大數據背景下以客戶為中心的零售銀行發展策略

張雨

摘要：在大數據時代，零售銀行利用新技術，通過對客戶進行大數據的發掘分析，實現了對傳統銀行業務領域的全面滲透，且發展迅猛。本文通過分析銀行大數據技術的應用現狀，系統分析零售銀行在大數據時代面臨的機遇與挑戰，提出了應以客戶為中心，運用大數據技術發掘自身海量數據價值，實現轉型發展的策略。

關鍵詞：零售銀行;大數據;客戶;發展策略

在大數據技術飛速發展的時代背景下，商業銀行如何重新定位零售業務、管理客戶、提升零售業務競爭力是現今面臨的重大課題。本文通過對銀行業大數據技術應用進行分析，探討大數據背景下的如何圍繞客戶進行零售銀行的發展。

一、零售銀行概述

（一）零售銀行的經營模式

對商業銀行而言，零售業務具有資金成本低、創新空間大、抗風險能力強的特點，是商業銀行穩定、持續發展的基石。近年來，零售銀行在長期的經營中逐步建立并拓展形成了較為豐富的產品種類。從覆蓋的領域來看，零售銀行的產品體系是以存款、貸款、支付結算等客戶的基礎類金融需求為核心，圍繞核心領域逐步豐富并向外衍生。

從現有的零售銀行的經營模式來看，其產品類別大致可分為三類：一是基礎核心類產品，如儲蓄、貸款、活期賬戶等。二是附屬核心類產品，如理財產品、國債、代理保險銷售、代理基金銷售、賬戶類交易等產品，這種產品主要用來滿足不同客戶收益更高、形式更靈活的投資需求，或者借記卡、信用卡、快捷支付等滿足不同客戶在不同場合下的支付需求產品。三是衍生類產品，如各類投資咨詢服務。

（二）零售銀行的發展現狀

從零售銀行的經營模式分析我們可以看出，零售銀行的產品線覆蓋廣泛，并且隨著行業的演進發展已經逐步從滿足客戶基礎金融需求轉向復雜金融需求乃至與之相關聯的泛金融和非金融需求。

絕大多數商業銀行在零售業務上缺乏戰略層面的統籌規劃與頂層設計。其營銷方式也以被動等客上門為主，考核內容過于單一，以考核產品銷售為主，營銷人員推薦產品時缺乏針對性，以盡量多售出各項產品，尤其是高收益產品為主要目的。這一現狀是由我國商業銀行產品戰略所處發展階段所決定的。因此，產品戰略的未來轉型要求商業銀行建立以客戶為中心，對客戶需求有更精準的認知、對大數據技術的更全面應用、對內部管理機制進行更有效革新。

二、大數據技術在零售銀行中的應用

（一）零售銀行中的大數據應用現狀

近年來，大量研究發現，全球銀行業發展的一個重要趨勢就是善于利用大數據，大數據技術的妥善應用可以幫助銀行進行客戶經營管理，識別營銷機會。目前，中國銀行業也已步入大數據時代，國內不少銀行已經開始嘗試通過大數據來驅動客戶經營。總體而言 ， 隨著大數據技術的快速發展，當前商業銀行運用大數據完善客戶畫像，開展精準營銷，其客戶經營行動的特點可以從“精準”和“突破”兩方面進行概括。

“精準”即客戶特征的精準畫像、推薦產品的精準匹配、營銷商機的精準轉化、交互渠道的精準協同。而“突破”則在于兩個方面，一是打造全生態數據，融合金融與非金融數據，二是搭建個性化場景，定向引導客戶行為，提升客戶體驗，引導客戶邁向創造新需求，一個好的場景不僅能滿足客戶現有需求，還能滿足客戶的潛在需求。

（二）大數據技術在零售銀行中面臨的問題

盡管“以客戶為中心”的理念已經深入人心，但是傳統零售銀行業務面臨來自第三方機構的全面滲透，加上銀行業長期以來形成的以產品為中心和以管理部門為中心的業務流程已根深蒂固，因此產生了如果自己不改變就要被改變的危機境地。但商業銀行想要利用大數據等技術重奪競爭優勢，仍面臨一些困難。這些困難主要集中在以下幾個方面：

一是對客戶信息和數據缺乏統一管理，數據基礎薄弱;二是數據的準確性不夠，且完整性不足，垃圾數據量大，數據冗余，治理需求迫切;三是對數據的分類、整理和加工能力不足，數據安全性不強，導致數據分析結果的可用性較低。尤其對非結構化數據的處理能力不強，應用模式單一。四是以大數據驅動的業務經營管理模式，與商業銀行傳統的管理模式存在較大差異，要引入新模式，需要打破傳統，突破固有思維。

三、零售銀行的發展策略

1.結合大數據技術加強客戶管理。完善客戶畫像，通過引入外部數據、進一步提高數據質量;加強數據治理等，豐富客戶標簽，進行客戶分類，進一步建立立體分類體系，完善多維數據;構建客戶視圖，建立個人客戶數據集合，其中包括客戶基本信息、消費偏好等多維度數據的，實現內外部數據的共享和互聯互通。

2.圍繞客戶體驗推動大數據的應用，促進產品創新。一是通過大數據挖掘，將產品融入客戶的生活和工作中，深入分析各類場景的客戶需求，有針對性地創新或優化產品。二是根據客戶數據，進一步完善線上授信模型，實現線上自動授信、自動審批和自動放款的多樣化數據網貸產品。

3.針對客戶需求提供整體方案。通過大數據分析工具，在產品組合的設計上逐步融入泛金融甚至非金融的內容元素，向提供整體解決方案的模式進行高階轉型。根據成本、市場、同業等信息測算產品的合理價格，充分利用自身信用高地的優勢與強大的資源整合能力，提供基礎平臺，并在合理范圍內對不同類型客戶采取差異化定價策略，實現成本、收益、獲客、市場競爭等多方面因素的平衡。

結語

隨著人工智能時代的到來，零售銀行也將面臨智能化大變革，以更低的成本、實時收集更準確、更詳細的客戶數據。因此，依托大數據發展的客戶經營模式，可以更好地實現以客戶為中心，更大程度地將大數據分析應用貫穿于整個經營服務過程中，成為未來零售銀行客戶經營管理轉型的新方向。

參考文獻：

[1]董玉華.零售銀行業務智慧化轉型策略研究[J].農村金融研究，2018.

[2]宋建華.打造智慧零售新路徑[J].中國金融，2018（04）：37-39.