銀行業大數據的價值挖掘與治理

仇博

隨著銀行業的數字化轉型，大數據逐漸成為一項重要的戰略資產。對內外部的各類大數據資源進行整合、分析、挖掘的能力，將成為銀行未來競爭力的重要組成部分。為此，由《銀行家》雜志社、中國社會科學院金融研究所財富管理研究中心、中央財經大學互聯網經濟研究院于2018年6月共同主辦的“2018中國金融創新論壇”特設“銀行業大數據價值挖掘與治理”圓桌論壇，邀請業內專家共聚一堂，探討大數據價值挖掘與數據治理如何為銀行健康發展賦能。

銀行業如何掘金大數據

從數據到大數據，海量數據與新的數據分析方法的結合，孕育著銀行業未來發展的新機遇。中國社會科學院金融研究所所長助理楊濤在致辭發言中指出，銀行業在應用大數據時應思考三個問題：一是數據夠不夠。在談到大數據的時候，人們首先想到的便是海量數據。銀行面臨的大數據不同于其他互聯網企業，不僅包括傳統的結構化數據，還包括非結構化數據，需切實提高數據分析能力。二是數據好不好。無論是金融機構還是其他機構，都要在所謂大數據的泡影里把無效數據、低效數據去除，增強數據質量，加強數據治理。三是數據怎么用。要用于跟安全有關、跟改善管理有關的領域，結合具體業務，與銀行之外的機構開展各類合作。

機遇與挑戰并存。海量的跨越行業、非結構化數據對銀行的數據分析和挖掘提出了很大的挑戰。中國人民大學重陽金融研究院高級研究員董希淼對此進行了探討。首先，在客戶體驗方面，銀行迫切希望借助大數據改善和提升客戶體驗，但其數據的內容和結構還存在一些不足。雖然很多銀行引入了客戶關系管理系統，但數據的完善性和完整性還有很大提升空間。其次，在精準營銷方面，近年來為提升營銷的針對性和有效性，銀行往往通過分析客戶信用卡歷史消費數據，對于大額消費進行定向信息推送和營銷。然而，由于大數據人性化和智能化水平的限制，可能會給客戶帶來困擾。最后，在風險管理方面，大數據技術的發展能在一定程度上改變銀行信息獲取、分析和運用的渠道和機制，但大數據提升風險管理的重要前提是歷史數據能夠昭示未來趨勢，這個前提很多時候并不成立。

銀行業如何把握機遇、應對挑戰，將大數據應用于銀行實踐，切實提升銀行的服務能力和服務水平？交通銀行公司業務部副總經理鄭智勇以對公業務為例進行了介紹。首先，應大力推進對公交易銀行的建設。現金管理、供應鏈金融都是交易銀行的重要領域，其數據能夠動態反映服務對象的最新交易行為，其時效性、相關性比靜態的歷史的數據更有價值。其次，要提升場景化金融服務能力。從圍繞著金融產品做服務，向與用戶的生產經營場景、個人的日常生活場景緊密聯系轉變。最后，要大力推進線上金融服務。大數據挖掘及應用，要求銀行、客戶、第三方等多個主體之間有頻繁、海量的數據交互，如果不是通過線上的流程去完成，難以滿足大數據挖掘和應用的要求。交通銀行的供應鏈金融服務，包括應收賬款融資、票據貼現等都已做到了線上申請和線上放款，提升了客戶服務體驗和業務辦理效率，同時有利于進一步的數據挖掘和分析。

北京農商銀行個人金融部總經理助理顧江波與大家分享了北京農商銀行的相關經驗。北京農商行目前對于大數據的應用主要集中于風險控制、內控體系和精準營銷三方面。其中內控體系建立了兩百多個模型，對于整個風險控制起到了至關重要的作用。與此同時，在其他方面也取得了積極的成果。在現金管理方面，通過建立科學合理的加鈔模型，在滿足柜臺及ATM設備對外正常服務的同時，降低備付金及運營成本。在信用卡的交叉銷售和風控體系建設方面，引入人行征信、客戶公積金信息、法院失信人黑名單、手機號實名制認證等，形成交叉銷售策略決策樹。

中小銀行如何借助大數據賦能同樣是會議討論的熱點。臺州銀行市場總監王偉文認為：“中小銀行在開展大數據價值挖掘時要發揮自身優勢，努力前行、量力而行、借力而行。”一是努力前行。一方面，中小銀行要有數據應用的自信；另一方面，中小銀行要有基于客戶需求和應用場景的應用。從本質上講，大數據更適合應用于小微金融、普惠金融、消費金融等領域，用于此類“長尾市場”的金融解決方案。二是量力而行。在理念上要開放，要勇于敞開懷抱，擁抱互聯網、大數據等金融科技；在戰略上要實事求是，量力而行。三是借力而行。銀行業在大數據應用中應看到自己的不足，認清自身與互聯網企業和專業科技公司的差距，看到他們在數據應用方面的努力。與此同時，也要發揮自身的比較優勢，借力而行。

武漢農村商業銀行副行長趙偉松則從另一個角度對區域性銀行大數據掘金的路徑進行了探討。首先，要讓數據“美”起來。湖北省金融服務網格化戰略打通了普惠金融服務“最后一百米”，武漢農商借助社會綜治平臺的大數據優勢，提高了金融服務覆蓋面和可獲得性。其次，要讓數據“亮”起來。大數據為識別客戶風險提供了全新的思路，應積極探索大數據在客戶營銷、客戶準入等貸款環節的具體應用。最后，要讓銀行數據“紅”起來。武漢市農商行從服務鄉村振興戰略出發，助力精準脫貧攻堅戰，發行扶貧貸款500多億元，占整個貸款總額的51%。精準扶貧同樣離不開大數據的支持。

數據治理為大數據掘金保駕護航

“數據治理是掘金大數據的基礎和前提，只有經過有效治理的數據才能夠稱為數據資產；而大數據挖掘是從數據治理中構建的宏偉建筑，只有充分挖掘，才能將價值回饋于業務，推動銀行持續發展。”西安銀行副行長兼首席信息官王欣認為，銀行在數據治理方面須練好四項內功：一是抓好頂層設計。從全行角度看待數據，打破部門壁壘，消除業務及流程豎井，梳理企業級業務架構模型，實現數據模型的統一規范。二是建設統一平臺。打通各類業務系統之間的入口，實現數據的統一收集、清洗、存儲、分析。三是完善數據標準。一方面，通過數據標準的制定和數據管控平臺的建設，提升內部數據質量；另一方面，建立第三方數據多維度分析機制，建立外部數據的統一接入標準及管理機制。四是培養數據文化。讓“用數據說話”的意識深入每一個部門、每一個員工，同時不斷提升自身數據建模能力、分析能力。

“數據資產管理能力直接決定了銀行未來在大數據方面的競爭結果。”騰云天下科技有限公司高級副總裁支寶才從另一個角度進行了分析，認為數據治理需要提升到數據資產管理的層次來建設。如果能通過流程和技術有效地解決數據安全問題，就可以利用更多數據源，拓展更多的數據合作模式，更好地用數據為業務賦能。所以數據治理能力的核心是數據資產管理能力，收集的數據并非越多越好，關鍵是要基于業務場景和業務應用目標，把數據有效地收集和使用，并且保證安全合規。

完善制度環境對于數據治理同樣至關重要。2018年5月21日，銀保監會發布了《銀行業金融機構數據治理指引》，從數據管理、數據質量控制、數據價值實現等多方面規范了銀行業金融機構的數據管理活動。這一指引的出臺，對整個數據行業的健康發展具有重大意義。民生銀行信用卡中心總裁助理譚少慧認為，數據治理亟待建立懲戒制度。隨著同業競爭日漸激烈、利差收窄、盈利要求不斷提高，傳統銀行業面臨嚴峻的轉型挑戰。以大數據融合互聯網是解決這些問題的著力點，數據已成為銀行乃至所有行業的戰略資產，圍繞數據進行治理控制必不可少。相較于歐美國家，我國在這一領域的制度建設上還有待進一步成熟和完善，若缺少相應的懲罰制度，數據治理可能只是一句空話。因此，要有意識地去構建相關機制，在不斷建設和完善過程中，實現數據使用的合法合規。

信息安全保護是數據治理的關鍵一環，《銀行業金融機構數據治理指引》也對銀行業金融機構強化數據安全意識、依法合規采集數據、依法保護客戶隱私作出了要求。中國工商銀行牡丹卡中心風險條線副總裁羅榕認為，大數據應用對于用戶數據的獲取和積累越來越廣泛，需要對這些數據信息進行保護、防范。數據運用的過程涉及四個環節，即數據產生、數據獲取、數據存儲、數據分析。在信息傳遞的過程中，面臨著兩個新問題：一是關聯數據問題。通過用戶零散數據之間的關聯屬性，將某個人的很多行為數據聚集在一起時，很有可能暴露隱私。二是進行用戶行為預測時，衍生出來的數據也是數據安全和信息安全保護需要關注的領域。利用各類大數據的結合，可以更好地為社會和客戶服務，但是這些應用都建立在個人數據共享的前提下。為保障數據安全及客戶的隱私，除了企業方面的道德自律和技術規范外，還需要政府與法律的有效監管。

杭州趣鏈科技有限公司高級專家張帥探討了區塊鏈技術在隱私保護中的應用。區塊鏈技術的作用體現在三個方面：首先，構建了一個高效可靠的數據傳輸網絡；隨后，通過分布式賬本，實現了數字資產的安全轉移；最后，在這個基礎上通過智能合約，實現業務邏輯的多中心協作。在大數據應用過程中，銀行有時覺得內部數據不充足，而從外部獲取數據時又擔心數據的合法性。銀行把數據對外發布時，也存在泄漏客戶隱私的顧慮。借助區塊鏈技術，這些相關實體或者關聯方可通過區塊鏈保障數據的一致性。