淺談大數據技術在商業銀行零售業務中的應用

摘要：隨著大數據分析與挖掘技術的不斷成熟，商業銀行對大數據的應用也越來越豐富。零售銀行業務作為銀行提高市場競爭能力的關鍵，與大數據的結合越來越緊密。商業銀行應當準確把握目前零售業務所存在的問題，利用大數據技術在零售業務不同領域深入挖掘和創造數據價值，從而促進零售業務的全面發展。

關鍵詞：大數據技術；商業銀行；零售業務

前言：

信息技術與金融業的融合使得大數據金融成為金融業新的發展趨勢。在大數據金融下，商業銀行也需要順應這一趨勢，充分利用大數據技術對商業銀行的業務形式、客戶管理、風險防控等內容進行改革創新，構建商業銀行體系內的大數據技術平臺，搭建起大數據信息庫，從而有效發揮大數據技術優勢，實現商業銀行的信息化、智能化發展。

1 商業銀行領域內大數據技術應用的概念

大數據與傳統數據不同，其是一般數據庫軟件難以獲取、存儲、管理和分析的大容量數據，其最重要的特征是數量龐大、種類繁多、價值密度低、信息更新快。大數據技術主要是指數據挖掘技術和數據分析技術，對于企業來說，技術人員通過對銀行相關信息的關聯搜集、集中整合，并結合一定的數據分析要求，對數據進行分析，挖掘數據背后的價值。

在商業銀行中應用大數據是指利用大數據分析技術對商業銀行中的信息進行深入挖掘，獲取關于客戶、業務等方面的信息并進行加工處理后進行再利用的過程。商業銀行日常經營活動中所涉及的信息類型包含了自助終端、網上銀行、手機銀行等渠道形成的信息，且信息多呈動態化、實時化變動，結合不同的對象及背景對數據進行劃分整合之后，可以形成商業銀行的數據信息庫，從而為商業銀行制定發展戰略、營銷策略、日常經營等提供參考。

2 商業銀行零售業務發展的現狀

2.1 商業銀行零售業務的特點

商業銀行零售業務相較于其他業務類型來說，具有以下幾個特點：一是零售業務需求多樣。零售業務面對的消費者群體更加多樣化，既有個人也有企業，尤其是針對個人，不同財富層次的客戶對業務的需求也有所不同，隨著消費需求的多樣化發展，零售業務也朝著更加精細化的方向發展，傳統網點服務模式也直接向網上銀行、手機銀行等新型方式拓展。二是風險分散。零售業務的客戶多為個人或家庭，這些對象分布廣泛、數量眾多、且層次較多，因而零售業務的資金交易呈現出了分散性特征，相應的銀行所面臨的風險也被從整體上分散開來，這樣就在一定程度上保證了銀行的安全性。三是發展潛力大。傳統銀行主要依靠利差獲得利潤，但是隨著利率市場化的發展，銀行的盈利能力朝著低資本消耗方向發展，零售業務能夠更好的應對銀行經濟的周期波動，從而實現銀行的穩定性發展。

2.2 商業銀行零售業務發展存在的問題

目前零售業務雖然呈現出了多樣化、個性化的發展趨勢，但是面對第三方支付平臺、金融脫媒的影響，零售業務也受到了一定程度上的沖擊。具體來說，零售業務所面臨的問題主要反映在：一是營銷手段同質化嚴重。商業銀行對銀行業務發展的整體規劃不足，在業務范圍、業務流程、服務模式等方面趨同，導致市場競爭的日趨激烈，嚴重影響了商業銀行服務質量的提高。而造成營銷手段同質化的根本原因在于商業銀行缺乏金融創新精神，品牌觀念淡薄。二是客戶管理粗放。商業銀行零售業務的客戶數量眾多，幾乎包括了所有經濟層次的個人與家庭，他們在地理屬性、消費偏好、經濟能力等各方面都存在差異，但是由于缺乏對客戶的精細化分類，導致零售業務客戶分類管理模糊，客戶市場得不到有效的劃分。特別是由于不同客戶對業務的需求不同，如果為他們提供一模一樣的服務，將導致客戶的需求得不到滿足，大大增加了優質客戶流失的可能性。三是產品類型相對單一。銀行零售業務產品的種類主要有存款貸款類產品、理財產品、信托類產品、基金類產品、保險類產品及銀行卡類產品。這些銀行產品的結構過于單一，各商業銀行之間存在一種無差異狀態，這不可避免會造成殘酷的價格競爭。

3 大數據技術在商業銀行零售業務中的應用路徑

3.1 大數據技術在業務模式中的應用

面對零售業務的特點及現狀，商業銀行應當利用大數據技術在產品管理、營銷管理等方面進行針對性的數據挖掘，將客戶需求與業務發展結合起來，適應市場及技術發展所帶來的變化。具體而言，商業銀行可以利用大數據進行產品開發和產品推廣。如在開發產品時，在網上征集消費者的意見，激發客戶的參與熱情，通過消費者的雙卡記錄及社交平臺上的信息進行產品數據分析，結合目前第三方支付平臺的優勢產品開發銀行產品類型。在進行產品推廣時，根據GPS定位信息獲取其實時位置，及時向該客戶推送符合其偏好，并在其所處位置的附近商家的優惠活動，實現精準化營銷；與客戶展開多渠道互動，線上銷售與線下銷售相結合，擴大客戶福利。在測評產品滿意度時，重視客戶對產品的反饋信息，在綜合不同層次用戶的體驗，全面評估產品和服務的客戶滿意度。同時商業銀行還要能夠打破數據邊界，建立起與社交網絡、電商平臺等的合作關系，積極建立數據共享機制，多渠道挖掘消費者信息，并將其與銀行內部信息相結合，為產品的營銷提供助力。

3.2 大數據技術在客戶管理中的應用

客戶管理是開展業務營銷的基礎，更是銀行制定發展戰略的基本參考數據。在大數據時代，銀行要充分借助大數據，全面了解客戶情況。大數據階段，商業銀行原有的結構化數據已不能滿足當前數據分析的要求，而將客戶的屬性數據、賬戶信息、行為偏好以及生活場景結合起來進行分析，形成更加清晰準確的客戶畫像。同時還要進行客戶精細化分類，并從中識別出關鍵客戶，尤其是優質客戶和潛在客戶。同時銀行還應當在客戶細分的基礎上深入挖掘客戶需求，維護長期的客戶關系。銀行必須要明確“以客戶為中心”的管理理念，要能夠從非結構數據中挖掘出客戶的行為數據，利用行為數據制定針對性的營銷策略，從而為客戶提供更為貼心的服務。另外銀行還應當從客戶消費心理出發，借助其他平臺如京東、蘇寧易購等網上平臺，對消費數據進行挖掘，總結分析消費者的支付傾向，從而發展相關聯的支付業務。

3.3 大數據技術在風險管控中的應用

銀行風險控制是保證銀行穩定發展的必要手段。在傳統的銀行內部數據庫模式下，銀行主要依據客戶的相關會計信息、信用記錄以及抵押擔保情況進行風險決策。這種風險管理模式所依據的信息數據不完全，缺乏實時效性，導致風險預測不準確。而基于大數據的應用，商業銀行零售業務的風險控制與管理發生了巨大的變化。大數據技術通過多渠道，對客戶的自然數據和行為數據進行采集、分析和整理，有效地降低了信息不對稱帶來的風險，并迅速挖掘出數據背后隱藏的風險信用因素，結合客戶行為分析、信用度分析以及會計數據分析，建立全面的風險防范體系，提高風險控制與管理的效率。

結束語：

隨著大數據技術的不斷發展，將會由越來越多樣化的信息被納入到數據分析范圍內，金融類信息的挖掘必將成為銀行業發展的新型武器。相較于其他金融機構來說，銀行占據著先天性的優勢如穩定的客戶群體、最全面的客戶資信信息以及較小的經營風險等。商業銀行必須要從自身的優勢出發，結合大數據技術的優勢，整合零售業務資源，挖掘客戶需求，將大數據技術真正運用到銀行經營過程中，充分發揮技術對經濟的促進作用。

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作者簡介：王平（1991年12月），女，河北唐山人，漢族，本科