大數據技術在普惠金融發展中的應用

呂知新

（內蒙古廣播電視大學，內蒙古 呼和浩特 010011）

隨著國內外經濟形勢的變化，金融行業發展趨勢瞬息萬變，普惠金融實現了較好的發展，加上日益完善的互聯網大數據基礎設施，普惠金融的發展迎來了黃金時期。對于各大商業銀行而言，基于數據倉庫管理和分析，能夠實現高效的數據統計、分析及評估，在業務發展、市場營銷、資產負債管理以及客戶關系管理決策等方面都有了明顯改善。以大數據為核心，推動發展數據金融，能夠準確把握客戶的需求和金融市場的發展，能夠更具針對性的開展金融服務，促進實現普惠金融的進一步發展。本文基于大數據技術在金融機構的應用，積極探索大數據對普惠金融發展的影響，為金融機構發展普惠金融業務提供理論支撐。

一、大數據技術特點和應用邏輯

1.大數據技術特點

（1）降低信息獲取的成本

信息的獲取是需要付出成本的，而提高獲取信息的效率，就能夠降低成本，創造更大的價值。大數據技術的存在和應用，能夠更加容易并且及時獲取信息，降低了信息搜集的成本。

（2）為企業決策提供數據支持

企業在生產和經營的過程中，會產生交易數據，并以結構化數據的形式進行保存，在應用這些數據的基礎上，結合企業自己經營形成的績效數據對比分析，為企業的決策提供支撐，大數據技術的應用就是為決策提供更多可供參考的價值。

（3）消費行為的分析

市場營銷理論指出了要對不同消費群體進行細分，而進行消費群體細分，需要通過龐大數據的分析，企業對大數據的分析來區分不同的消費群體，并進行差異化制定產品和服務，最大限度滿足不同消費群體的需求。

（4）科學有效的分析優勢

在很多企業生產經營的活動中，主觀的、經驗性的商業決策隨處可見，這樣的決策行為會面臨著決策失誤的風險。隨著現代商業管理理論的發展，企業決策活動開始應用大數據的分析方法，避免了傳統決策行為出現失靈的現象。大數據分析方法是在算法的基礎上，對企業經營數據進行科學的分析，能夠優化企業的決策行為，根據不同時期的客戶的需求和市場變化，制定出最優的價格策略，提高企業的競爭力。

2.大數據技術應用邏輯

對于銀行金融機構而言，基于大數據技術構建分析平臺，能夠實現客戶價值分析、預測分析、序列發現分析及交叉銷售分析等功能，通過對客戶數據的整合，對客戶特征實現重新分類和標記，形成決策依據，大數據應用數據架構模型圖1所示。

圖1 大數據應用數據架構模型

（1）客戶價值細分

應用大數據進行客戶價值分析，能夠很直觀地了解到客戶對銀行的貢獻程度，以此作為標準細分出優質客戶和最具盈利價值客戶，便于銀行更好地開展經營活動。

（2）客戶需求挖掘

通過對數據挖掘，構建預測模型能夠選定出目標客戶，對目標客戶的信息和歷史交易數據進行分析對比，能夠預測出客戶的金融需求，這些信息對于銀行針對性地開展營銷極具價值，能夠有效降低營銷成本。

（3）客戶行為分析

獲取到客戶資源后，通過對數據分析來分析客戶行為，分析客戶購買和消費偏好，預測客戶的需求和行為，并做到客戶量身定做產品和服務，實現針對性的營銷，并且提高價值客戶的忠誠度。

（4）客戶需求匹配

對大數據的分析，能夠進行客戶價值分析、交叉銷售分析，了解客戶存在哪些預期價值，并推出組合金融產品和服務來滿足客戶需求，在做好客戶關系的同時，進一步提升客戶價值。

二、大數據技術在普惠金融應用中的不足

1.一致性不足，數據量少

我國的征信業起步較晚，目前還存在一些布局的缺陷，最突出的就是覆蓋率不足，另外，現有的征信系統能夠提供的信息維度十分單一，對于營利法人的信用數據，需要在銀行、工商行政管理、稅務以及海關等諸多部門的征信系統中獲取。這對于大多數小微企業和個體經營者來說，所起到的作用微乎其微，這種現狀的改變是需要時間的，對于市場經濟和商業社會來說，是經濟制度的缺陷。

2.可靠性不足，數據安全性低

目前我們所接觸到的信息，可以細分為共享信息、專有信息和私密信息。共享信息存在價值的基礎是真實性，必須維護其權威性。專有信息的價值在于歸屬，因此對于知識產權的維護也是刻不容緩。而私密信息的價值在于可靠，其信息安全是核心。在當前的數據結構下，對于共享信息的真實性是很難考證的，難以確認專有信息的知識產權，私密信息的安全性也是一個非常嚴峻的問題。如“E租寶”通過偽造信息，以假項目、假承租以及擔保手段非法募集資金高達700多億元，數據信息的可靠性不足、安全性較低在很大程度上會阻礙普惠金融的發展。

3.合規性不足，法律不夠完善

大數據技術的應用，正逐步將個人信息、法人信息等信息資源納入到不同的數據庫中，對于個人信息濫用屢禁不止，目前仍然存在個人信息買賣的交易，這讓很多人開始擔憂個人隱私安全，也對大數據技術的應用保持著懷疑態度。包括個人信息、法人信息，納人各式各樣的數據庫，與此同時個人信息濫用屢禁不止，包括過度收集個人信息，擅自披露個人信息，甚至非法買賣個人信息，這引起了人們對于隱私保護的深切擔憂。但在此要強調的是，有關個人信息保護的法律也在逐步完善，法律規定自然人的個人信息受法律保護，不得非法收集、使用、加工和傳輸個人信息，不得非法買賣、提供或者公開他人個人信息。這一系列法律條文的實施，對推動個人信息的保護起到了非常重要的作用，但是在實際落實的過程中有待進一步加強。

三、大數據技術在普惠金融應用的策略

1.大數據技術在普惠金融客戶關系管理中的應用策略

（1）運用大數據技術進行客戶分層

銀行等金融機構，依托長期經營所產生的信息數據，如客戶個人信息、收入情況、生活方式以及消費金融產品的歷史記錄，利用數據庫系統和大數據信息挖掘技術，對掌握的信息進行分析和利用，實現對客戶的深度細分。

各銀行可以結合自身的實際情況，結合自身的發展定位以及普惠金融的目標客戶群體，如針對“三農”領域，要大力發展移動互聯和大數據技術，降低成本為廣大的“三農”客戶提供優質服務，積極拓展潛在客戶，豐富農村金融產品種類，提高服務質量；如針對小微企業和個體工商戶，為了緩解這一類經營主體融資難的問題，銀行金融機構通過積極創新金融產品，以滿足小微企業在信貸、結算、查詢咨詢等方面上比較多樣化的需求；再如針對于社區居民的金融服務，積極發展社區金融，提高社區金融服務質量，主動創新金融科技，做好移動社區金融品牌，改善社區金融服務。

（2）運用大數據技術提供增值服務

商業銀行基于大數據技術，對金融客戶的金融交易行為、交互行為等指標進行分析，能夠幫助銀行對客戶群體的興趣偏好進行分析，對預期的消費趨勢進行判斷，進而能夠針對性地設計和推出個性化的金融產品，滿足客戶的需求，提高客戶關系效率。

2.大數據技術在普惠金融精準營銷中的應用策略

依托大數據技術，對普惠金融目標客戶的收入狀況、業務類型、行為偏等信息進行加工處理，以提高對客戶群體的喜好分析，了解目標客戶群體的消費行為和金融需求，開展精準營銷，具體的營銷模式如圖2所示。

圖2 大數據技術應用下普惠金融精準營銷流程

對客戶行為的分析，需要大數據技術的支持，普惠金融的發展需要從各種渠道收集客戶信息，進行整合、分析和應用，最大化滿足客戶的個性化需求。

（1）大數據技術在實時營銷中的應用

所謂實時營銷，是指對不同消費群體的客戶針對性地提供產品和服務，客戶在消費過程中所產生的數據信息，銀行收集這些信息進行分析，了解客戶的行為偏好，以此不斷完善產品和服務，以最大化地實現產品的適應性。大數據技術在普惠金融實時營銷的應用上，需要在感知階段、分析階段和適應階段進行合理布局。

首先，感知階段。銀行等金融機構針對普惠金融產品的營銷記錄，進行大數據挖掘，能夠從中篩選出非常有價值的客戶信息，這些信息能夠分析出客戶對普惠金融產品的需求和期望。其次，分析階段。根據所獲取的大數據信息，進行分析計算，能夠對現有的普惠金融產品的短板和不足進行分析，有助于針對性地改善產品，降低成本支出，以增強普惠金融產品的市場競爭力。最后，適應階段。銀行等金融機構在進行普惠金融產品設計的過程中，需要基于信息科技和大數據技術，增強產品和市場競爭力，通過大數據的動態分析，對產品和服務進行改善和調整。

（2）大數據技術在交叉營銷中的應用

所謂交叉營銷，是指銀行業在與客戶進行交易的過程中，會產生交易數據并被保存下來。這些交易數據極具價值，能夠幫助銀行更好地了解客戶的行為偏好、消費喜好，以便于針對性地推出相關產品和服務，進行營銷活動。銀行在經營的過程中，已經積累了大量的客戶數據資料，引入大數據進行資料整合關聯分析，進而高效地發掘更多的潛在客戶，了解他們對普惠金融的需求，針對性地開展交叉營銷。

3.大數據技術在普惠金融信貸管理中的應用策略

（1）大力推動大數據征信平臺建設

各銀行金融機構要充分重視大數據技術的應用，推動消費類、信貸類產品的研發，并積極推動普惠金融征信平臺的發展，實現銀行普惠金融相關資產和業務的健康迅速發展。

要積極加快普惠金融征信平臺建設，加強與外部機構的合作，利用其他機構在數據采集、數據挖掘、評分模型、征信報告等方面的優勢，為本行的普惠金融征信平臺提供更多的數據信息支持，通過對大數據信息的分析和整合，能夠準確找到目標潛在客戶，以此進一步推動產品和服務過程的創新，以及推動普惠金融資產業務創新和審批大有裨益，后期在此基礎上探索銀行內部的普惠金融征信平臺。積極創新普惠金融資產類產品種類，對于需求越來越多樣化的目標客戶，在現有征信平臺的基礎上，加快研發普惠金融信貸產品體系，以培養新的營收增長極。同時，還需要結合實際情況，與目前所推出的其他金融產品進行對比分析，對普惠金融市場產品的利率、金額等要素進行設置，提升普惠金融產品等市場競爭力。

（2）運用大數據技術進行有效風險控制

大數據的應用，在開展風險管理活動中能夠獲取到足夠的信息數據，能夠有效避免由于信息不對稱、數據獲取維度窄、效率低下等問題。銀行等金融機構通過整合客戶交易行為數據、社交數據、教育數據等各項數據，對客戶進行信用風險分析和評估，并生成資信報告，篩選出優質客戶。同時對于借款的客戶，通過設計定好催收模型和對客戶賬戶資金變動的實時監控，在整個的授信決策、貸后管理等環節都能夠發揮出重要作用。

大數據技術的應用可以覆蓋到信貸的全過程，從貸前的調查、貸中審批到貸后管理全過程，有了大數據技術的應用，可以實現更有效的風險管控，對銀行防范經營風險大有裨益。對不同客戶的風險特征進行大數據識別，對存在較大的風險隱患績效跟蹤和預警，能夠第一時間消除風險隱患，確保普惠金融資產業務的有效風控。

圖3 大數據風險控制流程

四、結語

大數據不僅僅是海量的數據，還是數據的高效利用，基于大數據發展的普惠金融，表現出了非常可觀的發展前景。因此在實踐中，要綜合考慮普惠金融的技術特點，充分利用大數據的技術優勢，為普惠金融的發展提供更多的支持。