浅谈大数据在商业银行中的运用与发展
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摘要：在大数据时代下，如何深入挖掘数据价值，加强数据核心竞争力，是商业银行需要面临的重要课题。文章对大数据在商业银行中的运用和发展进行了简要分析，以供借鉴。
关键词：大数据;商业银行;核心竞争力
大数据时代的到来为各行各业的发展均带来了较大影响，对于传统的银行行业来说，大数据在为其带来机遇的同时，也使其自身面临较为严峻的挑战。商业银行要想得到更好的发展，就需要加大对大数据的研究力度，实现产品和管理上的创新与优化，进而完善风险防控水平，促进自身的全面发展。
一、大数据
大数据是随着IT行业的发展而兴起的一种新型技术风潮，其具有数据容量大、种类多样、实效性高、价值密度低等优势。大数据的出现将传统文字形式的传输模式转化成了图片、视频、文字等多样化的传输形式，并通过其快速的处理系统，实现了信息数据的实时传递，满足了现今人们的需求。不过由于大数据涵盖范围较广，所以在信息的真实性上还存在一定问题，有待进一步提升。大数据技术不仅是为了获取更多的信息量，更主要的是提升数据处理的专业水平，实现数据自身价值的发挥。
二、大数据对商业银行的影响
（一）改变了商业银行客户获取的模式
传统商业银行运营模式下，客户的获取主要是通过物理网点建设实现的，但是在大数据时代下，客户获取渠道被进一步拓展，商业银行可以通过互联网技术以及远程操控的形式来提升自身的客户量，从而打破传统渠道中时间和空间上的限制，拓展了银行的业务范围。同时，银行可以通过生活场景的有效切换，来提升新客户数量，减少相应成本的损耗。在产品销售时，银行业可以通过互联网，将产品的相关信息放上去，让用户自行浏览，选择想要购买的产品，或者还可以根据阅读和浏览情况进行分析和深入挖掘，向客户自动实行产品的推送，提高销售效率。
（二）完善了商业银行风险管理
通过大数据技术的应用，对客户的信息实行了深入的分析和研究，这为商业银行进行客户综合能力的评价提供了重要依据。通过大数据分析，行业银行可以详细的了解到客户的征信情况、交易流水、通讯数据等内容，并通过这些数据的整合，实现对客户的风险预测与评估，防止信息不对称情况的出现。另外，利用大数据技术对客户信息进行分析的过程中，可以结合客户实际情况实现风险等级的及时调整，从而提高风险管控能力，为自身发展提供助力。
（三）实现商业银行盈利模式的变革和优化
商业银行原有的盈利模式以存贷利差为主，这使得银行的发展相对迟缓，不过在大数据时代下，传统运营模式发生了较大变革，其不再追求资产规模的扩大，如今增大资产利用率成为目前银行发展的主流趋势。又由于客户存款和贷款需求的不同，对于利率的敏感性也存在一定差异，所以对于银行定价管理的要求也越来越严格。这对于银行的定价管理提出了更高要求。通过大数据技术的应用，银行可以对客户的交易流水、存款变动、贷款情况等信息数据进行详细分析，并结合这些数据计算出客户的利率敏感性曲线，之后再根据敏感性曲线数值对客户予以准确划分，符合差异化定价的要求。通过这种方式解决了传统粗放式存款定价管理中存在的问题，有效增大了对客户资金的利用率，满足不同客户的需求，进而推动银行管理向着精细化、高效化方向发展。
三、大数据下商业银行面临的挑战
（一）数据存储和开发
数据存储和开发方面的挑战是商业银行风险控制中面临的首要难题。受到技术等诸多方面的影响，我国商业银行风险控制体系中数据库的建立模式仍处在结构化数据方案的设定上。不过在大数据环境下，数据信息的数量呈现极速增长，数据来源渠道和种类也在不断增加，对于数据库存储量的要求也在不断提升。所以商业银行要想完善自身风险控制水平，就需要加大对数据存储和开发方面的力度，扩大数据库的容量，提升软硬件设施的配套效率，全面完善大数据系统的构建。
（二）数据安全
大数据虽然有效解决了商业银行数据不对称带来的影响，提高了银行日常运营工作的效率，但是如果管理力度不足，管理方式不合理，势必会导致数据存在各种风险隐患，阻碍商业银行的稳定运营。所以在大数据环境下，需要结合安全风险的相关特征，制定合理的管控模式，减少数据风险的产生。
（三）人才资源的分析
人才资源是商业银行较为重要的组成部分，加大对其分析力度，对于商业银行运营管理有着显著效果。以往在进行人才资源数据分析时，一般都是在基础需求之上实行样本数据的分析，之后再进行商业银行经营版图的勾画。不过在大数据下，则是从总体样本分析开始，根据业务内容的不断丰富以及服务范围的拓展，来提高分析数据的全面性，同时大数据能够将银行运营中较为零散的数据信息予以重新整合和统计，做到细致快速的分析，进而以此为风险管控提供更多可靠依据。在这样的模式下，商业银行人才资源分析的准确率得到了显著提升，避免了传统分析模式中存在的弊端。另外，通过相关知识和技能的合理应用，还实现了信息挖掘以及数据模型的构建，为商业银行发展提供了帮助。
（四）大数据的集成和整合
大数据技术的应用为商业银行风险管控水平的提高奠定了坚实基础。但是由于信息量较大，在集成和整合过程中，也存在着较多的问题，需要对其予以合理把控。大数据环境下，商业银行所面临的的信息环境也越来越复杂，信息形态、种类以及来源也将逐渐增多。因此，必須对多种来源、不同类型、不同结构的数据信息实行更有效的集成和整合，突破原有数据化和非结构化数据两者之间的局限，这样才可以尽快建立起更加健全的大数据信息视图。
四、大数据时代促进商业银行发展的建议
（一）内部组织架构的建立
相关人员应当合理应用大数据思维和技术进行信息源的拓展，制定合理IDE大数据战略和业务转型战略，明确转型步骤和路径，进而构建较为完善的金融服务体系。在现阶段商业银行数据服务体系构建中，结构化数据库和非结构化数据库资源的有效整合是较为重要的内容，通过对大数据集合中的数据，做到多维分析、数据挖掘和价值发现，让数据信息资产价值达到最大化。 （二）通过全方位数据应用提高银行管理水平
本文提及的全方位数据包含了多数据源管理、实时数据决策和基础数据预测这三部分内容。在实际应用中，通过对数据的高度整合、集成、挖掘和分析，构建精准的数据库系统，保证数据资源的准确性，进而为后期决策提供帮助。同时在数据应用中，还应结合实际工作需求进行数据的合理转化，有效强化经营管理效果，提高服务质量。
（三）基础数据平台的建设
首先，对现有的经营管理数据予以整合，建立完善的管控体系，为基础数据平台的建立提供帮助;其次，通过与数据分析厂商之间的有效协作，实现各种媒体技术的应用效率，加大数据分析和处理力度，进而实现开放性平台架构的建设。再者，允许第三方客户进行个性化增值服务业务的开发和推广，以更多的获取客户资料数据。从商业银行数据共享的视角，根据半结构化、非结构化和结构化数据的特征，为大数据制定统一的标准，构建以内部与外部共享为基础的标准数据流程，及适用内外部不同需求的统一标准模型。
（四）加大与大数据平台的合作力度，实现数据生态的建立
商业银行可加大与电商、电信、社交网络等平台的合作力度，实现信息数据的实时传输和共享，从而提高大数据的应用效率，做到金融生态环境的创建，进一步推动自身以及社会经济的发展。另外，商业银行业可以通过与社会媒体之间的网络合作，利用先进的媒体技术来实现金融社交圈的建立，从而完善数据库内容，提高客户信息获取效率和准确性。再者，还可应用自身对客户信息的掌握情况，与金融信息实行对比和融合，加快客户信息转换速度，进而全面发挥出金融平台的效用。
（五）加强专业团队的构建，提高数据管理水平
首先要明确大数据发展方向。在现有数据库的基础上引进先进的设备、技术和平台，加大专业人才的培训力度，不断进行管理模式和机制的创新与优化。其次，加强对大数据的管理，在扶持大数据在电商企业应用的同时，还需大力支持大数据在基础科学研究、国防以及若干关键领域的应用研究，通过加大大数据的应用，增强各行各业的技术能力。最后，加强数据分析人才队伍的建设。专业人才对于大数据环境下商业银行的发展有着重要作用。加大人才培养力度，完善自身的工作水平，可以有效提高工作人员的业务处理效率，科学分析大数据，从而推动商业银行的进一步发展。
五、结语
商业银行在运营发展中通过大数据的应用，一方面可以完善数据库的构建，加强对客户信息的分析和处理;另一方面也可以优化和完善传统的管理模式，构建完善的大数据平台，进而优化运营管理体系，为企业自身的發展提供助力。
参考文献：
[1]庄道通.浅谈大数据在商业银行中的应用[J].劳动保障世界，2017（23）.
[2]李志华.大数据在商业银行中的运用与发展[J].时代金融，2017（18）.
（作者单位：中国海洋大学）
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