金融大数据与商业价值创新

经过20多年的发展，中国金融业到了一个新的发展阶段，在取得成绩的同时，也将面临更加错综复杂的风险和挑战，全球经济一体化在逐步推进，全球经济在缓慢的复苏中，新的金融监管也进入付诸实施阶段，国内金融脱媒和利率市场化进程加速，商业银行的发展进入到一个高速增长后的转折期，或者是一个新的瓶颈期，在这个新的过程当中，商业银行也将面临新的挑战，就是以大数据、互联网金融为代表的新型商业模式的挑战，如何因势而变，将金融大数据转化为商业价值，是值得我们深入研究的问题。

一、商业银行发展金融大数据的背景

（一）互联网+大数据将彻底改变商业银行传统的经营模式

互联网和大数据技术的到来，改变了传统商业模式，包括交易模式、流通模式，也改变了消费者习惯，甚至商业模式、理念和金融文化上的一系列变化。这种金融服务模式是具有尊重客户体验、强调交互式服务、主张开放、便捷快速和交互的特点，消费者在很大程度上掌握了信息主动权，他们主动寻找自己想要的产品和服务，不再像以往那么忠诚于自己的开户银行，也不一定愿意听从银行的消费引导，因为有些客户掌握的信息并不比银行少，银行传统的中介功能正在改变，因此商业银行的发展要以客户为本，体验至上，通过数据感知客户的需求，为客户提供精准的服务。

（二）商业银行信息化发展的必然趋势

从商业银行的信息化历程来看，数据质量和历史长度都是非常好的，完整性不错，但缺点是，过去商业银行信息的建设是分步骤、渐进式的，系统之间整合不够，业务运行和管理系统分隔，或者各种子公司、子业务之间彼此独立、架构复杂、流程过长、闲置和浪费同时并存。在这样的情况下，感受到的是拥有大量信息，但信息条线化、局部化、碎片化严重。我想未来优秀的银行首先应该是数据大行，更是数据分析、数据解读的优秀银行，要从数据中获得洞察力，获取价值，赢得明天。

（三）商业银行风险控制的要求

商业银行的核心竞争力是风险控制能力，把存款变成贷款的转换，是决定一家金融机构竞争力的致命的一跃。商业银行在风险管理方面，过去偏重于专业团队、专业经验、现场调查、数据分析，将来也要运用大数据技术。尽管银行有很好的前台，有客户经理，但是由于社会经济生活的复杂性，客户经理的能力难以掌握企业足够的信息。因此，如何运用好大数据来进行信息的挖掘和分析，再与商业银行的传统优势、经验、专业团队结合起来，促使信贷风险控制提升到一个新的阶段，这是商业银行转型发展必须要思考和面对的问题。

二、商业银行发展金融大数据的优势

（一）数据信息丰富

商业银行在信息方面非常的富有，无论是支付业务，还是储蓄业务，商业银行天然就是客户资金信息的积累场所。支付业务为银行提供了资金转移的动态数据，储蓄业务为银行聚集了资金规模的静态数据。但在传统模式下，银行持有的数据更多体现为以单一客户、单一交易为唯独的散点数据，缺乏时间、空间等唯独的关联性。今后要把信息整合、处理、分析、挖掘、利用好，为客户提供一揽子的金融服务。

（二）数据关联性强

商业银行数据与社会数据有广泛的关联性，银行作为服务业机构，其与社会各部门运行联系密切。从企业金融服务看，银行可以关联产业信息、流通链信息、财税信息等；从个人金融服务看，银行介入到行为信息、消费信息、家庭信息等。在银行服务相对发达和普及的环境下，实体部门和银行在信息数据交互上会呈现出密切而频繁的状态。这种数据关联性强的优势，有利于构建完整的客户数据。

（三）数据的归集点

无论谁做金融业务，最终都要和银行账户连接，客户的资金从商业银行的账户出发，在社会转一圈又回到账户之中，银行账户是资金的来源地和归宿点，这说明银行的信用仍是金融业务的基础，线下服

务仍然是银行的强项、在复杂的金融业务，如：公司业务、同业业务中，还是需要线下的、专业团队的服务来支撑，线上线下业务的结合就是商业银行的优势。

三、如何充分挖掘金融大数据商业价值

（一）以大数据促进产业链金融发展

产业链金融是将传统行业深度融合，整合核心企业、上下游企业、仓储物流服务商、政府机构和金融机构等的产应链信息，实现商流、物流、资金流和信息流的智能汇集打通，以大数据的技术将各种信息数据分析结果充分运用到产应链中，为生产企业、贸易商和终端用户等提供更全面、更有效、更有针对性的金融服务。

近年来，商业银行逐步在产业链金融大数据领域展开探索，招商银行推出了智慧产应链2.0，将大数据与产业链金融融合，聚焦核心客户，打造产业互联网趋势下的泛产业金融体系，实现以大数据分析为基础，以客户为中心的“端到端”闭环金融服务，成为“核心客户的核心银行”。

大数据在产业链领域的应用主要是创新企业信用信息来源。信息可视化，即通过系统对接、平台互联、交易集成，基于大数据挖掘的信用评价，充分利用产业链模式自身的特点，通过对海量数据的分析，实时判断交易者的信用变化及信用水平以及征信体系。

（二）以大数据构建金融社交圈

随着电子商务的发展，移动金融正在从简单的交易替代、产品交付等交易渠道，向营销新媒体和销售新渠道转型，服务定位则从产品功能的提供，向客户体验的全面提升转型，以金融服务为基础的金融社交圈也将成为商业银行商业价值的体现，在移动社交圈中，用户能够将生活、消费、社交、投资等活动都结合在一起，通过大数据的结构化、非结构化数据分析，商业银行能够掌握更为完整的客户信息，真正做到感知客户需求。

在该领域，工商银行推出了融E联社交型移动金融生活服务平台，可与客户经理、服务专家及其他好友发送图片和语音，集合投资理财、账户交易、线上购物、金融服务，满足客户社交、投资、生活等需求，逐步构建金融社交圈，目前融E联平台已经积累了2000万注册用户，是大数据挖掘和应用的蓝海。

（三）以大数据助力场景金融发展

场景金融就是将以往复杂化的金融需求变得更加自然，将金融需求与各种场景结合起来，实现金融场景化、动态化，让客户在不知不觉中获取金融服务。像微信针对客户群推出的智慧景点，就是以消费者参观景点为场景，为客户提供基础景点的全流程服务，将景点介绍、导游、咨询、地图、购票、消费溶于一体的产品，是场景金融的很好的诠释。

大数据在场景金融的价值，一是在于发现场景，通过客户群体的消费、行为、习惯数据进行分析，发现有价值的金融场景，为该场景构建有针对性的服务渠道；二是在于提升场景金融的服务能力，通过对客户在场景金融中各类活动数据的分析，不断提升服务的质量，感知客户需求，在不知不觉中完成服务升级。

（四）以大数据严控金融资产质量

商业银行的核心竞争力就是控制风险、提升资产质量的能力，受宏观经济下行影响，我国商业银行资产质量正面临新一轮周期性下迁压力，通过大数据技术的有效应用与广泛推广，商业银行可围绕大数据分析对银行信用风险管理架构进行再造，提高银行信用风险管理有效性，进而平抑信贷资产质量周期波动。

商业银行在长期经营过程中，已积累有关客户资金及交易行为的海量信息数据，为运用大数据技术管理信用风险奠定坚实基础。一是大数据分析可实现贷后风险监测与预警，对借款企业账户信息、资金流向、关联方信息、网络信息、政府部门公开信息的深度挖掘，可接近还原企业经营风险状态，为前瞻性动态监测借款企业风险提供可探索的路径；二是大数据分析可实现银行信贷前中后台信息的贯通，大数据分析需要处理有关借款企业的海量信息数据，将原本分割的银行前中后台信息进行有效整合贯通，吸纳在信贷业务条线之外的其他碎片化信息，运用先进技术手段进行过滤与整合，进而分析预测借款企业的信用风险；三是大数据分析可为贷款前台营销和授信审批提供有效指导，前台营销可对借款企业进行更为有效的筛选，在对借款企业授信过程中，也可更有效把控企业风险总额。

四、商业银行发展金融大数据之道

（一）信息共享

主要是将各类信息进行集中、整合、共享、挖掘，把结构和非结构数据统一管理应用。银行在这个方面的工作量非常大，大量的数据是非结构性的，很多信息以报告的形式放在我们的档案里面，没有发挥作用。所以要把所有非结构化的数据变成结构化数据加以处理，这个工作量是很大的。在这个基础上，挖掘、建模、分析处理大容量、大规模的信息。

（二）融合发展

传统银行业务基于“非互联网化”情景构成了模式优势。传统银行通过物理网点和专业人员密集介入社会经济部门的运转过程，通过根植于公共场所和社区的物理网点构建了与周边企业和居民的紧密关系，通过“面对面”服务和尽职调查，连续不间断地获取客户信息。这些数据信息的积累源于银行客户的“线下”行为。当银行客户更多地使用互联网完成社会经济活动时，其行为信息的完整性也将体现为“线下”、“线上”信息的统一结合。因此，将线上、线下数据融合，形成多维度的客户统一视图。

（三）整合创新

要把信息流、业务流和资金流高度整合。比如对于核心企业和上下游企业之间的资金流、物流、信息流要整合好，在一个核心企业的产业链上面，有几百个上下游的公司跟它有密切的产销联系；在几百个上下游公司之间，很多公司又跟其他的产业链形成密切的关系，这种复杂的关系超越了孤立的经度和纬度的关系，形成类似蜘蛛网式的或者集成电路方式的关系，如果用大数据处理这些关系会看得非常清楚，如何打通整个服务的链条，这里面的大数据整合创新工作是非常多的。

（四）创造价值

把所有的金融服务，如交易平台支持、咨询增值服务等一体化的综合金融服务体系整合起来，里面有海量的客户信息，包括宏微观的经济信息、银行的资金、运营信息等等，就会引导银行发现在经营活动中大量的供给和需求的信息不对称。大数据信息化银行，就是要能够最大程度上把那些信息不对称的需求和供应方撮合起来，转化为实际的业务竞争优势。

四、总结

商业银行进入到一个新的转折点，银行要从过去的支付和融资的中介服务，向综合化信息中介服务进行转型，银行在竞争中会不会保持优势，关键在于是不是能成为信息掌握的强者，是不是能认清大数据时代新特征而采取新举措。通过大数据技术找到适合自己银行模式的客户群体，打造和强化银行特有的商业模式，并依据大数据分析防范金融风险，谁能在这个方面取得主导地位，谁就能在未来的发展中保持优势。

本文作者：交通银行上海市分行信息部 王筱琪 ，未经许可禁止转载