大数据是当下最热门的技术词汇,它的出现是一场颠覆性的技术变革,对国家、企业和个人都将产生巨大影响。2013年被业界称之为大数据元年。国际数据公司(IDC)监测,大数据在2013年增长幅度巨大。什么是大数据?大数据是指利用先进的技术对海量数据进行捕获、存储、分析和再提取,这些原始数据具有复杂、速度快和快速变化的特点。当前,许多国家正在对大数据的研究寻找更优的解决方案,美国政府投入数百亿美元用于该项研发,标志着在美国大数据已经上升至国家战略。

     [关键词]大数据时代;商业银行;经营管理策略

  一、大数据概述

     (一)大数据的基本概念

  对于“大数据”(Bigdata)研究机构Gartner给出了这样的定义。“大数据”是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力来适应海量、高增长率和多样化的信息资产。一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合,具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。

     (二)大数据的特征

  容量(Volume):数据的大小决定所考虑的数据的价值和潜在的信息;

  种类(Variety):数据类型的多样性;

  速度(Velocity):指获得数据的速度;

  可变性(Variability):妨碍了处理和有效地管理数据的过程。

  真实性(Veracity):数据的质量

  复杂性(Complexity):数据量巨大,来源多渠道

  价值(value):合理运用大数据,以低成本创造高价值

  二、大数据时代给商业银行带来的影响

     (一)改善了传统客户管理模式

  首先,商业银行建立基于数据的经营管理思维模式。商业银行拥有海量的数据资源,这些数据资源是其资产的一部分,更是商业银行业务发展的基础。为了顺应大数据时代的发展,当前商业银行应当要继续加强大数据的挖掘、积累以及整合,做好基于大数据的转型升级工作准备。银行是国家的龙头行业,即使是商业银行也拥有数量庞大的客户基础,时时刻刻、分分秒秒都会产生大量的交易数据,以及客户所提供的个人信息,这些都是商业银行的数据资源。但是,与互联网金融企业相比,商业银行所获得的这些数据仍然是远远不够的。互联网金融企业通过互联网平台而收集海量数据,商业银行若想与之比肩,也必须要进一步拓展数据收集广度及深度。其次,商业银行还要加强服务性能,强调以客户为中心的业务模式发展。新的金融产品应当要符合客户的需求,而若想了解客户的需求,也要基于数据分析进行深度挖掘。只有不断优化客户服务,才能够使商业银行在大数据时代下稳定高速发展。通过大数据分析了解客户需求、明确客户类型,再据此设计客户需要的金融产品,优化客户服务,以实现商业银行的转型升级。

     (二)催生了新的经营管理方式

  大数据是商业银行的一项重要资产,商业银行通过对数据资源进行有效整合,挖掘数据信息,从中获取市场、客户以及竞争对手的各方面信息,进而再以此来影响到自身的盈利能力。毫无疑问,大数据可以为商业银行带来许多收益,其主要包括:利用大数据的信息价值所新开发的业务带来的收益、利用大数据与银行业务间的相互作用所带来的收益。商业银行的盈利能力是受很多方面因素影响的,这些影响因素主要可概括为内部因素和外部因素两方面。内部因素主要指的是商业银行的业务发展、运营效率、资产质量、资产规模以及资本充足率等等;外部因素则主要指的是国家宏观经济发展水平、行业整体发展水平、政府金融政策以及相关法律制度等。通常对于对商业银行而言,外部因素的改变是一种外生的变量,其受大数据的影响较小,而大数据主要是通过影响内部因素来影响商业银行的盈利能力的。基于大数据,提高信息的完全程度,可以提高商业银行的运营效率及促进商业银行的业务发展,进而增强商业银行的盈利能力。

     (三)促使第三方参与金融竞争

  中国银行业经过多年的发展与积累,商业银行的数据量已经达到100TB以上级别,而且非结构化数据量还在以更快的速度增长。不可忽视的是,商业银行在大数据应用方面具有天然优势:一方面,银行在业务开展过程中积累了包括客户身份、资产负债情况、资金收付交易等在内的大量高价值密度的数据;另一方面,商业银行具有较为充足的预算,可以吸引到实施大数据的高端人才,也有能力采用大数据的最新技术。但是,由于大数据金融涉及财产安全这一敏感区域,应用时,数据量增大且价值提高,数据泄露的破坏性越发增强。大数据技术对数据泄露的后果产生了杠杆效应,小的技术漏洞会导致极大的损失。因而大数据金融背景下,商业银行客户信息保护相对于其他行业而言更加重要,对银行内部人员的管理和数据存储管理技术也提出了更高的要求。

     (四)迫使银行提升自身管理能力

  进入大数据时代,商业银行为获得更高利润,不仅需提高自身的客户分析能力及营销能力,而且还需充分利用自身客户数据,加强内部管理,以节约银行经营管理成本,降低经营风险,包括运营管理、风险管理和系统管理等。其中运营管理可通过分析银行的日常收支、模拟测算、经营分析等数据以对市场变化给内部财务收支所带来的影响进行预测,从而为经营决策提供有效依据;利用大数据,可通过建立风险管理视图及行业风险评估模型而对银行各类业务进行风险评估,从而降低银行的经营风险;此外,借助大数据,还可为银行的数据标准化体系的建设提供有效数据依据,这不仅有利于提高全行的数据管理水平,保证全行数据的一致性和完整性,而且还有利于数据的整合,为报表生命周期管理体系的建立提供技术支持。

  三、大数据时代商业银行的经营管理策略

     (一)改变传统思维,重视数据治行

  在现实工作中,由于受到多方面因素的制约,银行数据在决策支持、精准营销、风险管理和业务创新等方面的作用还未发挥,有必要进一步推动数据在各业务领域的应用,为数据找到有效的应用场景。

  随着经营管理的不断细化,决策支持数据已得到各级管理者的高度重视,在银行的各条线、各层级的绩效考核和业务管理工作中得到广泛应用。以网点管理为例,网点的业务量、收益、效能等因素紧密联系,综合分析与管理有关的各项因素,形成涵盖业务量、成本、收益、效能、迁移率、人员在内的多位指标。同时,不同类型的网点面临的经营环境千差万别,针对不同类型网点构建模型,将数据分析规律与管理人员经验相结合,为网点管理水平的提升提供重要依据。

  精准营销是数据应用的另一个领域。目前部分银行启动了分析型客户关系管理系统的建设,如能紧密围绕业务需求开展分析,有望实质性地提升银行的精准营销。同时,按照简单分析规则得出的营销客户清单同样可以对业务发展产生很大效力。

  银行是经营风险的企业。在传统模式下,银行往往是识别风险和被动规避风险,在数据分析基础上,银行可以更加主动的进行风险管理,推出全新业务模式。而通过对供应链上下游企业数据的采集、分析,银行能够更透彻的了解企业经营风险,为供应链融资和风险管理提供新的手段和工具。

     (二)加快谋划,建立健全完善数据库

  当前,商业银行多数已建立了信用评级、市场营销、产品评价等模型,这些模型的建立为银行各界了大量数据,但不同模型间的数据却并未统一,致使银行出现严重信息孤岛现象。为此,就有必要加快谋划,建立健全完善的数据库,以统一全行数据,并深入挖掘和分析数据。要注意的是,应着眼于为大数据的挖掘和分析服务,结合银行实际情况,设置合理的数据库项目,以形成适用于自身经营管理的大数据模式,以为提高银行经营管理效率、促进银行利益增收等提供数据支持。

     (三)双管齐下,搭建数据平台

  首先紧跟行业数据分析技术的变化,及时调整数据管理方案。银行应加强同领先公司以及大数据咨询公司的交流合作,参照不同的经验,以现有的技术支持,充分调动现有成熟系统的潜力,并在发展过程中利用更为先进和成熟的技术,逐步调整、优化。

  关注监管政策和法律法规的变化,大数据时代最重要的风险就是客户信息被滥用的风险。作为商业银行,要紧跟监管政策和法律法规的趋势,主动调整管理政策,坚持守法合规采集和使用客户数据。同时要建立适度弹性的风险管理制度,实现数据先分级管理,明确不同级别数据的使用权限和开放方式。

     (四)优化组织结构,建立数据队伍

  市场竞争归根到底是人才的竞争,进入大数据时代,商业银行要想在激烈的市场竞争当中占据有利地位,不仅需要拥有海量数据,而且更为重要的是培养优秀的数据人才,建立一支优秀的数据队伍,这样才能有效深入挖掘和分析银行所拥有的客户数据,从而充分发挥自身的数据优势。为此,商业银行应重视数据人才的培养,并建立一支拥有专业理论知识及丰富实践经验的数据队伍。一方面,商业银行可加强引入优秀、专业的数据人才,严格数据分析人员选拔制度,以提高数据队伍的数据分析和处理能力;另一方面,商业银行应加强对已有数据人才的培训,可通过专题讲座、信息交流等方式,不断提高数据人才的专业技能和素养,这样才能积累和培养更多具有较强业务理解能力、数据建模能力和分析能力的专业人才,从而让商业银行在这场激烈的“大数据”战争当中立于不败之地。

  四、结语

  随着大数据的运用、互联网金融和手机银行的发展,以及到银行网点办理业务的时间成本不断增大,大多数客户对于一些日常的支付结算业务已多通过电子渠道进行办理,银行固定网点的客户在不断减少和流失,加上银行网点的设点成本日益增加,因此,商业银行的网点体系的调整也是一种必然的趋势。但是对银行网点的撤销和关停不能简单的拍脑袋来决定,而是通过对网点的分布、网点设置的规模大小、网点的经营模式做好全方面的调研,既要保证能为当地的客户做好服务,提高银行的影响力,又能降低银行的经营成本,使各网点都能发挥最好的作用,避免银行存贷业务的减少和客户的流失。

     [参考文献]

  [1]胡朝举.大数据领衔:商业银行的经营与营销策略转变[J].重庆邮电大学学报(社会科学版),2017,29(3):95-101.

  [2]阿依奴尔·依布热依木.“大数据”时代商业银行经营路径选择[J].经营管理者,2016(16):294.

  [3]郑东盟.大数据时代商业银行优化经营管理策略研究[J].现代经济信息,2015(15):130.

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