作者單位：中國銀行洛陽分行紗廠西路支行　

　　統計分析在銀行的經營中發揮著舉足輕重的作用，銀行管理水平的提升很大程度上取于內部管理、績效考核、營銷項目、運營風控、優化流程等各項工作能否獲得及時、準確、完整、有效的數據支持。大數據時代的到來，對銀行業務模式創新和服務體驗優化代理新的機遇，也對銀行系統、高效的管理和分析數據的能力提出了更高的要求。

　　大數據時代的一個顯著特征就是通過恰當的管理和分析，將數據有效的轉化為商業價值。海量的數據蘊含著巨大商業價值，多維數據更能有效提升數據價值。具備領先數據分析能力的企業，能夠洞悉客戶特征，發掘市場規律，基于數據分析和互聯網技術徹底改變傳統業務的流程和模式，或在新的市場細分中組織構建新的商業模式，以全新的方式創造商業價值。

　　面對行業發展的新趨勢以及互聯網公司的挑戰，商業銀行應該對大數據保持清醒的頭腦，不冒進，不保守，認清自有數據的優勢與不足，構建扎實的數據基礎，廣泛采集和積累多維度數據，構建強大的數據分析能力，并推動數據在全行范圍內的靈活運用，從而釋放銀行數據應有的價值。

　　互聯網用戶體驗日益完善的今天，用戶端的心思似乎被互聯網公司猜透了：當我們打開門戶網站，關心的熱門時事已經聚合在眼前；當我們點擊購物網站，心儀已久的商品立即被推送到搜索框下；當我們登陸社交網絡，總有久違的好友被網站提醒聯系；微博里面關于用戶體驗的一句抱怨，很可能引起客服的電話關懷和改進承諾。在我們驚嘆互聯網服務細心、周到的背后，是強大數據應用創造的價值。

　　一、大數據的基本概念及價值

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　　根據維基百科最新解釋，大數據（BIG DATA）指的是所涉及的數據量規模巨大到無法通過人工，在合理時間內達到截取、管理、處理、并整理成為人類所能解讀的信息。在總數據量相同的情況下，與個別分析獨立的小型數據集（DATA SET）相比，將各個小型數據集合并后進行分析可得出許多額外的信息和數據關系性，可用來察覺商業趨勢、判定研究質量、避免疾病擴散、打擊犯罪或測定實時交通路況等。突破傳統上以結構化、靜態數據和流動數據、對歷史數據和實時數據等多形態數據的全面管理和分析，它具有數據量大，類型繁多，處理速度快，價值密度低等特點。

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　　互聯網的出現，使得客戶大多數行為產生了電子化的記錄，盡管數據存在的形式各異，卻為提升客戶分析的完整性、全面性提供了重要數據基礎。重視大數據的企業都會不遺余力的追求大數據的多樣性和完整性，因為這兩個特性，直接影響分析結果，決定了分析結果的商業價值。大數據根據不同行業可以有多種應用，以互聯網行業為例，其帶來的直接價值在于分析用戶線上行為，觀察客戶特征。一方面，利用產品體驗提升、運營效率的提高以及為進一步進行精準營銷提供依據；另一方面，不同的企業基于各自數據的特點，創造出前所未有的商業模式，將數據價值轉化為商業價值。

　　二、領先行業的數據應用案例

　　阿里巴巴公司是中國互聯網公司依靠大數據分析能力進行業務創新的先進企業，數據是阿里巴巴未來戰略的三大支柱之一，其在大數據領域的實踐，對銀行具有很強的借鑒意義。

　?。ㄒ唬?多維度布局的大數據采集領域

　　在大數據分析的基礎層面，為了布局大數據的業務版圖，阿里巴巴不僅對集團內部阿里巴巴、淘寶、天貓、支付寶等各模塊的數據進行集團層面的整合，更不惜投重金于擁有戰略性重要數據的互聯網公司，期待通過加強數據合作，豐富大數據維度。2013年4月，阿里巴巴投資5.8億購入新浪微博約18%的股份，促成了中國互聯網行業有史以來最大規模的資本交易，新浪微博所包含的用戶社會關系和興趣愛好，不僅是阿里巴巴有機會掌握潛在客戶群特征，也為全新的社會化電子商務模式提供了可能。次月，阿里巴巴投資2.9億美元收購手機地圖服務商高德公司28%的股份，成為第一大股東，并將從移動互聯的位置服務和深度生活服務的基礎設施搭建架入，在數據建設、地圖引擎，云計算、推廣和產品開發多層面展開合作。透過社交網絡、地圖定位等收集的數據，阿里巴巴有效的豐富了大數據體系，為未來移動互聯、電子商務從線上到線下等模式的拓展帶來了巨大空間。

　?。ǘ?大力構建全結構的大數據分析能力

　　為實現集團層面的數據整合與應用，阿里巴巴建立起強大的全結構化的數據分析平臺。在數據源層面，阿里巴巴不僅對B2B、B2C、C2C等主站結構化的核心數據進行處理，同時也采集和分析系統日志以獲取用戶點擊和瀏覽行為，并采用第三方數據對自有數據無法涵蓋的維度進行補充，形成較為完整的數據構成。

　　在加工和處理數據方面，阿里巴巴不僅建立起強大的靜態數據分析能力，也搭建了動態數據的分析引擎；不僅基于高性能分布的關系型數據庫管理系統（MYSQL）實現對海量數據的挖掘分析，也能利用多維數據庫支持等核心數據進行實時計算。

　　在分析結果的提供層面，經過對后端各個數據源進行高密度的整合、概括，并向集團的不同業務模塊進行開放和共享，為淘寶的眾多數據產品提供實時數據查詢服務。

　　三、商業銀行的數據統計分析的建議

　?。ㄒ唬?銀行數據的優勢和劣勢

　　如果把涉及客戶的數據視作一個“數據生態”，那么，銀行在這個“數據生態”中的地位是十分重要，無法替代的。首先是由于銀行擁有準確的客戶簽約信息、資產信息、現金流量信息以及支付、消費與投資信息，幾乎涵蓋了客戶的核心價值。其次，銀行所有用的客戶群體也是數量龐大，覆蓋面廣，在很多方面又有良好數據基礎，不僅可以直接開展數據分析，而且在與外部數據進行關聯分析時，會有更多交集，從而產生更多價值。

　　準確的客戶簽約信息、金融資產信息、金融交易信息，可以幫助銀行認清誰是高價值客戶，但無法幫助銀行了解客戶具備怎樣的價值，不知道向客戶推薦什么樣的產品?；蛟S銀行可以比較好的了解到客戶的投資理財需求，但投資理財相對小眾，不能像消費一樣影響大所有的人。銀行卡消費數據則可以一定程度上幫助銀行了解客戶偏好，但銀行卡數據止步于商戶，缺少直接反映客戶興趣的商品消費信息，從而難以挖掘客戶的偏好。

　?。ǘ?銀行數據信息處理的建議

　　大數據時代需要新的觀念，商業銀行需要像互聯網公司一樣重視采集和保存盡可能多維度的數據，擴大數據版圖，為未來的數據分析奠定基礎。同時，仍要以業務需求為核心，構建企業級的大數據分析能力。一方面，結構化數據仍是銀行數據的核心價值所在，而蘊含極高價值的結構化數據還沉睡在銀行交易系統的數據庫中，尚未得到充分的挖掘和利用。銀行應以傳統結構化數據為核心，建立包含核心銀行系統、銀行卡及各種外圍產品數據的高級別數據庫，通過數據倉庫統一全行的產品、渠道、機構、人員的數據標準，提升數據質量，搭建支持不同統計維度和長期數據分析的業務量和收益統計體系，并圍繞業務需求搭建靈活高效的客戶關系管理體系。

　　另一方面，非結構化數據是未來數據分析的方向，并且其重要性隨著銀行業務的不斷互聯網化而逐漸提升。商業銀行應從電子商城、門戶網站、電子渠道日志起步，圍繞業務需求，逐步建立對非結構化數據的存儲、統計和分析能力，并將非結構化數據與結構化數據的分析結果有效結合、相互補充，從而產生更高的分析價值。

　?。ㄈ?創造開放平臺，匯聚眾人智慧

　　互聯網的開放性，形成了前所未有的創造力。在銀行內部管理過程中，隨著業務管理的不斷精細，各部門對決策支持和市場營銷的數據需求增長，已遠超過數據統計部門的原始統計方式所能承載的負荷，導致數據需求與統計效率之間的缺口在較長時間內難以彌補。此時，商業銀行不妨效仿互聯網，以開放的精神對數據管理進行變革。

　?。ㄋ模?推動數據應用，發揮數據價值

　　在現實工作中，由于受到多方面因素的制約，銀行數據在決策支持、精準營銷、風險管理和業務創新等方面的作用還未發揮，有必要進一步推動數據在各業務領域的應用，為數據找到有效的應用場景。

　　隨著經營管理的不斷細化，決策支持數據已得到各級管理者的高度重視，在銀行的各條線、各層級的績效考核和業務管理工作中得到廣泛應用。以網點管理為例，網點的業務量、收益、效能等因素緊密聯系，綜合分析與管理有關的各項因素，形成涵蓋業務量、成本、收益、效能、遷移率、人員在內的多位指標。同時，不同類型的網點面臨的經營環境千差萬別，針對不同類型網點構建模型，將數據分析規律與管理人員經驗相結合，為網點管理水平的提升提供重要依據。

　　精準營銷是數據應用的另一個領域。目前部分銀行啟動了分析型客戶關系管理系統的建設，如能緊密圍繞業務需求開展分析，有望實質性地提升銀行的精準營銷。同時，按照簡單分析規則得出的營銷客戶清單同樣可以對業務發展產生很大效力。

　　銀行是經營風險的企業。在傳統模式下，銀行往往是識別風險和被動規避風險，在數據分析基礎上，銀行可以更加主動的進行風險管理，推出全新業務模式。而通過對供應鏈上下游企業數據的采集、分析，銀行能夠更透徹的了解企業經營風險，為供應鏈融資和風險管理提供新的手段和工具。

　?。ㄎ澹?密切關系領域發展，共謀數據前景

　　首先緊跟行業數據分析技術的變化，及時調整數據管理方案。銀行應加強同領先公司以及大數據咨詢公司的交流合作，參照不同的經驗，以現有的技術支持，充分調動現有成熟系統的潛力，并在發展過程中利用更為先進和成熟的技術，逐步調整、優化。

　　關注監管政策和法律法規的變化，大數據時代最重要的風險就是客戶信息被濫用的風險。作為商業銀行，要緊跟監管政策和法律法規的趨勢，主動調整管理政策，堅持守法合規采集和使用客戶數據。同時要建立適度彈性的風險管理制度，實現數據先分級管理，明確不同級別數據的使用權限和開放方式。

　　最后關注基于數據基礎的業務模式的變化。不斷追蹤數據源的發現，了解哪些企業擁有重點領域的核心數據，可以在數據源的層面構建新的業務接洽模式，制定可行的數據采集策略。同時，積極探索自身的業務模式和盈利方式的變化，憑借大數據的分析能力實現商業銀行的業務延伸，切實把自身打造成大數據時代下的新型金融企業?！?/p>

　　==》征文專題

責任編輯：王超