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商业银行的大数据战略思考

2016-02-14 10:50  北京大学EMBA研修班   未知
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互联网金融生态的蓬勃发展、信息技术的快速变革与商业模式的不断创新,给传统银行业带来机遇的同时,也对银行自身的经营理念和模式、信息处理能力提出了前所未有的挑战。商业银行应该从“数据—应用—人才”三个层面构建大数据应用体系,全面整合集团数据资源,充分发挥数据资产价值,增强业务创新能力,加速推进银行转型发展。
 
1.以数据为基础,充分整合数据资源
商业银行经过多年信息化建设已经积累起海量的金融业务数据,这些精确、高密度的金融业务数据始终是银行最基础和最核心的数据资产,价值挖掘潜力巨大。在此基础上,数据范围还将不断进行扩展:一是扩充银行现有信息系统中数据采集范围并延长保存周期,比如,对客户在网上银行、手机银行等应用上的行为信息进行采集和分析、对CALLCENTER中的语音信息进行识别、分析和提取等;二是要充分整合海内外商业银行以及集团附属企业的数据,构建全集团的数据视图;三是在安全合规的前提下充分利用银行外部的数据服务,并从这些外部信息中发掘商机,寻求新的价值增长点。
 
2.以应用为驱动,深入挖掘数据价值
数据的价值体现在应用。互联网企业与传统企业的区别不在于他们拥有海量数据,而是在于前者能够通过大数据技术对海量数据进行分析挖掘并直接应用到业务流程之中,以充分发挥其数据价值,从而形成了独特的竞争力。商业银行如何发挥自身数据资产的价值,关键在于应用。基于大数据平台及应用分析能力的构建,商业银行应结合业务发展战略,在客户服务、精准营销、产品创新、信用评级、欺诈监测、流程优化、经营管理等业务领域中选择适当的业务应用场景,逐步推进大数据技术应用,同时配套进行组织架构调整和业务流程变革,从而带来大数据价值发挥的全面突破和提升。
 
3.以人才为核心,提升数据分析能力
商业银行作为传统行业,要充分利用大数据技术,持续发挥银行数据资产的价值优势,推进银行转型发展。还需要在企业学问、业务流程和人才培养等方面进行革新和加强:一是企业学问和管理理念的变革。银行需要大力塑造数据导向型企业学问,鼓励创新型价值观念,善于用数据说话,运用数据分析结果引导决策。二是业务流程优化。银行需要不断优化产品研发流程,更加敏捷高效地适应快节奏的大数据时代,真正做到业务与技术的高度融合,才能让数据产生价值。三是分析师队伍建设和人才培养。分析师队伍的建设是大数据战略的关键,只有培养自身专业化的分析师队伍,持续提升大数据分析和挖掘能力,银行的大数据平台才能够为业务转型发展提供源源不断的创新动力。
 
在大数据分析和挖掘能力的构建过程中,除了银行自身基础设施、应用场景和人才队伍建设等方面外,如何在互联网生态环境下,充分利用外部开放的数据服务,引入外部的先进技术和资源,同时融入银行现有的技术体系,确保银行数据资产的安全,也是大数据应用中值得关注的问题。

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