互联网金融背景下商业银行“大数据”战略研究
中图分类号：F832.33 文献标识码：A 文章编号：1003-3890（2015）03-0031-08
一、引言
生产关系要适应生产力的发展是人类社会进步的本质。而在当前，随着社会科技的进步，传统的金融服务难以满足人们日益增长的金融服务需求，商业银行积极寻求转型升级的契机。这一方面是“新常态”经济背景下金融改革的现实需求，另一方面也是互联网金融发展的良性刺激所致。作为一种区别于传统的直接金融和间接金融的第三种金融模式，互联网金融独特的优势挑战着传统金融的权威，改变了人们的生活消费习惯，逐渐成为人们日常生活中不可或缺的一部分。据iiMedia Research的研究数据显示，2014年中国互联网金融产品的网民渗透率高达61.3%，超过六成的中国网民使用过或者正在使用互联网金融产品。与此同时，互联网金融思维的逐渐深入人心也为传统金融的发展提供了新的思路。在信息化时代，对数据的挖掘与分析深刻地影响着商业银行的发展趋势。“大数据”作为互联网金融的核心思维和技术基础，为商业银行的转型升级开辟了一条新生路。在中国金融庞大的消费市场下，积极探索“大数据”战略与银行转型升级战略有机结合的并轨研究，一方面可以为商业银行转型升级开拓新的实现路径，加快银行转型升级目标的实现，另一方面，商业银行转型升级的客观需求也为互联网金融的创新发展提供强大的驱动力。基于互联网思维，充分利用大数据、云服务等先进的网络技术手段来实现商业银行在信息化时代的转型升级，成为当前银行发展的必由之路。因此，准确地分析商业银行在互联网金融背景下实施“大数据”战略的内外部环境，确定科学的发展目标和战略定位是银行实施“大数据”转型战略的必要前提。同时，商业银行必须根据自身发展特点，围绕科学的战略目标，切实采取具有前瞻性的战略措施，以保障银行未来发展的持续与稳定。
二、文献综述
（一）“大数据”概述
经济的发展始终伴随着技术的变革。1993年美国政府推出的“信息高速公路”计划，改变了信息的传导方式，带来了全球性的互联网产业革命，从此，社会经济形态逐渐由物质化向信息化转变。2012年3月奥巴马政府宣布的大数据（Big Data）研发计划再一次掀起了信息技术革命的高潮。据2011年IDC发布的数字宇宙研究报告显示，全球信息总量保持每年50%的速度增长，增速超过摩尔定律。仅2011年，全世界数据增量就达到1.8ZB，相当于全球每人每年产生近300GB的数据量。人类历史上从未有过像今天这样的时代，数据信息的规模和类型爆发式增长，且完全不受时间、空间的限制，随着社交网络、云计算及物联网等新兴技术与服务的不断涌现，大数据时代悄然到来。
大数据的概念最早出现在《大数据：下一个创新、竞争和生产率的前沿》（2011）的研究报告中，在该报告中，麦肯锡指出，数据已经逐渐成为每个行业和职能领域内的基础性资源，对于海量数据的挖掘、分析，预示着新的生产率增长浪潮的到来，给未来经济的发展带来极其深远的影响。大数据是一个较为抽象的概念，它是指一般数据库软件难以获取、储存、管理和分析的大容量数据（Manyika et al，2011）[1]。大数据的特征可以用数量庞大、种类繁多、价值密度低、处理速度快四个方面来概括，他们是大数据区别于传统数据最显著的特征。而大数据分析技术则是企业管理者通过对管理或经营目标的关联数据、信息进行采集和分析，从而有针对性地采取措施的一种技术。它是大数据处理流程中最重要的环节，可以挖掘出数据潜藏的价值并将其应用到企业经营管理中。
而所谓的商业银行“大数据”战略指的是，以互联网金融思维为导向，以大数据、云计算等先进的互联网技术为手段，以构建信息化银行为目标，全面整合银行内外部数据以实现新时代下的银行转型。随着利率市场化进程的加速推进，中国的资本市场逐渐完善，互联网金融的发展在不断挤压着传统银行业的业务领域和利润空间的同时，也激发了传统金融的创新活力。在互联网金融时代，运用大数据思维可以为商业银行提供全新的沟通渠道和营销手段，滋生新兴金融业态参与市场竞争，而数据的处理能力也日益成为商业银行竞争的关键（方方，2012）[2]。在银行业务方面，商业银行在大数据浪潮中挖掘出推动银行精细化管理的有利因素，最重要的步骤是找准契合大数据时代的方向，树立基于大数据的量化管理理念有助于推动银行业务的量化经营（黄昶君 等，2014）[3]。随着信息技术的不断提高，商业银行实施“大数据”战略可以深入消费者挖掘有效信息，找准银行业务拓展的市场定位，推动商业银行的经营转型。
（二）银行转型与大数据关系研究现状
在中国经济由高速增长向中高速回落以及互联网金融模式蓬勃发展的背景下，面对存款流失严重、利差收窄加速、竞争愈加激烈等问题的考验，我国商业银行转型压力逐渐凸显。作为金融业的核心，各商业银行必须从战略的角度重新审视新时代下银行的发展目标和发展手段。商业银行的转型是复杂的制度化变迁和结构性转换，转型必须实现两个层次的目标：一是构建内涵式、集约化、精细化的现代银行，提升银行竞争力；二是全面增强金融服务功能，更有效地服务实体经济（周民源，2012）[4]。加快转型始终是我国商业银行改革发展的战略性课题，在当前互联网金融时代，大数据、云服务等技术逐渐运用于商业银行的服务和管理中，极大地提高了银行的经营管理效率，然而国内理论界与实务工作者对于银行转型的“大数据”战略路径选择的看法并不一致。一部分学者认为，商业银行转型升级在于增强全方位的金融服务功能，从发展模式、管理模式、经营模式、竞争策略和服务对象方面实现转型，构建内涵式发展、集约化经营、精细化管理的现代银行（周民源，2012）[4]。对此，银行业“以产品为中心”的粗放式服务模式逐渐被以“用户为中心”的集约化金融生态模式所取代。另一部分学者认为，在大数据时代，互联网金融产生的“鲶鱼效应”会倒逼传统商业银行进行金融创新，商业银行积极汲取互联网金融的创新基因、深度运用现代信息技术来提升服务质量，通过融合逐步完善整个金融体系效率（褚蓬瑜 等，2014）[5]。互联网银行的产生是互联网思维在金融领域的表现，大数据、云计算等互联网技术的广泛使用改变了传统银行的组织模式、经营模式和结算手段。银行服务的电子化、网络化并没有改变银行的体制机构，大数据与移动互联网作为一种工具，更多的是强调互联网技术与金融的融合与创新，并逐步渗透到银行业务中。 商业银行的转型升级与“大数据”战略的有机结合，不仅有利于提高商业银行转型升级的效率，更有利于互联网金融功能的进一步发挥。首先，商业银行拥有实施“大数据”战略的数据基础。在商品经济的发展中，商业银行长期占据了社会信用和信息中心的地位。银行凭借其庞大的资金优势，向企业和个人提供信用，在社会信用关系中处于支配地位；同时，企业和个人为了获取信用主动向银行提供信息，促使银行积累了海量信息和数据资源，为商业银行开展“大数据”战略的研究和应用创造了有利条件。其次，“大数据”战略是商业银行信息化时代的必然选择。随着现代互联网技术的崛起，对于大数据的应用逐渐成为决定企业胜负乃至国家竞争力的关键因素（闫冰竹，2013）[6]。商业银行日常业务积累的数据多是标准化、结构化数据，而更多的外部化数据广泛集中于移动互联网、电商平台等媒介中。随着银行业务网络化程度的逐渐加深，银行原有的少量结构化数据难以维持银行业务的正常开展。银行亟需借助大数据技术构建银行经营的全景视图来实现客户管理、营销决策和服务创新的数字化管理。第三，商业银行运用大数据技术是实现银行转型升级的客观需求。金融创新推动商业银行的改革发展，是培育银行核心竞争力的重要途径（周密 等，2007）[7]。而银行转型升级的关键就在于金融创新，大数据分析与挖掘技术正是商业银行深入挖掘数据资源，推动经营管理创新的新手段。因此，将大数据思维融入商业银行的转型之路，有助于提升银行业务拓展能力、服务客户能力和决策判断能力，可以为我国银行业改革创新提供新动力。
因此，基于“开放、共享、平等”的互联网金融思维，构建商业银行的“大数据”经营管理战略对于银行转型至关重要。在商业银行未来的长期发展过程中，随着网络化、信息化金融模式的不断成熟，对于大数据思维的应用是一个具有前瞻性、全局性的战略方向。
三、“大数据”战略实施的内外部环境分析
商业银行实施“大数据”战略的本质是为了明确银行在互联网金融时代发展的方向。而一个明确的战略管理过程通常包括明确战略目标、分析战略环境、制定战略方案、实施和评估战略四个阶段。这四个阶段不断调整，形成一个循环的系统，如图1所示。因此，在进行商业银行“大数据”转型战略的定位时，首先需要对银行内外部环境进行深度分析。在互联网金融和信息化经济的时代背景下，借助SWOT分析法对商业银行转型升级的外部机会与威胁、内部优势与劣势进行分析，为“大数据”战略的最优选择提供依据。
（一）银行“大数据”战略SWOT要素分析
1. 内部优势分析。从大数据技术运行的条件来看，商业银行“大数据”战略实施的优势主要体现在数据资源优势、资金资源优势以及人力资源优势三个方面。第一，在数据资源方面，商业银行作为传统金融业的核心领域，拥有广大的客户群体，是客户信用信息数据沉淀的平台。在长期的业务开展过程中，积累了海量的客户数据，包括客户的属性资料、账户信息以及资产负债情况等。这些具有高价值密度的数据信息成商业银行“大数据”战略实施的基本条件，通过云计算等互联网技术手段的挖掘与分析，将提高客户数据的利用效率，节约业务运营成本。第二，在资金资源方面，我国商业银行基础牢、底子厚、资本雄厚，拥有强大的盈利能力，为其建立大数据服务平台提供强有力的资金支持。据中国银监会监管统计数据显示，截至2014年三季度末，我国银行业金融机构资产总额达167.9万亿元。如此巨大的资金规模是新兴的互联网金融企业在短期内难以超越的。商业银行凭借其雄厚的资本保障大数据硬件、储存等数据中心基础设施的完善，构建数据库、云计算服务器等大数据运行设备以应对大数据时代的挑战。第三，在人力资源上，商业银行拥有一批卓越的高素质银行家，牢固的专业知识和通观全局的领导才能促使他们能够准确地把握住互联网金融的发展趋势，树立大数据思维推动银行的转型升级。同时，银行在发展过程中也培养了一大批专业的客服人才，他们充满活力和创造力，对于新事物、新技术的接受能力较强，在大数据时代，利用更全面的客户信息，精确分析客户的不同需求，为客户提供个性化的金融服务。
2. 内部劣势分析。在“大数据”战略实施的初期，商业银行由于其自身的限制，受到互联网金融的冲击，银行经营管理面临巨大的挑战，其劣势集中体现在数据处理能力不足和法律保障缺失两个方面。在数据的收集和处理上，银行不仅需要收集来自物理网点、消费者账户的结构化数据，更需要来自移动互联网、电商平台以及社交网站的非结构化数据信息。然而，如今商业银行还处于大数据运行模式的探索期，由于缺乏专业的数据分析人才，传统的事物型数据库难以满足海量数据非结构化数据的分析需求，对于大数据的分析处理缺乏精准有效的技术支持，严重限制了商业银行的数据处理能力和银行竞争力的提高。在法律保障上，大数据与商业银行的跨界融合是金融创新理念在互联网经济时代的成功应用，然而互联网行业与金融行业本质上的区别导致大数据与银行业的商业规范、监管模式存在明显差异。商业银行作为现代金融的合规行业，受到严格的法律约束和金融监管机构的监督，而互联网领域的大数据并不受其限制，至今为止，还没有一部专门的法律对大数据在金融行业中的应用进行规范。因此，缺乏明确的法律法规和规章制度的保障导致银行大数据战略“无法可依”，这势必会造成银行大数据的滥用，威胁商业银行的持续发展。
3. 外部机会分析。“大数据”战略是商业银行顺应中国经济金融互联网化变革的必然选择。面对互联网金融的挑战，商业银行运用大数据思维打造符合自身发展的创新性战略模式。虽然“大数据”战略尚处于初创阶段，但是电子信息技术和移动互联网技术的不断进步以及互联网金融的蓬勃发展为银行的战略布局提供了良好的外部环境。首先，在技术环境上，信息传导、储存技术的不断进步以及云计算、物联网技术的逐步成熟为大数据在商业银行中的应用提供了技术保障，成千上万的二维码、传感器的运用推动了虚拟世界与现实世界的成功接轨。同时，为了更好地应对信息经济时代的挑战，我国银行业越来越重视信息化建设。计世资讯的研究报告显示，2011―2014年中国银行业IT投资规模年平均增长率为4.7%，2014年银行业IT投资规模为390.6亿元（见图2），预计到2015年，该投资规模将达到420.9亿元。商业银行信息化资金投入的增加为“大数据”战略的实施打下了良好的技术基础。其次，在政策环境上，《中国银行业“十二五”信息化建设规划》明确提出要提高数据作为银行业战略资产重要性认识，加快中国银行业信息化建设，全面优化银行信息化的发展环境，商业银行“大数据”战略的实施有助于加快银行的信息化转变。此外，为了确保中国数据产业的健康发展，2013年1月，由工信部、发改委等联合发布的《关于数据中心建设布局的指导意见》提出“以市场为导向，促进数据中心的合理布局”的发展目标，为中国数据中心发展指明了方向，同时也从政策上引导和规范了行业数据建设的布局，为银行业建设大数据中心提供了保障措施。第三，在社会经济环境上，“新常态”背景下，经济增速换挡回落、经济结构优化调整导致金融生态的变化，外部经济的变革要求银行进行深刻的转型发展。随着互联网技术的迅猛发展，互联网思维与金融发展的融合逐渐上升到国家战略层面，互联网金融的“普惠”思想创造了更多的社会价值，行业规范化程度越来越高。商业银行以大数据思维推动银行现阶段的转型正符合当前信息化经济发展的潮流。 4. 外部威胁分析。将大数据思维融入银行转型升级战略顺应了互联网金融时代商业银行的发展要求。然而互联网金融企业的竞争以及大数据本身存在的风险为商业银行实施“大数据”转型战略带来了巨大的威胁。一方面，与传统银行业相比，互联网金融模式具有资金配置效率高、交易成本低、支付便捷、普惠性等特点，打破了传统银行业时间和空间的限制，给人们带来了前所未有的高效、便捷的用户体验以及更具可得性的实际利益。2014年10月互联网巨头阿里巴巴成立“蚂蚁金融服务公司”，业务囊括了支付、贷款、理财、保险等诸多金融服务，阿里金融帝国逐渐成型；百度推出“百度财富”，打造专业化的金融服务平台，全面涉及金融业务；腾讯在其庞大的用户资源的基础上，借助大数据、云计算等技术，大力开展支付、理财业务。互联网企业加快布局金融业，对整个银行业产生全面而持续的冲击，这在很大程度上挤占了原本属于传统银行业的利润空间。另一方面，大数据的风险威胁主要表现为两点：一是信息扭曲风险，在大数据“信息爆炸”年代，数据量的大幅增加导致了规律的丧失与数据的严重失真，大量无序、低效的无用信息混进数据库形成“信息噪声”，增加了信息误读的风险。信息的扭曲加剧了市场波动，造成市场失灵；二是信息安全风险，大数据时代强调社会信息资源的开放与共享，然而随着虚拟网络技术的不断进步，网络信息安全问题越来越受到人们的关注。网络系统与数据中心存在的漏洞导致大量客户信息和个人隐私的泄露，“棱镜门”事件、支付宝漏洞以及携程网用户支付信息泄露等一系列信息安全事件的爆发，严重地威胁了企业的发展和消费者的人身安全。商业银行运用云服务、云平台构建大数据终端来实现数据资源的共享，但是同时也伴随着一定的风险，一旦数据泄露，将会对银行业务经营以及客户安全造成极大的安全隐患。
（二）银行“大数据”战略SWOT矩阵分析
在对商业银行“大数据”转型战略的外部机会与威胁、内部优势与劣势进行SWOT分析的基础上构建SWOT矩阵分析策略，为实现商业银行“大数据”战略的长期目标，制定了一整套战略选择路径以及具体的实施方案。根据战略制定的基本思路，通过发挥优势、克服劣势、利用机会、化解威胁，商业银行“大数据”战略的实施可具体分为四种路径（见表1）：
1. SO战略（增长型战略）的关键在于依靠内部力量，洞察外部环境。在“大数据”战略制定的初级阶段，商业银行最主要的任务是在充分发挥自身优势的基础上，保持良好的市场洞察力，利用外部环境发展自身。利用丰富的数据资源优势、雄厚的资本优势以及专业的人才优势建立大数据平台，构建云计算服务器，为“大数据”战略的实施打下坚实的设备基础。同时，深入了解市场发展动态，明确国家政策导向以规划市场布局，依靠不断进步的互联网技术与大数据手段将银行产品通过线上渠道扩大市场，拓展银行利润空间。
2. WO战略（扭转型战略）是“大数据”战略进入规范阶段，商业银行利用外部机会，克服内部弱点的一种稳定型发展路径。商业银行“大数据”战略制定的关键在于充分利用市场潜藏的机遇，学习互联网金融企业的先进技术，加强对银行内外部数据的收集与整理，培养数据分析人才，打造一支更具专业性的大数据人才队伍，克服银行数据处理能力不足的弱点，规范服务流程以提高业务办理效率。此外，在各银行之间建立云共享数据平台，制定统一的大数据运行规则，同业之间相互学习、相互监督，形成规范化的行业准则，以弥补法律保障的缺失。
3. ST战略（多元化战略）要求商业银行发挥内部优势，规避外部威胁。在激烈的市场环境中，商业银行面临的不仅是同业的竞争，更有互联网金融企业的威胁。深入挖掘自身特点，走差异化发展之路是银行赢得市场先机的基本策略。面对互联网金融的冲击，商业银行必须加强与互联网企业的合作与交流，建立客户信息共享机制，打破“信息孤岛”以提升银行的数据整合能力，同时加快建立大数据的风险防范制度体系，防范银行数据的信息安全风险。
4. WT战略（防御型战略）是商业银行在内部阻力和外部冲击双重因素制约下的必然选择。在此阶段，商业银行需要进一步分析和调查银行大数据运用的风险，以审慎的态度推进银行转型。互联网金融的发展导致银行客户和资金的大量流失，采用防御型战略要求商业银行以规范的操作流程，完善的管理制度，健全的培养机制做支撑，全面开展与互联网企业的合作竞争，进行优势互补，通过科研创新与品牌建设逐个击破外部挑战，重塑商业银行内部竞争力。
无论是增长型战略、扭转型战略，还是多元化战略、防御型战略，在商业银行战略转型的不同阶段都有与之相对应的战略规划内容和实施方式，银行对不同战略路径的选择必须符合银行不同转型期的特定要求，但是商业银行“大数据”战略实施的全过程必定是一个不断学习、创新与发展的过程。
四、商业银行“大数据”战略目标与路径选择
在未来的银行业竞争中，对于数据的分析和挖掘将成为决定银行经营成败的关键。随着互联网金融理念的不断深入，实施“大数据”战略对推动银行业的转型升级意义重大。商业银行“大数据”战略目标的设定是其转型升级的具象化表现，而战略路径的选择则是商业银行在既定战略目标指导下实施转型升级的具体方案。
（一） “大数据”战略目标
“大数据”战略是商业银行在互联网金融背景下运用大数据思维实现转型升级的进一步探索。基于商业银行转型的定位，“大数据”战略目标具体包括客户中心目标、经济发展目标和风险管理目标。
1. 客户中心目标。实现商业银行的战略转型必须以满足客户的真实金融需求为前提。及时、准确地把握客户需求是实现新时代开放式普惠金融的基本要求，离开了“以客户为中心”的经营理念，银行的转型将会迷失方向。商业银行引入大数据思维服务于银行经营管理的创新，关键在于深入客户群体，全方位评估客户需求，准确把握市场动向，为消费者提供更具针对性、合理性的产品和服务，确切落实商业银行的战略转型目标。因此，银行“大数据”客户中心目标可以概括为基于客户信息分析，以客户需求为导向，构建银行客户管理大数据分析和应用平台。 2. 经济发展目标。服务于实体经济的转型发展是商业银行“大数据”战略转型的根本方向。实体经济是银行业发展的根基，脱离实体经济的金融创新只会带来更大的金融风险。商业银行引入大数据思维的金融创新必须以实体经济发展的需求为导向，不断优化实体经济的资源配置，重视“三农”经济的发展与小微企业的融资，助推普惠金融的实现。尤其是在当前经济新常态下，经济下行压力持续，银行应该充分利用大数据、云计算等互联网技术优势拓宽服务实体经济的渠道，创新服务手段，以提高资金使用效率。商业银行只有以支持实体经济发展为核心，才能实现金融业和实体经济的共生共荣。
3. 风险管理目标。风险管理是决定商业银行转型成败的关键。商业银行作为经营风险的特殊行业，完备的风险管理体系是其生存与发展的基本保障。风险的产生是由信息不对称造成的，商业银行传统的信用风险决策主要依据客户的基本经济情况、信用记录、抵押担保以及客户经理的现场调查等结构化数据进行经验判断，缺乏量化数据的支持，准确度难以得到保障。而大数据在商业银行中的应用在很大程度上缓解了银行与客户之间的信息不对称问题，以大数据思维进行银行风险管理的变革，通过大量数据信息法人深度挖掘来进行风险识别，提升银行整体的风险防控能力。
（二）“大数据”战略路径
1. 树立大数据理念，持续提升商业银行大数据核心竞争力。党的十八大报告明确提出走中国特色新型工业化、信息化、城镇化、农业现代化道路的目标，信息化已上升为国家战略的高度。在互联网金融的时代背景下，以大数据思维推动银行的转型升级不仅有利于加快我国信息化、智能型银行建设的步伐，而且对于促进我国信息经济发展、服务“新四化”具有不可估量的作用。因此，商业银行管理层应通过顶层设计提高大数据理念的战略高度，充分认识大数据资源在商业银行战略转型中的重要地位，以大数据作为推动银行改革创新的内在引擎。第一，培养商业银行的大数据核心处理能力。强化数据整合能力，以银行内部数据为基础，充分利用大数据链条上的社会化数据，形成统一的数据标准，便于进行规范化的数据交换与融合；强化数据挖掘与分析处理能力，在全行推广“决策基于数据，信息创造价值”的观念，引进专业化数据挖掘与大数据分析工具，以大数据思维进行业务逻辑模式的再造，提高非结构化数据转化为决策支持信息的效率。第二，深化数据治理，持续提高数据质量。充分认识数据治理在大数据分析过程中的重要作用，积极推进数据标准化管理机制的建设。制定完备的数据构架规划和数据生命周期管理规范，从制度上规范银行数据的使用。建立多维度数据仓库，将分散化数据信息按照客户、渠道、产品等多种类别进行合理的整合与储存，形成全行统一的数据格式，提高数据的利用效率。同时，加强数据查询平台的建设，满足银行各部门的数据查询需求，及时提取各类交易数据，响应数据监管部门的数据审核要求。第三，完善银行大数据工作管理体系。在银行内部建立“总―分”式大数据工作机制，制定全行大数据工作规划，实行逐层推进。建立大数据主管部门负责统筹工作规划，集中管理银行数据，设立大数据业务部门负责数据整合与分析，成立大数据工作小组，全面收集商业银行内外部各类数据信息，形成一个统一的大数据管理体系，打造银行业在大数据时代的核心竞争力。
2. 全面整合银行内外部数据，搭建商业银行大数据平台。传统的数据处理只要致力于对结构化数据的分析与整合，然而在大数据背景下，传统的数据库已无法满足大量半结构化，甚至非结构化数据的处理要求。因此，必须加快建立商业银行大数据分析平台，整合银行内部自然数据，协同外部社会化数据，完善大数据环境下的银行数据分析，提高银行决策效率。一方面，全面整合银行内部数据。银行作为整个金融业的核心领域，在与客户联系的过程中，积累了大量的信息数据。从现有客户的属性资料、账户信息，包括客户的性别、年龄、职业、收入和资产状况，到客户的交易信息、渠道信息和行为信息，包括交易时间、交易类型以及消费偏好。商业银行必须以内部信息技术系统为基础，整合银行内部各业务单位的客户关系信息，将各类渠道所有交易中的客户信息、记录综合起来，建立一个统一的数据分析平台，为银行经营决策奠定数据基础。另一方面，综合利用外部社会化数据。商业银行必须重视加强对各类数据的收集和积累，打破传统数据边界，注重加强与社交网络、电商企业等大数据平台的交流与合作。商业银行在完善自身数据的基础上，积极建立与网络媒体的数据共享机制，通过多渠道获取更多的消费者数据信息。充分利用社交网络、论坛、微博、微信平台等新媒体工具整合现代化客户交流渠道，增强与客户的互动联系，打造人性化的银行品牌形象，维护良好的客户关系。同时加强与电信、电商等互联网企业合作，加强数据信息共享互利，促进金融服务与电子商务、移动网络的融合。在统一的大数据平台的基础上，深入挖掘客户信息，形成统一的数据化客户管理，实现客户分类的精细化，并针对不同客户群体的独特需求提供个性化服务。
3. 基于大数据洞悉客户需求，提高银行经营决策效率。随着各外资银行进入中国市场，国内商业银行面临更加激烈的市场竞争，各大银行纷纷进入转型经营的深水区，普遍确立以客户为中心的服务理念，致力于拓展客户规模、增强客户粘度。然而与国外发达银行相比，国内银行业产品服务同质化现象依旧严重，缺乏对客户群的深度了解，造成客户依存度不足，客户流失概率大，严重影响了银行的日常经营。因此，在大数据时代，商业银行的经营决策重点必须转向对客户需求和客户体验的关注上，提高客户粘度。通过大数据平台整合内外部数据资源，预测发现市场热点和发展趋势，树立“以客户需求为导向”的经营理念。深入分析客户行为和生活形态，勾勒客户整个生命周期的价值曲线，洞悉客户在金融产品、信贷、消费等方面的需求，分析客户流失的原因。充分运用微博、微信等社交网络平台的非结构化社会信息，建立新型的数据化投资策略模型。微博、微信信息是一种典型的大数据，一般以文字、图片、视频和音频的形式存在于互联网平台。由于其受众广泛、扩散速度快逐渐成为人们日常生活中交流信息的重要方式。商业银行应积极探索微博、微信与投资决策相结合的模式，不断挖掘社交网络信息中的“数据财富”。例如，根据微博中客户的情绪判断客户对银行产品的满意度，并以此为基础进行产品升级；根据客户日常的微博关注判断其兴趣爱好和投资偏好；根据客户手机定位信息判断其所处的地理位置，实时推送促销信息；搜集小微企业的微博动态，分析其企业声明，并从中推断出该小微客户的日常经营状况及信誉状况。商业银行在对客户充分了解的基础上有针对性地制定全流程的客户经营策略，并应用数据分析提升客户经营策略的持续优化能力。 4. 以大数据思维完善风险管理，提升银行风险识别和计量水平。平衡收益与风险是银行维持长久发展的根本保障。随着利率市场化程度的不断加深，外部市场环境日益复杂，商业银行面临的流动性问题愈加严峻。面临不断提高的风险管理要求，商业银行引入大数据思维，树立“用数据防风险”的新型风险管理理念。在大量的金融及非金融数据中，通过机器学习，不断总结数据之间的内在关系，运用大数据相关关系分析法，结合机器算法模型找出隐藏在海量数据中的客户与风险之间的量化关系。充分利用银行内部历史数据以及阿里巴巴B2B、人人贷、淘宝等电商平台上积累的海量客户信用信息与行为数据，通过互联网数据模型和在线资信调查，结合第三方验证形成交叉检验，确认客户信息，进行信用评级，并根据客户的信用等级实行差异化的贷款定价。数据规模的优势可以弥补数据质量的不足，并在极短的时间内对海量原始数据进行分析，更精确地评估客户的信用风险。同时，依托大数据，搭建风险计量与欺诈防范模型，实行现场跟踪调查与非现场信息分析相结合、数据定量判断与经验定性判断相结合，研究对授信客户从贷前到贷后全生命周期的风险监测手段，建立综合式的风险监控中心。注重贷后持续的风险监测，由大数据系统根据客户的历史数据对其贷款额度和贷款利率进行每月动态调整，实时跟踪客户交易，若出现交易、存款等大幅度变动的异常情况，及时进行现场审查，以确保贷款安全。此外，在运用大数据技术完善风险管理的同时，还需要注重对大数据风险的监督和管理。为了确保大数据安全，必须将大数据纳入全面风险管理系统中进行统一管控。加强银行数据的自我监督，协同数据共享平台的各类企业和机构，制定规范的数据安全标准，提升整体数据安全质量。同时，加强与客户的交流与沟通，提高客户的数据安全意识，规范数据来源，确保数据安全。
5. 加强大数据人才队伍建设，营造商业银行大数据文化氛围。大数据时代，随着海量数据信息的爆炸式增长，商业银行内部数据不再仅限于客户的基本自然数据，其数据的种类与规模快速膨胀，传统的数据管理系统已很难做出准确的客户分析。对于当前的大数据分析而言，需要分析人员具有更强的数据分析解读能力和应变能力。他们不仅需要精通数据建模和信息挖掘，还需要具备良好的银行业务知识，能够将大数据分析技术与银行业务完美地结合起来，其关键在于打造一支属于银行的专业化复合型大数据分析团队。因此，各商业银行应积极实施人才战略，重点推进大数据人才队伍建设。重视人力资源管理，完善员工收入分配制度，激发员工工作的积极性与创造性，增强团队凝聚力。加强对银行员工的大数据分析培训，重点培养其基础金融知识、大数据理念、数学建模、新型计算机方法等复合型技能，打造专业化的大数据分析团队。完善银行岗位的设置，在培养自己的大数据分析人才的同时，注重引进外界优秀的大数据人才，全面提高银行员工整体的素质，营造良好的商业银行互联网金融文化氛围。
五、结束语
技术的创新往往带来产业的变革，以大数据为核心的新一代网络技术创新突破了传统金融理念，改变了人们的日常生活和金融生活。互联网金融的兴起给传统银行业带来的不仅是挑战，更是一种变革的机遇。以大数据思维为指导推动商业银行的转型升级符合互联网金融时代银行业的发展要求，有助于在长期中培养银行的核心竞争力，抢占市场竞争制高点。然而，金融创新与金融风险相生相伴，大数据所具有的信息安全风险如果管理不善，其本身很可能会演变成“大风险”，信息安全更是关乎国家政治安全、经济发展以及社会的和谐与稳定。因此，在移动互联的浪潮下，政府部门需要从国家立法的角度来完善大数据监管体系，保护消费者利益，维护金融系统的稳定与发展，商业银行的“大数据”战略还需要不断地接受市场监管的检验。
