銀行與大數(shù)據(jù)的戰(zhàn)略思考概述

1、大銀行與大數(shù)據(jù)的戰(zhàn)略考慮（首席經(jīng)濟(jì)學(xué)家 黃志凌）大數(shù)據(jù)時(shí)代差不多悄然來臨。大數(shù)據(jù)用來描述規(guī)模巨大、類型復(fù)雜的數(shù)據(jù)集合，被譽(yù)為是繼云計(jì)算、物聯(lián)網(wǎng)之后，IT產(chǎn)業(yè)又一次顛覆性技術(shù)變革，引起各方高度關(guān)注。2011年，聞名咨詢公司麥肯錫宣布“大數(shù)據(jù)”時(shí)代差不多到來；近年來，IBM、甲骨文、SAP等業(yè)界巨頭紛紛收購與大數(shù)據(jù)有關(guān)公司，加速布局大數(shù)據(jù)領(lǐng)域；2012年，達(dá)沃斯論壇報(bào)告大數(shù)據(jù)，大阻礙稱大數(shù)據(jù)像貨幣和黃金一樣，成為新的經(jīng)濟(jì)資產(chǎn)；2012年，奧巴馬政府宣布投資2億美元啟動(dòng)“大數(shù)據(jù)研究和進(jìn)展打算”，旨在增強(qiáng)對(duì)海量數(shù)據(jù)的搜集和分析萃取能力。現(xiàn)代銀行相關(guān)于傳統(tǒng)銀行最大的差不（或者講最大進(jìn)步）在于數(shù)據(jù)的深度利

2、用。在現(xiàn)代IT技術(shù)之下，數(shù)據(jù)對(duì)銀行來講差不多超越了賬務(wù)信息等傳統(tǒng)的涵義，成為現(xiàn)代銀行經(jīng)營的寶貴資源。現(xiàn)代銀行特不是大型銀行的經(jīng)營治理活動(dòng)，專門大部分表現(xiàn)為基于計(jì)算機(jī)技術(shù)的數(shù)據(jù)治理和運(yùn)用，其中最核心的工作是數(shù)據(jù)挖掘，即從海量數(shù)據(jù)中找出隱含于其中的有價(jià)值信息，支持或指導(dǎo)經(jīng)營決策。隨著外部資本監(jiān)管日趨嚴(yán)格、同業(yè)競爭日趨激烈、客戶行為日益敏感、盈利能力不斷下降，越來越多的商業(yè)銀行開始運(yùn)營大數(shù)據(jù)方法驅(qū)動(dòng)經(jīng)營模式轉(zhuǎn)型，并深度服務(wù)客戶選擇與風(fēng)險(xiǎn)治理、產(chǎn)品設(shè)計(jì)與精準(zhǔn)營銷、資源配置與結(jié)構(gòu)調(diào)整，終于出現(xiàn)“數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)型銀行”，表現(xiàn)為從客戶的選擇到產(chǎn)品的設(shè)計(jì)、再到內(nèi)部的治理，差不多上由數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)，由數(shù)據(jù)支撐決策。銀行從大

3、數(shù)據(jù)思維，到數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)型經(jīng)營，需具備以下特點(diǎn)：第一，要養(yǎng)成一切靠數(shù)據(jù)講話的思維適應(yīng)，這是數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)型銀行的基礎(chǔ)；第二，要有龐大的專業(yè)、高效的數(shù)據(jù)挖掘知識(shí)體系；第三，要有積極廣泛的數(shù)據(jù)應(yīng)用，這些數(shù)據(jù)應(yīng)用要更多地體現(xiàn)在風(fēng)險(xiǎn)識(shí)不與預(yù)警，市場的拓展與產(chǎn)品設(shè)計(jì)，以及績效考核與資源配置；第四，要實(shí)現(xiàn)真正意義上的精細(xì)化治理，完全扭轉(zhuǎn)客戶、市場、盈利等方面的粗放型治理方式；第五，要認(rèn)識(shí)到數(shù)據(jù)是最重要的經(jīng)營資產(chǎn)，是持續(xù)創(chuàng)利的資產(chǎn)，是沒有天花板的盈利資產(chǎn)，銀行競爭力與盈利能力要緊取決于數(shù)據(jù)積存和數(shù)據(jù)挖掘，而且有可能呈幾何級(jí)增長。目前，第三方支付機(jī)構(gòu)擁有的海量數(shù)據(jù)資產(chǎn)差不多對(duì)商業(yè)銀行形成挑戰(zhàn)，以后比金融脫媒更令人擔(dān)心的

4、可能是客戶數(shù)據(jù)脫媒和信息脫媒，最終導(dǎo)致客戶流失、服務(wù)能力降低。對(duì)大銀行而言，建立大數(shù)據(jù)能力差不多成為保持競爭優(yōu)勢的必定選擇。一、大數(shù)據(jù)已成為大銀行的戰(zhàn)略性資產(chǎn)和核心競爭力銀行長遠(yuǎn)的進(jìn)展戰(zhàn)略，是培養(yǎng)自己的核心競爭力。什么是核心競爭力？有人講是IT，有人講是人才，有人講是客戶，總而言之，各有各的理解。所謂的“核心競爭力”，關(guān)鍵的要素叫做“不可復(fù)制”、“不可替代”。產(chǎn)品是能夠被復(fù)制的，客戶是經(jīng)常有流淌的，這都難以成為我們的核心競爭力，而大數(shù)據(jù)能力由于其特有的性質(zhì)將逐漸成為銀行真正的核心競爭力。大數(shù)據(jù)首先是建立在銀行自己的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上，不是數(shù)據(jù)多少的問題，而是你我的數(shù)據(jù)不同，在不同數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上做出的模型是

5、不可復(fù)制的。馬云，馬化騰，還有馬明哲，這三個(gè)中國互聯(lián)網(wǎng)的領(lǐng)軍人物，他們有合作，然而彼此之間都無法復(fù)制，確實(shí)是因?yàn)樗麄冊(cè)诟髯圆煌臄?shù)據(jù)基礎(chǔ)上，建立起來的競爭力是無法復(fù)制、不可替代的。第二，我們?cè)谧陨頂?shù)據(jù)基礎(chǔ)上培養(yǎng)出來的人才，也是無法復(fù)制的核心競爭力，這些數(shù)據(jù)分析專家在我們的數(shù)據(jù)環(huán)境下成長起來，不家銀行的數(shù)據(jù)環(huán)境跟我們完全不一樣，他就沒有用武之地，這確實(shí)是特有的人才。大數(shù)據(jù)是大銀行解決面臨問題的重要著力點(diǎn)大型商業(yè)銀行正面臨專門多嚴(yán)峻的挑戰(zhàn)和問題，例如利潤增速下滑、資產(chǎn)質(zhì)量降低、市場地位受到挑戰(zhàn)、傳統(tǒng)產(chǎn)品增長空間受到限制等，尤其是隨著中國經(jīng)濟(jì)增長進(jìn)入“新常態(tài)”、銀行進(jìn)入股改紅利后時(shí)期，傳統(tǒng)上靠擴(kuò)大規(guī)

6、模就能夠維持快速增長的時(shí)期差不多過去了。銀行轉(zhuǎn)型首先解決的是查找新的利潤增長點(diǎn)，從發(fā)達(dá)國家銀行進(jìn)展經(jīng)驗(yàn)看，通過深入挖掘分析客戶真實(shí)需求、提供更有針對(duì)性的服務(wù)，就能夠大幅提高盈利水平，這是體現(xiàn)數(shù)據(jù)挖掘價(jià)值最直接地點(diǎn)。比如花旗銀行亞太地區(qū)，近年來有25%的利潤來自于數(shù)據(jù)挖掘；匯豐銀行通過數(shù)據(jù)挖掘開展交叉銷售，使客戶貸款產(chǎn)品響應(yīng)率提高了5倍；澳洲聯(lián)邦銀行運(yùn)用大數(shù)據(jù)分析來提供個(gè)性化的交叉銷售，成功將交叉銷售率從9%提高到60% ；VISA把發(fā)覺信用卡欺詐的時(shí)刻從1個(gè)月縮短到13分鐘，極大地降低了信用卡欺詐帶來的風(fēng)險(xiǎn)；另外，數(shù)據(jù)挖掘在客戶挽留、客戶細(xì)分等領(lǐng)域都有效果特不行的應(yīng)用。這依舊在他們?cè)袛?shù)據(jù)分析

7、水平就較高的基礎(chǔ)上，國內(nèi)商業(yè)銀行數(shù)據(jù)挖掘分析水平本來較低，這方面的工作將會(huì)產(chǎn)生更大的效果，相比于傳統(tǒng)上跑馬圈地、擴(kuò)張規(guī)模的做法，能夠起到事半功倍的作用。進(jìn)入移動(dòng)互聯(lián)時(shí)代后，“跨界”成為普遍特征，互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)利用平臺(tái)優(yōu)勢和數(shù)據(jù)優(yōu)勢不斷入侵其它行業(yè)，銀行業(yè)也受到了專門大沖擊，我們?cè)谵D(zhuǎn)型中必須要考慮以后銀行業(yè)務(wù)模式到底是什么。實(shí)際上，在生意比較好做的時(shí)候，專門多情況我們不情愿做，失去了專門多商機(jī)，我們有上億的個(gè)人客戶，這些客戶在購買產(chǎn)品、出差時(shí)的消費(fèi)記錄都能夠記錄下來，假如我們明白一個(gè)客戶購買了機(jī)票或火車票去異地出差，就能夠?yàn)樗婆e目的地的酒店，就像藝龍、攜程那樣，不僅能夠方便客戶，還會(huì)帶來可觀的利潤

8、。利用大數(shù)據(jù)技術(shù)這是能夠做到的。這還僅僅是簡單的開始，大數(shù)據(jù)會(huì)使銀行能夠真正介入客戶日常生活，成為客戶各項(xiàng)活動(dòng)的“安排者”和伙伴，這會(huì)為銀行的經(jīng)營方式帶來革命性的改變，就像BRETT在BANK3.0中講的，銀行變?yōu)橐环N行為，滲透到客戶的每個(gè)日常活動(dòng)。銀行轉(zhuǎn)型面臨的第二個(gè)典型問題是風(fēng)險(xiǎn)治理，傳統(tǒng)上銀行的風(fēng)險(xiǎn)計(jì)量更多的是依靠客戶財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)，不僅滯后，往往還有專門嚴(yán)峻的數(shù)據(jù)質(zhì)量問題，大數(shù)據(jù)為識(shí)不客戶風(fēng)險(xiǎn)提供了全新的思路，例如，使用客戶交易行為數(shù)據(jù)、輿情數(shù)據(jù)甚至企業(yè)主的行為數(shù)據(jù)，能夠更加及時(shí)、準(zhǔn)確地發(fā)覺企業(yè)的潛在風(fēng)險(xiǎn)，比起傳統(tǒng)上通過下戶調(diào)查、分析財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)的方法更加有效。能夠講，銀行轉(zhuǎn)型的各個(gè)方面都能夠從

9、大數(shù)據(jù)方法中獲益，發(fā)達(dá)國家商業(yè)銀行經(jīng)驗(yàn)表明，在專門多領(lǐng)域數(shù)據(jù)挖掘都會(huì)產(chǎn)生巨大的價(jià)值。這次全球金融危機(jī)之后，各國銀行都在探究轉(zhuǎn)型路徑，查找以后銀行的進(jìn)展方向。通過多方觀看和深入考慮，我們發(fā)覺大部分銀行的轉(zhuǎn)型都有一個(gè)共同的特點(diǎn)，確實(shí)是轉(zhuǎn)型的設(shè)計(jì)方案差不多上建立在大量數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)上，數(shù)據(jù)已成為當(dāng)前最突出的各種矛盾、各種潛力、各種機(jī)遇的一個(gè)集合點(diǎn)。也確實(shí)是講，從數(shù)據(jù)入手，我們可能就找到大型銀行以后轉(zhuǎn)型的一個(gè)事半功倍、給一個(gè)支點(diǎn)就能撬動(dòng)地球的一個(gè)著力點(diǎn)。通過數(shù)據(jù)挖掘，準(zhǔn)確理解市場進(jìn)展方向、客戶需求、風(fēng)險(xiǎn)特征，能夠使我們正確配置資源，實(shí)施有效創(chuàng)新。相比較新的產(chǎn)品和其它資源，大數(shù)據(jù)上的能力更難以復(fù)制，因此

10、更可能成為我們的核心競爭能力。因此，大數(shù)據(jù)不是一地一隅的情況，事關(guān)全行戰(zhàn)略轉(zhuǎn)型全局，全行上下必須高度重視。一些先進(jìn)銀行的經(jīng)驗(yàn)差不多表明，數(shù)據(jù)挖掘會(huì)制造專門可觀的效益，尤其是對(duì)我們?nèi)绱藬?shù)據(jù)分析基礎(chǔ)還比較薄弱的銀行，只要稍稍投入就會(huì)產(chǎn)生出巨大的效益。數(shù)據(jù)已成為大銀行的戰(zhàn)略性資產(chǎn)關(guān)于現(xiàn)代化的大型銀行而言，我們的資產(chǎn)不僅是貸款等，有相當(dāng)重要部分是數(shù)據(jù)，是尚未被納入核算系統(tǒng)的財(cái)產(chǎn)，這是大銀行區(qū)不于小銀行，也是現(xiàn)代銀行區(qū)不于傳統(tǒng)銀行的關(guān)鍵之處，數(shù)據(jù)是我們的重要財(cái)產(chǎn)。現(xiàn)在，銀行的一切活動(dòng)都被數(shù)據(jù)化，客戶的每一個(gè)行為、資金流轉(zhuǎn)的每一個(gè)細(xì)節(jié)、每一個(gè)決策、每一次交流都成為數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)一旦得到深入分析使用，會(huì)深刻

11、改變銀行制造價(jià)值的模式。與其它資產(chǎn)還不一樣，數(shù)據(jù)的價(jià)值在被發(fā)掘后還能夠不斷產(chǎn)生新的價(jià)值，其真實(shí)價(jià)值就像浮在水面上的冰山，我們發(fā)覺的只是一角，絕大部分都隱藏在表面以下。阿里在美國上市當(dāng)天市值達(dá)到2300多億美元，在當(dāng)時(shí)建行才有1800多億的市值，它比我們建行都大，甚至比工行都大。馬云的優(yōu)勢在哪，什么緣故全球的投資這么追捧？數(shù)據(jù)平臺(tái)是他的重要財(cái)寶。再看FACEBOOK的例子，2012年它上市時(shí)定價(jià)是38美元，總估值1000多億美元，但在2011年底其資產(chǎn)負(fù)債表中總資產(chǎn)是多少呢？僅有66億美元！也確實(shí)是講，市場當(dāng)時(shí)對(duì)FACEBOOK賬面之外的數(shù)據(jù)等資產(chǎn)的估值接近1000億美元。谷歌收購了一些公司，事

12、實(shí)上他收購的是數(shù)據(jù)，每一次對(duì)數(shù)據(jù)公司的收購都帶來市值的巨大變化，講明數(shù)據(jù)是他們的重要財(cái)寶。最近國際上專門多機(jī)構(gòu)都在探討如何量化數(shù)據(jù)等無形資產(chǎn)的價(jià)值，例如美國一個(gè)聯(lián)邦儲(chǔ)備銀行經(jīng)濟(jì)學(xué)家可能企業(yè)擁有的數(shù)據(jù)等無形資產(chǎn)的價(jià)值超過8萬億美元，相當(dāng)于德國、法國和意大利的GDP之和；美國財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)準(zhǔn)則委員會(huì)也在探討研究數(shù)據(jù)等無形資產(chǎn)價(jià)值的事宜。大型銀行的數(shù)據(jù)財(cái)寶往往被忽略了，我們必須要認(rèn)識(shí)到數(shù)據(jù)的價(jià)值，把數(shù)據(jù)作為重要資產(chǎn)愛護(hù)、經(jīng)營，以后要立于不敗之地，不能完全看存款、貸款，還應(yīng)看我們的數(shù)據(jù)挖掘和運(yùn)用。假如銀行真能樹立起數(shù)據(jù)優(yōu)勢，股價(jià)一定會(huì)有大幅度上漲。從實(shí)際情況來看，我們的數(shù)據(jù)優(yōu)勢一點(diǎn)都不比馬云差，關(guān)鍵是我們沒

13、有把數(shù)據(jù)當(dāng)作財(cái)寶，講到底我們沒有這方面的人才。數(shù)據(jù)就像礦石一樣，價(jià)值不在于多少，而在于挖掘。資源利用的越深價(jià)值越大，就在于挖掘。銀行的數(shù)據(jù)沒有價(jià)值是因?yàn)闆]有挖掘，沒有挖掘確實(shí)是符號(hào)，各分行那么多數(shù)據(jù)，通過數(shù)據(jù)挖掘制造的價(jià)值可能幾倍于通過市場開發(fā)制造的財(cái)寶。數(shù)據(jù)財(cái)寶是沒有天花板的，能夠不斷挖掘、不斷制造。在銀行業(yè)，對(duì)數(shù)據(jù)資產(chǎn)的爭奪差不多關(guān)乎產(chǎn)業(yè)的以后格局。銀行自誕生以來確實(shí)是靠信息驅(qū)動(dòng)的行業(yè)，銀行從不吝惜在信息方面的投資，在經(jīng)營資金和風(fēng)險(xiǎn)過程中，資金流、信息流天然就結(jié)合在一起，內(nèi)外部交易積存了海量的數(shù)據(jù)，銀行每個(gè)職員都在從事數(shù)據(jù)采集、幾乎也都在使用數(shù)據(jù)。然而，由于傳統(tǒng)上銀行更多強(qiáng)調(diào)事后統(tǒng)計(jì)工作（

14、包括監(jiān)管統(tǒng)計(jì)、各類報(bào)表等），大量數(shù)據(jù)資源沒有得到充分挖掘，無法通過挖掘進(jìn)行預(yù)測并支持經(jīng)營治理，銀行相比互聯(lián)網(wǎng)公司在這方面差不多處于劣勢。進(jìn)入大數(shù)據(jù)時(shí)代，數(shù)據(jù)成為銀行的戰(zhàn)略性資產(chǎn)，銀行其它資產(chǎn)甚至需要追隨數(shù)據(jù)進(jìn)行整合優(yōu)化，深入的數(shù)據(jù)挖掘分析對(duì)銀行客戶營銷、產(chǎn)品創(chuàng)新、績效考核以及風(fēng)險(xiǎn)治理等將發(fā)揮日益重要的作用，數(shù)據(jù)挖掘和應(yīng)用能力成為銀行核心競爭力的關(guān)鍵因素。銀行的經(jīng)營方式從過去的產(chǎn)品為中心、客戶為中心過渡到以數(shù)據(jù)為中心，數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)成為銀行業(yè)進(jìn)展的不可逆轉(zhuǎn)的方向。大數(shù)據(jù)正成為銀行獲得新的認(rèn)知、制造新的價(jià)值的源泉，也是改變市場、組織機(jī)構(gòu)以及銀行與客戶關(guān)系的方法。在大數(shù)據(jù)的支持下，我們能夠?qū)⒁院筱y行描繪為

15、如此一張藍(lán)圖：銀行有整合完整的客戶行為數(shù)據(jù)，充分了解客戶消費(fèi)及投融資偏好，能夠據(jù)以即時(shí)為客戶提供針對(duì)性服務(wù)。當(dāng)客戶走入銀行，輕輕點(diǎn)擊觸摸屏?xí)r，我們能夠依照他的指紋等生物信息快速識(shí)不其身份，并通過客戶以往的交易及消費(fèi)行為記錄、客戶的收入情況、各種貸款及固定還款情況推測客戶可能要實(shí)現(xiàn)的交易需求。同時(shí)利用客戶的差不多特征與金融大數(shù)據(jù)分析結(jié)果比對(duì)，推測客戶可能的風(fēng)險(xiǎn)承受能力平均值，以及他傾向性的理財(cái)需求，為客戶提供一款適合其性格及消費(fèi)適應(yīng)的個(gè)性理財(cái)產(chǎn)品。客戶不再為每天同意大量無針對(duì)性理財(cái)發(fā)售信息而倍感頭痛，銀行會(huì)依照客戶的交易記錄適時(shí)的為其提供理財(cái)產(chǎn)品信息，配套產(chǎn)品服務(wù)推介，讓每一位客戶感受到他的專屬

16、服務(wù)。能夠如此講，數(shù)據(jù)會(huì)深刻改變銀行的經(jīng)營模式，重塑銀行服務(wù)行為。從那個(gè)方面講，與小數(shù)據(jù)相比，只有大數(shù)據(jù)才成為銀行的戰(zhàn)略資產(chǎn)，銀行掌握的數(shù)據(jù)規(guī)模和質(zhì)量成為阻礙其商業(yè)價(jià)值的關(guān)鍵要素之一，在大數(shù)據(jù)時(shí)代公司的品牌價(jià)值正讓位于其掌握的數(shù)據(jù)的價(jià)值。目前專門多互聯(lián)網(wǎng)公司在大量跨領(lǐng)域并購掌握數(shù)據(jù)資源的公司，例如阿里并購高德地圖和優(yōu)酷土豆，騰訊收購大眾點(diǎn)評(píng)和58同城，百度收購91無線，在專門大程度上差不多上為了并購對(duì)象的大量數(shù)據(jù)資源，他們現(xiàn)在的行為也會(huì)是銀行今后的進(jìn)展趨勢。數(shù)據(jù)挖掘能力成為大型商業(yè)銀行的核心競爭能力實(shí)現(xiàn)大數(shù)據(jù)的重要價(jià)值有一個(gè)前提，確實(shí)是要能從紛繁蕪雜的數(shù)據(jù)中去偽存真、找出規(guī)律，發(fā)覺有價(jià)值的信息

17、，這僅靠專家的經(jīng)驗(yàn)和智慧是遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠的，需要更多地借助數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)。那個(gè)地點(diǎn)舉一個(gè)聞名的案例沃爾瑪“啤酒和嬰兒紙尿褲”的故事。大致情節(jié)是如此的：沃爾瑪公司某店面經(jīng)理偶然發(fā)覺一個(gè)現(xiàn)象，周末啤酒和嬰兒紙尿褲的銷量會(huì)同時(shí)出現(xiàn)上升。那個(gè)現(xiàn)象通?？刹荒芤鹬匾?，因?yàn)槌袖N售的商品數(shù)以萬計(jì)。然而店面經(jīng)理對(duì)商品銷售數(shù)據(jù)進(jìn)行了數(shù)據(jù)挖掘分析和跟蹤，最后發(fā)覺，購買這兩種產(chǎn)品的顧客年齡差不多都在25-35歲左右，他們的小孩大多都在哺乳期，周末往往都會(huì)按照妻子的吩咐到沃爾瑪超市為小孩購買嬰兒紙尿褲，而在購物的同時(shí)他們通常也會(huì)為自己順便買幾瓶啤酒（因?yàn)橹苣┦敲绹鞣N球賽電視直播最集中的時(shí)刻，能夠邊喝啤酒邊看競賽）。發(fā)覺那

18、個(gè)特不有價(jià)值的規(guī)律以后，超市對(duì)物品擺放進(jìn)行了調(diào)整，將原來相隔較遠(yuǎn)的婦嬰用品區(qū)調(diào)整到酒類飲料區(qū)附近，如此不僅方便了客戶選購，而且大大提高了兩類商品的銷量。假如沒有數(shù)據(jù)挖掘方法，那個(gè)規(guī)律不太可能憑經(jīng)驗(yàn)發(fā)覺。現(xiàn)代商業(yè)銀行各種風(fēng)險(xiǎn)治理的技術(shù)方法，差不多上基于數(shù)據(jù)；銀行各種風(fēng)險(xiǎn)經(jīng)營和決策，都強(qiáng)調(diào)“數(shù)據(jù)講話”。因此，數(shù)據(jù)本身并可不能講話，要通過對(duì)銀行的數(shù)據(jù)進(jìn)行深入的挖掘，發(fā)覺我們的市場、風(fēng)險(xiǎn)和盈利。對(duì)這些問題的認(rèn)識(shí)，全行不是沒有，然而局限在少量一些人，比如講做信息的人，還有些前沿地區(qū)的分行，他們感受到了，也進(jìn)行了嘗試并取得專門好效果，然而大部分同志甚至分行領(lǐng)導(dǎo)同志都沒有，更不可能在這方面投入精力、有比較深

19、的認(rèn)識(shí)。因此，如何提高全行對(duì)數(shù)據(jù)的認(rèn)識(shí)，培養(yǎng)先進(jìn)的數(shù)據(jù)理念，真正做到以數(shù)據(jù)講話、基于數(shù)據(jù)決策并形成良好適應(yīng)將是任重道遠(yuǎn)的工作。我們不僅要采集、治理好數(shù)據(jù)，更重要的是不斷挖掘、應(yīng)用數(shù)據(jù)，人腦越用越靈光，數(shù)據(jù)也是越用就越好用、價(jià)值越大。數(shù)據(jù)能夠進(jìn)行不斷的挖掘分析，上次挖掘的結(jié)果能夠作為新的數(shù)據(jù)推動(dòng)下一步更深入的挖掘，從而產(chǎn)生挖掘的“乘數(shù)效應(yīng)”，制造越來越大的價(jià)值，如此的良性循環(huán)使數(shù)據(jù)挖掘能力真正成為大型銀行不可替代的核心競爭力。（四）大數(shù)據(jù)促成了銀行治理轉(zhuǎn)向以數(shù)據(jù)分析為基礎(chǔ)的精細(xì)化治理以往，由于數(shù)據(jù)和分析手段的缺乏，銀行專家更多依靠經(jīng)驗(yàn)、邏輯推斷進(jìn)行業(yè)務(wù)決策，對(duì)較長時(shí)刻跨度的數(shù)據(jù)分析應(yīng)用較少。這種

20、單純依靠經(jīng)驗(yàn)推斷的弱點(diǎn)體現(xiàn)在：一是無法獵取準(zhǔn)確的業(yè)務(wù)趨勢信息，不能“先知先覺”；二是不能對(duì)客戶進(jìn)行充分細(xì)分，不能支持滿足客戶需求的差異化策略；三是無法準(zhǔn)確跟蹤評(píng)估業(yè)務(wù)策略的效果；四是無法準(zhǔn)確權(quán)衡收益、風(fēng)險(xiǎn)、成本、貢獻(xiàn)，造成顧此失彼和業(yè)務(wù)條線矛盾。隨著大數(shù)據(jù)時(shí)代到來，以數(shù)據(jù)分析為基礎(chǔ)的精細(xì)化治理已具備條件，顯示出巨大優(yōu)勢：一是量化分析的結(jié)果更為客觀，更易于理解、被治理者同意，更容易讓不同層級(jí)、條線的人員達(dá)成共識(shí)；二是量化分析結(jié)果能夠長期儲(chǔ)存和反復(fù)跟蹤驗(yàn)證，比人為推斷更能準(zhǔn)確獵取市場規(guī)律并在實(shí)踐中印證，從而也具有更好的預(yù)測能力和事后評(píng)估能力；三是能夠照顧到不同客戶群體的各種細(xì)分需求，使針對(duì)性服務(wù)水

21、平大幅提升；四是能夠用于權(quán)衡復(fù)雜的風(fēng)險(xiǎn)收益關(guān)系，確保價(jià)值制造最大化。比如，對(duì)客戶信用評(píng)級(jí)模型，通過引入大數(shù)據(jù)分析方法，減少主觀推斷，強(qiáng)調(diào)數(shù)據(jù)相關(guān)性分析，能夠提高風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測的準(zhǔn)確性，提高風(fēng)險(xiǎn)決策水平；利用大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)，收集分析客戶的交易行為數(shù)據(jù)、社交網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)，用以實(shí)現(xiàn)增強(qiáng)的客戶細(xì)分、客戶挽留、客戶獵取和最佳行動(dòng)推舉等，對(duì)客戶展開營銷；基于大數(shù)據(jù)，可對(duì)產(chǎn)品、客戶、渠道的業(yè)績表現(xiàn)進(jìn)行充分的比較，從而為業(yè)務(wù)變革策略提供支持，例如分析客戶流失趨勢、產(chǎn)品貢獻(xiàn)度、渠道運(yùn)行效率和成本等，對(duì)建立客戶、產(chǎn)品、渠道變革策略分不具有重要意義。二、關(guān)于大銀行來講大數(shù)據(jù)并不奇妙人之因此區(qū)不于其他動(dòng)物，其本質(zhì)在于思維，人類

22、總是基于理智推斷環(huán)境，做出決策。孫子兵法有云，“知己知彼，百戰(zhàn)不殆；不知彼而知己，一勝一負(fù)；不知己不知彼，每戰(zhàn)必殆”，這事實(shí)上揭示了人類決策的三要素：知己、知彼、權(quán)衡。早期，受制于數(shù)據(jù)收集、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、分析技術(shù)和工具的局限性，我們僅停留在有用的、直接的、可感觸的信息層面，以滿足我們對(duì)現(xiàn)狀的認(rèn)識(shí)。隨著社會(huì)的進(jìn)展，我們對(duì)權(quán)衡的需求越來越迫切，但“知己、知彼、權(quán)衡”的難度也越來越大：所謂“知己”，不僅僅是了解一個(gè)個(gè)體，而是了解其作為群體的個(gè)體，作為集團(tuán)的個(gè)體，作為區(qū)域的個(gè)體；所謂“知彼”，受制于信息安全管制、信息壟斷、欺詐利用等行為，使傳統(tǒng)的方法不再有效；所謂“權(quán)衡”，由于追求的目標(biāo)日益復(fù)合化，模式日

23、趨復(fù)雜，傳統(tǒng)的決策依據(jù)和經(jīng)驗(yàn)失效，差不多上導(dǎo)致行為出現(xiàn)偏差的重要緣故。傳統(tǒng)的事實(shí)分析，多采納靜態(tài)的趨勢外延的方法，即依照經(jīng)驗(yàn)認(rèn)知和直接信息，推演事物的規(guī)律，揭示事物發(fā)生的緣故，但由于經(jīng)驗(yàn)的局限，直接信息的片面，以及方法的滯后，導(dǎo)致傳統(tǒng)的事實(shí)分析無法對(duì)以后進(jìn)行準(zhǔn)確預(yù)判?；谙嚓P(guān)性的事實(shí)預(yù)測，能夠關(guān)心我們解決那個(gè)難題。比如地震預(yù)測，全面收集到地震形成的數(shù)據(jù)，在當(dāng)前的技術(shù)和認(rèn)知水平下，這幾乎是不可能的任務(wù)，然而我們能夠通過觀看動(dòng)物的反常行為來預(yù)測地震，這確實(shí)是基于相關(guān)性的事實(shí)預(yù)測，而且通常高效、準(zhǔn)確。基于相關(guān)性的事實(shí)預(yù)測，最大的挑戰(zhàn)是如何動(dòng)態(tài)地記錄、儲(chǔ)存、量化、分析海量的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。一直以來，我們

24、對(duì)相關(guān)性分析并不陌生，但差不多上基于結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的引入，能夠?qū)ｉT好的關(guān)心我們獲得更加準(zhǔn)確的分析結(jié)果，然而從將非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)整合至結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，成為了我們面臨的重大挑戰(zhàn)。直到IT革命的出現(xiàn)，那個(gè)挑戰(zhàn)才開始發(fā)生變化。IT革命不僅是設(shè)備或技術(shù)的革命，更是信息和技術(shù)相互阻礙的共同革命,信息的廣泛高效以及低成本收集、儲(chǔ)存、分析變成現(xiàn)實(shí)；而互聯(lián)網(wǎng)的出現(xiàn)與進(jìn)展解決了動(dòng)態(tài)記錄與實(shí)時(shí)反饋，從而使得相關(guān)性分析普及成大數(shù)據(jù)方法，進(jìn)而使數(shù)據(jù)分析更深入、更準(zhǔn)確、更及時(shí)、更前瞻。大數(shù)據(jù)的核心正是在基于相關(guān)性的事實(shí)預(yù)測，大數(shù)據(jù)的革命則是分析方法的革命，這種突破帶來了社會(huì)經(jīng)濟(jì)進(jìn)展的飛躍，使過去專門多不可能的情況變成了

25、現(xiàn)實(shí)。從理論上來講，我們幾乎沒有任何情況是不可知的，因此我們的決策將會(huì)更加精準(zhǔn)、更加科學(xué)、更加理性，社會(huì)經(jīng)濟(jì)運(yùn)行效率將會(huì)極大提高。在美國，大數(shù)據(jù)甚至應(yīng)用在了社會(huì)公共決策上，專家們通過大量的數(shù)據(jù)收集、分析、測試、試驗(yàn)，得出“1元鈔票的就業(yè)指導(dǎo)將減少5元鈔票失業(yè)保障支出”的數(shù)據(jù)結(jié)論，政府基于那個(gè)數(shù)據(jù)結(jié)論調(diào)整就業(yè)指導(dǎo)政策后，大幅度減少了失業(yè)保障金的支出。大數(shù)據(jù)的應(yīng)用前景也是特不廣泛。在“知己”方面，大數(shù)據(jù)能夠關(guān)心我們更加了解個(gè)體和群體，更加了解市場的過去、現(xiàn)在、以后；在“知彼”方面，大數(shù)據(jù)能夠讓我們更全面地了解競爭對(duì)手、合作伙伴、各種利益相關(guān)者；在應(yīng)對(duì)多元化的經(jīng)營目標(biāo)時(shí)，大數(shù)據(jù)能夠關(guān)心我們更好地權(quán)衡

26、收益、風(fēng)險(xiǎn)、政治、社會(huì)責(zé)任等。傳統(tǒng)認(rèn)知工具專門難面面俱到、和諧兼顧，然而在大數(shù)據(jù)方法下我們能夠開展多目標(biāo)、多層次、多角度的權(quán)衡測試，進(jìn)行多方案的選擇，極大提高了個(gè)體和群體的行為能力。大數(shù)據(jù)的差不多范疇首先是數(shù)據(jù)量要充分大，從MB級(jí)數(shù)據(jù)量，到GB級(jí)，到TB級(jí)，直到今天動(dòng)輒的PB級(jí)數(shù)據(jù)量，都屬于大數(shù)據(jù)的范疇，而且那個(gè)范疇是沒有邊界的，沒有人明白以后數(shù)據(jù)量將會(huì)達(dá)到什么程度。其次是數(shù)據(jù)面要充分廣，從傳統(tǒng)的交易數(shù)據(jù)，擴(kuò)充到語音、文本，甚至是一舉一動(dòng)，在過去看起來無法利用的垃圾、噪音，今天都有可能成為我們分析的寶貴資產(chǎn)。然后是數(shù)據(jù)粒度要充分細(xì)，要把握每一個(gè)細(xì)節(jié)，才能充分發(fā)揮效果。最后是數(shù)據(jù)要充分相關(guān)，打破

27、傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)孤立局面，在不同數(shù)據(jù)之間建立相關(guān)的聯(lián)接，真正使用大數(shù)據(jù)。大數(shù)據(jù)的思維的關(guān)鍵特征第一，我們對(duì)大數(shù)據(jù)不能過分地追求所謂的精準(zhǔn)、標(biāo)準(zhǔn)。什么緣故大數(shù)據(jù)時(shí)代我們不再追求數(shù)據(jù)的精確度？一方面，隨著放松了數(shù)據(jù)容錯(cuò)的標(biāo)準(zhǔn)，我們掌握的數(shù)據(jù)也多了起來，能夠利用這些數(shù)據(jù)做更多新的情況。舉個(gè)例子，假設(shè)我們要測量一個(gè)葡萄園的溫度，假如整個(gè)葡萄園只有一個(gè)溫度計(jì)，那就必須確保那個(gè)溫度計(jì)是精確的而且能一直工作，這確實(shí)是小數(shù)據(jù)時(shí)代的特點(diǎn)；然而假如每棵葡萄上都有一個(gè)溫度計(jì)，其中有些溫度計(jì)的結(jié)果是錯(cuò)誤的，但眾多的溫度計(jì)一定會(huì)提供一個(gè)更加準(zhǔn)確的結(jié)果，這確實(shí)是大數(shù)據(jù)時(shí)代的特點(diǎn)。假如再考慮到度數(shù)頻率，假如一個(gè)小時(shí)讀一次，對(duì)讀取

28、準(zhǔn)確的要求就必須專門高；但假如每個(gè)溫度計(jì)每秒鐘都能產(chǎn)生一個(gè)溫度，那么其中有一些錯(cuò)誤確實(shí)是完全能夠同意的，而且我們還會(huì)發(fā)覺一些更多的溫度變化規(guī)律。大數(shù)據(jù)時(shí)代，為了收集到數(shù)量龐大的信息，我們需要放棄嚴(yán)格精確的選擇，這是值得的。我們?nèi)绾慰创繑?shù)據(jù)和使用部分?jǐn)?shù)據(jù)的差不，以及如何選擇放松要求取代嚴(yán)格的精確性，將會(huì)對(duì)我們與世界的溝通產(chǎn)生嚴(yán)峻的阻礙。過去都講，銀行的數(shù)據(jù)規(guī)模盡管專門大，但真正有用的數(shù)據(jù)不多，尤其是在風(fēng)險(xiǎn)建模時(shí)，每次要進(jìn)行清洗，每次只有幾千條數(shù)據(jù)是有用的，大量的信息全都洗掉了。我們過去經(jīng)常批判數(shù)據(jù)倉庫“垃圾”進(jìn)，“垃圾”出，事實(shí)上大數(shù)據(jù)的概念本身是容忍數(shù)據(jù)的不精確的，我們過去講數(shù)據(jù)要精準(zhǔn)，那

29、是過去我們的存儲(chǔ)能力有限的情況下，我們必須通過高質(zhì)量的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，事實(shí)上，高質(zhì)量的數(shù)據(jù)會(huì)降低處理難度，但其數(shù)據(jù)價(jià)值也是特不有限的。大數(shù)據(jù)講他大，不僅是量的大，還有全、復(fù)雜和亂。通過對(duì)如此一種大數(shù)據(jù)的分析，才能真正發(fā)掘出有價(jià)值的東西?，F(xiàn)在那個(gè)時(shí)代，儲(chǔ)存和處理都不再是問題，大量結(jié)構(gòu)化、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)看似垃圾，然而垃圾數(shù)據(jù)里可能蘊(yùn)藏著財(cái)寶，我們必須以大數(shù)據(jù)的概念來看我們的數(shù)據(jù)資產(chǎn)。第二，大數(shù)據(jù)的核心價(jià)值在于預(yù)測，這關(guān)于我們銀行是最需要的東西。大數(shù)據(jù)的核心是預(yù)測，確實(shí)是把數(shù)學(xué)算法用到海量的數(shù)據(jù)上來預(yù)測情況發(fā)生的可能性，一個(gè)客戶會(huì)購買某個(gè)金融產(chǎn)品的可能性，一筆貸款發(fā)生違約的可能性，從一個(gè)人理財(cái)和消費(fèi)行為

30、來看他是否會(huì)利用信用卡分期付款的可能性，這些預(yù)測之因此會(huì)成功，關(guān)鍵確實(shí)是建立在海量數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上。隨著系統(tǒng)接收到的數(shù)據(jù)越來越多，預(yù)測的能力會(huì)越來越好。在不久的今后，許多現(xiàn)在單純依靠人類推斷力的領(lǐng)域都會(huì)被系統(tǒng)改變甚至取代。這在專門多方面差不多改變了我們的生活，比如講亞馬遜和當(dāng)當(dāng)能夠幫我們推舉想要的書，百度能夠?yàn)殛P(guān)聯(lián)網(wǎng)站排序，微博能夠猜出我們認(rèn)識(shí)誰。同樣的技術(shù)也能夠運(yùn)用到銀行治理的各個(gè)方面。想象一下，假如我們能夠通過海量數(shù)據(jù)分析了解客戶的下一個(gè)行為，那將是多么有價(jià)值的情況！這在大數(shù)據(jù)時(shí)代已完全成為可能，盡管人們的行為模式有專門大不同，但我們大多數(shù)人同樣是能夠預(yù)測的，這意味著我們能夠依照個(gè)體之前的行為

31、軌跡數(shù)據(jù)預(yù)測他或者她以后行蹤的可能性。我們過去做風(fēng)險(xiǎn)評(píng)級(jí)，講的是從過去看現(xiàn)在，試圖發(fā)覺規(guī)律。大數(shù)據(jù)關(guān)于過去是什么樣并不在意，更多關(guān)注的是以后是什么，核心價(jià)值就在那個(gè)地點(diǎn)。事實(shí)上人們都想明白以后，明白以后就能做出決策，關(guān)鍵是能不能明白以后。我們過去所有的統(tǒng)計(jì)都在試圖解決這方面的問題，只有大數(shù)據(jù)方法出現(xiàn)以后，我們才使預(yù)測變成了真正的可能，通過找到一個(gè)關(guān)聯(lián)物并監(jiān)控它，就能預(yù)測以后，建立在相關(guān)關(guān)系分析法基礎(chǔ)上的預(yù)測是大數(shù)據(jù)的核心。關(guān)于預(yù)測有兩個(gè)方面我們必須把握的，第一個(gè)是預(yù)測業(yè)務(wù)方向，預(yù)測值可不能是特不精準(zhǔn)的，但方向至關(guān)重要。第二個(gè)是刻畫一個(gè)個(gè)體所具有的某種行為特征，能刻畫就能選擇好客戶，選擇好客戶風(fēng)

32、險(xiǎn)也就可控了，價(jià)值也有了，這是個(gè)特不重要的情況。大數(shù)據(jù)的價(jià)值就在于預(yù)測和刻畫，至于講某個(gè)準(zhǔn)確的數(shù)值，這不是大數(shù)據(jù)要做的情況。第三，大數(shù)據(jù)更關(guān)注相關(guān)性而不是因果關(guān)系。也確實(shí)是講只告訴你“是什么”，不回答“什么緣故”，這差不多足夠了。相關(guān)關(guān)系專門有用，不僅僅是因?yàn)樗鼮槲覀兲峁┬碌囊暯?，而且提供的視角都專門清晰。舉個(gè)例子，一個(gè)人的信用常被用來預(yù)測他的行為，F(xiàn)ICO（美國個(gè)人消費(fèi)信用評(píng)估公司）在20世紀(jì)50年代發(fā)明了信用評(píng)分，2011年他們提出“遵從醫(yī)囑評(píng)分”它分析一系列的變量來決定那個(gè)人是否會(huì)按時(shí)吃藥，包括一些看起來怪異的情況，比方講，一個(gè)人在某地居住了多久，假如此人差不多結(jié)婚的話，就會(huì)分析他們多久

33、換一個(gè)工作以及是否有私家車，有私家車和是否會(huì)按時(shí)用藥并沒有因果關(guān)系，但數(shù)據(jù)顯示他們相關(guān)，如此的評(píng)分會(huì)關(guān)心醫(yī)療機(jī)構(gòu)節(jié)約開支。FICO的首席執(zhí)行官進(jìn)而揚(yáng)言，“我們明白你改日會(huì)做什么”。同樣，利用客戶的資金交易行為數(shù)據(jù)，我們能夠做專門多數(shù)據(jù)上的關(guān)聯(lián)分析，甚至發(fā)覺一些隱藏的規(guī)律特點(diǎn)。例如一家國際大型銀行通過大數(shù)據(jù)分析，發(fā)覺年長足球愛好者的利潤率是一般客戶的3倍，進(jìn)而通過為這批客戶提供特定服務(wù)獵取了不菲收益。再舉一個(gè)零售業(yè)的聞名例子，Target是一家特不大的美國零售公司，他們已有大數(shù)據(jù)的分析。有一天，一個(gè)電話打進(jìn)來，是一位特不生氣的客戶，那個(gè)客戶講公司送給他17歲的女兒一個(gè)折扣券，那個(gè)產(chǎn)品是尿布或者是

34、避孕藥，這位客戶講：“我17歲的女小孩全然不需要，我需要你來道歉?！睅滋煲院?，客戶自己跑來道歉，他講你講的專門準(zhǔn)，我的女兒確實(shí)懷孕了。因?yàn)閼言械呐詴?huì)有不同的生活適應(yīng)，會(huì)買不同的東西，我們自己有時(shí)候都不明白他們差不多懷孕了，而Target反而明白了。這家公司就用這些信息為客戶推舉產(chǎn)品，然后給折扣券。什么緣故要講這些例子呢？在大數(shù)據(jù)時(shí)代，我們不必非得明白現(xiàn)象背后的緣故，而是要讓數(shù)據(jù)自己“發(fā)聲”，一旦找到了一個(gè)現(xiàn)象的良好的關(guān)聯(lián)物，相關(guān)關(guān)系就能夠關(guān)心我們捕捉現(xiàn)在和預(yù)測以后。2008 年連線雜志主編克里斯安德森就指出“數(shù)據(jù)爆炸使所有的科學(xué)研究方法都落伍了”，用一系列的因果關(guān)系來驗(yàn)證各種假設(shè)和猜想的研究

35、范式差不多不有用了，現(xiàn)在它正被基于大數(shù)據(jù)的相關(guān)關(guān)系研究所取代。讓數(shù)據(jù)發(fā)聲，我們會(huì)注意到專門多往常從來沒有意識(shí)到的聯(lián)系的存在，例如對(duì)沖基金通過剖析社交網(wǎng)絡(luò)上的數(shù)據(jù)信息預(yù)測股市走向，京東和亞馬遜依照用戶在網(wǎng)站上的類似查詢來進(jìn)行產(chǎn)品推舉，微博通過用戶的社交網(wǎng)絡(luò)圖來推測其喜好。因此在研究完善制度時(shí)可能需要進(jìn)行進(jìn)一步分析緣故，然而關(guān)于決策時(shí)并不需要精確了解因果關(guān)系。大數(shù)據(jù)更多考慮的相關(guān)性，為我們預(yù)測提供專門多的便利。比如浙江行的一個(gè)支行行長做小企業(yè)業(yè)務(wù)的時(shí)候發(fā)覺一個(gè)問題，有個(gè)老總老往澳門跑，就懷疑那個(gè)企業(yè)可能有問題，事實(shí)上證明確實(shí)如此。這確實(shí)是相關(guān)性分析，老往澳門跑不一定是賭博，然而賭博概率比較大，老總

36、只要一賭博，好端端的企業(yè)可能都給賭沒了。所謂大數(shù)據(jù)思維在專門大程度上就叫做相關(guān)性思維，透過一些相關(guān)性來捕捉信號(hào)，進(jìn)而進(jìn)行預(yù)測，我們?cè)诶斫夂瓦\(yùn)用大數(shù)據(jù)的時(shí)候，相關(guān)性那個(gè)詞大伙兒一定要深刻理解并牢牢記住，透過相關(guān)性來解決問題。大數(shù)據(jù)思維的重要阻礙，確實(shí)是會(huì)在專門多方面阻礙我們考慮問題、分析問題、解決問題的方法，使我們更快、更準(zhǔn)確地了解世界。大數(shù)據(jù)的核心技術(shù)事實(shí)上也專門簡單第一，相關(guān)性關(guān)系建模，那個(gè)建模方法能夠關(guān)心我們快速、理性的進(jìn)行決策。第二，非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)處理，大量的語音、文本、視頻、點(diǎn)擊流等非機(jī)構(gòu)化數(shù)據(jù)，承載著許多行為信息，將這部分行為信息轉(zhuǎn)化為結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，納入我們已有的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)體系進(jìn)行量化分

37、析，這實(shí)際上是大數(shù)據(jù)目前的一個(gè)核心技術(shù)。大數(shù)據(jù)的工具有專門多，常見的工具要緊可歸結(jié)為回歸分析和隨機(jī)試驗(yàn)?；貧w分析是統(tǒng)計(jì)學(xué)中革命性的進(jìn)步，隨機(jī)試驗(yàn)則能夠讓我們選取的樣本更加具有代表性，特不是在樣本足夠大的時(shí)候，其客觀性更加有保障。大銀行應(yīng)具備大數(shù)據(jù)邏輯思維隨著商業(yè)銀行資產(chǎn)越來越大，業(yè)務(wù)結(jié)構(gòu)越來越復(fù)雜，以往的經(jīng)營經(jīng)驗(yàn)差不多不能完全滿足大數(shù)據(jù)時(shí)代下對(duì)銀行經(jīng)營者的要求。跨界經(jīng)營的探究者同樣面臨如此的問題，量化經(jīng)營治理成為了行業(yè)進(jìn)展的共同趨勢。從西方商業(yè)銀行分化的歷史上來看，基于自身交易數(shù)據(jù)管控、量化分析與數(shù)據(jù)挖掘，曾是商業(yè)銀行分化的要緊驅(qū)動(dòng)因素。然而，挖掘自身交易數(shù)據(jù)的局限性在于，我們無法據(jù)此準(zhǔn)確的預(yù)

38、測市場趨勢，也無法準(zhǔn)確推斷客戶的行為走向，從而在戰(zhàn)略選擇和經(jīng)營決策上經(jīng)常出現(xiàn)失誤。近年來，部分銀行受相關(guān)性分析方法的啟發(fā)，開始嘗試運(yùn)用內(nèi)部的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，甚至外部的非交易性、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，進(jìn)行內(nèi)部的潛力挖掘，外部的市場預(yù)測，以及客戶的行為分析，收到了意外的功效。由此，銀行大數(shù)據(jù)的思維開始形成，并展現(xiàn)出以下特征：第一，了解客戶的金融需求。在過去，我們靠著走訪企業(yè)的財(cái)務(wù)總監(jiān)，交易人員，發(fā)覺推斷客戶的金融需求，然而由于獵取信息的不全面，可能造成盲目的推舉產(chǎn)品，導(dǎo)致客戶粘度、客戶貢獻(xiàn)度都專門難提升?，F(xiàn)在許多外國的商業(yè)銀行差不多開始用大數(shù)據(jù)的方法分析、了解并把握客戶的金融需求。第二，預(yù)測客戶的風(fēng)險(xiǎn)。銀行

39、是經(jīng)營風(fēng)險(xiǎn)的，銀行的風(fēng)險(xiǎn)既來自于市場又來自于客戶，但要緊來自于客戶。我們傳統(tǒng)的分析方法依靠于收集客戶的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)和我們自身積存的交易數(shù)據(jù)，專門難做到更早、更全面、更細(xì)致地把握客戶的風(fēng)險(xiǎn)，對(duì)風(fēng)險(xiǎn)的預(yù)測能力專門差。風(fēng)險(xiǎn)治理要進(jìn)步，不能局限于過去的內(nèi)部評(píng)級(jí)上，要用大數(shù)據(jù)的方式和方法，引導(dǎo)風(fēng)險(xiǎn)治理發(fā)生全然性的改革。第三，把握交易價(jià)格走向?，F(xiàn)代的商業(yè)銀行，資金交易的比重越來越大，地位也越來越重要。大數(shù)據(jù)在這方面的應(yīng)用，能夠關(guān)心我們預(yù)測價(jià)格走向，決定交易定價(jià)。第四，挖掘內(nèi)部潛能。有人分析，講中國銀行業(yè)假如真正能夠做到精細(xì)化，我們的利潤翻兩番差不多上有可能的。大數(shù)據(jù)就能夠關(guān)心我們準(zhǔn)確定位治理上的薄弱環(huán)節(jié)，內(nèi)部

40、配置上的資源白費(fèi)，不斷挖掘內(nèi)部潛能，實(shí)現(xiàn)銀行的可持續(xù)進(jìn)展。作為銀行家，大數(shù)據(jù)能夠在以下幾個(gè)方面關(guān)心實(shí)現(xiàn)其經(jīng)營“夢(mèng)想”：為透徹了解市場制造了可能銀行家要面臨復(fù)雜的形勢做出各類決策，透徹地了解市場、把控市場是我們最大的夢(mèng)想，能夠明白市場的進(jìn)展趨勢才能做出有效的戰(zhàn)略決策，這是成就“國內(nèi)領(lǐng)先、國際一流”目標(biāo)的重要前提條件。我們現(xiàn)在面臨的市場環(huán)境，與銀行家的“市場夢(mèng)”之間有專門大的距離，許多問題亟待解決：面對(duì)如此一個(gè)相對(duì)飽和的市場，我們要做到多大規(guī)模才合適？面對(duì)如此一個(gè)復(fù)雜的市場，什么業(yè)務(wù)是我必須要做的？各個(gè)業(yè)務(wù)應(yīng)該做到多大規(guī)模？這些問題的存在，都講明市場選擇極其困難。傳統(tǒng)上差不多有專門多工具和方法關(guān)心

41、我們?nèi)ダ斫馐袌?，例如波士頓矩陣、標(biāo)桿分析、SWOT分析等，也包括抽樣調(diào)查等成熟的統(tǒng)計(jì)工具，但只有大數(shù)據(jù)方法才為我們透徹地了解市場制造了可能，通過對(duì)全部客戶海量行為數(shù)據(jù)的分析，我們將有能力明白市場的以后進(jìn)展方向，進(jìn)而能夠有針對(duì)性地做出戰(zhàn)略安排。依托大數(shù)據(jù)，人們了解市場的方式正在發(fā)生重大變化，例如，海關(guān)出口數(shù)據(jù)是推斷外貿(mào)形勢的關(guān)鍵指標(biāo)，是在出口企業(yè)賣了貨以后進(jìn)行統(tǒng)計(jì)；但通常買家在采購商品前，會(huì)比較多家供應(yīng)商的產(chǎn)品，在阿里巴巴網(wǎng)站統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)中就反映為查詢點(diǎn)擊的數(shù)量和購買點(diǎn)擊的數(shù)量維持一個(gè)相對(duì)的比例，2008 年初,阿里發(fā)覺平臺(tái)上整個(gè)買家詢盤數(shù)急劇下滑，進(jìn)而推斷世界貿(mào)易形勢發(fā)生變化，這比海關(guān)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)提早

42、了半年，為國內(nèi)出口企業(yè)調(diào)整生產(chǎn)策略提供了重大關(guān)心，這種分析假如沒有大數(shù)據(jù)方法的支持是難以完成的。再如，美國勞工統(tǒng)計(jì)局每月都要公布CPI，為此他們會(huì)雇用專門多人向全美90個(gè)都市的商店、辦公室打電話、發(fā)傳真甚至登門訪問，反饋回8萬多種價(jià)格數(shù)據(jù)，每年的花費(fèi)達(dá)2.5億美元，一般會(huì)滯后幾周，從2008年經(jīng)濟(jì)危機(jī)經(jīng)驗(yàn)看，那個(gè)滯后是致命的。麻省理工學(xué)院的兩位經(jīng)濟(jì)學(xué)家提出了一個(gè)大數(shù)據(jù)解決方案，確實(shí)是在互聯(lián)網(wǎng)上收集價(jià)格信息，每天能夠收集50萬種商品的價(jià)格，這些數(shù)據(jù)專門混亂，然而利用大數(shù)據(jù)分析方法，那個(gè)項(xiàng)目在2008年9月雷曼破產(chǎn)之后立即就發(fā)覺了通貨緊縮趨勢，而官方數(shù)據(jù)直到11月份才明白那個(gè)情況。我們的夢(mèng)想“市場

43、夢(mèng)”，特不美好，但并非像我們想象的那么簡單，必須依靠大數(shù)據(jù)方法進(jìn)行解決。（二）關(guān)心銀行深入了解客戶需求，提升客戶服務(wù)水平，實(shí)現(xiàn)“價(jià)值夢(mèng)”我們的利潤增速差不多降到一位數(shù)了，今后要保持在一位數(shù)，不出現(xiàn)增速的負(fù)增長，會(huì)越來越困難。過去大型國有商業(yè)銀行的利潤，在一定程度上是借助國內(nèi)經(jīng)濟(jì)快速進(jìn)展、股改紅利以及監(jiān)管機(jī)構(gòu)對(duì)市場準(zhǔn)入的愛護(hù)來實(shí)現(xiàn)的，隨著以后市場進(jìn)一步開放，市場競爭進(jìn)一步激烈，若不快速提升銀行價(jià)值制造能力，那么銀行家的夢(mèng)想是要泡湯的?！皟r(jià)值夢(mèng)”的關(guān)鍵是明白哪些客戶、哪些產(chǎn)品、哪些行為能夠?yàn)殂y行帶來利潤，銀行應(yīng)該如何滿足客戶需求，前提是了解客戶需求并迅速行動(dòng)，大數(shù)據(jù)是實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)的利器。通過對(duì)海量

44、客戶行為數(shù)據(jù)的分析，能夠了解客戶在什么地點(diǎn)、有什么需求，例如，某客戶中午在北京某區(qū)域出現(xiàn)，我們又通過分析明白該客戶喜愛吃高端川菜，就能夠?qū)⒏浇嘘P(guān)促銷活動(dòng)通知該客戶，既撮合了交易又能夠制造利潤；再如，對(duì)一個(gè)新推出的產(chǎn)品，大數(shù)據(jù)能夠關(guān)心分析哪些客戶最可能購買這一產(chǎn)品，銷售的效率就高得多。理解了大數(shù)據(jù)思維、主動(dòng)應(yīng)用大數(shù)據(jù)推動(dòng)業(yè)務(wù)進(jìn)展，已成為銀行家實(shí)現(xiàn)價(jià)值夢(mèng)的必定選擇。大數(shù)據(jù)為我們觀看客戶、分析客戶提供了一個(gè)全新的視角，基于海量的、多樣性的數(shù)據(jù)，銀行能夠獲得客戶更及時(shí)的、更具前瞻性的信息，大數(shù)據(jù)技術(shù)為我們深入洞察客戶提供了新的圖景和可行的解決方案。不可否認(rèn)，大數(shù)據(jù)使我們進(jìn)入了一個(gè)用數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測的時(shí)代

45、，盡管我們可能無法完全解釋數(shù)據(jù)背后的社會(huì)學(xué)、經(jīng)濟(jì)學(xué)緣故，但數(shù)據(jù)本身的規(guī)律已能夠關(guān)心我們解決專門多治理問題。銀行在日常經(jīng)營過程中積存了專門多的數(shù)據(jù)，客戶的、市場的、交易的，等等，利用這些數(shù)據(jù)之間的相關(guān)關(guān)系就能夠進(jìn)行預(yù)測，并作為業(yè)務(wù)決策的基礎(chǔ)。在某種程度上，銀行數(shù)據(jù)中最重要的部分是客戶行為數(shù)據(jù)。與客戶財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)等靜態(tài)數(shù)據(jù)相比，行為數(shù)據(jù)具有更強(qiáng)的穩(wěn)定性，基于行為對(duì)以后的預(yù)測更加準(zhǔn)確。例如，違約率是風(fēng)險(xiǎn)計(jì)量中最核心的指標(biāo)，使用大數(shù)據(jù)技術(shù)，能夠使我們從客戶行為數(shù)據(jù)中發(fā)覺對(duì)違約率判不有重要關(guān)心的信息（盡管有時(shí)候這些信息在經(jīng)驗(yàn)上看來可能與違約不相關(guān)），用于違約預(yù)測和客戶風(fēng)險(xiǎn)評(píng)級(jí)。例如通過分析零售客戶通訊方式（

46、電話、郵件地址等）的留存情況，能夠推斷其在信用卡和房貸業(yè)務(wù)中的信用表現(xiàn)，準(zhǔn)確度甚至超過基于客戶財(cái)務(wù)（收入）狀況的預(yù)判。對(duì)企業(yè)客戶而言，目前銀行要緊依據(jù)財(cái)務(wù)報(bào)表對(duì)客戶違約率進(jìn)行建模預(yù)測，但實(shí)踐證明這種預(yù)測的準(zhǔn)確性、前瞻性不是專門理想。對(duì)銀行風(fēng)險(xiǎn)治理者來講，假如等企業(yè)的虧損反映到報(bào)表而為銀行得知時(shí)，差不多晚了，再等到利用這些情況對(duì)評(píng)級(jí)結(jié)果、業(yè)務(wù)決策進(jìn)行調(diào)整時(shí)就更晚了，因此通過財(cái)務(wù)報(bào)表來推斷企業(yè)的違約概率差不多明顯滯后。而通過研究企業(yè)賬戶行為（如現(xiàn)金進(jìn)出、投資行為等），建立行為評(píng)分模型，能夠在客戶出現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)信號(hào)的時(shí)候就及時(shí)作出預(yù)警和應(yīng)對(duì)，其時(shí)效性要快于財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)評(píng)級(jí)。因此，要打破單純依靠財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)

47、評(píng)價(jià)的傳統(tǒng)做法，重視非結(jié)構(gòu)性數(shù)據(jù)及行為在客戶風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)中的作用，提高風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測的精準(zhǔn)性。因此，目前行為評(píng)分的技術(shù)還專門有限，需要各方合作研究。（三）提升綜合治理和市場拓展能力，增加盈利空間目前，大伙兒都覺得銀行面臨一系列困惑，其中最大的困惑，是大伙兒都覺得銀行的利潤增長到了拐點(diǎn)，以后可能出現(xiàn)利潤負(fù)增長，不排除以后個(gè)不銀行可能出現(xiàn)虧損。面對(duì)這種形勢，有人認(rèn)為這是利率市場化的必定產(chǎn)物，只要利率市場化到了一定程度，就會(huì)不可幸免地出現(xiàn)利差收窄，導(dǎo)致盈利水平降低。為此，我們分析了國外一些國家的情況，利率市場化之后，整個(gè)社會(huì)的利差收窄是正常的，然而銀行的盈利能力是分化的，最要緊的體現(xiàn)，是銀行經(jīng)營的分化。比如講

48、美國、香港和其他一些國家，利率市場化之后，銀行息差收窄開始收窄，同時(shí)銀行也開始分化。有的銀行息差在零點(diǎn)幾個(gè)百分點(diǎn)，有的銀行在四個(gè)點(diǎn)以上。什么緣故會(huì)出現(xiàn)這種情況？這確實(shí)是銀行的經(jīng)營能力，定價(jià)能力，客戶選擇能力，資產(chǎn)組合治理能力等。因此，利率市場化并可不能必定導(dǎo)致銀行盈利能力的下降，銀行的盈利能力是取決于銀行本身。在組成銀行盈利能力的差異化定價(jià)、組合治理等方面，大數(shù)據(jù)的方法給我們提供了一定的可能性。比如，定價(jià)當(dāng)中最核心的幾個(gè)方面，其中一個(gè)確實(shí)是風(fēng)險(xiǎn)成本，取決于客戶的選擇，這正是大數(shù)據(jù)的用武之地。大數(shù)據(jù)用得好，用得廣泛深入，不但能夠幸免銀行出現(xiàn)利率下滑，還能夠接著保持盈利，甚至持續(xù)提高盈利水平。還有

49、一個(gè)困惑，是關(guān)于市場的，擔(dān)心市場空間特不有限，沒有規(guī)模，出現(xiàn)了天花板。事實(shí)上，在市場不變的情況下，假如我們能夠找到更好的客戶，調(diào)整客戶結(jié)構(gòu)，提升空間特不大。此外，市場上還有許多增量有待開發(fā)：第一，被我們忽略的新興的金融需求，比如養(yǎng)老，這是一個(gè)巨大的市場。美國的養(yǎng)老金規(guī)模，公私加在一起大約21萬多億，比GDP還高。我國現(xiàn)在60歲以上的養(yǎng)老人口差不多超過2個(gè)億，到2050年，中國的養(yǎng)老人口可能要達(dá)到4個(gè)億。在我們目前收入水平不斷提高的情況下，與養(yǎng)老金相關(guān)的金融服務(wù)需求形成了一個(gè)巨大的市場；第二，在傳統(tǒng)銀行業(yè)務(wù)方面，我們的空間也是巨大的。比如信貸業(yè)務(wù)，2013年，美國的國內(nèi)貸款余額是43萬億美元，G

50、DP大約16.7萬億美元，國內(nèi)貸款余額與GDP之比大概是2.6左右；我國去年國內(nèi)貸款折合成美元大約是13萬億，GDP大約是10萬億美元，國內(nèi)貸款余額和GDP之比大約是1.3。如此比較，我們就能發(fā)覺，中國的信貸市場還有專門大空間。再比如國際業(yè)務(wù)，中國現(xiàn)在是世界最大的貿(mào)易國家，國際貿(mào)易相關(guān)的貿(mào)易融資、國際清算以及相關(guān)的金融服務(wù)，應(yīng)該也是全球最大的。建行在全球最大的國際貿(mào)易市場上，我們的開拓程度依舊遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠的。從那個(gè)角度講，我們的盈利能力還有專門大的提升空間。提升風(fēng)險(xiǎn)經(jīng)營能力現(xiàn)代商業(yè)銀行各種風(fēng)險(xiǎn)治理的技術(shù)方法，差不多上基于數(shù)據(jù)?，F(xiàn)代銀行各種風(fēng)險(xiǎn)經(jīng)營和決策，都強(qiáng)調(diào)“數(shù)據(jù)講話”。因此，數(shù)據(jù)本身并可不能講

51、話，關(guān)鍵是如何從海量數(shù)據(jù)中萃取出銀行風(fēng)險(xiǎn)經(jīng)營、決策所需要的信息？國際先進(jìn)銀行是通過數(shù)據(jù)挖掘的技術(shù)方法來實(shí)現(xiàn)的，數(shù)據(jù)挖掘差不多成為現(xiàn)代銀行推動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)治理技術(shù)創(chuàng)新、提升風(fēng)險(xiǎn)經(jīng)營能力的驅(qū)動(dòng)引擎。大數(shù)據(jù)正在改變風(fēng)險(xiǎn)治理方法，大數(shù)據(jù)方法使提早預(yù)測客戶風(fēng)險(xiǎn)事件成為可能。什么是風(fēng)險(xiǎn)？風(fēng)險(xiǎn)確實(shí)是不確定性，當(dāng)我們的資產(chǎn)和經(jīng)營面臨著巨大不確定性時(shí)，我們就正面臨巨大風(fēng)險(xiǎn)。銀行是經(jīng)營風(fēng)險(xiǎn)的企業(yè)，一個(gè)銀行家的“風(fēng)險(xiǎn)夢(mèng)”，包括清晰明白自己面臨的是什么風(fēng)險(xiǎn)，是否能夠承擔(dān)風(fēng)險(xiǎn)，安排好所有風(fēng)險(xiǎn)在可控范圍之內(nèi)，這依靠于對(duì)風(fēng)險(xiǎn)的識(shí)不和測量，銀行業(yè)在這方面進(jìn)行了大量技術(shù)方法上的探究，開發(fā)了各類風(fēng)險(xiǎn)計(jì)量模型和測度工具，在銀行治理風(fēng)險(xiǎn)中也

52、起到了專門好的作用。但近些年的經(jīng)驗(yàn)教訓(xùn)表明，這些方法離我們真正能夠預(yù)測風(fēng)險(xiǎn)、計(jì)量風(fēng)險(xiǎn)還有專門大差距，專門多情況下差不多上在風(fēng)險(xiǎn)真正發(fā)生之后才了解?，F(xiàn)在我們銀行家對(duì)自己面臨的風(fēng)險(xiǎn)都清晰嗎？風(fēng)險(xiǎn)在承受范圍之內(nèi)嗎？所有的風(fēng)險(xiǎn)差不多上可控、可處理的嗎？我看還未必。近些年一些互聯(lián)網(wǎng)金融公司的探究為我們實(shí)現(xiàn)銀行家的“風(fēng)險(xiǎn)夢(mèng)”提供了一個(gè)方向，通過全面收集客戶的各類行為痕跡數(shù)據(jù)、經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)、產(chǎn)品價(jià)格和交易數(shù)據(jù)等，利用大數(shù)據(jù)方法使提早預(yù)測客戶風(fēng)險(xiǎn)事件成為可能，能夠講大數(shù)據(jù)在專門多方面差不多同時(shí)正在改變風(fēng)險(xiǎn)治理的方法，這為我們實(shí)現(xiàn)“風(fēng)險(xiǎn)夢(mèng)”提供了往常無法企及的方法和手段。在大數(shù)據(jù)的支持下，風(fēng)險(xiǎn)治理工作不僅是量化和操

53、縱風(fēng)險(xiǎn)，依舊合理平衡風(fēng)險(xiǎn)收益，挖掘客戶價(jià)值，實(shí)現(xiàn)更大的價(jià)值制造。在高效風(fēng)險(xiǎn)治理手段支持下，能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)銀行客戶整個(gè)生命周期的價(jià)值治理，包括客戶獵取、客戶保留、客戶服務(wù)和客戶提升等等。例如，目前國內(nèi)大型銀行的信用卡業(yè)務(wù)在行內(nèi)客戶中的滲透率普遍不高，假如依托現(xiàn)有數(shù)據(jù)，借助數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，研究開發(fā)響應(yīng)評(píng)分卡等工具，以此區(qū)分信用卡目標(biāo)客戶群并針對(duì)風(fēng)險(xiǎn)可控的群體進(jìn)行交叉銷售，將會(huì)大大提高營銷的針對(duì)性和風(fēng)險(xiǎn)選擇的有效性。同時(shí),基于海量數(shù)據(jù),運(yùn)用數(shù)據(jù)挖掘方法，在信用卡應(yīng)用領(lǐng)域能夠?qū)崿F(xiàn)反欺詐識(shí)不、實(shí)時(shí)發(fā)卡審批、信用卡催收等環(huán)節(jié)風(fēng)險(xiǎn)治理工作的批量化、自動(dòng)化，提升運(yùn)營效率。再如，能夠通過數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，研發(fā)相關(guān)風(fēng)險(xiǎn)識(shí)不

54、模型，建立信貸客戶的生命周期治理機(jī)制，不僅有利于風(fēng)險(xiǎn)管控，而且能夠大大增進(jìn)客戶忠誠度，挖掘客戶的潛在價(jià)值，提高客戶的綜合貢獻(xiàn)度。從風(fēng)險(xiǎn)經(jīng)營的角度來看，數(shù)據(jù)關(guān)于現(xiàn)代銀行的意義不僅體現(xiàn)在風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)、審批、定價(jià)、監(jiān)測分析等方面，而且還體現(xiàn)在對(duì)目標(biāo)風(fēng)險(xiǎn)的識(shí)不和市場機(jī)會(huì)的發(fā)覺上面。舉個(gè)例子，上世紀(jì)90年代，美國電話電報(bào)公司（AT&T）要組建自己的信用卡公司。AT&T的做法另辟蹊徑，它基于多年積存的龐大客戶信息數(shù)據(jù)庫，借助數(shù)據(jù)挖掘，篩選出目標(biāo)客戶群體，然后針對(duì)性地發(fā)出營銷信函。這種營銷策略特不成功，AT&T一次性獲得了上百萬的信用卡客戶，從而建立了自己的信用卡公司。從那個(gè)案例就能夠看出數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在現(xiàn)代銀行

55、經(jīng)營中的重要作用。目前，國內(nèi)大型銀行都差不多完成了數(shù)據(jù)集中平臺(tái)的搭建，下一步應(yīng)著力研究如何運(yùn)用好海量數(shù)據(jù)信息，提升風(fēng)險(xiǎn)經(jīng)營的精細(xì)化、專業(yè)化水平。這方面我們與國際先進(jìn)銀行的差距還比較大，但從另一個(gè)角度來看，也意味著有專門大的潛力。舉個(gè)例子，目前國內(nèi)大型銀行的信用卡業(yè)務(wù)在行內(nèi)客戶中的滲透率（信用卡客戶數(shù)/全部個(gè)人客戶數(shù)）普遍都不高。假如能夠依托現(xiàn)有數(shù)據(jù)，借助數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，研究開發(fā)響應(yīng)評(píng)分卡等工具，識(shí)不信用卡目標(biāo)客戶群體并進(jìn)行交叉銷售，那么將會(huì)大大提高營銷的針對(duì)性和風(fēng)險(xiǎn)選擇的有效性，同時(shí)降低發(fā)卡成本，提高卡均收益。再如，能夠基于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，研發(fā)相關(guān)風(fēng)險(xiǎn)識(shí)不模型，建立信貸客戶的生命周期治理機(jī)制。這不

56、僅有利于風(fēng)險(xiǎn)管控，而且能夠大大增進(jìn)客戶忠誠度，挖掘客戶的潛在價(jià)值（如交叉銷售），提高客戶的綜合貢獻(xiàn)度。參見下圖所示：準(zhǔn)確計(jì)量資本過去，中國的銀行家從未曾受到資本的約束，然而現(xiàn)在資本經(jīng)常讓各家銀行捉襟見肘。一方面資本不夠用，經(jīng)常要補(bǔ)充資本，另外一方面，資本白費(fèi)極其嚴(yán)峻。我們的“資本夢(mèng)”跟國際領(lǐng)先水平有專門大的差距，專門少有人在認(rèn)認(rèn)真確實(shí)使用資本，算清資本帳，利用資本制造最大價(jià)值。資本治理天然需要與數(shù)據(jù)結(jié)合在一起，尤其是要精確地測算一筆業(yè)務(wù)占用的資本數(shù)量、制造的價(jià)值以及對(duì)應(yīng)的資本收益情況，需要明白業(yè)務(wù)本身的風(fēng)險(xiǎn)以及業(yè)務(wù)間的相關(guān)關(guān)系，以往我們采納一些精算模型，模型假設(shè)合理與否直接阻礙資本計(jì)量結(jié)果，大

57、數(shù)據(jù)則為我們準(zhǔn)確計(jì)量資本提供了可能，從而提高資本治理精細(xì)化水平。提升內(nèi)部操縱水平銀行家的“內(nèi)控夢(mèng)”，是希望所有的環(huán)節(jié)、所有流程差不多上嚴(yán)密、可控的，業(yè)務(wù)運(yùn)營是高效、準(zhǔn)確的，反饋環(huán)節(jié)是靈活、敏捷的，決策傳導(dǎo)是及時(shí)、無誤的。但事實(shí)上，我們現(xiàn)在所有的銀行，尤其是中國的大型銀行，在內(nèi)控方面承擔(dān)的壓力要遠(yuǎn)大于市場帶來的壓力。一系列的不可思議的操作風(fēng)險(xiǎn)案件頻繁發(fā)生，內(nèi)控方面的問題比我們想象的要大的多。我們采取了一系列的方式，希望能夠提早發(fā)覺，采取監(jiān)督制衡措施，然而在實(shí)踐過程中，效果打了折扣。利用大數(shù)據(jù)方法，能夠關(guān)心我們及時(shí)深入分析職員的異常行為、交易的每個(gè)環(huán)節(jié)，甚至能夠預(yù)測可能出現(xiàn)的問題，提早進(jìn)行預(yù)防，這

58、要比傳統(tǒng)的內(nèi)控方法更加有效。大數(shù)據(jù)在關(guān)心我們實(shí)現(xiàn)“內(nèi)控夢(mèng)”方面會(huì)大有可為。改進(jìn)銀行分析決策模式現(xiàn)代銀行的分析決策模式必須建立在高質(zhì)量的數(shù)據(jù)積存之上。對(duì)數(shù)據(jù)的長度、標(biāo)準(zhǔn)化、準(zhǔn)確性和真實(shí)性都有要求。例如，建立對(duì)零售客戶的一攬子產(chǎn)品組合安排，需要客戶在全行的統(tǒng)一賬務(wù)信息，以確定客戶的資產(chǎn)和現(xiàn)有債務(wù)情況，這就需要具備統(tǒng)一可查的客戶ID標(biāo)識(shí)和相應(yīng)的客戶全景數(shù)據(jù)，假如客戶信息在各個(gè)業(yè)務(wù)系統(tǒng)中是分散的、非標(biāo)準(zhǔn)化記錄的，無法統(tǒng)一查詢，或者數(shù)據(jù)質(zhì)量不佳，難以作為分析基礎(chǔ)，那么統(tǒng)一的客戶產(chǎn)品服務(wù)方案也就難以形成。為此，要特不重視客戶數(shù)據(jù)治理的規(guī)范、安全和效率，保證經(jīng)營數(shù)據(jù)儲(chǔ)存的及時(shí)、準(zhǔn)確，做到對(duì)數(shù)據(jù)的產(chǎn)生、變化進(jìn)

59、行客觀、全面地記錄、跟蹤更新、分析評(píng)價(jià)。關(guān)于某些重要但尚未有效積存的數(shù)據(jù)，能夠依照實(shí)際情況，制定相應(yīng)的收集和積存打算，以此支持?jǐn)?shù)據(jù)庫的持續(xù)改進(jìn)和提升。要專門針對(duì)數(shù)據(jù)治理建立完善的體系，包括組織、制度、流程、系統(tǒng)，這如同建立量化分析手段一樣，是業(yè)務(wù)變革的重要環(huán)節(jié)。銀行的經(jīng)營決策和風(fēng)險(xiǎn)治理需要以數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)。一家銀行自身的數(shù)據(jù)盡管專門多但遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠，對(duì)外部數(shù)據(jù)的需求特不迫切。應(yīng)該講，通過這些年的建設(shè)和進(jìn)展，征信系統(tǒng)在商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)治理中的作用日益突出。征信中心擁有海量數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)既真實(shí)，又有長度，挖掘和使用這些海量數(shù)據(jù)一定大有可為。比如，國外征信機(jī)構(gòu)提供反欺詐支持，我國征信中心也能夠在反欺詐方面有所作

60、為；再如，關(guān)于多家銀行對(duì)同一客戶授信可能出現(xiàn)的過度授信問題，征信中心能夠與商業(yè)銀行合作，通過開發(fā)模型或其他方法，在銀行有授信意向時(shí)就能推斷是否會(huì)引起過度授信。還有，征信中心不僅能夠提供信用報(bào)告查詢，還能夠提供其他綜合性產(chǎn)品，比如行業(yè)、區(qū)域金融生態(tài)分析報(bào)告、集團(tuán)企業(yè)關(guān)聯(lián)信息查詢、對(duì)貸款逾期客戶進(jìn)行預(yù)警提示、開發(fā)小微企業(yè)信用報(bào)告特色模板和小微企業(yè)信用評(píng)分等。假如征信系統(tǒng)能夠擴(kuò)大采集和整合來自工商、稅務(wù)、海關(guān)、環(huán)保、質(zhì)檢、公檢法等政府部門的信息特不是違法處罰信息，將有助于銀行篩選有社會(huì)責(zé)任意識(shí)的企業(yè)，進(jìn)一步推進(jìn)誠信社會(huì)建設(shè)進(jìn)程。利用大數(shù)據(jù)編制相關(guān)經(jīng)濟(jì)和金融健康指數(shù)大型銀行多年積存的大量業(yè)務(wù)、客戶等各