大數據背景下銀行業的機遇與挑戰

摘 要：隨著我國社會經濟的發展，科學技術的進步，原有的銀行發展體系已經不能夠適應當前銀行發展的需求。尤其是在大數據背景下，需要銀行建立更加完善的銀行數據體系，提升銀行的分析能力，進而保證銀行的發展質量。但是由于我國銀行系統在發展中還存在一些問題，還需要加強對銀行市場的分析，提升銀行發展的機遇。本文通過對大數據下銀行發展存在的機遇和挑戰進行探討，為銀行市場發展提供更好的措施。

關鍵詞：大數據；銀行發展；機遇；挑戰

中圖分類號：F832.2 文獻標識碼：A 文章編號：1674-7712 （2013） 20-0000-01

信息技術的發展為銀行的發展帶來更多的機遇，同時也帶來較大的挑戰，尤其是近幾年來，信息數據正在迅速的膨脹，如果銀行不能夠掌握更好的發展方向，可能會影響到銀行的管理質量。進入2012年以來，大數據庫概念逐漸被人們所熟知，在這樣的背景下，需要銀行關心系統數據的管理質量，及時分析數據中存在的問題，從而更好的保證銀行的發展質量水平。大數據時代的來臨，為銀行今后的發展提供了機遇，同時也帶來了一定的挑戰。只有通過對大數據時代有著科學的認識，在能夠保證銀行的信息數據管理水平。

一、大數據的特點及意義

（一）大數據特點

大數據有自身的特點，首先它的數據規模比較大，而且增加相對比較迅速，從原有的TB級別躍升至PB甚至是EB級別，這樣會增加銀行信息管理系統的運行壓力，甚至會導致系統的癱瘓。其次，大數據的類型相對較多，既包含有傳統的結構化數據，同時也包含較多的非結構化數據，這些非結構化的數據在進行處理時，對系統的要求更加嚴格，系統分析能力需要進一步的提升。再次，數據的價值非常關鍵，而且存在比較大的隱蔽性，這樣就會導致數據分析能力下降，對于銀行的系統來說，運行壓力會大大上升。

（二）意義

隨著我國商業的發展，銀行原有的數據系統已經不能夠適應社會經濟發展的需求，只有建立更加完善的管理系統，才能夠更好的提升銀行管理質量水平。傳統的數據倉庫在對數據分析要建立在模型基礎之上，而且數據的分析大都是企業自身信息系統中產生的運行數據，這樣的數據一般都具有標準化、結構化的特點。但是當前許多企業的發展需要非機構化的數據支撐，尤其是物聯網、社交網絡和電子商務日益成熟的階段，需要建立更加完善的非結構化的信息系統，幫助企業進行更加全面的數據分析，提升企業的運行效率和管理質量，最終達到企業市場發展的目標。

二、銀行發展的應對策略

隨著大數據時代的到來，銀行要想更好的發展就要轉變原有的發展方式，積極引進先進的信息技術，提升銀行內部的管理質量。尤其是在電子商務和互聯網的發展喜愛，市場的敏感度在不斷上升，大數據在這樣的環境下有著更加明顯的分析優勢。但是如果進入到金融領域就會對其產生比較大的不利影響。因此需要銀行制定出更加科學的應對策略，保證銀行的發展質量水平。當前我國互聯網以及阿里巴巴等已經開始使用大數據庫技術來提供相應的金融服務，比如支付寶、淘寶網等，借助大數據技術來對客戶進行分析，決定是否給企業貸款。在這樣的過程中幾乎不用人工干預，因此可以體現出大數據技術的優越性。

大數據技術能夠為今后銀行的發展提供更加寬闊的平臺，這已經成為金融業發展的必然趨勢。對于銀行來說，他們在機構性數據的處理上技術比較先進，比如客戶的基本身份信息，但是對于客戶的其他信息銀行都不夠了解，比如客戶的性格特征、興趣愛好以及生活習慣等，這樣就會使得銀行信息不全，在貸款時就會產生比較大的風險。同時在傳統的數據分析中，銀行對網頁瀏覽信息以及客戶之間資金往來信息處理上比較困難，進而會因想到整個銀行系統的發展水平。因此需要銀行提升對大數據技術的認識，增強大數據的處理能力，使其在金融市場競爭中獲得更加有利地位。銀行還要加大與電子商務企業的合作，獲得更多的客戶信息，在大數據的分析中得到更多的信息，進而更好的保證客戶需求，提升銀行的服務質量。

在大數據的平臺支持下，銀行的發展還需要加強技術創新，不但完善銀行內部的管理結構，從而更好的滿足銀行發展的需求，降低銀行的發展風險，提升銀行的服務質量。同時在大數據的技術支持下，銀行還能夠掌握更多的客戶信息，改善自身與客戶之間的交互，簡化銀行業務，為銀行的發展帶來更多的機遇。并且在未來的銀行數據分析中更趨向于數據分析的挖掘，為銀行的提供更多的非結構化信息，不斷豐富銀行企業的業務形式，改變銀行的服務水平，最終達到銀行發展的目標。

三、銀行發展面臨挑戰

（一）大數據庫建設

在大數據時代背景下，銀行所面臨的競爭在不斷增多，它不僅僅來自同行業的競爭，同時還來自外部的挑戰，如果銀行企業不能夠找到更加科學的管理方式，最終會影響到銀行在市場競爭中的發展地位。傳統的商業智能、數據倉庫二本能夠對結構化的數據進行存儲，而且操作相對簡單。但是在大數據背景下，以往的數據庫分析能力不能夠滿足銀行數據發展的需求，尤其是在非結構數據不斷增多的情況下，增加了銀行的信息風險，對銀行發展帶來較大的挑戰。除此之外，一些大數據大多數都是類型豐富的碎片化數據，沒有相對固定的模式，分析環境相對較為復雜，給銀行的精細化管理和專業化經營都帶來巨大的挑戰性。

（二）銀行人才培養

信息時代的帶來，大數據背景下的發展模式已經被越來越多的企業和銀行所采納，這樣可以更好的滿足企業的發展，適應社會發展的需求。但是大數據分析和傳統的數據分析存在較大的差別，當前銀行的管理還主要是基于報表數據以及部分數據模型，不能夠描繪出全面的經營結構圖示。通過大數據模式的分析，可以更好的展現出銀行發展方式，提升銀行的數據管理效率。這就需要先進的技術人員，不斷提升銀行內部人員的技術水平，能夠掌握更加先進的信息管理方式，充分利用大數據對銀行信息管理系統進行改造升級，不斷滿足社會經濟發展的需求。

在進行大數據建立時不僅需要技術支撐，還需要人員素質的提升，這樣才可以保證銀行內部的信息處理效率，保證銀行各項數據信息的準確性，為銀行今后的發展提供更多的數據，減少銀行的市場風險。但是銀行人員的素質培養不是一蹴而就的，他需要銀行內部加大對大數據培訓工作的認識，提升員工的大數據管理觀念，掌握更多信息技術，在今后的發展能夠充分發揮自身技術優勢，提升銀行市場發展質量。大數據技術發展給銀行的發展帶來了許多的挑戰，因此需要企業抓住發展的機遇，改變自身的發展模式，衍生出更多的商機，在發展中做出更加科學的方案，加強銀行企業應對市場風險的能力，最終保證銀行的健康發展。

四、大數據在銀行中的應用場景

（一）客戶管理

在大數據的分析中，首先需要建立科學的客戶管理方式，從而保證銀行的客戶信息管理質量。尤其是在當前我國社交網絡的背景下，服務的渠道和方式在不斷增多，以往的銀行數據分析模式已經不能夠適應社會發展的需求，通過建立大數據客戶管理模式，能夠讓銀行在制定發展戰略時從產品的角度出發，結合客戶信息需求，開發出更加適合市場發展的銀行商品，為客戶提供更加完美的銀行服務。在客戶管理的過程中，銀行可以充分利用大數據分析平臺，通過對客戶的社交網絡、電子商務以及終端設備等產生的非結構數據進行分析，從而建立更加全面的客戶信息，針對不同客戶的需求開發出不同的商品，增強銀行服務質量，減少客戶的流失。比如在客戶流失數據分析中，銀行可以借助大數據平臺搜集到客戶的行為信息記錄，并且分析出客戶流失的原因，找到自身服務中存在的問題，及時調整自身的發展路線，減少該類客戶的流失數量，保證銀行的利益。

（二）風險管理

在銀行的市場發展中必然會存在一定的風險，因此需要銀行管理人員建立良好數據風險分析部門，從而更好的滿足銀行市場的發展需求。但是隨著大數據技術平臺的產生，原有的數據分析已經不能夠適應市場風險分析的發展趨勢，需要銀行風險管理人員利用大數據平臺，加強與社會媒體的互動，及時了解金融市場的發展動向，建立更加科學的風險分析數據，為銀行的市場發展奠定良好的環境，降低銀行的發展風險。

（三）營銷管理

銀行在營銷過程中也可以借助大數據平臺，通過對形式多樣的用戶進行數據分析、挖掘，將客戶分為不同的群體，并為其提供更加專業化的服務，提升銀行的信譽形象。同時在這樣的分析中還有助于獲取用戶信息，了解客戶的消費習慣和風險收益偏好等，為客戶打造隔年個性化的產品營銷服務方式，將最適合的產品介紹給用戶，提升銀行的營銷管理質量，保證銀行的營銷精準性，保證客戶對銀行的認可程度。

五、總結

綜上所述，銀行的發展需要大數據技術平臺的支撐，從而為其提供更加良好的環境，增強銀行的市場競爭活力。同時在大數據技術支持下，銀行還可以降低自身的市場風險，掌握更加全面的客戶信息，制定出更加科學的營銷發展方案，提升銀行的市場競爭力，在金融行業中處于更加有利地位。但是在發展過程中也存在一定的挑戰，需要銀行不斷去克服，找到更加適合自身發展的道路。

參考文獻：

[1]吳蓓，劉海光.淺析大數據時代的信息安全[J].計算機光盤軟件與應用，2013（15）：13-14.

[2]鄧波.后大集中時代的銀行信息化建設[J].中國金融電腦，2012，3（36）：78-79.

[3]方方.“大數據”趨勢下商業銀行應對策略研究[J].新金融，2012，12（5）：63-64.