银行对大数据的应用

A. 大数据目在银行主要应用于以下哪个领域

你好，目前在银行使用大数据，主要集中在客户管理，以及风险防控方面。

B. 大数据分析技术在财经领域的应用

大数据分析技术在财经领域的应用如下：

1、银行大数据应用

国内不少银行已经开始尝试通过大数据来驱动业务运营，如中信银行信用卡中心使用大数据技术实现了实时营销，光大银行建立了社交网络信息数据库，招商银行则利用大数据发展小微贷款。

财经领域的大数据应用依然有很多的问题需要克服，同时需要国家出台促进金融大数据发展的产业规划和扶持政策，也需要行业分阶段推动金融数据开放、共享和统一平台建设，强化行业标准和安全规范。

C. 大数据技术在金融行业中的典型应用

大数据技术在金融行业中的典型应用
近年来，我国金融科技快速发展，在多个领域已经走在世界前列。大数据、人工智能、云计算、移动互联网等技术与金融业务深度融合，大大推动了我国金融业转型升级，助力金融更好地服务实体经济，有效促进了金融业整体发展。在这一发展过程中，又以大数据技术发展最为成熟、应用最为广泛。从发展特点和趋势来看，“金融云”快速建设落地奠定了金融大数据的应用基础，金融数据与其他跨领域数据的融合应用不断强化，人工智能正在成为金融大数据应用的新方向，金融行业数据的整合、共享和开放正在成为趋势，给金融行业带来了新的发展机遇和巨大的发展动力。
大数据在金融行业的典型应用场景
大数据涉及的行业过于广泛，除金融外，还包括政治、教育、传媒、医学、商业、工农业、互联网等多个方面，各行业对大数据的定义目前尚未统一。大数据的特点可归纳为“4V”。第一，数据体量大（Volume），海量性也许是与大数据最相关的特征。第二，数据类型繁多（Variety），大数据既包括以事务为代表的传统结构化数据，还包括以网页为代表的半结构化数据和以视频、语音信息为代表的非结构化数据。第三，价值密度低（Value），大数据的体量巨大，但数据中的价值密度却很低。比如几个小时甚至几天的监控视频中，有价值的线索或许只有几秒钟。第四，处理速度快（Velocity），大数据要求快速处理，时效性强，要进行实时或准实时的处理。
金融行业一直较为重视大数据技术的发展。相比常规商业分析手段，大数据可以使业务决策具有前瞻性，让企业战略的制定过程更加理性化，实现生产资源优化分配，依据市场变化迅速调整业务策略，提高用户体验以及资金周转率，降低库存积压的风险，从而获取更高的利润。
当前，大数据在金融行业典型的应用场景有以下几个方面：
在银行业的应用主要表现在两个方面：一是信贷风险评估。以往银行对企业客户的违约风险评估多基于过往的信贷数据和交易数据等静态数据，内外部数据资源整合后的大数据可提供前瞻性预测。二是供应链金融。利用大数据技术，银行可以根据企业之间的投资、控股、借贷、担保及股东和法人之间的关系，形成企业之间的关系图谱，利于企业分析及风险控制。
在证券行业的应用主要表现为：一是股市行情预测。大数据可以有效拓宽证券企业量化投资数据维度，帮助企业更精准地了解市场行情，通过构建更多元的量化因子，投研模型会更加完善。二是股价预测。大数据技术通过收集并分析社交网络如微博、朋友圈、专业论坛等渠道上的结构化和非结构化数据，形成市场主观判断因素和投资者情绪打分，从而量化股价中人为因素的变化预期。三是智能投资顾问。智能投资顾问业务提供线上投资顾问服务，其基于客户的风险偏好、交易行为等个性化数据，依靠大数据量化模型，为客户提供低门槛、低费率的个性化财富管理方案。
在互联网金融行业的应用，一是精准营销。大数据通过用户多维度画像，对客户偏好进行分类筛选，从而达到精准营销的目的。二是消费信贷。基于大数据的自动评分模型、自动审批系统和催收系统可降低消费信贷业务违约风险。
金融大数据的典型案例分析
为实时接收电子渠道交易数据，整合银行内系统业务数据。中国交通银行通过规则欲实现快速建模、实时告警与在线智能监控报表等功能，以达到实时接收官网业务数据，整合客户信息、设备画像、位置信息、官网交易日志、浏览记录等数据的目的。
该系统通过为交通银行卡中心构建反作弊模型、实时计算、实时决策系统，帮助拥有海量历史数据，日均增长超过两千万条日志流水的银行卡中心，形成电子渠道实时反欺诈交易监控能力。利用分布式实时数据采集技术和实时决策引擎，帮助信用卡中心高效整合多系统业务数据，处理海量高并发线上行为数据，识别恶意用户和欺诈行为，并实时预警和处置；通过引入机器学习框架，对少量数据进行分析、挖掘构建并周期性更新反欺诈规则和反欺诈模型。
系统上线后，该银行迅速监控电子渠道产生的虚假账号、伪装账号、异常登录、频繁登录等新型风险和欺诈行为；系统稳定运行，日均处理逾两千万条日志流水、实时识别出近万笔风险行为并进行预警。数据接入、计算报警、案件调查的整体处理时间从数小时降低至秒级，监测时效提升近3000倍，上线3个月已帮助卡中心挽回数百万元的风险损失。
网络的搜索技术正在全面注入网络金融。网络金融使用的梯度增强决策树算法可以分析大数据高维特点，在知识分析、汇总、聚合、提炼等多个方面有其独到之处，其深度学习能力利用数据挖掘算法能够较好地解决大数据价值密度低等问题。网络“磐石”系统基于每日100亿次搜索行为，通过200多个维度为8.6亿账号精确画像，高效划分人群，能够为银行、互联网金融机构提供身份识别、反欺诈、信息检验、信用分级等服务。该系统累计为网络内部信贷业务拦截数十万欺诈用户，拦截数十亿不良资产、减少数百万人力成本，累计合作近500家社会金融机构，帮助其提升了整体风险防控水平。
金融大数据应用面临的挑战及对策
大数据技术为金融行业带来了裂变式的创新活力，其应用潜力有目共睹，但在数据应用管理、业务场景融合、标准统一、顶层设计等方面存在的瓶颈也有待突破。
一是数据资产管理水平仍待提高。主要体现在数据质量不高、获取方式单一、数据系统分散等方面。
二是应用技术和业务探索仍需突破。主要体现在金融机构原有的数据系统架构相对复杂，涉及的系统平台和供应商较多，实现大数据应用的技术改造难度很大。同时，金融行业的大数据分析应用模型仍处于起步阶段，成熟案例和解决方案仍相对较少，需要投入大量的时间和成本进行调研和试错。系统误判率相对较高。
三是行业标准和安全规范仍待完善。金融大数据缺乏统一的存储管理标准和互通共享平台，对个人隐私的保护上还未形成可信的安全机制。
四是顶层设计和扶持政策还需强化。体现在金融机构间的数据壁垒较为明显，各自为战问题突出，缺乏有效的整合协同。同时，行业应用缺乏整体性规划，分散、临时、应激等特点突出，信息价值开发仍有较大潜力。
以上问题，一方面需要国家出台促进金融大数据发展的产业规划和扶持政策，同时，也需要行业分阶段推动金融数据开放、共享和统一平台建设，强化行业标准和安全规范。只有这样，大数据技术才能在金融行业中稳步应用发展，不断推动金融行业的发展提升。

D. 科普文：银行业9大数据科学应用案例解析！

在银行业中使用数据科学不仅仅是一种趋势，它已成为保持竞争的必要条件。 银行必须认识到，大数据技术可以帮助他们有效地集中资源，做出更明智的决策并提高绩效。

以下我们罗列银行业使用的数据科学用例清单，让您了解如何处理大量数据以及如何有效使用数据。

（1）欺诈识别

（2）管理客户数据

（3）投资银行的风险建模

（4）个性化营销

（5）终身价值预测

（6）实时和预测分析

（7）客户细分

（8）推荐引擎

（9）客户支持

（10）结论

1、欺诈识别

机器学习对于有效检测和防范涉及信用卡，会计，保险等的欺诈行为至关重要。 银行业务中的主动欺诈检测对于为客户和员工提供安全性至关重要。 银行越早检测到欺诈行为，其越快可以限制帐户活动以减少损失。 通过实施一系列的欺诈检测方案，银行可以实现必要的保护并避免重大损失。

欺诈检测的关键步骤包括：

获取数据样本进行模型估计和初步测试 模型估计 测试阶段和部署。

由于每个数据集都不同，每个数据集都需要由数据科学家进行个别训练和微调。 将深厚的理论知识转化为实际应用需要数据挖掘技术方面的专业知识，如关联，聚类，预测和分类。

高效欺诈检测的一个例子是，当一些异常高的交易发生时，银行的欺诈预防系统被设置为暂停，直到账户持有人确认交易。对于新帐户，欺诈检测算法可以调查非常高的热门项目购买量，或者在短时间内使用类似数据打开多个帐户。

2、管理客户数据

银行有义务收集，分析和存储大量数据。但是，机器学习和数据科学工具不是将其视为合规性练习，而是将其转化为更多地了解其客户以推动新的收入机会的可能性。

如今，数字银行越来越受欢迎并被广泛使用。这创建了TB级的客户数据，因此数据科学家团队的第一步是分离真正相关的数据。之后，通过准确的机器学习模型帮助数据专家掌握有关客户行为，交互和偏好的信息，可以通过隔离和处理这些最相关的客户信息来改善商业决策，从而为银行创造新的收入机会。

3、投资银行的风险建模

风险建模对投资银行来说是一个高度优先考虑的问题，因为它有助于规范金融活动，并在定价金融工具时发挥最重要的作用。投资银行评估公司在企业融资中创造资本，促进兼并和收购，进行公司重组或重组以及用于投资目的的价值。

这就是为什么风险模型对于银行来说显得非常重要，最好是通过掌握更多信息和储备数据科学工具来评估。现在，通过大数据的力量，行业内的创新者正在利用新技术进行有效的风险建模，从而实现更好的数据驱动型决策。

4、个性化营销

市场营销成功的关键在于制定适合特定客户需求和偏好的定制化报价。数据分析使我们能够创建个性化营销，在适当的时间在正确的设备上为合适的人员提供合适的产品。数据挖掘广泛用于目标选择，以识别新产品的潜在客户。

数据科学家利用行为，人口统计和历史购买数据建立一个模型，预测客户对促销或优惠的反应概率。因此，银行可以进行高效，个性化的宣传并改善与客户的关系。

5、终身价值预测

客户生命周期价值(CLV)预测了企业从与客户的整个关系中获得的所有价值。 这项措施的重要性正在快速增长，因为它有助于创建和维持与特定客户的有利关系，从而创造更高的盈利能力和业务增长。

获得和维系有利可图的客户对银行来说是一个不断增长的挑战。 随着竞争越来越激烈，银行现在需要360度全方位了解每位客户，以便有效地集中资源。 这就是数据科学进入的地方。首先，必须考虑大量数据：如客户获得和流失的概念，各种银行产品和服务的使用，数量和盈利能力以及其他客户的特点 如地理，人口和市场数据。

这些数据通常需要大量清洗和操作才能变得可用和有意义。 银行客户的概况，产品或服务差异很大，他们的行为和期望也不尽相同。 数据科学家的工具中有许多工具和方法来开发CLV模型，如广义线性模型(GLM)，逐步回归，分类和回归树(CART)。 建立一个预测模型，以确定基于CLV的未来营销策略，这对于在每个客户的一生中与该公司保持良好的客户关系，实现更高的盈利能力和增长是具有非常有价值的过程。

6、实时和预测分析

分析在银行业中的重要性不可低估。机器学习算法和数据科学技术可以显着改善银行的分析策略，因为银行业务的每个使用案例都与分析密切相关。随着信息的可用性和多样性迅速增加，分析变得更加复杂和准确。

可用信息的潜在价值非常惊人：指示实际信号的有意义的数据量(不仅仅是噪声)在过去几年呈指数级增长，而数据处理器的成本和规模一直在下降。区分真正相关的数据和噪音有助于有效解决问题和制定更明智的战略决策。实时分析有助于了解阻碍业务的问题，而预测分析有助于选择正确的技术来解决问题。通过将分析整合到银行工作流程中，可以实现更好的结果，以提前避免潜在的问题。

7、客户细分

客户细分意味着根据他们的行为(对于行为分割)或特定特征(例如区域，年龄，对于人口统计学分割的收入)挑选出一组客户。数据科学家的一系列技术如聚类，决策树，逻辑回归等等，因此它们有助于了解每个客户群的CLV并发现高价值和低价值的细分市场。

没有必要证明客户的这种细分允许有效地分配营销资源，并且为每个客户群提供基于点的方法的最大化以及销售机会。不要忘记，客户细分旨在改善客户服务，并帮助客户忠诚和留住客户，这对银行业是非常必要的。

8、推荐引擎

数据科学和机器学习工具可以创建简单的算法，分析和过滤用户的活动，以便向他建议最相关和准确的项目。这种推荐引擎即使在他自己搜索它之前也会显示可能感兴趣的项目。要构建推荐引擎，数据专家需要分析和处理大量信息，识别客户配置文件，并捕获显示其交互的数据以避免重复提供。

推荐引擎的类型取决于算法的过滤方法。协同过滤方法既可以是基于用户的，也可以是基于项目的，并且可以与用户行为一起分析其他用户的偏好，然后向新用户提出建议。

协同过滤方法面临的主要挑战是使用大量数据，导致计算问题和价格上涨。基于内容的过滤与更简单的算法一起工作，其推荐与用户参考先前活动的项目相似的项目。如果行为复杂或连接不清，这些方法可能会失败。还有一种混合类型的引擎，结合了协作和基于内容的过滤。

没有任何方法是普适的，它们每个都有一些优点和缺点，正确的选择取决于你的目标和情况。

9、客户支持

杰出的客户支持服务是保持与客户长期有效关系的关键。作为客户服务的一部分，客户支持是银行业中一个重要但广泛的概念。实质上，所有银行都是基于服务的业务，因此他们的大部分活动都涉及服务元素。它包括全面及时地回应客户的问题和投诉，并与客户互动。

数据科学使这一过程更好地实现了自动化，更准确，个性化，直接和高效，并且降低了员工时间成本。

结论

为了获得竞争优势，银行必须承认数据科学的重要性，将其融入决策过程，并根据客户数据中获得可操作的见解制定战略。 从小型可管理的步骤开始，将大数据分析整合到您的运营模式中，并领先于竞争对手。

由于这种快速发展的数据科学领域以及将机器学习模型应用于实际数据的能力，因此可以每天扩展此用例列表，从而获得更多更准确的结果。

E. 大数据助银行提高征信水平和风险监控能力

大数据助银行提高征信水平和风险监控能力
在智慧科技产业飞速发展的当下，以大数据技术为依托的若干大数据产品在金融领域逐渐开拓出广阔的运用空间。特别是在控制银行风险和降低不良资产领域，目前已经有了较为成熟的实践。事实上，不良贷款的产生除了受近年来国内外经济大环境影响外，还与现有的征信体系和银行传统的征信方式不适应现代经济发展的实际情况有关，而大数据正是解决这一难题的有力工具。

我国征信体系建设起步于1992年，但现有征信体系覆盖范围仍很有限。个人征信系统中反映的仅是个人或企业与银行间发生的信用情况，企业与企业间的商业信用关系以及个人与多方面的信用关系并没有得到系统的记录与反映。
与此同时，银行传统的征信方式也无法满足现代经济发展的实际情况。现代经济发展使企业和个人的经济活动发生了巨大变化，涉及范围更大、内容更加丰富，因此，衡量信用的维度更多样。银行仅仅依靠财务报表已无法了解企业的真实情况，而权威机构的公开信息系统还无法涵盖有关企业及个人社会行为的所有信用信息。这些不足导致现有银行的征信系统对客户了解的信息维度不够，信息真实性不高，信息采集、分类的科学性不强，进而使银行无法准确地对客户的诚信作出判断，对客户经营活动无从掌握，对客户的未来发展无法预测。
大数据技术手段的应用，为现有征信体系建设提供了很好的补充和强化作用。当前一些企业所做的尝试表明，大数据可以帮助银行提高征信水平和风险监控能力。
首先，一站式征信平台可以进行贷前客户甄别。目前，银行查询客户的情况既费时、费力，又增加银行费用，而利用企业的一站式征信平台，则可以最大限度地节省银行的人力、物力及时间，并确保数据有效、及时、准确。
其次，风险量化平台可以助力贷后风险监控。平台基于企业日常经营数据，结合平台数据模型，采用动态、实时的云端数据抓取技术，对企业的发展进行分析和评测，给出风险量化分数，并第一时间发现企业的生产经营异动，在风险触发前3到6个月预警，使银行等金融机构能够及时采取相应措施，防止和减少损失发生。
同时，利用“企业族谱”查询，对不良贷款进行监控。如一些企业通过关联交易转移利润、制造亏损的假象，为不偿还银行贷款寻找理由；或者通过关联交易制造虚假业绩，为继续获得银行贷款提供依据，这些假象通过关联交易查询，都可以很快发现蛛丝马迹，让企业造假暴露原形，可防止银行上当受骗。
值得一提的是，大数据技术将有效解决中小微企业融资难题。银行发展中小微企业客户既是国家的要求，也是银行自身改善客户结构的需要。但是，有融资需求的中小微企业普遍存在资产少、担保不足的问题。运用金电联行的工具，在企业提供反映其真实经营状况的历史数据的基础上，通过大数据挖掘和分析技术，可挖掘出企业真实的经营状况、健康状况、盈利能力及企业历史信用积累情况，真正展现出企业实际经营信息，并给出企业的信用等级和信用额度，从而为银行或相关金融机构提供贷款依据，缓解中小微企业融资难题，挖掘潜在优质客户。
除此之外，还可以提高信用卡发卡质量，合理增信，防止不良客户产生。大数据企业有多项独特的个人外部数据来源和评分系统来协助银行进行信用卡新卡发卡审批、审批额度、增信、交易监控等业务管理环节。
金融的本质是经营风险，如何做好风控尤为重要。特别是在当前经济新常态下，中小企业承受着不同程度的压力，银行风险开始涌现。在此背景下，金融机构如何对已贷款客户进行有效的风险度量，无疑是迫切的现实需求。由此，提前抑制风险就成为银行利用大数据技术所要实现的首要目标。
某股份制银行董事长曾谈到量化风险管理给银行带来的三大收获：“一是至少可以比其他银行跑得快一点儿；二是实现了最大限度的信息对称；三是效率与准确度大幅度提升，摆脱大量人工之后，有利于将贷后风险管理上收总行及分行，大幅提升管理透明度。”而据某商业银行测算，大数据技术能有效降低不良率47%以上。
由于大数据技术在某种程度上相当于给中小微企业加了一套体检设备，这样筛查出来的好企业，银行就敢于放贷，从而很好地解决了融资难的问题。此外，通过大数据技术催生新的金融服务模式，实现了全线上的流程再造。即将传统的人工点对点模式升级为智能、批量的高效模式，可以最大程度地降低成本，助推金融机构转型发展。
特别是，针对以往基层银行客户多、人员少，无法做到实时监控，难以及时发现风险的状况，大数据产品的运用，则可以帮助银行做到风险监控实时化、动态化，从而避免和减少损失。

F. 对银行大数据应用的一点思考

对银行大数据应用的一点思考

在《大数据时代》广为流行之时，就拜读了该书。当时的第一感觉是，大数据时代是对传统统计学的一大挑战，因为大数据的分析无需取样，直接避开了传统统计学的一大前提，也就避免了因样本取样本身带来的误差。得益于当前发达的网络技术和计算机性能，大数据时代的数据分析是全量的数据分析。我想，这也是该书为什么一经推出就如此火热并迅速推广至各行各业的原因。梳理一下近期的思路，谈一谈自己对大数据于银行业务的一点思考。

一、银行拥有得天独厚的大数据优势

看完书后的很长一段时间，我都在思索大数据的思维和方法如何运用在工作中。因为自己每天都在与大量的数据、各类的报表、不同的系统打交道，深感银行数据的全面、多样与深不可测。网上银行、手机银行、财富管理、信用卡平台等系统内的客户交易数据，核心系统、信贷系统、客户关系维护系统、计价系统等客户的基础信息，这些是多少外部咨询公司可望而不可及的数据。如此丰富的信息，如果只是让她们停留在数据阶段，真是太可惜了。虽然，我已经通过不断提升excel的操作水平来简化和分析数据，但深感其用途远远不应该只是每日通报而已。如何科学利用这些数据，并以此来推动工作开展，是自己一直在思索但总有点心有余而力不足的问题。银行的大数据，内容庞大，超出一般人的数据处理能力;大数据于银行，是新的竞争领域，是新的思路也是新的挑战，理应是新的工作重点。

二、银行大数据应用的主要方面

银行归根到底是金融服务业，产品的研发、服务的开展无疑都是为了吸引和留住客户，提升综合竞争力，而数据则是服务好客户的前提和保障。就自己浅显理解，我觉得大数据可在如下几个方面促进业务开展。

一是区域化管理。不可否认，大到国家、省份、地市，小到不同城区、不同社区、不同单位，文化差异和生活习惯是有所不同的。我们所辖的网点分布在不同的地方，如何因地制宜地推出适合当地居民的产品和政策，必须对不同片区、不同社区、不同商圈的客户进行统计分析，分析区域之间客户存在的工作、消费、生活习惯差异，寻求区域内部客户之间存在的工作、消费、生活习惯共性，以提供有针对性的营销计划，根据地域优势来分配主要的业务经办行，打造专业的队伍服务特定的人群，促成资源的合理配置。

二是差别化服务。从IT蓝图上线起，我们中行就提出了经营模式从“以产品为中心”向“以客户为中心”的转变，服务模式从“标准化服务”向“个性化服务”的转变，这些转变落实到具体工作中，就是服务形态和方法的转变。通过我行自身的各种渠道、各类系统整合客户信息，已经形成了一个基本的数据库，这个数据库里包含了客户的工作、家庭、账户、联系信息等客观数据，如果能通过借助外部平台，引入客户喜好、情绪等主观因素，则可以更加精准地判断客户的态度立场、情感倾向等，进而可以相应地分析可向客户推荐的产品、服务、定价政策，既能迎合客户的需求，又能提高营销的效率和效益，真正实现“精准化营销”。

三是风险管控。这是目前为止，我的日常工作中做得最多的。对于风险控制我们多数时候是被动的，到了贷款出现逾期才意识到借款人资金、信用出现了问题，对于这类现象首先追究的是客户经理的贷后管理工作不到位。但很多逾期的贷款客户在其资金链断裂前，其经营实体和抵押物情况等是没有太多变化的，为了尽早地发现问题，现在的贷后管理，不能仅仅局限于上门回访，而应通过系统监控和数据分析加强预警防控能力，及时地发现客户的资金异动，以便采取及时有效的措施防范风险。随着信用卡的普及，信用卡的消费和还款情况一定程度上反映了持卡人的资金实力，通过分析贷款客户的信用卡使用情况及时发现潜在风险，尽早开展贷后催收和诉讼工作，避免逾期后再催收的措手不及。

三、银行大数据运用可采取的措施

有了数据，如何运用数据才是更加具有挑战性的工作。对于如何运用大数据，我觉得首先要丰富数据采集渠道，拓宽数据来源，我们掌握的客户信息多为金融信息，数据准确可靠，但缺乏客户行为方面的信息，可依托互联网、电商、微博微信等社交平台充实数据资源，以更加全面了解客户的真实需求;其次要加强内部数据的整合运用，虽然目前我们的数据多，但是数据较分散，各自为政，缺乏交叉运用，各部门各条线应加强数据的资源共享;最后是要建立和培养一支专门的数据分析队伍，整合各专业领域的员工，负责数据的采集、简化、分析和应用。在保护客户隐私的前提下，还可以委托专门的数据处理公司开发专门的程序，以利于更加方便快捷地开展各项工作。

以上是小编为大家分享的关于对银行大数据应用的一点思考的相关内容，更多信息可以关注环球青藤分享更多干货

G. 银行信贷引入大数据的意义

应用大数据对商业银行信贷业务与风险管理，能够有效地加强银行内部信贷业务评价体系的构建效果，进一步发展银行业务，更好地对风险因素的构成进行数学统计分析，按照指标体系的要求构建更加科学和客观的内容。在这个过程中，需要进一步对当前市场金融信息进行集结，让商业银行信贷风险业务的评价更客观，制定定性和定量的评价方式才能够符合商业银行风险预控理论的要求。在实际应用过程中，必须按照客观公正的研究方式对当前银行业务风险评价进行分析，并根据我国当前经济发展新趋势，按照大数据背景下的实际要求为我国商业银行业务风险提供控制策略，有助于我国商业银行进一步完善信贷业务风险预控体系，将大数据应用到信贷业务当中，提高信贷业务的市场竞争力，促进银行平稳发展，获得持续有效的进步。所以，大数据助推商业银行信贷业务风险管理是当前银行信贷业务发展的重要形式，能够促进风险管控信贷业务的稳定进行。

H. 大数据能为银行做什么

随着移动互联网、云计算、物联网和社交网络的广泛应用，人类社会已经迈入一个全新的“大数据”信息化时代。而银行信贷的未来，也离不开大数据。
国内不少银行已经开始尝试通过大数据来驱动业务运营，如中信银行信用卡中心使用大数据技术实现了实时营销，光大银行建立了社交网络信息数据库，招商银行则利用大数据发展小微贷款。从发展趋势来看，银行大数据应用总的可以分为四大方面：
第一方面：客户画像应用。
客户画像应用主要分为个人客户画像和企业客户画像。个人客户画像包括人口统计学特征、消费能力数据、兴趣数据、风险偏好等；企业客户画像包括企业的生产、流通、运营、财务、销售和客户数据、相关产业链上下游等数据。值得注意的是，银行拥有的客户信息并不全面，基于自身拥有的数据有时难以得出理想的结果甚至可能得出错误的结论。
比如，如果某位信用卡客户月均刷卡8次，平均每年打4次客服电话，从未有过投诉，按照传统的数据分析，该客户是一位满意度较高流失风险较低的客户。但如果看到该客户的微博，真实情况是：工资卡和信用卡不在同一家银行，还款不方便，好几次打客服电话没接通，客户多次在微博上抱怨，该客户流失风险较高。所以银行不仅仅要考虑银行自身业务所采集到的数据，更应考虑整合外部更多的数据，以扩展对客户的了解。包括：
（1）客户在社交媒体上的行为数据（如光大银行建立了社交网络信息数据库）。通过打通银行内部数据和外部社会化的数据可以获得更为完整的客户拼图，从而进行更为精准的营销和管理；
（2）客户在电商网站的交易数据，如建设银行则将自己的电子商务平台和信贷业务结合起来，阿里金融为阿里巴巴用户提供无抵押贷款，用户只需要凭借过去的信用即可；
（3）企业客户的产业链上下游数据。如果银行掌握了企业所在的产业链上下游的数据，可以更好掌握企业的外部环境发展情况，从而可以预测企业未来的状况；
（4）其他有利于扩展银行对客户兴趣爱好的数据，如网络广告界目前正在兴起的DMP数据平台的互联网用户行为数据。
第二方面：精准营销
在客户画像的基础上银行可以有效的开展精准营销，包括：
（1）实时营销。实时营销是根据客户的实时状态来进行营销，比如客户当时的所在地、客户最近一次消费等信息来有针对地进行营销（某客户采用信用卡采购孕妇用品，可以通过建模推测怀孕的概率并推荐孕妇类喜欢的业务）；或者将改变生活状态的事件（换工作、改变婚姻状况、置居等）视为营销机会；
（2）交叉营销。即不同业务或产品的交叉推荐，如招商银行可以根据客户交易记录分析，有效地识别小微企业客户，然后用远程银行来实施交叉销售；
（3）个性化推荐。银行可以根据客户的喜欢进行服务或者银行产品的个性化推荐，如根据客户的年龄、资产规模、理财偏好等，对客户群进行精准定位，分析出其潜在金融服务需求，进而有针对性的营销推广；
（4）客户生命周期管理。客户生命周期管理包括新客户获取、客户防流失和客户赢回等。如招商银行通过构建客户流失预警模型，对流失率等级前20%的客户发售高收益理财产品予以挽留，使得金卡和金葵花卡客户流失率分别降低了15个和7个百分点。
第三方面：风险管控
包括中小企业贷款风险评估和欺诈交易识别等手段。
（1）中小企业贷款风险评估。银行可通过企业的产、流通、销售、财务等相关信息结合大数据挖掘方法进行贷款风险分析，量化企业的信用额度，更有效的开展中小企业贷款。
（2）实时欺诈交易识别和反洗钱分析。银行可以利用持卡人基本信息、卡基本信息、交易历史、客户历史行为模式、正在发生行为模式（如转账）等，结合智能规则引擎进行实时的交易反欺诈分析。如IBM金融犯罪管理解决方案帮助银行利用大数据有效地预防与管理金融犯罪，摩根大通银行则利用大数据技术追踪盗取客户账号或侵入自动柜员机(ATM)系统的罪犯。
第四方面：运营优化。
（1）市场和渠道分析优化。通过大数据，银行可以监控不同市场推广渠道尤其是网络渠道推广的质量，从而进行合作渠道的调整和优化。同时，也可以分析哪些渠道更适合推广哪类银行产品或者服务，从而进行渠道推广策略的优化。
（2）产品和服务优化：银行可以将客户行为转化为信息流，并从中分析客户的个性特征和风险偏好，更深层次地理解客户的习惯，智能化分析和预测客户需求，从而进行产品创新和服务优化。如兴业银行目前对大数据进行初步分析，通过对还款数据挖掘比较区分优质客户，根据客户还款数额的差别，提供差异化的金融产品和服务方式。
（3）舆情分析：银行可以通过爬虫技术，抓取社区、论坛和微博上关于银行以及银行产品和服务的相关信息，并通过自然语言处理技术进行正负面判断，尤其是及时掌握银行以及银行产品和服务的负面信息，及时发现和处理问题；对于正面信息，可以加以总结并继续强化。同时，银行也可以抓取同行业的银行正负面信息，及时了解同行做的好的方面，以作为自身业务优化的借鉴。
银行是经营信用的企业，数据的力量尤为关键和重要。在“大数据”时代，以互联网为代表的现代信息科技，特别是门户网站、社区论坛、微博、微信等新型传播方式的蓬勃发展，移动支付、搜索引擎和云计算的广泛应用，构建起了全新的虚拟客户信息体系，并将改变现代金融运营模式。
大数据海量化、多样化、传输快速化和价值化等特征，将给商业银行市场竞争带来全新的挑战和机遇。数据时代，智者生存，未来的银行信贷，是从数据中赢得未来，是从风控中获得安稳。

I. 商业银行应用大数据之策

商业银行应用大数据之策

随着以社交网络为代表的web2.0 的兴起、智能手机的普及、各种监控系统及传感器的大量分布，人类正在进入一个数据大爆炸的时代，“大数据”的概念应运而生。大数据被誉为继云计算、物联网之后IT产业又一次颠覆性的技术变革，已经引起各方面的高度关注。大数据的意义在于从海量数据中及时识别和获取信息价值，金融业在IT基础设施、数据掌控力和人才富集度方面较之其他产业更具优势，具备了深度“掘金”的潜力。但是，大数据也给金融业带来剧烈的挑战与冲击，我国商业银行需要树立“数据治行”理念，明确大数据战略的顶层设计，加强大数据基础设施建设，实施稳妥的大数据安全策略，方能从容迎接大数据时代。

大数据带来的冲击与挑战

(一)传统发展战略面临冲击。传统银行发展战略，是在预计未来金融政策、经济环境的前提下,根据现有银行人员、网点、客户、资本、存贷款规模等资源占有状况,以及竞争对手、客户需求状况，来确定其战略目标及发展路径和方式的。步入大数据时代后, 对数据资源的占有及其整合应用能力是决定一家银行成功与否的关键因素,而传统的网点、人员、资本等因素则趋于淡化,未来商业银行的客户营销,将主要依靠对不同类型客户需求数据的掌握，并开发设计出安全、便捷、个性化的金融产品。因此，这就要求各商业银行在评判竞争对手实力与自身优势时，要注重考量IT能力与大数据实力；在制定战略目标时，必须兼顾财务承受能力来决定对大数据的投入,从而确保战略规划与大数据支撑相适应；在确定战略目标的实施路径时，必须将互联网金融、电子渠道、数据的收集与挖掘作为向客户提供服务的重要方式和手段。

(二)传统经营方式面临重大转变。在大数据时代, 金融业务与互联网深度融合, 商业银行的经营方式将会发生彻底改变。在产品开发、营销方面,通过对海量交易、行为数据的收集、分析和挖掘,科学构建数据模型, 分层客户的不同金融需求可以得到充分展示,进而针对客户需要、市场需求研发产品、开展营销,真正做到以客户为中心开发设计产品,并实现精准营销,而不是以银行为中心制造、推销产品。在风险防控方面,许多商业银行在风险分析和评估中，虽然已经引入了数量分析方式,但是因历史数据的积累不足,经验判断依然在风险管理、决策中起主导作用。依托大数据，对客户实施多维度评价,其风险模型将会更加贴近市场实际,对客户违约率的取值变得更加精准,长期以来银行凭经验办业务的经营范式将会得到根本改善。在绩效管理方面,可以通过对大数据的有效利用,并借助通讯、视频、移动终端等技术手段，对商业银行员工的工作方式、频率、业绩等做出更加准确的评价,有助于充分发挥绩效考核的正向激励作用。

(三)数据基础设施建设面临严峻考验。进入大数据时代，数据来源的多元化主要体现在两个层面：一是在金融业务链条之外。移动网络设备和网络社交媒体产生了极其丰富的实时化的客户行为数据，在这种环境下，客户行为偏好数据往往隐藏在社交网络之中。如果要实施“大数据工程”，商业银行必须搜集开放的网络数据，但现有的银行IT系统、技术手段还无力搜集、分析、利用大数据。二是在金融业务链条内部。随着专业细分与金融外包的趋势愈加明朗，由一家或少数几家银行掌控关键业务数据的时代已经走向终结，业务数据产生、流转于金融业务链条的各个结点，业务数据、客户行为数据不可能自动集成至某个机构，这对“大数据工程”的实施提出了严峻挑战。

商业银行的应对与谋变

(一)优先搞好大数据战略的顶层设计。大数据战略必须超越电子银行部或IT部门的狭隘视角，面向全局、面向未来，以客户需求、市场需求为导向，建立自身的大数据架构。完整的客户数据必须是多维度的，至少包含以下几个方面：一是客户的基本信息，譬如信用信息、社交关系信息等；二是客户的偏好信息，譬如金融产品偏好、金融服务偏好等；三是客户的行为信息，譬如银行范围内的行为数据、外部行为数据等；四是客户的分析数据，譬如客户风险度、客户价值度等。要想使这些不同维度的数据信息具有分析价值，首先必须具有合理的数据结构。但现实情况却不尽如人意，各银行的数据结构基本上是条块分割的。为此，各银行必须优先搞好顶层机制的设计与改革，逐步打破业务界限，重组业务流程，确保数据灵活性。

在总行层面上，需要抓紧制定大数据工作规划，建立大数据工作推进机制。主管数据部门负责组织协调，对大数据工作进行统筹规划、集中管理；业务部门负责大数据的搜集、整理、存储、分析和应用，全面采集、多方式整合商业银行内外部各类数据，形成数据管理、数据使用、数据推广的有效工作机制。

(二)科学谋划和打造大数据平台。一方面各银行要积极与社交网络、电商、电信等大数据平台开展战略合作，建立数据信息交流、共享机制，全面梳理、整合客户各类信息，将金融服务与社交网络、电子商务、移动网络等深度融合。另一方面各银行也可考虑自行打造大数据平台，以便牢牢掌握核心话语权。

(三)积极建设大数据仓库。着眼于大数据挖掘和分析，对海量数据的持续实时处理，建设数据仓库项目，为服务质量改善、经营效率提升、服务模式创新提供支撑，全面提升运营管理水平。在项目建设中，通过梳理整合经营管理关键数据，建立数据管控体系，搭建基础数据平台。通过数据仓库建设，运用数据挖掘和分析，全方位调整管理模式、产品结构、营销模式、信息战略，从根本上提高风险管理、成本绩效管理、资产负债管理和客户关系管理水平，实现多系统数据的业务逻辑整合，形成全行级客户、产品等主题数据。

(四)以大数据思维推进金融互联网化战略。进入大数据时代，金融产业与信息技术将实现深度融合, 金融电子化的深度、广度将日渐强化。各银行必须顺势而为, 紧紧追随迅猛发展的互联网、移动互联网浪潮, 积极实施金融互联化战略, 尝试构建电子化金融商业模式, 着力发展直销银行、社区智能银行、互联网金融、电子商务等业务。这就要求各银行应当从发展战略的高度，将金融互联网作为未来提供金融服务、提升核心竞争力的主渠道。

(五)依托大数据技术实现风险管理的精细化。大数据时代，商业银行可以消除信息孤岛，全面整合客户的多渠道交易数据，通过经营者个人金融、消费、行为等信息进行授信，有效破解传统信贷风险管理中的信息不对称难题，降低信贷风险。为此，各银行必须深化风险管理体制改革，运用大数据理念来构建以客户为中心的全面风险管理体系，理顺部门间的职责，淡化部门色彩，彻底打破以往小数据模式下形成的部门、机构、区域、产品间数据信息分隔管理以及由分支机构各自分散识别风险的做法，形成按客户集中统一管理数据信息和高效协调机制。

要积极推行把现场调查与非现场数据信息挖掘分析相结合、模型筛查与经验判断相结合，以定性信息与定量财务、经营等多重数据信息的勾稽核验等为重点内容的风险管理创新。总行要通过大量数据信息的挖掘分析，勾画出客户的全景视图，更加全面地评估客户风险状况，有效提升贷前风险判断和贷后风险预警能力。

要进一步完善基于大数据信息平台的集中式风险审查审批体制，采用大数据方式来验证借款人的数据信息，校正申报机构或部门对借款人的风险判断。运用合理的参数和模型，计量出可接受的最大风险敞口，精准识别和动态审查借款人的每一笔融资业务。再利用习惯性数据信息和常识性、逻辑性分析，作出更专业的判断，使风险识别、防范、决策更加可靠、更加贴近实际。

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