經過20多年的發展，中國金融業到了一個新的發展階段，在取得成績的同時，也將面臨更加錯綜復雜的風險和挑戰，全球經濟一體化在逐步推進，全球經濟在緩慢的復蘇中，新的金融監管也進入付諸實施階段，國內金融脫媒和利率市場化進程加速，商業銀行的發展進入到一個高速增長后的轉折期，或者是一個新的瓶頸期，在這個新的過程當中，商業銀行也將面臨新的挑戰，就是以大數據、互聯網金融為代表的新型商業模式的挑戰，如何因勢而變，將金融大數據轉化為商業價值，是值得我們深入研究的問題。

一、商業銀行發展金融大數據的背景

（一）互聯網+大數據將徹底改變商業銀行傳統的經營模式

互聯網和大數據技術的到來，改變了傳統商業模式，包括交易模式、流通模式，也改變了消費者習慣，甚至商業模式、理念和金融文化上的一系列變化。這種金融服務模式是具有尊重客戶體驗、強調交互式服務、主張開放、便捷快速和交互的特點，消費者在很大程度上掌握了信息主動權，他們主動尋找自己想要的產品和服務，不再像以往那么忠誠于自己的開戶銀行，也不一定愿意聽從銀行的消費引導，因為有些客戶掌握的信息并不比銀行少，銀行傳統的中介功能正在改變，因此商業銀行的發展要以客戶為本，體驗至上，通過數據感知客戶的需求，為客戶提供精準的服務。

（二）商業銀行信息化發展的必然趨勢

從商業銀行的信息化歷程來看，數據質量和歷史長度都是非常好的，完整性不錯，但缺點是，過去商業銀行信息的建設是分步驟、漸進式的，系統之間整合不夠，業務運行和管理系統分隔，或者各種子公司、子業務之間彼此獨立、架構復雜、流程過長、閑置和浪費同時并存。在這樣的情況下，感受到的是擁有大量信息，但信息條線化、局部化、碎片化嚴重。我想未來優秀的銀行首先應該是數據大行，更是數據分析、數據解讀的優秀銀行，要從數據中獲得洞察力，獲取價值，贏得明天。

（三）商業銀行風險控制的要求

商業銀行的核心競爭力是風險控制能力，把存款變成貸款的轉換，是決定一家金融機構競爭力的致命的一躍。商業銀行在風險管理方面，過去偏重于專業團隊、專業經驗、現場調查、數據分析，將來也要運用大數據技術。盡管銀行有很好的前臺，有客戶經理，但是由于社會經濟生活的復雜性，客戶經理的能力難以掌握企業足夠的信息。因此，如何運用好大數據來進行信息的挖掘和分析，再與商業銀行的傳統優勢、經驗、專業團隊結合起來，促使信貸風險控制提升到一個新的階段，這是商業銀行轉型發展必須要思考和面對的問題。

二、商業銀行發展金融大數據的優勢

（一）數據信息豐富

商業銀行在信息方面非常的富有，無論是支付業務，還是儲蓄業務，商業銀行天然就是客戶資金信息的積累場所。支付業務為銀行提供了資金轉移的動態數據，儲蓄業務為銀行聚集了資金規模的靜態數據。但在傳統模式下，銀行持有的數據更多體現為以單一客戶、單一交易為唯獨的散點數據，缺乏時間、空間等唯獨的關聯性。今后要把信息整合、處理、分析、挖掘、利用好，為客戶提供一攬子的金融服務。

（二）數據關聯性強

商業銀行數據與社會數據有廣泛的關聯性，銀行作為服務業機構，其與社會各部門運行聯系密切。從企業金融服務看，銀行可以關聯產業信息、流通鏈信息、財稅信息等；從個人金融服務看，銀行介入到行為信息、消費信息、家庭信息等。在銀行服務相對發達和普及的環境下，實體部門和銀行在信息數據交互上會呈現出密切而頻繁的狀態。這種數據關聯性強的優勢，有利于構建完整的客戶數據。

（三）數據的歸集點

無論誰做金融業務，最終都要和銀行賬戶連接，客戶的資金從商業銀行的賬戶出發，在社會轉一圈又回到賬戶之中，銀行賬戶是資金的來源地和歸宿點，這說明銀行的信用仍是金融業務的基礎，線下服

務仍然是銀行的強項、在復雜的金融業務，如：公司業務、同業業務中，還是需要線下的、專業團隊的服務來支撐，線上線下業務的結合就是商業銀行的優勢。

三、如何充分挖掘金融大數據商業價值

（一）以大數據促進產業鏈金融發展

產業鏈金融是將傳統行業深度融合，整合核心企業、上下游企業、倉儲物流服務商、政府機構和金融機構等的產應鏈信息，實現商流、物流、資金流和信息流的智能匯集打通，以大數據的技術將各種信息數據分析結果充分運用到產應鏈中，為生產企業、貿易商和終端用戶等提供更全面、更有效、更有針對性的金融服務。

近年來，商業銀行逐步在產業鏈金融大數據領域展開探索，招商銀行推出了智慧產應鏈2.0，將大數據與產業鏈金融融合，聚焦核心客戶，打造產業互聯網趨勢下的泛產業金融體系，實現以大數據分析為基礎，以客戶為中心的“端到端”閉環金融服務，成為“核心客戶的核心銀行”。

大數據在產業鏈領域的應用主要是創新企業信用信息來源。信息可視化，即通過系統對接、平臺互聯、交易集成，基于大數據挖掘的信用評價，充分利用產業鏈模式自身的特點，通過對海量數據的分析，實時判斷交易者的信用變化及信用水平以及征信體系。

（二）以大數據構建金融社交圈

隨著電子商務的發展，移動金融正在從簡單的交易替代、產品交付等交易渠道，向營銷新媒體和銷售新渠道轉型，服務定位則從產品功能的提供，向客戶體驗的全面提升轉型，以金融服務為基礎的金融社交圈也將成為商業銀行商業價值的體現，在移動社交圈中，用戶能夠將生活、消費、社交、投資等活動都結合在一起，通過大數據的結構化、非結構化數據分析，商業銀行能夠掌握更為完整的客戶信息，真正做到感知客戶需求。

在該領域，工商銀行推出了融E聯社交型移動金融生活服務平臺，可與客戶經理、服務專家及其他好友發送圖片和語音，集合投資理財、賬戶交易、線上購物、金融服務，滿足客戶社交、投資、生活等需求，逐步構建金融社交圈，目前融E聯平臺已經積累了2000萬注冊用戶，是大數據挖掘和應用的藍海。

（三）以大數據助力場景金融發展

場景金融就是將以往復雜化的金融需求變得更加自然，將金融需求與各種場景結合起來，實現金融場景化、動態化，讓客戶在不知不覺中獲取金融服務。像微信針對客戶群推出的智慧景點，就是以消費者參觀景點為場景，為客戶提供基礎景點的全流程服務，將景點介紹、導游、咨詢、地圖、購票、消費溶于一體的產品，是場景金融的很好的詮釋。

大數據在場景金融的價值，一是在于發現場景，通過客戶群體的消費、行為、習慣數據進行分析，發現有價值的金融場景，為該場景構建有針對性的服務渠道；二是在于提升場景金融的服務能力，通過對客戶在場景金融中各類活動數據的分析，不斷提升服務的質量，感知客戶需求，在不知不覺中完成服務升級。

（四）以大數據嚴控金融資產質量

商業銀行的核心競爭力就是控制風險、提升資產質量的能力，受宏觀經濟下行影響，我國商業銀行資產質量正面臨新一輪周期性下遷壓力，通過大數據技術的有效應用與廣泛推廣，商業銀行可圍繞大數據分析對銀行信用風險管理架構進行再造，提高銀行信用風險管理有效性，進而平抑信貸資產質量周期波動。

商業銀行在長期經營過程中，已積累有關客戶資金及交易行為的海量信息數據，為運用大數據技術管理信用風險奠定堅實基礎。一是大數據分析可實現貸后風險監測與預警，對借款企業賬戶信息、資金流向、關聯方信息、網絡信息、政府部門公開信息的深度挖掘，可接近還原企業經營風險狀態，為前瞻性動態監測借款企業風險提供可探索的路徑；二是大數據分析可實現銀行信貸前中后臺信息的貫通，大數據分析需要處理有關借款企業的海量信息數據，將原本分割的銀行前中后臺信息進行有效整合貫通，吸納在信貸業務條線之外的其他碎片化信息，運用先進技術手段進行過濾與整合，進而分析預測借款企業的信用風險；三是大數據分析可為貸款前臺營銷和授信審批提供有效指導，前臺營銷可對借款企業進行更為有效的篩選，在對借款企業授信過程中，也可更有效把控企業風險總額。

四、商業銀行發展金融大數據之道

（一）信息共享

主要是將各類信息進行集中、整合、共享、挖掘，把結構和非結構數據統一管理應用。銀行在這個方面的工作量非常大，大量的數據是非結構性的，很多信息以報告的形式放在我們的檔案里面，沒有發揮作用。所以要把所有非結構化的數據變成結構化數據加以處理，這個工作量是很大的。在這個基礎上，挖掘、建模、分析處理大容量、大規模的信息。

（二）融合發展

傳統銀行業務基于“非互聯網化”情景構成了模式優勢。傳統銀行通過物理網點和專業人員密集介入社會經濟部門的運轉過程，通過根植于公共場所和社區的物理網點構建了與周邊企業和居民的緊密關系，通過“面對面”服務和盡職調查，連續不間斷地獲取客戶信息。這些數據信息的積累源于銀行客戶的“線下”行為。當銀行客戶更多地使用互聯網完成社會經濟活動時，其行為信息的完整性也將體現為“線下”、“線上”信息的統一結合。因此，將線上、線下數據融合，形成多維度的客戶統一視圖。

（三）整合創新

要把信息流、業務流和資金流高度整合。比如對于核心企業和上下游企業之間的資金流、物流、信息流要整合好，在一個核心企業的產業鏈上面，有幾百個上下游的公司跟它有密切的產銷聯系；在幾百個上下游公司之間，很多公司又跟其他的產業鏈形成密切的關系，這種復雜的關系超越了孤立的經度和緯度的關系，形成類似蜘蛛網式的或者集成電路方式的關系，如果用大數據處理這些關系會看得非常清楚，如何打通整個服務的鏈條，這里面的大數據整合創新工作是非常多的。

（四）創造價值

把所有的金融服務，如交易平臺支持、咨詢增值服務等一體化的綜合金融服務體系整合起來，里面有海量的客戶信息，包括宏微觀的經濟信息、銀行的資金、運營信息等等，就會引導銀行發現在經營活動中大量的供給和需求的信息不對稱。大數據信息化銀行，就是要能夠最大程度上把那些信息不對稱的需求和供應方撮合起來，轉化為實際的業務競爭優勢。

四、總結

商業銀行進入到一個新的轉折點，銀行要從過去的支付和融資的中介服務，向綜合化信息中介服務進行轉型，銀行在競爭中會不會保持優勢，關鍵在于是不是能成為信息掌握的強者，是不是能認清大數據時代新特征而采取新舉措。通過大數據技術找到適合自己銀行模式的客戶群體，打造和強化銀行特有的商業模式，并依據大數據分析防范金融風險，誰能在這個方面取得主導地位，誰就能在未來的發展中保持優勢。

本文作者：交通銀行上海市分行信息部 王筱琪 ，未經許可禁止轉載