打造大数据金融五大平台

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　　大数据时代，农信社应有效整合来自各方面的海量数据，为科学决策和转型发展提供强力支撑
　　数据是银行支持精细化管理、实现差异化服务、加强业务创新、提升风险分析能力的基础。近年来，随着云计算等大数据技术应用的日益深入，互联网金融快速崛起，给传统银行业的发展环境带来巨大变革。农信社（含农商行）作为农村中小金融机构，面对的客户群体小、微、散，如何运用大数据技术推进经营转型、加快业务发展，布局大数据时代，已成为农信社当前面临的重要课题。
　　农信社大数据应用现状
　　大数据是信息技术与互联网产业发展到特定阶段的产物，从互联网到物联网，从云计算到大数据，信息技术正在从产业基础走向产业核心。银行业作为与信息技术深度结合的行业，互联网思维和决策数据化已开始嵌入经营管理的全流程。目前，部分商业银行在客户分析、风险管理方面对大数据运用已初步积累了一定的经验，为未来过渡到全面大数据运用时代，奠定了良好基础。国内部分农信社也具备初步尝试应用大数据的基础，建立了面向客户的新一代核心业务系统，信息系统建设日趋完备，电子银行等在线金融服务大幅增长，在提升客户体验和风险管控能力、满足监管各项要求的同时，形成并储存了庞大的可用数据资源。但普遍来看，农信社在经营规模、资金实力、技术水平、管理能力、人员素质等各方面与国有商业银行银行相比都处于劣势，大规模运用大数据技术尚不成熟，主要问题是“四缺”：
　　一是缺乏支撑大数据的组织架构。大数据时代的决策不能仅凭经验，而要真正“拿数据说话”。大数据应用的根本目的是以数据分析为基础，通过研究数据的相关性来发现客观规律，这依赖于数据的真实性和广泛性，需要业务条线共享和开放数据，从而帮助银行做出更明智的选择，优化银行运转，提高效益。但是，目前大多数省级联社没有建立适应大数据技术发展的组织体系，部门各自为政，业务条线数据不统一，现行组织架构与大数据时代不相适配。
　　二是缺乏大数据应用的基础数据。一是数据信息不丰富和完整。数据本身属性的相关信息不完整。如农信社拥有客户的基本身份信息，但客户其他的信息，如性格特征、兴趣爱好、生活习惯、行业领域、家庭状况等却难以准确掌握；二是与数据本身有关联的其他信息不完整，如与企业客户息息相关的工商、税收、评论反馈等信息；三是非结构化数据缺乏处理手段，如客户的资金往来的信息、网页浏览的行为信息、服务通话的语音信息、营业厅的录像等信息；四是数据质量不高。大数据技术的意义确实不在于掌握大量的数据信息，而在于对这些数据进行智能处理，从中分析和挖掘有价值的信息，但前提是获取大量有价值的数据。如果数据质量不高，其标准性、准确性、有效性、一致性就低，分析和挖掘出来的数据价值也就基本无用。
　　三是缺乏大数据应用的整合能力。大数据时代首先对银行的数据驾驭能力提出了全新的挑战。在数据收集方面，银行不仅要收集来自网点、信贷等传统渠道的结构化数据，还要收集来自物联网、互联网、机构系统的各类非结构化数据，甚至还要与历史数据对照。非结构化数据收集模式将彻底颠覆银行数据收集理念，但从目前农信社来看，核心系统、信贷系统、电子银行系统、信用卡系统基本各自独立，各系统数据难以整合。大多数机构数据仓库技术还没有得到应用，内部经营数据尚未整理、整合，上下游数据流转渠道也未打通，在大数据应用上将遭遇严重的工程技术、管理策略瓶颈；在数据存储方面，要达到低成本、低能耗、高可靠性目标，通常要用到冗余配置、分布化和云计算技术，但这些正是目前农信社所欠缺的。在数据处理方面，有的数据涉及上百个参数，难以用传统的方法描述与度量，处理的复杂度相当大，如客服录音数据等。利用“大数据”的能力将成为决定农信社竞争力的关键因素。
　　四是缺乏大数据技术的专业人才。大数据金融的每个环节都需要依靠专业技术人员完成。但是，目前农信社缺乏精通大数据技术开发和信息收集、分析、应用的专业人才队伍，导致很多新业务无法开展、新技术无法应用。
　　大数据金融发展路径
　　面对日新月异的大数据时代，农信社应未雨绸缪，加快改变传统的经营、决策和管理方式，真正将大数据作为战略性资产，有效整合来自分支机构、网络系统、数据库、互联网等的海量数据，为科学决策和转型发展提供强力支撑。
　　一是建立大数据金融的战略管理平台。首先，要确立大数据战略。省级联社要充分认识大数据对农信社经营管理的重大影响，树立大数据思维并对大数据源、大数据技术做出规划，制定分期实施计划并确保监督实施。其次，要整合省联社大数据金融的管理部门，改变目前内部系统之间数据各自为政、分散化的状态，将核心业务系统、信贷系统、贷记卡系统、支付系统、手机银行等外围系统打通，对各系统之间客户基本信息、账户信息（存款、贷款、银行卡、中间业务）、交易信息、职业信息、关系人信息和资产信息、负债信息进行整合，以及将核心客户与上下游客户的信息进行整合，建立统一的数据共享平台和各项业务历史数据库。第三，加大大数据技术专业人才培养和引进力度。通过定向招录、专家推荐、同业引进、猎头招聘、专家评议等方式，采取市场化薪酬，招录或引进一批急需的大数据技术专业人才，为农信社发展大数据金融提供人才支撑。
　　二是建立大数据金融的信息应用平台。农信社要充分借力大数据资源和数据共享平台，整合农信社自身掌握的各类静态信息和客户行为信息，形成数据挖掘分析应用的基础。
　　如可以根据县域传统农户、农民专业合作组织等农村新型经营主体和小微企业客户的分布情况，开发客户关系管理系统，根据客户所处的行业背景、职业情况、地域差异、年龄段、消费行为、投资行为、风险偏好等数据信息，从中筛选出贵宾客户、优质客户、一般客户、潜在客户和淘汰客户，进行目标客户金融需求分析，提供个性化、差异化、高效率的服务，真正做到量身定做产品及服务，增强客户黏性，形成适合农信社特点的经营特色，打造差异化服务竞争优势。
　　三是建立大数据金融的业务拓展平台。农信社要充分运用大数据技术，针对不同业务特点和客户特点采用O2O相结合的方式，发挥两种模式的优势，最大程度地推进业务发展。将农信社业务按规模、风险程度、集中程度分为两类，一类是资金规模小、风险相对较小、分散性大的业务，比如支付结算类、代理类、卡业务类、筹资类、小额贷款和投资类等业务，以线上方式为主，借鉴互联网金融经验，借助“后起者优势”快速搭建渠道平台，多元化拓展与客户的交互方式；或采取竞合的思路，与互联网平台合作，发挥各自的比较优势，降低成本，实现共赢。
　　另一类是风险较大、集中度高、个性化的业务，如大额贷款类、投行类、现金管理和供应链融资服务，以线下为主，辅以线上，由客户经理跟踪服务，满足大客户需要的个性化产品和服务的需求。线上开展的业务通过大数据信息平台，掌握客户需求，提供便捷的产品和服务目录，供客户一站式、一揽子选择购买产品，提升客户体验。线下作为业务发展的有力支撑，根据大数据信息平台，为客户提供一对一的专业定制服务，平衡风险和收益。
　　四是建设大数据金融的经营创新平台。一是要加快新兴业务拓展。加快电子银行布局，着力发展网上银行、手机银行、IPAD银行、微博微信银行等电子银行业务，加快投资理财、资金业务、国际业务、财富管理、代理业务等业务开发，推进经营转型。二是探索建立电子化金融商业模式，着力发展互联网金融、社区智能银行、移动终端、电子商务、直销银行等业务，创新业务模式。三是要创新大数据服务模式，推广普及智能叫号预处理、远程银行VTM、电子银行服务区、智能互动桌面、人脸识别等创新服务，将传统银行服务模式和创新科技有机结合，吸引客户浏览、试用、比较各类金融产品，利用智能设备、数字媒体和人机交互技术为客户带来“自助、智能、智慧”的全新感受和体验。
　　五是建立大数据金融的风控平台。省联社要运用大数据平台，加快建立风险信息管理系统，做好全辖农信社信用风险、操作风险和市场风险的识别、计量、监测、预警和处置工作，为推进信用风险内部评级高级法、市场风险内部模型法、操作风险高级计量法的应用创造条件。加快建成经济资本管理的应用模型，准确计量资产风险损失，将经济资本管理运用到战略规划、绩效考核和产品定价等方面，通过风险预期约束指导业务经营。总之，要充分借助大数据风控平台，加强业务的精细化管理，优化资本配置，全面提升农信社风险管理水平。
　　银行不仅要收集来自网点、信贷等传统渠道的结构化数据，还要收集来自物联网、互联网的各类非结构化数据。非结构化数据收集模式将彻底颠覆银行数据收集理念。
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