商业银行如何应用大数据

随着近几年智能手机和移动互联的迅猛发展，我们的照片、视频、位置、心情、人际关系，甚至生理数据等每一点变化都成为了可被记录和分析的数据。这些数据虽然形式多样且离散，但却可以清楚地分析出人们在做什么、喜欢什么、常去哪里、朋友是谁、消费习惯等等，伴随这些分析结果的是无穷的潜在商业利益和市场空间。

        数据正在成为新一轮变革中的重要资产，一个大规模生产、分享和应用数据的时代正在开启。面对虎视眈眈的既具备海量数据又具备大数据应用和分析能力的互联网及高科技公司(如阿里巴巴等)，中国的银行业应当如何运用大数据应对市场挑战？

什么是大数据?

        研究机构Gartner对于“大数据”给出了这样的定义：“大数据”是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产；从数据的类别上看，“大数据”指的是无法使用传统流程或工具处理或分析的信息。它定义了那些超出正常处理范围和大小、迫使用户采用非传统处理方法的数据集。

        相关机构通过对商业机构的主要负责人进行问卷调查，以更好地了解商业机构对大数据的概念的理解。

        大数据的特点通常用3个V来描述：即Volume(数量)、Variety(种类)和速度(Velocity)。随着业界对大数据理解的深入，第四个V也浮出水面。Veracity(真实性)正在成为大数据的基本特征之一。

银行如何应用大数据?

        (一)通过大数据明确目标客户

        中国的银行业，无论是国有银行、股份制商业银行，还是区域性城商行、农联社等，往往都是通过增加网点和渠道、提高发卡量等方式扩展自身业务。但是目标客户雷同、金融产品和服务同质化严重，成为中国银行业运营成本居高不下的重要原因。

        通过大数据分析，能够找出为银行带来利润和效益的客户群体，明确目标客户群，针对目标客户群推出适合该群体的产品和服务，不仅能够提升客户满意度和忠诚度，还能大大降低银行投入在负贡献客户上的不必要的成本。

        JNG DIRECT是荷兰国际集团于2000年在美国成立的网上银行，2011年其存款规模达到820亿，客户数量超过700万。其客户群主要是美国的中等收入水平的顾客。主要通过电话和互联网方式直接向客户提供简单的金融服务。ING DIRECT严格限制其网上银行的业务范围，只向客户提供最基本的金融服务，如普通储蓄存款账户、定期存单、简单住房按揭贷款、普通基金理财服务等。相比传统银行，这种简单的运营模式可以节省大量的分支建设及运营费、人工费等；不仅如此，ING Direct还会主动接触不符合其发展模式的客户，如致电呼叫中心过多的客户、浏览网站时间过长的客户等。

        (二)将大数据用于风险管理和反欺诈

        银行所拥有的海量交易信息以及客户信息，加之社会化媒体互动、实施传感器数据、电子商务及其他新的数据源，通过大数据分析将使得银行对交易异常情况的检测和发现更为及时可靠。

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