大數(shù)據(jù)在零售銀行應用現(xiàn)狀及發(fā)展思路

北京銀聯(lián)信投資顧問有限責任公司北京銀聯(lián)信投資顧問有限責任公司大數(shù)據(jù)技術(shù)應用于零售銀行轉(zhuǎn)型與創(chuàng)新研究第1期：大數(shù)據(jù)技術(shù)應用于零售銀行轉(zhuǎn)型與創(chuàng)新研究第1期：大數(shù)據(jù)技術(shù)在零售銀行業(yè)務(wù)中應用現(xiàn)狀及發(fā)展思路

前言隨著信息和互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的普及應用，大數(shù)據(jù)時代已經(jīng)到來。大數(shù)據(jù)是動態(tài)發(fā)展的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，同時兼具時效性與經(jīng)濟性的特征。大數(shù)據(jù)的應用將重新構(gòu)建社會信息和關(guān)系網(wǎng)絡(luò)，而作為長期的社會信息和信用中心，商業(yè)銀行勢必受到外部的沖擊。當然挑戰(zhàn)也伴隨著基于，本期報告將著眼于零售銀行業(yè)務(wù)，通過分析國外銀行模式和國內(nèi)銀行相關(guān)案例，展現(xiàn)大數(shù)據(jù)在零售銀行業(yè)務(wù)的應用現(xiàn)狀，并對未來發(fā)展思路進行探討。大數(shù)據(jù)與一般數(shù)據(jù)的主要區(qū)別在于，其包含大量非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。在非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的收集和處理方面，互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)具備一定先發(fā)優(yōu)勢，同時憑借豐富的客戶和流量資源向銀行發(fā)起挑戰(zhàn)。不過，有效利用大數(shù)據(jù)同樣給銀行帶來了諸多好處，多維度的數(shù)據(jù)分析和應用使銀行零售業(yè)務(wù)在服務(wù)創(chuàng)新、客戶評價和精準營銷等方面均有明顯提升，在這一領(lǐng)域海外銀行有不少成功經(jīng)驗值得借鑒。反觀國內(nèi)銀行業(yè)，雖然對大數(shù)據(jù)的概念并未過早提及，但是實際業(yè)務(wù)中也積累了不少成功案例，其中最早應用于信用卡領(lǐng)域，并已成為全行業(yè)發(fā)展的方向。而在小微業(yè)務(wù)方面，阿里小貸是大數(shù)據(jù)應用的典范，阿里完備的數(shù)據(jù)體系使其能夠在線快速提供小額融資服務(wù)。當然，國內(nèi)銀行業(yè)在大數(shù)據(jù)應用方面仍存在不少問題，本期報告也進行了必要的分析。身處大數(shù)據(jù)時代，銀行業(yè)挑戰(zhàn)與機遇并存。銀行業(yè)必須正視來自外部的沖擊，通過大數(shù)據(jù)重塑商業(yè)模式，提升經(jīng)營管理水平。當然，海量數(shù)據(jù)的席卷而來，海量機遇也隨之而來，這為銀行業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)型和產(chǎn)品創(chuàng)新創(chuàng)造了條件，我們相信未來銀行業(yè)服務(wù)及管理模式都將發(fā)生根本性改變。通過對當前發(fā)展現(xiàn)狀的了解，以及對海外銀行成熟模式的分析，我們嘗試提出大數(shù)據(jù)在零售業(yè)務(wù)應用的發(fā)展思路。本期報告探討了銀行基本發(fā)展策略，包括與同業(yè)競爭和合作關(guān)系，以及目前業(yè)務(wù)能力的欠缺，并提出未來大數(shù)據(jù)應用的三個具體方向。

正文目錄TOC\o"1-4"\h\z\u一、商業(yè)銀行處于大數(shù)據(jù)時代變革之中 1（一）大數(shù)據(jù)的三個主要特征 11、動態(tài)發(fā)展 12、時效性、經(jīng)濟性 13、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù) 2（二）銀行、信息與關(guān)系網(wǎng)絡(luò) 21、銀行占據(jù)社會信息中心 22、計算機應用強化銀行競爭優(yōu)勢 23、互聯(lián)網(wǎng)沖擊銀行信息中心地位 3（三）國外銀行模式分析與借鑒 31、擴大數(shù)據(jù)分析范圍、提升信用評估能力 32、提供深度分析服務(wù)、打造消費信息中心 43、進行非賬務(wù)性線索排查的有力手段 54、強化市場營銷、優(yōu)化商業(yè)模式 5二、大數(shù)據(jù)在我國零售銀行中的應用 6（一）信用卡1——招商銀行微信銀行 71、為什么選擇微信 72、微信平臺對招行的價值 83、微信平臺的功能拓展 11（二）信用卡2——中信銀行秒極營銷 121、需求：快速處理靈活分析大數(shù)據(jù) 122、實效：實現(xiàn)秒級營銷運營效率全面提升 133、Greenplum：省錢的先進技術(shù) 14（三）小微金融——阿里小貸經(jīng)營模式分析 161、淘寶數(shù)據(jù)來源 162、阿里數(shù)據(jù)體系 173、大數(shù)據(jù)的應用 20（四）商業(yè)銀行大數(shù)據(jù)應用存在的問題 241、無法對接客戶需求 242、存在嚴重數(shù)據(jù)短板 243、深陷大數(shù)據(jù)爭奪戰(zhàn) 25三、大數(shù)據(jù)時代銀行的機遇和挑戰(zhàn) 26（一）大數(shù)據(jù)給銀行帶來的影響和機遇 261、大數(shù)據(jù)提供了全新的溝通渠道和營銷手段 262、大數(shù)據(jù)滋生了新型金融業(yè)態(tài)參與市場競爭 273、利用數(shù)據(jù)的能力日益成為銀行競爭的關(guān)鍵 274、從長遠看大數(shù)據(jù)將全面顛覆金融服務(wù)型態(tài) 28（二）大數(shù)據(jù)時代銀行面臨的挑戰(zhàn) 281、數(shù)據(jù)駕馭能力受到考驗 282、生存發(fā)展能力受到挑戰(zhàn) 283、商業(yè)運營模式面臨變革 28（三）SWOT分析 291、優(yōu)勢分析 292、劣勢分析 293、機會分析 304、威脅分析 30四、大數(shù)據(jù)時代零售銀行發(fā)展戰(zhàn)略分析 31（一）大數(shù)據(jù)應用場景描述 311、客戶管理 322、市場營銷 333、風險管理 33（二）大數(shù)據(jù)應用發(fā)展思路 341、促進金融服務(wù)與社交網(wǎng)絡(luò)的融合 342、布局與大數(shù)據(jù)金融的競爭和合作 353、培養(yǎng)面對大數(shù)據(jù)時代的核心能力 364、零售銀行應用大數(shù)據(jù)的三個方向 37

圖表目錄TOC\h\z\c"圖表"圖表1：招商銀行2012年各月賬戶交易筆數(shù)、交易量、流通戶數(shù)與來電量 7圖表2：招商銀行智能客服平臺閉環(huán)服務(wù)模式 9圖表3：招商銀行微信平臺部分智能識別功能 10圖表4：招商銀行通過智能交互實現(xiàn)營銷推薦 11圖表5：中信銀行信用卡中心數(shù)據(jù)倉庫邏輯架構(gòu) 14圖表6：阿里金融大數(shù)據(jù)體系 17圖表7：阿里金融數(shù)據(jù)應用流程圖 19圖表8：阿里小貸風險管理體系 20圖表9：阿里小貸業(yè)務(wù)流程圖 21圖表10：商業(yè)銀行大數(shù)據(jù)時代的SWOT分析 30圖表11：零售銀行大數(shù)據(jù)應用場景 30大數(shù)據(jù)技術(shù)在零售銀行業(yè)務(wù)中的應用現(xiàn)狀及發(fā)展思路一、商業(yè)銀行處于大數(shù)據(jù)時代變革之中2012年3月奧巴馬政府公布了大數(shù)據(jù)(BigData)研發(fā)計劃，旨在提高和改進人們從海量和復雜的數(shù)據(jù)中獲取知識的能力，這是時隔近20年美國政府宣布信息高速公路計劃后的又一重大科技發(fā)展部署。1993年誕生的信息高速公路計劃改變了全世界信息的生產(chǎn)和傳輸方式，推動了全球化的Internet的發(fā)展，掀起了世界性的互聯(lián)網(wǎng)革命。作為信息革命的第二個高潮，可以預見大數(shù)據(jù)即將對未來的世界產(chǎn)生重大影響。當前銀行業(yè)服務(wù)及管理模式都發(fā)生了根本的改變。統(tǒng)計顯示以ATM、網(wǎng)上銀行、手機銀行為代表的電子銀行在我國當前已經(jīng)成為主要交易渠道，對傳統(tǒng)銀行渠道的替代率超過了60%。接下來的大數(shù)據(jù)革命可能對銀行的一些觀念和經(jīng)營模式再次加以顛覆，銀行業(yè)應如何主動變革、變挑戰(zhàn)為機遇是一個值得探討和深刻思考的問題。（一）大數(shù)據(jù)的三個主要特征自1980年以來，世界上的數(shù)據(jù)以每40個月翻一番的速度增長，現(xiàn)在每一天約有2.5E字節(jié)的新數(shù)據(jù)產(chǎn)生；商業(yè)公司數(shù)據(jù)產(chǎn)生量更迅速，每翻一番的時間大概為14個月。但大數(shù)據(jù)絕不能簡單等同于海量數(shù)據(jù)，大數(shù)據(jù)主要有三個主要特征：1、動態(tài)發(fā)展根據(jù)麥肯錫公司的定義：大數(shù)據(jù)往往是指傳統(tǒng)手段和工具無法處理的數(shù)據(jù)。這是一個比較主觀的定義旨在強調(diào)大數(shù)據(jù)是動態(tài)的，會隨時間和技術(shù)而擴展。另外大數(shù)據(jù)也隨著行業(yè)的不同而變化，視該行業(yè)所使用的軟件以及一般數(shù)據(jù)集大小而定義，當前對一般行業(yè)來說落在幾十個T(1T=1024G)與幾個P(1P=1024T)之間的數(shù)據(jù)量就會感到難以處理，對它們來說就是大數(shù)據(jù)。2、時效性、經(jīng)濟性大數(shù)據(jù)是傳統(tǒng)技術(shù)無法處理的數(shù)據(jù)，嚴格地說只要時間足夠長沒有無法處理的數(shù)據(jù)。而大數(shù)據(jù)是難以在業(yè)務(wù)容忍時間內(nèi)使用傳統(tǒng)軟件捕獲、管理和處理的大尺度數(shù)據(jù)集，因此大數(shù)據(jù)的尺度是隨任務(wù)時間變動的。除了技術(shù)，經(jīng)濟性是應對大數(shù)據(jù)挑戰(zhàn)需要考慮的另一個重要因素。當世界上的數(shù)據(jù)量以年40%的速度增長的時候，信息科技(IT)投入的增長率僅有5%。技術(shù)和經(jīng)濟兩方面決定無法使用傳統(tǒng)方法應對大數(shù)據(jù)時代的到來。3、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)大數(shù)據(jù)一個具有很多非結(jié)構(gòu)化的異構(gòu)數(shù)據(jù)種類的數(shù)據(jù)集，這些異構(gòu)數(shù)據(jù)種類包括社交網(wǎng)絡(luò)文本、射頻認證、相機照片、手機信號、傳感器網(wǎng)絡(luò)信息等，隨著技術(shù)的進步這類數(shù)據(jù)增長率更快，數(shù)量更巨大，世界上有90%的數(shù)字內(nèi)容是非結(jié)構(gòu)化的。銀行中的數(shù)據(jù)具有典型的異構(gòu)化特征數(shù)，包括傳統(tǒng)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)、辦公信息、開發(fā)測試數(shù)據(jù)、業(yè)務(wù)運行日志、與客戶進行溝通的郵件和短信、電話銀行和服務(wù)的語音記錄等。（二）銀行、信息與關(guān)系網(wǎng)絡(luò)近年來大數(shù)據(jù)的概念被反復提及，一個主要原因是電子商務(wù)活動的全面興起，無論是B2B還是B2C，在線交易規(guī)模的迅速擴大帶來了數(shù)據(jù)信息的爆發(fā)式增長。最引人關(guān)注的是，記錄客戶行為的大量非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)開始影響到金融領(lǐng)域。作為社會信用的中心，商業(yè)銀行始終占據(jù)著最關(guān)鍵的社會信息資源，然而非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的普及應用使得互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)不斷沖擊銀行的核心地位。大數(shù)據(jù)的有效利用，幫助互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)迅速拓展關(guān)系網(wǎng)絡(luò)，其搭建的各類公共平臺正試圖成為社會關(guān)系的核心，可謂是銀行業(yè)的巨大威脅。1、銀行占據(jù)社會信息中心商品經(jīng)濟的發(fā)展，要求信用在全社會進行放大，與之適應構(gòu)造了這樣一種社會關(guān)系：銀行對其他行業(yè)企業(yè)單向提供信用，處在支配地位，成為信用社會信用中心；企業(yè)為了獲取更多信用主動向銀行提供自己的信息，銀行也自然成為社會經(jīng)濟信息收集中心行業(yè)。這種關(guān)系的形成的緣由是只有作為信息收集中心，銀行才可能使用信息對信用進行社會性放大。這時以銀行為中心，企業(yè)間信用和信息構(gòu)成雪花和網(wǎng)狀的混合結(jié)構(gòu)，企業(yè)之間能夠進行更大更廣的信用連接，形成更復雜社會關(guān)系。2、計算機應用強化銀行競爭優(yōu)勢信息的具體存儲使用形式，是限制社會信用進行有效擴展的一個重要因素，計算機技術(shù)的普及應用極大的提升了銀行收集和處理信息的能力。社會信用狀況處于不斷變化之中，因此也需要對持續(xù)變化的信息進行判斷。計算機技術(shù)發(fā)展的初期，銀行的標準化需求是直接推動力之一。這種標準化一方面是指將單據(jù)等信息進行數(shù)字化標準化，另一方面是指將企業(yè)的經(jīng)營活動用標準化指標表示，銀行是這種規(guī)則的構(gòu)建者，企業(yè)只能屈從建立所謂規(guī)范化的制度。一個典型的例子是由于反映了關(guān)系網(wǎng)絡(luò)因此關(guān)系型數(shù)據(jù)庫成為信息行業(yè)的重要產(chǎn)品和標準。使用計算機技術(shù)銀行強化了它的經(jīng)濟信息收集中心地位，同時可以更深度地探測分析它的借款人關(guān)系網(wǎng)絡(luò)?；趯蛻粜畔⒏羁毯驼_的探測，銀行能夠進行信用更有效的放大，結(jié)果是以銀行為中心篩選出適應社會發(fā)展的最良好的企業(yè)關(guān)系群體，優(yōu)化、加速了整個社會資源配置。銀行還通過信息技術(shù)如POS機、ATM不斷擴大優(yōu)化以它為中心的信息和信用關(guān)系網(wǎng)絡(luò)。3、互聯(lián)網(wǎng)沖擊銀行信息中心地位廣泛意義的網(wǎng)絡(luò)出現(xiàn)后，銀行業(yè)的主要競爭優(yōu)勢體現(xiàn)在信息中心，能夠高效的探測集合到各種行業(yè)以及企業(yè)的信息，這是其他行業(yè)做不到的，銀行業(yè)主要任務(wù)是對客戶信息進行去偽存真。然而，當前各種傳統(tǒng)業(yè)務(wù)正在向互聯(lián)網(wǎng)遷移，當然也包括銀行業(yè)。但是銀行在互聯(lián)網(wǎng)上發(fā)展業(yè)務(wù)僅僅是借助這一渠道，它依然使用傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)關(guān)系。不過，互聯(lián)網(wǎng)構(gòu)建的原則是形成一種聯(lián)網(wǎng)機構(gòu)相對平等的關(guān)系，沒有唯一的核心行業(yè)，于是銀行在互聯(lián)網(wǎng)上不再是經(jīng)濟關(guān)系的信息中心。銀行成為了被動的服務(wù)者，除了去偽存真，銀行業(yè)必須主動吸引客戶；這個時代銀行只有遵循網(wǎng)絡(luò)規(guī)則，除此之外別無它途。以往面對處于支配地位的銀行，企業(yè)愿意主動提供信息并配合進行標準化，但在全新的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下，銀行是服務(wù)方，信息不可能按照銀行的意愿標準化并主動推送。銀行必須采用新的能夠檢測非標準化的企業(yè)信息/數(shù)據(jù)的裝置和手段，并不斷改善其對社會關(guān)系探測靈敏度。（三）國外銀行模式分析與借鑒互聯(lián)網(wǎng)沖擊著銀行信息中心的地位，而商業(yè)銀行也在利用信用和資源優(yōu)勢鞏固自己的領(lǐng)地。為了得到客戶真實關(guān)系網(wǎng)的信息，國外一些銀行開始研究如何通過獲取、整合各種網(wǎng)絡(luò)大數(shù)據(jù)對客戶真實社會網(wǎng)絡(luò)關(guān)系加以映射和應用。在具體實踐中，主要有四種表現(xiàn)形式。1、擴大數(shù)據(jù)分析范圍、提升信用評估能力在美國由個人消費信用評估公司(FICO)開發(fā)的FICO信用積分指標大概包含15~20個變量，大多數(shù)美國銀行對個人信用評估也建立在該基礎(chǔ)上，再添加本行的其他一些側(cè)重指標。這造成了一個問題，這個標準簡單劃一，不注重細節(jié)。這與我們了解的客觀世界的復雜性不相符，人不是機器，不可能存在任何時候都是非好即壞的絕對情況，同樣的人不同的環(huán)境會形成不一樣的結(jié)果，人的信用也如此。在此意義下FICO信用積分顯得過于主觀，究其原因是銀行過去信用評定者由于缺乏先進的技術(shù)，要判斷每個人的信用所形成的環(huán)境只能使用客戶經(jīng)理人為判斷，成本十分高昂。ZestCash是這樣一家公司，它的客戶群體主要瞄準了信用記錄不好或者沒有信用卡歷史的人。ZestCash的創(chuàng)始人是Google的前首席信息官，Google是大數(shù)據(jù)研究的開拓者之一，其MapReduce技術(shù)是被認為當前研究大數(shù)據(jù)最常用的有效技術(shù)。ZestCash使用MapReduce進行大數(shù)據(jù)分析，考察貸款人的數(shù)千個信息線索(對比FICO的幾十個指標)，從而造就了它獨特的競爭力。例如對于一個無法進行某次還款的客戶不論他是否主動解釋，傳統(tǒng)銀行都認為他是高風險的，但ZestCash發(fā)現(xiàn)如果這種顧客主動解釋其原因，他們更有可能全額還款；ZestCash還會探測客戶在ZestCash網(wǎng)站上停留的時間(這反映了真實世界人們對信用申請的謹慎程度與還款誠意)作為信用評價的考量因素，這些都是過去FICO信用評分系統(tǒng)所無法想象的。ZestCash的分析技術(shù)的核心就是把握客戶的差異化行為，理解網(wǎng)絡(luò)對真實世界的反映。如果僅僅分析一個數(shù)據(jù)可能是噪音，但如果將多方面展示客戶的數(shù)據(jù)收集起來，并理解它們的關(guān)系，則可能出現(xiàn)不同的效果。而這些數(shù)據(jù)不可能是規(guī)規(guī)矩矩的，需要我們使用不同的探測方法加以尋找，更敏銳的分析能力會令我們發(fā)現(xiàn)更多商業(yè)機會。例如對我們周邊那些太忙碌或者一時糊涂遺忘了信用卡還款時間的人，這樣一種技術(shù)使得我們不會輕易丟失一個優(yōu)質(zhì)客戶。2、提供深度分析服務(wù)、打造消費信息中心國內(nèi)的一些銀行已經(jīng)嘗試根據(jù)顧客購買產(chǎn)品的歷史，分析他們的興趣使用各種手段主動營銷，但這僅僅是數(shù)據(jù)初步應用，還沒有做到將線下的購買行為與客戶瀏覽行為結(jié)合起來進行更進一步分析。尤其是當今經(jīng)濟熱點切換頻率快，各種產(chǎn)品收益輪動，客戶對銀行產(chǎn)品的興趣會緊隨這種波動，這種分析能力國內(nèi)銀行尚欠缺。國外銀行現(xiàn)在已經(jīng)開始根據(jù)大數(shù)據(jù)的分析嘗試提供超越銀行領(lǐng)域的產(chǎn)品和服務(wù)。新加坡花旗銀行基于消費者的信用卡交易記錄，有針對性地給他們提供商家和餐館優(yōu)惠，并且根據(jù)反饋不斷學習提升推薦準確度。服飾零售商Gap為了提高吸引力，與Visa卡合作，由Visa采集數(shù)據(jù)，如果客戶在Gap店附近進行刷卡的就會得到折扣優(yōu)惠，形成龍卷風效應。這種看似與銀行主業(yè)風馬牛不相及的行為目的何在？傳統(tǒng)銀行的優(yōu)勢在于它是經(jīng)濟信息中心，客戶對銀行的信任依賴是建立在這種信息收集處理能力的認可上。因此花旗和Visa這種行為還是一種信息中心的爭奪，不過銀行處在服務(wù)方，并且變?yōu)橄M信息中心。客戶不關(guān)注服務(wù)的目標從銀行本身轉(zhuǎn)移到客戶，他們只是親身感受到銀行信息獲取和處理能力的強大，進而認為銀行是可依賴和安全的，這就大大提高了客戶的認同度。3、進行非賬務(wù)性線索排查的有力手段以反洗錢為例，洗錢疑犯雖然與銀行發(fā)生了直接關(guān)系，但他絕非像普通交易那樣有意無意的將銀行作為他的信息中心。對銀行來說洗錢疑犯如此討厭，使用標準的方法和工具去判斷這些偽裝起來的異?？蛻舨皇莻鹘y(tǒng)銀行的強項，將大大增加銀行工作量。銀行的目標是行為可預測的合法借貸客戶，在一定程度上客戶的行為以及與銀行契約關(guān)系是標準的。就此《經(jīng)濟學人》舉例說“對照顧客姓名看其是否處在制裁黑名單之上這件事情并不容易，因為一家銀行可能會有數(shù)千位顧客和這些制裁黑名單上的顧客重名，如果稍有不慎，就可能毀掉一份顧客關(guān)系?！睂Υ嘶ㄆ煦y行引入了Watson，能從各種不同數(shù)據(jù)源獲取信息，“通過搜集顧客的國籍、地址、家庭成員的姓名，以及他們是否曾經(jīng)在某些國家旅游或者從這些地方收到過匯款等記錄，來確定這個顧客是否正是制裁黑名單上的那位?！盬atson這種杰出的處理非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的能力——像專家那樣觀察真實客觀世界對細節(jié)加以洞察得到特殊結(jié)論，使它的領(lǐng)域又擴展到反欺詐、零售業(yè)務(wù)分析等領(lǐng)域。必須承認，銀行的結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)在某些方面是有局限性的，因此即使非刻意增加與客觀世界更相符的非結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)，也必須明確大數(shù)據(jù)是對付我們常規(guī)業(yè)務(wù)之外挑戰(zhàn)的有效武器。4、強化市場營銷、優(yōu)化商業(yè)模式大數(shù)據(jù)比銀行傳統(tǒng)處理的數(shù)據(jù)復雜，是否意味著運用大數(shù)據(jù)的銀行業(yè)務(wù)會比傳統(tǒng)銀行更復雜？其實不然，以美國最大的網(wǎng)上INGDirect為例，該行成立于2000年，2011年其存款規(guī)模達820億美元，客戶數(shù)量已經(jīng)達到700萬。該行的獨特運營模式就是：簡單并且對追求高回報的客戶具有吸引力。為此該行只提供網(wǎng)上銀行服務(wù)；只向客戶提供最基本的金融服務(wù)，如普通儲蓄存款賬戶、定期存單、簡單住房按揭貸款、普通基金理財服務(wù)等；該行自成立以來沒有發(fā)放過一張信用卡；該行對支票賬戶會支付平均4％的高額利息，保證了客戶從自己的存款中得到最高的回報。但是這種簡單的運營模式完全是建立在基于對復雜大數(shù)據(jù)的分析基礎(chǔ)上，INGDirect所以能夠提供如此高額的回報在于他們已經(jīng)計算到：相對傳統(tǒng)銀行辦理業(yè)務(wù)所需要的材料費和人工費INGDirect能大量節(jié)省成本?；谒械目色@取的各種異構(gòu)數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ)上，INGDirect甚至主動解除不符合它們發(fā)展模式的客戶。例如給呼叫中心太多電話的客戶，可能是惡意的，至少與INGDirect簡單以到達節(jié)省成本的企業(yè)經(jīng)營模式不匹配；甚至對INGDirect網(wǎng)站瀏覽太多時間的客戶，INGDirect也會質(zhì)疑客戶沒有必要花費這么多時間(同時也增加了銀行的維護成本)來理解這些簡單易懂的產(chǎn)品。為此INGDirect每年要主動解除成千上萬與其公司經(jīng)營理念不符的客戶，節(jié)省上百萬美元成本。在INGDirect這種看似簡單的經(jīng)營理念下我們看到它的基礎(chǔ)是能夠?qū)崿F(xiàn)對大量異質(zhì)數(shù)據(jù)進行復雜分析從而抽取出反映真實世界的簡單有效的網(wǎng)絡(luò)關(guān)系，貌似簡單實則復雜。大道至簡的INGDirect和上文提到的化腐朽為神奇的ZestCash看似兩個極端，但是他們都取得了成功，原因不外乎：不管經(jīng)營模式有多么不同，它們都有足夠的分析真實社會關(guān)系的能力，能夠通過數(shù)據(jù)分析出與自己的經(jīng)營模式最匹配的社會關(guān)系，從而有針對性的篩選同質(zhì)的客戶。反觀我國大多數(shù)銀行或者沒有明確經(jīng)營模式，或者實施過程中執(zhí)行力較弱，至少數(shù)據(jù)全方位分析能力的缺乏是一個很重要的因素。二、大數(shù)據(jù)在我國零售銀行中的應用當前一種觀點認為，我國商業(yè)銀行對互聯(lián)網(wǎng)的了解和應用以及對大數(shù)據(jù)概念的認識都是不足的。這種看法有失偏頗，一直以來我國銀行業(yè)十分重視對科技建設(shè)的投入，甚至在互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)出現(xiàn)以前，就建立了自己的全國性計算機網(wǎng)絡(luò)。隨著信息和互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的不斷進步，我國銀行業(yè)正在快速向經(jīng)營管理的信息化和數(shù)據(jù)化發(fā)展，已經(jīng)建立起了以數(shù)據(jù)倉庫為核心的經(jīng)營管理數(shù)據(jù)體系，數(shù)據(jù)分析技術(shù)已經(jīng)大量應用在客戶評級、風險識別等方面，電子銀行業(yè)務(wù)替代率超過70%，各種在線遠程業(yè)務(wù)渠道和相關(guān)產(chǎn)品日趨豐富。不過，大數(shù)據(jù)時代我國銀行也確實需要繼續(xù)更新觀念，跟蹤學習新技術(shù)、新方法。目前來看，銀行在互聯(lián)網(wǎng)應用和IT系統(tǒng)建設(shè)方面仍存在一些問題。如非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)采集和處理能力不足，數(shù)據(jù)應用在行為預測、市場營銷方面有所欠缺，業(yè)務(wù)聯(lián)動亟待提升，如線上線下業(yè)務(wù)聯(lián)動、支付融資聯(lián)動、資金流和信息流結(jié)合等。在零售銀行業(yè)務(wù)中，大數(shù)據(jù)技術(shù)最先應用在信用卡領(lǐng)域，不少銀行利用數(shù)據(jù)分析技術(shù)，通過系統(tǒng)換代升級已經(jīng)初步實現(xiàn)了智能服務(wù)，大幅提升了客戶體驗和服務(wù)效率。而在小微金融領(lǐng)域，阿里小貸是大數(shù)據(jù)應用的典范，憑借建立的一套完備的數(shù)據(jù)體系，阿里完全實現(xiàn)了對商家融資服務(wù)的在線辦理。（一）信用卡1——招商銀行微信銀行借助先進的IT和數(shù)據(jù)處理技術(shù)，招行實現(xiàn)了消費金融服務(wù)模式的升級。2013年4月，招行信用卡正式在微信上推出招行信用卡智能客服平臺，用戶將個人信息與微信賬號綁定，就可以辦理信用卡申請、賬單查詢、個人資料修改等業(yè)務(wù)，接收在招行信用卡上產(chǎn)生的所有交易信息。微信成為招行客服的“輕渠道”，是因為招行卡中心看到了它和用戶的“強關(guān)系”特征和高成長性。所謂強關(guān)系是指個人的社會網(wǎng)絡(luò)同質(zhì)性較強，人和人的關(guān)系很緊密，有很強的情感因素維系著人際關(guān)系，這與招行和客戶之間的“強關(guān)系”特征是高度相似的。在人群結(jié)構(gòu)上，招行的用戶群和微信用戶群的重合度也很高。1、為什么選擇微信招商銀行近幾年來，無論是客戶群、還是交易筆數(shù)，都在發(fā)生快速的增長，但是人員結(jié)構(gòu)基本上在穩(wěn)定階段。這樣導致現(xiàn)有的人工客服無法及時應對隨流通戶、交易筆數(shù)的增長而增長的人工來電量。業(yè)務(wù)的發(fā)展勢必給服務(wù)帶來壓力。此外，在我國人口紅利逐漸消失的大背景下，人力成本的增長也意味著服務(wù)成本的提高，這也要求招商銀行的客戶服務(wù)需要拓展新渠道。圖表SEQ圖表\*ARABIC1：招商銀行2012年各月賬戶交易筆數(shù)、交易量、流通戶數(shù)與來電量資料來源：銀聯(lián)信整理也正是業(yè)務(wù)上需提高人工產(chǎn)能的要求，促使招商銀行借助移動版網(wǎng)頁、手機APP、社交網(wǎng)絡(luò)等方式構(gòu)建移動互聯(lián)“客戶自助體驗生態(tài)”。其中微信和微博又是相當重要的環(huán)節(jié)。招商銀行將微博作為引導流量來支持業(yè)務(wù)的媒體，而微信則是以客戶服務(wù)為主的新型溝通渠道。通過微信平臺，以后臺業(yè)務(wù)的處理系統(tǒng)作為對客戶服務(wù)的系統(tǒng)，減輕了招商銀行客服呼叫中心的壓力。2、微信平臺對招行的價值招行信用卡中心的微信平臺雖然以服務(wù)客戶為主，但不僅僅是服務(wù)。微信平臺只是一個工具，更多的為持卡人個性化服務(wù)的內(nèi)容會逐步整合到平臺上來。這個平臺應該是圍繞持卡人、圍繞招行的各種業(yè)務(wù)、各種服務(wù)以及各種合作伙伴展開的“微生活圈”的概念。僅就目前而言，微信平臺對招行的價值體現(xiàn)在三個方面：（1）降低服務(wù)成本微信平臺能為招行直接節(jié)省多少成本，這一數(shù)字很難簡單進行計算。網(wǎng)上曾有一種說法，僅短信費用就能節(jié)省5000萬。但實際情況是，短信渠道目前還未能實現(xiàn)明顯的替代，招行目前采用的是短信和微信同步發(fā)送的方式。對招行而言，或許更看重的是對電話的替代。2012年招行卡中心客服的人工話務(wù)量超過6000萬通，而每通電話的成本銀行業(yè)有個基本標準，大約為5元（包含人員工資、通信費、水電、座席硬件設(shè)備等）。如微信的自助和互動服務(wù)能節(jié)省10%的話務(wù)量，則招行信用卡中心一年節(jié)省的費用大概是6000萬*10%*5元=3000萬。通過微信對電話服務(wù)的協(xié)同作用來進行效率提升，還能夠形成很多潛在的收益，如降低話務(wù)的等待時間，減少話務(wù)每通電話的時長，這些都帶來更多的收益。但微信對短信的替代是一個趨勢，招行信用卡中心也在培養(yǎng)消費者習慣這個渠道。經(jīng)過簡單測試，客戶每刷卡10次里面微信和短信提醒一般都能全部到達，而且3～4次還是微信提醒先到，同時微信提供的是每筆刷卡提醒，提醒的方式也圖文并茂，更符合客戶視覺體驗。未來客戶習慣這種方式時，費用節(jié)省的空間更大。短信銀行的發(fā)送成本3～5分/條，按照招行微信平臺積累1000萬持卡人，每個持卡人一年刷24筆超500元的消費，則招行可以節(jié)省1000萬×24×0.05元=1200萬。如再加上招行通過微信下發(fā)的營銷活動，以每個月1次下行短信計算，則招行可以節(jié)省1000×12×0.05元=600萬。所以對電話和短信的成本替代每年大概可以節(jié)省4800萬元，這就是微信帶來的實實在在的收益。（2）提升客戶體驗除了成本節(jié)約外，通過微信提高服務(wù)效率和改善用戶體驗是無法用公式計算的。招行信用卡中心的90%的服務(wù)都可以通過智能機器人來完成，自助查詢回復準確率高達98%。①客服效率提升作為一個持卡人，在什么情況下會聯(lián)系招行信用卡的客服人員？如果按照重要性排序，一般的選擇是1）查詢帳單明細2）調(diào)整額度3）卡丟失掛失4）咨詢相關(guān)的活動，再往后可能有還款，分期等業(yè)務(wù)需要咨詢客服。招行之前的服務(wù)渠道只有400電話座席或者郵件系統(tǒng)。以電話為例，每次我們的交互體驗是先要撥打熱線電話進行IVR導航，按1234選一堆菜單；再輸入卡號（身份證號）；再輸入密碼；再聽一段音樂等待轉(zhuǎn)接；如果輸入全部正確，順利的話也需要至少1分鐘，如果運氣不好，可能時間更長或者重新?lián)艽蜉斎??？梢娺@一服務(wù)體驗并不完美，用戶只能被動接受，如果再碰上客服人員態(tài)度不好，極可能就演化成一次投訴。而通過微信，招行可以快速地完成相關(guān)的業(yè)務(wù)辦理，時間可以縮短至30秒，而這30秒還是碎片時間，隨時隨地都可以辦理。另一方面因為這個賬號是通過人機智能互動技術(shù)來實現(xiàn)的，機器的準確性是一般客服人員無法達到的，因此微信平臺更易實現(xiàn)便捷、快速和準確。②客戶閉環(huán)服務(wù)招行的微信平臺是一個閉環(huán)的呼叫中心系統(tǒng)，簡單的問題就由微信機器人做自動應答，對于一些稍微復雜的問題，引導客戶到招商銀行的手機應用掌上生活或者手機銀行辦理，再復雜一點的問題，比如需要協(xié)商還款、需要查詢一些疑問交易、需要轉(zhuǎn)人工，都可以通過微信直接連到網(wǎng)絡(luò)人工系統(tǒng)，由人工提供服務(wù)。通過搭建這樣的系統(tǒng)，招行完成了呼叫中心的變革。而為了實現(xiàn)閉環(huán)服務(wù)，讓用戶“在互聯(lián)網(wǎng)中開始在互聯(lián)網(wǎng)結(jié)束”，招行微客服平臺還在微信界面提供人工服務(wù)入口，當自助服務(wù)不能滿足用戶的需求時，通過人工坐席來和用戶交互。因為招行卡中心后臺知識庫做到足夠強大，每天微客服平臺自動回復的業(yè)務(wù)超過10萬筆，而其中需要接入人工坐席的業(yè)務(wù)不到2000筆。圖表SEQ圖表\*ARABIC2：招商銀行智能客服平臺閉環(huán)服務(wù)模式資料來源：銀聯(lián)信整理③服務(wù)功能優(yōu)化目前招行微信客戶服務(wù)平臺上能完成的服務(wù)項目為79項，包括還款、促銷活動、積分等業(yè)務(wù)，占招行總服務(wù)項目的71%，其中90%以上的業(yè)務(wù)是用戶通過自助服務(wù)完成，在這背后，是招行卡中心核心業(yè)務(wù)系統(tǒng)、語義識別系統(tǒng)、知識庫系統(tǒng)、機器人職能引擎、渠道總控系統(tǒng)等多個技術(shù)平臺的整合與打通。招行已經(jīng)實現(xiàn)了菜單交互、消費微信提醒、賬單微信提醒和還款日的提醒，在一百多萬客戶綁定情況下現(xiàn)已經(jīng)達到每天逾四十萬筆微信提醒。此外，微信平臺智能識別功能也大大提升了客戶體驗。如錯別字糾錯和關(guān)聯(lián)核心業(yè)務(wù)等，通過后臺數(shù)據(jù)分析準確對接客戶需求。圖表SEQ圖表\*ARABIC3：招商銀行微信平臺部分智能識別功能資料來源：銀聯(lián)信整理（3）實現(xiàn)社會效益有了招行信用卡的微信，持卡人與招行的互動明顯加強。例如招行在微信上搞了個“智趣問答大征集”的活動：讓客戶自己提供交互場景和內(nèi)容，引發(fā)客戶的參與，搜集客戶的創(chuàng)意，提升微信智能客服的交互性，這符合目前互聯(lián)網(wǎng)的讓客戶創(chuàng)造生產(chǎn)力的模式。通過這些，招行的微信服務(wù)取得了巨大的社會效益，為招行帶來了良好的美譽度，同步提升了招行的品牌形象。3、微信平臺的功能拓展未來，招行的很多營銷類內(nèi)容也會逐步加入，尤其是合作商戶的一些活動。當然，這些活動的推送不僅僅是每天的消息傳遞，而是基于客戶行為分析、通過實時交互來觸發(fā)相關(guān)的營銷推薦。例如當客戶想喝星巴克咖啡，招行會回復最近的星巴克咖啡店，并進行位置導航，同時向客戶微信推送出二維碼優(yōu)惠券，使其進行移動支付?？蛻粼诰徒男前涂酥灰鍪菊行蟹祷氐亩S碼即可享受一杯香濃誘人的咖啡，整個過程中客戶的信用卡不會出現(xiàn)。圖表SEQ圖表\*ARABIC4：招商銀行通過智能交互實現(xiàn)營銷推薦資料來源：銀聯(lián)信整理招行已經(jīng)打通了微信與CRM的關(guān)系，利用微信上的這些交互信息，再加上其本身具備的龐大而先進的信息處理能力，招行信用卡中心的數(shù)據(jù)挖掘工作可以逐步開展，不但可以了解持卡人的歷史行徑、習慣、愛好，甚至還能借助一定的算法預測持卡人的行為。（二）信用卡2——中信銀行秒極營銷1、需求：快速處理靈活分析大數(shù)據(jù)中信銀行信用卡中心是國內(nèi)銀行業(yè)為數(shù)不多的幾家分行級信用卡專營機構(gòu)之一，也是國內(nèi)最具競爭力的股份制商業(yè)銀行信用卡中心之一。近年來，中信銀行信用卡中心的發(fā)卡量迅速增長。2008年銀行向消費者發(fā)卡約500萬張，而這個數(shù)字在2010年增加了一倍。隨著業(yè)務(wù)的迅猛增長，業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)規(guī)模也線性膨脹。中信銀行信用卡中心無論在數(shù)據(jù)存儲、系統(tǒng)維護等方面，還是在有效地利用客戶數(shù)據(jù)方面，都面臨著越來越大的壓力。同時，為了應對激烈的市場競爭，中信銀行信用卡中心迫切需要一個可擴展、高性能的數(shù)據(jù)倉庫解決方案，支持其數(shù)據(jù)分析戰(zhàn)略，提升業(yè)務(wù)的敏捷性。通過建立以數(shù)據(jù)倉庫為核心的分析平臺，實現(xiàn)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)集中和整合，以支持多樣化和復雜化的數(shù)據(jù)分析，比如卡、賬戶、客戶、交易等主題的業(yè)務(wù)統(tǒng)計和OLAP（聯(lián)機分析處理）多維分析等，提升卡中心的業(yè)務(wù)效率；通過從數(shù)據(jù)倉庫提取數(shù)據(jù)，改進和推動有針對性的營銷活動。此外，中信銀行信用卡中心需要一個解決方案來滿足由中國人民銀行、中國銀行業(yè)監(jiān)督管理委員會和全球監(jiān)管標準巴塞爾II協(xié)議提出的風險管理要求。例如，一個要求是銀行保留5年的交易歷史數(shù)據(jù)，以及報送最近幾個月的狀態(tài)信息。這些信息需要在規(guī)定日期提交。此前，中信銀行信用卡中心使用磁帶存儲來解決。然而，從磁帶中提取數(shù)據(jù)過于緩慢，無法銀行滿足監(jiān)管機構(gòu)所規(guī)定的時間限制。2、實效：實現(xiàn)秒級營銷運營效率全面提升從2010年4月到2011年5月，中信銀行信用卡中心實施了EMCGreenplum數(shù)據(jù)倉庫解決方案。實施EMCGreenplum解決方案之后，中信銀行信用卡中心實現(xiàn)了近似實時的商業(yè)智能（BI）和秒級營銷，運營效率得到全面提升。（1）商業(yè)智能和秒級營銷以中信銀行信用卡中心跟漢拿山烤肉的聯(lián)合促進活動為例，在傳統(tǒng)營銷模式下，銀行會向城市中所有客戶進行一次批量宣傳，然后商戶苦等客戶自行前來。但在實時BI的支持下，中信銀行信用卡中心選取漢拿山附近商戶消費的客戶，在第一時間通知客戶此項優(yōu)惠。例如，客戶在來福士購物中心消費一筆，立即接收到一條短信：您剛消費了108元，如您再消費一筆超過91元，即可在福士購物中心5層“漢拿山烤肉”享5折優(yōu)惠1次。看完短信，客戶剛剛還在猶豫是否要買的一雙新鞋，立即下決心刷卡付款，上5樓犒賞自己。整個過程一氣呵成，在客戶最需要、最接近買單時刻奉上最給力的優(yōu)惠，不容遲疑。整個活動客戶相應踴躍，大幅提升了客戶對中信信用卡的業(yè)務(wù)、技術(shù)領(lǐng)先性的認可，取得了較好的市場反應和客戶口碑。Greenplum數(shù)據(jù)倉庫解決方案為中信銀行信用卡中心提供了統(tǒng)一的客戶視圖，借助客戶統(tǒng)一視圖，中信銀行信用卡中心可以更清楚地了解其客戶價值體系，能夠為客戶提供更有針對性和相關(guān)的營銷活動?；跀?shù)據(jù)倉庫，中信銀行信用卡中心現(xiàn)在可以從交易、服務(wù)、風險、權(quán)益等多個層面分析數(shù)據(jù)。通過提供全面的客戶數(shù)據(jù)，營銷團隊可以對客戶按照低、中、高價值來進行分類，根據(jù)銀行整體經(jīng)營策略積極地提供相應的個性化服務(wù)。2011年，中信銀行信用卡中心通過其數(shù)據(jù)庫營銷平臺進行了1286個宣傳活動，每個營銷活動配置平均時間從2周縮短到2-3天。并且市場活動中答應客戶在刷滿一定金額或次數(shù)后送給他們的禮品，可以在客戶剛好滿足條件的那次刷卡后馬上獲得，實現(xiàn)了秒級營銷，而不必像之前那樣等待好幾個工作日。2011年的前三個季度，中信銀行信用卡中心交易量增加65%，比股份制商業(yè)銀行的平均水平高14%，比我國所有銀行的平均值高4%。傳統(tǒng)的BI系統(tǒng)性能得到大幅提高，現(xiàn)在中信銀行信用卡中心已經(jīng)可以結(jié)合實時、歷史數(shù)據(jù)進行全局分析，其足以影響整個業(yè)務(wù)。例如，風險管理部門可以按賬單日調(diào)整持卡人的信用額度。以前的信用額度調(diào)整只能在每月或每季度的基礎(chǔ)上進行，而通過使用Greenplum數(shù)據(jù)庫解決方案中提供的數(shù)據(jù)，風險管理部門現(xiàn)在可以每天評估客戶的行為，并決定對客戶的信用額度在同一天進行調(diào)整。使用從Greenplum數(shù)據(jù)庫解決方案提取的數(shù)據(jù)，中信銀行信用卡中心迄今已為客戶進行了4000萬次的信用額度調(diào)整。中信卡中心催收管理團隊使用了基于數(shù)據(jù)倉庫的FICOTRIAD系統(tǒng)后，信用卡不良貸款（NPL）比率同比減少了0.76%。（2）整合資源、提升產(chǎn)能中信銀行信用卡中心電話銷售中心將所有外呼營銷歷史整合到數(shù)據(jù)倉庫，通過對大量歷史數(shù)據(jù)分析后調(diào)整客戶提取和營銷策略，在上線后的第一個月便實現(xiàn)單位工時創(chuàng)收提升33%、筆均貸款額提升18%，目前銀行正在開發(fā)針對每個產(chǎn)品的營銷響應模型，以進一步提升產(chǎn)能。由于所有客戶信息現(xiàn)在均可以通過分中心CRM（客戶關(guān)系管理）系統(tǒng)的專用PAD移動設(shè)備實時獲取和使用。分中心的營銷人員除了單純的發(fā)卡工作外，還參與到客戶服務(wù)、風險管理、增值產(chǎn)品/消費金融產(chǎn)品營銷等工作，分中心團隊正在由單純的發(fā)卡團隊變?yōu)橐恢娪辛Φ目蛻艚?jīng)理團隊。這在中信銀行內(nèi)部稱之為“客戶經(jīng)理制”轉(zhuǎn)型。中信銀行信用卡中心內(nèi)部80%以上業(yè)務(wù)分析用戶依賴的Cognos系統(tǒng)與數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)集成后，整體性能顯著提高。Cognos系統(tǒng)模型刷新效率提升50%。同時因為Cognos系統(tǒng)可以分析更廣范圍的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，更多用戶都來使用系統(tǒng)，銀行業(yè)務(wù)人員2011年內(nèi)日訪問量增加了40%。高級數(shù)據(jù)挖掘分析師的工作效率得到了極大的提高，之前需要自己在分析工具清洗、轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)然后再建立模型，通常需要至少3個多月的時間，現(xiàn)在一個中等規(guī)模的模型通常只需要1個月即可完成，并且現(xiàn)在可以通過便捷的工具來生成、管理模型，可以讓更多的用戶參與到該工作中來。3、Greenplum：省錢的先進技術(shù)中信銀行信用卡中心實施Greenplum方案，是我國股份制商業(yè)銀行信用卡中心中的第一個企業(yè)級的數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)，也是我國首個第三代技術(shù)的銀行數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)。Greenplum解決方案的一個核心的、獨特的功能是，它采用了“無共享”的開放平臺的MPP架構(gòu)，此架構(gòu)是為BI和海量數(shù)據(jù)分析處理而設(shè)計。目前，最普遍的關(guān)系數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)（如Oracle或MicrosoftSQLServer），都是利用“共享磁盤”架構(gòu)來實現(xiàn)數(shù)據(jù)處理，會犧牲單個查詢性能和并行性能。而使用Greenplum數(shù)據(jù)庫提供的MPP架構(gòu)，數(shù)據(jù)在多個服務(wù)器區(qū)段間會自動分區(qū)，而各分區(qū)擁有并管理整體數(shù)據(jù)的不同部分；所有的通信是通過網(wǎng)絡(luò)互連完成，沒有磁盤級共享或連接，使其成為一個“無共享”架構(gòu)。Greenplum數(shù)據(jù)庫提供的MPP架構(gòu)為磁盤的每一個環(huán)節(jié)提供了一個專門的、獨立的高帶寬通道，段上的服務(wù)器可以以一個完全并行的方式處理每個查詢，并根據(jù)查詢計劃在段之間有效地移動數(shù)據(jù)。因此，相比普通的數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)，該系統(tǒng)提供了更高的可擴展性。圖表SEQ圖表\*ARABIC5：中信銀行信用卡中心數(shù)據(jù)倉庫邏輯架構(gòu)資料來源：銀聯(lián)信整理中信銀行信用卡中心通過概念證明（POC）比較了多個數(shù)據(jù)倉庫解決方案的可行性和成本效益。POC結(jié)果證實，與其它產(chǎn)品相比，Greenplum解決方案可以給中信銀行信用卡中心提供最高級別的性能。同時，該解決方案與銀行所使用的硬件、應用程序和數(shù)據(jù)源實現(xiàn)了有效集成。基于Greenplum解決方案提供的水平擴展功能，中信銀行信用卡中心可以在需要的時候比較容易地添加模塊化設(shè)備集群，以確?，F(xiàn)有資源的優(yōu)化，從而降低初始成本支出。據(jù)估算，Greenplum解決方案使中信銀行信用卡中心在初始成本支出方面節(jié)省了上千萬元。此外，Greenplum解決方案通過把數(shù)據(jù)集中在一個統(tǒng)一的平臺，極大地減少了系統(tǒng)維護的工作量。以前中信銀行信用卡中心使用數(shù)據(jù)集市的方案，而不是完整的數(shù)據(jù)倉庫解決方案，需要兩名工作人員來維護該系統(tǒng)?，F(xiàn)在通過使用新的Greenplum解決方案，只需要一個工作人員花他一半的時間來維護系統(tǒng)。基于Greenplum解決方案在系統(tǒng)維護的便捷簡單，中信銀行信用卡中心每年減少了大約500萬元的數(shù)據(jù)庫維護成本，有助于減少解決方案的總擁有成本。（三）小微金融——阿里小貸經(jīng)營模式分析在阿里金融模式發(fā)展初期，阿里巴巴曾提出實現(xiàn)長期可持續(xù)發(fā)展必須解決的三個問題，首先如何真實了解客戶及其盈利模式；其次是貸款風險的控制能力；第三是如何盡快實現(xiàn)規(guī)模效應降低成本。實際上，這也是其他小貸公司以及商業(yè)銀行在小微金融領(lǐng)域難以解決的問題。面對這三個問題，阿里做出了比較樂觀的判斷。在全國超過4000萬小微企業(yè)中，至少三分之一已經(jīng)開始利用網(wǎng)絡(luò)進行經(jīng)營，這給阿里小貸的規(guī)?；\作奠定良好基礎(chǔ)。借助阿里云計算的大規(guī)模數(shù)據(jù)處理能力，小貸業(yè)務(wù)的先期投入大幅減少，同時為流水化運作提供了有力支撐。經(jīng)過多年的積累，阿里已經(jīng)建立起龐大的信用數(shù)據(jù)庫，通過引入先進的風控技術(shù)，結(jié)合自身對國內(nèi)小微企業(yè)特質(zhì)的理解，阿里自主研發(fā)出一套風險決策系統(tǒng)。借助穩(wěn)定的交易平臺和互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，阿里打造出真正信貸工廠，貸款的批量化生產(chǎn)得以實現(xiàn)?？梢钥闯觯髷?shù)據(jù)的應用和風險管理體系是阿里小貸成功的關(guān)鍵。1、淘寶數(shù)據(jù)來源早在2008年，阿里巴巴公司的“大淘寶戰(zhàn)略”伴隨著阿里媽媽并入淘寶網(wǎng)而正式啟動，包括了被喻為電子商務(wù)“水、電、媒”的支付、信用和物流環(huán)節(jié)，也將線上線下、紙媒電視等多種與消費者接觸的渠道囊括在內(nèi)?！按筇詫殹辈粌H將以這種方式為越來越多不同規(guī)模層次的淘寶賣家提供從營銷推廣到銷售配送的多種選擇和整體方案，也將打通這些傳統(tǒng)行業(yè)中固有的價值傳遞鏈條，實現(xiàn)參與各方價值的最大化。同時，淘寶這個單純的交易平臺也將在無形中升級為承載整個“生態(tài)圈”的基礎(chǔ)服務(wù)提供商。而這一切的基礎(chǔ)，就是大數(shù)據(jù)：在成為開放平臺與服務(wù)提供商，面向全球開放數(shù)據(jù)、打造全新盈利模式的過程當中，淘寶利用大數(shù)據(jù)改變了電商的運作模式，并充分利用自身平臺的這些海量數(shù)據(jù)構(gòu)建起一個大數(shù)據(jù)王國。圖表SEQ表格\*ARABIC1：淘寶網(wǎng)的數(shù)據(jù)產(chǎn)生來源來自淘寶外部的引導性數(shù)據(jù)廣告點擊頁面、視頻、彈窗等搜索引擎百度、谷歌、搜搜等SNS推薦人人網(wǎng)、新浪微博等關(guān)聯(lián)軟件操作美麗說、蘑菇街等來自淘寶網(wǎng)站內(nèi)部的數(shù)據(jù)內(nèi)部搜索淘寶網(wǎng)、淘寶商城等搜索框站內(nèi)廣告直通車、淘寶客、鉆石展位品牌廣告等站內(nèi)SNS淘資訊、淘江湖、幫派、淘心得、社區(qū)、打聽、嗨淘、淘女郎、海報等淘寶頁面首頁、產(chǎn)品類目、垂直頻道、店鋪首頁、產(chǎn)品頁面等會員及用戶我的淘寶、會員中心、收藏夾等購買與交易購物車、確認收貨、支付、購買成功、交易評價、投訴與建議、退換貨等即時通訊工具阿里旺旺后臺管理數(shù)據(jù)淘寶網(wǎng)站后臺管理、賣家后臺操作等來自直接訪問的數(shù)據(jù)網(wǎng)址收入、軟件操作、瀏覽器收藏等資料來源：銀聯(lián)信整理通過對這些數(shù)據(jù)的存儲、運算、管理以及分析，除了用以優(yōu)化自身的界面、服務(wù)、管理和產(chǎn)品之外，淘寶還可以對外提供至少三類具備極大商業(yè)價值的數(shù)據(jù)與信息。第一類是針對消費者，方便其購物與消費的數(shù)據(jù)信息，包括各類商品及店鋪信息、促銷信息等；第二類是針對店鋪以及賣方，可有效提升其店鋪管理及商品銷售效果的數(shù)據(jù)信息，包括消費者的消費行為、網(wǎng)絡(luò)使用行為、媒體接觸及使用行為，市場發(fā)展及行業(yè)競爭數(shù)據(jù)與信息等；第三類是可以提供給社會及第三方機構(gòu)幫助其了解電商企業(yè)以及淘寶相關(guān)的數(shù)據(jù)集信息，包括銷售數(shù)據(jù)、購買數(shù)據(jù)、交易數(shù)據(jù)、消費者行為數(shù)據(jù)等。2、阿里數(shù)據(jù)體系（1）阿里數(shù)據(jù)閉環(huán)一——數(shù)據(jù)-信用對于海量的碎片數(shù)據(jù)如何運用的問題，阿里小貸給出了一個很好的示范。在過去，因為無法采信足夠的數(shù)據(jù)，在企業(yè)貸款時銀行要求提供房產(chǎn)、購車證明，用資產(chǎn)做抵押。但現(xiàn)在，基于采集到的海量企業(yè)數(shù)據(jù)，阿里小貸可以借助技術(shù)手段，把碎片化的信息還原成對企業(yè)的信用認識。比如某個小企業(yè)有一個小工廠，用電量一直在持續(xù)的攀升，可以認為他業(yè)務(wù)很好，信譽就可以調(diào)高。銀行依然用的是上門調(diào)研的方式，人力、時間成本太高，并且也不可能長期跟蹤。有時候碎片數(shù)據(jù)可以反映全局，而這種數(shù)據(jù)在模型中的權(quán)重就會比較高。事實上，阿里內(nèi)部對數(shù)據(jù)的運用不僅僅體現(xiàn)在商業(yè)產(chǎn)品上，數(shù)據(jù)也在大大縮短、簡化內(nèi)部的業(yè)務(wù)流程。不要將數(shù)據(jù)的價值局限于“變現(xiàn)”，數(shù)據(jù)最終的指向是積累的信用，包括個人信用也包括企業(yè)信用。所做的一切都是在為這個目標服務(wù)，首先將數(shù)據(jù)變成信用，良好的信用又可以取得貸款、獲得更好的服務(wù)，增加客戶的財富，這是一個良性循環(huán)，也就是數(shù)據(jù)價值的“閉環(huán)”。而未來支付寶對個人最根本的綁定，可能是在個人信用方面——消費者的信用歷史。在未來，很有可能有一天銀行要對某個人發(fā)放貸款的時候，需要支付寶出具這個人的信用證明。事實上支付寶也可以專門就此開發(fā)一個個人信用軟件，它可以給一個人的信用顯示分數(shù)。信用分數(shù)好的人將很樂意在自己的微博、微信上顯示這一指標。它將幫助具有相同信用指數(shù)的人認識自己。相反，當你看到一個支付寶信用指數(shù)極低或者不高的人時，你甚至不愿意與之交朋友——如果這最終成為事實，那么毫不夸張地說，所有姑娘或者小伙在找對象的時候必須審查的一項，將是支付寶信用指數(shù)。這不是危言聳聽，2013年3月12日，支付寶已經(jīng)推出了基于個人信用記錄的“信用支付”。（2）阿里數(shù)據(jù)閉環(huán)二——線上-線下B2B電商平臺目前發(fā)展為三代：第一代以信息撮合機制為主，通過互聯(lián)網(wǎng)特性有效的匯聚買賣雙方信息；第二代以在線交易為主，信息展現(xiàn)模式、在線交易工具、配套服務(wù)產(chǎn)品的發(fā)展使得各平臺都在想方設(shè)法解決在線交易問題；第三代即資源集聚為主，所謂資源集聚正是突出兩個核心要素：數(shù)據(jù)穿針引線，服務(wù)本質(zhì)所需。大數(shù)據(jù)給予平臺服務(wù)提供了信息支持，而服務(wù)落地也有利于有效數(shù)據(jù)不斷被采集，形成數(shù)據(jù)循環(huán)，即“雪球效應”?？梢哉f大數(shù)據(jù)不是電商平臺的某一個產(chǎn)品組成或業(yè)務(wù)領(lǐng)域，而是整個電商未來發(fā)展的基礎(chǔ)資源與優(yōu)勢體現(xiàn)，目前很多企業(yè)都在嘗試大數(shù)據(jù)的開發(fā)與應用，針對B2B綜合電子商務(wù)平臺的實施方案，即“生命樹”體系。圖表SEQ圖表\*ARABIC6：阿里金融大數(shù)據(jù)體系資料來源：銀聯(lián)信整理從數(shù)據(jù)采集來源上講，傳統(tǒng)互聯(lián)網(wǎng)思維模式是極力將用戶搬到線上，通過線上行為獲取用戶的相關(guān)信息及操作軌跡。過去因為技術(shù)、方法、行業(yè)特性所限，互聯(lián)網(wǎng)通過線上所吸納的海量數(shù)據(jù)的確給電商企業(yè)帶來了短期的處理空間，而直接從線下模式獲取數(shù)據(jù)來源的成本及模式尚不成熟。但市場最大的數(shù)據(jù)源永遠都是在線下，電子商務(wù)的本質(zhì)是通過電子化手段來服務(wù)傳統(tǒng)商務(wù)流程，幫助其降低成本提升效率。所以要直接建立起線下數(shù)據(jù)的采集接口渠道，而不再僅僅依靠純線上數(shù)據(jù)作為來源是一個關(guān)鍵環(huán)節(jié)。同時，線上線下數(shù)據(jù)采集匯聚到數(shù)據(jù)中心，產(chǎn)生的分析型數(shù)據(jù)將會反哺線上，帶來更精準的使用價值?；ヂ?lián)網(wǎng)電商平臺的產(chǎn)品展現(xiàn)仍舊是電子化特性，但數(shù)據(jù)來源的落地化將是巨大促進。京東的“亞洲一號”、阿里的菜鳥、慧聰?shù)碾娖鞒?、中國網(wǎng)庫的電商谷等已在實施的落地戰(zhàn)略，其背后所隱藏的目的之一也在于此。舉例說明，比如某B類企業(yè)習慣在電商平臺上尋找合適的采購資源，電商平臺的確滿足企業(yè)的信息獲取需求，但由于合同、發(fā)票、信用等環(huán)節(jié)的制約，一般很少有企業(yè)會直接通過平臺在線付款，尤其是大額款項，那么這一筆交易的發(fā)生僅利用線上平臺很難判別。企業(yè)實際交易發(fā)生時所牽扯到的銀行或第三方支付、物流配送等環(huán)節(jié)是實實在在獲取到這些信息的。假如電商與順豐戰(zhàn)略合作，建立數(shù)據(jù)庫接口，那么某企業(yè)在順豐發(fā)生的某筆物流交易的貨物屬性、目的地、數(shù)量等數(shù)據(jù)標簽，與線上該企業(yè)的頁面瀏覽、點擊軌跡等分析匹配，即可得到這筆交易的真實數(shù)據(jù)。不用平臺的在線支付，也可知道企業(yè)實際發(fā)生的真實交易數(shù)據(jù)甚至更多內(nèi)容，這就是線上與線下數(shù)據(jù)結(jié)合的魅力所在。當然除了物流，在金融、支付、認證、軟件等方面獲取的信息將充實該企業(yè)的數(shù)據(jù)模型，得到更加精準的數(shù)據(jù)，也有助于通過實際發(fā)生的線下交易趨勢來調(diào)整線上產(chǎn)品，達到無縫對接。3、大數(shù)據(jù)的應用（1）業(yè)務(wù)流程分析長期以來，銀行對小微企業(yè)真實經(jīng)營狀況的了解弱于抵押物的評估，原因在于銀行沒有更好的信貸技術(shù)。在阿里小貸業(yè)務(wù)中，數(shù)據(jù)是貫穿始終的核心要素。依托穩(wěn)定的交易平臺，支付寶沉淀了龐大的后臺數(shù)據(jù)，可以為信貸業(yè)務(wù)提供強大支持。阿里不但掌握網(wǎng)商的資金流動數(shù)據(jù)，還了解它們的整個運營細節(jié)，包括企業(yè)訂單數(shù)量、銷售增長、倉儲周轉(zhuǎn)，以及投訴情況等數(shù)據(jù)信息，這讓阿里比任何一個金融機構(gòu)更了解小微企業(yè)客戶。圖表SEQ圖表\*ARABIC7：阿里金融數(shù)據(jù)應用流程圖資料來源：銀聯(lián)信整理①經(jīng)營情況分析客戶評級采用360度調(diào)查模式，這是阿里金融最核心的技術(shù)。通過小微企業(yè)主在阿里巴巴平臺上的行為表現(xiàn)，對其歷史交易流水進行分析和定量，反映其真實信用狀況。隨后，評級系統(tǒng)會分析小微企業(yè)主的阿里巴巴平臺認證與注冊信息、留下的痕跡、貿(mào)易平臺表現(xiàn)，如登錄管理、廣告投放、社區(qū)行為等。接下來，還要進行客戶交互行為分析，如顧客的收藏、反饋、評價情況等。所有信息最終都會進入數(shù)據(jù)庫進行定量，并將數(shù)值輸入網(wǎng)絡(luò)行為評分模型，從而對小微客戶進行評級。②客戶主體評價除分析交易數(shù)據(jù)外，阿里引進心理測試系統(tǒng)，對小企業(yè)主人品進行分析，判讀其性格特質(zhì)，并將得到的結(jié)果進行定量，通過模型測評小企業(yè)主對假設(shè)情景的掩飾程度和撒謊程度。除此之外，客戶評級還采用外部信息抓取技術(shù)，將客戶在外部互聯(lián)網(wǎng)上留下的數(shù)據(jù)痕跡和身份信息過濾出來，同時結(jié)合客戶軟信息、上下游評價等，再將行業(yè)與政策數(shù)據(jù)作為調(diào)整因素，從而完成對小微企業(yè)客戶的全方位綜合評價。③貸后風險監(jiān)測一筆貸款發(fā)放之前，阿里可以通過客戶的信用和資金流轉(zhuǎn)記錄確定其信用水平，發(fā)放之后，又可以通過支付寶等渠道監(jiān)控其現(xiàn)金流，是否出現(xiàn)與貸款目的不符的資金運用一目了然，企業(yè)每筆交易的收益也盡收眼底。強大的數(shù)據(jù)后臺讓阿里對企業(yè)的真實財務(wù)數(shù)據(jù)了如指掌；另一方面，商戶通過支付寶進行交易，一旦出現(xiàn)違約風險，阿里可以通過支付寶隨時掐住商戶的現(xiàn)金流，保障貸款的安全性。（2）風險管理分析通過評級系統(tǒng)對小微企業(yè)進行分層，篩選出符合條件的貸款對象，完成貸前調(diào)查流水線作業(yè)后，貸款進入審批程序，確定額度和利率，并由財務(wù)部門放款。貸款隨即進入系統(tǒng)實時監(jiān)控狀態(tài)，整個過程中，阿里獨特的風控系統(tǒng)都在發(fā)揮作用。①全流程防控機制阿里小貸建立了多層次風險預警和管理體系，實現(xiàn)了貸款前、中、后三個環(huán)節(jié)的緊密結(jié)合，利用數(shù)據(jù)采集和模型分析等手段，根據(jù)客戶積累的信用及行為數(shù)據(jù)，對企業(yè)的還款能力及還款意愿進行評估。同時結(jié)合貸后監(jiān)控和網(wǎng)絡(luò)店鋪（賬號）關(guān)停機制，提高了客戶違約成本，可以有效地控制貸款風險。圖表SEQ圖表\*ARABIC8：阿里小貸風險管理體系資料來源：銀聯(lián)信整理②貸款調(diào)查通過阿里巴巴B2B、淘寶、支付寶等電子商務(wù)平臺的無縫連接，客戶積累的信用數(shù)據(jù)及行為數(shù)據(jù)都被引入網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)模型和在線視頻資信調(diào)查模式，通過交叉檢驗技術(shù)輔以第三方驗證確認客戶信息的真實性，將客戶在電子商務(wù)網(wǎng)絡(luò)平臺上的行為數(shù)據(jù)映射為企業(yè)和個人的信用評價。在阿里構(gòu)建的小微金融生態(tài)系統(tǒng)中，基于社交概念的風險控制系統(tǒng)“人際爬蟲”正在發(fā)揮功效。通過對某個人行為數(shù)據(jù)的海量計算和分析追蹤，將其核心人際關(guān)系網(wǎng)絡(luò)圖譜展示出來，并由系統(tǒng)給出基于模型的綜合評級結(jié)果?！叭穗H爬蟲”構(gòu)建了一個龐大的網(wǎng)絡(luò)“熟人社會”，通過逐條規(guī)則的設(shè)立及其相互關(guān)聯(lián)性的分析得到相應的評判數(shù)值，再將數(shù)值輸入模型組合進行計算，得到的結(jié)論與評級系統(tǒng)進行交叉驗證，構(gòu)成風險控制的“雙保險”。③貸后監(jiān)測一筆貸款放款后，阿里的計算機系統(tǒng)24小時監(jiān)控小微企業(yè)貸款使用是否發(fā)生偏離，如果貸款真正投入到生產(chǎn)經(jīng)營中去，其店鋪流量會變化，平臺廣告投放可能增加，營業(yè)額一定上漲，利潤將增加。如果評估結(jié)果變差，阿里將提前預警并收貸。阿里小貸的貸后監(jiān)測環(huán)節(jié)已十分智能。整個風控體系中嵌入了幾千條規(guī)則在運行，相當于給每位客戶裝一個聽診器，預警信息會從系統(tǒng)直接彈出，一旦亮紅燈必須處理，有些是亮黃燈則繼續(xù)累加，到一定程度后再收貸，系統(tǒng)會通過客戶表現(xiàn)來決定貸款額度的增減。在互聯(lián)網(wǎng)上，風險行為升級與傳播非常迅速，阿里特別注意風險的擴散與滲透。通過分析企業(yè)之間的相互關(guān)系，當一家企業(yè)出現(xiàn)風險時，其周邊相關(guān)企業(yè)變量會被系統(tǒng)自動更改或加以屏蔽，相反，好企業(yè)同樣可以被發(fā)掘出來進行重點營銷。阿里的監(jiān)控屏幕上會實時顯示小額貸款投放的企業(yè)總數(shù)、申請數(shù)、滿足數(shù)與滿足率等風控指標，甚至可以調(diào)出每個市、縣的數(shù)據(jù)。（3）阿里信貸工廠小企業(yè)貸款，特別是500萬以下的小微企業(yè)貸款對銀行缺少吸引力，很大原因是成本無法覆蓋。利用互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，阿里正在打造一條信貸流水線，建成真正的信貸工廠，實現(xiàn)貸款的批量化生產(chǎn)。圖表SEQ圖表\*ARABIC9：阿里小貸業(yè)務(wù)流程圖資料來源：銀聯(lián)信整理在阿里的業(yè)務(wù)系統(tǒng)中，可以看到生產(chǎn)線上每個環(huán)節(jié)客戶的滯留情況、風險狀況，以及推進速度。通過模擬工業(yè)化作業(yè)流程，實施各模塊專業(yè)控制手段。一般來說，銀行每位客戶經(jīng)理能夠管理100家小微企業(yè)已經(jīng)是極限，阿里力爭實現(xiàn)每人管理1000家以上。將申貸和審貸流程盡量簡化，從客戶申請貸款到貸前調(diào)查、審核、發(fā)放和還款采用全流程網(wǎng)絡(luò)化、無紙化操作。例如淘寶商戶，憑著訂單，按照流程進行簡單操作即可獲取貸款，整個過程最短只需3分鐘。視頻調(diào)查是阿里的核心技術(shù)之一。在工作平臺上，上百位信貸調(diào)查員通過互聯(lián)網(wǎng)，與小微企業(yè)客戶進行面對面交流。利用這種技術(shù)，信貸員足不出戶，就可以幫助小微企業(yè)主們恢復或重新編制財務(wù)報表，要求他們在線提供個人銀行流水、水電費單等。通過在線調(diào)查方式來判斷企業(yè)的財務(wù)狀況與運營能力，大大提升了信貸員的工作效率。在信貸產(chǎn)品創(chuàng)新方面，阿里開發(fā)了貸款團購，通過系統(tǒng)篩選出符合條件的小微客戶，在規(guī)定時間內(nèi)同時發(fā)起貸款，利率更優(yōu)惠，運作成本也更低。（四）商業(yè)銀行大數(shù)據(jù)應用存在的問題相比于阿里大數(shù)據(jù)已經(jīng)形成了一套較為科學而完善的體系，銀行對于大數(shù)據(jù)的處理仍然處于較為基礎(chǔ)的層面，同時，目前銀行在處理大數(shù)據(jù)的時候仍然面臨了以下幾個待解的難題。1、無法對接客戶需求銀行目前在大數(shù)據(jù)時代面臨一個很尷尬的局面，就是不知道客戶的真實想法。國內(nèi)傳統(tǒng)銀行有一套完整的數(shù)據(jù)倉庫或者BI架構(gòu)做數(shù)據(jù)分析，把內(nèi)部企業(yè)數(shù)據(jù)進行整合之后，把數(shù)據(jù)裝到數(shù)據(jù)倉庫里，基于這些數(shù)據(jù)來建設(shè)滿足銀行各種管理需要的應用。但是，隨著最近幾年這種傳統(tǒng)技術(shù)面臨諸多問題，很多問題到了很難解決的地步?？偨Y(jié)下來有幾方面，首先是龐大的數(shù)據(jù)量。世界上任何銀行都無法跟我國的銀行比數(shù)據(jù)量和交易量，包括客戶數(shù)、賬戶數(shù)、交易次數(shù)都是絕無僅有的。數(shù)據(jù)的快速增長，導致了數(shù)據(jù)加工成本高，銀行的設(shè)備要不停更新?lián)Q代。很多大銀行可能有上百個系統(tǒng)，而且數(shù)據(jù)種類龐多，隨著銀行流程改造，越來越多非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)要納入管理和分析。隨著互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的發(fā)展，客戶的行為數(shù)據(jù)以及物聯(lián)網(wǎng)里傳感器產(chǎn)生的數(shù)據(jù)都會成為分析的對象，這就導致傳統(tǒng)架構(gòu)無法滿足新的數(shù)據(jù)形式。與此同時，新的經(jīng)濟形勢下要求銀行對很多業(yè)務(wù)需求作出更快的響應，也需要更高的時效性。而傳統(tǒng)技術(shù)是批量處理的方式，無法滿足高時效性要求，并且數(shù)據(jù)分析結(jié)果在傳統(tǒng)模式下不能融合到業(yè)務(wù)流程里。最嚴重的還是業(yè)務(wù)層面的問題，銀行長期以來是封閉的系統(tǒng)，銀行不了解客戶的真實需求。傳統(tǒng)銀行是為客戶提供服務(wù)，客戶的參與度非常低。以往銀行的分析系統(tǒng)都是基于對內(nèi)部數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)進行分析，而對真正的客戶行為數(shù)據(jù)在銀行里是沒有的。2、存在嚴重數(shù)據(jù)短板以銀行零售業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)型的例子來看，銀行有產(chǎn)品開發(fā)部門，并建立了很完善的數(shù)據(jù)倉庫和商業(yè)智能系統(tǒng)。在傳統(tǒng)數(shù)據(jù)倉庫分析模式下，銀行把內(nèi)部數(shù)據(jù)進行整合之后，傳給數(shù)據(jù)倉庫，進行傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析，找出有商機的目標客戶群，根據(jù)金融產(chǎn)品匹配用戶，最后通過各種渠道進行營銷，一直到現(xiàn)在銀行都在做主動營銷。但這種營銷模式的問題在于，銀行是從主觀上認為客戶應該會喜歡什么樣的金融產(chǎn)品，而并非客戶的真實偏好，這導致主動銷售的成功率非常低，而且會因為銀行的主動銷售造成很多產(chǎn)品理解上的糾紛。可見，在互聯(lián)網(wǎng)時代，銀行正在“生產(chǎn)”著龐大的數(shù)據(jù)，且越積越多，這些內(nèi)部數(shù)據(jù)量巨大而復雜，傳統(tǒng)的設(shè)備與數(shù)據(jù)分析軟件已無法滿足新的數(shù)據(jù)形式。在這樣的背景之下，銀行仍用著傳統(tǒng)的營銷方式推銷金融產(chǎn)品，沒有精準的數(shù)據(jù)營銷，沒有合適的產(chǎn)品，大大降低了成交量。隨著銀行自身數(shù)據(jù)的增多，大數(shù)據(jù)有利于其優(yōu)化資源，這些問題恰好可以通過大數(shù)據(jù)提供很好的解決方案。從表象來看，數(shù)據(jù)來源變了，以往分析基礎(chǔ)都是企業(yè)內(nèi)部的數(shù)據(jù)，經(jīng)營活動或者管理活動過程中產(chǎn)生的數(shù)據(jù)。但是未來，互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)時代的機器數(shù)據(jù)，傳感器產(chǎn)生的機器數(shù)據(jù)已成為主要的分析對象。因此，在互聯(lián)網(wǎng)時代進行數(shù)據(jù)分析的時候，除了銀行的內(nèi)部數(shù)據(jù)以外，還需要納入互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)，互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)記錄了銀行客戶的痕跡和行為，可以從中分析出客戶的風險喜好、投資偏好、個性特征等，從中分析出客戶可能會喜歡什么樣的產(chǎn)品，并為客戶量身定制產(chǎn)品開發(fā)，這樣的產(chǎn)品才是客戶真正需要的。最大的不同在于，一個是銀行認為客戶需要什么，另一個是真正基于客戶想要什么分析出來的結(jié)果。這樣的零售業(yè)務(wù)創(chuàng)新轉(zhuǎn)型未來可能會越來越多地出現(xiàn)。3、深陷大數(shù)據(jù)爭奪戰(zhàn)如果想盡快實現(xiàn)轉(zhuǎn)型，銀行勢必要跟一些互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)在客戶數(shù)據(jù)方面進行合作。大數(shù)據(jù)時代銀行要創(chuàng)新轉(zhuǎn)型，最容易做的可能是在客戶服務(wù)和主動營銷方面。在這方面銀行面臨一個問題，銀行的客戶數(shù)據(jù)只是客戶的基本信息、持有金融產(chǎn)品的信息以及客戶的交易信息三個方面的數(shù)據(jù)。而銀行卻缺少最重要的信息，就是客戶的行為數(shù)據(jù)，但客戶的行為數(shù)據(jù)和客戶喜好、客戶習慣等數(shù)據(jù)卻掌握在互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)手中。與此形成鮮明對比的是，阿里巴巴等IT企業(yè)，正是依靠手中掌握的客戶行為數(shù)據(jù)，悄然布局金融業(yè)。在阿里巴巴的倒逼之下，相關(guān)銀行正尋求突圍。目前銀行突圍的路徑主要有兩個，第一種方式是采取跟電商或者互聯(lián)網(wǎng)賬戶系統(tǒng)進行合作，以借助外力來補缺數(shù)據(jù)短板。如果銀行跟一家電商合作的話，銀行可以在網(wǎng)銀上，通過自己的渠道幫電商做推廣。電商也可以更好地把銀行的服務(wù)納入到電商的商務(wù)環(huán)節(jié)里，這是互補的。在這方面，股份制銀行走在最前面的，比國有大行領(lǐng)先。我國目前有兩個大的賬號系統(tǒng)，一個是新浪，一個是騰訊，價值不可估量。阿里2013年投資入駐新浪微博就是基于此類考量。如果銀行真正要進行用戶行為分析，真正基于客戶進行轉(zhuǎn)型，最終還是要選擇跟這些企業(yè)合作。銀行客戶服務(wù)模式要轉(zhuǎn)型，必須要有客戶的行為數(shù)據(jù)，必須要真正了解客戶的真實需求。另一種方式是，有些銀行通過自己進入電商領(lǐng)域，以積累客戶的行為數(shù)據(jù)。至此，傳統(tǒng)銀行業(yè)未來的業(yè)務(wù)會分成兩種模式：線上和線下，線上延伸到互聯(lián)網(wǎng)，線下就是智能柜臺。比如建設(shè)銀行在2012年6月28日推出了名為“善融商務(wù)”的網(wǎng)上商城。這對于建行來說這是一項極不同尋常的戰(zhàn)略決策，凸顯出我國銀行業(yè)的兩種新情況：首先，在政府過度保護之下的我國銀行業(yè)，突然發(fā)現(xiàn)自己處于一個競爭激烈的環(huán)境之中。其次，圍繞“大數(shù)據(jù)”控制權(quán)的爭奪戰(zhàn)正在我國升溫，銀行希望盡可能多地收集客戶信息。值得注意的是，在此之前，建行與阿里巴巴有過四年的“甜蜜期”。在建行支持下，阿里巴巴在2007年推出一個專注于小微企業(yè)的貸款計劃——“阿里貸”。阿里巴巴擁有大量用戶信息，并匯集了他們詳細的信用記錄，而建行坐擁巨額資金，希望貸款給無信用歷史的小企業(yè)。2011年，雙方合作到期后，沒有續(xù)約。但卻推動了建行電商業(yè)務(wù)的起步和發(fā)展。三、大數(shù)據(jù)時代銀行的機遇和挑戰(zhàn)大數(shù)據(jù)時代，互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)意圖在金融領(lǐng)域分得一杯羹，憑借客戶和流量資源，逐步向支付、融資等業(yè)務(wù)滲透，確實對銀行造成了一定影響。但與此同時，大數(shù)據(jù)的高速發(fā)展，使銀行業(yè)的客戶數(shù)據(jù)、交易數(shù)據(jù)、管理數(shù)據(jù)等均呈現(xiàn)爆炸式增長。海量數(shù)據(jù)席卷而來，海量機遇也隨之而來，為銀行業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)型和產(chǎn)品創(chuàng)新創(chuàng)造了條件，銀行業(yè)服務(wù)及管理模式都將發(fā)生根本性改變。（一）大數(shù)據(jù)給銀行帶來的影響和機遇1、大數(shù)據(jù)提供了全新的溝通渠道和營銷手段一方面，社交媒體的興起給銀行提供了全新的與客戶接觸的渠道。已經(jīng)有多家銀行開通了官方微博，通過建立社會化的形象，拉近與客戶之間的距離，利用社交媒體的力量，往往能夠取得意想不到的效果。光大銀行在2011年4月份通過其官方微博發(fā)起了“95595酒窩哦酒窩——光大電子銀行酒窩傳遞活動”，向網(wǎng)民征集酒窩照片，并由參與者向好友進行傳遞，征集的照片會組成一個笑容墻展示，一個月的時間里有超過740000人參與了活動，使得光大銀行的客服電話號碼一夜走紅。另一方面，通過打通銀行內(nèi)部數(shù)據(jù)和外部社會化的數(shù)據(jù)可以獲得更為完整的客戶拼圖，從而進行更為精準的營銷和管理。銀行本身擁有客戶的大量數(shù)據(jù)，通過對數(shù)據(jù)的分析可以獲得很多信息，從而成為進行管理和營銷的依據(jù)。但由于銀行擁有的客戶信息并不全面，這種分析有時候難以得出理想的結(jié)果甚至有可能得出錯誤的結(jié)論。比如說，如果某位信用卡客戶月均刷卡6次，平均每次刷卡金額500元，平均每年打3次客服電話，從未有過投訴，按照傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析，該客戶是一位滿意度較高、流失風險較低的客戶。但如果看到該客戶的微博，得到的真實情況是：工資卡和信用卡不在同一家銀行，還款不方便，好幾次打客服電話沒接通，客戶多次在微博上抱怨，該客戶流失風險較高。2、大數(shù)據(jù)滋生了新型金融業(yè)態(tài)參與市場競爭大量的數(shù)據(jù)來源和強大的數(shù)據(jù)分析工具正催生出很多新的金融業(yè)態(tài)來直接瓜分銀行的信貸市場。在英國，一家叫做Wonga的公司利用海量數(shù)據(jù)挖掘算法來做貸款業(yè)務(wù)，他們大量使用社交媒體和其他網(wǎng)絡(luò)工具，將客戶的信息碎片關(guān)聯(lián)起來，預測客戶的違約風險，為其信貸業(yè)務(wù)提供依據(jù)。在我國，阿里巴巴旗下的阿里信貸自2012年8月起全面向普通會員開放，提供無抵押、無擔保的低額貸款。而其依仗的正是掌握在手中的海量客戶經(jīng)營數(shù)據(jù)，有了這些數(shù)據(jù)，阿里巴巴可以說是對客戶的資信狀況了如指掌，從而最大程度的降低了信貸業(yè)務(wù)的風險。如果說象Wonga這種尚需要去網(wǎng)絡(luò)上搜集數(shù)據(jù)來進行放貸的公司尚不足為懼，那么象阿里巴巴這種本身擁有雄厚客戶基礎(chǔ)和海量數(shù)據(jù)資產(chǎn)的公司介入信貸行業(yè)，將對行業(yè)格局產(chǎn)生深遠的影響。有專家預測，“網(wǎng)絡(luò)融資”可能成為20年后的主流，甚至可能發(fā)展到資金供需信息直接在網(wǎng)上發(fā)布并匹配，供需雙方直接完成資金融通。3、利用數(shù)據(jù)的能力日益成為銀行競爭的關(guān)