王大鵬

摘 要：在大數(shù)據(jù)時代，商業(yè)銀行的數(shù)據(jù)信息應(yīng)用方式會對業(yè)務(wù)發(fā)展起到相當重要的作用。本文通過介紹大數(shù)據(jù)的概念及起源、大數(shù)據(jù)的特點以及大數(shù)據(jù)的企業(yè)級應(yīng)用，對大數(shù)據(jù)時代商業(yè)銀行未來信息的應(yīng)用模式進行概要解析。

關(guān)鍵詞：商業(yè)銀行 大數(shù)據(jù) 哲學(xué)思考 企業(yè)級應(yīng)用

中圖分類號：F832.2 文獻標識碼：A 文章編號：2096-0298（2018）12（a）-015-02

在繼物聯(lián)網(wǎng)、云計算及區(qū)塊鏈等顛覆性技術(shù)之后，互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域出現(xiàn)的大數(shù)據(jù)正在對現(xiàn)有的社會組織結(jié)構(gòu)、企業(yè)管理流程、業(yè)務(wù)營銷方式等進行重新定義，對金融、體育、制造、建筑、服務(wù)等在內(nèi)的各行各業(yè)以及人們的社會生活產(chǎn)生著相當重要的影響。著名的管理咨詢公司麥肯錫曾預(yù)測到：“數(shù)據(jù)，已經(jīng)滲透到當今每一個行業(yè)和業(yè)務(wù)職能領(lǐng)域，成為重要的生產(chǎn)因素。人們對于海量數(shù)據(jù)的挖掘和運用，預(yù)示著新一波生產(chǎn)率增長和消費者盈余浪潮的到來?！?/p>

1 大數(shù)據(jù)的概念及起源

大數(shù)據(jù)的概念在不斷發(fā)展，一般來說是指數(shù)據(jù)量大到用常規(guī)方法無法進行處理的蘊含著價值信息的數(shù)據(jù)集合。隨著物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)與可穿戴設(shè)施的快速發(fā)展，數(shù)據(jù)存儲的規(guī)模及內(nèi)容的復(fù)雜性呈幾何數(shù)量增長，由此積聚起來的海量數(shù)據(jù)的存儲及處理運用方式即是大數(shù)據(jù)所要關(guān)注的重要問題。

1.1 大數(shù)據(jù)的發(fā)展歷程

第三次信息化浪潮帶來的信息科技技術(shù)支持創(chuàng)新、數(shù)據(jù)產(chǎn)生方式變革等推進了大數(shù)據(jù)的出現(xiàn)。數(shù)據(jù)的存儲運用曾是以數(shù)據(jù)庫應(yīng)用為重點，而伴隨著互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)傳遞的普及，出現(xiàn)了對海量數(shù)據(jù)的存儲及運用的需求，而存儲設(shè)備容量不斷增加、CPU處理能力大幅提升、網(wǎng)絡(luò)帶寬不斷增加等技術(shù)基礎(chǔ)的實現(xiàn)也在客觀條件上促成了大數(shù)據(jù)的出現(xiàn)。大數(shù)據(jù)發(fā)展歷程具體包括以下三個階段：20世紀90年代至21世紀初期，在這期間數(shù)據(jù)挖掘和數(shù)據(jù)庫技術(shù)逐漸完善，商業(yè)智能工具和知識管理技術(shù)開啟實踐應(yīng)用，如數(shù)據(jù)倉庫、專家系統(tǒng)、知識管理系統(tǒng)等；21世紀前10年，Web2.0應(yīng)用快速發(fā)展，非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)大量出現(xiàn)，傳統(tǒng)數(shù)據(jù)處理方式難以應(yīng)對，大數(shù)據(jù)解決方案逐漸匯集成并行計算和分布式系統(tǒng)兩大重點技術(shù)；2010年以后，大數(shù)據(jù)應(yīng)用逐漸覆蓋到各行各業(yè)，以數(shù)據(jù)支持業(yè)務(wù)運營，使得社會信息化程度大幅增強。

1.2 大數(shù)據(jù)的特點

（1）數(shù)據(jù)體量大。隨著全球范圍內(nèi)各類IT設(shè)備的普及，互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域出現(xiàn)迅速增長的訪問數(shù)據(jù)量，加之監(jiān)控攝像機或智能電表等物聯(lián)網(wǎng)設(shè)施產(chǎn)生的爆增數(shù)據(jù)，人類社會產(chǎn)生的數(shù)據(jù)存儲近幾年一直以50%速度增長。到2020年，數(shù)字存儲規(guī)模將超出預(yù)期，達到40ZB，相當于地球上所有海灘上的沙粒數(shù)量的57倍。而盡管信息時代數(shù)字存儲規(guī)模前所未有地持續(xù)膨脹，但僅有0.5%的全球數(shù)據(jù)得到了分析運用。

（2）數(shù)據(jù)類型多樣。大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)類型豐富，包括結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。其中前者僅占15%左右，均為存儲在關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)。后者占85%，主要包括郵件、視頻、音頻、圖片、鏈接信息、網(wǎng)絡(luò)記錄等。大數(shù)據(jù)具有異構(gòu)及多樣的特點，很多數(shù)據(jù)沒有明顯的結(jié)構(gòu)模式，多類型對數(shù)據(jù)處理能力提出了更高的要求。

（3）處理速度快。對數(shù)據(jù)處理的時效性要求高，需要對數(shù)據(jù)的采集、分析和處理連貫性地進行。在Web2.0應(yīng)用領(lǐng)域，在1秒內(nèi)全球會發(fā)送2.9百萬封電子郵件，蘋果能下載4.7萬次應(yīng)用，百度產(chǎn)生90萬次搜索記錄。而每天Youtube會有2.88萬個小時的視頻上傳，亞馬遜上將產(chǎn)生6.3百萬筆訂單，Google上需要處理24PB的數(shù)據(jù)。這些都需要以大數(shù)據(jù)的處理方式快速高效的完成。

（4）價值密度低。大數(shù)據(jù)的價值密度遠低于傳統(tǒng)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)，隨著物聯(lián)網(wǎng)的廣泛應(yīng)用，信息感知無處不在，很多有價值的信息都是分散在海量數(shù)據(jù)中的，以住宅監(jiān)控視頻為例，連續(xù)不斷的數(shù)據(jù)記錄僅在發(fā)生盜竊等意外情況時會有查詢確認的價值。而怎樣通過有效的算法模式快速地提取存儲數(shù)據(jù)的價值，是大數(shù)據(jù)時代需要重點解決的難題。

2 大數(shù)據(jù)的哲學(xué)思考

大數(shù)據(jù)的最重要特征是以海量數(shù)據(jù)來展現(xiàn)客觀規(guī)律，重視現(xiàn)象間的關(guān)聯(lián)關(guān)系，并通過對變量數(shù)據(jù)的處理找尋其相關(guān)性，而不是僅關(guān)注事物的內(nèi)在因果聯(lián)系。維克托·邁爾·舍恩伯格在《大數(shù)據(jù)時代：生活、工作與思維的大變革》中就指出，大數(shù)據(jù)時代思維方式最大的轉(zhuǎn)變是：全樣而非抽樣、效率而非精確、相關(guān)而非因果。

大數(shù)據(jù)帶來哲學(xué)思維方式的改變具體包括：（1）數(shù)據(jù)已經(jīng)成為重要的新興資源，具有巨大的經(jīng)濟價值，從而帶來了財富價值觀的改變。而數(shù)據(jù)的價值就是要把正確的信息在正確的時間交付給正確的人。那些能夠?qū)⑴c公司自身的業(yè)務(wù)和客戶密切相關(guān)的數(shù)據(jù)進行有效采集、存儲、分析及處理，并加以運用找出競爭優(yōu)勢的企業(yè)在未來將會具有更多的發(fā)展空間。（2）云計算等數(shù)據(jù)分析方法已將傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)歸納法發(fā)展為大數(shù)據(jù)歸納法，通過承認世間事物的復(fù)雜多樣，關(guān)聯(lián)關(guān)系的錯綜復(fù)雜，在大數(shù)據(jù)分析中既關(guān)注對結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)也重視對非結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)的處理，以數(shù)據(jù)的相關(guān)性來展現(xiàn)規(guī)律，避免了以往知識經(jīng)驗及因果聯(lián)系的局限性。（3）大數(shù)據(jù)與小數(shù)據(jù)各有優(yōu)劣，大數(shù)據(jù)強調(diào)海量數(shù)據(jù)的全量覆蓋運用，以高效處理尋找數(shù)據(jù)的相關(guān)聯(lián)系，具有處理體量大，重效率而不是精確等特點，小數(shù)據(jù)的抽樣調(diào)查也僅能達到局部準確，處理成本較低，卻存在抽樣不能全面反映狀況等問題。（4）大數(shù)據(jù)時代帶來的問題有采集數(shù)據(jù)歸屬問題、個人隱私保護問題等，企業(yè)級應(yīng)用采集的客戶數(shù)據(jù)哪些應(yīng)屬企業(yè)，哪些應(yīng)歸個人，是否會對個人隱私構(gòu)成侵犯，企業(yè)采集信息的同時是否應(yīng)通知用戶以得到明確的授權(quán)，企業(yè)之間的用戶信息傳遞是否也要由個人用戶知情，這些問題都值得深思探討。（5）數(shù)據(jù)共享時代會存在相應(yīng)的安全保障問題，數(shù)據(jù)的開放共享不僅能夠進行更好客戶體驗服務(wù)，也會出現(xiàn)全方位立體式的網(wǎng)絡(luò)威脅，現(xiàn)今許多企業(yè)都有相應(yīng)的服務(wù)信息安全防控設(shè)施，卻不具有廣泛的適用性，各數(shù)據(jù)存儲防控之間也不存在有效聯(lián)動，而普及區(qū)塊鏈式的信息公開結(jié)合律法追責會是更加有效的應(yīng)對方式。

3 大數(shù)據(jù)企業(yè)級應(yīng)用

3.1 客戶信息應(yīng)用

通過大數(shù)據(jù)技術(shù)對商業(yè)銀行客戶辦理的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)進行收集整理，建立起客戶信息全方位360度式數(shù)據(jù)庫，以更好的依據(jù)顧客需求進行業(yè)務(wù)營銷?？蛻粜畔▊€人信息和企業(yè)信息。個人信息有辦理業(yè)務(wù)數(shù)量、業(yè)務(wù)頻次、投訴情況、信用狀況等，企業(yè)信息有運營狀況、財務(wù)情況、銷售記錄等。僅是以商業(yè)銀行自身擁有的數(shù)據(jù)有時難以得出理想結(jié)果，還需獲取必要的外部數(shù)據(jù)，以獲得豐富完整的客戶信息，具體包括：社交媒體行為數(shù)據(jù)、電商網(wǎng)站交易數(shù)據(jù)、企業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈上下游數(shù)據(jù)等。商業(yè)銀行營銷人員需要結(jié)合市場環(huán)境等因素，以大數(shù)據(jù)技術(shù)在收集的海量客戶數(shù)據(jù)中快速篩選出有價值的信息，對客戶行為模式及潛在價值進行有效的分析處理，以深入了解每個客戶的詳細需求，從而進行相應(yīng)投其所好的廣告推送，并根據(jù)客戶的實時狀態(tài)及不同的興趣愛好來提供專屬個性化的市場營銷組合，包括相應(yīng)的產(chǎn)品組合及價格方案、渠道設(shè)計等。

3.2 流程信息應(yīng)用

通過處理商業(yè)銀行業(yè)務(wù)流程各環(huán)節(jié)的數(shù)據(jù)信息，發(fā)現(xiàn)流程中的限制因素，以更有效的改進業(yè)務(wù)流程，提高服務(wù)質(zhì)量。以大數(shù)據(jù)的方式處理市場推廣運作及現(xiàn)有產(chǎn)品使用情況等，依據(jù)客戶信息的個性特征及風險偏好對客戶潛在的業(yè)務(wù)需求進行深入分析，從而以詳實的客戶需求進行相應(yīng)新產(chǎn)品的創(chuàng)新研發(fā)，以實現(xiàn)有效的產(chǎn)品更新。

3.3 運營信息應(yīng)用

對復(fù)雜市場運作及商業(yè)銀行運營來說，能夠同時采集處理的價值信息越是完整，為銀行各層次人員提供的業(yè)務(wù)信息越是及時，會更有助進行相應(yīng)的理性決策，以創(chuàng)造更多的商業(yè)價值。而商業(yè)銀行內(nèi)部數(shù)據(jù)的流通對管理效率會有相當大的影響，通過對銀行內(nèi)部數(shù)據(jù)的采集分析處理，能夠更好地提高銀行內(nèi)部的管理效率。

3.4 信用信息應(yīng)用

大數(shù)據(jù)分析對風險防控有著重要作用，商業(yè)銀行能夠以數(shù)據(jù)處理方法對企業(yè)資產(chǎn)、銷售、財務(wù)等相關(guān)數(shù)據(jù)進行風險分析，量化企業(yè)信用信息，從而以更低風險的方式開展銀行業(yè)務(wù)。另外，銀行可以利用客戶基本信息、交易歷史、行為模式等，結(jié)合大數(shù)據(jù)處理方式進行實時的交易反欺詐分析。

3.5 輿情信息應(yīng)用

在網(wǎng)絡(luò)社區(qū)及微博微信公眾號上，及時獲取發(fā)布的有關(guān)商業(yè)銀行以及產(chǎn)品服務(wù)的相關(guān)信息，通過大數(shù)據(jù)處理方式進行發(fā)布信息的正負面判斷，其中的正面信息能夠用來進行客戶營銷時的業(yè)務(wù)宣傳，而負面信息則需要在及時發(fā)現(xiàn)后進行相應(yīng)的引導(dǎo)處理。在大數(shù)據(jù)時代，商業(yè)銀行的網(wǎng)絡(luò)媒體形象對客戶群體的業(yè)務(wù)拓展影響還是很重大的。

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