銀行應用大數據優化經營管理策略淺探

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［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

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。

4.4全面整合銀行內外部數據，建立大數據平臺

隨著大數據技術的持續進步與發展，傳統的數據庫建設無法做好半結構化數據以及非結構化數據的處理工作。因此，借助大數據分析平臺，整合內部的自然數據十分重要。在做好銀行數據分析工作的同時，提升決策效率。銀行不僅需要做好內部資料的整合工作，還需要了解客戶的賬號信息、年齡信息、收入、資產狀況以及屬性資料等，還需要從客戶的消費愛好、行為信息、交易類型等多方面入手。在完善信息化技術平臺的同時，整合各個部門的相關信息，分別完成多個渠道的數據收集工作，優化銀行數據分析系統。此外，借助外部社會化的數據，銀行需要更加注重數據的積累與收集，突破傳統數據的界限，實現與電商企業、網絡平臺的協作與溝通。借助微博、微信平臺等新興工具，做好整合客戶渠道的工作，了解其實際需求，打造良好的銀行品牌形象，拉近與客戶之間的關系。對于中小型商業銀行，探索更多獲取數據路徑，突破數據壁壘，試圖達到銀行間數據共享。

4.5加強風險控制

銀行靠經營風險為生，做好風險管控工作是銀行持續健康經營的前提。采用大數據擴容的模式，對半結構化數據以及非結構化數據進行把控。在進一步完善大數據風險預警體系的同時，收集更多的數據信息。在實現外部信息與內部信息融合的基礎上，做好金融信息數據的長期積累分析工作，還要提供更多的數據，避免出現信息不對稱的風險問題。搭建風險管控模型，借鑒業內同行的做法，設計與發展目標匹配的模型，更改機械能配置參數，進行充分的參數檢驗，確保風險模型的有效性。

4.6加強信用管理

對于銀行的貸款決策來說，會受到信用風險管理工作的影響。銀行需要采用數據以及人工結合的模式，發揮大數據挖掘技術的優勢，真正的整合內部與外部的信息資源，并覆蓋全體客戶、機構等，做好產品的實時監測與分析工作，進而不斷提升信用風險預警能力。利用大數據技術，做好貸款前、貸款中、貸款后的管理。在做好貸前風險識別的同時，做好客戶的審批工作，結合行業內的信用數據庫，評級系統等，更加精準地判斷客戶可能存在的違約風險。借助大數據技術，實現自主化的審批，并以風險控制模型自動審核為核心，人工審核為輔助。在做好貸款后風險動態化監督的時候，銀行還需要從資產質量、信貸投入等方面入手，建立信用風險監測體系。

5結論

隨著大數據技術的不斷發展，對傳統的金融發展體系產生了較大的制約。大數據技術能夠在一定程度上推動傳統銀行業的持續進步，并加快銀行的轉型發展速度。銀行進一步健全經營管理制度，完善基礎設施，建立信息化平臺，實現各個系統的融合，能為各項業務的順利開展提供可靠數據支撐與保障。在創新服務模式、發展體系的過程中，將銀行建設渠道與客戶體驗服務結合，從根本上了解客戶金融需求以及消費需求產生的變化，提供多元化的產品。在做好風險管理與安全管控工作的基礎上，確保信息數據的安全性，不斷加強監督力度，確保數據合法、合理、高質、高效利用，全面提升銀行的綜合競爭力。

參考文獻:

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［3］晏鴻萃.大數據賦能中小型商業銀行提升市場競爭力［J］．時代金融，2020(21):60－61.

作者:漆紅兵 單位:對外經濟貿易大學