隨著利率市場化的推進，長期處于“賣方”市場的金融行業將逐步轉變為“買方”市場，由“以產品為中心”向“以客戶為中心”轉型已成為商業銀行的共識。互聯網金融的實踐表明，真正“以客戶為中心”的創新需要建立在“大數據”的基礎之上。銀行如何利用“大數據”實現可持續性的發展？日前，廣發銀行副行長王兵就此話題接受了本報記者的專訪。他認為，要將大數據作為商業銀行的重要戰略資源，持續深化數據治理，將大數據作為商業銀行改革創新和業務發展的重要引擎，深化數據的網絡化運用，積極尋求外部數據支持，持續豐富數據維度。

記者：互聯網金融“來勢洶洶”，商業銀行正在失去傳統的優勢。而有人將“大數據”比作商業銀行應對挑戰的“利器”。對此，您怎么看？

王兵：隨著我國信息化進程的不斷深入，互聯網技術在金融領域的廣泛應用引起了行業、市場、社會和政府的高度重視。“互聯網金融”通過寫入政府工作報告而正式進入國家決策層的視野。當然，也有人拿互聯網企業的“新金融”與商業銀行的“傳統金融”去比較，并得出了諸如“商業銀行正在失去傳統優勢”的結論。

互聯網企業做“金融”的優勢在哪里？我認為，互聯網金融創新優勢的內核就是“大數據”。互聯網是一個典型的買方市場，每一個互聯網用戶都可以用關注度和點擊率來表達自己對任何一項互聯網產品和服務的意見，因此互聯網企業一直以來都非常重視跟蹤、記錄、收集和分析客戶在互聯網上的一舉一動，形成了大量有價值的數據，也探索出了行之有效的大數據分析方法。例如，百度是全球最大的中文搜索引擎，它可通過數據跟蹤客戶行為趨勢進而分析出客戶都在干什么、關心什么，甚至需要什么；阿里巴巴作為全球最大網絡商業平臺，可以比較精確地了解企業及個人客戶的在線商業行為和商業信用等情況；而擁有上億QQ和微信客戶的騰訊，則能比較清晰地定位每個客戶，知道他們是誰，有什么特點。以BAT（百度、阿里巴巴和騰訊）為代表的互聯網企業通過科學運用大數據技術，更高效地挖掘出客戶潛在的金融需求，從而才能不斷打造出“爆款”金融產品和金融服務。可以說，互聯網金融的崛起，是一種立足于大數據的創新式崛起。互聯網企業通過巧妙且接地氣的金融創新，不斷地拓寬商業銀行的創新眼界和思路。

十八屆三中全會提出，要“緊緊圍繞使市場在資源配置中起決定性作用深化經濟體制改革”，“推動資源配置依據市場規則、市場價格、市場競爭實現效益最大化和效率最優化”。隨著利率市場化進程的加速，長期處于“賣方”市場的金融行業將逐步轉變為“買方”市場，由“以產品為中心”向“以客戶為中心”轉型已成為商業銀行經營思維的改革方向。互聯網金融的實踐表明，真正“以客戶為中心”的創新是需要建立在“大數據”基礎之上的創新，商業銀行如果要應對挑戰，就一定要重新、全面、正確地了解自己的客戶，而大數據正是銀行所需的“神兵利器”。

記者：“大數據”對于商業銀行的意義何在？能給商業銀行帶來哪些影響？商業銀行的經營思維會發生哪些變化？

王兵：商業銀行要以大數據為武器來應對“買方市場化”的挑戰，首先需要意識到自身在數據方面的優勢和不足，然后再去思考如何利用大數據技術來揚長避短，促成經營目標和戰略轉型的實現。大數據對于商業銀行的意義，我認為，不應過分強調“大”，而是要將重點放在“數據”上。單從客戶規模來看，商業銀行中只有少數幾家國有大型銀行能夠和BAT比肩，像廣發銀行這類僅有數千萬客戶的中小型股份制商業銀行，做“大數據”的出發點和落腳點不在于客戶數據的數量，而在于數據的質量。舉個例子，與互聯網企業的客戶相比，成為銀行客戶的門檻是比較高的，借記卡開卡需要本人持身份證件前往銀行網點進行身份驗證，信用卡開卡除了提供身份證明之外還需要提供工作、收入或財產證明，企業開戶的復雜程度就更不用說了。在如此嚴密的開戶流程中，銀行拿到了關于客戶的第一手資料，而這些資料就是銀行服務客戶的數據基礎。

以往，銀行如果要想更進一步地了解客戶，掌握更豐富的客戶數據，還需要客戶經理的走訪接觸，或通過查閱客戶的資金流水和信用行為。因此，如果說騰訊和阿里巴巴這類互聯網企業能通過客戶在互聯網上預留的信息和產生的行為來了解客戶、分析客戶的話，那銀行則確確實實與每一位客戶有過至少一次面對面的接觸，所收集到的信息以及能夠收集到的信息應該是更多維、更全面也更可靠的。商業銀行有優質的客戶數據資源，但當前的問題在于，商業銀行對自有數據的挖掘程度還比較低，對數據的精細化運用還不夠高，對客戶數據的二次跟蹤和再豐富的技術還不夠先進。

商業銀行經營思維要做到“以客戶為中心”就需要通過“大數據”手段深入挖掘和分析出客戶線上線下的行為習慣，從而更高效地滿足客戶的金融需求。在這個過程中，商業銀行不但要充分發揮線下傳統服務渠道優勢，更要開辟新的網絡金融服務門戶和業務模式。

記者：商業銀行應該如何利用“大數據”實現戰略轉型和可持續發展？

王兵：商業銀行要利用大數據實現戰略轉型和可持續發展，需要從以下幾個方面入手：

一是要將大數據作為商業銀行的重要戰略資源，持續深化數據治理。數據資源與自然資源和人力資源一樣，已成為不容忽視的戰略資源，是銀行制勝的關鍵。《中國銀行業“十二五”信息科技發展規劃監管指導意見》指出，“提高數據作為銀行業戰略資產重要性認識，建立數據治理體系；加強數據標準建設，統一數據規范；加強數據全生命周期管理，提高數據質量；優化數據架構，推動信息數據的邏輯整合。”無論是從以賬務為核心的理念到以客戶為中心的轉型，從傳統業務到互聯網金融的拓展，從利率市場化帶來的利差空間縮小的沖擊到全行業流動性風險的壓力，商業銀行都需要把大數據作為經營決策管理的主要依據。

二是要將大數據作為商業銀行改革創新和業務發展的重要引擎。商業銀行需要著手啟動大數據分析平臺建設，建立加強大數據管理和分析應用能力，通過平臺里的信息共享使用和行內外大數據利用，建設精準化網絡營銷體系、風險管理體系和網絡金融體系，推動商業銀行更好地解讀所擁有的數據，將數據轉變成更有效地支持業務決策和管理風險的信息。

三是繼續深化數據的網絡化運用。如今，互聯網日益成為大眾的主要活動空間，而大量的金融產品和服務也是通過網絡來實現的，因此，通過大數據技術采集客戶在互聯網上的行為，可以進一步完善客戶數據圖譜，并幫助銀行實現在合適的時間、地點向合適的客戶推銷適合的金融產品和服務。

四是要積極尋求外部數據支持，持續豐富數據維度。客戶行為所產生的數據是多維度的。一家企業客戶，如果在多家銀行開戶，那么就會涉及銀行間的數據交換；而且這家企業還會與產業鏈的上下游發生業務往來，與相關政府機關、其他企事業單位產生交集，因此，開戶銀行所掌握的企業報表信息、賬戶流水可能與其真實經營情況存在較大差異。個人客戶也是如此，他們除了使用銀行進行轉賬之外，還會使用支付寶、拉卡拉、快錢等第三方支付，他們的日常行為會產生大量的信息數據沉淀在社交媒體、通訊運營機構、網絡門戶等第三方體系。如果要掌握客戶完整、真實的信息，就需要對其分別在各個系統中的信息和數據進行整合。這樣一來就需要一套行之有效的社會化數據有效溝通和共享機制。

記者：目前，廣發銀行在“大數據”方面已經進行了哪些探索？有哪些成功的經驗或者存在的問題？您認為在下一階段，廣發銀行還可以有哪些新的嘗試？

王兵：第一，通過頂層設計提升大數據的戰略高度，積極建設大數據分析平臺。目前，國內銀行同業都在積極推進戰略轉型，其中一個重要原因就是以產品為中心的管理模式阻礙了轉型巨大潛在效益的釋放。具體表現在，（1）營銷成本消耗大：歸屬于各產品條線的客戶信息缺乏高效的系統溝通，銀行為此付出不必要的再營銷成本；（2）客戶價值被人為忽視：缺乏挖掘客戶對銀行全面價值的有效手段，導致不必要的機會成本損失；（3）行內數據共享程度不足，導致客戶產品外需求無法在銀行內部得到有效傳達；（4）銀行內部各條線的資源分配矛盾可能導致銀行業務產品在市場上無法形成合力，削弱了銀行整體市場競爭力。

就廣發銀行而言，打造“中國最高效中小企業銀行”和“中國最佳中高端零售銀行”是我行的戰略目標。為實現這一戰略目標，廣發銀行進行了諸多方面的改革，也取得了一定成績，管理逐漸向精細化管理邁進。為進一步擴大改革成果，釋放潛能和效益，提升條線化管理到更高層次，廣發銀行需要加強大數據應用，將以產品為中心的管理模式徹底改變為以客戶為中心的管理模式。因此，我行于今年一季度啟動了大數據分析平臺項目。該項目旨在收集整合全行所有渠道的客戶接觸數據，重點包括客戶渠道接觸記錄、交易行為、交互行為等信息，同時還將通過多方合作拓展外部數據源。大數據分析平臺對廣發銀行的業務支撐將主要體現在以下四個方面。一是通過加強對客戶的分析和洞察，豐富客戶全景視圖，促進客戶的獲取率和留存率，活躍客戶的激活率和持續力，提升客戶整體價值。二是通過交叉營銷分析、精準營銷分析和個性化推薦分析的應用提升業務營銷成效。三是通過加強市場風險分析、中小企業貸款風險評估、實時欺詐交易分析和反洗錢業務分析手段，提升風險管控水平。四是通過增加渠道優化分析、市場分析、資訊熱點分析、輿情分析和聯系中心分析等多維分析方法，提升產品創新和運營質量。項目的最終目標是要實現廣發銀行獲客渠道和營銷手段的成倍增長，營銷成本的大幅壓縮和潛在客戶數的大幅提升，以產品為中心所帶來的弊端將被拋棄，而每個業務條線被壓抑的潛能都將得以釋放。

第二，加強數據治理，提升數據質量和效能。廣發銀行充分認識到數據治理在支持金融服務、管理分析和風險控制中的核心價值和戰略意義，從2010年開始就著手建立數據治理機制，積極推進數據標準化和數據質量建設，建立全行數據倉庫支持各方面對數據資產的應用要求。“十二五”期間，廣發銀行將采取系列措施來形成具有廣發銀行特色的數據標準化管理機制。

（1）建設企業級數據倉庫平臺，將分散在各個應用平臺中的數據信息按照客戶、賬戶、產品、渠道等多個主題的方式進行有效的組織和存儲，為后續進行數據分析應用打下技術基礎。（2）完成數據架構規劃，對信息模型、主輔數據源以及數據集成架構等內容進行前瞻性設計，制定數據生命周期管理規范，提升數據服務能力。（3）建設非結構化數據管理平臺，支持各類非結構化數據的存儲和管理，支持全行統一的電子化報表管理，提供分級、分層非結構化數據展現和查詢。（4）建立歷史數據查詢平臺，支持綜合的、臨時性的、快速的歷史數據查詢需求，及時響應監管部門的數據檢查、稽核監察部門的數據提取、業務管理營銷分析方面的臨時數據提取等各類數據查詢提取要求。（5）加強主數據管理，形成核心基礎數據如客戶、產品、機構等的統一視圖。加強元數據管理和應用，要將元數據管理與系統開發運維、數據架構管控等流程結合起來，保證元數據的有效性和準確性。（6）組建專業的數據分析管理團隊，深化數據管理、數據分析和數據挖掘的應用，發掘數據中的商業價值。

第三，積極探索大數據應用，試水“云營銷”。去年以來，我行積極探索大數據應用模式。我行依據網絡金融戰略發展規劃，開始嘗試將傳統的銀行業務與“云營銷”理念相結合，尋求兼具創新力和執行力的戰略合作伙伴和合作模式。作為國內第一家試水“云營銷”的金融企業，我行的“云營銷”體系有機地將大數據、云計算、第三方多邊交易平臺、網絡金融等新興互聯網商業元素進行了整合，融入了跨域、跨渠道、跨終端的營銷信息融合和綜合運用，加大了對客戶及客群的大數據發掘和云計算分析，理性回歸“以客戶為中心創造價值”的營銷理念。如我行與廣州銀聯、佛山奧訊新媒體聯合推出的泛家居行業導購系統，將供應鏈各環節的用戶終端作為我行“云營銷”體系的“云端”。“云端”既是服務終端也是數據采集終端，導購經理可以將客戶需求數據通過“云端”傳輸至我行的大數據系統進行綜合分析。今后，我行還將與越來越多的第三方交易平臺、門戶網站甚至特色商業網站及機構開展合作，在更多的行業領域、平臺和渠道終端上搭建“云端”，一來可方便為不同領域所對應的特定消費群體開發設計個性化的金融產品和服務，進而產出高效率的營銷，較好地解決新產品和新用戶的冷啟動問題；二來通過大數據對各個“云端”收集匯總的客群信息綜合分析處理，可更全面地分析客群、了解客群、服務客群。