大數據時代下金融機構競爭策略研究

摘 要：大數據是繼云計算、物聯網之后IT產業又一次技術變革，虛擬化及電子化交易將成為大數據時代金融行業發展的特征。本文探討了大數據時代的特征，分析大數據對金融機構的影響，并對金融機構在大數據時代構造競爭優勢提出相關建議。

關鍵詞：大數據；金融機構；競爭策略；研究

中圖分類號：F832 文獻標識碼：A 文章編號：1003-9031（2013）12-0008-04 DOI：10.3969/j.issn.1003-9031.2013.12.02 大數據是繼云計算、物聯網之后IT產業又一次技術變革。“大數據”是公司在日常運營中生成、累積的用戶網絡行為的數據。這些數據的規模龐大，以至于不能用G或T來衡量。對金融行業而言，虛擬化及電子化交易將成為大數據時代金融行業發展的特征。因此，積極針對大數據布局，從戰略層面應對大數據時代的挑戰，推進并建立起數據驅動型發展方式的金融機構將獲得比同業更高的效率，以有效提升交叉銷售、投資管理市場份額及能力，并由此培育出自己的信息核心競爭力。

一、大數據時代的特征及優勢

過去二十年，互聯網的開創使數據迅速膨脹，一定程度上決定著企業的未來發展。正如《紐約時報》2012年2月的一篇專欄中所稱，“大數據”時代已經降臨，在商業、經濟及其他領域中，決策將日益基于數據和分析而作出，而并非基于經驗和直覺[1]。

一般認為大數據必須滿足成本低廉、多樣性（variety）、容量（volume）和速度（velocity）等特征。從成本看，大數據能夠做到成本的大幅降低。首先是交易成本的降低，交易對手可直接交易，避開多層次中介環節，同時技術的進步將提高交易支付等基礎功能的便捷性。再者就是信息處理成本的下降，搜索引擎和社交網絡能提供充分的涵蓋客戶行為信息的客戶資料，信息獲取成本顯著降低；而在客戶反饋信息的獲取傳導和處理方面，也能實現大規模的成本下降。從信息來看，海量客戶信息將成為新的生產要素。供需雙方在大數據時代將互相完成詳盡的信息披露，在快速撮合交易的同時，信用評定也將超越抵押，以充分的歷史信息來生成供需雙方的風險定價與動態違約概率。

大數據對經濟的貢獻在于提升各行各業滿足需求的效率，同時以新的業務形態顛覆舊經濟體。就大數據的行業特征看，其進入壁壘不高，誰掌握了數據，誰就能夠進入大數據領域。但是與一般行業相比，其成長發展的壁壘很高，表現為大數據需要三大領域的知識——IT、數學、行業經驗以及稀缺的綜合能力。而且其規模化發展的壁壘隨時間積累越來越高。掌握越多數據、理解數據越深、利用數據產出越多。

二、大數據對金融行業的影響及沖擊

大數據時代下，互聯網從媒體、零售和內容開始，逐步向金融、醫療、教育、電視、建筑等行業滲入，融合形成新的商業模式，并有效提升行業的競爭效率。大數據對金融行業的影響如下：

（一）大數據有利于提升金融行業運營效率

經過多年的積累，目前我國大型商業銀行和保險公司數據量已經達到100TB以上級別，并且非結構化數據量在迅速增長[2]。大數據的應用使得金融中介職能進一步發生變化，表現為中介職能體現出虛擬化和電子化交易特征。金融數據平臺的升級及數據的整理使得整個金融市場及金融體系實現更高的生產力，主要體現在以下幾個方面：

一是計算機技術的發展及部分金融產品交易的虛擬化，使金融供應鏈外延，降低了全社會金融融資成本和財務費用，給整個市場帶來高效率。二是大數據的積累使得金融機構銷售更具有精準性。金融機構能夠通過現有客戶和現有客戶的人際網絡或業務網絡，發現更多具有價值的潛在客戶，并對其展開精準營銷。三是由于硬件的發展及數據平臺的建設，使分布于各個系統當中、針對最底層的交易數據可以進行全面的模式識別、分析，能夠幫助實現事前預警、事中控制。以銀行業為例，大數據可以幫助銀行建立一個動態的、可靠的信用系統，識別高風險客戶和深度挖掘高價值的目標客戶，并對各種交易風險進行識別，進而有效地防范和控制金融風險。四是有利于促進金融機構進行產品創新。金融機構通過對用戶的分類和信用能力分析，可以高效快捷的建立并管理由不同品種、不同數量組合的金融產品，還可利用計算機語言，編寫復雜的交易策略，處理海量的市場信息，捕捉短暫的市場波動，把握交易機會，提升金融機構的盈利水平。

（二）大數據有利于提升金融行業的結構效率

互聯網和大數據打破了信息不對稱和物理區域壁壘，通過信息流、數據流引導各類資源的充分有效分配，促使傳統的生產關系發生變革，F2C模式成為重要趨勢，這將大幅提升傳統金融行業的結構效率，對于中國經濟轉型和產業升級具有非常重要的意義。

目前，我國金融市場提供兩種融資方式：一是通過銀行系統的信貸間接融資方式，也是當前中國主要的資金融通方式；二是通過證券系統的股票或債券上市交易直接融資方式。這兩種資金融通方式對于促進我國經濟增長和資源配置起到了重要的作用，但也產生了很大的交易成本。

銀行等金融中介的存在有兩個主要前提：一是交易費用的存在，金融中介通過專有技術可以實現規模經濟；二是信息不對稱的存在，導致逆向選擇和道德風險。搜索引擎、社交網絡、物聯網、移動互聯網、云計算、大數據等新興信息技術改變了傳統的信息產生、傳播、加工利用的方式，打破了信息不對稱，降低了信息獲取和加工成本，這將加速交易中介的脫媒化進程。

未來的金融模式將是資金供求雙方可以實現自由匹配，且是雙向互動社交化的。但金融業不僅存在信息不對稱，同時也存在知識不對稱，金融產品具有風險性特征，個性化的解決方案仍有極大的市場。不過IT可以將人類知識結構化，且隨著機器學習、IT智能的發展，服務中介的部分功能也會逐漸被IT智能支持所取代[3]。

三、大數據時代金融行業競爭分析

大數據時代下，金融邊界不斷延伸，金融機構不再單純鎖定為金融牌照公司，部分具有互聯網大數據功能的公司也逐漸向金融行業滲透。金融競爭更多的表現為行業內公司與大數據滲透公司的競爭，以及行業內公司在數據平臺搭建及使用上的競爭。

按照大數據發展的要求，未來金融機構必須圍繞建立新的金融環境而競爭，表現為主要圍繞著生態圈、戰略和產品等三個層面展開競爭，并由此確定金融行業公司的市場地位及競爭力。

如圖4所示，未來金融行業機構的競爭呈金字塔狀，最上的，也即是最頂層的競爭為行業的金融生態圈競爭，即是制定行業運行規則的競爭。第二層，也即中間層為發展戰略的競爭。在行業景氣度較好的情況下，公司發展戰略決定了參與市場競爭的層次和內容。第三層，也即最下一層競爭為金融產品的競爭，表現為金融行業機構競爭的具體行為，也是目前金融機構展開競爭的主要形式。

（一）第一層：頂層競爭

第一層競爭，也即頂層競爭是運營規則制定權的爭奪，是金融環境生態圈（ecosystem）之爭。

行業內生態圈表現為：大數據開發者-大數據使用平臺-金融客戶。其發展理念是：合作共贏，在開發、運營服務、客戶三者之間搭建橋梁。

很多情況下，金融行業內大數據開發者也是大數據的使用者。但隨著互聯網經濟的進一步發展，金融機構內部的業務數據還需要不斷得到外部數據的補充。

（二）第二層：戰略競爭

大數據時代來臨后，原有的金融牌照已經不能將互聯網大數據公司拒之門外，網絡的滲透已經開始逐步模糊金融行業邊界。在這種變革中，如何抓住市場機遇與大數據公司合作，獲得更大的收益是擺在各金融機構面前的現實問題。

以阿里集團的“余額寶”為例，2013年6月13日支付寶的“余額寶”正式上線，用戶可以將資金轉入余額寶，在線上購買天弘基金貨幣基金，并從中獲得投資收益。“余額寶”是一個三方共贏的產品，為基金提供了一個快捷的渠道，為用戶帶來了額外收益，增強了支付寶的用戶黏性，而且余額寶在貨幣基金的轉出和消費方面進行了創新，更加方便用戶使用。

“余額寶”上線6天，用戶數突破100萬；上線18天，累計用戶數達到251.56萬，累計轉入資金達到66.01億元。截至9月末，余額寶存量資金規模達到了556.53億元，2013年第三季度累計為用戶實現了3.62億元收益。

“余額寶”為整個行業樹立了一個標桿，引爆了寶類貨基產品高潮。東方財富公司于2013年6月24日推出的“活期寶”22天實現申購交易80096筆，銷售額累計為16.48億元；數米基金和眾祿基金均推出各自的“現金寶”；8月1日，華夏基金攜手騰訊微信推出現金理財工具活期通，同花順攜8只貨幣基金推出“收益寶”。無論是互聯網、基金公司甚至網游公司都對這個新鮮事物充滿了熱情。

互聯網巨頭之一百度公司就于2013年10月28日設立了百度金融中心理財平臺，與華夏基金聯合，發行預計年化收益率為8%理財計劃“百發”產品，創造了4小時銷售10億元的中國基金銷售紀錄。隨后10月31日，百度理財平臺又推出“百賺”，繼續保持熱銷勢頭，成為日銷售最高的貨幣基金產品之一。“百發”、“百賺”的大

受追捧，不僅表明互聯網理財擁有巨大的市場前景，同時也表明網民對新型理財方式的迫切需求。百度在這樣一個時機進軍互聯網金融，可以說巧妙地踏準了行業發展的節奏。

（三）第三層：產品競爭

無論是在傳統的金融時代，還是目前剛開啟的移動互聯網金融時代，金融機構的產品都層出不窮、眼花繚亂，通常會陷入同質化競爭。而那些專注于特定領域，注重產品細節與客戶投資需求，基于大數據分析并改進的投資精品才能獲得市場的認可。

四、大數據時代金融機構的競爭策略

當前，數據是重要資產的理念已經在中國金融業形成共識。數據的真正價值在于能夠洞察規律，信息能力由此成為了金融機構重要的核心競爭力。與信息加工密切相關的大數據管理正逐漸成為與核心業務系統建設、渠道建設和前置建設同等重要的領域。

信息要素的形成至少涵蓋并不限于以幾點：豐富的歷史數據積累、強大的產品開發能力和后臺數據處理技術、雄厚的資本實力及明晰的大數據發展戰略。歷史數據的積累決定了金融機構能夠有資格從大數據發展中分得一杯羹，研發和處理技術決定了金融機構具備數據時代業務挖掘及開拓能力，雄厚的資本金實力及明晰的發展戰略將保障金融機構具有構建大數據平臺的能力和動力。國內金融機構要借助于大數據來構造競爭優勢，就必須做好以下工作：

（一）重視歷史數據的積累

大數據的核心資源是大量高質量的標準化交易數據。目前，國內金融機構的數據來源主要有兩大類：金融機構本身的運營積累、外部購買的數據。從目前來看，機構自身的數據積累仍將是主要的數據積累方式。第一，自身積累數據真實性較高。金融業務數據，尤其是交易數據完全由真實客戶的歷史交易行為產生，同時會有相應的資金流動記錄印證支持，擁有較高的質量。第二，金融機構自身積累數據適用性較強。大數據的顯著特征在于從海量數據中挖掘出密度極低的適用信息，而自身積累數據的數據密度顯然會更高。從數據挖掘成本上來說，自身積累數據的后端成本也較低。

（二）積極提高產品開發能力和后臺數據處理技術

金融機構在大數據背景下做好創新，需要考慮以下兩方面的問題：一是如果以傳統的業務框架思考戰略，互聯網與金融機構的合作最多只能停留在外延增長層面；二是過多的強調技術則會脫離實際。

因此，金融機構需要把握好互聯網大數據的工具屬性，要有強大的產品開發能力，以及把市場需求的細微變化轉變為產品即時更新推送的技術能力。

（三）確保充裕的資本金準備

金融機構未來的爆發點在于資產管理業務，而資管板塊的突破業務將以信用業務為主。大數據背景下，金融機構信用業務將迎來長足的發展。但是發展的邊界在于金融機構的資本金準備。

資本金監管是金融行業發展的重要的決定性因素。資本金所能釋放出的杠桿，基本決定了金融機構營業規模的邊界。此外，大數據處理后臺建設對于金融機構仍是一項費時費力的艱巨任務，對金融機構資本金也提出了更高的要求。數據后臺建設前期投入的成本巨大，同時厚積薄發的屬性也決定了在投入和實現系統性協同效應之間，仍存在很長的時間間隔。金融機構唯一能夠保證實現長期持續巨額投入的條件，就在于存量資本金的巨大。

因此，無論從產品開發能力，還是從后臺數據處理技術、資本金實力來講，現今在市場排名靠前的大金融機構都占據很大的優勢。而對于產品系統開發能力較弱、資本金相對較少的中小金融機構而言，則需更多地關注某些細分市場，并進行有效轉型。

（四）利用大數據積極向互聯網金融發展

金融機構可以利用自身海量的數據和互聯網技術進行創新，逐步開拓網上平臺、電子商務、在線支付、網絡金融產品開發創新、網絡金融營銷等服務，通過建設綜合業務應用系統來適應市場需求層次的多樣性，建立互聯網基因式的金融服務機制，使其符合金融機構未來發展的大數據戰略。

參考文獻：

[1]易歡歡，趙國棟.大數據時代的跨界與顛覆[R].宏源證券行業研究報告，2013-08-14.

[2]唐子佩.大數據重塑下一代券商[R].光大證券行業研究報告，2013-08-06.

[3]王聰彬.中國金融行業正步入大數據時代初級階段[DB/OL].艾瑞網，2013-03-25.

[4]SAS賽仕軟件中國公司.從大數據到大分析[J].中國金融，2013（14）.

[5]胡瑩潔.大數據時代的金融品牌變革[N].中華合作時報，2012-12-27.

[6]張良衛.智能手機游戲迎來爆發[R].光大證券行業研究報告，2013-09-12.