物聯網大數據商業銀行

① 什麼是雲計算，物聯網和大數據

雲計算是一種按使用量付費的模式，這種模式提供可用的、便捷的、按需的網路訪問， 進入可配置的計算資源共享池（資源包括網路，伺服器，存儲，應用軟體，服務），這些資源能夠被快速提供，只需投入很少的管理工作，或與服務供應商進行很少的交互。

(1)物聯網大數據商業銀行擴展閱讀

大數據的價值體現在以下幾個方面：

1.對大量消費者提供產品或服務的企業可以利用大數據進行精準營銷

2.做小而美模式的中小微企業可以利用大數據做服務轉型

3.面臨互聯網壓力之下必須轉型的傳統企業需要與時俱進充分利用大數據的價值

例如：

1.洛杉磯警察局和加利福尼亞大學合作利用大數據預測犯罪的發生。

2.google流感趨勢(Google Flu Trends)利用搜索關鍵詞預測禽流感的散布。

3.統計學家內特.西爾弗(Nate Silver)利用大數據預測2012美國選舉結果。

4.麻省理工學院利用手機定位數據和交通數據建立城市規劃。

② 商業銀行應用大數據之策

商業銀行應用大數據之策

隨著以社交網路為代表的web2.0 的興起、智能手機的普及、各種監控系統及感測器的大量分布，人類正在進入一個數據大爆炸的時代，「大數據」的概念應運而生。大數據被譽為繼雲計算、物聯網之後IT產業又一次顛覆性的技術變革，已經引起各方面的高度關注。大數據的意義在於從海量數據中及時識別和獲取信息價值，金融業在IT基礎設施、數據掌控力和人才富集度方面較之其他產業更具優勢，具備了深度「掘金」的潛力。但是，大數據也給金融業帶來劇烈的挑戰與沖擊，我國商業銀行需要樹立「數據治行」理念，明確大數據戰略的頂層設計，加強大數據基礎設施建設，實施穩妥的大數據安全策略，方能從容迎接大數據時代。

大數據帶來的沖擊與挑戰

(一)傳統發展戰略面臨沖擊。傳統銀行發展戰略，是在預計未來金融政策、經濟環境的前提下,根據現有銀行人員、網點、客戶、資本、存貸款規模等資源佔有狀況,以及競爭對手、客戶需求狀況，來確定其戰略目標及發展路徑和方式的。步入大數據時代後, 對數據資源的佔有及其整合應用能力是決定一家銀行成功與否的關鍵因素,而傳統的網點、人員、資本等因素則趨於淡化,未來商業銀行的客戶營銷,將主要依靠對不同類型客戶需求數據的掌握，並開發設計出安全、便捷、個性化的金融產品。因此，這就要求各商業銀行在評判競爭對手實力與自身優勢時，要注重考量IT能力與大數據實力；在制定戰略目標時，必須兼顧財務承受能力來決定對大數據的投入,從而確保戰略規劃與大數據支撐相適應；在確定戰略目標的實施路徑時，必須將互聯網金融、電子渠道、數據的收集與挖掘作為向客戶提供服務的重要方式和手段。

(二)傳統經營方式面臨重大轉變。在大數據時代, 金融業務與互聯網深度融合, 商業銀行的經營方式將會發生徹底改變。在產品開發、營銷方面,通過對海量交易、行為數據的收集、分析和挖掘,科學構建數據模型, 分層客戶的不同金融需求可以得到充分展示,進而針對客戶需要、市場需求研發產品、開展營銷,真正做到以客戶為中心開發設計產品,並實現精準營銷,而不是以銀行為中心製造、推銷產品。在風險防控方面,許多商業銀行在風險分析和評估中，雖然已經引入了數量分析方式,但是因歷史數據的積累不足,經驗判斷依然在風險管理、決策中起主導作用。依託大數據，對客戶實施多維度評價,其風險模型將會更加貼近市場實際,對客戶違約率的取值變得更加精準,長期以來銀行憑經驗辦業務的經營範式將會得到根本改善。在績效管理方面,可以通過對大數據的有效利用,並藉助通訊、視頻、移動終端等技術手段，對商業銀行員工的工作方式、頻率、業績等做出更加准確的評價,有助於充分發揮績效考核的正向激勵作用。

(三)數據基礎設施建設面臨嚴峻考驗。進入大數據時代，數據來源的多元化主要體現在兩個層面：一是在金融業務鏈條之外。移動網路設備和網路社交媒體產生了極其豐富的實時化的客戶行為數據，在這種環境下，客戶行為偏好數據往往隱藏在社交網路之中。如果要實施「大數據工程」，商業銀行必須搜集開放的網路數據，但現有的銀行IT系統、技術手段還無力搜集、分析、利用大數據。二是在金融業務鏈條內部。隨著專業細分與金融外包的趨勢愈加明朗，由一家或少數幾家銀行掌控關鍵業務數據的時代已經走向終結，業務數據產生、流轉於金融業務鏈條的各個結點，業務數據、客戶行為數據不可能自動集成至某個機構，這對「大數據工程」的實施提出了嚴峻挑戰。

商業銀行的應對與謀變

(一)優先搞好大數據戰略的頂層設計。大數據戰略必須超越電子銀行部或IT部門的狹隘視角，面向全局、面向未來，以客戶需求、市場需求為導向，建立自身的大數據架構。完整的客戶數據必須是多維度的，至少包含以下幾個方面：一是客戶的基本信息，譬如信用信息、社交關系信息等；二是客戶的偏好信息，譬如金融產品偏好、金融服務偏好等；三是客戶的行為信息，譬如銀行范圍內的行為數據、外部行為數據等；四是客戶的分析數據，譬如客戶風險度、客戶價值度等。要想使這些不同維度的數據信息具有分析價值，首先必須具有合理的數據結構。但現實情況卻不盡如人意，各銀行的數據結構基本上是條塊分割的。為此，各銀行必須優先搞好頂層機制的設計與改革，逐步打破業務界限，重組業務流程，確保數據靈活性。

在總行層面上，需要抓緊制定大數據工作規劃，建立大數據工作推進機制。主管數據部門負責組織協調，對大數據工作進行統籌規劃、集中管理；業務部門負責大數據的搜集、整理、存儲、分析和應用，全面採集、多方式整合商業銀行內外部各類數據，形成數據管理、數據使用、數據推廣的有效工作機制。

(二)科學謀劃和打造大數據平台。一方面各銀行要積極與社交網路、電商、電信等大數據平台開展戰略合作，建立數據信息交流、共享機制，全面梳理、整合客戶各類信息，將金融服務與社交網路、電子商務、移動網路等深度融合。另一方面各銀行也可考慮自行打造大數據平台，以便牢牢掌握核心話語權。

(三)積極建設大數據倉庫。著眼於大數據挖掘和分析，對海量數據的持續實時處理，建設數據倉庫項目，為服務質量改善、經營效率提升、服務模式創新提供支撐，全面提升運營管理水平。在項目建設中，通過梳理整合經營管理關鍵數據，建立數據管控體系，搭建基礎數據平台。通過數據倉庫建設，運用數據挖掘和分析，全方位調整管理模式、產品結構、營銷模式、信息戰略，從根本上提高風險管理、成本績效管理、資產負債管理和客戶關系管理水平，實現多系統數據的業務邏輯整合，形成全行級客戶、產品等主題數據。

(四)以大數據思維推進金融互聯網化戰略。進入大數據時代，金融產業與信息技術將實現深度融合, 金融電子化的深度、廣度將日漸強化。各銀行必須順勢而為, 緊緊追隨迅猛發展的互聯網、移動互聯網浪潮, 積極實施金融互聯化戰略, 嘗試構建電子化金融商業模式, 著力發展直銷銀行、社區智能銀行、互聯網金融、電子商務等業務。這就要求各銀行應當從發展戰略的高度，將金融互聯網作為未來提供金融服務、提升核心競爭力的主渠道。

(五)依託大數據技術實現風險管理的精細化。大數據時代，商業銀行可以消除信息孤島，全面整合客戶的多渠道交易數據，通過經營者個人金融、消費、行為等信息進行授信，有效破解傳統信貸風險管理中的信息不對稱難題，降低信貸風險。為此，各銀行必須深化風險管理體制改革，運用大數據理念來構建以客戶為中心的全面風險管理體系，理順部門間的職責，淡化部門色彩，徹底打破以往小數據模式下形成的部門、機構、區域、產品間數據信息分隔管理以及由分支機構各自分散識別風險的做法，形成按客戶集中統一管理數據信息和高效協調機制。

要積極推行把現場調查與非現場數據信息挖掘分析相結合、模型篩查與經驗判斷相結合，以定性信息與定量財務、經營等多重數據信息的勾稽核驗等為重點內容的風險管理創新。總行要通過大量數據信息的挖掘分析，勾畫出客戶的全景視圖，更加全面地評估客戶風險狀況，有效提升貸前風險判斷和貸後風險預警能力。

要進一步完善基於大數據信息平台的集中式風險審查審批體制，採用大數據方式來驗證借款人的數據信息，校正申報機構或部門對借款人的風險判斷。運用合理的參數和模型，計量出可接受的最大風險敞口，精準識別和動態審查借款人的每一筆融資業務。再利用習慣性數據信息和常識性、邏輯性分析，作出更專業的判斷，使風險識別、防範、決策更加可靠、更加貼近實際。

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③ 大數據能為銀行做什麼

隨著移動互聯網、雲計算、物聯網和社交網路的廣泛應用，人類社會已經邁入一個全新的「大數據」信息化時代。而銀行信貸的未來，也離不開大數據。
國內不少銀行已經開始嘗試通過大數據來驅動業務運營，如中信銀行信用卡中心使用大數據技術實現了實時營銷，光大銀行建立了社交網路信息資料庫，招商銀行則利用大數據發展小微貸款。從發展趨勢來看，銀行大數據應用總的可以分為四大方面：
第一方面：客戶畫像應用。
客戶畫像應用主要分為個人客戶畫像和企業客戶畫像。個人客戶畫像包括人口統計學特徵、消費能力數據、興趣數據、風險偏好等；企業客戶畫像包括企業的生產、流通、運營、財務、銷售和客戶數據、相關產業鏈上下游等數據。值得注意的是，銀行擁有的客戶信息並不全面，基於自身擁有的數據有時難以得出理想的結果甚至可能得出錯誤的結論。
比如，如果某位信用卡客戶月均刷卡8次，平均每年打4次客服電話，從未有過投訴，按照傳統的數據分析，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，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。所以銀行不僅僅要考慮銀行自身業務所採集到的數據，更應考慮整合外部更多的數據，以擴展對客戶的了解。包括：
（1）客戶在社交媒體上的行為數據（如光大銀行建立了社交網路信息資料庫）。通過打通銀行內部數據和外部社會化的數據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；
（2）客戶在電商網站的交易數據，如建設銀行則將自己的電子商務平台和信貸業務結合起來，阿里金融為阿里巴巴用戶提供無抵押貸款，用戶只需要憑借過去的信用即可；
（3）企業客戶的產業鏈上下游數據。如果銀行掌握了企業所在的產業鏈上下游的數據，可以更好掌握企業的外部環境發展情況，從而可以預測企業未來的狀況；
（4）其他有利於擴展銀行對客戶興趣愛好的數據，如網路廣告界目前正在興起的DMP數據平台的互聯網用戶行為數據。
第二方面：精準營銷
在客戶畫像的基礎上銀行可以有效的開展精準營銷，包括：
（1）實時營銷。實時營銷是根據客戶的實時狀態來進行營銷，比如客戶當時的所在地、客戶最近一次消費等信息來有針對地進行營銷（某客戶採用信用卡采購孕婦用品，可以通過建模推測懷孕的概率並推薦孕婦類喜歡的業務）；或者將改變生活狀態的事件（換工作、改變婚姻狀況、置居等）視為營銷機會；
（2）交叉營銷。即不同業務或產品的交叉推薦，如招商銀行可以根據客戶交易記錄分析，有效地識別小微企業客戶，然後用遠程銀行來實施交叉銷售；
（3）個性化推薦。銀行可以根據客戶的喜歡進行服務或者銀行產品的個性化推薦，如根據客戶的年齡、資產規模、理財偏好等，對客戶群進行精準定位，分析出其潛在金融服務需求，進而有針對性的營銷推廣；
（4）客戶生命周期管理。客戶生命周期管理包括新客戶獲取、客戶防流失和客戶贏回等。如招商銀行通過構建客戶流失預警模型，對流失率等級前20%的客戶發售高收益理財產品予以挽留，使得金卡和金葵花卡客戶流失率分別降低了15個和7個百分點。
第三方面：風險管控
包括中小企業貸款風險評估和欺詐交易識別等手段。
（1）中小企業貸款風險評估。銀行可通過企業的產、流通、銷售、財務等相關信息結合大數據挖掘方法進行貸款風險分析，量化企業的信用額度，更有效的開展中小企業貸款。
（2）實時欺詐交易識別和反洗錢分析。銀行可以利用持卡人基本信息、卡基本信息、交易歷史、客戶歷史行為模式、正在發生行為模式（如轉賬）等，結合智能規則引擎進行實時的交易反欺詐分析。如IBM金融犯罪管理解決方案幫助銀行利用大數據有效地預防與管理金融犯罪，摩根大通銀行則利用大數據技術追蹤盜取客戶賬號或侵入自動櫃員機(ATM)系統的罪犯。
第四方面：運營優化。
（1）市場和渠道分析優化。通過大數據，銀行可以監控不同市場推廣渠道尤其是網路渠道推廣的質量，從而進行合作渠道的調整和優化。同時，也可以分析哪些渠道更適合推廣哪類銀行產品或者服務，從而進行渠道推廣策略的優化。
（2）產品和服務優化：銀行可以將客戶行為轉化為信息流，並從中分析客戶的個性特徵和風險偏好，更深層次地理解客戶的習慣，智能化分析和預測客戶需求，從而進行產品創新和服務優化。如興業銀行目前對大數據進行初步分析，通過對還款數據挖掘比較區分優質客戶，根據客戶還款數額的差別，提供差異化的金融產品和服務方式。
（3）輿情分析：銀行可以通過爬蟲技術，抓取社區、論壇和微博上關於銀行以及銀行產品和服務的相關信息，並通過自然語言處理技術進行正負面判斷，尤其是及時掌握銀行以及銀行產品和服務的負面信息，及時發現和處理問題；對於正面信息，可以加以總結並繼續強化。同時，銀行也可以抓取同行業的銀行正負面信息，及時了解同行做的好的方面，以作為自身業務優化的借鑒。
銀行是經營信用的企業，數據的力量尤為關鍵和重要。在「大數據」時代，以互聯網為代表的現代信息科技，特別是門戶網站、社區論壇、微博、微信等新型傳播方式的蓬勃發展，移動支付、搜索引擎和雲計算的廣泛應用，構建起了全新的虛擬客戶信息體系，並將改變現代金融運營模式。
大數據海量化、多樣化、傳輸快速化和價值化等特徵，將給商業銀行市場競爭帶來全新的挑戰和機遇。數據時代，智者生存，未來的銀行信貸，是從數據中贏得未來，是從風控中獲得安穩。