大银行与大数据的战略思考Word文档格式.docx

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在现代IT技术之下，数据对银行来说已经超越了账务信息等传统的涵义，成为现代银行经营的宝贵资源。

现代银行特别是大型银行的经营管理活动，很大部分表现为基于计算机技术的数据管理和运用，其中最核心的工作是数据挖掘，即从海量数据中找出隐含于其中的有价值信息，支持或指导经营决策。

随着外部资本监管日趋严格、同业竞争日趋激烈、客户行为日益敏感、盈利能力不断下降，越来越多的商业银行开始运营大数据方法驱动经营模式转型，并深度服务客户选择与风险管理、产品设计与精准营销、资源配置与结构调整，终于出现“数据驱动型银行”，表现为从客户的选择到产品的设计、再到内部的管理，都是由数据驱动，由数据支撑决策。

银行从大数据思维，到数据驱动型经营，需具备以下特点：

第一，要养成一切靠数据说话的思维习惯，这是数据驱动型银行的基础；

第二，要有庞大的专业、高效的数据挖掘知识体系；

第三，要有积极广泛的数据应用，这些数据应用要更多地体现在风险识别与预警，市场的拓展与产品设计，以及绩效考核与资源配置；

第四，要实现真正意义上的精细化管理，彻底扭转客户、市场、盈利等方面的粗放型管理方式；

第五，要认识到数据是最重要的经营资产，是持续创利的资产，是没有天花板的盈利资产，银行竞争力与盈利能力主要取决于数据积累和数据挖掘，而且有可能呈几何级增长。

目前，第三方支付机构拥有的海量数据资产已经对商业银行形成挑战，未来比金融脱媒更令人担心的可能是客户数据脱媒和信息脱媒，最终导致客户流失、服务能力降低。

对大银行而言，建立大数据能力已经成为保持竞争优势的必然选择。

一、大数据已成为大银行的战略性资产和核心竞争力

银行长远的发展战略，是培养自己的核心竞争力。

什么是核心竞争力？

有人说是IT，有人说是人才，有人说是客户，总而言之，各有各的理解。

所谓的“核心竞争力”，关键的要素叫做“不可复制”、“不可替代”。

产品是可以被复制的，客户是经常有流动的，这都难以成为我们的核心竞争力，而大数据能力由于其特有的性质将逐渐成为银行真正的核心竞争力。

大数据首先是建立在银行自己的数据基础上，不是数据多少的问题，而是你我的数据不同，在不同数据基础上做出的模型是不可复制的。

马云，马化腾，还有马明哲，这三个中国互联网的领军人物，他们有合作，但是彼此之间都无法复制，就是因为他们在各自不同的数据基础上，建立起来的竞争力是无法复制、不可替代的。

第二，我们在自身数据基础上培养出来的人才，也是无法复制的核心竞争力，这些数据分析专家在我们的数据环境下成长起来，别家银行的数据环境跟我们完全不一样，他就没有用武之地，这就是特有的人才。

（一）大数据是大银行解决面临问题的重要着力点

大型商业银行正面临很多严峻的挑战和问题，例如利润增速下滑、资产质量降低、市场地位受到挑战、传统产品增长空间受到限制等，尤其是随着中国经济增长进入“新常态”、银行进入股改红利后时期，传统上靠扩大规模就可以维持快速增长的时期已经过去了。

银行转型首先解决的是寻找新的利润增长点，从发达国家银行发展经验看，通过深入挖掘分析客户真实需求、提供更有针对性的服务，就可以大幅提高盈利水平，这是体现数据挖掘价值最直接地方。

比如花旗银行亚太地区，近年来有25%的利润来自于数据挖掘；

汇丰银行通过数据挖掘开展交叉销售，使客户贷款产品响应率提高了5倍；

澳洲联邦银行运用大数据分析来提供个性化的交叉销售，成功将交叉销售率从9%提高到60%；

VISA把发现信用卡欺诈的时间从1个月缩短到13分钟，极大地降低了信用卡欺诈带来的风险；

另外，数据挖掘在客户挽留、客户细分等领域都有效果非常好的应用。

这还是在他们原有数据分析水平就较高的基础上，国内商业银行数据挖掘分析水平本来较低，这方面的工作将会产生更大的效果，相比于传统上跑马圈地、扩张规模的做法，可以起到事半功倍的作用。

进入移动互联时代后，“跨界”成为普遍特征，互联网企业利用平台优势和数据优势不断入侵其它行业，银行业也受到了很大冲击，我们在转型中必须要思考未来银行业务模式到底是什么。

实际上，在生意比较好做的时候，很多事情我们不愿意做，失去了很多商机，我们有上亿的个人客户，这些客户在购买产品、出差时的消费记录都可以记录下来，如果我们知道一个客户购买了机票或火车票去异地出差，就可以为他推荐目的地的酒店，就像艺龙、携程那样，不仅可以方便客户，还会带来可观的利润。

利用大数据技术这是可以做到的。

这还仅仅是简单的开始，大数据会使银行能够真正介入客户日常生活，成为客户各项活动的“安排者”和伙伴，这会为银行的经营方式带来革命性的改变，就像BRETT在《》中说的，银行变为一种行为，渗透到客户的每个日常活动。

银行转型面临的第二个典型问题是风险管理，传统上银行的风险计量更多的是依靠客户财务数据，不仅滞后，往往还有很严重的数据质量问题，大数据为识别客户风险提供了全新的思路，例如，使用客户交易行为数据、舆情数据甚至企业主的行为数据，可以更加及时、准确地发现企业的潜在风险，比起传统上通过下户调查、分析财务数据的方法更加有效。

可以说，银行转型的各个方面都可以从大数据方法中获益，发达国家商业银行经验表明，在很多领域数据挖掘都会产生巨大的价值。

这次全球金融危机之后，各国银行都在探索转型路径，寻找未来银行的发展方向。

经过多方观察和深入思考，我们发现大部分银行的转型都有一个共同的特点，就是转型的设计方案都是建立在大量数据分析的基础上，数据已成为当前最突出的各种矛盾、各种潜力、各种机遇的一个集合点。

也就是说，从数据入手，我们可能就找到大型银行未来转型的一个事半功倍、给一个支点就能撬动地球的一个着力点。

通过数据挖掘，准确理解市场发展方向、客户需求、风险特征，能够使我们正确配置资源，实施有效创新。

相比较新的产品和其它资源，大数据上的能力更难以复制，因此更可能成为我们的核心竞争能力。

因此，大数据不是一地一隅的事情，事关全行战略转型全局，全行上下必须高度重视。

一些先进银行的经验已经表明，数据挖掘会创造很可观的效益，尤其是对我们这样数据分析基础还比较薄弱的银行，只要稍稍投入就会产生出巨大的效益。

（二）数据已成为大银行的战略性资产

对于现代化的大型银行而言，我们的资产不仅是贷款等，有相当重要部分是数据，是尚未被纳入核算系统的财产，这是大银行区别于小银行，也是现代银行区别于传统银行的关键之处，数据是我们的重要财产。

现在，银行的一切活动都被数据化，客户的每一个行为、资金流转的每一个细节、每一个决策、每一次交流都成为数据，这些数据一旦得到深入分析使用，会深刻改变银行创造价值的模式。

与其它资产还不一样，数据的价值在被发掘后还能够不断产生新的价值，其真实价值就像浮在水面上的冰山，我们发现的只是一角，绝大部分都隐藏在表面以下。

阿里在美国上市当天市值达到2300多亿美元，在当时建行才有1800多亿的市值，它比我们建行都大，甚至比工行都大。

马云的优势在哪，为什么全球的投资这么追捧？

数据平台是他的重要财富。

再看FACEBOOK的例子，2012年它上市时定价是38美元，总估值1000多亿美元，但在2011年底其资产负债表中总资产是多少呢？

仅有66亿美元！

也就是说，市场当时对FACEBOOK账面之外的数据等资产的估值接近1000亿美元。

谷歌收购了一些公司，其实他收购的是数据，每一次对数据公司的收购都带来市值的巨大变化，说明数据是他们的重要财富。

最近国际上很多机构都在探讨如何量化数据等无形资产的价值，例如美国一个联邦储备银行经济学家估计企业拥有的数据等无形资产的价值超过8万亿美元，相当于德国、法国和意大利的GDP之和；

美国财务会计准则委员会也在探讨研究数据等无形资产价值的事宜。

大型银行的数据财富往往被忽略了，我们必须要认识到数据的价值，把数据作为重要资产保护、经营，未来要立于不败之地，不能完全看存款、贷款，还应看我们的数据挖掘和运用。

如果银行真能树立起数据优势，股价一定会有大幅度上涨。

从实际情况来看，我们的数据优势一点都不比马云差，关键是我们没有把数据当作财富，说到底我们没有这方面的人才。

数据就像矿石一样，价值不在于多少，而在于挖掘。

资源利用的越深价值越大，就在于挖掘。

银行的数据没有价值是因为没有挖掘，没有挖掘就是符号，各分行那么多数据，通过数据挖掘创造的价值可能几倍于通过市场开发创造的财富。

数据财富是没有天花板的，可以不断挖掘、不断创造。

在银行业，对数据资产的争夺已经关乎产业的未来格局。

银行自诞生以来就是靠信息驱动的行业，银行从不吝惜在信息方面的投资，在经营资金和风险过程中，资金流、信息流天然就结合在一起，内外部交易积累了海量的数据，银行每个员工都在从事数据采集、几乎也都在使用数据。

但是，由于传统上银行更多强调事后统计工作（包括监管统计、各类报表等），大量数据资源没有得到充分挖掘，无法通过挖掘进行预测并支持经营管理，银行相比互联网公司在这方面已经处于劣势。

进入大数据时代，数据成为银行的战略性资产，银行其它资产甚至需要追随数据进行整合优化，深入的数据挖掘分析对银行客户营销、产品创新、绩效考核以及风险管理等将发挥日益重要的作用，数据挖掘和应用能力成为银行核心竞争力的关键因素。

银行的经营方式从过去的产品为中心、客户为中心过渡到以数据为中心，数据驱动成为银行业发展的不可逆转的方向。

大数据正成为银行获得新的认知、创造新的价值的源泉，也是改变市场、组织机构以及银行与客户关系的方法。

在大数据的支持下，我们可以将未来银行描绘为这样一张蓝图：

银行有整合完整的客户行为数据，充分了解客户消费及投融资偏好，能够据以即时为客户提供针对性服务。

当客户走入银行，轻轻点击触摸屏时，我们可以根据他的指纹等生物信息快速识别其身份，并通过客户以往的交易及消费行为记录、客户的收入情况、各种贷款及固定还款情况推测客户可能要实现的交易需求。

同时利用客户的基本特征与金融大数据分析结果比对，推测客户可能的风险承受能力平均值，以及他倾向性的理财需求，为客户提供一款适合其性格及消费习惯的个性理财产品。

客户不再为每天接受大量无针对性理财发售信息而倍感头痛，银行会根据客户的交易记录适时的为其提供理财产品信息，配套产品服务推介，让每一位客户感觉到他的专属服务。

可以这样说，数据会深刻改变银行的经营模式，重塑银行服务行为。

从这个方面说，与小数据相比，只有大数据才成为银行的战略资产，银行掌握的数据规模和质量成为影响其商业价值的关键要素之一，在大数据时代公司的品牌价值正让位于其掌握的数据的价值。

目前很多互联网公司在大量跨领域并购掌握数据资源的公司，例如阿里并购高德地图和优酷土豆，腾讯收购大众点评和58同城，XX收购91无线，在很大程度上都是为了并购对象的大量数据资源，他们现在的行为也会是银行将来的发展趋势。

（三）数据挖掘能力成为大型商业银行的核心竞争能力

实现大数据的重要价值有一个前提，就是要能从纷繁芜杂的数据中去伪存真、找出规律，发现有价值的信息，这仅靠专家的经验和智慧是远远不够的，需要更多地借助数据挖掘技术。

这里举一个着名的案例——沃尔玛“啤酒和婴儿纸尿裤”的故事。

大致情节是这样的：

沃尔玛公司某店面经理偶然发现一个现象，周末啤酒和婴儿纸尿裤的销量会同时出现上升。

这个现象通常不会引起重视，因为超市销售的商品数以万计。

但是店面经理对商品销售数据进行了数据挖掘分析和跟踪，最后发现，购买这两种产品的顾客年龄基本都在2