銀行應用大數據優化經營管理策略研究

漆紅兵

[摘 要]大數據技術的不斷發展，對于銀行的運作與管理有著重要的影響，從產品創新、財務管理到客戶營銷、市場開拓均感受著大數據發展的力量，銀行不斷優化經營管理模式，發展自身科技技術水平，調整經營策略以適應大數據時代洪流。文章從銀行應用大數據優化經營管理基本特點入手，開展了銀行應用大數據優化經營管理的SWOT分析。并以此為基礎，提出開展更加精準的營銷活動、尋找藍海市場、全面整合銀行內外部數據、加強風險控制等策略，希望為相關人士提供借鑒。

[關鍵詞]銀行;大數據;經營管理;風險管理

[DOI]10.13939/j.cnki.zgsc.2021.21.177

1 引言

隨著我國經濟社會的不斷發展，互聯網技術得到了廣泛的應用，信息化技術不斷創新與完善，數據的存儲更加方便、安全，大數據時代也由此到來。借助先進的信息化技術，實現各個家庭、企業以及個人的信息數據收集，并且做好數據的挖掘與存儲工作。通過數據深入挖掘和處理，可以使銀行風險管控、交易識別、客戶挖掘、服務改進等多個方面的工作更為高效、精準，為銀行經營管理提供有力的支撐。此外，銀行在前沿科技上的競爭越發激烈，銀行做好、做優信息化系統的建設工作、利用好大數據精準判斷、迎合消費者偏好，緊跟時代的發展腳步，結合自身情況，因時制宜、因地制宜做好經營管理、風險控制、客戶營銷、市場開拓等工作，才能在時代的洪流中激流勇進，創造出更高的經濟價值與社會價值。

2 銀行應用大數據優化經營管理基本特點

銀行通過利用大數據技術的方式，做好基礎設施的建設工作，能不斷推動銀行各項業務的創新，也能不斷提升風險管控水平。目前，大數據技術的發展與進步發展到了戰略高度，銀行在實際的運營管理中，也逐漸意識到了應用大數據技術的重要意義。其具有平臺數據容量大的優勢，能完成海量數據的收集以及管理。這對銀行進一步做好信貸管理、柜面業務等工作具有重要意義。在此過程中，銀行電子金融服務系統會產生許多非結構化數據，如人臉識別、指紋等。銀行整體的數據結構比較復雜，在移動互聯網的發展階段，非結構化、結構化數據呈現出了爆發式的增長趨勢，對其進行加工、分析，提取有效數據，可為風險識別、客戶分層管理、客戶偏好分析、經營策略等工作提供可靠支撐，發揮出數據價值，進一步實現數據資產保值增值的目標。

3 銀行應用大數據優化經營管理的SWOT分析

3.1 擁有的優勢

銀行在運營發展階段，創新優化管理體系，能在成本管理、營銷管理以及風險管理等許多方面發揮一定的優勢。首先，隨著信息化技術的持續發展，銀行機具替代率越來越高，人工成本得到有效降低。基于云計算技術與能力顯著提升的背景下，云計算系統中的數據都會在云端中進行保存，并且減少銀行基礎設施、存儲數據與處理數據的成本支出。其次，發揮出一定的營銷優勢。銀行通過不斷挖掘海量的數據，逐步了解客戶的基本行為特點、靜態特點、傾向等不同的層次，對客戶進行分層聚類，偏好分析，建立起完善的客戶體系，對客戶進行更為精準與個性化的服務。同時，通過對客戶上下游之間關系進行分析，能直觀了解客戶之間存在的業務往來情況，挑選出潛在客戶，進一步提升營銷精準度與綜合服務效率。最后，具備風險管理優勢。在開展風險管控工作的過程中，要想提升風險管理力度，需要合理利用大數據技術的優勢，提前識別并且判定風險，及時進行財務預警，提升整體的管理質量。

3.2 存在的劣勢

大數據的發展時刻考驗著銀行科技發展水平，同時對具有專業素質的數據分析人員需求增多。國有五大行具有資金雄厚的天然優勢，這決定了其可以投入更多的研發成本精進科技水平、購買大數據處理設備、吸引大數據專業人才。而地方性銀行受地域及資金的限制很難在設備上趕超大行，引進大數據人才更是難上加難，尤其是對中西部地區中小銀行而言，數據共享情況不佳。各個銀行都有自身的系統，從自身的獲利角度考量，數據成為商業價值的體現，共享困難，從而大數據整體系統性不強，局限大數據分析工作，也有可能造成數據壁壘，使得銀行呈兩極化發展態勢。

4 銀行應用大數據優化經營管理策略

4.1 擺脫商業銀行業務同質化窘境

目前，我國商業銀行的主要利潤來源是利差收益，主要業務依然是存、貸款。在商業銀行競爭加劇和監管政策趨緊、利率政策逐漸放開的背景下，多渠道開辟、發展利潤渠道顯得至關重要。這就對結合客戶的需求進行特色產品研發提出了更高要求。大力發展大數據技術，加強對數據的準確分析、共享，找到利益共存點，有助于銀行發展中間業務，提供差異化產品，提高市場競爭力。

4.2 精準分析客戶偏好，開辟發現藍海市場

在應用大數據技術的階段，銀行應當注重發掘潛藏的價值。商業銀行可以利用收集到的大量客戶數據開展聚類分析，從中了解數據蘊藏的基本特性，為銀行進行市場細分提供重要的參考，為經營決策提供有效數據支撐，為市場開拓提供關鍵線索。通過精準分析客戶偏好，發揮大數據技術優勢，進而獲得潛在的新客戶，了解銷售的基礎目標。在推進大數據技術的階段，創新金融產品，開辟并且發現藍海市場，為客戶定制高質量的服務。在對海量數據進行預測分析的同時，完善策略模型，了解客戶的行為特點與消費習慣，實現多渠道的銷售。從客戶行為特點中分析出客戶潛在需求，挖掘開辟藍海市場。

4.3 樹立大數據理念，重視大數據工作

黨的十九大報告中明確指出，走中國特色新型信息化、現代化、工業化道路的發展目標，信息化建設逐漸上升到了國家戰略發展的高度。銀行的管理層需要對大數據資源在銀行戰略轉型中的地位入手，從以下三個方面入手，樹立良好的大數據管理理念：①培養銀行良好的大數據處理能力，并且以銀行內部的各項數據為核心，借助大數據鏈條中的社會化數據，形成相對統一的管控標準，實現規范化的融合與管控。以大數據思維影響相關人員，實現再造業務流程的目標，完成非結構化數據的轉換工作，提供決策性的數據與信息。②銀行利用大數據技術，開展一系列的數據治理工作，能顯著提升數據管控質量。在進行大數據分析的過程中，需要了解到數據管理的含義，還需要加快數據標準化管理體系的建設速度。在優化數據構建規劃的基礎上，實現全生命周期的數據管控，對各項數據費用使用進行規范化管理。采用建設多維度數據倉庫的方式，針對過于分散的信息與數據，按一定標準做好信息的分類與存儲工作。此外，做好數據查詢平臺的建設工作，務必要滿足各個部門查詢數據的需求，積極響應數據監督管理平臺的數據審核要求。③銀行完善大數據管理平臺，結合實際情況，制定科學化的管控計劃，在內部建立大數據業務部門，以此實現對數據的集中化管理，確保數據分析的及時性與真實性。在建立大數據工作小組之后，收集商業銀行的內部與外部信息，優化大數據管理體系。