商业银行在“大数据”时代的发展之道

第一篇：商业银行在“大数据”时代的发展之道

【商业银行在“大数据”时代的发展之道】

在“大数据”时代，以互联网为代表的现代信息科技将从根本上改变现代金融运营模式。数据海量化、多样化、传输快速化和价值化等特征，将给商业银行市场竞争带来全新的挑战。面对这场“数据地震”，银行业如何因时而变、顺势而为？如何以高质量的数据和强大稳定的数据分析能力，开发出丰富的数据应用，为客户提供智能性和针对性服务？如何从战略和实施两个层面，深化金融大数据应用，使之迅速转化为产业竞争力？日前，北京银行董事长闫冰竹就此话题接受了本报记者的专访，他认为，未来的商业银行要深入数据价值链核心，从数据中获得洞察力，从数据中攫取价值，从数据中赢取未来，引领传统模式变革，用创新的理念和行动主动拥抱“大数据”时代。

记者：海量数据的爆炸式增长，对于商业银行而言意味着什么？您觉得将为银行带来哪些发展机遇？

闫冰竹：作为信息革命的第二个高潮，“大数据”的高速发展，使银行业的客户数据、交易数据、管理数据等均呈现爆炸式增长，为商业银行创造变革性价值提供了条件。

更广阔的业务发展空间。我国商业银行提供的服务和产品存在较大的同质性，但比较竞争优势要求银行突破同质性，实施差异化战略。社交媒体的兴起为银行创造了全新的客户接触渠道，来自银行网点、PC终端、移动终端、传感器网络传来的结构化、非结构化的海量数据，为银行创造了深化客户挖掘、强化交叉销售、加快产品创新的广阔空间。数据的成功应用，将为银行创造先发竞争优势，打造不可复制的核心竞争力。

更精准的决策判断能力。在信息时代，人类社会面临的中心问题将从如何提高生产率转变为如何更好地利用信息来辅助决策。对于银行而言，“大数据”将使银行决策从“经验依赖”向“数据依据”转化，将在深入了解和把握银行自身乃至市场状况的基础上，更加科学地评价经营业绩、评估业务风险、配置全行资源，引导银行业务科学健康发展。

更优秀的经营管理能力。“大数据”将掀起银行业的精细化管理革命和竞争。关于资产、负债、客户、交易对手及业务过程中产生的各种数据资产，在风险控制、成本核算、资本管理、绩效考核等方面发挥着重要作用，充分利用数据分析技术将是银行制胜的关键。“数据-信息-商业智能”将逐步成为银行定量化、精细化管理的发展路线，为有效提升服务能力提供强大支撑。

更突出的风险防控能力。在“大数据”时代，银行将采用数据分析技术实现风险精细化管理，基于客户动态行为以及客户静态财务数据，量化客户违约可能性，从而有效做好风险预警。同时，银行运用量化技术实现客户信用评分，信用风险、流动性风险、利率风险等风险的精细化管理，通过精确计量风险及资本，实现资本使用效率的最大化。

记者：“大数据”浪潮汹涌来袭，传统银行业是否能在这个新的时代适者生存？银行业服务及管理模式将受到怎样的冲击和挑战？

闫冰竹：随着“大数据”的深入发展，金融服务也将逐渐虚拟化，银行业传统的服务形式、管理方式及运营模式乃至金融版图均有可能发生根本性改变。

金融竞争版图面临重构。大量的数据来源和强大的数据分析工具催生出很多新的金融业态来切入金融服务链条，瓜分银行信贷市场，不断地利用自身技术优势和监管盲区占得一席之地。与传统银行相比，这类金融业态在信息收集、信息处理、产品交付以及风险防范等方面都具有优势，其提供的金融服务已经从简单支付渗透到了转账汇款、小额信贷、现金管理、资产管理、供应链金融、基金和保险(放心保)代销等银行核心业务领域。预计到2015年，中国第三方支付交易规模将达到13.9万亿元。在金融脱媒的背景下，这种渗透意味着金融业和互联网企业的转型方向出现了战略重叠，均朝着“金融服务方案提供者”这条高附加值的路线进军。

数据驾驭能力面临挑战。“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。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，但这正是银行所欠缺的。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”的能力将成为决定银行竞争力的关键因素。

商业运营模式面临变革。随着数据化和网络化的全面深入发展，金融服务虚拟化将是大势所趋。一是产品虚拟化，金融IC卡的推广应用，正在逐步提升银行的电子化发展进度，银行资金将越来越多地呈现为各类数据信号的交换，电子货币将与实物货币并驾齐驱。二是服务虚拟化，“善融商务”、“交博汇”以及中信金融商城等银行电子商务平台不断启动，“鼠标”银行、电子银行成为未来趋势。三是管理虚拟化，银行业务中的各种单据、凭证等将以数字文件的形式出现，网络成为重要的管理通道，电子化、数据化的管理模式更加方便快捷。传统的商业银行运营模式将逐渐消融在数据化的洪流里，借助“大数据”手段，实现跨越式发展，成为未来商业银行可持续发展的唯一选择。

记者：有人说，当前互联网变得很快，再大的企业，不跟上时代，一夜之间轰然倒塌也是可能的。您认为，商业银行应该如何利用“大数据”实现战略转型和可持续发展？

闫冰竹：数据时代，适者生存。未来的商业银行要参与到深入数据价值链核心，从数据中获得洞察力，从数据中攫取价值，从数据中赢取未来，引领传统模式变革，用创新的理念和行动主动拥抱“大数据”时代。

在理念上，强化“数据治行”。“大数据”革命必将颠覆银行传统观念和经营模式。要强化“数据治行”理念，建立分析数据的习惯，重视“大数据”开发利用，提升全行的质量管理、数据管理，真正做到“人人心中有数”。要营造“数据治行”文化，倡导用数据说话，准确描述事实，反映逻辑理性，将现有数据转化为信息资源，为高层管理和决策提供强有力依据，让决策更加有的放矢，让发展更加贴近真实市场。

在手段上，建设“数据仓库”。着眼于“大数据”挖掘和分析，对海量数据持续实时处理，建设数据仓库项目，为服务质量改善、经营效率提升、服务模式创新提供支撑，全面提升运营管理水平。在项目建设中，通过梳理整合经营管理关键数据，建立数据管控体系、搭建基础数据平台。通过数据仓库建设，运用数据挖掘和分析，全方位调整管理模式、产品结构、营销模式、信息战略，从根本上提高风险管理、成本绩效管理、资产负债管理和客户关系管理水平，实现多系统数据的业务逻辑整合，形成全行级客户、产品、协议等主题数据。在渠道上，建设“大数据平台”。积极推动传统业务渠道与移动通信、云计算等新兴业态纵向整合、横向渗透，促进信息集中、整合、共享、挖掘。一方面要“走出去”，与移动网络、电子商务、社交网络等“大数据平台”完美融合，开展“大数据”分析，为客户提供开放服务平台。另一方面要“请进来”，与数据分析专业厂商合作，对数据存量进行综合处理与分析。建立完善内容涵盖全面、功能丰富齐全，集网上贸易服务、网上保理、电子商业汇票、票据池、应收账款池融资、在线融资等为一体的综合供应链金融服务体系，为客户提供触手可及的全方位贴身服务。

在目标上，建设“智慧银行”。智慧银行是能够通过内外兼修，准确应对、快速应变、有机处理繁杂数据，高效配置金融资源，敏锐洞察并引领客户需求的高度智能化金融商业形态。学会运用网络化的专用资本，从传统有时限的金融服务向全天候服务转变，这也正是未来银行转型的重要抓手。打破传统物理网点的地域限制，提供“银行始终在客户身边”的全场景金融服务。改变传统的以银行为中心的服务模式，提供差异化、个性化产品和服务，为

客户提供定制化服务。整合柜员、客户经理、自助设备、网银、手机或移动终端等各类渠道，彻底打破地域和时间限制，提供一点接入、全程响应的智能化渠道服务，为客户创造最佳服务体验。

记者：作为中小银行领头羊，北京银行在“大数据”探索方面走在同业前列，可否简要介绍一下实践成果？

闫冰竹：面对“大数据”蓬勃发展带来的挑战与机遇，北京银行明确提出实施科技引领战略，以更加积极和开放的心态拥抱“大数据”，努力升级传统商业模式，打造“全能智慧银行”。

一是率先推出直销银行模式。北京银行通过与境外战略合作伙伴荷兰ING集团深度合作、精心研发，正式开通直销银行服务模式，此举标志着国内第一家直销银行破土萌芽。二是积极加强跨领域合作。近期北京银行与小米公司签署移动互联网金融全面合作协议。双方将在移动支付、便捷信贷、产品定制、渠道拓展等多个方面探讨合作，未来将基于小米公司的互联网金融平台探索综合金融服务，为客户带来方便快捷的支付体验、及时安全的购买体验和简单精准的个人金融服务体验，提升市民生活品质。三是着力打造网络链品牌。针对中小企业融资难、融资慢等特点，北京银行推出网络供应链品牌“网络链”，并与第三方支付快钱清算信息有限公司签署了全面战略合作协议，着力打造互联网供应链金融。四是不断扩展多元服务渠道。面对日新月异的互联网新技术，北京银行紧跟时代步伐，为客户多渠道、立体化搭建金融服务平台，包括网上银行、手机银行、电话银行、自助银行、微信银行等。记者：北京银行从设立直销银行、携手小米公司等方面进军互联网金融。面向未来，北京银行在互联网金融方面有什么样的战略布局和规划？

闫冰竹：大数据开放、互动的特性，将根本改变金融业生存模式，差异化、流程化、专业化的金融服务将成主流。作为北京银行，将放眼未来，主动作为，用敏锐的战略眼光审时度势，以互联网思维、金融思维、全球化思维为引领，打造互联网金融亮丽品牌。

以差异化定位贴近客户服务需求。北京银行将积极打造“服务领先型的直销银行”，加强与小米公司等科技型企业在移动支付、便捷信贷、产品定制、渠道拓展等方面的合作，以优质的产品和服务满足客户多样化的金融需求。实施“客户下沉”发展战略，将主要服务对象定位于数量最广大的大众零售客户和小微企业客户。针对不同客户定位，建立专属化产品体系，开发实惠、简捷、透明、安全的专属金融产品，提供多样化、差异化金融服务，打造鲜明的竞争特色。

以流程再造提升金融服务效能。北京银行将进一步以客户为中心、以市场为导向，持续推进组织架构变革和业务流程再造，实现经营集约化、管理专业化、营销系统化和服务标准化。通过理念创新、模式创新、流程创新，以较低的营运成本、高效率的营销和跨市场的服务，创造出更多价值。深入挖掘传统银行业务产品与互联网的结合，构建综合化的客户互联网金融服务平台，全面搭建“平台+数据+科技”的新型金融生态链。

以战略合作拓宽全新服务视野。进一步加强与境外战略合作伙伴ING集团的深度合作，寻求更深层次、更广范围的技术援助，不断拓展银行的经营边界，为广大客户提供全自助、全流程、全方位的现代化服务。将国际先进的服务理念和管理理念嫁接到实际经营管理中，深入思考“为谁提供服务”、“提供什么服务”、“如何提供服务”这三个问题，以超前的战略思维把握“大数据”发展先机，引领发展潮流。

以专业制胜打造特色服务品牌。北京银行将紧跟时代步伐，拓展营销模式，强化服务功能，延伸服务手段，提升专业服务能力。从服务体验、服务方式等多个维度加强建设，通过提供线上和线下融合、互通的渠道服务，为客户提供更有效率、更有内涵的金融服务。通过循序渐进的方式，构建一种完全脱离物理网点的24小时全天候服务模式，让我们的服务贴近客户、贴近市场，真正打造能够准确应对、有机处理繁杂数据，高效配置金融资源，敏锐

洞察并引领客户需求的“智慧银行”。

第二篇：后危机时代商业银行的经营监管之道

后危机时代商业银行的经营监管之道

王俊寿认为，总结美国次贷危机的教训，我们也应该反思中国银行业的业务边界，大而全并非最好，小而精也可以赢得长期效益 后危机时代商业银行的经营监管之道。

王俊寿 天津银监局副局长。南开大学金融学博士，中国社会科学院特华科研流动站博士后。主要研究领域为商业 银行经营管理和企业融资创新，先后在《金融时报》、《中国金融》和《银行家》等核心报刊发表论文数十篇，撰有《中小企业融资策略与金融创新》等专著。

2010年，按照中央经济工作会议精神和银监会的监管部署，如何抓住全球金融危机后的重大机遇，按照科学发展观要求实现战略转型，并进一步优化信贷结构，增强金融对经济服务功能，等等，这些都对银行业提出了新的考验和挑战。今天，天津银监局副局长王俊寿做客《首席观点》，他认为，前事不忘，后事之师。中国银行业要善于总结危机之训，勇于认识自身之瑕，不断完善经营管理之道，才能够真正屹立于世界金融之林。

中国银行业目前存在的主要问题

记者：您对现阶段中国银行业的总体评价如何？

王俊寿：中国银行业经过近几年的改制、改革和改造，已经实现了“凤凰涅槃”式的图腾。好的方面已经很多了，我还是从不足方面谈点看法。首先，规模大,但实力不强。当前，中国银行业更多的是在跑马圈地，急于把蛋糕做大做强，而非努力做优做精，在由粗放经营向集约经营转变的过程中，仍有许多薄弱环节，如核心竞争力、风控能力、公司治理、IT建设、创新能力等方面，与国际大银行相比还有很大差距。其次，机构多,但能力不足。中国银行业享有制度性利差的优势，掌握无风险套利空间，盈利水平不能完全反映经营管理水平。从现状分析，经营差异性不明显，整体竞争能力和创新能力不足。再有，讲“因我而变”比较多，讲“因你而变”比较少。银行一些经营理念还是以自我为中心居多，讲以客户和市场需求变化为中心少。比如银行内部的逐级授权、层层设卡，迎合了银行加强了风险管控的目标，但同时也延长了客户的等候时间。还有，找“客观原因”比较多，找“主观因素”比较少。有些银行在经营中出现问题后总是会强调客观原因，而没有从主观上找原因，缺乏寻找自己缺陷的主动性，这是一种影响银行发展的桎梏。

记者：请具体谈一谈当前中国银行业存在的主要问题。

王俊寿：一是“同质同类经营”。类似超市一样，大家都是卖的雷同的东西。产品种类和服务模式都趋向同质同类，经营策略也呈现“一边倒”，都是围绕大企业、富人群“下手”，而对小企业等弱势群体却不能提供必要的金融供给。二是“银行办成当铺”。应该讲，银行经营的最高境界是“信用不如担保，担保不如抵押，抵押不如质押，质押不如信用。”现实却是恰恰相反，贷款过分依赖第二还款来源即各种固定资产抵押物，银行办成了“当铺”，增加了交易成本。三是“官商习气犹存”。银行业的定位应该是第三产业，但是，一些经营者的思想意识还没有真正转变到市场上来，很多人还在坐等客户上门，主动服务能力尤其是对弱势群体的金融扶持力度亟待提高。四是“考核激励扭曲”。银行是经营风险的企业，应该按银监会提出的“风险可控、成本可算、商业可持续”原则，在经营发展中坚守科学发展的理念。但目前一些银行仍然存在以“规模论英雄”的思想，短期膨胀效应胜过长期发展目标，并引发一些案件和风险事件的发生。五是“打左灯向右拐”。主要表现在一些机构空喊社会责任，实际还是谋求商业利益。监管部门在引领银行业承担好社会责任方面，已经做了大量工作，但是，“傍大款、垒大户、贴富人”的现象仍然盛行，而对“三农”和普通大众的金融服务严重不足，形成了结构性的“马太效应”。

金融危机带来的启示

记者：金融危机到底给了我们中资银行哪些教训与启示？

王俊寿：关于此次危机发生的根源及带给我们的冲击与思考，已经有许多仁人智士做过全面而系统的分析，在这里不再赘述。我只总结了以下几句话，供大家讨论。一是没有规矩，不成方圆。规矩就是高速公路上的路标、交通路口的红绿灯，随意地超车、并道，就有可能酿成大祸。欧美的银行唯利是图，作茧自缚，忘乎所以地追求利益，不按规矩出牌酿成危机。二是传统是里，创新是表。欧美银行的创新往往抛开了“里”，只剩下“表”，这种创新实为空中楼阁，经不起市场检验。我们提倡商业银行按照“成本可算、风险可控、信息充分披露”的原则，围绕银行传统业务、服务于实体经济展开创新。三是资本为根，现金为王。银行存款就好比公共汽车一样有上的有下的，有存有取银行才有钱，客流量平衡了才能保持运营稳定。一旦都来取钱，银行就面临挤兑风险，看来，做好流动性管理是多么的重要。四是为之未始，治之未乱。投行过度创新、金融消费者热衷于高回报、监管部门过度依赖于市场自发调节等共同点燃了此次危机。如果能一直秉承审慎监管理念，出现问题“打早”、“打小”、“打在萌芽”阶段，就可以避免滚雪球效应。五是适度是苗，过度是草。虚拟经济远远脱离实体经济，过度金融化,金融发展失调;过度杠杆化,金融创新失控。因此，经济发展的长期失衡是危机祸首。做银行要学中庸之道，适度是最重要的。六是才者德资，德者才帅。“有德有才是极品，有德无才是正品，无德有才是废品，无德无才是毒品”。华尔街的精英们在“德”上有所缺失，急功近利，贪婪无厌，对于危机的发生是难辞其咎的。看来，德才兼备的人才战略对银行的稳定发展至关重要。七是大道至简，大业至善。把简单问题复杂化是科学，把复杂问题简单化是艺术。商业银行开展金融创新活动，务必遵循“认识你的业务”、“认识你的风险”、“认识你的客户”、“认识你的交易对手”的监管要求，针对不同目标客户群，提供不同的金融产品和服务。

银行业未来的经营与监管

记者：在后危机时代，中国商业银行经营和监管应该如何做得更好？

王俊寿：总结美国次贷危机的教训，我们也应该反思中国银行业的业务边界，大而全并非最好，小而精也可以赢得长期效益。《孔子家语·五刑解》有句话，“行之以礼，出之以仁；成之以信，守之以诚”，晋商票号“重信义，鄙利己；奉博爱，戒奢华”的经营之道，对于现代商业银行有很大的启发。诚实守信，规矩做事，坚持长期发展目标和短期增长目标的有机结合，实现社会责任和商业效益统一，既是企业公民应有的品质，也是实现可持续发展的法宝。概括而言，我认为做“好银行”应遵循和如下几条原则：1.关于竞争和发展方面，“木桶理论”认为，银行经营的好坏，不是取决于“长板有多长”而是取决于“短板有多短”。所以，各家银行业机构要找到自身在发展当中的短板或软肋，不能一味地贪快求大。如，大型银行的人员素质、中小银行的品牌建设、地方银行的资本状况与合作机构的公司治理等都可能是本类机构面临的“短板”。“绳子总在细处断”，只有拉长短板，提高竞争力，才可能赢得市场。2.关于风险控制方面，根据墨菲定律，坏事如果要发生，则肯定会发生，虽然概率小，但危害很大。对银行业机构来讲，一旦发现经营管理中不良苗头，就要马上从根源头上遏制，拔掉钉子，补上漏洞，否则后患无穷。因为小问题蕴涵大风险，千里之堤，毁于蚁穴。3.关于人力资源管理方面，按照彼得原理，员工一直晋升，直到不能胜任的位置。其实，一个好的员工可能就是一个大头兵，并不一定能成为好的领导。很多出现案件的银行，其用人的标准都是“唯业绩论”，而忽视他们的品德和管理风险的能力。只知道踩着油门往前跑，却不知道踩刹车。因此，选人机制上要量才使用，放对地方是黄金，放错地方是垃圾，升迁并不是员工职业生涯的唯一出路。除了职务晋升和物质待遇，还应有精神激励和文化熏陶。4.关于创新方面，与引发次贷危机的创新过度相比，我国明显还是创新不足。所以，我们不能因噎废食，还是要积极鼓励风险可控的创新。根据达维多定律，创新就是第一个使用新产品，第一个淘汰老产品。当然，这也要看机构个体的综合能力而定，对于风险管理较好的银行，鼓励其开发灵活多样的金融产品，满足不同的需要；对于风险防范体系较弱的银行，不要急于求成，要善于借鉴其他机构的好的做法和经验，取其精华，量身定做，科学巧妙地转化为适合自己的业务或产品，绝对不能是简单的克隆。

记者：根据您的经历，您在金融经营机构从业多年，现在又转换角色从事监管，有哪些体会？

王俊寿：确实是感慨颇多。既有对过去在商业银行工作的反思与总结，更有对做好新形势下银行业监管工作的切身体会。关于金融业发展问题，一定要树立以下发展观：一是发展是硬道理，硬发展没有道理，不顾安全的发展更没道理。所以，要追求风险可控下的可持续发展。二是困难困难，困在家里就是难；出路出路，走出去就有路。大型银行要跨出国境，中小银行要跨区经营，地方银行要辐射区域。三是没有公司业务今天没饭吃，没有零售业务明天没饭吃。中国银行业整体都面临业务的战略转型。四是不贷款等死,滥贷款找死，做好信贷业务是一门艺术。关于金融管理方面，一是上级要多领导、少管理；下级要少领导、多管理。上级行要多宏观少微观；下级行要少宏观多微观。二是领导管“面”,中层管“线”,员工管“点”。站好岗，把好门，守好摊，管好家，这是一个责任衔接和落实的流程，上下联动互为尽责。三是银行前中后台实质上一种上下游的“供应链式”服务关系。大家不单是监督制约关系，更是一种服务关系。一家银行的内外勤要换位思考，要有大局观。比如，相对于审计部门的“NO,NO,NO”而言,合规部门应该说“YES,YES,BUT”。关于树立正确的风险观问题，一是风险管理一失则万无，即100-1=0。隐患险于明火，防范胜于救灾，责任重于泰山，对风险管理再怎么强调都不为过。二是妥善处置业务发展和风险防范的关系。风险防控、案件治理和“三防一保”是60分，业务发展才是另外的40分。三是案件的温床是风险,风险的极致是案件。人人都自私，处处有敌情，事事都可疑，时时都提防，时刻绷紧风险防范这根弦。四是学扁鹊大哥:重抓事前预防;学扁鹊二哥:狠抓事中控制;学扁鹊三哥:严抓事后处置。五是勤用“显微镜”查问题,多用“放大镜”看危害,早用“多棱镜”找根源,常用“望远镜”看发展。关于做好银行服务工作方面，一是要树立以“客户的客户”为中心的理念；一切为了客户，为了一切客户，为了客户一切。二是秉承“客户的时间是金钱，银行的金钱是客户”的原则，做到“快在柜前，忙在柜后；闲时心不散，忙时心不乱”，不断提高客户的满意度。关于从事金融监管的体会，《论语》道：道之以政，齐之以刑，民免而无耻;道之以德，齐之以礼，有耻且格。我认为这就是监管的最高境界。具体来讲，就是按照银监会提出的“四四六”监管理念，突出“三管一提高”，秉承“监管与服务并重”，处理好监管与被监管的关系，做到“服务不耽误，搭台不拆台，支持不把持，提示不暗示，监管不死管”。这样，才能树立监管形象，实现监管权威，真正提高监管的针对性和有效性。

第三篇：《大数据时代掘金之道》培训心得体会

《大数据时代掘金之道》培训心得体会

前段时间，公司组织我们全体员工一起学习了《大数据时代掘金之道》的系列讲座学习，通过这段时间的培训，引发了我和同事们的许多思考和讨论。大数据时代已经悄然到来，如何应对大数据时代带来的挑战与机遇，是我们电商公司必须面对的严峻主题。

在贾春涛老师一系列的讲座中，给我留下最深刻印象的是第七讲：大数据的平台竞争。贾老师提到，在互联网行业，BAT（百度、腾讯、阿里）三分天下的格局已定，无论在哪个领域的竞争，其背后的实质都离不开BAT的竞争。通过了解这三家企业的入口和竞争，对我们自身的发展尤为重要。入口即用户到达我们公司的通道，在移动互联网的世界里，入口是十分重要的。

以搜索为主要业务的百度，搜索业务无人能出其右，入口便是他们的搜索引擎，除此之外，百度还在下载、财经、社交、地图、娱乐、团购、娱乐、金融支付等领域有着自己的势力范围，2014年重点投资移动端搜索、云服务、LBS、面向消费者的产品以及国际业务等对百度有战略意义的领域。此外，百度在医疗健康、教育、旅游、在线视频等垂直领域加大投资力度，而在2015年，百度宣布在O2O领域重点投资。

阿里巴巴、天猫、淘宝是阿里巴巴电子商务业务的主要产业，这些便是他们的入口。阿里巴巴作为中国最大的B2B在线交易平台，而天猫在B2C领域占据市场大半，而淘宝在电商C2C领域，其霸权地位一直无人企及。三者共同组成了阿里巴巴的电子商务圈。而阿里巴巴的业务远远不止如此。细数阿里巴巴的生态势力范围，不难发现，在金融、云计算、团购、地图、传媒、电子信息、娱乐、旅游、零售、社交、浏览器、医药、物流、在线视频、打车各个领域均有阿里巴巴的身影，阿里的势力范围已覆盖到人们生活的各个领域。

以社交起家的腾讯，其在即时通讯、门户网站、网络游戏、影音娱乐，SNS社交平台、搜索引擎、金融支付、电子商务、杀毒等领域有着自己的势力分布。而在3Q大战之后，腾讯开始摒弃之前的模仿为主的业务，开启并购孵化为主的业务。目前，腾讯通过并购，在社区服务、电子图书、在线房产中介、在线分类信息、在线地图、物流地产、软件开发等领域分别构筑了自己的势力范围。并且自2011年起，腾讯逐步加大了对电子商务及移动端的并购力度，显示出腾讯对于电子商务及移动端的重视。而对腾讯公司来说，目前最为重要的入口便是微信。

贾老师还举了提到中国移动和这些互联网公司曾有合作意向的例子，最后移动建立了自己的互联网公司。这说明了，在互联网这样一个时代，大数据的时代，谁掌握了入口、掌握了平台，谁能抓住营销的“势”，这家企业就会有所发展。

XXX部 XXX 2016年6月3日

第四篇：大数据时代商业银行信用风险论文

一、大数据时代商业银行信用风险管理SWOT分析

（一）定性分析

1.优势分析。商业银行在多年发展中，拥有广大的客户群体，积累了客户基本资料、客户交易、客户存贷款等大量数据。在大数据时代，商业银行凭借其雄厚的资本，可以建立大数据服务器等设备，将这些传统数据与其他来源数据进行整合，数据分析人员通过云计算等技术手段挖掘出有价值的信息，从各个角度分析客户需求以及识别信贷风险，从而有助于商业银行更加科学地评价经营业绩、评估业务风险、配置全行资源，引导银行业务科学健康发展。

2.劣势分析。在现有的银行交易系统中，客户的身份证、交易流水等大量信息已被银行掌握，但缺少如客户的家庭情况、收入状况、消费习惯、兴趣爱好等其他方面的信息。另外，目前小微企业客户信息以及商业银行的产业链客户信息也比较缺乏，直接影响着银行对这些客户提供金融服务的水平。再者，大数据时代下，需要金融专业人才和数据分析人才相互配合，才能充分挖掘数据价值，但数据分析人员较为匮乏也将成为商业银行的软肋。

3.机会分析。刚刚进入大数据时代，商业银行应率先构架大数据战略体系，制定大数据发展战略，突破同质性，实施差异化业务发展战略，从而赢得先机。如果大数据获得成功应用，将为银行创造先发竞争优势，使银行决策从“经验依赖”向“数据依据”转化，打造不可复制的核心竞争力。“数据—信息—商业智能”将逐步成为银行定量化、精细化管理的发展路线，数据分析也将成为其风险防控的法宝。

4.威胁分析。大数据在给商业银行带来前所未有的机遇的同时，也给其带来了诸多威胁，例如大数据存在的风险、网络安全、数据失真等。在大数据开发利用过程中，云计算技术将会得到广泛应用。但是云计算将数据存入云端，而云端往往是由第三方服务器实现存取的，如果第三方将数据泄露，将会给银行带来极大的风险。另外，互联网金融正在颠覆着传统的金融模式，网商具有活跃的交易记录和巨大的金融需求，但商业银行很难开发到这些客户，将给银行带来挑战。

（二）定量分析

除了对大数据时代商业银行信用风险管理面临的内外部环境进行定性分析外，还可以进行定量分析。具体思路为：

①确定包括优势与劣势、机会和威胁等多于10个的内外部环境因素；

②利用主观赋权法、客观赋权法、层次分析法（AHP法）等任一方法确定各因素的权重；

③给各个因素打分，分值范围为1到5分，评分越高说明因素越重要；

④将各个因素的权重与得分相乘，从而最终计算出各个因素的加权分数；

⑤各个因素加权分数计算代数和得出公司的总加权分数，然后根据分数进行判断。某商业银行内外环境分析如附表所示。由附表可以看出，该银行外部机会大于外部威胁，内部优势大于内部劣势，应抓住大数据带来的机遇，充分利用信息技术，更加科学地评估业务风险、配置全行资源，引导银行业务科学健康发展。

二、基于大数据的商业银行征信系统构建

目前，我们已经进入了大数据时代，由于大数据包含的信息量大而且非常复杂，传统的系统已不能满足银行新的分析需求，有必要建立一个统一的数据环境，构建大数据的商业银行征信系统，采取新分析算法，搭建大数据跨业务的统一应用平台，从而满足银行精细化管理、差异化服务、提升风险分析能力的需求。

（一）大数据时代商业银行征信系统概述

在金融交易安全日益突出的今天，如何迅速、有效地发现各类欺诈行为，对保证商业银行的正常运作和国家人民财产安全都显得十分重要。商业银行征信系统要针对信贷风险防控工作的实际特点，通过客户交易信息以及客户其他信息收集来加强客户信用风险监测。系统总体见附图。附表某商业银行内外环境分析内部环境评分权重加权分外部环境评分权重加权分⑴整体竞争优势明显；30.100.30⑴云计算的快速发展；50.150.75⑵良好的客户群体；50.150.75⑵数据来源多样化；50.251.25⑶资本雄厚，有能力建立大数据库；40.050.20⑶科技发展为数据应用提供支持；40.200.80⑷拥有专业客户人才；30.200.60⑷精准评估业务风险；40.251.00⑸良好的内控环境；50.251.20⑸先入为主的机会；40.150.60优势⑹丰富的风险防控经验；50.251.25机会⑹精细化管理的趋势。40.100.40小计1.004.30小计1.004.80⑴缺乏个人客户基本信息；-30.25-0.75⑴网商的竞争；-50.3-1.50⑵缺乏小微企业基本信息；-30.20-0.60⑵大数据安全风险；-50.25-1.25⑶缺少产业链客户的信息；-40.20-0.80⑶网络安全面临挑战；-30.2-0.60⑷缺乏专业的数据分析人才；-30.10-0.30⑷外部风险事件的影响；-30.15-0.45⑸缺乏非结构化数据收集能力；-50.15-0.75⑸外部风险来源多样化。-30.1-0.30劣势⑹商业运营模式面临变革。-30.10-0.30威胁小计1.00-3.50小计1.00-4.10优势劣势合计0.80机会威胁合计0.70系统将从海量数据中提取出有关联的数据信息，以发现潜在或已知的风险，系统将数据仓库、模型库、知识推理、人机交互四者有机地结合起来，充分发挥数据挖掘的作用，通过建立风险评估模型较好地处理数据资源中存在的模糊性和随机性，在成熟的模式识别技术和智能分析技术的辅助下，对银行业务的全方位、多角度的可靠性分析和风险评估，有助于商业银行实施全面风险管理体系，从而进一步提高融资、贷款、授信等方面的风险评估、监控水平。

（二）大数据时代商业银行征信系统工作原理

1.数据原料。数据原料是商业银行风险防控中的关键一环，它直接影响到数据挖掘的效率、精准度以及所得模式的有效性。目前，商业银行针对客户资料和消费记录都建立了功能庞大的消费市场数据库系统，在以大数据引领、以智能化为核心的产业变革时代，银行要真正将数据作为风险控制的源点，有效整合来自银行网点、PC、移动终端设备、社交网络、征信机构等传来的结构化和非结构化的海量数据，既要获取常规渠道的数据，又要收集社会化媒体数据，真正将数据作为战略性资产，实现从管控风险向经营风险方向的转型。

2.数据工厂。数据工厂是利用数据挖掘理论与技术将数据中潜在的、有用的模式搜索出来，是整个征信系统最为关键的一步，也是技术难点。在数据工厂中，系统通过数据抽取工具、数据集成工具、数据过滤工具、数据挖掘工具以及模式评估工具等，从海量数据原料中提取辅助决策的关键性数据，并经过归纳总结、推理、分析数据，利用数据挖掘中分类、聚类、偏差检测、概念分析、异类分析、关联分析、时序演变分析和元数据挖掘等功能，完成对银行信用风险控制、银行市场风险评估和银行操作风险评估，从而帮助决策者对信息预测和决策起作用。

3.数据产品。数据工厂最终的结果是数据产品，把所有最终经挖掘发现的知识直观地通过可视化技术展示给商业银行，以帮助其理解和解释数据挖掘的结果，控制信贷风险。这些数据结果既包括传统的诸如违约率、违约损失率、违约暴露和违约期限等客户信用信息，也包括客户的其它方面的信用记录、客户的信用评级以及对市场风险的评估。当然，整个数据挖掘过程是一个不断反馈、循环往复的过程，信用评级结果也是动态变化的。

4.数据应用。经过数据挖掘得出的风险评估结果为商业银行评估信贷业务的风险和收益情况提供了量化工具，改变了单纯被动信用风险管理模式。在此背景下，商业银行应规范贷款审批标准和审批程序，优化金融信用监控机制，完善组织架构和规章制度，实施风险动态防控，使信贷风险管理体系健康运行。

三、大数据时代商业银行信用风险管理应注意的问题

在“大数据”时代，商业银行面临着信用风险防控的新形势，要积极做好如下应对工作。

（一）风险意识要思维开放

商业银行在进行风险预测时，需要考量政策、人为的操作风险、市场环境等等众多因素，但现有的技术水平难以支撑挖掘大数据的商业价值。因此，商业银行需要具备一种像互联网一样的开放式思维，建立分析数据的习惯，重视“大数据”开发利用，关注与风险预测高度相关的大数据信息，如客户的基础信息（如客户开立账户时留存的住址、年龄、从事行业、性别等等）、客户交易信息（如客户在ATM机上的存取款情况、使用银行卡、购买理财、使用其他业务的记录等等）、外部的信息（从互联网、电信运营商、证券交易所等处挖掘来的有关信息）等，用数据说话，从而提高不确定风险的预测水平。

（二）数据整合要注重质量

大数据很多时候是从一种非传统的角度去分析、挖掘、利用数据价值的思路。由于数据来源庞杂广泛，需要不断利用技术创新去挖掘利用大数据的价值，再加上数据之间的关联性很强，商业银行应建立自己的数据地图，整合银行内部数据和大数据链上的其它外部数据，坚持做到数据要依照标准化采集，确保数据来源真实可靠，杜绝以假乱真；同时构建专门的数据分析方法和使用体系，对数据进行规范化处理，并严格按照国家法律法规进行使用，从而确保数据质量，提高数据应用性。

（三）系统建设要高屋建瓴

大数据具有一般数据所不具备的特殊性，传统的处理工具和解决方案难以满足针对大数据的处理和分析需要，因此需要采用新的处理模式，才能发挥大数据的效能。商业银行需要投入大量资源加快完善高度集中、完备、综合、专业的数据仓库系统，建设完善数据仓库项目，从而适应“大数据”技术的需要。在系统建设中要高屋建瓴，要把对于非结构化数据分析的技术与现有的、基于结构化数据的分析工具相结合，预装一些成熟的数据挖掘算法和文字文本的算法，完善数据挖掘工具的扩展性，便于数据分析人员能够快速地进行大数据分析。同时，对资源的投入一定要有相当的前瞻性，并兼顾当前实际，尽可能地实现资源利用最大化。

第五篇：大数据时代

大数据时代

近年来，随着互联网、移动互联网、智能手机及传感器等的普及，信息流量有了爆发性的增长，两会以后，互联网里最热的词汇，就是李克强总理在政府工作在报告里面提到的“互联网+”，大数据将会更广泛的被运用到各个领域，越来越多的业内人士开始谈论“大数据”，如何利用大数据，成为政府和众多企业关心的热点？

互联网+《大数据》紧紧围绕这些问题展开，帮您如何利用大数据为企业从战略上面进行指导挖掘和预测，从战术上进行营销服务和安全措施，精彩我们共同期待。

第一篇大数据很热，大数据不神秘（趋势）有人说，如果你不知道大数据，你就OUT了 －－大数据到底有多热 什么样的数据算是大数据 －－大数据的特点和概念辨析 乱我心者，大数据之事多烦忧 －－大数据并不象你想象的那样神秘 身边的大数据

－－大数据就在你我身边

案例分析：淘宝是如何利用大数据淘宝的 小结：不管你愿不愿意，大数据已经在那里 电话：010---59002742 010--59004371 第二篇：认识大数据 1.什么是大数据 2.大数据应用的意义

3.大数据在企业经营中应用的意义 4.对大数据的认识误区 案例分析

第三篇：大数据时代变革 1：大数据时代的思维变革 2：大数据时代的商业变革 3：大数据时代的管理变革

第四篇：大数据在营销中的运用 大数据精准营销 1.什么是精确营销 2.精确营销的方法 实操教学+案例分析

第五篇：在技术中应用 数据挖掘

大数据的核心价值——挖掘 1.什么是数据挖掘？ 2.数据挖掘的流程 3.数据挖掘解决的问题 结合现场实操教学+案例分析

第六篇：预测

大数据的核心价值——预测 1：如何预测？ 案例分析

第七篇：大数据与云计算 1：什么是云计算

2：大数据与云计算的关系

第八篇：大数据的安全问题

大数据给信息安全带来新的挑战和机遇 大数据存储安全策略 大数据应用安全策略 大数据管理安全策略