我已授权

注册

大数据在商业银行中的应用场景

2018-05-15 16:33:27 银行家 

   大数据革命对不同行业的影响有所差异,给软件开发、信息安全等IT类企业创造了更多的机会,对医疗、零售、食品等传统类行业形成利空。对于历史悠久的银行业而言,如何与大数据有效结合,促进其转型发展值得深入研究。特别是在我国商业银行面临利率市场化压缩利差、经济增速放缓等负面冲击之下,探索大数据在商业银行领域中的应用场景,对于提升商业银行的盈利能力具有重要启示。目前来看,大数据给商业银行带来的挑战与机遇并存。商业银行如果能够顺势而为,则可为其带来市场拓展、产品创新、管理优化和风险防范等益处,全面提升商业银行的成长空间。

  国外银行应用大数据的主要场景

  互联网具有发散型网络结构及不受物理空间限制的特征,使其能够打破传统沟通方式的障碍,进而形成庞大的用户流量。特别是在Facebook、Instagram、Snapchat等形式多样社交媒体的兴起之后,流量背后更是暗含巨大商机。国外不少商业银行主动抓住商机,不断整合用户流量基础之上的大数据,探索两者之间可以有效结合的交集。就应用场景上的交集而言,其主要集中于潜在客户挖掘、信用风险防范、综合管理改进、金融产品定价等方面(表1)。

  潜在客户挖掘

  客户作为商业银行赖以生存的基础,充分尊重客户需求、了解客户需求、满足客户需求成为商业银行保持竞争活力的关键。因此,从数据信息背后挖掘客户潜在需求,进而改进产品质量构成国外银行应用大数据的重要内容。例如,巴克莱银行原有开发的系统程序限制了18岁以下年轻客户的支付功能,大数据揭示该障碍后,其改进应用程序,使得18岁以下的客户同样可以支付, 此举扩大了其年轻客户的规模;西太平洋(601099,股吧)银行根据客户浏笕网页的记录,通过医学统计软件SAS的技术分析,自动识别客户的有效信息,做出决策,提供与之对应的金融产品。当用户在网上咨询房地产贷款的细节时,西太平洋银行及时提供此类信息,以发现潜在的贷款需求者;挖掘客户体现“市场为先、顾客至上” 的服务理念,在这一理念之下商业银行的产品与客户需求更好匹配,改进用户的服务体验,增加客户对产品的黏性,奠定商业银行争夺市场份额的基础。出于上述考虑,花旗银行运用IBM公司的IBM Watson系统分析客户的基本数据和社交数据,以其存量客户的累积数据总结规律,根据客户交易特征及行为偏好锁定潜在目标客户,进而提供赢取客户信任的高质量服务。

  信用风险控制

  信用风险通过计提坏账准备严重侵蚀商业银行的利润,减少信用风险引起的不良资产,构成商业银行全面风险管理的重要组成部分。除传统的抵押、质押和保证方式转移信用风险之外, 大数据不仅为商业银行贷前审查提供了识别风险征兆的工具,同时也为贷后管理增加了有效的监测手段。第一资本银行根据多维数据建立拟合优度强大的模型,借助模型合理区分不同客户的信用风险水平,掌握风险等级不同客户信用卡的违约概率,进而有效避免信用糟糕的垃圾客户,抓住市场中风险低、收益高的那部分客户;奥地利银行根据其客户信用卡的支付用途、支付额度和支付频率,通过海量数据将客户加以有效分组,立足分组结果设计不同产品来匹配不同风险偏好的客户;富国银行基于客户日常交易的半结构化数据,从正常行为与异常行为中发现风险提示信号,分析客户是否存在不正当行为,助力商业银行实现贷后风险防范,降低不良资产比例。

  综合管理改进

  商业银行的管理范畴广泛,既包含前台的业务部门,也不可忽略后台的保障支持部门;既包括营销层面的外部客户管理,也涉及执行层面的内部分工管理。大数据为商业银行改进管理创造了条件,其技术手段减少商业银行综合管理面临的掣肘。比如, 美国银行通过数据云满足客户在不同场景下的需求,进而精确制定服务客户的管理方案,提高客户信用卡使用的频率,实现促进客户满意的管理目标;汇丰银行引入SAS的反欺诈管理系统,持续跟踪其持卡用户的交易行为变化,防范信用卡和借记卡的欺诈风险,并且将反欺诈应用到其他业务条线,缓解风险高发业务对其综合管理带来障碍。

  金融资产定价

  产品定价是商业银行金融交易中的核心要素,定价高低直接决定商业银行的盈利空间。在缺少客观分析工具的情况之下,银行从业人员凭借经验确定交易标的价格,难免受到当事人情绪等因素影响,严重时甚至可能造成恶劣后果。大数据能够充分发挥其客观的立场作用,减少商业银行金融产品定价的主观影响。比如,摩根大通银行在处理房地产抵押贷款时,根据房产所在地及周边地区不动产的庞大数据,运用数据背后的信息测算抵押物的合理公允价值,以使拍卖抵押资产时占得主动;瑞士银行应用大数据对金融产品进行理性估价,当客户经理的主观定价超出范围时,设置自动报警触发机制,以促进金融产品的定价客观准确, 避免投资决策的盲目主观。

  在国内商业银行中的应用场景

  就国内实际情况而言,大数据对我国商业银行的影响全面, 覆盖商业银行的客户营销、管理优化、产品创新和风险防范等各个板块,从渠道、工具、动力和方法上带动商业银行提质增效。

  开辟营销客户新渠道

  在商业银行同业竞争加剧,同时面临非银行金融机构发展壮大的今天,营销客户的难度愈发上升。商业银行需要最大程度地满足客户的需求,采取有效工具精确营销客户。不可否认,大数据已经成为营销客户的良好工具。商业银行深入归纳客户的自身信息、工作形态及其生活轨迹等,通过匹配方法可以洞察客户的交易行为,捕捉客户的兴趣所在,进而开展具有针对性的营销。例如,兴业银行(601166,股吧)根据聚类分析等统计方法,将其代发工资客户群体划分为不同类别,针对金领、白领等不同类别提供与类别匹配的金融产品。从实践效果来看,其理财基金、信用分期、手机银行、代销保险等产品的营销笔数较之前明显提高。除聚类分析之外,商业银行亦可通过其他方法全面分析数据的价值。

  补充优化管理新工具

  商业银行发生每笔交易的同时,多数情况下记录资产、负债、不良、利润等财务指标,以及企业、个人等亿万客户的核心信息,构成银行成本管理、资本补充、绩效管理的一手材料。材料背后的潜在数据信息,奠定了商业银行管理优化的基础。通过对数据进行整理、加工、提炼、剔除、评估、预测,商业银行流动性缺口管理、资产负债动态平衡管理、欺诈风险管理将更为合理。通过各个维度的翔实信息,进行风险的压力测试和情景模拟,可以防止潜在市场风险的爆发。以欺诈风险为例,中国银行结合人民银行及第三方机构的征信数据,构建全面解析客户行为特征的欺诈监测中心,防止骗贷等欺诈交易造成损失。除此之外,大数据将极大地便利商业银行的管理。

  提供创新产品新动力

  统计技术的发展及数据处理能力的增强,奠定了建立稳健数据预测模型的基础,这为商业银行推出创新产品提供了契机。商业银行通过产品创新可以增加客户黏性,培养客户忠诚度,巩固存量客户资源,扩大增量来源客户,促进其在市场份额竞争夺中保持优势。以微众银行为例,其基于腾讯平台的占有数据等优势,于2015年推出国内领先的互联网小额贷款产品“微粒贷”, 无须抵押和担保,且资金到账高效快捷,受到年轻客户群体的高度认可。互联网银行借助大数据指导商业银行的产品创新,传统银行紧随其后。工商银行作为国内规模第一的大型银行更是不甘落后,依托其贷记卡及借记卡客户在POS机消费的数据信息,工行创新推出免除抵押手续、资金快速到账的贷款产品“逸贷”。这款灵活高效的贷款产品之所以采取纯信用方式,是因为工行依据数据判断该类客户潜在风险可控。除零售业务领域之外,工行在公司业务领域同样大胆创新,构建了分析小微企业的数据平台。平台依据POS交易流水评估小微企业的风险,允许其中风险可控的企业采取非抵押方式获得贷款,取而代之的则是以结算账户作为质押,打破小微企业贷款一般需要抵押的常规,促进银企双方共同成长。

  增加防范风险新方法

  商业银行的风险管理涵盖信用风险、操作风险、不合规风险、流动性风险等众多类别,毫无疑问,这些风险与大数据有效结合后将会得到更好防范。其中,客户账户资金的存取金额、货币币种、交易时间、来源去向等流水记载着详细的数据信息,其为商业银行的反洗钱调查提供重要线索,进而避免商业银行执行反洗钱不到位可能遭受的不合规风险。基于客户交易记录形成的电子数据,对其进行筛选、审查和分析,发现大额交易、频繁交易等非正常交易金融行为,识别不同客户的风险等级,建立高风险等级客户名单,最终形成重点关注类交易报告、可疑类交易报告等,以配合监管机构开展的反洗钱调查。重现每笔交易的真实用途,提供公安机关打击经济犯罪的证据,防范不法分子运用银行账户从事诈骗等犯罪行为,预防恐怖分子运用银行账户从事恐怖组织活动。除去不合规风险之外,商业银行信用风险借助大数据同样可以降低违约概率。

  大数据在商业银行应用中的趋势展望

  大数据作为金融科技的重要组成部分,其与区块链、物联网、智能投顾等前沿科技成果共同助力商业银行的发展,推动商业银行朝着自动化、网络化、智能化、电子化、移动化方向有序转变。不过,对于掌握核心技术的科技类公司而言,其在促进商业银行发展的同时,与商业银行之间的关系亦变得复杂。

  商业银行与科技类公司的边界变得模糊。近年来,以电商平台为代表的科技类公司有效整合数据,凭借其难以动摇的平台优势,积累海量的客户信息资料,在提炼客户信息的基础上涉足金融业务。这些业务涵盖消费金融、小额贷款、投资理财、保险销售等多个分支,已经在居民生活中十分普遍。其中,京东商城创新推出京东白条,支持其平台购物者的消费需求;淘宝网推出网上定投基金,满足投资者的理财需要;蚂蚁金服与腾讯、中国平安(601318,股吧)合资建立众安在线财产保险股份有限公司,实现保险的线上销售,减少投保者线下购买保险的出行成本;阿里结合数据成功推出阿里小贷,对接中小企业的融资需求。科技类公司涉足金融领域的藩篱渐渐减少,将其业务扩展到传统金融领域,在第三方支付、基金销售、信用消费等金融领域全面布局,使得商业银行与科技类公司之间的边界愈发模糊,未来两者之间的交叉影响将会更加明显。

  商业银行与科技类公司的合作愈发紧密。商业银行作为负债经营的高风险行业,其一直保持审慎开放数据的行事风格,其数据方面的专业人才相对匮乏。与之相反,科技类公司机制灵活,创新精神浓厚,其数据处理方面的人才储备充足。商业银行与科技类公司之间存在互补空间,两者之间取长补短的合作潜力巨大。未来,商业银行与科技类公司之间的合作将会愈发紧密, 两者之间的融合将会更加明朗,其合作形式包括持有股权模式和购买服务模式等。持股模式即商业银行作为财力雄厚的战略投资者,投入资金持有科技类公司的股权;或者商业银行与其他机构共同出资成立以其为主导的子公司,抑或商业银行设立全资子公司。购买服务模式即商业银行梳理需要解决的业务需求障碍,与科技公司认真商定合作领域。双方基于相互信任签订合作协议, 确立科技公司有偿提供技术支持,向商业银行输出技术方案及服务支持。预计商业银行与科技公司的合作将各取所长,摆脱各自在资金、人才、技术等要素上的约束,调动科技公司高效灵活的专业优势,结合商业银行资金实力强大的资源优势,塑造适合各自资源禀赋的互利共赢格局。其中,大型商业银行将来可能采取持有股权和购买服务双重模式,中小商业银行将更多采用购买服务模式。

  商业银行的应用场景得到延伸。目前,大数据在商业银行的应用领域集中于零售业务,特别是在信用卡领域的应用最为广泛。不过,应用大数据不应局限于零售端这个狭窄空间,预计其将延伸至其他领域发挥更多作用。随着中国社会征信网络体系的逐步规范,类似“企查查”“天眼查”、国家企业信用信息公示系统、全国法院被执行人信息系统等信用建设体系的不断完善, 企业的信息将变得公开、透明、完整、真实。数据健全的征信信息形成联动,将从素材上铺平商业银行扩展其他业务的道路,助力商业银行防范企业信用风险。不仅如此,大数据为盘活过去那些被忽略的长尾客户创造了可行条件。长尾客户群体的金融交易笔数多,单笔业务成本高、收益低且交易量小,其对商业银行的利润贡献略显微薄。出于收益难以覆盖成本等考虑,商业银行过去只能被迫放弃长尾客户群体;不过,大数据支持银行设计便利迅速、高效简单、自动审批的线上金融系统,商业银行借此可以识别长尾客户申请贷款时是否刻意隐藏信息,减少授信中信息不对称带来的道德风险,平衡收益、成本与风险之间的关系。大数据通过线上与线下数据手段的搭配使用,将改变商业银行缺少工具服务长尾客户的困境,促进商业银行支持普惠金融发展。

  (作者单位:江西银行总行战略研究院)

  

(责任编辑:岳权利 HN152)
看全文
想了解更多关于《大数据在商业银行中的应用场景 》的报道,那就扫码下载和讯财经APP阅读吧。
写评论已有条评论跟帖用户自律公约
提 交还可输入500

最新评论

查看剩下100条评论

热门新闻排行榜

和讯热销金融证券产品

【免责声明】本文仅代表作者本人观点,与和讯网无关。和讯网站对文中陈述、观点判断保持中立,不对所包含内容的准确性、可靠性或完整性提供任何明示或暗示的保证。请读者仅作参考,并请自行承担全部责任。