零售銀行業務在大數據時代的機遇與挑戰分析

中國農業銀行股份有限公司那曲分行 尼瑪吉

如今，新一代信息技術發展速度極其迅猛，大數據、互聯網及人工智能等正逐步滲透各行各業，為社會發展、國家治理及人民生活帶來了極其深遠的影響。零售銀行屬于與百姓日常生活及國家金融安全密切聯系的行業，在大數據時代面臨著巨大的挑戰。目前，如何使用大數據令傳統零售銀行業務煥發生機，已成為各家零售銀行發展時面臨的焦點。因此，需要廣大零售銀行能意識到自身銀行在大數據時代發展時面臨的各種挑戰，并把握大數據時代帶來的機遇，在此基礎上制定行之有效的優化策略，促使傳統業務轉型，為零售銀行客戶提供滿意服務，進而增強銀行發展的實力與利潤水平。

一、大數據時代概述

大數據概念最早成型于2000年，主要指海量數據的集合。大數據指比傳統典型數據庫軟件工具所收集的數據容量更大的數據集。伴隨當代數據技術迅猛發展，大數據已成為各行各業極其重要的信息資產。如今，在我國零售行業發展過程中，大數據發揮了巨大的作用，大數據在我國金融領域的應用，主要可以從非銀行金融機構、傳統商業銀行及互聯網銀行等方面進行分析。以非銀行金融機構為例，螞蟻金服等借助電商平臺，積累客戶信用數據，收集行為數據，結合網絡數據模型等先進的技術判斷客戶融資需求和真實性，最終提供相關業務。又如，互聯網銀行在最近幾年較為流行，由于缺少實體網點，加上人力資源極其有限，過度依賴數據。以微眾銀行為例，其極其依賴騰訊數據的優勢，雖然推出了“微粒貸”等小額貸款產品，累計發放了數百萬貸款項目，展現了數據風控技術的優勢，但其業務服務質量遠低于傳統商業銀行的平均水準。由此可見，在大數據時代，零售銀行業務的創新發展空間較大，仍需持續研究大數據時代為零售銀行業務帶來的機遇及挑戰，這樣才能切實展現大數據在零售銀行發展時的作用及價值。

二、零售銀行業務在大數據時代的機遇與挑戰

（一）零售銀行業務在大數據時代的機遇

首先，進入大數據時代后，我國金融領域的監管效率和水平有所提高，金融風險監管已被提升至中央層面，推行常態化金融風險監管方案。隨著監管趨勢的嚴峻化發展，為非銀行金融機構帶來了巨大的壓力。比如，螞蟻金服曾表示在公司業務發展過程中，會持續調整業務內容，主要原因在于，支付服務、信用評級以及小額貸款等業務的監管壓力越來越沉重。為此，針對一些管理相對規范、制度足夠完備且資金極其雄厚的零售銀行來講，監管環境的變化，為零售銀行重新搶奪業務提供有力的窗口。

其次，零售銀行發展業務時，具有得天獨厚的大數據技術使用優勢。對零售銀行來講，大數據能夠增強銀行的商業價值。零售銀行具有強大的數據優勢，在零售銀行辦理各項業務時，會產生海量的數據且數據密集度較高。比如，理財、繳費、工資、貸款等，而且涉及眾多的數據、錄像、錄音等各種各樣的半結構化數據以及非結構化數據。同時，零售銀行還具有資金優勢及技術優勢。零售銀行非常重視在科技資源方面投入更多資本，具有優良的信息化基礎以及科技研發實力。

最后，逐步顯現了長尾客群的金融價值。在傳統金融服務過程中，零售銀行是提供金融服務的主要供給者。然而在具體發展過程中，經常受成本因素以及資源條件的制約，通常以“二八定律”為原則，為貴賓客戶提供高綜合價值服務，使廣大的“長尾”客戶金融需求被嚴重的壓抑，難以得到釋放及滿足。然而，進入大數據時代后，第三方機構牢牢把握了“長尾”客戶群的發展規律，利用大數據技術優勢，拓展這一客戶群體的潛在價值，進而增強零售銀行競爭主動性和實力，保障零售銀行降低成本、降低風險，提高服務效率，為“長尾”客戶群提供更優質的服務，最終釋放“長尾”客戶群的金融價值，為民生銀行發展而助力。

（二）零售銀行業務在大數據時代面臨的挑戰

一方面，零售銀行的數據基礎相對薄弱。在我國大多零售銀行發展過程中，普遍存在數據質量較低的問題，主要體現在并未統一客戶信息以及相關數據，而且輸入數據入口偏多，儲存的數據極其分散，欠缺統一的數據管理機制以及同步機制。

同時，零售銀行業務數據完整性和精準性明顯不足，存在大量的冗余數據，而且數據治理工作具有較大的迫切性。在數據分類以及整理加工數據時，能力明顯不足，使數據分析結果精準性偏低、可用性不高。

另一方面，零售銀行數據安全規范有待明確。在收集數據、儲存數據、管理數據以及應用數據過程中，普遍存在規范程度不足且欠缺監督的問題。零售銀行關于數據安全以及合規性的要求雖然要比其他行業更高。但仍主要通過銀行的自我管理及自我約束得以實現，欠缺完善的監督管理機制以及安全防范措施。由于整體的數據安全防范標準極其模糊，極有可能導致零售銀行在發展過程中因人為因素，觸碰法律底線以及監管準則，進而出現業務風險或聲譽風險[1]。

三、零售銀行業務在大數據時代下的優化策略

（一）運用大數據技術細化業務經營力度

首先，零售銀行在發展業務以及創新業務過程中，要重視針對現有的銀行客戶畫出精準畫像。只有優化客戶畫像，引進外部數據，才能強化銀行客戶數據治理效果，真正提升客戶數據質量。在繪制客戶畫像時，要為客戶貼上相關的標簽。以資產規模為核心標準，對客戶進行分類，進而優化多維數據，創建豐富的分類體系，掌握不同客戶在不同生命階段和財富階段的相關動態。

其次，展現大數據技術的應用效能，構建適合零售銀行發展業務的數字營銷體系，有效地對接線上以及線下的渠道，應用人工智能技術與大數據技術真正分析用戶交易信息、資金信息、位置信息變化情況，并且進一步完善分析模型，了解客戶的潛在需求和客戶能創造的價值，將其與零售銀行金融產品以及金融模型相互匹配。通過精準有效的渠道，選擇客戶喜聞樂見的方式，在最適宜的時機精準地為客戶推送產品及服務，進而提升零售銀行業務營銷成功率。同時，這一過程中要重視全面挖掘零售銀行客戶的價值，關注客戶生命周期，創建嚴謹的價值評估體系。通過大數據智能篩選高潛力的客戶人群，并通過精準營銷以及搭配有效的服務手段，提升零售銀行客戶的活躍度，并加強產品交叉銷售率。

此外，零售銀行需要注重創新本行的零售產品和服務，使用數據挖掘技術，針對不同場景下的用戶現實訴求加以分析，設置一些針對性的產品。把產品融入不同客戶的生活和工作過程中，保障金融服務體現在無形過程中。同時，要進一步優化數據網貸，分析客戶不同數據，優化數據模型，創建線上自動授信以及秒級審批、自動化貸款等多元化網貸產品。當然，還需要為客戶提供投資顧問服務，注重優化資產配置，結合大數據技術進一步了解客戶以及投資標實際狀況，展現趨勢預測模型的作用，實現覆蓋客戶個人全投資領域的智能資產配置服務以及投資顧問咨詢服務。

最后，零售銀行要重視針對本行內的所有產品進行精準定價，使用大數據分析工具，結合市場、同行以及成本等不同信息，全面預測金融產品的價格。在適宜范圍內，面向不同類型客戶制定差異化定價方案及營銷策略，以便能平衡市場、收益成本以及新客戶資源等多種因素，防止零售銀行在發展時出現無法覆蓋成本或者競爭實力不足等問題。

（二）以大數據技術進一步完善風險控制體系

首先，零售銀行發展時要重視嚴格的防范數據風險。設置橫跨不同業務條線、業務系統、業務渠道的數據風險防控機制與平臺。展現大數據技術的作用，全面性地分析客戶交易行為特點和關聯信息，增強對可疑交易以及業務風險主體的辨識能力。面對監管關注點以及案件高發點、市場熱點，需要全面提升針對重點場景和業務領域的風險防范能力，及時發現風險，在最短時間內高效處置風險。

其次，要重視分類處理各種風險，把風險管控工作由產品維度朝向客戶維度這一方向改變。優化基礎數據，創建風險分級的相關模型，明確客戶的風險等級，并應用大數據技術分析零售銀行客戶極有可能出現的各種風險，精準評判等級，預測不同等級客戶在辦理不同業務時極有可能出現的風險概率，有效預防風險、防控風險。

最后，強化合規檢查。使用大數據技術，實時分析及監控零售銀行網點狀態，及時排查以及糾正零售銀行業務網點存在的不合規行為和現象，保障零售銀行在辦理業務時，能夠符合相關監管要求，提高零售銀行每一名職工合規經營以及合法辦理業務的意識。

（三）深化大數據技術并有效運用

首先，在零售銀行發展過程中，不可忽略大數據技術的優勢，依靠大數據技術優化原有的運營管理模式，創新業務發展目標及確定新的業務發展方向。從優化業務流程這一方面入手，深度剖析零售銀行所處理的各項交易數據，明確威脅客戶操作體驗的具體痛點。采用高效的技術手段，優化中間交易相關環節，完善驗證環節和錄入環節，進而增強零售銀行業務操作流程的流暢性以及智能性，強化每一位來到零售銀行辦理業務的客戶的體驗感，增強其滿意度[2]。

其次，要細化處置零售銀行業務渠道，增加管理力度，發揮大數據的優勢，提升零售銀行業務系統及業務渠道的統籌管理能力。一方面，要重視強化線下渠道管理，使用大數據技術，分析各網點數據，結合網點業務特點、區域業務規模、客戶群體等，全面分析零售銀行客戶，提高精細化管理水準。另一方面，要重視統籌線上渠道，全面分析每一渠道的熱門交易特點，并且了解活躍客戶群體的現狀，為不同層級的用戶提供針對性銷售方案及金融服務。

最后，在零售銀行條件允許的情況下，設置大數據實驗室。積極向優秀的零售銀行“取經”，展現大數據實驗室的作用，優化大數據方案，推廣大數據挖掘技術，并創建零售銀行用戶及業務的分析模型。在零售銀行大數據實驗室中，應招收統計人才、科技人才、管理人才、業務人才、法律人才，發揮不同專業人才的實際作用。在真正推廣方案前期，要進一步驗證方案的可行性，并且合理評價零售銀行業務項目風險以及收益，以保障所推出的每一項業務都能順利落地，為零售銀行未來發展帶來更可觀的效益。

（四）培養相關專業人才

首先，零售銀行要積極追上大數據時代的發展趨勢，重視增加投入，尤其是在人才培養及隊伍建設這一方面的投入。制定以客戶經理產品經理為核心的培養方案與體系，實施注冊認證制度以及動態考察淘汰機制，保障零售銀行內部形成良性的競爭氛圍，確保零售銀行的專業人才隊伍更具專業實力及競爭能力。同時，分類引進高端人才，并增加對零售銀行內部風險控制人才、營銷管理人才、金融產品研發人才以及相關法律人才的培養力度。零售銀行可以與當地的高校保持密切的合作關系，及時將銀行內部職工送入到高校研修；或者是從高校內部相關專業聘請專業講師，為零售銀行內部在職職工展開培訓活動，持續提高零售銀行內部人才質量[3]。

其次，在培養專業人才基礎上，增加相關人才使用數字化技術的能力，并提高其風險控制水平，確保其能提高大數據處理技術，致力做好本職工作，并養成優良的風險控制意識。

善于操作人工智能技術，通過相關技術及專業經驗識別客戶身份，優化銀行業務風險識別工作效率，為目標客戶提供優質的服務方案，并與目標客戶實時互動，發揮專業所長，維持客戶關系，積極拓展更多客戶，實現個人價值的同時，為零售銀行未來發展創造更多經濟效益。

四、結語

綜上所述，對零售銀行來講，大數據的最大價值在于分析銀行辦理業務、管理客戶過程中出現的海量數據，并儲存這些數據。為此，在零售銀行處理業務和創新業務過程中。要重視結合本行實際情況，針對本行客戶、本行產品、渠道、風控能力、銷售情況、營銷水平等展開全面分析，了解本行優勢與弊端，進而發揮大數據優勢，抓住大數據時代帶來的機遇，持續加強自身的核心競爭實力。同時，零售銀行要重視整合內部資源及外部資源，始終以銀行客戶為中心，保證客戶能隨時隨地享受到最優的金融產品以及服務，進而增強零售銀行客戶好感度，提高客戶忠誠度及黏性，令零售銀行發展實力得以提高，在銀行業界內搶占更大的市場份額。