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㈡ 如何構建銀行業大數據分析平台
一是銀行與電商平台形成戰略合作。銀行業共享小微企業在電商平台上的經營數據和經營者的個人信息，由電商平台向銀行推薦有貸款意向的優質企業，銀行通過交易流水、買賣雙方評價等信息，確定企業資信水平，給予授信額度。建設銀行曾在這方面做過有益的嘗試。此外也有銀行參股電商、開展數據合作的案例。
二是銀行自主搭建電商平台。銀行自建電商平台，獲得數據資源的獨立話語權。在為客戶提供增值服務的同時，獲得客戶的動態商業信息，為發展小微信貸奠定基礎，是銀行搭建電商平台的驅動力。2012年，建設銀行率先上線「善融商務」，提供B2B和B2C客戶操作模式，涵蓋商品批發、商品零售、房屋交易等領域，為客戶提供信息發布、交易撮合、社區服務、在線財務管理、在線客服等配套服務，提供的金融服務已從支付結算、託管、擔保擴展到對商戶和消費者線上融資服務的全過程。
三是銀行建立第三方數據分析中介，專門挖掘金融數據。例如，有的銀行將其與電商平台一對一的合作擴展為「三方合作」，在銀行與電商之間，加入第三方公司來負責數據的對接，為銀行及其子公司提供數據分析挖掘的增值服務。其核心是對客戶的交易數據進行分析，准確預測客戶短時間內的消費和交易需求，從而精準掌握客戶的信貸需求和其他金融服務需求。
銀行業有處理數據的經驗和人才。數據分析和計量模型技術在傳統數據領域已得到較充分運用，同時也培養出大批精通計量分析技術的人才。如在風險管理方面，我國金融監管部門在與國際接軌過程中，引入巴塞爾新資本協議等國際准則，為銀行業提供了一套風險管理工具體系。銀行在此框架下，利用歷史數據測度信用、市場、操作、流動性等各類風險，內部評級相關技術工具已發揮出效果，廣泛應用於貸款評估、客戶准入退出、授信審批、產品定價、風險分類、經濟資本管理、績效考核等重要領域。
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