京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
商业银行如何完成从“数据大”到“大数据”的蜕变
商业银行在大数据时代的蜕变,既不是传统状态下短期目标的满足,也不是金融新业态(互联网金融)压迫下的被动选择,更不是固化金融生态结构的势力扩张,其根本目的是要带来一个更加开放、更为多元、更具效率和更有秩序的金融生态体系。商业银行不是要守住垄断的市场领域或市场份额,而是用一种市场化方式、趋势化力量,优化市场空间,形成多种金融成分(混合金融、民营金融、外资金融)共同发展、错位竞争、互补高效、公平生存的新市场环境。
面对大数据时代,商业银行如何完成从“数据大”到“大数据”的蜕变,既构成其过往业务实践的重要内容,又成为其未来发展创新的主攻方向。
发端于三年前的互联网金融,依托“数字技术”,从支付结算类(以支付宝为代表)业务起步,进而涉足存款负债类(以余额宝为代表)业务,最后渗入了贷款资产类(以P2P为代表)业务,按照金融生态风险“级次”从小到大的顺序,互联网金融已经全面影响和冲击了传统金融,改变了金融业的生态。一般来讲,金融业务种类与风险程度之间,具有业务内容越复杂则风险越高的关系,而且业务内容的复杂程度与业务附加值成正比。应当承认,从过程和结果上看,互联网金融对于传统金融的强力冲击,效果是显著的。而从层级和深度上看,互联网金融越进入传统金融业务的核心领域和关键环节,其影响却越弱。
这说明,互联网金融依托实体商品消费(主要是网购、电子销售)形成的“大数据”所支撑的金融支付结算类业务,由于效率、客户分类和需求分层等因素,相比较于传统金融的商业银行,更具后发优势,并掀起了颠覆式竞争浪潮。而对于存款负债类业务和贷款资产类业务,互联网金融则少有“数据”基础支撑,缺乏资源手段支持。由于风险、行业选择和综合能力等因素,相比较于传统金融的商业银行,就表现出不协调、不平衡、不稳定和不持续的基本特征,这是互联网金融越往金融生态的深处走越艰难、甚至昙花一现的主要原因。
毋庸置疑,商业银行具有在金融生态中核心业务和关键环节的固有优势或内在优势,这是由其长期积累的庞大客户基础与体制机制性力量决定的。从短期上看,这种“基础”与“力量”仍然管用和有效,不太可能消失。不过从长期和趋势上看,则也面临紧迫和严峻的挑战。因为,互联网金融在获取并稳定金融生态低风险业务后,必定会向附加值更高的业务领域的渗透,并改变过去“试错式”、“烧钱式”和“羊毛出在猪身上式”市场竞争策略,更多采用嫁接或利用商业银行已有“数据”和客户资源的方式,实现或重构市场。因此,为应对和适应金融生态格局的急剧变化,商业银行需要来个从“数据大”到“大数据”的突破与转变。
我国商业银行长久以来积累了金融生态中几乎全部业务及环节的“数据”。遗憾的是,这些“数据”的价值,只是停留在“记载业务”的层面上,体现的是单纯的“会计”价值,形成数据资源的浪费。如何从历史记载数据中,发现未来业务发展的“机会性”与“选择性”价值,形成复合价值,叠加出“种子”价值,还未真正破题和有实质性的起步。
未来的商业银行应主动拥抱“大数据”,从数据中获得洞察力,占据价值链核心位置,引领传统模式向数字化的智慧银行转型。可持续发展的数字化智慧银行意味着银行将围绕数字技术不断优化其客户交互、产品、流程和数据,在降低客户服务成本的同时也增强更高接触程度的服务。为此,数字化智慧银行要求银行战略、业务模式和理念的深层数字化转型,也要求将与客户面对面的亲密感融合到数字交互中,从数据中提取洞察力。大数据由量变引起质变,需要创新思维模式和处理方式,能带来更强的决策能力、洞察能力、流程优化能力。大数据的内涵决定其具有推进商业银行数字化转型的特性。因此,商业银行从“数据大”到“大数据”的蜕变,是思维和行为同时转变的过程,是过程和结果力求高度统一的过程。具体讲,这是一种管理,是一种资源再生,是一种模式引领。
商业银行的全部业务,集中体现在“客户”与“风险”关系的协调上。为此,商业银行需通过“数据”的主动管理、分类管理、过滤管理、关联管理和系统管理,改变和改善发现客户、获取客户和稳定客户的新视角、新领域,完善和规范经营风险的新方式、新手段,进而从“随机性应对变化性”状态向“规律性应对趋势性”格局的转变,通过数据的激活与串联,构建融合“昨天、今天与明天”要素品质的市场发展力量,使客户发展更为精准,风险防范更加严实。
好的投资需要透过数据发现生意的本质。如果商业银行实现了从“数据大”到“大数据”的蜕变,就能让数据“活”起来,并成为一种再生资源。此中的关键是要从数据分析与管理中发现业务机会,整合发展资源,丰富发展手段。通过动态运用“数据”的绝对优势,保持在市场某一阶段、某一领域和某一业务领先的相对优势。这需要加紧探索数据管理向资源再生转化的体制机制,形成释放“大数据”优化金融生态的有效渠道,把商业银行“了解你的客户”的经营原则,以及风险防范的底线要求,通过“大数据”而具体化、市场化和有效化。
在“大数据”蜕变背景下,商业银行对金融生态的模式引领,应坚持需求主导、主业主导、本源主导的原则。商业银行的这一蜕变和模式引领,绝不是单一的技术性改造,也不是追赶互联网金融时髦的应急之举,而是紧扣金融属性的长远之策。所以,这都需要围绕服务实体经济之“本”、坚守商业银行主业之“根”,以及适应客户需求变化之“基”来推进,自觉处理好线上与线下、表内与表外、虚拟与实体业务的关系,尤其要避免因为“大数据”运用,使商业银行经营模式变革走向市场套利嗜好的歧途,以致方向迷失,行为异化。
还需要认清的是,商业银行在大数据时代的这种蜕变,既不是传统状态下短期目标的满足,也不是金融新业态(互联网金融)压迫下的被动选择,更不是固化金融生态结构的势力扩张。商业银行从“数据大”到“大数据”的蜕变,根本目的是要带来一个更加开放、更为多元、更具效率和更有秩序的金融生态体系。商业银行作为我国金融生态主体的格局,短时期内不太可能改变。商业银行的蜕变,不是要守住垄断的市场领域或市场份额,而恰恰是用一种市场化方式、趋势化力量,优化市场空间,形成多种金融成分(混合金融、民营金融、外资金融)共同发展、错位竞争、互补高效、公平生存的新市场环境,以金融新生态供给侧结构的持续优化,来适应市场需求端的多样性、变化性和复杂性。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
主讲人简介 张冲,海归统计学硕士,CDA 认证数据分析师,前云南白药集团资深数据分析师,自媒体 Python 讲师,全网课程播放量破 ...
2026-04-10在数据可视化与业务分析中,同比分析是衡量业务发展趋势、识别周期波动的核心手段,其核心逻辑是将当前周期数据与上年同期数据进 ...
2026-04-10在机器学习模型的落地应用中,预测精度并非衡量模型可靠性的唯一标准,不确定性分析同样不可或缺。尤其是在医疗诊断、自动驾驶、 ...
2026-04-10数据本身是沉默的,唯有通过有效的呈现方式,才能让其背后的规律、趋势与价值被看见、被理解、被运用。统计制图(数据可视化)作 ...
2026-04-10在全球化深度发展的今天,跨文化传播已成为连接不同文明、促进多元共生的核心纽带,其研究核心围绕“信息传递、文化解读、意义建 ...
2026-04-09在数据可视化领域,折线图是展示时序数据、趋势变化的核心图表类型之一,其简洁的线条的能够清晰呈现数据的起伏规律。Python ECh ...
2026-04-09在数据驱动的时代,数据分析早已不是“凭经验、靠感觉”的零散操作,而是一套具备固定逻辑、标准化流程的系统方法——这就是数据 ...
2026-04-09长短期记忆网络(LSTM)作为循环神经网络(RNN)的重要改进模型,凭借其独特的门控机制(遗忘门、输入门、输出门),有效解决了 ...
2026-04-08在数据分析全流程中,数据质量是决定分析结论可靠性的核心前提,而异常值作为数据集中的“异类”,往往会干扰统计检验、模型训练 ...
2026-04-08在数字经济飞速发展的今天,数据已渗透到各行各业的核心场景,成为解读趋势、优化决策、创造价值的核心载体。而数据分析,作为挖 ...
2026-04-08在数据分析全流程中,数据处理是基础,图形可视化是核心呈现手段——前者负责将杂乱无章的原始数据转化为干净、规范、可分析的格 ...
2026-04-07在数据分析与统计推断中,p值是衡量假设检验结果显著性的核心指标,其本质是在原假设(通常为“无效应”“无差异”)成立的前提 ...
2026-04-07在数字经济深度渗透的今天,数据已成为企业生存发展的核心资产,企业的竞争本质已转变为数据利用能力的竞争。然而,大量来自生产 ...
2026-04-07Python凭借简洁的语法、丰富的生态库,成为算法开发、数据处理、机器学习等领域的首选语言。但受限于动态类型、解释性执行的特性 ...
2026-04-03在深度学习神经网络中,卷积操作是实现数据特征提取的核心引擎,更是让模型“看懂”数据、“解读”数据的关键所在。不同于传统机 ...
2026-04-03当数字化转型从企业的“战略口号”落地为“生存之战”,越来越多的企业意识到,转型的核心并非技术的堆砌,而是数据价值的深度挖 ...
2026-04-03在日常办公数据分析中,数据透视表凭借高效的汇总、分组功能,成为Excel、WPS等办公软件中最常用的数据分析工具之一。其中,“计 ...
2026-04-02在数字化交互的全场景中,用户的每一次操作都在生成动态的行为轨迹——电商用户的“浏览商品→点击详情→加入购物车”,内容APP ...
2026-04-02在数字化转型深度推进的今天,企业数据已成为驱动业务增长、构建核心竞争力的战略资产,而数据安全则是守护这份资产的“生命线” ...
2026-04-02在数据驱动决策的浪潮中,数据挖掘与数据分析是两个高频出现且极易被混淆的概念。有人将二者等同看待,认为“做数据分析就是做数 ...
2026-04-01