《“十四五”大數據產業發展規劃》指出“當前數據已成為重要的生產要素”。銀行各項業務開展過程中都會產生海量的交易記錄、客戶交互行為、市場數據，如何應用大數據技術處理分析和挖掘海量數據資產，有效應對信息時代下越來越多樣化和個性化的客戶需求、越來越強調時效性的交易欺詐識別和信貸風險評估等挑戰，正在成為銀行未來發展的核心競爭要素。

一、大數據技術關鍵組件

大數據簡要來說就是數據量大、數據處理速度快、數據種類繁多的數據集合。大數據遠超常規數據庫處理能力范圍，對實時性要求較高，既包含傳統結構化數據也包括文本、圖像、視頻等非結構化數據。

大數據技術主要包含三個關鍵組件：一是數據采集技術。從多種渠道獲取和采集數據是大數據處理流程的第一步，目前常見的數據采集方式包括日志采集（服務器日志、應用程序日志和埋點行為日志采集）和基于爬蟲技術的數據抓取。二是數據存儲和管理技術。數據存儲是大數據處理流程的關鍵一環，需要支持對于海量數據的高效存儲和訪問，目前傳統的關系型數據庫已經無法滿足海量數據和非結構化數據的存儲要求，因此需要采用分布式存儲系統如Hadoop和Greenplum來存儲和管理大數據。三是數據處理和分析技術。數據處理和分析是大數據處理流程的核心內容，主要通過MapReduce和流處理技術對大規模數據清洗、整合和轉換，并基于大數據分析技術從轉化后的數據中挖掘和提取價值。

二、大數據技術應用的關鍵路徑

（一）客戶洞察與精準營銷

一是通過對客戶歷史交易記錄、社交媒體行為等多維度數據進行綜合分析，銀行可以更全面地了解每位客戶的興趣偏好和消費習慣，從而制定出更加精準的營銷策略。例如，通過分析客戶的信用卡消費記錄，可以識別出其購物高峰期，并在該時間段推送相關優惠信息。

二是借助大數據技術，銀行能夠深入挖掘客戶的潛在需求，預測其未來可能的行為傾向。這有助于銀行提前布局，抓住商機。例如，通過預測客戶轉賬匯款高峰期提前做好系統問題排查，避免客戶操作流程不暢和系統bug帶來的投訴風險。

（二）個性化推薦與服務

基于大數據分析，銀行能夠為客戶提供個性化的金融產品和服務推薦。通過分析客戶的交易記錄、投資偏好、信用狀況等信息，銀行可以為客戶提供定制化的金融產品和服務方案，滿足其個性化需求。例如，對于風險偏好較低的客戶，銀行可以推薦穩健的理財產品；對于資金流動性需求較高的客戶，則可以提供便捷的貸款服務。

（三）風險管理與信用評估

大數據技術在風險管理和信用評估方面的應用，使得銀行能夠更準確地評估客戶的信用風險，降低不良貸款率。通過對客戶的交易記錄、社交媒體行為、信用歷史等多維度數據的分析，銀行能夠建立更為完善的信用評估模型，實現對客戶信用風險的精準預測和防控。此外，通過實時大數據分析技術還能夠實時監測客戶的交易行為，及時發現異常交易行為，為銀行提供實時的風險預警。

三、大數據技術應用需關注的關鍵要素

一是數據治理與合規性。數據治理與合規性管理是確保數據質量、數據安全和隱私保全流程管理的重要一環。數據質量直接影響數據價值，與數據分析結果和決策質量息息相關。所謂用數據說話，就是基于數據支撐，驅動管理層做出科學決策，一旦數據質量低下甚至出錯，則必然說錯話說假話。數據安全全生命周期風險管控和客戶數據隱私保護是銀行工作的重要課題。

二是大數據系統基礎設施建設。打牢大數據基礎設施地基，賦能銀行創新業務展翅高飛。數據是銀行業發展的關鍵生產力，隨著數據種類愈加繁雜、數據體量愈加龐大，給數據打造一個安全之家成了一個亟需解決的命題，數據存儲成為承載金融機構數據資產的關鍵設施。銀行數據多元且龐雜，既有結構化數據又有非結構化數據，夯實數據基礎設施是數據存儲、數據加工、數據價值變現的基本保證。

三是構建流批一體架構的數據處理模式。目前大數據系統往往通過批處理的方式以一定的時間間隔對大量的歷史數據進行批量處理、分析和挖掘，但在需要快速響應的異常交易行為預警、實時監控和實時推薦等場景下反應遲滯，流處理方式能夠不間斷地接受新數據并快速分析和反饋。構建流批一體化的大數據處理和分析技術，既能解決流處理資源使用率高帶來的高成本、高資源浪費問題，又能解決批處理響應速度慢、處理結果滯后的問題。

綜上所述，大數據技術給銀行帶來深刻變革，推動銀行業務模式創新，提升數據處理和分析效率。通過對大數據的分析挖掘，銀行可以精準洞察客戶需求，準確匹配個性化金融產品和服務。同時，大數據可以應用于信貸審批、風險識別領域，提高運營效率和風險管理能力。然而，大數據技術的應用也面臨諸多挑戰，如數據利用與安全管理、隱私保護之間的矛盾，數據質量與準確性等。充分利用大數據技術的優勢，為銀行業發展保駕護航，隨著大數據持續賦能銀行工作，行業必將迎來發展新動力。

責任編輯：陳愛