2012年3月奧巴馬政府公布了大數(shù)據(jù)（Big Data）研發(fā)計(jì)劃，旨在提高和改進(jìn)人們從海量和復(fù)雜的數(shù)據(jù)中獲取知識的能力，這是時(shí)隔近20年美國政府宣布信息高速公路計(jì)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(jì)劃改變了全世界信息的生產(chǎn)和傳輸方式，推動(dòng)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(gè)高潮，可以預(yù)見大數(shù)據(jù)即將對未來的世界產(chǎn)生重大影響。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(jì)顯示以ATM、網(wǎng)上銀行、手機(jī)銀行為代表的電子銀行在我國當(dāng)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(yīng)如何主動(dòng)變革、變挑戰(zhàn)為機(jī)遇是一個(gè)值得探討和深刻思考的問題。面對不確定的未來，本文給大家提供一個(gè)銀行應(yīng)對大數(shù)據(jù)挑戰(zhàn)思路。

被數(shù)據(jù)改變的世界

自1980年以來，世界上的數(shù)據(jù)以每40個(gè)月翻一番的速度增長，現(xiàn)在每一天約有2.5E（1E=10G）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(shí)間大概為14個(gè)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(gè)主要特征：

動(dòng)態(tài)發(fā)展的特征。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(gè)比較主觀的定義旨在強(qiáng)調(diào)大數(shù)據(jù)是動(dòng)態(tài)的，會(huì)隨時(shí)間和技術(shù)而擴(kuò)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(dāng)前對一般行業(yè)來說落在幾十個(gè)T（1T=10G）與幾個(gè)P（1P=10G）之間的數(shù)據(jù)量就會(huì)感到難以處理，對它們來說就是大數(shù)據(jù)。

它是一個(gè)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。作為大數(shù)據(jù)的第二個(gè)特征，這些異構(gòu)數(shù)據(jù)種類包括社交網(wǎng)絡(luò)文本、射頻認(rèn)證、相機(jī)照片、手機(jī)信號、傳感器網(wǎng)絡(luò)信息等，隨著技術(shù)的進(jìn)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(yùn)行日志、與客戶進(jìn)行溝通的郵件和短信、電話銀行和服務(wù)的語音記錄等。

時(shí)效性的特征。大數(shù)據(jù)是傳統(tǒng)技術(shù)無法處理的數(shù)據(jù)，嚴(yán)格地說只要時(shí)間足夠長沒有無法處理的數(shù)據(jù)，因此大數(shù)據(jù)的第三個(gè)特征是時(shí)效性。大數(shù)據(jù)是難以在業(yè)務(wù)容忍時(shí)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(shí)間變動(dòng)的。除了技術(shù)，經(jīng)濟(jì)性是應(yīng)對大數(shù)據(jù)挑戰(zhàn)需要考慮的另一個(gè)重要因素。當(dāng)世界上的數(shù)據(jù)量以年40%的速度增長的時(shí)候，信息科技（IT）投入的增長率僅有5%。技術(shù)和經(jīng)濟(jì)兩方面決定無法使用傳統(tǒng)方法應(yīng)對大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來。

快速增長的數(shù)據(jù)尤其是異構(gòu)數(shù)據(jù)表現(xiàn)出讓人又愛又恨的兩面性，一方面可以通過大量數(shù)據(jù)得到獨(dú)特的洞察給人們帶來價(jià)值，另一方面處理數(shù)據(jù)的難度，甚至有時(shí)會(huì)讓數(shù)據(jù)分析的努力得不償失。這迫使人們開始重視研究大數(shù)據(jù)問題。

銀行、信息和關(guān)系網(wǎng)絡(luò)

未來是建立在過去的基礎(chǔ)上，總結(jié)銀行、信息技術(shù)和社會(huì)關(guān)系網(wǎng)絡(luò)相互促進(jìn)的歷史，有助于探尋即將到來的大數(shù)據(jù)時(shí)代的蛛絲馬跡。

銀行最初的職能是經(jīng)營貨幣，充當(dāng)信用的中介人。原始的商品的買賣是錢貨兩清的，當(dāng)商品能夠即賒購賒銷，信用就產(chǎn)生了。信用的潛在前提條件是對商品以及商品買賣雙方信息的了解。信用是不對等的，早期企業(yè)間信用關(guān)系形成一種雪花形狀，一些較大的企業(yè)機(jī)構(gòu)往往在一定范圍內(nèi)成為信息收集中心和信用分配雙重中心，中心企業(yè)的信息基本不會(huì)對它的外圍企業(yè)有所幫助，外圍企業(yè)會(huì)進(jìn)行偶然的交易，因此信用具有很大局限性。商品經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，要求信用在全社會(huì)進(jìn)行放大，突破上述局限，與之適應(yīng)構(gòu)造了這樣一種社會(huì)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(huì)信用中心；企業(yè)為了獲取更多信用主動(dòng)向銀行提供自己的信息，銀行也自然成為社會(huì)經(jīng)濟(jì)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(jìn)行社會(huì)性放大。這時(shí)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(jìn)行更大更廣的信用連接，形成更復(fù)雜社會(huì)關(guān)系。

限制信用無法進(jìn)行更有效擴(kuò)展的另一個(gè)要素是信息的具體存儲使用形式。信用情況是變動(dòng)的，因此也需要對所收集變化的信息進(jìn)行判斷，計(jì)算機(jī)技術(shù)發(fā)展的初期銀行的標(biāo)準(zhǔn)化需求是直接推動(dòng)力之一，這種標(biāo)準(zhǔn)化一方面是指將單據(jù)等信息進(jìn)行數(shù)字化標(biāo)準(zhǔn)化，另一方面是指將企業(yè)的經(jīng)營活動(dòng)用標(biāo)準(zhǔn)化指標(biāo)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(gè)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(biāo)準(zhǔn)。使用計(jì)算機(jī)技術(shù)銀行強(qiáng)化了它的經(jīng)濟(jì)信息收集中心地位，同時(shí)可以更深度地探測分析它的借款人關(guān)系網(wǎng)絡(luò)。基于對客戶信息更深刻和正確的探測，銀行能夠進(jìn)行信用更有效的放大，結(jié)果是以銀行為中心篩選出適應(yīng)社會(huì)發(fā)展的最良好的企業(yè)關(guān)系群體，優(yōu)化、加速了整個(gè)社會(huì)資源配置。銀行還通過信息技術(shù)如POS機(jī)、ATM不斷擴(kuò)大優(yōu)化以它為中心的信息和信用關(guān)系網(wǎng)絡(luò)。

各種傳統(tǒng)業(yè)務(wù)向互聯(lián)網(wǎng)遷移，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。互聯(lián)網(wǎng)構(gòu)建的原則形成一種聯(lián)網(wǎng)機(jī)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(jì)關(guān)系的信息中心。應(yīng)該看到互聯(lián)網(wǎng)雖然不是真實(shí)世界人們網(wǎng)絡(luò)關(guān)系100%的映射，但它的確以另一種面貌反映了這種實(shí)體關(guān)系；面對競爭銀行無路可退，只能發(fā)展提高對數(shù)據(jù)的分析能力。

以上回顧可以得到以下一些初步結(jié)論：

銀行是信用提供者，潛在的前提條件是對客戶信息的正確把握和了解。

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(jìn)行去偽存真。Internet以及相關(guān)網(wǎng)絡(luò)的出現(xiàn)后，銀行不再是該領(lǐng)域規(guī)則的主要構(gòu)建者，不再占據(jù)天然的信息匯聚優(yōu)勢，成為被動(dòng)的服務(wù)者，除了去偽存真，銀行業(yè)必須主動(dòng)吸引客戶；這個(gè)時(shí)代銀行只有遵循網(wǎng)絡(luò)規(guī)則，除此之外別無它途。

過往銀行客戶信息能夠高效的探測，面對處于支配地位的銀行，企業(yè)愿意主動(dòng)提供信息并配合進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)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(biāo)準(zhǔn)化并主動(dòng)推送。銀行必須采用新的能夠檢測非標(biāo)準(zhǔn)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(huì)關(guān)系探測靈敏度。

國外銀行模式分析與借鑒

為了得到客戶真實(shí)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(shí)社會(huì)網(wǎng)絡(luò)關(guān)系加以映射和應(yīng)用。如下這些案例主要體現(xiàn)的思想有：

增加傳感器，增強(qiáng)感知客觀世界能力排除噪音。在美國由個(gè)人消費(fèi)信用評估公司（FICO）開發(fā)的FICO信用積分指標(biāo)大概包含15～20個(gè)變量，大多數(shù)美國銀行對個(gè)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(biāo)。這造成了一個(gè)問題，這個(gè)標(biāo)準(zhǔn)太簡單劃一了，不關(guān)心細(xì)節(jié)。但這與我們了解的客觀世界的復(fù)雜性是不相符的，人不是機(jī)器，不可能存在任何時(shí)候都是非好即壞的絕對情況，同樣的人不同的環(huán)境會(huì)形成不一樣的結(jié)果，人的信用也如此。在此意義下FICO信用積分太主觀了，究其原因是銀行過去信用評定者由于缺乏先進(jìn)的技術(shù)，要判斷每個(gè)人的信用所形成的環(huán)境只能使用客戶經(jīng)理人為判斷，成本太高昂了。ZestCash是這樣一家公司，它的客戶群體主要瞄準(zhǔn)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(rèn)為當(dāng)前研究大數(shù)據(jù)最常用的有效技術(shù)。ZestCash使用MapReduce進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析，考察貸款人的數(shù)千個(gè)信息線索（對比FICO的幾十個(gè)指標(biāo)），從而造就了它獨(dú)特的競爭力。一個(gè)例子是對于一個(gè)無法進(jìn)行某次還款的客戶不論他是否主動(dòng)解釋，傳統(tǒng)銀行都認(rèn)為他是高風(fēng)險(xiǎn)的，但ZestCash發(fā)現(xiàn)如果這種顧客主動(dòng)解釋其原因，他們更有可能全額還款；zJ5kiyEmDjsfwFMwW/Y4G3hCcyA6uqBz82jkwn1W6Hc=ZestCash還會(huì)探測客戶在ZestCash網(wǎng)站上停留的時(shí)間（這反映了真實(shí)世界人們對信用申請的謹(jǐn)慎程度與還款誠意）作為信用評價(jià)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?？傊甖estCash使用這么多傳感裝置就是為了理解這個(gè)世界的差異，理解網(wǎng)絡(luò)對真實(shí)世界的反映。如果僅僅感知一個(gè)數(shù)據(jù)可能是噪音，也可能我們誤理了它，但是如果增加我們感知世界的能力，將多方面展示世界的數(shù)據(jù)收集起來，并理解它們關(guān)系的時(shí)候，奧妙就顯示出來了。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，更敏銳的感知會(huì)令我們與眾不同。對于我們周邊那些太忙碌或者一時(shí)糊涂遺忘了信用卡還款時(shí)間的人，幸虧有這樣一種技術(shù)，一種與我們對真實(shí)世界的感知相符的技術(shù)。

提供深度的數(shù)據(jù)分析服務(wù)，成為消費(fèi)信息中心，提高客戶認(rèn)可度的手段。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(dòng)營銷，但這僅僅是數(shù)據(jù)初步應(yīng)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(jìn)行更進(jìn)一步分析。尤其是當(dāng)今經(jīng)濟(jì)熱點(diǎn)切換頻率快，各種產(chǎn)品收益輪動(dòng)，客戶對銀行產(chǎn)品的興趣會(huì)緊隨這種波動(dòng)，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(fèi)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(xué)習(xí)提升推薦準(zhǔn)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(jìn)行刷卡的就會(huì)得到折扣優(yōu)惠，形成龍卷風(fēng)效應(yīng)。這種看似與銀行主業(yè)風(fēng)馬牛不相及的行為目的何在？在這上面運(yùn)用銀行的分析能力是一種浪費(fèi)嗎？傳統(tǒng)銀行的優(yōu)勢在于它是經(jīng)濟(jì)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(rèn)可上。因此花旗和Visa這種行為還是一種信息中心的爭奪和顯示，不過銀行處在服務(wù)方，并且變?yōu)橄M(fèi)信息中心?？蛻舨魂P(guān)注服務(wù)的目標(biāo)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(qiáng)大，進(jìn)而認(rèn)為銀行是可依賴性的安全的，這就大大提高了客戶的認(rèn)同度。

即使非刻意增加非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，也要明了大數(shù)據(jù)是銀行進(jìn)行非賬務(wù)性可能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(biāo)準(zhǔn)的方法和工具去判斷這些偽裝起來的異常客戶不是傳統(tǒng)銀行的強(qiáng)項(xiàng)，將大大增加銀行工作量。銀行的目標(biāo)是行為可預(yù)測存在必然性的合法借貸客戶，在一定程度上客戶的行為以及與銀行契約關(guān)系是標(biāo)準(zhǔn)的。就此《經(jīng)濟(jì)學(xué)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?yàn)橐患毅y行可能會(huì)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(gè)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(shí)客觀世界對細(xì)節(jié)加以洞察得到特殊結(jié)論，使它的領(lǐng)域又?jǐn)U展到反欺詐、零售業(yè)務(wù)分析等領(lǐng)域。這里必須承認(rèn)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。大數(shù)據(jù)時(shí)代來臨，銀行準(zhǔn)備好了嗎？

使用大數(shù)據(jù)找到那些適合自己企業(yè)模式的客戶群體，打造、強(qiáng)化企業(yè)特有的商業(yè)模式。大數(shù)據(jù)比銀行傳統(tǒng)處理的數(shù)據(jù)復(fù)雜是否意味著運(yùn)用大數(shù)據(jù)的銀行業(yè)務(wù)會(huì)比傳統(tǒng)銀行更復(fù)雜？其實(shí)不然，以美國最大的網(wǎng)上ING Direct為例，該行成立于2000年，2011年其存款規(guī)模達(dá)820億美元，客戶數(shù)量已經(jīng)達(dá)到700萬。該行的獨(dú)特運(yùn)營模式就是：簡單并且對追求高回報(bào)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(cái)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(huì)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(bào)。但是這種簡單的運(yùn)營模式完全是建立在基于對復(fù)雜大數(shù)據(jù)的分析基礎(chǔ)上，ING Direct所以能夠提供如此高額的回報(bào)在于他們已經(jīng)計(jì)算到：相對傳統(tǒng)銀行辦理業(yè)務(wù)所需要的材料費(fèi)和人工費(fèi)ING Direct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ING Direct甚至主動(dòng)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ING Direct簡單以到達(dá)節(jié)省成本的企業(yè)經(jīng)營模式不匹配；甚至對ING Direct網(wǎng)站瀏覽太多時(shí)間的客戶，ING Direct也會(huì)質(zhì)疑客戶沒有必要花費(fèi)這么多時(shí)間（同時(shí)也增加了銀行的維護(hù)成本）來理解這些簡單易懂的產(chǎn)品。為此ING Direct每年要主動(dòng)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ING Direct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(jìn)行復(fù)雜分析從而抽取出反映真實(shí)世界的簡單有效的網(wǎng)絡(luò)關(guān)系，貌似簡單實(shí)則復(fù)雜。大道至簡的ING Direct和上文提到的化腐朽為神奇的ZestCash看似兩個(gè)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(shí)社會(huì)關(guān)系（這種關(guān)系由于當(dāng)今社會(huì)變得復(fù)雜往往通過大數(shù)據(jù)展現(xiàn)出來）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(huì)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(shí)施過程中執(zhí)行力甚弱，至少數(shù)據(jù)全方位分析能力的缺乏是一個(gè)很重要的因素。

分析上述案例我們對于大數(shù)據(jù)的運(yùn)用又得到以下一些啟示：

重要變革的開始往往是以測量手段的革命為前奏，案例再次強(qiáng)調(diào)了為應(yīng)對大數(shù)據(jù)，銀行必須根據(jù)業(yè)務(wù)目的和特點(diǎn)在相應(yīng)領(lǐng)域配置感知裝置。同時(shí)提高傳感器靈敏度的操作也是對業(yè)務(wù)深化的過程。

觀察的目的是分析。只給客戶提供數(shù)據(jù)而缺乏深刻的分析對客戶而言是一種沒有實(shí)力的表現(xiàn)。銀行分析能力的展示也有助于鞏固客戶關(guān)系，強(qiáng)化信任感。

大數(shù)據(jù)是處理以往非典型銀行業(yè)務(wù)的有力工具，反映著更廣泛的社會(huì)關(guān)系，這是與銀行業(yè)務(wù)向更復(fù)雜發(fā)展趨勢相符合的，銀行不應(yīng)該不分情況的對各種異構(gòu)數(shù)據(jù)進(jìn)行排斥，大數(shù)據(jù)的分析有助于獲取獨(dú)特的洞察。

當(dāng)銀行越來越多的展現(xiàn)其服務(wù)行業(yè)本質(zhì)的時(shí)候，并非是對客戶不加選擇的進(jìn)行服務(wù)，必須承認(rèn)有一部分客戶與銀行的獨(dú)特經(jīng)營模式相匹配，那些最值得服務(wù)的同質(zhì)客戶往往掩蓋在不同的數(shù)據(jù)下面，需要我們善用數(shù)據(jù)加以尋找。

銀行業(yè)競爭者分析

網(wǎng)絡(luò)時(shí)代銀行不再是唯一的經(jīng)濟(jì)信息中心和信用中心，一些新的信用中介崛起了，當(dāng)前銀行主要的競爭對手包括：大集團(tuán)的財(cái)務(wù)公司，網(wǎng)絡(luò)服務(wù)/內(nèi)容提供商。前者的主要服務(wù)對象是傳統(tǒng)銀行的大型客戶，后者服務(wù)的主要對象是傳統(tǒng)銀行的小微型企業(yè)客戶，大數(shù)據(jù)時(shí)代它們對數(shù)據(jù)是如何考慮的？

中國的第一家金融公司——東風(fēng)汽車工業(yè)財(cái)務(wù)公司成立于1987年。近年來借助網(wǎng)絡(luò)技術(shù)信息交流——銀行最初的優(yōu)勢壁壘被打破，越來越多的大型企業(yè)構(gòu)筑財(cái)務(wù)公司成為可能，迄今為止，全國共有財(cái)務(wù)公司150家，117家中央企業(yè)中有70家已經(jīng)成立財(cái)務(wù)公司。為了減小風(fēng)險(xiǎn)，財(cái)務(wù)公司不論是提供的服務(wù)還是數(shù)據(jù)需求都是非常標(biāo)準(zhǔn)化的，標(biāo)準(zhǔn)化程度越高越有利于財(cái)務(wù)公司降低成本，在20世紀(jì)90年代美國的銀行及其他金融機(jī)構(gòu)業(yè)務(wù)都有很大程度萎縮的情況下，金融公司卻保持住了自己的市場份額，其中相當(dāng)大的原因是財(cái)務(wù)公司從事的是銀行多年前就進(jìn)行的所謂傳統(tǒng)服務(wù)，受市場波動(dòng)影響較小。由于財(cái)務(wù)公司與母集團(tuán)的天然粘著性，進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)業(yè)務(wù)競爭，銀行是處于劣勢的。但財(cái)務(wù)公司的產(chǎn)融結(jié)合特性決定大量的內(nèi)部交易將加速風(fēng)險(xiǎn)的傳遞，引起連鎖反應(yīng)，為了控制這種風(fēng)險(xiǎn)必須在金融資本和產(chǎn)業(yè)資本之間建立一道有效的防火墻。構(gòu)建這種防火墻與財(cái)務(wù)公司的業(yè)務(wù)和數(shù)據(jù)極致標(biāo)準(zhǔn)化需求是背離的。在這方面銀行能夠觀測到比財(cái)務(wù)公司多的多的樣本，而且銀行最大的優(yōu)勢是成為風(fēng)險(xiǎn)關(guān)系的控制中心，財(cái)務(wù)公司成為集團(tuán)的風(fēng)險(xiǎn)控制中心簡直是不可能的也非其職責(zé)所在。這樣對銀行來說競爭力就體現(xiàn)為它能否在大量數(shù)據(jù)分析中找到那種風(fēng)險(xiǎn)關(guān)系，從而有針對性的對大企業(yè)提供恰當(dāng)?shù)娘L(fēng)險(xiǎn)服務(wù)。

相比之下，銀行在零售領(lǐng)域受到以搜索引擎公司、電子商務(wù)公司、社交網(wǎng)絡(luò)公司和快遞公司為代表的網(wǎng)絡(luò)服務(wù)/內(nèi)容提供商更嚴(yán)峻的挑戰(zhàn)，如銀行業(yè)之于計(jì)算機(jī)時(shí)代那樣，這些新興行業(yè)是網(wǎng)絡(luò)技術(shù)規(guī)則的最初需求產(chǎn)生者和規(guī)則主要制定者。Google即是大數(shù)據(jù)的開拓者也是搜索業(yè)的巨頭，它在2012年10月在英國推出新項(xiàng)目，為企業(yè)用戶提供貸款幫助其購買該公司搜索廣告。Facebook——網(wǎng)絡(luò)社交巨人發(fā)現(xiàn)一個(gè)品牌的粉絲中只有16%會(huì)在該公司的Facebook頁面上活動(dòng)，F(xiàn)acebook希望增強(qiáng)客戶在Facebook上與品牌互動(dòng)——將社會(huì)實(shí)體關(guān)系向網(wǎng)絡(luò)上映射，從而使企業(yè)和Facebook都能受益。金融往來是人們?nèi)粘Ｗ铑l繁的活動(dòng)之一，受到Facebook的關(guān)注，它正在與澳大利亞聯(lián)邦銀行合作開發(fā)在線金融服務(wù)，這項(xiàng)服務(wù)將使擁有銀行賬戶的Facebook用戶通過社交媒體渠道向第三方以及Facebook好友進(jìn)行支付。阿里巴巴——交易額突破1萬億元的淘寶和天貓的擁有者，推出以其網(wǎng)上商城客戶為目標(biāo)的小額貸款服務(wù)，這種貸款的一個(gè)特點(diǎn)是無需抵押。因?yàn)榘⒗锇桶涂梢允褂觅J款者在淘寶和天貓經(jīng)營流水、電子商務(wù)信用度評級以及與整個(gè)供應(yīng)鏈產(chǎn)生的往來等這些傳統(tǒng)銀行根本無力獲取的信息對客戶進(jìn)行另一種角度的刻畫和信用評價(jià)。在物流網(wǎng)上，物流巨頭聯(lián)合包裹UPS開辦了物流銀行，由于掌控了物流信息能夠在保證最小風(fēng)險(xiǎn)情況下使客戶最快速度得到貨款。

對競爭對手的分析可以看出：

面對大集團(tuán)的近似銀行傳統(tǒng)業(yè)務(wù)的同質(zhì)化的財(cái)務(wù)公司出現(xiàn)，大數(shù)據(jù)反而成為銀行競爭的法寶。

在零售領(lǐng)域Google和Facebook長于對萬千完全不同的大眾的行為的信息的發(fā)掘，阿里巴巴和UPS則側(cè)重于對商品交流信息的整理。不論是哪一類努力都將自己打造成一個(gè)領(lǐng)域的信息中心，努力使自己適應(yīng)人們行為變化帶來的數(shù)據(jù)的變化，而不是對客戶施加固定格式要求。

銀行業(yè)應(yīng)對挑戰(zhàn)的建議

麥肯錫公司認(rèn)為，有些銀行只要簡單地利用他們現(xiàn)有的資料，就可以把接受他們貸款的客戶份額增加一倍，貸款損失減少四分之一，這是一個(gè)讓人震撼的結(jié)論。但是仔細(xì)回想我們上述的分析我們必須承認(rèn)這個(gè)結(jié)論：不論大數(shù)據(jù)技術(shù)能否成為下一個(gè)時(shí)代的技術(shù)統(tǒng)治者，但對銀行來說數(shù)據(jù)推動(dòng)的時(shí)代的確到來了。我們對于這樣一個(gè)正在邁入的時(shí)代有如下一些感悟和建議：

我們處在的時(shí)代形成各種各樣的關(guān)系網(wǎng)絡(luò)，簡單關(guān)系的時(shí)代已經(jīng)遠(yuǎn)離。這些網(wǎng)絡(luò)關(guān)系是數(shù)據(jù)異構(gòu)化的原因，我們要想識別這些網(wǎng)絡(luò)關(guān)系就必須完善我們的觸覺，選擇好的傳感方式，重視加強(qiáng)對新一代的數(shù)據(jù)分析工具如MapReduce、Greenplum等的研究。而且在我們看來對于非電子銀行來說最重要的傳感器是人，是客戶經(jīng)理，離開他們對于其他行業(yè)來說銀行業(yè)什么也不是。競爭對手可以成為客戶行為信息中心，商品交流信息中心，但是技術(shù)沒有客戶經(jīng)理的智慧能對客戶的道德進(jìn)行判斷、對各種行業(yè)形勢進(jìn)行把握。大數(shù)據(jù)分析的實(shí)質(zhì)不就是將客戶扔到更大的社會(huì)背景下加以曝光，準(zhǔn)確定位環(huán)境中客戶所處的位置符合怎樣一種商業(yè)模式。到現(xiàn)在為止沒有任何技術(shù)能超越人對活生生的客戶對各方面加以分析而且能夠引導(dǎo)客戶進(jìn)入熟悉的商業(yè)模式。僅僅進(jìn)行技術(shù)的比拼我們銀行業(yè)未必有優(yōu)勢，因此要記得客戶經(jīng)理是你的財(cái)富，他們的經(jīng)驗(yàn)是用你的金錢堆積起來的，如果銀行無法使客戶經(jīng)理了解的知識以恰當(dāng)?shù)臄?shù)據(jù)方式表達(dá)出來并被理解，那么銀行就是浪費(fèi)手中最大的數(shù)據(jù)資本。

大數(shù)據(jù)時(shí)代也可以稱為分析時(shí)代。對于處在提供服務(wù)地位的我們和競爭對手能夠成為這樣或者那樣的信息中心在于分析能力。當(dāng)今社會(huì)對各種人、企業(yè)和關(guān)系的感知能力要遠(yuǎn)勝以往，但是客戶按標(biāo)準(zhǔn)提供其自身信息的強(qiáng)制力越來越小，說明信息更多以非標(biāo)準(zhǔn)化、非結(jié)構(gòu)化的形式被非傳統(tǒng)的渠道收集起來，沒有分析它們的能力不可能成為任何關(guān)系的中心。想想我們上述的例子莫不如此，而且所謂企業(yè)選擇的成功商業(yè)模式不就是建立在強(qiáng)大的分析實(shí)力的基礎(chǔ)上嗎。過往中國的銀行業(yè)過于強(qiáng)調(diào)資源的整合，在政企界限模糊、金融資源高度壟斷的時(shí)代這種模式很容易成功。但是時(shí)代在改變，利率市場化、金融脫媒等一系列金融市場化政策，使得銀行不再擁有獨(dú)一無二的資源，它們整合什么？即使是比拼整合能力憑什么銀行敢說自己比競爭對手更強(qiáng)呢？中國銀行業(yè)該往哪里走，國外銀行和競爭對手給我們指明一條路：加強(qiáng)分析能力自己找到資源，更重要的是通過分析找到獨(dú)特的經(jīng)營模式。即使對于某些具體業(yè)務(wù)來說能夠改善數(shù)據(jù)分析能力也往往會(huì)令銀行受益，例如當(dāng)前理財(cái)市場表面看千篇一律，新的產(chǎn)品推出馬上會(huì)被其他銀行所復(fù)制，但是它們真的沒有區(qū)別么？誰了解這個(gè)黑匣子里的秘密？也許只有在海水退了的時(shí)候才知道誰在裸泳吧。

當(dāng)前國內(nèi)大多數(shù)銀行還處在將手機(jī)銀行、網(wǎng)上銀行、POS機(jī)作為改造的重點(diǎn)的階段，世界的信息技術(shù)又發(fā)生了升級的趨勢，我們又慢了半拍。說到底這是國內(nèi)銀行業(yè)缺乏變革的眼光或者勇氣，對產(chǎn)業(yè)升級缺乏戰(zhàn)略眼光，不愿意放棄傳統(tǒng)的成功的方法，只有在情勢逼迫之下才不得不進(jìn)行轉(zhuǎn)型。好工具要有使用的動(dòng)力和決斷，應(yīng)對大數(shù)據(jù)時(shí)代國內(nèi)銀行也存在一個(gè)改變內(nèi)在組織形態(tài)與業(yè)務(wù)模式匹配的問題。正如上文所說，國內(nèi)銀行傳統(tǒng)的架構(gòu)適應(yīng)于進(jìn)行資源的整合，信息科技部門作為配角是合適的。銀行的發(fā)展越來越向分析時(shí)代進(jìn)發(fā)，當(dāng)前國內(nèi)銀行管理部門的主要工作都是自覺或者不自覺的進(jìn)行分析工作，尤其是數(shù)據(jù)分析，各業(yè)務(wù)部門和信息科技部門的矛盾實(shí)質(zhì)是銀行沒有足夠分析能力的表現(xiàn)，但這不是一個(gè)科技部門所能決定的。將信息科技僅定位于部門的活動(dòng)已不合適，不能提高全行的分析能力，有必要將信息科技工作定位于更高的戰(zhàn)略層次，將銀行信息科技工作從支持層面轉(zhuǎn)移到以信息獲取能力提高為重點(diǎn)。

我們的銀行本質(zhì)是一些金融專家的聚合，缺了他們，我們的行業(yè)與其他行業(yè)相比真的一點(diǎn)優(yōu)勢也沒有了，我們將是一個(gè)低門檻的行業(yè)，幸虧有他們的智慧和經(jīng)驗(yàn)。但是當(dāng)我們銀行人看到那些經(jīng)驗(yàn)豐富的客戶經(jīng)理推薦的客戶往往被舊的所謂評估流程拒絕。聽到他們抱怨的時(shí)候，我們怎么能期望客戶對我們的服務(wù)感到滿意呢？是他們的問題，還是管理者應(yīng)該檢討我們沒有客觀的描述世界？舊的方法被證明是官僚的、不適應(yīng)客觀世界的時(shí)候，我們還能無動(dòng)于衷地使用規(guī)則制度流程嗎？讓我們銀行從業(yè)者盡量客觀地描述復(fù)雜的世界吧，我們雖不能確定大數(shù)據(jù)是否一定能主宰未來，但是它的描述客觀世界的思想正是我們所探尋的有效提高銀行業(yè)務(wù)水平之道。

（作者單位：大連銀行）