大數(shù)據(jù)技術在商業(yè)銀行中的應用

李虹含

將大數(shù)據(jù)技術應用于金融業(yè)不僅是技術發(fā)展的需要，也是金融業(yè)提高自身盈利能力的需要。對于大數(shù)據(jù)帶來的主要業(yè)務價值，大數(shù)據(jù)的價值是他們可以根據(jù)商業(yè)分析實現(xiàn)更加智能的業(yè)務決策，讓決策的制定更加理性化和有根據(jù)。依靠有前瞻性的決策，實現(xiàn)生產(chǎn)過程中資源更優(yōu)化的分配，能夠根據(jù)市場變化迅速做出調(diào)整，提高用戶體驗以及資金周轉(zhuǎn)率，從而獲取更高的利潤。

大數(shù)據(jù)應用優(yōu)勢與難題

經(jīng)濟社會的三個重要組成要素產(chǎn)品、信息、資金滲透在互聯(lián)網(wǎng)時代的諸多環(huán)節(jié)，互聯(lián)網(wǎng)時代的激烈競爭當中，電商、銀行、物流三大類別企業(yè)代表著三種要素的重要占有者，三者都希望成為主宰著三種要素的利益獲得者。雖然在互聯(lián)網(wǎng)技術、平臺層面商業(yè)銀行有所落后，但從長期發(fā)展趨勢來看，商業(yè)銀行具有重要的優(yōu)勢，同時也存在著諸多困難，主要包括以下幾個方面：

第一，商業(yè)銀行的信息與人才優(yōu)勢。商業(yè)銀行不僅掌握著大量資金，而且在信息搜集方面也擁有獨特優(yōu)勢，不管是甄別優(yōu)、劣客戶進行授信貸款，還是金融服務用戶交易活動留下的交易痕跡都是其重要數(shù)據(jù)資產(chǎn)。尤其是商業(yè)銀行的信息化建設也居于各行業(yè)前列，信息處理與建設已經(jīng)根植入商業(yè)銀行的“思維”。商業(yè)銀行不僅有信息化建設的意愿，而且具備建設優(yōu)質(zhì)信息化系統(tǒng)的條件。特是在2000年之后，中國的商業(yè)銀行提出建立數(shù)據(jù)集市的思路。各大商業(yè)銀行紛紛建立了數(shù)據(jù)中心和備份中心，提高了數(shù)據(jù)的存儲利用效率和風險防控能力。另外，由于在貸款和金融業(yè)務開辦之前，各自然人都需要在商業(yè)銀行開戶并填寫個人基本信息，社會上的資金劃轉(zhuǎn)要以商業(yè)銀行為媒介，因此商業(yè)銀行有著廣泛的渠道獲取客戶信息和資金流信息。多年的積累，使商業(yè)銀行已形成海量的信息數(shù)據(jù)庫，其結(jié)構化程度優(yōu)于電商等企業(yè)。

中國的商業(yè)銀行均設有科技開發(fā)中心、數(shù)據(jù)測試和收集中心以便于商業(yè)銀行開發(fā)擁有自主知識產(chǎn)權的個性化業(yè)務、功能。在二十世紀初提出的建立數(shù)據(jù)集中項目過程當中，商業(yè)銀行累積了大量建設復雜數(shù)據(jù)信息系統(tǒng)的經(jīng)驗，涉及軟件開發(fā)、數(shù)據(jù)倉儲等具體實操項目。這些項目鍛煉了商業(yè)銀行的科技開發(fā)隊伍，為商業(yè)銀行積累了許多軟件開發(fā)、管理人才。金融人才和信息科技人才的結(jié)合是商業(yè)銀行構建有效物流、信息流的重要基礎保障。

第二，商業(yè)銀行的資金與制度優(yōu)勢。商業(yè)銀行的利潤率普遍較高，近幾年來的業(yè)績增長較快，許多商業(yè)銀行的盈利能力開始超過國外商業(yè)銀行。因此，商業(yè)銀行內(nèi)部擁有充足的資金，有利于商業(yè)銀行建立大規(guī)模的資金、物流、信息流操作系統(tǒng)。資金優(yōu)勢使商業(yè)銀行在構建三網(wǎng)融合過程當中可以建立先進的數(shù)據(jù)操作系統(tǒng)、存儲系統(tǒng)和計算系統(tǒng)，有利于大數(shù)據(jù)技術的發(fā)展和應用。

我國的商業(yè)銀行牌照較難獲得，電商和物流商的資格相對都比較簡單。我國大型商業(yè)銀行已基本實現(xiàn)集團化經(jīng)營，全國十五家上市銀行資產(chǎn)占到中國商業(yè)銀行總資產(chǎn)的60%以上，其經(jīng)營管理經(jīng)驗、理念、方式、方法都強于電商和物流企業(yè)，容易形成跨界、跨區(qū)域經(jīng)營。

在利用大數(shù)據(jù)幫助商業(yè)銀行進行問題解決的同時，信貸客戶個人信息保護、隱私保護的邊際在哪里，客戶的哪些數(shù)據(jù)可以收集，可以通過什么樣的方式收集？個人數(shù)據(jù)是不是可以全部收集，收集在一起引起的副作用也要考慮。例如：美國有法律規(guī)范禁止教育部門的數(shù)據(jù)和移民局數(shù)據(jù)聯(lián)通，移民局不得利用教育部門數(shù)據(jù)來查獲非法移民，目的是為了防止這些移民由于害怕移民局而不將兒童送去上學，如果存在大量的失學青年可能會對美國社會的安定不利。

哪些數(shù)據(jù)可以搜集收集？是否可以追蹤公司高管個人的信息？這些問題均涉及到道德與法律層次的重要問題。數(shù)據(jù)資產(chǎn)的合理利用也需規(guī)范，數(shù)據(jù)結(jié)果能用于哪些方面，是否會違背非歧視原則？在證券交易與商業(yè)銀行數(shù)據(jù)應用過程中必然涉及到方方面面的內(nèi)容亟待解決。

另外更大規(guī)模的數(shù)字化對于資本市場、信貸市場的長遠影響究竟如何？對各種參與者都是公平的嗎？對于商業(yè)銀行的存在本質(zhì)是有益的嗎？以上種種問題，只是冰山一角，大數(shù)據(jù)對社會、對金融、對個人的影響還需細致分析和推演，需制定在金融領域的數(shù)據(jù)收集、數(shù)據(jù)分析和利用規(guī)則，制定底線。

大數(shù)據(jù)技術應用建議

商業(yè)銀行應當繼續(xù)使用大數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)挖掘技術及時、準確、全面地掌握自身資產(chǎn)質(zhì)量、數(shù)量及分布、頭寸調(diào)度、信貸情況，提供給客戶安全、可靠及強有力的技術支撐。數(shù)據(jù)倉庫、大數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)集市通過深度挖掘可以獲得“深度效益”；同時，大數(shù)據(jù)技術還搜集了大量的商戶、用戶資料，可以為開發(fā)新的產(chǎn)品、業(yè)務及綜合化服務，讓銀行在不同的平臺、層面上為用戶提供異質(zhì)化業(yè)務變得更加容易，而且為商業(yè)銀行的經(jīng)營管理決策提供了支持與依據(jù)，讓商業(yè)銀行可以隨時根據(jù)與已有歷史經(jīng)驗往來的商戶數(shù)據(jù)信息推斷出客戶的信用狀況，有助于銀行風險的防范。

隨著各種新技術的發(fā)展，大數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)挖掘技術也隨研究的深入而不斷進步，以后將更加便捷、有效地應用于未來的實踐當中去，結(jié)合新的理論、技術和模型評價方法，以增加數(shù)據(jù)挖掘的有效性，進一步提高數(shù)據(jù)分析工具的實用性。數(shù)據(jù)挖掘在未來商業(yè)銀行中的研究焦點和需要進一步開展的工作在于以下幾個方面。

第一，完善商業(yè)銀行信息系統(tǒng)總體架構設計。傳統(tǒng)商業(yè)銀行的數(shù)據(jù)應用信息系統(tǒng)搜集與保存系統(tǒng)在大數(shù)據(jù)應用環(huán)境背景下仍需進一步完善，本文根據(jù)商業(yè)銀行大數(shù)據(jù)的業(yè)務基本需求和監(jiān)管部門的監(jiān)管要求，結(jié)合我國金融機構當前的實際情況，采用企業(yè)級分層架構思想，構建出機構大數(shù)據(jù)信息系統(tǒng)體系架構圖。

該大數(shù)據(jù)系統(tǒng)體系結(jié)構的特點包括：其一，層次化清晰。系統(tǒng)共分為應用層、服務層、網(wǎng)絡層和數(shù)據(jù)層，在系統(tǒng)體系結(jié)構中，每層將具有相同服務功能的部分封裝在一起，相鄰層之間調(diào)用服務；其二，在傳統(tǒng)三層網(wǎng)絡體系結(jié)構的基礎上，該體系結(jié)構加入了網(wǎng)絡層，通過金融機構專用網(wǎng)絡將服務層和數(shù)據(jù)層相連接，并設置了防火墻，充分保證金融機構業(yè)務數(shù)據(jù)的安全性；其三，各個商業(yè)金融機構可以通過金融機構專用網(wǎng)絡共享數(shù)據(jù)庫信息，同時各監(jiān)管部門與業(yè)務條線可以實時查看銀行經(jīng)營業(yè)務數(shù)據(jù)，提高業(yè)務開展效率與監(jiān)管可行性。

第二，加強數(shù)據(jù)挖掘應用系統(tǒng)和算法測試的研究。不斷重視數(shù)據(jù)挖掘技術的實際應用。盡管國內(nèi)關于大數(shù)據(jù)技術和數(shù)據(jù)挖掘理論對算法模型的研究較多，但實際應用案例和算法應用改進案例卻比較少，缺乏可以借鑒的經(jīng)驗數(shù)據(jù)。如何引入國外的先進經(jīng)驗、技術，改進算法的性能并進行有效性測試，檢驗算法合理性和功能系統(tǒng)的穩(wěn)定性？結(jié)合多種數(shù)據(jù)挖掘算法實現(xiàn)，提高數(shù)據(jù)挖掘的效率和技術功效是亟待解決的。

第三，加強傳統(tǒng)數(shù)據(jù)與非結(jié)構化數(shù)據(jù)挖掘過程中的可視化方法的研究。加強人機交互，可以把用戶需要解決的問題方便地轉(zhuǎn)化為數(shù)據(jù)挖掘技術人員能夠理解并解決的問題，然后將結(jié)果以更直接的表現(xiàn)形式被用戶理解。完善解釋機制，將各種算法的研究趨向于簡單化和易于理解。從多媒體數(shù)據(jù)庫中發(fā)現(xiàn)有意義的模式，包括對文本數(shù)據(jù)、圖形數(shù)據(jù)、音頻數(shù)據(jù)以及超文本數(shù)據(jù)的挖掘等。基于內(nèi)容的檢索和相似度搜索、概化和多維分析、分類和預測分析對復雜數(shù)據(jù)進行挖掘，使數(shù)據(jù)挖掘技術發(fā)展的整體趨勢由處理簡單的挖掘問題逐步到解決復雜的挖掘問題。

第四，加強對數(shù)據(jù)挖掘結(jié)果的有效性的研究。用科學的方法加以評估。目前許多算法所花費的時間很短，但其挖掘結(jié)果的數(shù)據(jù)卻遠遠超出了可理解的范圍。隨著信息技術的高速發(fā)展，今后的算法研究需要集中在挖掘結(jié)果的有效性上，便于用戶快速得到自己所需要的、有價值的信息。包括對算法的動態(tài)維護、基于約束的挖掘算法和提高算法的可伸縮性等都將是主要的研究方向。