關于“大數據”時代商業銀行應對策略的幾點思考
不需任何擔保、抵押,只要憑借企業信用資質即可申請貸款,24小時隨用隨借、隨借隨還—不久前,阿里巴巴金融向普通會員開放的“網絡金融”再度使“大數據”時代商業銀行加快戰略轉型議題喧囂塵上。在“大數據”時代,隨著移動支付、搜索引擎和云計算的廣泛應用、全新虛擬客戶信息體系的構建,作為數據密集型行業,如何充分認識和利用“大數據”,將是未來商業銀行贏得市場的利器。
一、“大數據”給商業銀行帶來的影響
所謂大數據,核心在于在多類型、海量數據之中的分析處理能力。大數據被譽為繼云計算、物聯網之后IT 產業又一次顛覆性的技術變革,已經引起各方面的高度關注和重視。
(一)大數據提供了全新的溝通渠道和營銷手段
隨著“大數據”時代的來臨,銀行運用科學分析手段對海量數據進行分析和挖掘,可以更好的了解客戶的消費習慣和行為特征,更及時準確的研究和預測市場營銷和公關活動的效果,提高風險模型的精確度,從而進入全新的科學分析和決策時代。在這種情況之下,利用大數據的能力將成為決定銀行競爭力的關鍵因素。同時,新型媒體的興起也給銀行提供了全新的與客戶接觸的渠道。
(二)大數據衍生了新型業態參與金融市場競爭
大量的數據來源和強大的數據分析工具正催生出很多新的金融業態來直接搶灘金融市場。在英國,一家叫做Wonga的公司利用海量數據挖掘算法來做貸款業務。在中國,阿里巴巴旗下的阿里金融自2012年8月起依托淘寶網和天貓網詳實的訂單信息,全面向普通會員開放,提供無抵押、無擔保的低額貸款。而其依仗的正是掌握在手中的海量客戶經營數據,有了這些數據,阿里巴巴可以說是對客戶的資信狀況了如指掌,從而最大程度的降低了信貸業務的風險。如果說像Wonga這種尚需要去網絡上搜集數據來進行放貸的公司尚不足為懼,那么像阿里巴巴這種本身擁有雄厚客戶基礎和海量數據資產的公司介入金融行業,將對行業格局產生深遠影響。有專家預測,“網絡融資”可能成為20年后的主流,甚至可能發展到資金供需信息直接在網上發布并匹配,供需雙方直接完成資金融通。
(三)大數據將全面顛覆金融服務形態
從長遠來看,隨著數據化和網絡化的全面深入發展,金融服務將向虛擬化方向發展,從而逐步顛覆金融服務形態。一是產品轉向虛擬化,資金流將越來越多的體現為數據信號的交換,電子貨幣等數字化金融產品的發展空間巨大。二是服務手段虛擬化,通過移動互聯網等科技手段,銀行完全可以通過完全虛擬的渠道向客戶提供業務服務。三是流程虛擬化,銀行業務流程中各類單據、憑證等將以數字文件的形式出現,通過網絡進行處理,從而提高處理的便利性和效率。在這樣的服務形態下,“數字金融”得以全面實現,銀行傳統的管理理念和運營方式也將隨之發生嬗變。
二、商業銀行應對“大數據”的策略選擇
面對日新月異的“大數據”時代,商業銀行應該未雨綢繆,加快改變傳統的經營、決策和管理方式,真正將數據作為戰略性資產,有效整合來自銀行網點、移動終端設備、傳感器網絡傳來的海量數據,為科學決策和發展轉型提供強力支撐。
(一)重塑理念,突出“數據治行”。切實重視“大數據”開發利用,著力營造“數據治行”文化,倡導用數據說話,準確描述事實,反映邏輯理性,將現有數據轉化為信息資源,為高層管理和決策提供強有力依據,讓決策更加有的放矢,更加貼近真實市場。
(二)精密籌劃,加快完善系統“數據倉庫”。著眼于“大數據”挖掘和分析,對海量數據的持續實時處理,建設完善數據倉庫項目,獲取屬于自己的大數據,為經營效率提升、服務模式創新提供支撐。通過高度集中、完備、綜合、專業的數據倉庫系統,運用數據挖掘和分析,全方位調整管理模式、營銷模式和信息戰略,從根本上提高風險管理、成本績效管理、資產負債管理和客戶關系管理水平,實現多系統數據的業務邏輯整合,形成全行級客戶、產品等主題數據。
(三)海納百川,建設“大數據平臺”。打破傳統數據源邊界,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。要積極推動傳統業務渠道與移動通信、云計算等新興業態縱向整合、橫向滲透,促進信息集中、整合、共享、挖掘。要對數據存量進行綜合處理與分析。建立完善內容涵蓋全面、功能豐富齊全,集網上貿易服務、網上保理、電子商業匯票、票據池、應收賬款池融資、在線融資等為一體的綜合供應鏈金融服務體系,為客戶提供觸手可及的全方位貼身服務。
(四)從容駕馭,建設“智能銀行”。通過有機處理繁雜數據,敏銳洞察并引領客戶需求的高度智能化金融商業形態。要創造性利用社交網絡數據和移動數據等進行產品創新和精準營銷。學會運用網絡化的社會資本,從傳統有時限的金融服務向全天候服務轉變。打破傳統物理網點的地域限制,提供“銀行始終在客戶身邊”的立體化金融服務。整合柜員、客戶經理、自助設備、網銀、手機或移動終端等各類渠道,徹底打破地域和時間限制,提供一點接入、全程響應的智能化渠道服務,切實為客戶創造最佳服務體驗。



