如今,“數據成為各個行業和企業的重要資產”已經成為一個被廣泛認可的共識,對于金融業而言,同樣如此。金融業作為信息化開展較為重新且一切運營都依靠數據的行業,其日常的資金交易、行情分析、風險分析、投資組合等業務全部圍繞數據進行,對于大數據的認識和響應顯得更為迫切。

        金融行業專家、文思海輝國內金融業務群商業智能業務部副總裁賈丕星表示,四個因素將成為驅動大數據在金融業快速發展的原因,一方面,利率市場化會使得金融業之間的競爭更對激烈,這將倒逼金融業提高科學決策的能力和投入,大數據將是撬動這一能力的杠桿;其二,金融業的混業經營將不是單一產品的競爭,而是多個產品面向對個客戶的營銷和服務,這亟待提升金融業在客戶賬戶信息、交易、行為等方面的數據采集和分析;第三,愈來愈高的客戶服務要求和監管要求,讓銀行不得不管理比以往更大數量的經營數據;第四,互聯網和移動互聯網使得用戶行為和訪問高度碎片化,通過互聯網和大數據,使得用戶數據的收集難度和成本更低,行為的分析清晰可見。

        與此同時,從技術的角度看,大數據已經發生長足的進步。無疑,這都為金融業通過大數據實現變革和轉型是一個難得的機遇。業內專家認為,大數據是行業發展和IT產業發展到一定階段的必然產物。從目前來看,我國金融已經具備了開展大數據工作的基礎。這集中體現在,通過系統和數據的集中和數據平臺的建立,實現了信息系統和數據收集的逐步完善;電商平臺的建立和供應鏈金融的興起銀行通過互聯網收集外部數據具備了一定的系統生態基礎;此外,數據處理技術的進步讓銀行具有了實現大數據規劃的工具和方法。

        但事實上,大數據領域的技術、工具、方法、知識和經驗都紛繁復雜,即便是在金融行業內部,應用領域也頗多,加上銀行利用大數據的需求多種多樣,而應用滿足的模式也很多。比如,在支付領域,有的需要的是即時響應的分析和判斷;在用戶行為營銷上,則是大量數據長期的分析結果;而在產品營銷組合上,需要的是對數據多維系統建模分析才能得到結論,以支撐交叉營銷。

        面對這樣的局面,傳統的IT系統橫向和縱向擴容根本無法滿足,而新的業務和應用需求接踵而來,社會化網絡渠道讓銀行和消費者之間似近似遠,如何才能發揮大數據的力量,激發大數據活力?

        目前,已經有建設銀行、農業銀行、民生銀行等已經在部分的業務系統中開展大數據工作,這些早期開展數據分析的系統,大多分布在信貸管理、風險管控領域,而在產品研發、市場營銷、客戶服務、商業模式創新等領域卻應用很少,而后者往往代表著大數據的應用重點和未來方向。

        賈丕星認為,銀行要應對新的經營挑戰和實現創新目標,新的時代需要創新的思維和建立新的規則,往往著以往看似沒有關系的海量數據產生更為復雜的邏輯關聯。銀行要構建全業務的大數據能力,需要能夠體統科學、系統的視角去審視數據資源;首先要規劃大數據的藍圖,整體規劃,分步實施。所謂大數據規劃的藍圖,是指包括數據格式定義、數據歸集、模型建立、數據分析、數據挖掘、決策分析、應用決策支撐在內的一攬子規劃。

        以數據分析為代表的多種大數據技術和應用,在金融行業各個領域都有著巨大的潛在市場,對于大數據的規劃和運用能力,在一定程度上決定了銀行未來可持續發展的能力。總之,大數據能夠幫助銀行實現既有的業務高效、智慧運營,更事關銀行界發展的未來,這一切,都構建在大數據的藍圖之上。