商业银行零售业务中大数据分析的应用
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摘要：中国的经济正在飞速的发展，经济已经进入到新的一个形势下，市场监管将会越发严格，移动互联网也将进一步全面普及。在这样的新形势下，傳统的商业英航零售业务也在面临巨大的机遇和挑战。商业银行拎手业务应该借助新的经济形势实现自身的优化升级，将自己的市场空间进一步扩大，这就需要利用好大数据分析技术。大数据分析具有庞大的信息量，能够给零售业务带来很多帮助，也能够为商业银行零售业务拓宽整体格局，助力商业银行零售业务更好地发挥自身的优势。本文将对商业银行零售业务中大数据分析的应用进行简单的探讨，为该领域提供参考。
关键词：商业银行;零售业务;大数据分析;应用
中国已经全面进入到互联网大数据时代，网络的普及对于中国整个社会的影响是巨大的。大数据具有庞大的数据量，在这个庞大的信息库的基础上，能够进行快速分析，得出更多有效的信息。商业银行零售业务利用大数据分析是一个趋势所向，符合整体社会发展的选择，能够促进商业银行零售业务的发展。通过建立大数据平台，能够进一步的利用大数据分析的优势，助力银行零售业进一步实现转型升级，增长业绩，进而促进商业银行更好地发展。
1.大数据与银行零售业务的联系
1.1 大数据的发展
1993年，美国政府提出了“信息高速公路”的计划，这个计划是大数据时代的一个开端，2012年，美国政府宣布正式进行大数据研发的计划，将大数据这一信息技术革命推向了世界。2011年，全球的信息总量一直保持每年50%的增长速度，并达到1.8ZB。每个人每天都在产出大数据，为大数据贡献出自己的数据，这就是如今这个信息化社会的现状。挖掘这些庞大数据中的价值，并把它运用到企业中是商业银行零售业需要去思考的问题，也是大数据应用在商业银行零售业中的战略意义所在。
在银行的众多业务中，零售业务是一个与个人、家庭联系最为密切的业务，随着互联网时代的到来，移动支付已经成为中国主流的支付方式，这些移动支付以及相关的信用卡业务都是银行零售业务的一部分，涉及的客户群体相当广泛。正因为客户群体广泛，所以也就拥有了庞大的数据信息，要如何对客户进行管理、如何采用更好的业务模式来销售、如何更好地对风险进行控制，这些问题都是商业银行零售业所面临的，而同时这些问题也都可以在大数据的分析中得到有利的信息。
1.2零售业务的特点
1.2.1风险具有分散性
正因为零售业务具有庞大的客户资源，且客户多为个人，所以与其他银行业务相比，整体的风险性更加的分散，出现信用风险的几率相对更高。因为个人相对于公司、单位等等机构来说，具有更多的不确定性，但是个人业务出现问题是分散性的，影响力会更小一些。所以零售业务的风险具有分散性，从整体上分散了银行风险，具有更加安全的特点。
1.2.2业务需求多样性
相对其他银行业务来说，零售业务一定是最具有多样性特点的一个业务。其售卖的产品必须根据时代的变化不停地进行改变，要符合现代社会人们的需求，并且具有一些新的时代特点，才能够吸引客户进行购买。同时零售业务也更加精细化和个人定制化，根据不同领域的客户，将会有不同的个性化服务。一些网上银行、手机银行等等也是属于零售业务的新模式，是更加贴近用户生活的业务。
1.2.3发展潜力大
在过去，很多银行都将贷款业务作为银行主要的盈利业务，用贷款拉动整个银行的发展，这样的模式显然在现在这个互联网金融市场中站不住脚了。想要更好地运营整个银行，更好的向前发展，就需要低资本消耗的零售业务来推动。零售业务广泛的客户群能够为商业银行带来更加稳定有效的收入，也能够更好地推动银行稳定的发展，对于经济周期带来的各种波动也有着较小的影响，能够给商业银行带来涓涓细流一般的滋养。
2.商业银行零售业务的发展现状
2.1 客户管理不足
商业银行零售业务的特点就是拥有广泛的客户群，这个大基数的人群包括了社会上各种经济阶层的个人，他们都具有不一样的特点。而且不同地域的客户也会存在不同的消费习惯以及消费偏好，也就是说，虽然零售业务拥有大基数的客户，但每个客户都是独立的一个个体，要怎么在这些独特中找到相同并进行管理就十分重要。现在商业银行零售业务对客户的管理都不足，并没有对客户进行分类管理，也没有对客户进行服务优化。对于存在不同需求的客户，基本都无法满足他们更高的要求，也就导致了许多客户对于整体服务的不满意，进而造成客户的流失。
2.2 营销手段过于单一
现在我国商业银行零售业务的营销手段基本都是相似的，近几年来都没有什么新的探索和提升。这就反映出了我国商业银行零售业对于自己市场的整体规划十分不足，对于自身所要前进的方向没有明确的把握。随着市场竞争的不断加强，客户所需要的服务也更加多元，渐渐单一的营销手段已经无法与社会接轨，严重影响整体业务的服务质量。
2.3 产品结构过于单一
商业银行零售业务最重要的就是产品的经营，好的产品能够获得用户的喜爱，得到用户的支持，让客户更加信任银行、更加依靠银行，所以产品是商业银行零售业务中特别重要的部分。但是我国的商业银行零售业务产品结构还是过于单一，种类还是比较传统，还是几个比较老旧的种类。随着社会的不断发展和进步，产品结构过于单一很难吸引更多的客户，客户也很难对于产品产生兴趣。
3.大数据分析在商业银行零售业务中的应用
3.1 在客户管理中的应用
商业银行零售业务需要更好的发展应该对客户进行进一步的科学管理，大数据分析能够有效地提供相关的信息，帮助商业银行零售业务更好地对客户进行分类和管理。大数据库中拥有很多有用的信息，通过技术性的处理，能够获得很多优质的信息，方便进一步对客户进行全面的了解。通过解析客户的信息，能够将客户进一步精化分类，更具有针对性的提供优质服务。大数据分析能够将客户的各项信息整合起来进行分析，构建出更为清晰的客户印象，推断出更加精确的客户需求。同时，也可以将客户更加准确地进行分类，在消费习惯和能力等资料的帮助下，更好地挑选出优质客户群。 建立起以客户为核心的管理理念，更好地对客户需求进行全面的理解和分析，获取出重要的信息后用于到新产品的全面开发中。而且提高客户管理之后，可以进一步开展个性化服务，根据不同客户的不同需求，商业银行零售业务应该制定不一样的多元化个性服务，全面升级自己的服务质量，进一步完善客户服务。
3.2 在业务模式中的应用
有了大数据的支持，商业银行零售业务能够拥有更好的市场竞争力，可以在更大的领域中得到发展，同时也可以促进销售模式和业务模式的全面更新、提升。上文提到，通过大数据分析，我们可以更精确地描绘出客户的需求，将客户进行分类。在这个基础上，就能够对相应的营销模式进行全面的细化处理，制作出更具有针对性的营销计划，更加贴合客户需求的营销模式。大数据还可以通过一些行为习惯预测客户的消费行为，即对可能有意向的消费行为进行预判，結合这方面的预测就能更加贴近客户的需求，将营销做到客户的心间。这样的营销行为既不会引起客户的反感，反而对症下药的给予了客户所需，让客户体验到了更好地优质服务体验。
对产品研发和产品管理，大数据分析也能够提供实时的帮助。大数据能够帮助商业银行零售业务更好地进行市场调研，直接与客户进行交流。通过网上意见征集、微信平台意见征集以及其他的平台，银行可以直接与客户展开最为直接的沟通交流，获得客户的一手建议，从而更好地帮助产品的整体研发。在发售产品之后，也可以通过与客户的积极沟通来对产品进行全面的科学管理，及时纠正不妥的地方，将产品建设得更加符合客户的心意。
3.3 在风险控制中的应用
风险管控是商业银行零售业务重要的环节，只有准确的风险管控才可以保证整体业务的稳定情况，才可以实现银行的稳健经营。大数据时代下，在中央的全力推动下，一张非常细致的信用网络已经逐渐建立起来，通过征信系统可以对每个人的征信情况进行查询，对于出现失信情况的个人可以终止与其的服务往来。
大数据也可以多渠道对客户的数据和行为进行采集，通过这些信息也可以有效分析出每个客户可能存在的风险，商业银行零售业务通过这些数据能够找出风险因素，对客户进行判别，更好地在开展业务的同时降低可能出现的各种风险。
结束语
大数据分析能为商业银行零售业务提供全方位的助力，商业银行零售业务应该对大数据分析进行全方位的应用，通过大数据分析来全面提升自己的业务，推动自身的全面发展。
参考文献：
[1]宋颖新，王英琦.商业银行大数据分析与应用研究[J].河北金融，2018（01）
[2]陆岷峰，虞鹏飞.大数据分析在商业银行零售业务中的应用[J].金融理论与教学，2015（04）
[3]方方.“大数据”趋势下商业银行应对策略研究[J].新金融，2012（12）
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