編者按：近年來，大數(shù)據(jù)熱潮引發(fā)了一場思維、生產(chǎn)和生活方式的重大變革，可以說開啟了全新的時代。對于天然具有數(shù)據(jù)屬性的金融業(yè)來說，一方面，大數(shù)據(jù)能夠為金融機構(gòu)的經(jīng)營管理提供充分的信息支持；另一方面，大數(shù)據(jù)滋生的新型金融業(yè)態(tài)對傳統(tǒng)金融機構(gòu)帶來了嚴(yán)峻挑戰(zhàn)。在這場社會大變革中，金融機構(gòu)將如何應(yīng)對，非常令人期待。為此，本刊邀請了多位金融機構(gòu)的高級管理者以及業(yè)內(nèi)專家，共同探討大數(shù)據(jù)時代金融業(yè)的變革與發(fā)展。

　　近十年來，中國銀行業(yè)的改革發(fā)展取得了令世界矚目的成就。在今年《銀行家》《福布斯》發(fā)布的大企業(yè)排行榜和市值排名上，五家大型商業(yè)銀行均已躋身世界前列。隨著以移動互聯(lián)網(wǎng)、云計算、“大數(shù)據(jù)”和物聯(lián)網(wǎng)為代表的信息革命的興起，銀行業(yè)又一次面臨新的機遇和挑戰(zhàn)。中國銀行業(yè)能否用好大數(shù)據(jù)，實現(xiàn)經(jīng)營、管理和服務(wù)創(chuàng)新，決定了其未來的可持續(xù)發(fā)展能力。

　　銀行業(yè)已初步具備運用大數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)

　　大數(shù)據(jù)是信息技術(shù)與互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)發(fā)展到特定階段的產(chǎn)物，從互聯(lián)網(wǎng)到物聯(lián)網(wǎng)，從云計算到大數(shù)據(jù)，信息技術(shù)正在從產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)走向產(chǎn)業(yè)核心。而銀行業(yè)作為與信息技術(shù)深度結(jié)合的行業(yè)，互聯(lián)網(wǎng)思維和決策數(shù)據(jù)化已開始嵌入經(jīng)營管理的全流程。大數(shù)據(jù)實質(zhì)是“深度學(xué)習(xí)”，能夠為銀行提供全方位、精確化和實時的決策信息支持。銀行的經(jīng)營轉(zhuǎn)型、產(chǎn)品創(chuàng)新和管理升級等都需要充分用好大數(shù)據(jù)。目前，銀行在客戶分析、風(fēng)險管理方面對大數(shù)據(jù)運用已初步積累了一定的經(jīng)驗，為未來過渡到全面大數(shù)據(jù)運用奠定了良好基礎(chǔ)。

　　20世紀(jì)90年代，隨著信息技術(shù)發(fā)展，國內(nèi)銀行業(yè)順應(yīng)潮流，將信息技術(shù)廣泛應(yīng)用到業(yè)務(wù)處理和內(nèi)部管理，以提高服務(wù)管理效率。進(jìn)入21世紀(jì)，大銀行率先推進(jìn)系統(tǒng)大集中和數(shù)據(jù)大集中，整合原有分散化的信息系統(tǒng)，不斷適應(yīng)加快產(chǎn)品創(chuàng)新、提升客戶體驗等市場需求，建立數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)平臺，信息化程度不斷提高。近幾年，銀行業(yè)大力發(fā)展面向客戶的新一代核心業(yè)務(wù)系統(tǒng)，信息系統(tǒng)建設(shè)日趨完備，電子銀行等在線金融服務(wù)大幅增長，在提升客戶體驗和風(fēng)險管控能力、滿足監(jiān)管各項要求的同時，形成并儲存了龐大的可用數(shù)據(jù)資源。銀行業(yè)的數(shù)據(jù)資源不僅包括存貸匯核心業(yè)務(wù)結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，也包含客戶電話語音、在線交易記錄、網(wǎng)點視頻等非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。

　　中國建設(shè)銀行（以下簡稱建設(shè)銀行）從2011年開始建設(shè)企業(yè)級全行共享的新一代核心業(yè)務(wù)系統(tǒng)，以客戶為中心、面向服務(wù)設(shè)計架構(gòu)，實現(xiàn)業(yè)務(wù)與IT融合、產(chǎn)品快速創(chuàng)新的目的，目前已初具規(guī)模。特別是在新一代系統(tǒng)設(shè)計中，充分考慮數(shù)據(jù)儲存和應(yīng)用的重要性，并專項設(shè)置了數(shù)據(jù)集成層模塊，包括數(shù)據(jù)緩存區(qū)、數(shù)據(jù)記錄系統(tǒng)、歷史數(shù)據(jù)存儲、分析數(shù)據(jù)倉庫、實時數(shù)據(jù)倉庫、公共數(shù)據(jù)集市。

　　銀行業(yè)開始嘗試接入和整合外部數(shù)據(jù)資源。在傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析模式下，銀行業(yè)出于市場分析、內(nèi)部管理、監(jiān)管需要，產(chǎn)生并記錄了巨量的文本式結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，涉及客戶賬戶資金往來、財務(wù)信息等，以及網(wǎng)銀瀏覽、電話、視頻等非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。但是，傳統(tǒng)意義上的銀行僅能掌握客戶與銀行業(yè)務(wù)相關(guān)的金融行為，無法獲得客戶在社會生活中體現(xiàn)興趣愛好、生活習(xí)慣、消費傾向的情感或行為數(shù)據(jù)，無法與業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)形成聯(lián)動。隨著電子商務(wù)的快速發(fā)展和移動金融的深化，銀行業(yè)逐步加強與外部數(shù)據(jù)源對接，甄別有效信息，整合多渠道數(shù)據(jù)，豐富客戶圖譜。目前，已有多家銀行進(jìn)行了有益嘗試。

　　一是銀行與電商平臺形成戰(zhàn)略合作。銀行業(yè)共享小微企業(yè)在電商平臺上的經(jīng)營數(shù)據(jù)和經(jīng)營者的個人信息，由電商平臺向銀行推薦有貸款意向的優(yōu)質(zhì)企業(yè)，銀行通過交易流水、買賣雙方評價等信息，確定企業(yè)資信水平，給予授信額度。建設(shè)銀行曾在這方面做過有益的嘗試。此外也有銀行參股電商、開展數(shù)據(jù)合作的案例。

　　二是銀行自主搭建電商平臺。銀行自建電商平臺，獲得數(shù)據(jù)資源的獨立話語權(quán)。在為客戶提供增值服務(wù)的同時，獲得客戶的動態(tài)商業(yè)信息，為發(fā)展小微信貸奠定基礎(chǔ)，是銀行搭建電商平臺的驅(qū)動力。2012年，建設(shè)銀行率先上線“善融商務(wù)”，提供B2B和B2C客戶操作模式，涵蓋商品批發(fā)、商品零售、房屋交易等領(lǐng)域，為客戶提供信息發(fā)布、交易撮合、社區(qū)服務(wù)、在線財務(wù)管理、在線客服等配套服務(wù)，提供的金融服務(wù)已從支付結(jié)算、托管、擔(dān)保擴展到對商戶和消費者線上融資服務(wù)的全過程。

　　三是銀行建立第三方數(shù)據(jù)分析中介，專門挖掘金融數(shù)據(jù)。例如，有的銀行將其與電商平臺一對一的合作擴展為“三方合作”，在銀行與電商之間，加入第三方公司來負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)的對接，為銀行及其子公司提供數(shù)據(jù)分析挖掘的增值服務(wù)。其核心是對客戶的交易數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，準(zhǔn)確預(yù)測客戶短時間內(nèi)的消費和交易需求，從而精準(zhǔn)掌握客戶的信貸需求和其他金融服務(wù)需求。

　　銀行業(yè)有處理數(shù)據(jù)的經(jīng)驗和人才。數(shù)據(jù)分析和計量模型技術(shù)在傳統(tǒng)數(shù)據(jù)領(lǐng)域已得到較充分運用，同時也培養(yǎng)出大批精通計量分析技術(shù)的人才。如在風(fēng)險管理方面，我國金融監(jiān)管部門在與國際接軌過程中，引入巴塞爾新資本協(xié)議等國際準(zhǔn)則，為銀行業(yè)提供了一套風(fēng)險管理工具體系。銀行在此框架下，利用歷史數(shù)據(jù)測度信用、市場、操作、流動性等各類風(fēng)險，內(nèi)部評級相關(guān)技術(shù)工具已發(fā)揮出效果，廣泛應(yīng)用于貸款評估、客戶準(zhǔn)入退出、授信審批、產(chǎn)品定價、風(fēng)險分類、經(jīng)濟資本管理、績效考核等重要領(lǐng)域。

　　銀行已初步嘗試應(yīng)用大數(shù)據(jù)。我國銀行業(yè)大規(guī)模運用大數(shù)據(jù)技術(shù)尚不成熟，但多家銀行已從關(guān)鍵點、具體業(yè)務(wù)入手應(yīng)用大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，解決效率提升中的難題。例如，有的銀行提供集電話、網(wǎng)絡(luò)在線、客戶端、微博、微信于一體的整合服務(wù)平臺，也有的銀行信用卡中心開發(fā)智能云語音，著眼于客服語音信息的挖掘和分析，通過對海量語言數(shù)據(jù)的持續(xù)在線和實時處理，為服務(wù)質(zhì)量改善、經(jīng)營效率提升、服務(wù)模式創(chuàng)新提供支撐，從而全面提升運營管理水平。還有些銀行在個人客戶營銷方面，著重客戶數(shù)據(jù)分析，摸索出客戶行為模式和潛在需求，促成定向精準(zhǔn)銷售。例如，通過分析客戶行為數(shù)據(jù)和財務(wù)數(shù)據(jù)來鎖定潛在客戶，根據(jù)客戶行為規(guī)律，并結(jié)合其所在區(qū)域、行為內(nèi)容來確定消費習(xí)慣，開展針對性營銷；通過分析交易記錄信息來有效識別小微企業(yè)客戶，并用遠(yuǎn)程銀行和云轉(zhuǎn)借實施交叉銷售。此外，有的銀行還將其內(nèi)部客戶編號和微博、QQ、郵箱等相對應(yīng)，將互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)與傳統(tǒng)數(shù)據(jù)一起存儲，建立數(shù)據(jù)庫，不僅了解客戶理財、基金購買等交易行為的頻繁程度，還可以發(fā)現(xiàn)其他動態(tài)信息如出差、喜好和社交圈等。

　　國際同業(yè)大數(shù)據(jù)運用的經(jīng)驗教訓(xùn)

　　金融業(yè)大數(shù)據(jù)運用的國際經(jīng)驗主要體現(xiàn)在快速判斷宏觀經(jīng)濟趨勢、分析預(yù)測客戶及交易對手行為、防范欺詐、改進(jìn)內(nèi)部效率以及外包非核心業(yè)務(wù)等方面。

　　 快速判斷宏觀經(jīng)濟形勢。英國央行已經(jīng)開始運用大數(shù)據(jù)對英國房地產(chǎn)市場和勞動力市場趨勢作出快速判斷。以前，英國央行通過統(tǒng)計部門發(fā)布的房地產(chǎn)銷售數(shù)據(jù)、就業(yè)數(shù)據(jù)等，判斷房地產(chǎn)市場和勞動力市場變動趨勢，但統(tǒng)計部門的數(shù)據(jù)一般有數(shù)日乃至數(shù)周的時滯，不利于對形勢的快速判斷。目前，英國央行已通過對一些網(wǎng)絡(luò)搜索關(guān)鍵詞的監(jiān)控，如“按揭”“房價”“職位”等，獲取最新的經(jīng)濟運行情況。

　　分析預(yù)測客戶及交易對手行為。由谷歌（Google）前首席信息官Douglas Merrill創(chuàng)辦的信用評估公司ZestFinance，通過大數(shù)據(jù)技術(shù)把收集的海量碎片化數(shù)據(jù)整合成完整的客戶拼圖，較為準(zhǔn)確地還原客戶的真實狀況和實際信用狀況，并據(jù)此支持合作公司向難以從銀行獲得貸款的美國人提供“工資日貸款”（payday loan）。西班牙對外銀行(BBVA)推出的具有記憶功能的ATM機ABIL，不但能記住客戶習(xí)慣的取款金額、頻率，還能根據(jù)其賬戶情況給出相應(yīng)的取款建議。美國一些基金公司在幾年前開始借助社交媒體大數(shù)據(jù)，分析市場情緒變動，進(jìn)而判斷未來交易是擴大還是萎縮。近期，這些基金公司進(jìn)一步通過分析金融交易大數(shù)據(jù)，識別交易對手的交易特征，預(yù)判交易對手的交易動向，并采取相應(yīng)的操作，以獲取差價。

　　防范欺詐。運用大數(shù)據(jù)分析軟件，可以預(yù)防信用卡和借記卡欺詐。通過監(jiān)控客戶、賬戶和渠道等，提高銀行在交易、轉(zhuǎn)賬和在線付款等領(lǐng)域防御欺詐的能力。在監(jiān)控客戶行為時，大數(shù)據(jù)可以識別出潛在的違規(guī)客戶，提示銀行工作人員對其予以重點關(guān)注，從而節(jié)省反欺詐監(jiān)控資源。

　　改進(jìn)內(nèi)部效率。美國銀行用大數(shù)據(jù)分析該銀行某呼叫中心員工的行為，通過在員工姓名牌中置入感應(yīng)器，監(jiān)控員工的行走線路與交談?wù)Z氣，可以知道員工在工作場所的社交狀況。監(jiān)控結(jié)果表明，那些一起享受工間休息并相互交流的員工工作效率更高，他們可以在日常交流中分享如何應(yīng)付“難纏”顧客的小竅門。美國銀行發(fā)現(xiàn)這一現(xiàn)象后，即轉(zhuǎn)而推行集體工間休息，此后員工表現(xiàn)提升了23%，而員工說話語調(diào)所反映出的壓力水平則下降了19%。另外，還有些歐美銀行運用大數(shù)據(jù)評價分支機構(gòu)績效并獲得顯著成效。

　　大數(shù)據(jù)的應(yīng)用存在運維風(fēng)險和運營風(fēng)險等，前者如數(shù)據(jù)丟失、數(shù)據(jù)泄露、數(shù)據(jù)非法篡改、數(shù)據(jù)整合過程中的信息不對稱導(dǎo)致錯誤決策等，后者如企業(yè)聲譽風(fēng)險、數(shù)據(jù)被對手獲取后的經(jīng)營風(fēng)險等。因此，必須加強數(shù)據(jù)管控。這方面既有成功的經(jīng)驗，也有值得總結(jié)的教訓(xùn)。從已出現(xiàn)的問題看，最大的風(fēng)險來自網(wǎng)絡(luò)攻擊和欺詐：2011年，網(wǎng)絡(luò)銀行欺詐給日本53家銀行造成2700億日元（約合225億元人民幣）的損失；2012年，詐騙集團(tuán)曾攻擊歐美至少60家銀行的網(wǎng)絡(luò)，盜取銀行資金；2013年，國內(nèi)某保險公司受黑客攻擊，造成數(shù)十萬保單信息泄露。為此，一是高度重視并推進(jìn)統(tǒng)一的數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)，并做好數(shù)據(jù)清洗，保證數(shù)據(jù)質(zhì)量。二是審慎劃定數(shù)據(jù)邊界，合理開展內(nèi)外部數(shù)據(jù)共享和非核心數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)外包。三是大數(shù)據(jù)下應(yīng)更加重視隱私保護(hù)和信息安全，加大對反網(wǎng)絡(luò)攻擊的投入。

　　推動大數(shù)據(jù)應(yīng)用的策略

　　黨的十八大提出堅持走中國特色新型工業(yè)化、信息化、城鎮(zhèn)化、農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化道路，信息化已升級為國家戰(zhàn)略。我國銀行業(yè)加快大數(shù)據(jù)應(yīng)用不僅具有行業(yè)意義，而且對于推動我國信息化進(jìn)程、服務(wù)“新四化”發(fā)展也有重要作用。我國銀行業(yè)要從戰(zhàn)略高度充分認(rèn)識到大數(shù)據(jù)分析、運用的重要性，從管理體系建設(shè)、具體運用模式方面不斷探索，打造銀行業(yè)在大數(shù)據(jù)時代的核心競爭力。

　　建立完善的大數(shù)據(jù)工作管理體系。銀行業(yè)應(yīng)充分認(rèn)識大數(shù)據(jù)的重要性，在總行層面建立大數(shù)據(jù)工作推進(jìn)機制，制定大數(shù)據(jù)工作規(guī)劃，主管數(shù)據(jù)部門對大數(shù)據(jù)工作進(jìn)行統(tǒng)籌規(guī)劃、組織協(xié)調(diào)、集中管理，業(yè)務(wù)部門承擔(dān)大數(shù)據(jù)采集、分析和應(yīng)用的職責(zé)，全面定義、收集、多方式整合集團(tuán)內(nèi)外部各類數(shù)據(jù)，形成管理數(shù)據(jù)、使用數(shù)據(jù)和推廣數(shù)據(jù)的有效工作機制。

　　增強數(shù)據(jù)挖掘與分析運用能力。在銀行內(nèi)部全面推廣基于數(shù)據(jù)進(jìn)行決策、利用信息創(chuàng)造價值的觀念，引進(jìn)數(shù)據(jù)挖掘和大數(shù)據(jù)運用專業(yè)方法和工具，培養(yǎng)專業(yè)數(shù)據(jù)挖掘分析人才隊伍，重視人才的經(jīng)濟金融、數(shù)學(xué)建模、計算機新型算法等復(fù)合型技能，建立前瞻性的業(yè)務(wù)分析模型，把握、預(yù)測市場和客戶行為，將數(shù)據(jù)深度運用到業(yè)務(wù)經(jīng)營管理過程，利用數(shù)據(jù)來指導(dǎo)工作，設(shè)計和制定政策、制度和措施，做到精準(zhǔn)營銷和精細(xì)管理。

　　以大數(shù)據(jù)技術(shù)促進(jìn)智慧銀行建設(shè)。推動大數(shù)據(jù)向生產(chǎn)力轉(zhuǎn)化，加快產(chǎn)品創(chuàng)新實驗室的技術(shù)研發(fā)，把實驗室成熟產(chǎn)品運用于客戶的營銷和服務(wù)，推進(jìn)智慧銀行建設(shè)，把技術(shù)創(chuàng)新優(yōu)勢轉(zhuǎn)化為競爭優(yōu)勢。網(wǎng)點服務(wù)要運用好大數(shù)據(jù)等技術(shù)成果，推廣普及智能叫號預(yù)處理、遠(yuǎn)程銀行VTM、電子銀行服務(wù)區(qū)、智能互動桌面、人臉識別等創(chuàng)新服務(wù)，將傳統(tǒng)銀行服務(wù)模式和創(chuàng)新科技有機結(jié)合，利用智能設(shè)備、數(shù)字媒體和人機交互技術(shù)為客戶帶來“自助、智能、智慧”的全新感受和體驗。智慧網(wǎng)點在建設(shè)推廣中，還應(yīng)充分采用用戶交互技術(shù)和體驗設(shè)備，吸引客戶瀏覽、試用、比較各類金融產(chǎn)品，輔以工作人員推薦，從地域、客戶、產(chǎn)品等多種維度，挖掘客戶需求，實現(xiàn)對合適客戶、在合適時間、通過合適渠道、推薦合適產(chǎn)品。

　　建立基于大數(shù)據(jù)分析的定價體系。當(dāng)前，資金的交易變動頻率和流動性加快，大數(shù)據(jù)從更寬廣角度，預(yù)判負(fù)債的波動情況，能更靈活測算是否滿足監(jiān)管要求和貸款需求變化，從而為銀行以存定貸、以貸吸存策略提供量化支撐，可有效降低資金成本。銀行還要運用大數(shù)據(jù)分析，建立起綜合服務(wù)和信貸差異化定價體系，做到對不同產(chǎn)品、不同行業(yè)、不同區(qū)域?qū)嵤┎顒e化定價，最終實現(xiàn)一戶一策的綜合化、差異化服務(wù)，提升精準(zhǔn)營銷水平。例如，將對公、對私客戶逐步納入定價系統(tǒng)，進(jìn)行客戶選擇，不同服務(wù)內(nèi)容享受不同信貸優(yōu)惠，達(dá)到差別化定價和客戶最佳體驗的雙重目的。

　　依托大數(shù)據(jù)技術(shù)提升風(fēng)險管理水平。大數(shù)據(jù)能較好地解決傳統(tǒng)信貸風(fēng)險管理中的信息不對稱難題，提升貸前風(fēng)險判斷和貸后風(fēng)險預(yù)警能力，實現(xiàn)風(fēng)險管理的精確化和前瞻性。大數(shù)據(jù)時代，銀行業(yè)可以打破信息孤島，全面整合客戶的多渠道交易數(shù)據(jù)，以及經(jīng)營者個人金融、消費、行為等信息進(jìn)行授信，降低信貸風(fēng)險。如建設(shè)銀行依托“善融商務(wù)”開發(fā)出大數(shù)據(jù)信貸產(chǎn)品“善融貸”后，銀行可實時監(jiān)控社交網(wǎng)站、搜索引擎、物聯(lián)網(wǎng)和電子商務(wù)等平臺，跟蹤分析客戶的人際關(guān)系、情緒、興趣愛好、購物習(xí)慣等多方面信息，對其信用等級和還款意愿變化進(jìn)行預(yù)判，在第一次發(fā)生信貸業(yè)務(wù)，缺乏信貸強變量情況下，及時用教育背景、過往經(jīng)歷等變量進(jìn)行組合分析，以建立起信貸風(fēng)險預(yù)警機制。由歷史數(shù)據(jù)分析轉(zhuǎn)向行為分析，將對目前的風(fēng)險管理模式產(chǎn)生巨大突破。

　　大數(shù)據(jù)是信息革命中非常前沿且快速發(fā)展的技術(shù)，銀行業(yè)要抓緊解決內(nèi)部數(shù)據(jù)挖掘分析和外部資源的安全整合利用問題，加快人才隊伍建設(shè)和技術(shù)成果轉(zhuǎn)化，通過大數(shù)據(jù)的高效應(yīng)用，加速推進(jìn)銀行業(yè)的轉(zhuǎn)型升級和可持續(xù)發(fā)展。■張建國 作者系中國建設(shè)銀行行長