深度阅读】银行业大数据应用面临的四大挑战
【深度阅读】银行业大数据应用面临的四大挑战
随着大数据时代的开启，如何通过大数据技术推动业务发展和创新已成为银行业最近重点关注和讨论的话题。虽然已有部分银行启动了相关工作，但仍普遍存在数据来源和存储模式不能有效支撑大数据分析、数据分析模型和工具不成熟、专业人才匮乏和新增投入较大等问题，在一定程度上阻碍了大数据技术在银行业的全面推广和应用。
一、面临的主要挑战
1.数据来源和存储模式不能有效支撑大数据分析
近年来大部分银行已上线了 ODS (Operational Data
Store)&系统或数据仓库系统，通过将分布在各个源系统中的原始数据进行清洗、抽取和转换后按照一定的主题分类将数据进行了集成和存储，后续的数据挖掘和分析工作也大多是基于入仓数据开展的。虽然使数据的精确性和一致性得到了提升，但同时在一定程度上消除了数据的混杂性和关联性。而根据大数据理论，源数据适度混乱并不是缺点，反而能创造更多价值。如果因为追求数据来源的精准和纯净，而牺牲了原始数据的多样性，反而可能会造成趋势预测的延迟或误判。此外，现有的数据仓库是按照主题分类对入库数据进行索引，虽然可以提高既定主题的检索效率和分析效率，但对于其他新增属性的检索和分析则变得较为困难（注：海量数据一旦按照A、B、C三个属性建立了索引并进行了存储，如果要求对D、E、F属性进行检索和排序，则需要遍历所有数据，效率会变得极低。临时增加新的主题或索引，则需要改变底层设计）。由于大数据应用的需求具有多样性和易变性，传统的存储模式很难满足不断变化的应用需求。
&2.缺少成熟的数据分析模型和工具
大数据应用的核心是把数学算法运用到海量数据上来预测事件发生的可能性，因此强有力的数学工具和数学模型至关重要。但对于采用哪种数据算法或分析模型来实现特定的预测目标，银行业内尚缺少最佳实践案例，也很难找到一个具有普遍适用性的模型。如何准确把握或预测银行客户潜在的金融需求，到目前为止还没有任何技术能替代银行的客户经理。为了使一个数据模型具有可用性或是达到商务智能化，必须要经过大量的测试应用、反复进行差错分析、不断地调整修订，不可能一蹴而就。在这方面，各家银行机构仍处于起步探索阶段，还有很长的路要走。
&3.专业的数据分析人员匮乏
大部分银行尚未建立专业的数据分析团队，也缺乏数据分析的专业能力和经验。成熟的数据分析团队应具备4个条件：熟悉银行的业务细节、掌握数据分析工具操作、对数据价值的敏感度和对数据提炼融合的能力。目前很多数据分析师较擅长的是通过数据分析对已发生的问题查找原因，但缺乏发掘未知问题的能力也缺少对趋势预测的把握，而大数据的价值恰恰在于预测未来。如果只熟悉数据分析工具操作，却不熟悉银行的业务和运作细节，就无法从既有数据中挖掘出新的价值，达到推动银行业务发展的目的。从业内目前的情况看，同时符合上述条件的复合型人才少之又少，专业分析团队的建设任重道远。
&4.新增成本投入较高
大数据技术对系统性能要求非常高，对于银行机构而言，既要满足应用系统联机交易的实时性（OLTP），又要满足数据仓库联机分析的处理效率（OLAP），以及关键业务应用的高可用性需求，不仅需要增加CPU数量、内存空间、海量存储、网络带宽等硬件投入，甚至需要改变银行的IT基础架构（例如：数据存储方式），这将产生大量的新增开支，包括：硬件的采购成本、系统的运维成本、占地空间成本和架构改造的时间成本，而且在某些情况下还容易造成资源的闲置。在短时间内，技术上的高投入未必会在业务上带来立竿见影的高收益，投入和产出的不平衡，在一定程度上会给相关团队带来较大的心理压力，也可能影响决策层对大数据技术的支持力度。
二、监管建议
一是尝试从多个数据源系统直接抽取原始数据进行分析和应用，平衡数据的精准性和混杂性，提高数据模型和工具对数据质量的“容忍度”，通过提升分析效率、缩减数据处理时间来弥补因部分信息缺失或不一致带来的价值损耗。此外，各银行应积极探索适合银行业大数据应用的数据存储架构，可以通过采用集群存储和分布式处理技术（例如Hadoop）和创新性的索引机制等手段，在保证业务连续性的同时，增强数据存储的可扩展性和灵活性。
二是建议银行机构采用与科研单位联合或是业内多家机构合作的方式，开展大数据分析模型和工具的研发工作，加快推出一些基本成熟的、具有实用性的应用模型，以便总结相关经验，起到示范引领作用。
三是尽快建立一支融市场营销、产品推广、客户关系和技术支持等人才于一体的数据分析团队。该团队应该独立于IT范畴之外，跳出专业局限，更多地从业务发展和经营决策方面考虑问题，使数据挖掘真正达到服务经营决策、推动业务创新的目标。
四是通过存储容量优化、内存计算技术、资源虚拟化等手段，在保证数据分析处理性能的同时，尽量降低成本投入，并可以利用现有灾备中心资源和云计算等方式，提高固有IT资源的利用率。银行机构的决策层也应给予大数据应用更多的耐心和发展空间
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来源：中国财经网-滚动新闻
编辑：yanglin
摘要：大数据不仅仅是工具，未来将是银行业的核心资产。银行的大数据探索并非一帆风顺，面临着多重挑战。第一大挑战是征信体系不完善。
大数据不仅仅是工具，未来将是的核心资产。银行的大数据探索并非一帆风顺，面临着多重挑战。第一大挑战是征信体系不完善。个人以及企业的数据来源有限，导致银行收集数据成本高、数据维度不足。第二大挑战就是&面签&所带来的不便。银行为企业发放时，仍必须满足面签要求，即借贷双方当面签署合同和协议，导致效率不理想。
  
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分析大数据时代给商业银行带来的三大挑战和四大机遇
更新时间： 10:04:20
　　所谓大数据,是指在体量、类型、产生速度等多方面超出了传统信息技术的处理能力的数据集合。随着移动互联网的发展、云计算和物联网的运用、社交媒体的兴起和智能手机的普及,全球数据呈爆发式增长,将人类社会带入一个全新的“大数据”时代（冯芷艳等,2013）。　　作为“未来的新石油”,大数据已经渗透到社会经济生活的各个领域,成为重要的生产要素。麦肯锡公司的报告指出,金融业是能够首先受益于大数据时代的行业（Manyika,et al.,2011）,那么,大数据时代将给商业银行带来什么样的影响,商业银行又应该如何应对？　　一、大数据时代对商业银行的三大挑战　　（一）对商业银行的金融中介地位提出挑战　　“金融脱媒”催生了新的金融业态,使商业银行面临的竞争更加激烈。基于电商平台的互联网金融企业凭借所拥有的海量的数据、灵活的商业模式和强大的数据挖掘能力,开发出第三方支付等新型支付工具,对商业银行在支付结算领域的核心地位发起挑战。与商业银行相比,互联网金融企业在信息收集和处理上都更具优势,能够通过精准的营销和个性化的定制服务增加客户粘性,并在小额信贷、金融产品代销、资产管理等业务领域与商业银行产生直接竞争（张晓芬、张羽,2013）。　　（二）对商业银行的经营理念和模式提出挑战　　大数据时代,金融服务虚拟化将成为大势所趋。产品、渠道和管理的虚拟化对商业银行传统的经营理念提出了直接的挑战,银行传统的经营模式面临颠覆。原有的标准化业务的价值被削弱,银行需要利用社交网络等新的营销渠道,通过收集大量的交易和客户金融行为数据来建立数据模型,在此基础上为客户提供个性化的全面金融服务方案。　　（三）对商业银行的信息处理能力提出挑战　　在大数据时代,商业银行要收集和处理的不仅包括来自传统渠道的结构化数据,还包括来自其它渠道的非结构化数据,银行现有的架构难以适应新的数据形式和数据的快速增长,传统的批量化处理方式也无法满足大数据对时效性的高要求（赵付玲、安锋、张晓锋,2013）。对数据的应用是大数据的关键所在,商业银行急需提升对数据的占有力和使用力。　　二、大数据时代给商业银行带来的四大机遇　　（一）拓展业务渠道　　大数据的应用使得商业银行的业务渠道得到极大的拓展,从传统的银行网点、电话银行、网上银行拓展到手机、IPAD 等移动终端设备, 再拓展到微博、微信、社交网站等新媒体（蔚赵春、凌鸿,2013）。业务渠道的拓展将给商业银行带来更广阔的业务发展空间,加快银行的产品创新。　　（二）实现精准营销　　社交媒体的兴起给银行提供了全新的客户沟通渠道,商业银行通过整合银行内部数据和外部社会化的数据能获得更为完整的客户拼图（方方,2012）,从而为客户提供更为精准的个性化服务。商业银行可以应用大数据分析用户的银行业务使用规律、日常活动轨迹、消费偏好、社群影响力等等,并有针对性的采取差异化营销手段,以更低的成本实现精准营销。　　（三）提升风险管理　　海量的数据虽然增加了收集和处理的难度,但却为银行的主动性风险管理提供强大的技术支持。大数据平台极大地扩展了银行的数据来源,使银行能够获取和挖掘以前无法获得或无法使用的客户数据,通过对客户的实时数据和历史数据进行全局分析,设置风险控制点,及时发现问题并预警, 增强风险识别和防范能力（蔚赵春、凌鸿,2013）。　　（四）提高决策水平　　在大数据时代,银行的决策行为将不再是基于经验和直觉,而是基于数据和分析,在深入了解市场状况以及自身情况的同时科学地评估业务风险,评价金融效益和配置资源。“大数据”将掀起银行业的精细化管理革命和竞争,引导商业银行更加健康与科学的发展。中国论文服务网，经济励志打造论文范文格式最完整、管理职称论文范文最详尽的论文资源网站。为广大需要职称评定，经济论文快速写作的客户提供有效参考。　　三、商业银行应对大数据时代的对策　　（一）提升信息流管理能力, 增强核心竞争力　　在大数据引领时代发展的今天,商业银行要在竞争中脱颖而出,关键在于要有领先的数据处理、整合和分析能力。商业银行必须强化“数据治行”的理念,通过建立数据管控体系、搭建基础数据平台、建设“数据仓库”,对经营管理的关键数据进行实时持续处理、挖掘和分析,从而有效地整合客户信息,为科学决策提供强有力的数据支撑,全面提升经营管理水平,增强银行的核心竞争力。　　（二）重塑商业模式, 实现专业化、差异化发展　　在信息化时代,金融服务不再是简单的渠道整合和中介服务,只有那些在商业模式上不断创新的企业才能获得持续的竞争优势。商业银行必须加快转型步伐,改变传统的以银行为中心的服务限制,以客户的需求为导向,提供全方位的综合金融解决方案。同时,借助柜员、客户经理、网上银行、手机和移动终端等各种渠道,依托大数据平台,摆脱同质化经营对价格、场地等的依赖,向自己擅长的领域发展。　　（三）拓展互联网金融业务, 加强与新金融势力的互动合作　　互联网与传统金融业的交叉融合是大数据时代的必然趋势。商业银行在有条件的情况下可以打造自己的电商平台,同时应加强与互联网企业特别是互联网金融企业等新金融势力的合作,积极推动传统业务渠道与移动网络、电子商务、社交网络等“大数据平台”的融合,借力发展,实现双赢。　　参考文献　　[1]Manyika, J., Chui, M., Brown, B., Bughin, J., Dobbs, R.,Roxburgh, C., and Byers, A. Big data: The next frontier for innovation,competition, and productivity[R].McKinsey Global Institute, 2011.5(May).　　[2]方方.“大数据”趋势下商业银行应对策略研究[J].新金融,-28.　　[3]冯芷艳等.大数据背景下商务管理研究若干前沿课题[J].管理科学学报,-9.　　[4]蔚赵春,凌鸿.商业银行大数据应用的理论、实践与影响[J].上海金融,-32.　　[5]张晓芬,张羽.互联网金融的发展对商业银行的影响[J].兰州学刊,7-141.　　[6]赵付玲,安锋,张晓锋.大数据时代商业银行信息化问题浅析[J].金融理论与实践,-60.
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银行大数据探索面临多重挑战
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