摘要: 大數據時代將帶來人類生產力的又一次大解放和生產效率的巨大提高,移動互聯網絡將成為實現中國夢的重要載體,這本質上需要相互聯通相互融合的大金融體系。然而,多年來我國金融監管體系相互獨立,銀行、證券、保險行業相互割裂,難以適應大數據時代金融發展的要求,當前雖然面臨著移動互聯帶來的巨大機遇,但難以把握,反而受到互聯網企業的全面滲透,各行業處於不改變就被改變的境地

 


大數據技術賦能金融業創新與應用升級

作者:李虹含

大數據時代將帶來人類生產力的又一次大解放和生產效率的巨大提高,移動互聯網絡將成為實現中國夢的重要載體,這本質上需要相互聯通相互融合的大金融體系。

然而,多年來我國金融監管體系相互獨立,銀行、證券、保險行業相互割裂,難以適應大數據時代金融發展的要求,當前雖然面臨著移動互聯帶來的巨大機遇,但難以把握,反而受到互聯網企業的全面滲透,各行業處於不改變就被改變的境地。

相關各方應該以金融監管協調部際聯席會議制度建立為契機,加大體制和機制創新力度,加大金融領域中銀行、證券、保險領域的相互開放力度,促進金融機構盡快轉變理念、融入互聯網精神,支持其在大金融體系下的金融創新和做大做強。

從國際看,IBM、INTEL 等巨型公司都向大數據業務轉型,而金融服務領域天生就是數據和信息密集型產業,在這個領域誰擁有更多的數據,誰就佔領先機。本文將以金融機構數據應用現狀、前景和創新維度等方面探討大數據技術在金融業創新與應用升級方面的重要作用。

一、金融機構數據應用的現狀

目前,金融機構實現了所有核心業務系統的電腦化處理,計算機應用覆蓋了本外幣儲蓄、本外幣對公、國際貿易結算、信用卡、信貸管理等業務領域。

同時金融機構每時每刻都在蒐集和處理大量的信息,包括公司和個人的賬戶信息、公司和個人的貸款信息和企業、行業、產業、產品信息等等。特別是隨著金融機構數據集中工程實施後,金融機構的各級營業網點和業務部門要對總部返回所有交易、業務類數據。

如何利用好這些寶貴的信息資源,獲取有益的信息,以便更好地為客戶服務,提高金融機構經營管理水平和利潤,是當前金融機構爭相研究的核心熱點問題。

建立基於數據倉庫技術的一個信息管理平台,採用數據挖掘技術,適時、智能地抽取所需數據,並通過完善靈活的定義方式,運用科學、實用的分析工具,結合金融系統安全管理的特點,為管理決策人員及相關業務人員提供靈高效、可靠、實用的管理分析工具。

現代金融機構當中,數據資產成為其區別於傳統金融機構的最大生產要素之一,利用大數據技術與數據挖掘方法對於數據資產的管理、運用、挖掘,成為現代金融業加快創新、增強管理能力等業務的最重要工作。

大數據挖掘分析決策的主要流程見下圖1。銀行業海量的數據內容,需要從“數據清理/整合——>數據倉庫——>數據選擇——>數據挖掘——>模式評價——>知識”多次的循環反复,才有可能達到預期的效果。

大數據

圖1 分析決策的過程

資料來源:工信部電信研究院大數據白皮書(2016年)

銀行業監管機構對於數據管理和監測的要求也在不斷提高,在《中國金融業“十三五”信息化建設規劃》中,“加快銀行信息資源的集中,實現數據視圖在全行範圍的共享,充分利用數據倉庫和數據挖掘技術,實現資產負債管理、財務績效管理、風險管理和客戶關係管理等主題應用,建立面向主題、面向市場、面向決策、滿足內部管理及外部政策要求的銀行管理信息系統建設”。

《中國銀行業信息科技“十三五”發展規劃監管指導意見》中又進一步指出,“大中型銀行要把數據治理作為重要的製度性建設與基礎性工作,加強組織保障、制度保障與流程保障,有序推進、重點強化;統一數據標準,提高數據質量,深化數據應用,有效支撐銀行業務發展,有效提升銀行管理水平。”

“十二五”末期,大部分銀行均開始著力解決數據質量較差的問題,開始加強數據管理、管控,提高數據信息質量,採用數據挖掘和大數據技術深層利用、提煉數據以提升經營管控效能。

二、大數據在金融業中的應用前景

隨著數據價值被越來越多的認可,尤其是在金融企業業務轉型時期,基於數據的業務及內部管理優化使得金融領域的大數據應用市場規模在未來幾年將以高於整體水平的速度增長。

大數據

從以上投資結構上來看,銀行將會成為金融類企業中對大數據應用投資的主體,證券和保險分列二、三位。

大數據

進入大數據時代的金融行業將給整個行業帶來深刻的變化,許多互聯網企業將憑藉自身優勢進行金融領域內,傳統金融企業也將重塑思路整合業務,新的商業價值將在這場大數據革命中被開據出來。

三、大數據促進金融業創新的維度

(一)可擴展性開放架構支撐金融業發展

金融企業的IT設施更易於數據的集中、擴展是大數據技術的必然要求,而且還要求要管理過程當中具備更加優質的可靠、可控和安全性。近年來,隨著x86 架構CPU 處理器製程、內部計算架構設計推陳出新,性能已逐漸趕上RISC 服務器,同時,在穩定性、可用性及服務性也足以勝任海量數據對基礎架構能力的要求,因此,具備高擴展性的開放架構正逐步成為金融行業應對大數據的優選方案。

(二)促進金融業風險管控、精細化管理、業務創新

第一,業務的精細化管理及風險的有效控制可以使用大數據技術有效完成。利率市場化大背景下的中國銀行業需要重塑其精細化流程管理,實現精準營銷;

第二,大數據技術支持的服務創新體系,可以更好地做到以“客戶為中心”,通過對客戶消費行為的分析,提高客戶粘性,實現金融機構的差異化競爭。

(三)推進高頻金融交易、小額信貸等業務創新

大數據技術在金融行業的運用已逐步展開,並開始取得了一些良好的成效,特別是一些典型的數據類業務:高頻交易、小貸風控和精準營銷等都有效地利用了大數據的優勢。

例如,中國A股市場每天4個小時的交易都會產生約3億條以上的交易數據,隨著時間的推移,積累的數據量將會越來越多。

這些數據可以被用於進行數據挖掘和創新,實現創造和量化投資交易模型,將其應用於真正的投資活動過程當中,以期為企業和投資者創造利潤。

阿里巴巴與建設銀行聯手在2007年推出專注於小額信貸的——E貸通,根據阿里巴巴大量用戶數據、交易記錄,建設銀行進行數據挖掘,以判斷是否應當給該網絡店鋪或網商提供貸款;

微眾銀行在消費金融層面不斷使用大數據,2016年5月15日,微粒貸上線一周年累計放貸超400億,貸款筆數超500萬筆,單筆金額7000-8000元之間,共計1600億,日貸款規模超過10億,日均貸款餘額500億,利率0.05%,不良資產率不足0.4%,低於普通商業銀行的水平,大數據技術的效果明顯。

(四)促進金融業的精準營銷

招商銀行在數據挖掘過程當中發現招行信用卡額度較高的優質客戶經常出現在星巴克和麥當勞等場所後,通過“多倍積分累計”和“積分店面兌換”活動吸引優質客戶;

另外,其還構建出有效的客戶流失預警模型,對即將出現流失的前20%客戶發出售高收益理財產品或採取免手續費等策略進行挽留,使招行信用卡和金卡客戶流失率降低15%左右;

同時,還通過小微企業主持有信用卡的個人消費活動識別消費行為習慣優質的小微客戶,利用遠程銀行和雲計算等實行交叉營銷,取得了非常良好的效果。

四、大數據技術在金融業應用中的優勢發掘

經濟社會的三個重要組成要素:產品、信息、資金滲透於互聯網時代的諸多環節,互聯網時代的激烈競爭當中,電商、金融機構、物流三大類別企業代表著三種要素的重要佔有者,三者都希望成為主宰著三種要素的利益獲得者。

雖然在互聯網技術、平台層面金融機構有所落後,但從長期發展趨勢來看,金融機構具有重要的優勢,主要包括以下幾個方面:

(一)金融機構的信息優勢

金融機構不僅掌握著大量資金,而且在信息蒐集方面也擁有獨特優勢,不管是甄別優、劣客戶進行授信貸款,還是金融服務用戶交易活動留下的交易痕跡都是其重要數據資產。尤其是金融機構的信息化建設也居於各行業前列,信息處理與建設已經根植入金融機構的“思維”。

金融機構不僅有信息化建設的意願,而且具備建設優質信息化系統的條件。特是在2000年之後,中國的金融機構提出建立數據集市的思路。各大金融機構紛紛建立了數據中心和備份中心,提高了數據的存儲利用效率和風險防控能力。

另外,由於在貸款和金融業務開辦之前,各自然人都需要在金融機構開戶並填寫個人基本信息,社會上的資金劃轉要以金融機構為媒介,因此金融機構有著廣泛的渠道獲取客戶信息和資金流信息,同時POS機和ATM也可以獲取個人的消費信息。

多年的積累,使金融機構已形成海量的信息數據庫,其結構化程度優於電商等企業。

(二)金融機構的人才優勢

中國的金融機構均設有科技開發中心、數據測試和收集中心以便於金融機構開發擁有自主知識產權的個性化業務、功能。

在二十世紀初提出的建立數據集中項目過程當中,金融機構累積了大量建設複雜數據信息系統的經驗,涉及軟件開發、數據倉儲等具體實操項目,這些項目鍛煉了金融機構的科技開發隊伍,為金融機構積累了許多軟件開發、管理人才。

金融人才和信息科技人才的結合是金融機構構建有效物流、信息流的重要基礎保障。

(三)金融機構的資金優勢

金融機構的利潤率普遍較高,近幾年來的業績增長較快,許多金融機構的盈利能力開始超過國外金融機構。

因此,金融機構內部擁有充足的資金,有利於金融機構建立大規模的資金、物流、信息流操作系統。

資金優勢使金融機構在構建三網融合過程當中可以建立先進的數據操作系統、存儲系統和計算系統,有利於大數據技術和發展和應用。

(四)金融機構的製度優勢

中國的金融機構一方面自負盈虧,另一方面與政策存在著千絲萬縷的聯繫。

我國的金融機構牌照較難獲得,電商和物流商的資格相對都比較簡單。我國大型金融機構已基本實現集團化經營,全國十五家上市銀行資產占到中國銀行業總資產的60%以上,其經營管理經驗、理念、方式、方法都強於電商和物流企業,容易形成跨界、跨區域經營。

總之,目前金融機構實現了所有核心業務系統的電腦化處理,為大數據技術的使用創造了良好的條件,計算機應用覆蓋了本外幣儲蓄、本外幣對公、國際貿易結算、信用卡、信貸管理等業務領域;

同時金融機構每時每刻都在蒐集和處理大量的信息,包括公司和個人的賬戶信息、公司和個人的貸款信息和企業、行業、產業、產品信息等等。

特別是隨著金融機構數據集中工程實施後,金融機構的各級營業網點和業務部門要對總部返回所有交易、業務類數據。

如何利用好這些寶貴的信息資源,獲取有益的信息,以便更好地為客戶服務,提高金融機構經營管理水平和利潤,在信息技術應用廣泛的今天,對金融機構有著非常重要的意義。

建立基於大數據技術的信息管理平台,採取大數據挖掘技術,適時、智能地抽取所需數據,並通過完善靈活的定義方式,運用科學、實用的分析工具,結合金融系統安全管理的特點,將為管理決策人員及相關業務人員提供靈高效、可靠、實用的管理分析工具,為金融業創新與應用升級插上騰飛的翅膀。

 

End.

 

轉貼自: 36大數據


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