商業(yè)銀行經(jīng)營管理優(yōu)化策略研究

董倩

【摘 ?要】隨著移動互聯(lián)網(wǎng)、云計算、大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的不斷發(fā)展，大數(shù)據(jù)在銀行業(yè)領(lǐng)域的應用日趨深入。論文以大數(shù)據(jù)時代為背景，對大數(shù)據(jù)在商業(yè)銀行中的應用現(xiàn)狀和存在的問題進行研究。論文運用SWOT分析法對商業(yè)銀行目前的優(yōu)勢、劣勢、機遇和挑戰(zhàn)進行分析，發(fā)現(xiàn)現(xiàn)階段銀行業(yè)在經(jīng)營管理上的問題，結(jié)合大數(shù)據(jù)應用，從精準營銷、客戶關(guān)系管理、風險控制和用戶信用管理四個方面，提出優(yōu)化商業(yè)銀行經(jīng)營管理的策略。

【Abstract】With the continuous development of mobile internet， cloud computing and big data mining technology， the application of big data in the banking industry is increasingly in-depth. Taking the big data era as the background， the paper studies the status quo and existing problems of the application of big data in commercial banks. This paper uses SWOT analysis method to analyze the advantages， disadvantages， opportunities and challenges of commercial banks at present， and finds out the problems in the operation and management of the banking industry at this stage. Combined with the application of big data， this paper puts forward strategies to optimize the operation and management in commercial banks from four aspects of precision marketing， customer relationship management， risk control and user credit management.

【關(guān)鍵詞】大數(shù)據(jù);商業(yè)銀行;經(jīng)營策略

【Keywords】big data; commercial banks; operation strategies

【中圖分類號】F830.33 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 【文獻標志碼】A ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 【文章編號】1673-1069（2020）04-0031-02

1 商業(yè)銀行業(yè)大數(shù)據(jù)應用的特點

2017年人民銀行和銀保監(jiān)會分別在《中國金融業(yè)信息技術(shù)“十三五”發(fā)展規(guī)劃》中提出，商業(yè)銀行要引入大數(shù)據(jù)等新技術(shù)，推進大數(shù)據(jù)基礎設施建設，加快推動銀行業(yè)務創(chuàng)新，加強風險控制能力。大數(shù)據(jù)已經(jīng)被提升到了國家戰(zhàn)略高度，在銀行業(yè)運用過程中取得了一定的成果[1]。

數(shù)據(jù)容量大。我國商業(yè)銀行長期的業(yè)務開展，使得銀行業(yè)“天然”擁有海量數(shù)據(jù)，商業(yè)銀行的主要數(shù)據(jù)是圍繞柜面業(yè)務系統(tǒng)、信貸管理系統(tǒng)和風險控制系統(tǒng)等產(chǎn)生結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。商業(yè)銀行推出的電子金融服務系統(tǒng)，使得一些非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)信息開始產(chǎn)生，包括指紋和人臉識別等。數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)復雜，移動互聯(lián)的發(fā)展促使半結(jié)構(gòu)化、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)爆發(fā)式增長。數(shù)據(jù)資產(chǎn)化，利用價值大。商業(yè)銀行在穩(wěn)健經(jīng)營中對數(shù)據(jù)的準確性有很高的要求，利用好銀行已有的海量數(shù)據(jù)，應用在客戶識別、風險識別和產(chǎn)品營銷等不同場景下，更好地實現(xiàn)數(shù)據(jù)資產(chǎn)的增值。

2 基于大數(shù)據(jù)應用的商業(yè)銀行經(jīng)營策略的SWOT分析

2.1 擁有的優(yōu)勢（Strength）

成本控制優(yōu)勢。隨著信息技術(shù)發(fā)展，商業(yè)銀行能夠?qū)崿F(xiàn)現(xiàn)有業(yè)務流程的自動化，大大降低了物理網(wǎng)點的工作人員數(shù)量，降低了銀行的運營成本。隨著云計算能力的提高和技術(shù)的成熟，云計算系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)均保存在“云”端，減少關(guān)于IT基礎設施的建設、單位數(shù)據(jù)存儲和處理的成本。

營銷效率優(yōu)勢。商業(yè)銀行通過本身的海量數(shù)據(jù)進行深度挖掘，對客戶進行靜態(tài)特征、行為特征、傾向預測三個層次的刻畫，構(gòu)建客戶體系，進行營銷活動的精確推送。通過分析客戶上下游相互關(guān)系，了解客戶間業(yè)務等往來情況，發(fā)掘新的潛在客戶，確定交叉銷售目標，提高了客戶服務效率及營銷精準度。

風險管理優(yōu)勢。銀行在傳統(tǒng)風險控制方面積累了豐富經(jīng)驗，這些為大數(shù)據(jù)挖掘、傳輸、存儲與安全應用提供了相對成熟的基礎環(huán)境。將大數(shù)據(jù)、人工智能等技術(shù)作為風控工具應用到風險控制工作，提升風險控制效率和精準度。

2.2 存在的劣勢（Weakness）

業(yè)務同質(zhì)化。我國商業(yè)銀行盈利的主要業(yè)務是貸款業(yè)務，少有針對客戶需求設計開發(fā)的特色產(chǎn)品。因此，大數(shù)據(jù)的應用范圍可以深入其他能夠盈利的業(yè)務，如銀行業(yè)的中間業(yè)務。利用大數(shù)據(jù)優(yōu)勢，找準銀行的自身業(yè)務定位，打造差異化的競爭模式。

數(shù)據(jù)共享程度不高。各家商業(yè)銀行均擁有自己的系統(tǒng)，出于自身利益考慮，幾乎不存在分享機制，導致大數(shù)據(jù)基礎建設效率低、數(shù)據(jù)利用率低、在整體上缺乏系統(tǒng)性，各銀行只能描繪客戶在本行的交易畫像，不能展示出客戶的金融全貌。

2.3 擁有的機會（Opportunity）

強化優(yōu)勢。商業(yè)銀行傳統(tǒng)所具備的安全、穩(wěn)定、誠信等優(yōu)勢可以通過大數(shù)據(jù)應用進一步鞏固強化。在風險管理中進一步利用大數(shù)據(jù)，提高銀行自身的安全性。在營銷方面，不斷完善客戶畫像，了解客戶真實需求，實現(xiàn)精準營銷。成本控制方面，隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)的不斷成熟，人力成本、設備成本和運營成本也將不斷降低[2]。

金融產(chǎn)品的創(chuàng)新。在大數(shù)據(jù)時代，銀行業(yè)不斷進行產(chǎn)品創(chuàng)新，以滿足客戶個性化需求。這就需要深入了解客戶的核心需求，利用大數(shù)據(jù)建立數(shù)據(jù)模型，為其定制專屬于消費者自己的金融產(chǎn)品，提升用戶的體驗滿意度。

2.4 面臨的威脅（Threat）

銀行業(yè)與互聯(lián)網(wǎng)金融企業(yè)的競爭加劇。信息技術(shù)的快速發(fā)展，促使互聯(lián)網(wǎng)金融呈現(xiàn)出爆炸式的發(fā)展態(tài)勢?；ヂ?lián)網(wǎng)金融模式具有資金配置效率高、交易成本低、支付便捷、普惠性等特點。互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)加快布局金融業(yè)，對整個銀行業(yè)的核心業(yè)務產(chǎn)生沖擊，擠占了原本屬于傳統(tǒng)銀行業(yè)的利潤空間。

數(shù)據(jù)的安全性問題。首先，隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展，數(shù)據(jù)量的大幅增加導致了數(shù)據(jù)的嚴重失真，大量無序低效的無用信息混進數(shù)據(jù)庫形成垃圾數(shù)據(jù)，增加信息誤讀的風險。其次，商業(yè)銀行運用云平臺也伴隨著一定的風險：一是網(wǎng)絡系統(tǒng)與存儲中心可能存在漏洞引起技術(shù)安全風險;二是海量客戶信息與個人隱私信息的泄露風險。

3 基于大數(shù)據(jù)應用的商業(yè)銀行經(jīng)營管理優(yōu)化策略

3.1 精準營銷

大數(shù)據(jù)應用更強調(diào)相關(guān)關(guān)系釋放出的潛在價值。商業(yè)銀行擁有海量數(shù)據(jù)，可利用聚類分析，挖掘出更多數(shù)據(jù)中含有的潛在特性，幫助商業(yè)銀行進行市場細分。通過大數(shù)據(jù)挖掘中的關(guān)聯(lián)分析相關(guān)關(guān)系，發(fā)掘新的潛在客戶，確定交叉銷售目標。大數(shù)據(jù)不斷推進金融產(chǎn)品創(chuàng)新。商業(yè)銀行通過大數(shù)據(jù)挖掘為客戶提供差異化服務和定制化價格。根據(jù)對海量數(shù)據(jù)的分析預測，建立相應策略模型，掌握客戶的消費習慣和行為特征，實現(xiàn)創(chuàng)新式的營銷、無縫多渠道的銷售、個性化的服務[3]。

3.2 客戶關(guān)系管理

商業(yè)銀行業(yè)務同質(zhì)化嚴重，客戶管理十分重要。在互聯(lián)網(wǎng)背景下，金融脫媒現(xiàn)象加速，碎片化金融產(chǎn)品抓住了市場需求，提供差異化產(chǎn)品的同時也剝奪了銀行的客戶資源。因此，運用大數(shù)據(jù)挖掘方法可以為商業(yè)銀行提供更精確的客戶關(guān)系管理。商業(yè)銀行可以與其他行業(yè)或大數(shù)據(jù)公司形成合作關(guān)系，以獲取客戶出行、交易習慣等數(shù)據(jù)，進行客戶信用評分，當客戶提出需求時，商業(yè)銀行利用人工智能進行判斷。商業(yè)銀行還可利用大數(shù)據(jù)更精準地預測客戶流失概率，并對相應超過客戶流失概率閾值的客戶實行定制化客戶挽留措施[4]。

3.3 風險控制

銀行業(yè)作為高經(jīng)營風險的行業(yè)，風險控制是其生存和發(fā)展的基礎。通過大數(shù)據(jù)技術(shù)擴容傳統(tǒng)商業(yè)銀行風險管理的數(shù)據(jù)源并處理半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化的各類數(shù)據(jù)，構(gòu)建大數(shù)據(jù)風險管控平臺，全面收集客戶的數(shù)據(jù)。注重內(nèi)外部數(shù)據(jù)的融合，整合銀行內(nèi)部積累的金融信息，同時，獲取外部數(shù)據(jù)或公共信息等數(shù)據(jù)，降低信息不對稱程度，增強風險控制能力。建立風險管控模型，可以借鑒國內(nèi)外同業(yè)的做法，設計符合實際要求的模型，根據(jù)實際情況開展訓練，輸入實際的數(shù)據(jù)進行模型訓練和驗證，合理地改進模型的配置參數(shù)，提高模型的準確度[5]。

3.4 信用管理

商業(yè)銀行信用風險管理對商業(yè)銀行的貸款決策具有顯著影響。商業(yè)銀行要構(gòu)建人工和數(shù)據(jù)相結(jié)合的模式，運用大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，集合內(nèi)外信息資源，形成覆蓋所有機構(gòu)、所有客戶、所有產(chǎn)品的實時監(jiān)測分析和預警控制網(wǎng)絡，提高信用風險預警水平。利用大數(shù)據(jù)，實現(xiàn)貸款業(yè)務的貸前、貸中和貸后全過程管理。強化貸前風險識別，在客戶審批階段，依托行內(nèi)信用數(shù)據(jù)庫、評級系統(tǒng)及反欺詐平臺，提前對客戶可能存在的違約風險進行精準判斷;強化貸中審批自主化，大數(shù)據(jù)信貸審批系統(tǒng)以風控評分卡模型的自動審核為主，加以人工審核進行輔助的模式;強化貸后風險監(jiān)測，商業(yè)銀行要建立信貸投放、資產(chǎn)質(zhì)量等多維度的信用風險日常監(jiān)測指標體系。

【參考文獻】

【1】韓雪峰，朱青，馬文捷.商業(yè)銀行應用大數(shù)據(jù)的安全風險防范研究[J].江蘇商論，2017（11）：88-92.

【2】齊貴柱，齊苑博.大數(shù)據(jù)時代商業(yè)銀行大數(shù)據(jù)分析研究[J].財經(jīng)界，2019，500（01）：128-129.

【3】屈波，王玉晨，楊運森.互聯(lián)網(wǎng)金融沖擊下傳統(tǒng)商業(yè)銀行的應對策略研究——基于SWOT分析方法[J].西部金融，2015（1）：41-45.

【4】嚴文樞.關(guān)于商業(yè)銀行大數(shù)據(jù)應用的思考和探析[J].福建電腦，2014（7）：68-69.

【5】信懷義.商業(yè)銀行大數(shù)據(jù)的應用現(xiàn)狀與發(fā)展研究[J].中國金融電腦，2016（8）：26-28.