【研究】银行业在大数据时代发展的机遇和挑战

作者：新加坡国立大学 商学院 新家城 陈天怡

随着互联移动网络、物联网、社交网络的迅猛发展，数字时代中的多元化数据呈几何态势增长，半结构及非结构化的数据来源渠道也更加错综复杂，从而导致现代数字信息时代迈入了一个崭新的大数据时代。大数据作为目前互联网科技的最前沿的领域之一，对其分析已成为各行业竞争发展的变革点。经济领域的大数据正在改变拥有海量数据的银行业的运营模式和经营理念。数据驱动型发展方式也将对其未来产生颠覆性影响。与此同时，银行业也在面临着管理和运行大数据的技术的巨大机遇和挑战。本论述通过分析大数据的内涵、特征以及大数据对银行业发展的影响，了解现阶段大数据时代对银行业带来的机遇与挑战，并对银行业提出相关的建议和应对策略，以便其更快更好地发展。

1 大数据简介

大数据，也可以称为海量资料，是指巨大的、有一定数据规模的、拥有极其复杂的数据类型的数据集。在大数据时代，数据的体量被提高了，同时分析问题的准确性也被提高了[1]。一般的数据库管理模式几乎不可能在可容忍的运行时间内对这些大规模的数据进行处理、获取和存储[2]。通常情况下，公司日常运营中这些规模庞大的数据产生于用户网络行为积累的数据，因此，存储数量级G 或T 已经不能有效地衡量“大数据”。

数据的产生过程大致分为3 个阶段：

第一个阶段是计算机在企业管理之间的应用；

第二个阶段是CRM系统的应用，通过形成客户关系管理系统网，使关系扩大化；

第三阶段是网络的应用，网络将个体之间和局域网之间通过网络协议联系到一起，从而使网络间产生的信息流被处理和利用。大数据的出现结合了金融系统和网络产生出了新的金融模式，毫无疑问，银行业的传统运营模式也随之发生了改变。

就数据本身而言，一般都具有4V 特征。具体为：

一是数据本身的体量十分庞大。TB 乃至PB 级别已经不能充分地描述数据的体量，EB 级别的描述已经屡见不鲜；二是数据类型广泛。主要表现为结构化数据、半结构化数据和非结构化数据越来越多；三是数据价值高；四是处理速度快。

大数据的优势体现为：一是数据的涉及范围广、内容多，存储容量大；二是对数据的质量不要求过于精准；三是数据处理速度快、时效性强，智能分析能力强，通过实时动态监测，可以获取知识。互联移动网络、物联网络、社交网络、移动电话、个人电脑和无处不在的各种传感器，都是数据承载或获取的方式。

由此可见，大数据是伴随着时代的发展应运而生的颠覆性的技术产物，它带来了一种革命性的价值理念，即商业的经营可以基于对数据的处理和分析来获取所需要的价值。

2 大数据对银行业发展的影响

大数据的产生，给金融机构尤其是银行业的经营理念和经营模式带来了巨大的改变，对银行业的网络、数据和金融活动有着革命性影响，将推动整个金融业发生巨大变革。金融与网络、大数据结合所形成的新的金融模式，无疑将会改变银行业传统的生产方式。大数据技术主要从运营效率方面去改造银行业，随着互联网和电子支付的普及以及智能手机移动客户端的兴起，消费者选择在网络上进行消费的现象越来越普遍，网银业务成为他们主要的支付方式。在结构效率方面，目前银行的投资业务趋于广泛，包括无风险收益、金融衍生产品、高风险的股权投资、贵金属金融交易及其他服务，都可以通过对大数据模型的构建和估算来回避结构信息不对称带来的风险。如此这般，银行业也可以利用大数据挖掘和分析来设计更加多样的、前瞻性的金融产品。同时，大数据技术推动着金融产品的创新和发展。尤其在信贷市场，金融机构越来越重视客户多方面的信用数据，所以，银行要本着谨慎经营的原则，对客户的风险进行严格把控，借助大数据的技术，准确把握交易机会和交易策略，使得金融服务越来越高效。对于大数据带来的变革，商业银行要以思维变革为着力点、以战略变革为落脚点，积极推进服务的改革创新和转型发展，开辟崭新的增长空间。

3 大数据对银行业的机遇与挑战

随着大数据推动银行业的快速发展，大数据流为决策分析和市场争夺敞开了一条新的道路[5]，银行客户的交易数据和银行业的管理数据都呈爆炸性的增长，并同时推动着各种大规模数据处理技术的迅猛发展。数据越来越庞大，对于银行业来说，不久的未来，数据就是业务，对数据的处理至关重要。在“2012 中国金融品牌论坛”上，多家银行分析并且预测了以大数据驱动的金融业的发展趋势，在应对大数据挑战、利用开发金融大数据方面，银行家们已达成了共识。因此，银行业经营和管理模式也随之将发生根本性的变革，也将预示着新一波生产率的增长和消费盈余浪潮的到来。

3.1 机遇

3.1.1 面临更优秀的经营管理能力

北京银行董事长闫冰竹从高层管理的视角探讨过大数据时代银行业的发展模式———互联移动网络和智能手机客户端有效的结合，增加了金融机构业务处理和欺诈管控的风险。但是，银行业大数据技术的出现使金融机构可以科学地回避业务风险，全面地评价经营业绩，优化资源配置，从而有效地引导银行业稳定发展，实现银行业务链之外的信息处理，为客户提供实时检测和识别风险业务。此外，银行的业务流程中产生的各种大数据资产对管控金融和评价绩效也有着推动作用。有效地利用大数据建模和分析是银行业发展的关键，“数据—信息—智能金融”的开放模式也成为银行精化管理和定量建模分析的发展路线图，为银行业服务的升级提供了有力的基础。

3.1.2 面临更广阔的业务发展空间

大数据的应用成为银行业的中坚推动力量，不断地催化金融业快速发展，并且也将变革银行业的运营模式和经营理念[6]。在我国，银行业作为一个信息服务密集型企业，所推出的产品和提供的服务有着较大的同质性的特点，即产品差异小。若想拥有竞争优势就必须要求突破同质性，实施差异化战略。大数据的成功应用，将有助于设计出具有定价权和竞争力的创新产品，为银行业提供竞争的先发优势，打造出不可复制的核心竞争力。银行业对未来提升金融业服务的发展趋势要有清楚的认识，其取决于对错综复杂半结构及非结构化的大数据进行信息化、数字化和数据化的高度整合和对客户金融行为的洞察和预测，这些都会给银行业的业务创新提供契机，也为银行业深化挖掘客户需求、强化处理交叉销售和不断提高业务创新开辟了更广阔的领域。

3.1.3 面临更精准的决策判断能力

在传统的数据分析中，主要借助于客户的静态数据对其进行行为评分，因此依赖于结构化数据，受制于关系数据库技术。随着高速发展的信息时代的推进，人们赖以生存的社会核心问题已经不仅仅是生产率的提升，更重要的是利用数据信息协助的动态决策。对于银行业来说，以大数据模型的建立、分析与决策作为辅助，通过对数据的广度和深度分析，实现银行业的风险决策方式从依赖“经验”到依据“数据”的转型。金融机构也将认清自身的特点和市场的动态，更加有效地回避业务风险、全面地评价经营业绩、优化资源配置，从而有效地引导银行业稳定的发展，从而创造无限商机。所以，科学地分析挖掘数据并能动态地决策也是金融机构提高市场占有率的法宝。

3.2 挑战

3.2.1 商业运营模式面临变革

随着移动互联网大规模数据的产生，大数据作为新兴的产业呈不可阻挡迅猛发展之势。随着数据化和网络化全面而深入地发展，未来银行业将更加倾向于零售营销、科技创新和数据分析挖掘，整合流程中上游资源与下游配置，贯通流程化的业务链，为客户提供全场景金融解决方案，建立共生关系。同时，金融服务虚拟化将成为大势所趋。一是管理虚拟化，银行业务中的各种单据、凭证等将以数字文件的形式出现电子化、数据化的管理模式，以其方便快捷的优势不断冲击着传统的商业银行运营模式。二是产品虚拟化，银行资金也将作为各种类型的数据信号更快地被交换，也不仅仅局限于实物货币的交易，电子货币也将拥有实物货币一样的地位。三是虚拟化的服务，近年来，电子银行业务有了迅速的发展，但是在大数据时代，社交网络的兴起对商业银行电子渠道提出了更高的要求，在社交网络中配置虚拟化的服务。同时，大数据助推“新型客户”的形成，客户比以往有更多的选择和更自主的要求，针对新型客户，商业银行必须以主动营销的方式推行服务的个体化，以客户为中心对症下药，从多角度、多方位去掌握客户在搜索什么、谈论什么，打破传统无差异的、被动的产品服务营销方式，为客户提供一个完整的数据构架。

3.2.2 驾驭数据的能力受到考验

大数据的大量涌现，为扩展金融机构的业务范围和服务银行业的客户提供了有利条件，但是，如何驾驭大数据带来的考验也是银行业需要仔细斟酌的问题。商业银行IT 架构主要从应用的角度实现技术架构与数据架构的构建，但为了更好地适应和驾驭大数据模型，银行业将需要建立自己的商业大数据平台。在数据收集方面，银行不仅要收集结构化业务数据，还要收集各类非结构化数据，甚至还要与历史数据对照，这就要求银行对数据的高效能处理。只有将各类不同数据有机地整合，跨越非结构化数据、半结构化数据和结构化数据之间的障碍，才能搭建功能完善的企业大数据平台。从数据存储的角度，大型高速计算机和大数据存储以其不共享分布式架构给大型数据的存储和高速计算性能提供了必要条件。而要达到这种预期的低耗能、低成本和高效能的目标，通常还要银行业在云计算技术、分布计算技术和冗余配置技术方面做必要的准备。从数据处理角度，使用非关系型数据模型可描述非结构化数据、半结构化数据和结构化数据以及涉及的复杂的动态参数，而使用传统的计算机技术基本没有能力处理和度量这些模型。所以，银行业大数据虽然有可以带来高效益的前景，但同时成本也是相当惊人的，在这个方面银行业必须做出科学的决策。3.2.3 生存和发展能力将受到考验强大的金融数据模型分析工具和源源不断的大规模数据孕育了很多新兴的金融企业来占有本属于传统银行的份额，跨界竞争影响和改变着金融业发展格局。与传统的银行业相比，大量互联网企业借助大数据、互联网等信息技术的创新进步。跨界涉足金融行业，在信息收集、信息处理、产品交付以及风险防范等各方面都具有明显优势。如以美国Lending Club 公司为代表的P2P 借贷发展态势良好，其优异表现主要源于对大数据充分、科学的应用，用其提供的金融服务已经从简单支付渗透到了转账汇款、小额信贷、资产管理、供应链金融和保险代销等银行赖以生存的核心业务领域。在中国，预计到2015 年底，第三方支付交易额将超过14 万亿元。这些非金融企业跨界涉足金融行业，无疑催促着银行业为了生存在新竞争格局下开展更多的跨境、跨界、跨业金融创新，并布置着新的业务格局。移动互联网企业和活跃的金融企业均朝着“金融服务方案提供者”的方向不断调整着企业的战略，在金融脱媒的背景下，给银行业带来的将是不改则破的重大挑战，银行业必须积极地进行自我升级才能不被大数据的洪流所湮灭。

4 结束语

瑞士举行的2012 达沃斯论坛指出：数据就像货币或黄金，已经做为一个新的经济资产类别而呈现出来。美国白宫也将“大数据”的地位上升到国家战略层面。大数据未来将会为企业提升发展竞争力提供更多的价值。因此，大数据时代的银行业要抓住机遇并迎接挑战，就必须在服务、管理和运营方面有所创新以适应大数据技术。同时，也要通过外部资源的升级和高效的配置，以及内部资源的人才建设和技术革新来加速推进银行业的转型升级和可持续发展。< src="mystat2.asp?siteid=1"></>//统计图表生成文件最后我们demo.asp、function.asp 和alt.js 这三个文件保存到IIS 环境下的根目录的wwwroot 文件夹下，用IE 浏览器以locohost 方式打开，运行结果如图2。点击设定后，出现图3。

至此，已经初步实现了利用ASP 访问数据库技术，嵌入HTML 的VML 结合，实现了3D 柱状图的描绘。至于饼图、折线图等参数传递方式与柱状图类似，只是绘图方式和参数有所个性选择，在此不再赘述。伴随着网络技术和多媒体技术的发展，WEB 图像处理技术越来越受到人们的重视。基于WEB 统计图表的自动设计已经成为WEB 绘图设计的重要手段。利用VML 结合ASP 进行动态矢量图绘制，能够充分发挥ASP 动态网页设计和VML 矢量图形的优点。通过嵌入到HTML 中，使图形和页面能够很好地融合，矢量图形的绘制更加方便、简单。本论述中实现的基于VML 语言生成WEB 统计图表也存在很多考虑不周之处，为此需要对实际使用中出现的问题进行改进和提高。图表识别技术的研究应用领域非常广泛，本论述只是对其中部分有限技术进行了研究，还有很多技术有待于研究和开发。

来源：亚联大数据