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大数据在商业银行业务经营管理中运用
大数据在商业银行业务经营管理中运用 摘要：利用大数据已经上升为国家战略。商业银行零售业务是服务社会经济发 展和民生改善的基础性业务，提升大数据应用能力，对于商业银行落实普惠金融， 解决客户需求，提升客户服务能力，提高客户经营管理效能具有重要作用。但当 前商业银行在大数据运用时，面临着亟待解决的问题，如传统客户待客上门的营 销模式难于为继，单一产品和服务难于满足多样化的客户需求等，因此，商业银 行亟需利用大数据转变客户经营管理模式，提升客户营销服务效能。关键词：商业银行；
普惠金融；
客户服务能力；
大数据；
获客活客能力 商业银行零售业务是服务经济社会发展和民生改善的基础性业务，客户数 量和业务交易量庞大，属于典型的数据驱动型业务。利用大数据已经上升为国家 战略，央行对于加快发展大数据也做出了规划，印发了《中国金融业信息技术“十 三五”发展规划》，明确提出要深入开展大数据技术应用创新。落实国家战略， 提升商业银行零售业务大数据应用能力，对于加快产品和流程创新，解决客户需 求痛点，提升客户服务能力，提高对客户经营管理效能具有重要意义和作用。
一、商业银行发展大数据具备基础优势 大数据概念形成于2000年前后，最初被定义为海量数据的集合。2011年， 美国麦肯锡公司在《大数据的下一个前沿：创新、竞争和生产力》报告中最早提 出：大数据指大小超出典型数据库软件工具收集、存储、管理和分析能力的数据 集。与传统数据概念相比较，大数据具有以下三个特点：一是数据种类更多。既 包括结构化数据也包括半结构化和非结构化数据，如视频、图片、地理位置、点 击率、浏览量等，数据具有混杂性。二是数据体量大。一般指在TB（1TB=1024GB） 规模以上的数据量，不仅存量数据量大而且增量大，特别是非结构化数据增长规 模和速度要远远高于结构化数据的增长。三是大数据的核心是预测。云计算技术 的应用，使大数据分析不再依靠少量样本，而是能够对全部数据进行分析。数据 分析关注相关性而不是因果性，回答“是什么”而不是“为什么”问题。虽然商业银 行发展大数据起步较晚，但金融业的属性特点决定了商业银行具备快速发展大数 据的基础和条件。
（一）商业银行天然是大数据的重要生产者 商业银行是个人客户数据密集型行业，除营业网点柜面外，STM、ATM、POS机、手机银行、网上银行、电话银行、电商平台等服务渠道均是重要的数据 来源渠道。一方面，信息技术的发展和应用，支撑商业银行不断升级优化、迭代 更新核心业务系统，极大地提升了数据运算和管理能力；
另一方面，商业银行为 了引领和满足客户需求，加强业务创新、拓宽经营范围，持续不断地产生增量数 据，积累形成了海量的信息数据库。据统计，2015年中国的数据总量达到1700EB 以上，同比增长90%，预计到2020年这一数值将超过8000EB。以银行业为例，每 创收100万元，银行业平均产生130GB的数据，数据强度高居各行业之首①。
（二）数据已经成为商业银行的重要资产 数据是价值创造载体。数据资产是现代金融机构区别于传统金融机构的一 个重要标志。在大数据时代，金融机构拥有的数据量越多，数据应用能力越强， 潜在的竞争优势就越大，而且这种优势会形成难以被超越的核心优势。大数据对 于提升银行零售业务盈利能力具有重要作用，通过数据分析和360度客户画像， 能够加强对客户的精细化管理，有效提升客户的综合价值贡献。从河北建行情况 来看，充分利用名单制客户数据，针对客户需求，精准提供产品和服务，在个人 存款规模持续增长的同时，付息率持续下降，2017年降幅达到8%，客户产品覆 盖度增幅达到9%，客户黏性进一步增强。根据波士顿咨询公司预计，到2020年 智能变革激发的大数据运用能够为零售银行增加30%的经营净利润。
（三）商业银行已经重视并全面加快大数据应用 一是加大大数据应用系统建设，为经营管理决策、精准营销、流程优化、 服务提升提供强大的技术工具。比如，建设银行历时数年研发上线了新一代系统， 建立了企业级数据平台，整合了各业务条线、服务渠道、操作系统的数据，构建 了一体化营运体系。招商银行在2017年设立专项基金，激发内部金融科技创新的 热情，将金融科技作为推动招商银行未来转型的“核”动力，举全行之力推进金融 科技战略。二是加大大数据人才队伍建设，招聘选拔专业人才，加速培养一支既 掌握计算程序开发技术又掌握数学、统计学等知识以及熟悉业务的复合型人才队 伍。三是加大大数据应用推广力度，自上而下开展宣讲培训和组织推动，加强数 据应用考核管理，努力将数据挖掘和应用贯穿业务发展的全流程，最终培养形成 自觉的应用习惯。
二、商业银行个人客户经营管理中存在的主要问题 （一）客户交易习惯发生变化，传统待客上门的营销模式难以为继从外部市场环境来看，信息技术和互联网金融的发展，促进了客户交易行 为的变化，加速了银行客户的分流。从内部经营模式来看，商业银行应用新技术 加大智慧渠道建设，手机银行、网上银行等自助机具功能不断完善，电子渠道逐 渐成为服务客户的第一渠道。河北建行2017年电子渠道交易量占全渠道交易量的 比重已经超过80%。客户交易行为习惯的改变，导致到店客户数量逐年下滑，离 柜化趋势加剧，银行网点面对面直接接触客户日益困难。
（二）客户需求发生变化，单一产品和服务难以满足多样化的客户需求 从需求端来看，随着居民财富的增长和金融市场环境的发展及金融产品的 创新，客户购买能力、投资能力、风险偏好差异明显，客户需求发生了显著变化， 日益多样化、综合化。从供给端来看，商业银行传统的单一产品和服务模式已无 法满足客户需求，同时，跨界竞争激烈，产品同质性的情况突出，如果不能精准 定位客户需求并及时提供有效服务，将进一步降低客户满意度和忠诚度，加剧客 户流失。
（三）维护力量难以有效覆盖重点客群，客户精细管理和深度经营能力不 足 一是难以覆盖批量客群。代发工资客户、校园师生、个体工商户等客户群 体是商业银行的重点客群，成长性好、综合价值贡献度高。但在日常维护过程中， 网点人员力量有限，难以走出去开展常态化营销，无法深入经营重点客群。二是 中高端客户维护不足。靠传统的维护模式，难以覆盖全量中高端客户，产品、服 务、活动信息也无法实现有效传导，造成客户黏性较差，流失概率较大。三是长 尾客户体量庞大，占到商业银行全量客户的九成以上，但是维护严重不足。商业 银行亟需利用大数据转变客户经营管理模式，提升客户营销服务效能。
三、运用大数据提升银行客户经营管理能力的措施 （一）建立基于大数据技术的客户信息管理平台，推动商业银行实现从产 品销售驱动向客户需求驱动转变 利用科技手段，采集、整合全渠道用户信息，为每个客户建立数据档案， 构建用户360度立体画像，率先为客户经营管理提供工具支持。以此为基础，提 升精准营销服务能力，为客户提供差异化产品和综合服务方案，改变粗放低效的 营销服务模式。一方面，采取大数据挖掘技术，根据业务场景，提取相关数据，运用模型工具对数据进行分析，精选目标客群，精准开展智慧营销。另一方面， 参考用户画像信息，为用户量体设计产品或开展营销活动。比如，招商银行在数 据挖掘过程当中发现信用卡额度较高的优质客户经常出现在星巴克和麦当劳等 场所，通过“多倍积分累计”和“积分店面兑换”活动吸引优质客户；
建设银行积极 运用精准营销平台客户分析功能，开展“电话支付商户”“投资理财客户”“电子银 行临界活跃客户”“零资产客户”等客群分析，精选产品和服务、开展精准营销， 相比传统的短信群发模式大幅提高了成功率。
（二）建立客户分层分类维护体系，提升线下线上渠道协同获客能力 一是突出抓好重点客群深度经营。贯彻落实“大数据+普惠金融+金融科技” 理念，大力拓展社区、校园、医疗、旅游、县域等重点场景建设，运用科技手段 将金融服务嵌入重点客户群的生活场景，打造金融服务和非金融服务一体化的综 合服务体系，提升批量化营销获客、精细化经营留客、综合化服务活客能力。二 是加强客户经理队伍建设，提升客户经理数据平台和系统工具的应用能力，发挥 客户经理服务高端客户的核心作用。同时依靠科技手段加强对客户经理客户维护 工作的过程监测，建立标准化服务流程体系，实现对高端客户的标准化服务流程 管理。三是加大对长尾客户的直营力度。以信用卡零资产客户、个贷零资产客户、 社保零资产客户等重点潜力零资产客户群为主要激活目标，基于数据分析确定客 户需求特点，持续向客户推送优势产品信息或优惠活动信息，唤醒沉睡客户。四 是丰富线上银行功能，提升获客活客能力。研究推广财富管理服务平台，推出以 智能化资产配置为主体的财富管理服务；
大力拓展代缴费平台功能，丰富线上缴 费种类，加强线上消费场景建设，满足和引领客户移动支付需求。
（三）加强金融创新，满足客户日益增长的金融需求 一是利用大数据优势，推进高频金融交易、小额信贷等线上业务创新。比 如，建设银行践行普惠金融战略，研发上线了小微快贷和个人快贷业务，产品面 世以来，增长速度都在4倍左右，开辟了业务发展的蓝海，而且改进和提升了线 上风险管控方式和水平。二是通过大数据分析改善经营行为，实现服务资源的高 效配置。在渠道建设和服务方面，可以通过大数据应用实现全渠道实时监测、动 态调整优化网点服务窗口资源等管理，提升全渠道获客能力；
在用户管理和服务 领域，可以通过大数据应用促进在线和柜面服务流程优化、实现客户流失预警及 挽留、做好个性化推荐和个性化定价等。通过利用大数据创新从而切实优化改进 与客户之间的交互方式、提升客户产品覆盖度，提高客户满意度和忠诚度。比如， 利用大数据做好营业网点厅堂营销，精准定位目标客户，在客户到达网点办理业务时精准推送营销商机，同时系统自动提示客户经理和大堂经理及时识别目标客 户，主动开展精准服务，提升营销效率。三是提升风险管控能力。应用大数据技 术可以拓展风控手段和工具，进一步完善风控体系。通过打通内外部数据连接， 全面收集企业、企业主及关联人的各类信息，建立整合的内外部数据库，开展普 惠金融大数据分析，可以有效提升对小微企业客户的全流程风险管控能力，在客 户准入、评级授信等关键环节，提升工作效能，降低客户经营管理成本，促进业 务的健康发展。
注释：
据来源于贵阳大数据交易所正式发布的《2016年中国大数据交易产业白皮 书》。
作者:陈华 单位:高立霞
