張?jiān)x 姚鵬

當(dāng)前，國內(nèi)商業(yè)銀行在多年的信息化建設(shè)和長期運(yùn)行過程中積累了大量的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，如何有效的分析應(yīng)用這些數(shù)據(jù)，充分發(fā)揮其價(jià)值，充分支撐并高效引領(lǐng)各項(xiàng)經(jīng)營、管理、決策工作，是值得深入探討的一項(xiàng)重要課題。

數(shù)據(jù)分析在銀行業(yè)的應(yīng)用

數(shù)據(jù)分析主要是采用科學(xué)的統(tǒng)計(jì)歸納、數(shù)理建模、經(jīng)濟(jì)學(xué)建模等方法，運(yùn)用信息技術(shù)工具對大量基礎(chǔ)數(shù)據(jù)信息進(jìn)行深入加工和分析，提交數(shù)據(jù)分析報(bào)告、數(shù)據(jù)產(chǎn)品或數(shù)據(jù)接口，為決策者提供更加富有針對性、前瞻性的精確參考依據(jù)，為管理者提供更加深化、細(xì)化、量化的管理輔助信息，為營銷人員提供更加貼合市場、富有針對性的營銷要素（客戶、產(chǎn)品、渠道、價(jià)格等）選擇策略和營銷策劃建議，從而最大化地實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)價(jià)值。

近年來，眾多國有銀行、大中型股份制銀行、城市商業(yè)銀行先后設(shè)立了專業(yè)的數(shù)據(jù)分析團(tuán)隊(duì)，積極開展數(shù)據(jù)分析工作。分析成果主要應(yīng)用在以下六個(gè)領(lǐng)域：

1.客戶精準(zhǔn)營銷。如采用聚類、分類、機(jī)器學(xué)習(xí)、遺傳算法等建模技術(shù)，綜合分析客戶的自然屬性、社會(huì)屬性、財(cái)富屬性和行為屬性，識(shí)別忠誠客戶和流失客戶，為客戶“畫像”，判斷客戶價(jià)值并進(jìn)行動(dòng)態(tài)分類評(píng)級(jí)，按照客戶特征進(jìn)行分群，總結(jié)歸納不同客群的特征和需求，使日常的客戶關(guān)系管理工作和專項(xiàng)營銷策劃工作能夠更具針對性，更加精準(zhǔn)高效。

2.資源優(yōu)化配置。如采用時(shí)間序列、曲線擬合、邏輯回歸等建模技術(shù)，對網(wǎng)點(diǎn)歷史交易數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，并結(jié)合網(wǎng)點(diǎn)周邊環(huán)境指標(biāo)數(shù)據(jù)，預(yù)測網(wǎng)點(diǎn)交易的未來變化趨勢，為網(wǎng)點(diǎn)渠道資源的優(yōu)化配置提供科學(xué)依據(jù)，真正實(shí)現(xiàn)以客戶需求為導(dǎo)向進(jìn)行資源配置，從而持續(xù)提升服務(wù)能力并改善客戶體驗(yàn)。

3.風(fēng)險(xiǎn)防控。如建立操作風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)控系統(tǒng)，通過預(yù)置的風(fēng)險(xiǎn)交易模型和不合規(guī)交易模型，對各類異常交易、風(fēng)險(xiǎn)交易進(jìn)行及時(shí)阻斷或?qū)崟r(shí)提醒，如“柜員為自己賬戶辦理業(yè)務(wù)”的事中阻斷、“短時(shí)間內(nèi)連續(xù)交易”的警示、“即存即取交易”的提醒；“掛失提前支取交易比例過高”的建議稽查等，從而有效降低人工交易操作風(fēng)險(xiǎn)；再如利用信貸客戶的自身信息、資產(chǎn)信息和行為信息，結(jié)合外部數(shù)據(jù)的引入，建立分類預(yù)測模型或神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，判斷哪些客戶在哪些條件、哪些業(yè)務(wù)場景下，信貸違約風(fēng)險(xiǎn)較高，同時(shí)針對不同的客戶精算出不同的授信額度，從而進(jìn)一步提升信貸風(fēng)險(xiǎn)防控工作質(zhì)量和效率。

4.產(chǎn)品創(chuàng)新管理。如采用聚類、異類等算法對各類客群的自身屬性、資產(chǎn)規(guī)模和構(gòu)成、交易行為特征進(jìn)行細(xì)分，預(yù)判其需求，進(jìn)而采用數(shù)據(jù)融合和集成方法，對市場競爭、貨幣政策、成本收益、流動(dòng)性管理等要素進(jìn)行精算，為不同的目標(biāo)客群設(shè)計(jì)產(chǎn)品和服務(wù)、確定營銷渠道、定價(jià)策略和優(yōu)惠措施。同時(shí)在新產(chǎn)品發(fā)布一定時(shí)間后，建立分類預(yù)測、關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘這兩種數(shù)據(jù)分析模型，分析出什么樣的產(chǎn)品和產(chǎn)品組合更容易被哪些客群所接受，從而實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品市場競爭力和創(chuàng)利能力的滾動(dòng)提升。

5.精細(xì)化管理。如采用綜合性KPI模型和成本收益偏離模型，對各類經(jīng)營數(shù)據(jù)、財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，并結(jié)合業(yè)務(wù)量、業(yè)務(wù)規(guī)模、客戶流失率、客戶價(jià)值提升度、客戶產(chǎn)品持有數(shù)、投訴率、差錯(cuò)率、業(yè)務(wù)辦理速度和客戶排隊(duì)時(shí)長等指標(biāo)，為基層網(wǎng)點(diǎn)、柜員和營銷人員的績效考核提供科學(xué)、量化的考評(píng)結(jié)果。同時(shí)通過對各類細(xì)化指標(biāo)的及時(shí)分析和動(dòng)態(tài)發(fā)布，為“后進(jìn)”網(wǎng)點(diǎn)和人員提供對標(biāo)參考，也可以據(jù)此找到制約運(yùn)營、服務(wù)、營銷效率提升的關(guān)鍵瓶頸，為精細(xì)化管理提供關(guān)鍵依據(jù)。

6.決策參考。如對某一階段的業(yè)務(wù)發(fā)展情況進(jìn)行綜合分析和評(píng)估，圍繞收入、成本、費(fèi)用、存款、貸款、業(yè)務(wù)量、網(wǎng)點(diǎn)服務(wù)、電子渠道建設(shè)推廣、客戶規(guī)模和資產(chǎn)結(jié)構(gòu)等經(jīng)營要素進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，采用縱向、橫向?qū)Ρ?、結(jié)構(gòu)分析、時(shí)間序列預(yù)測等多種方法，總結(jié)業(yè)務(wù)發(fā)展規(guī)律和變化趨勢，為管理決策工作提供全新視角和更加全面的參考信息。

商業(yè)銀行數(shù)據(jù)分析工作現(xiàn)狀分析

目前，國內(nèi)大部分商業(yè)銀行都積累了相當(dāng)規(guī)模的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，也都建立了自己的數(shù)據(jù)平臺(tái)，并根據(jù)業(yè)務(wù)發(fā)展和經(jīng)營管理工作需要，開展了一些基礎(chǔ)性的數(shù)據(jù)提取、統(tǒng)計(jì)、分析和應(yīng)用工作。但總體看，存在兩方面不足：一是數(shù)據(jù)分析的深度和廣度不夠。主要以簡單統(tǒng)計(jì)分析和經(jīng)營狀況反映為主，缺少以數(shù)據(jù)挖掘、統(tǒng)計(jì)建模、經(jīng)濟(jì)學(xué)建模為基礎(chǔ)的深度分析挖掘，缺少真正高價(jià)值的量化歸因分析、趨勢預(yù)測分析、產(chǎn)品服務(wù)創(chuàng)新分析和資源優(yōu)化配置分析。二是數(shù)據(jù)應(yīng)用呈現(xiàn)的方式不夠靈活。數(shù)據(jù)分析成果的應(yīng)用發(fā)布大多采用文字報(bào)告和系統(tǒng)報(bào)表等方式，缺乏便捷化、智能化的呈現(xiàn)載體，商業(yè)智能工具和移動(dòng)端工具應(yīng)用相對較少，一定程度上制約了數(shù)據(jù)分析工作的應(yīng)用實(shí)效。

制約商業(yè)銀行數(shù)據(jù)分析工作有效開展的原因主要有三個(gè)方面：一是缺少完整高效的數(shù)據(jù)治理工作體系。主要問題是在早期的信息化建設(shè)過程中，“數(shù)據(jù)資產(chǎn)”意識(shí)不足，加上時(shí)間、成本和技術(shù)資源所限，對數(shù)據(jù)的質(zhì)量管理、標(biāo)準(zhǔn)化管理和數(shù)據(jù)安全管理缺少統(tǒng)籌規(guī)劃，從而導(dǎo)致基礎(chǔ)數(shù)據(jù)質(zhì)量不高，分析應(yīng)用難度變大，制約了數(shù)據(jù)分析工作的高效開展。二是業(yè)務(wù)管理人員的“數(shù)據(jù)思維”和“數(shù)據(jù)意識(shí)”有待加強(qiáng)。數(shù)據(jù)分析工作對業(yè)務(wù)管理人員的參與度提出了更高的要求，不僅是在需求提出階段，甚至在分析方案設(shè)計(jì)階段和建模實(shí)施階段都需要業(yè)務(wù)專家的深度參與，而目前的數(shù)據(jù)分析工作，更多需要技術(shù)部門引領(lǐng)和驅(qū)動(dòng)，業(yè)務(wù)部門參與度不足導(dǎo)致了數(shù)據(jù)分析工作與業(yè)務(wù)特性的貼合度不足，制約了數(shù)據(jù)分析的成果質(zhì)量和應(yīng)用實(shí)效。三是數(shù)據(jù)分析專業(yè)人才匱乏。金融數(shù)據(jù)分析的開展對人員知識(shí)結(jié)構(gòu)的寬度要求較高，不僅需要具備計(jì)算機(jī)處理數(shù)據(jù)的基本技能，更需要數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)理統(tǒng)計(jì)、計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)和微觀經(jīng)濟(jì)學(xué)專業(yè)知識(shí)，還需要對銀行業(yè)務(wù)有比較全面深刻的理解。要有效開展數(shù)據(jù)分析工作，必須著力培養(yǎng)技術(shù)、業(yè)務(wù)雙精的復(fù)合型人才。

對商業(yè)銀行提升數(shù)據(jù)分析工作質(zhì)量的思考

圍繞提升商業(yè)銀行數(shù)據(jù)分析工作質(zhì)量這一主題，參照監(jiān)管部門數(shù)據(jù)治理指引精神，筆者結(jié)合自身工作實(shí)踐和同業(yè)經(jīng)驗(yàn)，從全面質(zhì)量管理理論中“人、機(jī)、料、法、環(huán)、測”六要素出發(fā)，提出以下建議。

1.從“人”的層面看，需要提升人員意識(shí)和能力。通過加強(qiáng)內(nèi)外部交流和培訓(xùn)，逐步培養(yǎng)業(yè)務(wù)管理人員“用數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)問題、用數(shù)據(jù)分析問題、用數(shù)據(jù)解決問題”的思維和工作習(xí)慣，不斷挖掘決策、管理、運(yùn)營、服務(wù)、營銷領(lǐng)域的數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)應(yīng)用需求，使數(shù)據(jù)分析應(yīng)用工作能夠抓住經(jīng)營管理工作的“難點(diǎn)”和“痛點(diǎn)”。通過外部引進(jìn)、內(nèi)部培養(yǎng)、商務(wù)外包、同業(yè)交流等多種措施，逐步打造數(shù)據(jù)分析專業(yè)團(tuán)隊(duì)，持續(xù)提升數(shù)據(jù)分析人員的專業(yè)能力。

2.從“機(jī)”的層面看，需要引入先進(jìn)“機(jī)器工具”。結(jié)合自身實(shí)際，逐步建設(shè)專業(yè)的大數(shù)據(jù)平臺(tái)，或?qū)σ延袛?shù)據(jù)倉庫進(jìn)行優(yōu)化，建設(shè)數(shù)據(jù)管控平臺(tái)和智能呈現(xiàn)平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)質(zhì)量管理、數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化管理、數(shù)據(jù)安全管理、在線智能分析等功能，同時(shí)引入便捷高效的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)和分析挖掘工具，以持續(xù)提升數(shù)據(jù)治理、分析和應(yīng)用的工作效率。

3.從“料”的層面看，需要加強(qiáng)數(shù)據(jù)管控治理。重點(diǎn)是按照銀保監(jiān)會(huì)的數(shù)據(jù)治理指引要求，加強(qiáng)數(shù)據(jù)管控治理，建立數(shù)據(jù)質(zhì)量檢核、分析和改進(jìn)綜合體系，加強(qiáng)數(shù)據(jù)錄入源頭管理、統(tǒng)一數(shù)據(jù)處理口徑、建立數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化規(guī)范，逐步推動(dòng)不同系統(tǒng)之間的數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)統(tǒng)一和跨系統(tǒng)數(shù)據(jù)整合，提升數(shù)據(jù)質(zhì)量和標(biāo)準(zhǔn)化程度，為數(shù)據(jù)分析工作提供更加優(yōu)質(zhì)的“原材料”，同時(shí)持續(xù)優(yōu)化數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和存儲(chǔ)架構(gòu)，提升數(shù)據(jù)取用效率。

4.從“法”的層面看，需要?jiǎng)?chuàng)新方法、完善制度。一是技術(shù)方法創(chuàng)新。制約數(shù)據(jù)分析水平的瓶頸在于統(tǒng)計(jì)學(xué)、數(shù)據(jù)挖掘和微觀經(jīng)濟(jì)學(xué)的建模應(yīng)用，而建模分析的難點(diǎn)在于根據(jù)不同數(shù)據(jù)特點(diǎn)和不同業(yè)務(wù)特點(diǎn)對建模方法和建模參數(shù)進(jìn)行靈活的調(diào)整，這需要強(qiáng)化業(yè)務(wù)和技術(shù)的融合，結(jié)合業(yè)務(wù)和數(shù)據(jù)不斷的進(jìn)行數(shù)據(jù)分析方法創(chuàng)新，使數(shù)據(jù)分析成果能夠更好地支撐業(yè)務(wù)的創(chuàng)新發(fā)展。二是完善相關(guān)制度。需要逐步完善數(shù)據(jù)分析工作管理機(jī)制和工作流程，規(guī)范數(shù)據(jù)管理、申請、提取、分析及使用的操作流程和技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)分析工作的規(guī)范化、標(biāo)準(zhǔn)化、流程化程度。

5.從“環(huán)”的層面看，需要優(yōu)化環(huán)境和氛圍。硬環(huán)境方面，重點(diǎn)是建立7x24小時(shí)監(jiān)控的數(shù)據(jù)分析獨(dú)立工作區(qū)，配合相關(guān)的數(shù)據(jù)安全管理制度和控制工具，有效防控?cái)?shù)據(jù)處理過程中的泄密風(fēng)險(xiǎn)，同時(shí)需根據(jù)工作需要配備相應(yīng)的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、分析和傳輸設(shè)備，以確保數(shù)據(jù)的處理速度。軟環(huán)境方面，重點(diǎn)是在數(shù)據(jù)分析團(tuán)隊(duì)中培育自主學(xué)習(xí)、積極創(chuàng)新、團(tuán)隊(duì)協(xié)作、取長補(bǔ)短的工作氛圍，同時(shí)引導(dǎo)各級(jí)業(yè)務(wù)管理人員積極參與數(shù)據(jù)分析工作，形成“技業(yè)互動(dòng)、上下聯(lián)動(dòng)”的良好氛圍。

目前，我國宏觀經(jīng)濟(jì)持續(xù)穩(wěn)中向好的大環(huán)境為商業(yè)銀行的快速發(fā)展提供了難得的歷史機(jī)遇，同時(shí)利率市場化和互聯(lián)網(wǎng)金融的日益興起，也使商業(yè)銀行面臨著異常嚴(yán)峻的市場考驗(yàn)，創(chuàng)新發(fā)展、轉(zhuǎn)型發(fā)展是商業(yè)銀行搶抓機(jī)遇、應(yīng)對考驗(yàn)的必由之路，數(shù)據(jù)的分析和應(yīng)用必將成為商業(yè)銀行創(chuàng)新發(fā)展、轉(zhuǎn)型發(fā)展的全新引擎！