利益相关者分别是: 国家金融行业监管机构、金融企业股东、金融企业员工和服务的对象,即客户。在金融企业价值网络中,处于网络中不同位置的利益相关者通过各种有利于双方创造和获取价值的渠道组合在一起, 共同为社会创造价值,每一位参与者获得的有形和无形服务,都是最终价值体现的表现形式。金融企业价值链网络中各利益相关者之间的逻辑关系是: 金融企业的管理者在国家金融行业监管机构的监督和指导下按照法律法规的要求,带领员工以客户为中心,向客户提供高质量、高效率的服务,为社会创造价值。各利益相关者创造价值的职责是: 国家金融行业监管机构主要职责是监督和指导,确
16、保金融企业能够为国家经济发展发挥其核心作用,宏观经济发展和金融行业规划政策的指导能为金融企业创新服务提供价值增值基础和战略发展方向。金融企业股东是金融企业的经营管理者,按照法律法规的规定,确保企业稳健可持续经营,为自己和企业既创造财务价值也创造无形价值。针对非股东员工,在企业提供的成长平台上和管理者的带领下,能够为其提供成长和施展才华的平台,并从其过程中获得有形价值和无形价值。包括个人和法人单位,任何客户都期待金融机构能够帮助自己把资产发挥最大价值,并为其创造更多的财富,而不仅仅停留在利息的回报上。以上的利益相关,从其相关性和数据流向,实际上构成了一个无向交叉开放的网络,数据价值传递的方向不固定、利益相关者的关系可随时发生转移等。波特认为,企业需要 “在产业价值链上定位”,因为处在产业价值链或价值网络的不同环节企业所能够创造和获取的利润是不同的,并且利润会在价值链的各个环节之间不断重新分配。由此可知,从企业内部价值链的价值创造看,金融行业的数据资产在其数据流程中的价值也是在不断发生转移和增
