大数据驱动银行金融科技的创新转型探析

徐 冉

（对外经济贸易大学统计学院，北京 200086）

一、大数据在银行业务中的应用

随着时代的发展，当前我国已经进入金融科技时代，根据风险投资公司CBInsights所提供的数据内容显示，近年来全世界金融科技领域的融资规模均在不断扩大，在2013—2016年，属于金融科技领域的高速增长阶段，融资规模从40亿美元、120亿美元一直发展到2016年的230亿美元，短短十年时间内，全球金融科技领域的融资总量就翻了6倍，这一数据已经能够证明，金融科技是当前时代发展的重要潮流，正在改变世界金融行业的生态格局。

银行金融技术的创新迫在眉睫，大数据技术便是技术创新的成果之一，大数据在金融科技领域得到了良好的应用，其可以帮助银行获取大量的客户信息，从而降低成本提高银行效益。同时，大数据的应用也可以应用在银行的管理领域，效率得到了极大的提高。但是，在实际工作情境中，某些银行在使用大数据的过程中出现了失误，一般表现在数据管理系统本身以及相关制度的建立方面，这些方面的问题都是需要银行进行妥善解决。银行金融科技的创新、大数据技术的应用，使得银行收集到了更为全面的数据，其中有顾客的联系数据，也有顾客的行为数据等。而面对如此庞大的数据，银行需要思考如何将这些数据转化为实际的收益，如果银行只是单纯地利用新技术对数据进行采集，那么单纯采集到的数据并不能为银行所用，银行只有对采集到的数据利用创新技术进行分析，才能够将数据转化为有价值的数据，能够为银行带来更多的经济效益。因此，在大数据时代的背景下，银行发展与大数据技术息息相关，银行需要思考自身应该如何改变思维和理念，如何进行创新，才能把握机遇，迎接挑战。

二、银行金融科技创新转型中大数据出现的问题

（一）数据管理系统不完善

当前银行的数据管理系统一般是在其传统的业务管理系统基础上进行革新完成的，这就导致全新的数据管理系统架构与大数据技术之间的适应性存在一定的问题。同时，银行监管部门开始不断强化对于银行大数据技术的应用监管力度，提出了各种全新的监管方式与监管要求，这些标准层面的变化倒逼商业银行，必须随之进行数据管理系统方面的有效革新，在这一背景下，当前数据管理系统实用性差的问题必须得到改善。

（二）数据分析的准确度问题

通过上文内容可知，当前银行数据管理系统本身的专业性、实用性存在一定的问题，因此，在大数据应用过程中，银行也存在一定的问题。例如，银行在使用大数据技术执行产品制定营销计划、制定业务流程等任务的过程中，很容易由于系统问题导致数据分析准确性出现错误，最终影响银行经营的稳定性。

（三）客户服务定位差

客户服务定位差也是银行数据管理系统存在的主要问题之一。具体而言，银行因为业务庞大，有着非常多的分支网点，往往需要招聘金融领域的专业人才，来为银行的客户进行服务。然而，网点不可能覆盖全部的客户，其覆盖面有限，再加上一些客户语言能力较差，无法表达清楚自身的业务要求，以及客户的各种心理因素，这些都影响着银行对客户信息的采集，因此对客户的服务缺乏准确性和延时性。银行传统的获得客户信息的线下模式，没有合理的数字渠道、没有便捷的网络搜索，无法满足所有客户的金融服务的要求。

（四）业务流程成本高

业务流程成本高也是银行数据管理系统存在的主要问题之一。具体而言，受制于银行对数据处理的技术水平，银行在交易中采集到的数据，想要获得有用的信息，往往需要通过人工完成，这就要求银行需要招聘很多劳动力，人工分析数据也会消耗大量的时间，耗时耗力，并且人工也非常容易发生误差，造成银行效益的损失。人工的数据处理方式不仅效率低且成本高、精确度差。例如，在客户通过银行进行金融贷款的工作场景中，商业银行往往需要对客户的各种信息进行确认，主要包括个人信息、财务状况、征信情况、贷款抵押品价值等，并对这些信息数据的真实性进行有效核实，传统银行贷款的流程十分复杂，需要消耗大量的成本执行数据获取与数据真实性确认等工作。

（五）服务质量的问题

服务质量问题同时也是银行数据管理系统存在的主要问题之一。具体而言，现代银行的生产经营活动并不能够完全依赖互联网、大数据技术，而是还需要现实中存在的众多银行网点，并通过这些网点与需要金融服务的客户进行交流，进而向各种不同的客户提供专门的金融服务。但是在实际情景中，银行营业网点并没有实现全国范围内的全覆盖，银行所面临的客户综合素质、需求内容、理财目标均存在非常明显的差异，如果银行不能对客户的信息进行精准把控，那么很难为其提供有效的服务。在当前的银行数据管理系统中，由于成熟度相对较差，在使用过程中仅能获取到有限的客户信息，不利于银行对客户做出更加精确、有效的服务方案。

（六）金融产品设计缺陷

在现实工作情境中，金融产品是银行赚取利润的重要依托，主要包括个人信贷产品、信用卡产品等，在过去的交易过程中，银行向客户提供金融产品服务的主要体现方式就是交易所产生的数据内容。而银行为客户提供的传统的金融产品，因为银行对数据处理能力非常差，导致传统的金融产品交易数据处理不精细，银行无法处理大量的、更细致的数据，传统金融产品的设计有很多问题。其次，在实际情景中，银行对于传统金融产品数据记录与处理工作的重视程度明显不足，在这一背景下，数据处理的结果与真实效果之间存在比较明显的差异，数据内容的精确性、有效性存疑。因此，银行无法通过问题数据对自身制作的金融产品进行审视与更新，最终导致某些金融产品的设计缺陷无法得到矫正。例如，客户在使用银行卡进行第三方支付时，银行并没有对消费行为数据进行准确记录。

（七）客户信息获取运行效率较低

银行对客户办理业务的数据进行分析是非常必要的，在传统工作情景中，这项工作一般是由银行工作人员手动进行处理的，这种方式不仅效率低下，同时信息获取的质量也存在一定问题。例如，当某一客户在银行办理信贷业务时，工作人员需要对客户的征信记录、资产状况等信息进行获取，由于银行监管部门的相关规定，这些信息的获取需要通过多项审核，最终导致实际中的工作效率相对较低，同时信息的获取成本也相对较高。

三、个人信贷风险较高

个人信贷业务风险较高这一问题也是现实存在的。具体而言，在当前的银行经营体系中，个人信贷业务，尤其是房地产业务，是银行获取经济效益的主要业务，但是从风险层面来讲，个人信贷业务的风险还是相对较高的。虽然大多数银行已经制定了比较完善的风险防控策略，但是随着信息化时代的到来，信贷市场的复杂性开始发生了变化，银行的风险防控策略与当前的金融市场环境开始出现了一定的冲突。在实践中的风险主要表现为以下几个方面：

（一）信用风险

个人信贷业务的办理需要银行对客户的信用等级进行评价，但是从我国的金融市场发展角度来看，当前我国仍旧存在完整信用评价机制缺失的情况，最终导致银行对客户本身的信用风险缺乏有效判断。

（二）监督管理造成的风险

相关政府机关负有对互联网信贷业务进行有效监管的责任与义务，但是在现实工作情境中，这些单位、部门的工作效果、工作质量出现了比较明显的问题。例如，近年来网络上学生信贷业务的发展损害了很多学生的利益，引发了大量的社会问题。而银行的个人信贷业务无法实现网上的灵活支付与业务办理，无法实现有效控制，最终导致银行出现各种信用风险。同时，在个人信贷办理完成之后，由于制度等方面的缺失，银行对于网上支付、小额贷款等业务方面的灵活性相对较差，无法实现对个人信贷资金用途的有效追踪，借款人申请贷款时提出的使用意图与真实情景下的使用方式往往存在比较明显的偏差，这种方式很容易增加银行的资金回收风险。

四、依托大数据技术进行金融科技创新转型

（一）大数据实现金融客户精准化服务

如今，大量的用户会选择通过网络进行购物，金融领域也不例外，而用户通过网络检索自己所需要的金融产品时，会对金融产品的信息进行浏览，这时候产生的用户搜索数据就可以分析出用户的购买兴趣和购买偏好，银行可以利用创新的数据处理技术，对采集到的用户信息进行分析，通过分析结果来为用户推送其最感兴趣的金融产品信息，以此达到精准化的服务。银行要做到：（1）获取用户的兴趣爱好。银行通过大数据技术对用户的兴趣爱好进行分析，获取用户需求，并以此为依据，为用户推送最适合的金融产品；（2）金融产品的销售定位要准确。银行利用创新技术对用户的兴趣爱好进行预测，并推算其最需要的金融产品，此过程要非常准确，要保证推送的产品符合用户需求，考虑到用户兴趣爱好及财产情况；（3）为用户定制个性化的产品。银行采集到大量的用户数据，包括交易数据、行为数据等，可以预测用户潜在的需求，为某一个用户建立一个个性化的定制服务。

（二）大数据助推金融产品精细化设计

利用大数据技术对客户的消费状况、消费数据进行分析也是非常必要的，银行应当在此基础上不断完善金融产品本身的精细化水平，根据客户的反馈针对性强化客户体验，对自身的金融产品、服务内容进行改善。具体操作方式如下：（1）银行应当建立金融产品的多维场景，根据客户需求建立个性化服务系统；（2）注重金融产品差异化，在当前时代背景下，金融产品的数量相当多，且很多商业银行所推出的金融产品在实践中普遍存在相当强的相似性，因此，银行应当对客户的消费数据进行精准分析，对其消费习惯等内容进行了解，挖掘客户的真实需求，在市场竞争中形成优势性的局面，避免同类产品的低水平竞争，并在低价战略、同质化产品严重的金融市场中占据相当强的有力地位；（3）银行应当将大数据技术与金融产品风险分析系统相结合，建立并完善更加先进的风险评估与防控体系，并根据金融产品的消费风险进行控制，从而降低银行的经营风险。

（三）大数据推动银行业务流程高质量管理

大数据技术能够帮助相关单位更加有效、快速地实现对客户信息的收集与整理，对其中有价值、有意义的部分进行总结与归纳，深入挖掘数据本身的价值。在实践中，包括我国四大国有银行诸多银行都已经完成了现代化数据管理系统的建立，并在管理系统中制定了比较完善的管理制度、业务流程，有效提升了现代商业银行工作、参与商业活动的数据化水平。推动了银行业务流程的高质量管理。在实践中的具体表现如下：（1）降低了客户信息的获取成本。在大数据金融技术背景下，客户如果想要完成业务的办理，就必须使用银行内部的金融服务系统，通过填写各种信息才能最终完成业务办理，在这一过程中，客户将自身的信息合法授权给了银行，银行能够更加快速地获取用户的信息。并更加精确地分析出客户的实际需求，与传统的信息获取方式相比，通过这种方式进行信息获取的成本显著下降；（2）减少了银行服务提供所需要消耗的资源、人力成本。银行单位可以通过相应平台对用户的需求进行总结，并在此基础上制定针对性较强的服务策略，向客户提供针对性较强的金融产品，通过这种方式能够使金融产品的服务更加准确，在这一背景下，金融产品服务资源能够得到合理运用，进而有效降低服务成本；（3）有效控制业务平台成本。在传统模式下，银行也需要建立业务平台，而在大数据背景下，银行所建立的大数据管理、服务平台能够将银行的所有网点进行全面的信息化管理，并优化业务流程内容，极大程度提升银行的管理效率，最终实现对银行业务平台成本的有效控制。

（四）帮助银行实现扁平化管理

在传统工作背景下，银行的管理模式内部，中行、分行大多处于不同的管理模式下，分行拥有相当强的自主权，银行的管理很难实现真正意义上的下沉，而在数据管理平台应用于银行管理的过程中时，银行总行对分行、总分行对网点的集中管理开始成为现实，能够实现跨区域管理，降低分支网点的经营风险。在实践中的具体表现如下：（1）银行能够借助数据管理平台，对分支网点的实际情况进行精准把控，并保证命令的有效下沉，同时，银行的管理层能够直接从大数据管理平台中获取大量的有效数据以及有价值的信息；（2）大数据管理平台能够帮助银行实现业务的集中管理，并实现分支网点的集约化，最终提升分支网点的执行力；（3）银行风险控制单位的工作效果也能够得以稳定提升。在大数据平台背景下，银行风险控制部门能够更加轻松地实现对有价值信息的收集与分析，对数据中透露出来的风险进行精准评估，再根据评估结果，制定相应的风险控制策略，这种方式能够有效降低银行经营风险。

五、结束语

综上所述，以大数据技术为指导的数据分析和数据集成的概念在促进银行金融服务模式和金融技术条件的创新方面具有重要作用。在大数据市场环境下，银行可以通过技术学习和创新，将大数据技术与传统的银行金融服务相结合，以建立专业的银行金融服务能力，从而在金融市场上处于主动地位。本文通过对相关文献进行查阅，发现大数据技术结合金融服务建立的大数据金融服务平台在实现金融客户精准化、助推金融产品精细化设计、推动银行业务高质量管理、帮助银行实现扁平化管理等方面均具备十分重要的作用与意义。相关银行单位应当建立针对性强、有效性强的大数据金融管理平台，只有这样才能有效提升现代化背景下商业银行的金融科技水平。同时，我国政府也应该认识到金融科技对于商业银行、金融行业等方面的重要价值，建立更加完善的金融业大数据治理制度，明确金融保障机制。帮助金融行业实现健康稳定发展，为民众提供更有价值、更高效率的金融服务。