大數據技術在商業銀行中的應用分析

丁源

摘要：商業銀行，是我國銀行體系內的重要項目。商業銀行發展的過程中，面臨著很多技術上的壓力，采取大數據技術的方法，改進商業銀行的運行，完善商業銀行的金融服務，通過大數據技術，規范的處理商業銀行中的各項數據，促進商業銀行的綜合化發展。大數據技術，可以解決商業銀行內的數據問題，構建商業銀行的信息化體系，一方面體現大數據技術的優勢，另一方面滿足商業銀行的發展需求。

關鍵詞：大數據技術；商業銀行；挖掘

中圖分類號：TP391 文獻標識碼：A 文章編號：1009-3044（2016）21-0192-03

近幾年，商業銀行之間的競爭非常大，在商業銀行發展的過程中，信息處理成為核心的環節。商業銀行將大數據技術，引入到信息處理環節，通過大數據技術的運用，優化商業銀行內的信息處理，緩解商業銀行內龐大數據處理的壓力，實現大數據技術在商業銀行中的可持續發展。商業銀行在未來的發展中，需要提高對大數據技術的重視度，提升信息數據的處理能力。目前，隨著商業銀行的網絡化發展，再加上互聯網金融的影響，在商業銀行轉型的過程中，全面落實大數據技術的運用，逐漸將大數據的思想，滲透到商業銀行內。

1 大數據技術在商業銀行中的運用

大數據技術在商業銀行中的應用，是因為商業銀行對大數據技術有一定的需求，所以大數據技術順應了商業銀行的發展，保證商業銀行能夠面臨金融行業的各種挑戰。

1.1 運用現狀

互聯網是日常生活的重要組成部分，我國網民的數量越來越多，利用互聯網的便捷性，改變著生活方式。商業銀行方面，對互聯網有很大的需求，其在互聯網環境下，為用戶提供諸多便捷。隨著大數據時代的到來，商業銀行得到很大的改善，分析商業銀行的現行狀態，表現大數據時代在商業銀行中的機遇。

首先商業銀行的支付條件，互聯網的作用下，第三方支付的發展非常迅速，增加了商業銀行數據處理的難度，而且各項數據，都需要在足夠安全的狀態下完成[1]。商業銀行的支付過程中，采取大數據技術，目的是提高商業銀行的競爭力，特別是面對現在的支付寶等，對大數據技術的需求與日俱增，高效的處理商業銀行的數據信息。商業銀行內，包含所有客戶的網絡信息，大數據技術能夠準確的處理各項網絡信息，避免出現信息遺漏或者缺陷問題。

然后現代中小額貸款的發展，對商業銀行造成很大的沖擊性。中小額貸款下的P2P平臺，能夠為款項的運作提供簡單的操作方式，縮短了貸款申請的周期，占有一定的市場位置。商業銀行想要提高自身的操作效率，需要大力構建數據平臺，不僅支持銀行貨款的流動項目，還要具備代收的條件[2]。大數據技術，恰好可以解決商業銀行的運作需求，在后臺提供信息管理功能，而且能夠根據商業銀行的狀態，拓寬服務的領域，如：移動終端服務、手機支付服務等。

最后是商業銀行在大數據技術的基礎上，引入云計算、云存儲的方式，監控客戶在商業銀行中的消費，把控好整個數據流通過程中的風險。云計算、云存儲，在大數據技術的條件下，全面落實到實際服務內。大數據與云概念的結合，不僅提升了商業銀行后臺數據的存儲能力，更是記憶了款項數據的流通，方便日后的調用，禁止出現數據誤差。

1.2 運用表現

大數據技術在商業銀行內的應用，構建了各種渠道，商業銀行運行中，充分利用大數據技術，刺激金融業的發展。分析商業銀行中，大數據技術的運用表現，如下：

1.2.1 電商渠道

商業銀行，是金融行業的一項代表，其在數據存儲方面，提出了長期的戰略計劃，深化大數據技術的運用，確保商業銀行能夠實現穩定、快速的增長。大數據技術，在商業銀行方面，構建了電商渠道，專門應用大數據資源，引導商業銀行的發展。大數據技術下的電商渠道，更為精細的管理商業銀行，逐步以銀行客戶為中心，實行電商化的渠道作用[3]。我國商業銀行群體，保護的客戶比較多，對應的客戶數據應以海量計算，而且數據本身是商業銀行的主要，尤其是交易數據方面，傳統的商業銀行，不能獲取客戶的交易數據，第三方支付軟件，是可以明確掌握交易數據的，其可根據客戶的消費方向，制定發展計劃，由此，商業銀行利用大數據技術，拓展電商渠道，便于獲取并存儲商業銀行用戶的交易數據，掌握客戶的消費模式，進而確保盈利。商業銀行在大數據作用下，可以采取不同的方式，參與到現行的電商渠道內，打開商業銀行內，非利息盈利的平臺。例如：商業銀行通過大數據技術，分析銀行參與電商渠道后的交易數據，利用電商平臺提供的交易數據，將商業銀行的服務，運用到生活內，制定電商消費的渠道，精細化的預測客戶群體，幫助商業銀行的電商渠道，做出準確的電商服務計劃。

1.2.2 體驗平臺

大數據技術，支持商業銀行構建以客戶為主的體驗平臺，穩定大數據在商業銀行中的運用。商業銀行處在互聯網環境內，為大數據技術提供了運行基礎。大數據技術不能單純的收集商業銀行內的數據，還要與金融行業的其他企業進行對比，便于更為全面的構建體驗平臺。大數據技術中，商業銀行的數據越全面，越能體現出體驗平臺的應用，展示體驗平臺的立體效果。我國商業銀行群體內，已經存在體驗平臺的案例，例如：民生銀行的大數據基礎平臺，到2015年年底，已經實現了大數據服務。商業銀行體驗平臺中，面臨著大量的數據，大數據技術，需要仔細的分析并管理此類數據，更重要的是體驗平臺內，有秩序的處理非結構化的數據，如：客戶語音、信息等，提高體驗平臺的數據處理能力，更好地為客戶提供服務。商業銀行借助大數據技術構建體驗平臺時，需要配合好軟件和硬件，軟件是指云計算等數據處理方法，商業銀行也可以自行開發一套專門的數據計算系統，分析體驗平臺內的客戶數據，硬件是指用于存儲數據的服務器。商業銀行中的交通銀行，信用卡的服務平臺，能夠將大數據技術運用到位，智能化的分析客戶的語言，預測客戶的行為，進而提供服務。

1.2.3 小微信貸

貸款市場，是商業銀行獲利的一項途徑，適度增加小微貸款，促使商業銀行在運營中，可以找到新的增長點。小微信貸的運用，需要積極利用好大數據技術，實現銀行的戰略轉型，進而提高小微信貸的市場占有率。結合大數據技術的應用，分析商業銀行內小微信貸的發展。例如：平安銀行，其屬于股份制銀行，采用供應鏈的金融概念，增加小微信貸的附加值，以平安銀行為代表的股份制商業銀行，其在金融市場內，屬于高端領域，具有豐厚的資金，而且銀行體系成熟，能夠為用戶提供高額度的貸款。目前，P2P平臺，只涉及小額貸款，基本小于10萬元，當大數據技術分析此類信貸現狀時，能夠發現商業銀行的信貸機遇。

1.2.4 關系管理

大數據技術，運用在客戶關系管理方面，為銀行數據提供可靠的倉庫。例如：大數據中的倉庫技術，專門圍繞大數據技術，管理商業銀行中的各項數據，挖掘有價值、有潛力的信息，倉庫技術，可以找出商業銀行中的重點數據，挖掘內在的關聯，明確銀行數據之間的關系，多方面進行數據的分析，同時衡量客戶在商業銀行內的款項表曹縣，進而完善商業銀行的客戶群體。倉庫技術的運用，可以滿足客戶的個性化需求，首先倉庫技術在商業銀行的客戶關系管理中，借助挖掘技術的方式，區分客戶的群體，按照客戶的行為，分析客戶的群體，根據不同的客戶群體，提供個性化的關系服務，如金融、貨代等；然后在客戶群體維度上，區分不同級別的客戶群體，制定商業銀行的營銷策略，提升客戶的服務水平，保障客戶的滿意度；最后倉庫技術在大數據環境內，為商業銀行的客觀關系，構建預測模型，用于預測商業銀行的客戶流失情況，保證商業銀行能夠盡力挽留老客戶，降低客戶的流失率。

2 大數據技術對商業銀行的影響

第一，大數據技術完善了商業銀行內的數據關系，掌握商業銀行的信息框架。大數據技術主要作用在商業銀行信息構架的數據層，負責處理商業銀行內的各類信息，以便為商業銀行提供利益商機，創造經濟值。

第二，大數據技術具有挖掘的作用，其可挖掘出商業銀行內的信息，經過實際的案例分析與相關算法，同時借鑒以往的經驗數據，一方面實現商業銀行的穩定性，另一方面提高商業銀行的數據效率，注重技術性的管理與控制，滿足商業銀行的數據需求。

第三，大數據技術促使商業銀行具有可視化的效果，確保商業銀行內的各項數據，均具備可視化的特點，所有數據的運行，都處于大數據技術的管控之下，促使商業銀行的數據，趨向于簡單化。

3 商業銀行內大數據技術的運用建議

首先商業銀行利用大數據技術，實行金融服務和社交網絡的相互融合，構建全面化、多樣化的客戶信息，既要應用到傳統的網絡交易內，又要構建立體化的關系數據，采取微博、微信等方式，傳播商業銀行的各項信息，拓寬商業銀行的服務渠道，彰顯大數據技術的服務途徑，而且大數據時代的作用，拉近了客戶與銀行的關系，客戶利用最簡單的微博或微信的方式，就能將個人的意見反饋給商業銀行的服務平臺，經過數據分析后傳遞到商業銀行的管理后臺，客服人員一方面解決客戶的信息，另一方面完善商業銀行的服務。

然后是商業銀行與其他大數據金融產生競爭、合作的關系[4]。例如：阿里巴巴集團，其為互聯網內較為成功的兼容案例，商業銀行運用大數據時，了解阿里巴巴內金融行業的工作方式，商業銀行在與阿里巴巴競爭的過程中，也要找出與其合作的機遇，典型的“善融商務”案例，2012年，建行與阿里巴巴合作，雖然合作時間短，但是卻能表現出大數據技術的重要性，阿里巴巴因為具備豐富的數據資源，最終選擇結束合作，所以商業銀行更應該注重大數據技術，明確自身與金融市場的合作、競爭關系。

最后是樹立大數據技術在商業銀行中的核心地位，商業銀行在大數據技術中，提出創新的理念。商業銀行要在大數據技術的作用下，為客戶提供創新化的服務。大數據技術，不能僅僅參與商業銀行的數據服務，還要應用到風險控制上，經過大數據技術對商業銀行數據的分析，評估商業銀行中的風險，尤其是信用風險，杜絕發生信用詐騙、惡意透支等問題。

4 大數據技術在商業銀行中的前景

商業銀行運營中，積累了大量的信息，具備龐大的數據庫，存儲著各種各樣的信息。商業銀行面臨著數據上的問題，其在未來發展中，需要通過大數據技術，挖掘海量信息中有價值的部分，促使此類信息能夠轉變為具有實際價值的信息，便于創造更大的利潤。商業銀行中的數據信息，都是隨著商業銀行的運營產生的，數據信息的規模會越來越大，表明大數據技術在商業銀行中的應用前景，大數據技術要進行深度的挖掘，掌握各項數據規范。

大數據技術在商業銀行中逐步走向成熟，其在未來應用中，要注意挖掘有價值的潛在數據信息，及時發現隱藏的信息，同時提高數據處理的速度，注重在零散的數據信息中，找出可用的商業信息，服務于商業銀行[5]。針對商業銀行對大數據技術的應用，提出未來的發展前景，如：（1）精準的營銷服務，根據商業銀行的運行，構建精準的營銷服務關系，為每一個銀行客戶，提供到位的服務，服務期間需要對客戶的營銷需求做出規劃，明確客戶的營銷意向；（2）管理精細化，主要應用在商業銀行的傳統業務中，大數據技術區分商業銀行中的各項數據，為精細化管理提供可靠的條件，在此管理狀態下，得出信息化的決策方式，輔助用戶體驗；（3）低成本管理，大數據技術的運用，促使商業銀行進入低成本的運營狀態，準確的記錄好商業銀行的數據流通，禁止出現數據錯誤，特別是銀行貸款業務內，不能出現財務缺陷，以免影響銀行的財務信息，實現低成本的管理過程。大數據技術在商業銀行的發展中，積極引進各類信息化技術，成熟運用到商業銀行內，進而為商業銀行創造更大的經濟利益。

5 結束語

大數據技術，可以用在商業銀行數據處理的過程內，促使商業銀行跟上信息化發展的速度，穩定商業銀行的信息化發展，在商業銀行群體內，樹立競爭意識。商業銀行在未來建設與發展中，全面落實大數據技術的運用，挖掘出商業銀行內有價值的信息，確保商業銀行具備一定的競爭力，以免增加商業銀行的發展壓力。商業銀行運行中，還要將大數據技術，不斷的引入到不同的信息處理領域，強化商業銀行的發展，推行大數據技術的應用力度。

參考文獻：

[1] 韓浩.大數據技術在商業銀行中的運用探討[D].蘇州大學，2014.

[2] 路鑫.數據挖掘技術在商業銀行體系中的應用[J].現代商業，2013，（31）：90.

[3] 傅俊.數據挖掘技術及其在商業銀行中的應用[J].軟件導刊，2014，（13）：118-121.

[4] 馬宜青，屈松川.數據挖掘技術在商業銀行中的應用[J].福建電腦，2009，（25）：104+106.

[5] 李虹含.大數據技術在商業銀行中的應用：場景、優勢與對策[J].廣西大學學報（哲學社會科學版），2016，（38）：73-78.