數(shù)據(jù)挖掘能力正成為大型商業(yè)銀行的核心競爭力

銀行發(fā)展戰(zhàn)略成功的關(guān)鍵是培養(yǎng)自己的核心競爭力。什么是核心競爭力？有人說是IT，有人說是人才，有人說是客戶，總而言之，各有各的理解?！昂诵母偁幜Α弊铌P(guān)鍵的特點(diǎn)是“不可復(fù)制”“不可替代”。一般來說，產(chǎn)品是可以被復(fù)制的，客戶是經(jīng)常有流動的，這些都難以成為銀行的核心競爭力。而大數(shù)據(jù)能力則不同，由于其特有的性質(zhì)，正在逐漸成為銀行真正的核心競爭力。銀行大數(shù)據(jù)能力是建立在銀行自己特有數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上，不是數(shù)據(jù)多少的問題，而是你我的數(shù)據(jù)不同，在不同數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上構(gòu)建的模型、研發(fā)的產(chǎn)品才是不可復(fù)制的。阿里、騰訊、百度，這三個中國互聯(lián)網(wǎng)的領(lǐng)軍企業(yè)，它們有合作有競爭，但是彼此之間都無法復(fù)制，一個重要原因就是其數(shù)據(jù)基礎(chǔ)不同，分別在電商交易數(shù)據(jù)、社交數(shù)據(jù)、搜索數(shù)據(jù)方面占據(jù)了制高點(diǎn)，由此建立起來的競爭力是不可替代的。而且，在自身數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上培養(yǎng)出來的數(shù)據(jù)分析專家，在特定數(shù)據(jù)環(huán)境下成長起來，也是難以復(fù)制的核心競爭力,而其他數(shù)據(jù)環(huán)境可能完全不一樣，也就很難有相同的用武之地。進(jìn)一步觀察，銀行大數(shù)據(jù)能力表現(xiàn)在多方面，但大數(shù)據(jù)思維和數(shù)據(jù)挖掘能力則是最關(guān)鍵、也是最重要的。

一、數(shù)據(jù)挖掘能力成為商業(yè)銀行核心競爭力的關(guān)鍵因素，事關(guān)銀行轉(zhuǎn)型成敗

實現(xiàn)大數(shù)據(jù)價值有一個重要前提，就是要能從紛繁蕪雜的數(shù)據(jù)中去偽存真、找出規(guī)律，發(fā)現(xiàn)有價值的信息，這僅靠專家的經(jīng)驗和智慧是難以完成的，需要借助各種數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)。觀察大型企業(yè)在數(shù)據(jù)運(yùn)營策略上的態(tài)度，我們不難發(fā)現(xiàn)，雖然不同公司有不同的數(shù)據(jù)運(yùn)營策略，但有一點(diǎn)是共識，即高度重視數(shù)據(jù)挖掘能力建設(shè)，通過不斷、持續(xù)、深入的數(shù)據(jù)挖掘來實現(xiàn)數(shù)據(jù)價值的最大化。

波特競爭理論表明，企業(yè)要在競爭中勝出，必須獲取“差異化”的能力。例如，當(dāng)行業(yè)內(nèi)的許多企業(yè)都提供類似的產(chǎn)品，使用類似的技術(shù)，在相同的地點(diǎn)服務(wù)同一個客戶群體時（國內(nèi)大型銀行的競爭基本是這一格局），高效的業(yè)務(wù)流程就成了最后實現(xiàn)差異化的關(guān)鍵。許多先前的競爭基礎(chǔ)都已不復(fù)存在了，地理優(yōu)勢已不再重要，保護(hù)性的規(guī)定不斷淡出，產(chǎn)品或服務(wù)中那些突破性創(chuàng)新看上去也越來越難以實現(xiàn)，而且復(fù)雜的產(chǎn)品也會被人迅速復(fù)制，這種情況下通過數(shù)據(jù)深入挖掘形成的差異化市場戰(zhàn)略成為銀行競爭的關(guān)鍵要素。就商業(yè)銀行而言，好銀行的一個共同特點(diǎn)，就是選擇一種或幾種差異化能力，在此基礎(chǔ)上構(gòu)建其戰(zhàn)略。也就是說，好銀行能夠?qū)Υ罅康膬?nèi)外部數(shù)據(jù)進(jìn)行深入挖掘分析，以此來形成差異化決策。麥肯錫調(diào)查了不同行業(yè)中運(yùn)用大數(shù)據(jù)的企業(yè)在過去10年中增長率的差異：在線零售行業(yè)，大數(shù)據(jù)領(lǐng)先企業(yè)收入增長24%、稅前利潤增長22%，而其他競爭企業(yè)則分別下降1%和15%；信用卡公司，大數(shù)據(jù)領(lǐng)先企業(yè)收入增長14%，稅前利潤增長9%，其他競爭企業(yè)分別增長9%、下降1%。數(shù)據(jù)挖掘和應(yīng)用能力強(qiáng)的企業(yè)表現(xiàn)出明顯競爭優(yōu)勢。

隨著經(jīng)濟(jì)增速放緩、跨界競爭加劇、利率市場化推進(jìn)、客戶忠誠度降低，銀行業(yè)盈利空間被逐步壓縮，大型銀行面臨一系列嚴(yán)峻挑戰(zhàn)。首先，客戶財富在新的業(yè)態(tài)環(huán)境下呈現(xiàn)分散化趨勢，尤其是隨著移動技術(shù)發(fā)展，便利的網(wǎng)銀和手機(jī)銀行可以讓客戶迅速自如地實現(xiàn)資產(chǎn)轉(zhuǎn)移。其次，優(yōu)質(zhì)企業(yè)融資的渠道增多，優(yōu)質(zhì)客戶呈現(xiàn)“脫媒”趨勢，致使存量信貸資產(chǎn)質(zhì)量不斷下降，逐步放開的利率市場化導(dǎo)致凈利差收窄，銀行利潤增速放緩。再次，除同業(yè)競爭以外，銀行也面臨來自互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)、其他產(chǎn)業(yè)資本的跨界競爭，監(jiān)管機(jī)構(gòu)放寬銀行的準(zhǔn)入門檻，新興的民營銀行不斷涌現(xiàn)。因此，傳統(tǒng)銀行必須轉(zhuǎn)型，而銀行轉(zhuǎn)型成敗的關(guān)鍵是尋找新的利潤增長點(diǎn)。從發(fā)達(dá)市場銀行發(fā)展經(jīng)驗看，通過深入挖掘分析客戶真實需求、提供更有針對性的服務(wù)，就可以大幅提高盈利水平，這是體現(xiàn)數(shù)據(jù)挖掘價值最直接的地方。比如花旗銀行亞太地區(qū)，近年來有25%的利潤來自于數(shù)據(jù)挖掘；匯豐銀行通過數(shù)據(jù)挖掘開展交叉銷售，使客戶貸款產(chǎn)品響應(yīng)率提高了5倍；澳洲聯(lián)邦銀行運(yùn)用大數(shù)據(jù)分析來提供個性化的交叉銷售，成功將交叉銷售率從9%提高到60%
；VISA把發(fā)現(xiàn)信用卡欺詐的時間從1個月縮短到13分鐘，極大地降低了信用卡欺詐帶來的風(fēng)險。

數(shù)據(jù)挖掘在客戶挽留、客戶細(xì)分等領(lǐng)域有非常好的應(yīng)用效果，相比于傳統(tǒng)的跑馬圈地、擴(kuò)張規(guī)模的做法，可以起到事半功倍的作用。實際上，在生意比較好做的時候，很多事情銀行不愿意做，失去了很多商機(jī)。例如，我們有幾億的個人客戶，這些客戶在購買產(chǎn)品、出差時的消費(fèi)記錄都可以記錄下來，如果我們知道一個客戶購買了機(jī)票或火車票去異地出差，就可以為他推薦目的地的酒店，就像藝龍、攜程那樣，不僅可以方便客戶，還會帶來可觀的利潤。利用大數(shù)據(jù)技術(shù)這是可以做到的。大數(shù)據(jù)會使銀行能夠真正介入客戶日常生活，成為客戶各項活動的“安排者”或伙伴，這會為銀行的經(jīng)營方式帶來革命性的改變，就像BRETT在BANK3.0中說的，銀行變?yōu)橐环N行為，滲透到客戶的每個日常活動。

再譬如風(fēng)險管理問題，傳統(tǒng)銀行的風(fēng)險計量更多的是依靠客戶財務(wù)數(shù)據(jù)，不僅滯后，往往還有很嚴(yán)重的數(shù)據(jù)質(zhì)量問題，但大數(shù)據(jù)方法為識別客戶風(fēng)險提供了全新的思路。例如，使用客戶交易行為數(shù)據(jù)、輿情數(shù)據(jù)甚至企業(yè)主的行為數(shù)據(jù)，可以更加及時、準(zhǔn)確地發(fā)現(xiàn)企業(yè)的潛在風(fēng)險，比起傳統(tǒng)上通過下戶調(diào)查、分析財務(wù)數(shù)據(jù)的方法更加有效?？梢哉f，銀行轉(zhuǎn)型的各個方面都可以從大數(shù)據(jù)方法中獲益，發(fā)達(dá)市場商業(yè)銀行經(jīng)驗表明，在很多領(lǐng)域數(shù)據(jù)挖掘都會產(chǎn)生巨大的價值。

從更宏觀的層次來觀察，2008年全球金融危機(jī)之后，各國銀行都在探索轉(zhuǎn)型路徑，尋找未來銀行的發(fā)展方向。經(jīng)過多方觀察和深入思考，我們發(fā)現(xiàn)大部分銀行的轉(zhuǎn)型都有一個共同的特點(diǎn)，就是轉(zhuǎn)型的設(shè)計方案都是建立在大量數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)上，數(shù)據(jù)已成為當(dāng)前銀行最突出的各種矛盾、各種潛力、各種機(jī)遇的一個集合點(diǎn)。從數(shù)據(jù)入手，我們有可能找到大型銀行未來轉(zhuǎn)型的一個事半功倍、“給一個支點(diǎn)就能撬動地球”的著力點(diǎn)。通過數(shù)據(jù)挖掘，可以準(zhǔn)確理解市場發(fā)展方向、客戶需求、風(fēng)險特征，能夠使我們正確配置資源，實施有效創(chuàng)新。一些先進(jìn)銀行的經(jīng)驗已經(jīng)表明，數(shù)據(jù)挖掘會創(chuàng)造很可觀的效益，尤其是對數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ)還比較薄弱的銀行，只要稍稍投入就會產(chǎn)生出巨大的效益。進(jìn)入大數(shù)據(jù)時代，隨著數(shù)據(jù)處理技術(shù)的進(jìn)步和數(shù)據(jù)來源的迅速擴(kuò)展，銀行業(yè)的一切業(yè)務(wù)活動都被數(shù)字化，商業(yè)銀行得以在更多領(lǐng)域和更深層次獲得并使用更加全面、完整、系統(tǒng)的數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)涉及客戶的方方面面，對這些數(shù)據(jù)的深入分析可以得到過去不可能獲得的知識和無法企及的商機(jī)。深入的數(shù)據(jù)挖掘分析對銀行客戶營銷、產(chǎn)品創(chuàng)新、績效考核以及風(fēng)險管理等必將發(fā)揮日益重要的作用，數(shù)據(jù)應(yīng)用能力將成為銀行核心競爭力的重要體現(xiàn)。因此，大數(shù)據(jù)不是一地一隅的事情，事關(guān)銀行戰(zhàn)略轉(zhuǎn)型全局。

二、數(shù)據(jù)正成為大型商業(yè)銀行的重要戰(zhàn)略資產(chǎn)，未來銀行必將是數(shù)據(jù)驅(qū)動型銀行

長期以來，經(jīng)濟(jì)學(xué)將資本、人力、土地稱為企業(yè)的生產(chǎn)要素；進(jìn)入工業(yè)時代以后，技術(shù)成為獨(dú)立的生產(chǎn)要素，離開技術(shù)的發(fā)展，企業(yè)已經(jīng)很難正常經(jīng)營。在信息時代，數(shù)據(jù)已成為新的關(guān)系到產(chǎn)業(yè)興衰和企業(yè)存亡的關(guān)鍵生產(chǎn)要素，其作用就像農(nóng)耕時代的土地，如果企業(yè)擁有完整、全面的數(shù)據(jù)，將在新的競爭環(huán)境中占據(jù)重要優(yōu)勢。隨著企業(yè)管理走向“數(shù)據(jù)化驅(qū)動”，對數(shù)據(jù)資源的管理和使用將成為企業(yè)經(jīng)營中的核心內(nèi)容，那些擁有優(yōu)質(zhì)數(shù)據(jù)資源、深度挖掘分析能力的銀行，可以借數(shù)據(jù)優(yōu)勢不斷侵襲同業(yè)甚至其他行業(yè)的領(lǐng)地。銀行價值將與其擁有的數(shù)據(jù)規(guī)模、活性和運(yùn)用數(shù)據(jù)的能力成正比，傳統(tǒng)上的資金、人力、渠道等要素需要根據(jù)數(shù)據(jù)資源的情況進(jìn)行重新優(yōu)化配置。可以說，數(shù)據(jù)成為資產(chǎn)已成為銀行業(yè)發(fā)展的不可逆轉(zhuǎn)的趨勢。

舉個例子，F(xiàn)ACEBOOK公司上市時其賬面資產(chǎn)只有百億美元，主要是計算機(jī)、辦公室等，但其估值達(dá)到千億美元，投資者主要看中的就是它所擁有的海量用戶數(shù)據(jù)，據(jù)估計，每個活躍用戶的價值達(dá)到60美元。阿里在美國上市當(dāng)天市值達(dá)到2300多億美元，憑什么？數(shù)據(jù)平臺是其重要財富，在估值中占了很大的比例。最近國際上很多機(jī)構(gòu)都在探討如何量化數(shù)據(jù)等無形資產(chǎn)的價值，例如美國一個聯(lián)邦儲備銀行經(jīng)濟(jì)學(xué)家估計企業(yè)擁有的數(shù)據(jù)等無形資產(chǎn)的價值超過8萬億美元，相當(dāng)于德國、法國和意大利的GDP之和。對于現(xiàn)代化的大型銀行而言，資產(chǎn)中有相當(dāng)重要部分是數(shù)據(jù)，是尚未被納入核算系統(tǒng)的財產(chǎn)，這是大銀行區(qū)別于小銀行，也是現(xiàn)代銀行區(qū)別于傳統(tǒng)銀行的關(guān)鍵之處，以往這些數(shù)據(jù)財富往往被忽略了。大型銀行必須認(rèn)識到數(shù)據(jù)的價值，把數(shù)據(jù)作為戰(zhàn)略性資產(chǎn)加以保護(hù)和經(jīng)營。

現(xiàn)在，客戶的每一個行為、資金流轉(zhuǎn)的每一個細(xì)節(jié)、每一個決策、每一次交流都成為數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)一旦得到深入分析使用，會深刻改變銀行創(chuàng)造價值的模式。與其他資產(chǎn)不一樣，數(shù)據(jù)的價值在被發(fā)掘后還能夠不斷產(chǎn)生新的價值，其真實價值就像浮在水面上的冰山，我們發(fā)現(xiàn)的只是一角，絕大部分都隱藏在表面以下。未來占據(jù)先機(jī)的銀行一定是數(shù)據(jù)驅(qū)動型銀行，其特點(diǎn)是一切經(jīng)營活動數(shù)據(jù)化、有良好的大數(shù)據(jù)分析平臺、有一支高素質(zhì)數(shù)據(jù)挖掘和分析團(tuán)隊、制定開放性的數(shù)據(jù)共享制度、有戰(zhàn)略性的數(shù)據(jù)資源儲備。銀行的經(jīng)營方式將從過去的以產(chǎn)品為中心、以客戶為中心過渡到以數(shù)據(jù)為中心，數(shù)據(jù)驅(qū)動成為商業(yè)銀行發(fā)展的不可逆轉(zhuǎn)的方向。

數(shù)據(jù)資產(chǎn)甚至決定了大型銀行發(fā)展的戰(zhàn)略方向，不同的數(shù)據(jù)資產(chǎn)會產(chǎn)生不同的戰(zhàn)略選擇和商業(yè)模式，并在一定程度上引領(lǐng)著產(chǎn)業(yè)的發(fā)展方向。將來，擁有獨(dú)一無二的數(shù)據(jù)資產(chǎn)的銀行，將會獲得難以置信的發(fā)展速度，發(fā)育出令人嘆為觀止的商業(yè)模式。

三、大數(shù)據(jù)價值的實現(xiàn)，關(guān)鍵在于挖掘分析能力

數(shù)據(jù)就像礦石一樣，價值不僅在于多少，更在于如何挖掘。數(shù)據(jù)資源利用的越深價值就越大，大數(shù)據(jù)正成為銀行獲得新的認(rèn)知、創(chuàng)造新的價值的源泉。當(dāng)數(shù)據(jù)規(guī)模大到一定程度時，就會大幅提高我們認(rèn)識事物的能力，以前我們認(rèn)為不可能的事情就會成為可能。谷歌能夠幾近準(zhǔn)確地預(yù)測流感,FARECAST能夠預(yù)測機(jī)票價格的波動，都因為存在供其分析的數(shù)千億計的數(shù)據(jù)項，突破了以前數(shù)據(jù)的局限性。

海量數(shù)據(jù)是銀行的一個金礦而且是富礦，大型銀行基本都建立了龐大的數(shù)據(jù)倉庫，但目前數(shù)據(jù)挖掘深度和廣度還遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠，還缺乏一批真正的數(shù)據(jù)挖掘分析專家，數(shù)據(jù)價值沒有得到充分體現(xiàn)。幾乎銀行管理的每項工作都可以從數(shù)據(jù)挖掘中獲益。對于經(jīng)營部門，真正利用好數(shù)據(jù)挖掘，那么客戶需求、產(chǎn)品創(chuàng)新就不再是難事，市場響應(yīng)速度和競爭能力會大幅提升；風(fēng)險管理部門的政策制定、監(jiān)測分析、監(jiān)控預(yù)警等問題也都能通過深入數(shù)據(jù)挖掘得到實質(zhì)性解決，風(fēng)險的精確打擊能力也會有較大的提升。例如，通過分析客戶信用卡消費(fèi)習(xí)慣，可以為其推薦最有針對性的活動信息；分析一個建筑企業(yè)員工的賬戶行為，可以找到一些“工頭”，進(jìn)而針對其營銷大量的代發(fā)工資業(yè)務(wù)；一個大型企業(yè)財務(wù)狀況的變化，會直接影響上游供貨企業(yè)的資信行為等。

我們通常意義上說的大數(shù)據(jù)推動銀行戰(zhàn)略轉(zhuǎn)型、提升運(yùn)營管理能力、重塑銀行企業(yè)文化等，其實都是通過數(shù)據(jù)挖掘之后的廣泛、深度應(yīng)用產(chǎn)生的實際功效。譬如，銀行轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵在于創(chuàng)新，大數(shù)據(jù)技術(shù)正是商業(yè)銀行深入挖掘既有數(shù)據(jù)、找準(zhǔn)市場定位、明確資源配置方向、推動業(yè)務(wù)創(chuàng)新的重要工具。再譬如，借助數(shù)據(jù)挖掘和分析，銀行能夠準(zhǔn)確地定位內(nèi)部管理缺陷，制定有針對性的改進(jìn)措施，降低管理運(yùn)營成本；也可能幫助銀行確保財務(wù)透明度，提高計劃和預(yù)算的準(zhǔn)確性，協(xié)調(diào)日常運(yùn)營和長期戰(zhàn)略目標(biāo)，預(yù)測市場變化對財務(wù)的影響，準(zhǔn)確分析利潤推動因素，進(jìn)而降低成本提高盈利能力。通過數(shù)據(jù)挖掘，還能幫助銀行獲得更廣闊的業(yè)務(wù)發(fā)展空間、更精準(zhǔn)的決策判斷能力和更優(yōu)秀的經(jīng)營管理能力。

更深入分析，大數(shù)據(jù)在三個方面深刻影響著銀行的企業(yè)文化、戰(zhàn)略和組織結(jié)構(gòu)。第一，大數(shù)據(jù)將顛覆傳統(tǒng)的價值鏈，使以前以設(shè)計產(chǎn)品、銷售的模式，向信息時代以客戶為中心的模式轉(zhuǎn)變。第二，數(shù)據(jù)驅(qū)動的產(chǎn)業(yè)鏈合作，使銀行與其他行業(yè)進(jìn)行密切協(xié)作、網(wǎng)絡(luò)化運(yùn)營成為可能。第三，大數(shù)據(jù)使企業(yè)的疆界變得模糊，員工和客戶的界限逐漸消弭，使企業(yè)的組織結(jié)構(gòu)發(fā)生倒置，企業(yè)文化和戰(zhàn)略應(yīng)隨之調(diào)整。

這里我們尤其想強(qiáng)調(diào)依托數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)促進(jìn)風(fēng)險經(jīng)營的精細(xì)化專業(yè)化。已有理論與實踐表明，大數(shù)據(jù)技術(shù)有助于降低信息不對稱程度，增強(qiáng)風(fēng)險控制能力。銀行在原來貸款人提供的財務(wù)報表等信息之外，可以對其資產(chǎn)價格、賬務(wù)流水、相關(guān)業(yè)務(wù)活動等更鮮活的數(shù)據(jù)進(jìn)行動態(tài)和全程的監(jiān)控分析，從而有效提升客戶信息透明度。國外先進(jìn)銀行的經(jīng)驗表明，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在提高銀行風(fēng)險智能方面具有廣闊用途。包括：（1）通過對行內(nèi)外的海量數(shù)據(jù)挖掘分析，打破客戶信息孤島，構(gòu)建全方位立體的客戶信息視圖，有效降低銀企信息不對稱的風(fēng)險。（2）提高風(fēng)險計量的精準(zhǔn)度，通過利用更加廣泛的客戶風(fēng)險數(shù)據(jù)，提高風(fēng)險計量模型精度，有效降低風(fēng)險計量的誤差概率，更精確量化客戶違約可能性。（3）提升風(fēng)險的實時監(jiān)控能力，對客戶實施全方位的復(fù)合式動態(tài)風(fēng)險評估和深度的相關(guān)關(guān)系分析，實現(xiàn)風(fēng)險管理由歷史數(shù)據(jù)分析向客戶實時行為分析的轉(zhuǎn)變，及時發(fā)現(xiàn)其潛在的風(fēng)險及變化趨勢。（4）為小微企業(yè)風(fēng)險管理提供了新的思路，通過大數(shù)據(jù)平臺，銀行可實時監(jiān)控社交網(wǎng)站、搜索引擎、物聯(lián)網(wǎng)和電子商務(wù)等客戶動態(tài)行為數(shù)據(jù)，建立小微企業(yè)信用數(shù)據(jù)庫和信貸風(fēng)險預(yù)警機(jī)制，為解決小微企業(yè)融資中財務(wù)數(shù)據(jù)缺失、抵押品不足等問題提供了思路，能夠有效提高小微企業(yè)的信貸獲得率。（5）創(chuàng)新風(fēng)險管理模式，將風(fēng)險管理前置，對與銀行有業(yè)務(wù)往來的客戶的日常交易、資金流、訂單、周期性變化、成交速度和頻率等數(shù)據(jù)進(jìn)行跟蹤分析，精準(zhǔn)地把握客戶經(jīng)營和資金需求的走向，及時發(fā)現(xiàn)風(fēng)險并預(yù)警。目前，花旗、富國、UBS等先進(jìn)銀行已經(jīng)能夠基于大數(shù)據(jù)，整合客戶的資產(chǎn)負(fù)債、交易支付、流動性狀況、納稅和信用記錄等，對客戶行為進(jìn)行360度評價，計算動態(tài)違約概率和損失率，提高貸款決策的可靠性。這方面我們與國際先進(jìn)銀行的差距還比較大，尤其在對客戶動態(tài)行為數(shù)據(jù)和外部數(shù)據(jù)的挖掘方面。例如，如果能夠整合客戶資金交易過程中的各種備注文本信息（包括資金用途等）、客戶所在行業(yè)和所在區(qū)域的各類外部資訊信息，結(jié)合現(xiàn)有數(shù)據(jù)倉庫數(shù)據(jù)，通過數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)研究客戶風(fēng)險行為，識別有風(fēng)險預(yù)警的客戶群體，那么將會大大提高現(xiàn)有主要依據(jù)事后的財務(wù)信息的風(fēng)險計量模型的有效性。

四、數(shù)據(jù)挖掘的核心價值是預(yù)測，數(shù)據(jù)挖掘能力建設(shè)的關(guān)鍵是行動

社會事物往往都具備一定規(guī)律，是可以預(yù)測的，海量數(shù)據(jù)的挖掘能力使人類第一次看到預(yù)測的曙光。全球復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)權(quán)威巴拉巴西認(rèn)為，人類行為93%是可以預(yù)測的；2010
年Science上刊登的一篇文章也指出，雖然人們的行為模式有很大不同，但我們大多數(shù)人的行為是可以預(yù)測的。其實，人們或多或少都具備預(yù)測能力。譬如中國古代諺語說“八月十五云遮月，正月十五雪打燈”，說明大自然有許多規(guī)律性的東西，估計現(xiàn)在的科學(xué)也沒有辦法解釋幾乎半年跨度內(nèi)氣象間的相關(guān)關(guān)系，但是幾千年的觀察和積累，卻發(fā)現(xiàn)了它。自然、社會、商業(yè)無不服從某些規(guī)律，過去囿于技術(shù)條件，人們無法記錄下造成某件事情發(fā)生的先兆數(shù)據(jù)，無法去計算其中的相關(guān)關(guān)系，這些規(guī)律要么被神秘化，要么被庸俗化。其實，任何行為，皆有前兆，任何事情的發(fā)生，都會有蛛絲馬跡的前兆表露出來。人們買賣股票之前會先去關(guān)注一支股票的行情走勢，在購買某件商品之前會先去詢問商品的價格，在聚會之前會事先聯(lián)絡(luò)溝通，透心涼的大雨之前會有悶熱的天氣，關(guān)于地震前的種種異象，更是被許多書籍、文章大肆渲染。如果能夠全面記錄各類數(shù)據(jù)并進(jìn)行深入挖掘，人們就獲得了未卜先知的能力，不僅可以預(yù)測自然、天氣的變化，而且能預(yù)測個體未來的行為，甚至預(yù)測某些社會事件的發(fā)生，使決策不再盲目，讓社會更加高效地運(yùn)轉(zhuǎn)。

互聯(lián)網(wǎng)、移動互聯(lián)、挖聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展，使數(shù)據(jù)記錄的粒度、頻率和范圍大幅擴(kuò)展，基于數(shù)據(jù)的預(yù)測成為現(xiàn)實。利用互聯(lián)網(wǎng)搜索中與“新訂單”等與經(jīng)濟(jì)指標(biāo)有關(guān)的單詞，結(jié)合其他相關(guān)經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)，IBM開發(fā)了“經(jīng)濟(jì)指標(biāo)預(yù)測系統(tǒng)”，僅用了6
小時，就計算出了分析師需要花費(fèi)數(shù)日才能得出的預(yù)測值，而且預(yù)測精度幾乎一樣。在大數(shù)據(jù)時代，每個人的每項行為都將被如實記錄，將這些記錄數(shù)據(jù)完整地融合到一起，可以發(fā)現(xiàn)隱藏在大量細(xì)節(jié)背后的規(guī)律，理論上我們就能夠根據(jù)個體之前的行為軌跡預(yù)測其未來行動的可能性。從這個角度看，數(shù)據(jù)對銀行經(jīng)營管理影響之深遠(yuǎn)，將遠(yuǎn)超以前所有的技術(shù)。

預(yù)測在銀行經(jīng)營管理領(lǐng)域有著迫切需求，也有基礎(chǔ)，當(dāng)然也有非常多的成功案例。20世紀(jì)90年代中期，大通銀行采納了丹·斯坦伯格的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，借助其研發(fā)的系統(tǒng)來評估、處理大量的銀行按揭貸款，精確預(yù)測按揭申請人未來的還款行為，由此極大降低了信貸風(fēng)險并增加了贏利。如果大型商業(yè)銀行能夠預(yù)測個體資產(chǎn)的風(fēng)險變化和價值，將形成不可撼動的市場競爭優(yōu)勢。銀行客戶在日常交易過程中，形成了大量的行為數(shù)據(jù)，例如刷卡交易行為、轉(zhuǎn)賬行為、理財行為、網(wǎng)站瀏覽行為、電話銀行記錄等，這些數(shù)據(jù)為我們預(yù)測客戶行為提供了基礎(chǔ)。阿里巴巴在第三方支付、支付寶、小額信貸等領(lǐng)域之所以取得成功，除了其良好的用戶體驗外，最重要的就是它們對客戶行為數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘，能夠預(yù)測客戶的喜好甚至下一步的行為。這是現(xiàn)在銀行與互聯(lián)網(wǎng)公司間最大的差距。

諸如花旗銀行、匯豐銀行、第一金融資本等公司，已經(jīng)將數(shù)據(jù)挖掘當(dāng)成其市場競爭的基礎(chǔ)，長期以來高度關(guān)注數(shù)據(jù)，擁有來自高層主管的支持以及全員的數(shù)據(jù)應(yīng)用，取得了良好的效果。詳細(xì)剖析這些數(shù)據(jù)挖掘能力較強(qiáng)的銀行，可以發(fā)現(xiàn)它們有幾個共同特征：一是數(shù)據(jù)挖掘能夠支持銀行的戰(zhàn)略性差異化能力；二是數(shù)據(jù)挖掘方法及數(shù)據(jù)管理遍及整個銀行，是企業(yè)級行為（不是由各個業(yè)務(wù)部門開展數(shù)據(jù)挖掘，而是從整個銀行的角度管理數(shù)據(jù)挖掘工作，將數(shù)據(jù)管理和數(shù)據(jù)挖掘作為整個銀行的活動，數(shù)據(jù)也必須是企業(yè)共享的）；三是高層管理者倡導(dǎo)使用數(shù)據(jù)挖掘方法進(jìn)行決策；四是銀行重要戰(zhàn)略決策都是基于數(shù)據(jù)挖掘。但是，要在銀行推動數(shù)據(jù)挖掘和大數(shù)據(jù)應(yīng)用，沒有一條快捷的坦途，有許多因素要落實，包括挖掘工具、挖掘方法、數(shù)據(jù)、業(yè)務(wù)流程、計算方法、激勵措施、員工技能、企業(yè)文化以及管理層的支持，其中改變業(yè)務(wù)流程和員工的思維習(xí)慣是變革中最困難的。從成功企業(yè)的經(jīng)驗來看，數(shù)據(jù)挖掘能力建設(shè)是一個迭代過程，在持續(xù)進(jìn)行一至兩年后，一般就可以有所成效，但關(guān)鍵是要下定決心開始行動，制定數(shù)據(jù)挖掘能力建設(shè)路線圖，迅速著手開展工作。數(shù)據(jù)挖掘能力的關(guān)鍵因素包括組織、人力和挖掘技術(shù)，開始時要制定清晰的路徑，確定聚焦于哪些數(shù)據(jù)、如何配置數(shù)據(jù)挖掘資源、努力實現(xiàn)的目標(biāo)等，根據(jù)挖掘的結(jié)果調(diào)整優(yōu)化業(yè)務(wù)流程，將數(shù)據(jù)挖掘得到的知識轉(zhuǎn)化為實際行動。

以數(shù)據(jù)挖掘為基礎(chǔ)的行動通常要求分析人員和決策者之間建立一種緊密的、相互信賴的關(guān)系。在銀行內(nèi)部，對三類人的數(shù)據(jù)挖掘技能和數(shù)據(jù)分析導(dǎo)向要分別考慮。第一是管理隊伍，特別是管理層，負(fù)責(zé)確定數(shù)據(jù)文化的基調(diào)，制定最重要的決策，并推動數(shù)據(jù)挖掘能力建設(shè)；第二是專業(yè)的數(shù)據(jù)挖掘人員，他們收集分析數(shù)據(jù)、解釋結(jié)果，并將結(jié)果報告給管理者；第三是業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)挖掘/分析人員，這類人數(shù)量很多，涉及面廣，他們主要的任務(wù)是使用數(shù)據(jù)挖掘結(jié)果來提升工作業(yè)績。數(shù)據(jù)挖掘能力建設(shè)中最重要的是管理層的認(rèn)識，如果管理層不支持以數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)的決策過程，那么很難集中專業(yè)數(shù)據(jù)挖掘人員。管理層需要非常信任數(shù)據(jù)挖掘分析，在尊重數(shù)據(jù)的前提下進(jìn)行決策，如果管理層對數(shù)據(jù)挖掘工作不是充滿激情，就不可能激發(fā)員工改變行為；管理層還應(yīng)該對數(shù)據(jù)挖掘工具和方法有所了解，例如知道哪些工具適用于哪些具體的業(yè)務(wù)問題，以及工具存在的局限性；應(yīng)該愿意按照數(shù)據(jù)挖掘結(jié)果采取行動，愿意支持建立一個專業(yè)的數(shù)據(jù)分析精英人員隊伍。

在確定數(shù)據(jù)挖掘業(yè)務(wù)方向時，還面臨一項選擇：是全面發(fā)展還是側(cè)重于某個重點(diǎn)。調(diào)研發(fā)現(xiàn)，匯豐銀行、花旗銀行、巴克萊銀行、UBS銀行、渣打銀行等都是基于整體視角，選擇重點(diǎn)領(lǐng)域，以使用數(shù)據(jù)挖掘解決業(yè)務(wù)問題為目的，直接切入業(yè)務(wù)價值目標(biāo)。在較短的時期內(nèi)，選擇數(shù)據(jù)挖掘能夠迅速實現(xiàn)巨大價值的業(yè)務(wù)領(lǐng)域，獲取業(yè)務(wù)部門支持并減少阻力。例如匯豐銀行將挖掘重點(diǎn)放在客戶管理，通過整理客戶數(shù)據(jù)，對客戶行為開展洞察，為產(chǎn)品定價提供支持；花旗銀行更關(guān)注營銷優(yōu)化和交叉銷售，從數(shù)據(jù)的角度為業(yè)務(wù)一線提供支持；巴克萊銀行從資本管理視角對銀行現(xiàn)有的資產(chǎn)組合進(jìn)行分析，解決流動性和資本充足率問題；UBS銀行和渣打銀行則將重點(diǎn)放在合規(guī)和內(nèi)部審計方面。

五、數(shù)據(jù)資產(chǎn)價值的實現(xiàn)是有條件的，培養(yǎng)大數(shù)據(jù)思維理念至關(guān)重要

除數(shù)據(jù)規(guī)模外，數(shù)據(jù)資產(chǎn)的價值維度還包括適時、關(guān)聯(lián)和活性。第一，“適時”是區(qū)別傳統(tǒng)數(shù)據(jù)應(yīng)用和大數(shù)據(jù)應(yīng)用的重要之處。例如，當(dāng)消費(fèi)者在商家門口經(jīng)過時，就能收到所需商品的促銷信息，這種服務(wù)聽起來非常美妙，但如果推薦的不是消費(fèi)者需要的商品，或者等消費(fèi)者離開了很久才收到提示，就變成了令人煩惱的垃圾信息。第二，“關(guān)聯(lián)”很重要，孤立的數(shù)據(jù)是沒有價值的。大家在網(wǎng)絡(luò)上瀏覽網(wǎng)頁、購買商品、游戲休閑等，都是互不關(guān)聯(lián)的，尤其是智能手機(jī)的普及，使人們的網(wǎng)絡(luò)行為更趨向于碎片化。這些碎片化數(shù)據(jù)如果沒有關(guān)聯(lián)，是難以進(jìn)行分析并加以利用的。用戶在網(wǎng)絡(luò)上的碎片化行為，經(jīng)由社交網(wǎng)絡(luò)，就能完整地勾勒出一幅生動的網(wǎng)絡(luò)生活圖景，真實地反映了用戶的偏好、性格、態(tài)度等等特征，這其中蘊(yùn)育了大量的商業(yè)機(jī)會。第三，活性越高價值越大。更新的頻率越高，數(shù)據(jù)的活性越大；更新的頻率越低，數(shù)據(jù)的活性越小。一般而言，數(shù)據(jù)活性更高的數(shù)據(jù)集，蘊(yùn)含更豐富的信息。所以，銀行如果想在大數(shù)據(jù)領(lǐng)域有所作為的話，需要不斷提高數(shù)據(jù)的及時性、活性和關(guān)聯(lián)度。

從同業(yè)實踐來看，提升數(shù)據(jù)的價值創(chuàng)造力要重點(diǎn)關(guān)注以下幾個方面：一是創(chuàng)造透明度。僅通過讓用戶更易及時獲得大數(shù)據(jù)就能創(chuàng)造大量價值。例如讓互相獨(dú)立的部門更容易獲得相關(guān)數(shù)據(jù)，可大大減少搜索和處理時間。二是進(jìn)行實驗，發(fā)現(xiàn)需求，展現(xiàn)差異，改善性能。隨著機(jī)構(gòu)創(chuàng)造和存儲更多的交易數(shù)據(jù)，它們可以收集到更精確和詳細(xì)的實時性能數(shù)據(jù)，借助隨機(jī)控制技術(shù)可以設(shè)計流程，建立受控實驗，利用實驗結(jié)果數(shù)據(jù)來分析性能的差異性，理解差異產(chǎn)生的根本原因，可使領(lǐng)導(dǎo)者更好地管理機(jī)構(gòu)性能。三是客戶分群聚類，量體裁衣。機(jī)構(gòu)借助大數(shù)據(jù)可以創(chuàng)造更細(xì)化的人群分類，以使產(chǎn)品和服務(wù)與不同的需求相吻合。這在市場營銷和風(fēng)險管理等領(lǐng)域可以有開創(chuàng)性作用，例如對消費(fèi)者進(jìn)行實時微觀分類，制定相應(yīng)的促銷和廣告策略。四是用自動算法代替或支持決策。復(fù)雜的分析能大大改善決策，使風(fēng)險最小化，并發(fā)掘所有之前隱藏的有價值的見解。在某些情況下，雖然決策不一定是完全自動化的，但是利用大數(shù)據(jù)技術(shù)分析龐大的完整數(shù)據(jù)集，取代用電子數(shù)據(jù)表處理和理解小范圍數(shù)據(jù)的做法，可以在很大程度上提高決策質(zhì)量。五是創(chuàng)新商業(yè)模式、產(chǎn)品和服務(wù)。大數(shù)據(jù)使銀行能創(chuàng)造新的產(chǎn)品和服務(wù)，增強(qiáng)已有的商品和服務(wù)，甚至創(chuàng)造全新的商業(yè)模式。例如，實時定位數(shù)據(jù)的誕生已經(jīng)創(chuàng)造了全新的定位服務(wù)，公司可以根據(jù)人們開車的地點(diǎn)和方式等數(shù)據(jù)提供導(dǎo)航、資產(chǎn)定價和事故保險的各類服務(wù)。

在大數(shù)據(jù)時代，必須用大數(shù)據(jù)思維去發(fā)掘大數(shù)據(jù)的潛在價值。數(shù)據(jù)挖掘要能夠真正產(chǎn)生業(yè)務(wù)價值，關(guān)鍵還需要商業(yè)敏感性，具備將業(yè)務(wù)與數(shù)據(jù)緊密結(jié)合起來的大數(shù)據(jù)思維能力。

大數(shù)據(jù)思維要求我們在日常經(jīng)營活動中形成主動分析和使用數(shù)據(jù)的習(xí)慣。大數(shù)據(jù)首先是一種思維方式，必須融入到企業(yè)的每一個毛細(xì)血管中。只有忠實記錄客戶的每一項行為數(shù)據(jù)，才能像巫師的水晶球一樣，具備洞察未來的能力。臺塑集團(tuán)的創(chuàng)始人王永慶的故事可以說明大數(shù)據(jù)思維的重要性。王永慶被全球化工行業(yè)奉為經(jīng)營之神，很多企業(yè)家都把他的管理經(jīng)驗當(dāng)作最實用的教科書。16歲的王永慶借款200元舊臺幣，開始創(chuàng)業(yè)經(jīng)營米店。由于居民一般都有自己常去的店鋪，而那些店鋪也想盡辦法來留住老客戶，所以剛開始時，王永慶的新店冷冷清清。王永慶在挨家挨戶拜訪時，發(fā)現(xiàn)買米的大多是家庭主婦，于是提出送米上門的服務(wù)。他總是認(rèn)真地幫客戶清理米缸，把陳米清理出來，再把新米倒入米缸，這樣保證客戶不會一直積攢陳米。王永慶邊勞動，邊和主婦聊天，留意米缸的大小、家里的人口、發(fā)工資日期等信息，回到店里就會細(xì)心地把這些數(shù)據(jù)記錄到小本上，日復(fù)一日從不間斷。根據(jù)這些數(shù)據(jù)，他測算出客戶大約在什么時間需要新購大米，總是在客戶購買之前，上門把新米倒入客戶的米缸。從此，王永慶的銷售額開始大幅增長，從開始一天不足12斗的銷量，到后來可以每天賣出100多斗。10年的賣米生涯，奠定了他一生事業(yè)的基礎(chǔ)。由此可見，數(shù)據(jù)的積累、挖掘、分析、歸納和整理，是一個優(yōu)秀的商業(yè)機(jī)構(gòu)所必須具備的基本素養(yǎng)。

樹立大數(shù)據(jù)管理理念，有助于我們更深刻理解現(xiàn)代商業(yè)銀行。從業(yè)務(wù)本質(zhì)上看，商業(yè)銀行是經(jīng)營風(fēng)險的企業(yè)，這一理念已被廣泛接受。但風(fēng)險的本質(zhì)是不確定性，而不確定性主要源于信息不對稱。現(xiàn)代銀行在信息不對稱方面已經(jīng)發(fā)生了很大變化：一方面，隨著信息網(wǎng)絡(luò)化、計算機(jī)技術(shù)的發(fā)展和征信體系的日益健全，銀行獲取內(nèi)外部信息的能力、掌握信息的廣度和深度、處理信息的技術(shù)和方法等方面都有質(zhì)的提升，原先困擾銀行的信息不對稱問題得到明顯緩解；另一方面，信息化帶來的海量數(shù)據(jù)，為銀行更為有效地甄別風(fēng)險并從中發(fā)現(xiàn)市場機(jī)會提供了可能。因此，現(xiàn)代銀行風(fēng)險管理的理念和方法也有了新的變化，已經(jīng)從被動地承擔(dān)風(fēng)險向積極主動的經(jīng)營風(fēng)險轉(zhuǎn)變，其核心要義不是“控”與“堵”，而是通過對數(shù)據(jù)信息的定量采集與分析，尋找發(fā)展的機(jī)會，平衡風(fēng)險與收益之間的關(guān)系，將積極的風(fēng)險經(jīng)營與嚴(yán)謹(jǐn)?shù)膬?nèi)部控制相結(jié)合。按這種理念，數(shù)據(jù)信息的收集與分析對銀行風(fēng)險管理來說就顯得至關(guān)重要：一是可以最大限度地減少信息不對稱帶來的風(fēng)險；二是在分析基礎(chǔ)上開展積極主動的風(fēng)險識別、風(fēng)險選擇和風(fēng)險安排，最終實現(xiàn)風(fēng)險的價值創(chuàng)造；三是銀行在選擇風(fēng)險時需要考慮整體的投入產(chǎn)出，后續(xù)是否有足夠大的市場空間尤為重要，這些選擇都是建立在全面的數(shù)據(jù)分析和科學(xué)判斷基礎(chǔ)之上的，沒有數(shù)據(jù)，就無法量化風(fēng)險，上面的選擇也無從談起。