商业银行如何构建大数据生态系统

管理大师德鲁克和戴明尽管在很多方面都持有不同见解，但却有一个共识，即“无法量化就无法管理”。在互联网、移动互联网时代，一切皆被数字化。互联网公司携其掌握的海量数据资源纵横捭阖，传统商业模式被迅速重构。互联网公司“跨界”进入金融行业后，在移动支付端给传统金融机构重重一击，2013年下半年以“余额宝”为代表的互联网理财产品发展迅猛，据统计2014年2月余额宝背后的天弘增利宝货币基金规模达到了5000亿元人民币，成为中国最大的货币基金，对商业银行造成极大震动。对于变革中的中国金融行业来说，这是一个“里程碑”式的事件。

        互联网公司最大优势在于其掌握的海量用户数据，尤其是其在经营过程中形成的“数据化思维”，通过数据挖掘分析洞悉客户行为，利用互联网技术提供便捷、简约、极致的用户体验。可以说，余额宝的成功，意味着阿里巴巴重视客户体验和大数据应用模式的互联网金融取得初步成功，大数据已经不再是人云亦云的概念，而是一种科学的方法，有可能对各行各业产生深刻的影响。

        阿里巴巴的成功也让人们思考在互联网和大数据背景下，传统商业银行何去何从。传统的银行经营信用，以资金为中心，依托资金流动性与资金的时间价值来体现银行的价值，这也是金融的本质。在新形势下，金融的本质没有变，但人们获取金融服务的方式和渠道发生了变化，这使得传统银行业面临转型危机，同时也获得新的机会。

        在对未来银行的探索中，首先要明确银行与客户的关系定位。这将决定银行以何种面貌出现，将如何满足客户的生活需求（不仅仅是金融需求）。为应对互联网公司的“跨界”竞争，商业银行必须利用互联网思维和大数据思维，实现战略转型，依托现有的金融服务渠道优势和大量交易数据优势，重塑客户关系，打造“数字银行”。

        在可预见的将来，银行在服务客户方面将扮演三个角色：①利益提供者，银行基于客户特性及其与客户的特定关系，可向客户提供经济利益（如优惠券、跨行业忠诚度计划）以及精心选择的及与众不同的产品服务组合；②行为建议者，银行将基于其对客户的深入了解与购买预测，为客户提供不限于金融产品和服务的具体的购买建议及帮助，同时避免过多“打扰”客户，与客户建立亲密关系；③服务提供者，银行基于对客户身份的识别及可提供的对应用服务（如移动钱包），安排客户购买（线上或线下）并为客户提供日常性的服务（如交通付费、日常消费）。

        不管未来商业银行以何种面貌出现，都意味着银行与客户的新型关系的建立，意味着商业银行需要更加重视客户体验，转向以数据为中心，深度洞察客户。银行经营的商业环境和客户特征已经发生改变，需要摆脱过去赖以成功的因素／经验，构建以数据为中心的业务价值生态环境。

        本文将从业务环境变化、技术变革与发展、数据治理三个角度探讨商业银行大数据生态环境的建设。

一、业务环境的变化驱动大数据生态环境的构建

        1．实现以用户体验为中心的业务模式转型

        传统的银行业务发展经过了以产品为中心、以流程为中心和以客户中心的历程。在以产品为中心时代，银行的关注点在于产品和服务的设计以及价格；逐渐地，银行建立了更多的渠道向客户提供更多的产品和服务，通过交叉销售提高营收，并认识到客户的重要性，于是建立了以客户为中心的新的生态体系，此体系以提高客户满意度、贡献度，进而提高营收为目的。在上述模式背后，商业银行关注的是收益和风险的匹配，即风险既定条件下的收入最大化。

        而在互联网所带来的数字化时代，产生了以客户体验为中心的商业模式。在这样的商业环境中，商家持续、快速地对产品进行改进，以推出用户体验更好的产品。与此同时，客户与商家的关系变得更加不稳固，当出现体验更好的产品时，旧产品很快被淘汰。在这样的商业环境中，客户自然而然地期待能够享受到商业银行提供的更好体验的金融服务。通过互联网，客户拥有了比以往更多的比较和选择的机会，客户体验驱动着商业银行和客户关系的变化。客户希望其开户银行能够提供与其在互联上体验到的同样的服务，诸如快速的客户响应、良好的用户交互、合理的价格，并能真正倾听他们的声音……一旦银行无法提供令客户满意的服务，客户可以通过互联网更方便、快捷地转入其他银行或机构。商业银行已经进入了客户体验驱动业务变革的时代，需要从以往风险优先业务模式转变为客户体验优先兼顾风险或风险和客户体验并重的业务模式。

        2．建立“数据”思维

        改变目前“一线”业务远离数据的现状，使数据真正为业务服务。在商业银行传统的数据应用中，其对数据的运用大多是“内向”的，更多侧重于提供管理信息，为满足监管当局和内部管理的要求所驱动。而新的业务发展，则要求商业银行扩展数据的使用范围，将更多的资源投向客户，以洞察客户、了解客户需求、更快地响应客户需求，以数据驱动业务转型及客户体验的持续改进，从带着问题找数据来验证观点，转变为使用数据预测可能出现的需求。

        3．IT与业务更紧密融合

        银行业务与IT应更紧密地融合，把IT当做业务来经营。相对于其他传统行业，银行业更加依赖信息科技。在大数据环境下，对于业务与IT的结合的深度和广度提出更高的要求，只有将IT能力与数据、业务知识更紧密的结合，才能创造出满足客户期望的新的金融服务模式和产品。

        4．建立业务部门数据分析能力，培养企业数据文化

        大数据分析方法与传统数据分析方法有很大不同。数据分析人员面临新工具与新方法的挑战，传统数据分析方法是需求相对明确后从样本数据开始，而在大数据时代，则是从全样本出发，IT部门构建数据平台，提供数据存储与分析的能力，由业务部门的数据分析人员进行数据挖掘，从全量数据中发现业务需求和业务创新点，这要求数据分析人员具备统计学、数学、运筹学、业务知识、创造力及心理学等跨领域的知识和技能，对数据分析人员提出了更高的要求，要求其从数据的视角还原业务或客户的本质。

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