大数据的商业应用

大数据的商业应用对大数据的开放和应用将对社会、商业和个人都产生巨大而深远的影响。

目前我们已经观察到或者可以预测到的影响包括但不仅限于以下几个方面。

第一，围绕大数据的应用将激发前所未有的创新浪潮。

社交网络的流行和物联网的建设使得对个体和群体（无论是人或物）的实时观察和了解正在逐渐成为可能，这为预测群体行为和了解个体偏好提供了强有力的工具。

利用大数据这一特性的应用已经在多个领域展现其惊人的威力和创新能力。

第二，大数据的开放将极大地提升社会的公开透明度和提高政策制定的效率。

一方面，多种类型数据的公开大大提升了政府的透明度，通过公众的监督提高民主程度。

另一方面，通过为大众提供创新的平台，充分汲取群体的智慧，有效榨取数据的可利用价值，反过来可以提升社会效率和政府效率。

第三，随着大数据时代的来临和深化，在商业、经济及其他领域中，决策行为将日益基于数据和分析而做出，而并非基于经验和直觉。

伴随着数据的大量累积和数据处理能力的不断提升，利用数据来进行判断和预测的能力将会得到无限的放大，数据将引领社会前进的方向。

第四，个人成为大数据链条中不可或缺的一环，而对数据的依赖将改变人类的生活方式。

对银行的影响（一）大数据提供了全新的沟通渠道和营销手段一方面，社交媒体的兴起给银行提供了全新的与客户接触的渠道。

已经有多家银行开通了官方微博，通过树立社会化的形象，拉近与客户之间的距离，利用社交媒体的力量，往往能够取得意想不到的效果。

光大银行在2011年4月份通过其官方微博发起了“95595酒窝哦酒窝——光大电子银行酒窝传递活动”，向网民征集酒窝照片，并由参与者向好友进行传递，征集的照片会组成一个笑容墙展示，一个月的时间里有超过740000人参与了活动，使得光大银行的客服电话号码一夜走红。

另一方面，通过打通银行内部数据和外部社会化的数据可以获得更为完整的客户拼图，从而进行更为精准的营销和管理。

银行本身拥有客户的大量数据，通过对数据的分析可以获得很多信息，从而成为进行管理和营销的依据。

但由于银行拥有的客户信息并不全面，这种分析有时候难以得出理想的结果甚至有可能得出错误的结论。

比如说，如果某位信用卡客户月均刷卡6次，平均每次刷卡金额500元，平均每年打3次客服电话，从未有过投诉，按照传统的数据分析，该客户是一位满意度较高、流失风险较低的客户。

但如果看到该客户的微博，得到的真实情况是：工资卡和信用卡不在同一家银行，还款不方便，好几次打客服电话没接通，客户多次在微博上抱怨，该客户流失风险较高。

（二）大数据滋生了新型金融业态参与市场竞争大量的数据来源和强大的数据分析工具正催生出很多新的金融业态来直接瓜分银行的信贷市场。

在英国，一家叫做Wonga的公司利用海量数据挖掘算法来做贷款业务，他们大量使用社交媒体和其他网络工具，将客户的信息碎片关联起来，预测客户的违约风险，为其信贷业务提供依据。

在中国，阿里巴巴旗下的阿里信贷自2012年8月起全面向普通会员开放，提供无抵押、无担保的低额贷款。

而其依仗的正是掌握在手中的海量客户经营数据，有了这些数据，阿里巴巴可以说是对客户的资信状况了如指掌，从而最大程度地降低了信贷业务的风险。

如果说像Wonga这种需要去网络上搜集数据来进行放贷的公司尚不足为惧，那么像阿里巴巴这种本身拥有雄厚客户基础和海量数据资产的公司介入信贷行业，将对行业格局产生深远的影响。

“网络融资”可能成为20 年后的主流，甚至可能发展到资金供需信息直接在网上发布并匹配，供需双方直接完成资金融通。

（三）利用数据的能力日益成为银行竞争的关键麦肯锡在其研报中分析了不同行业从大数据浪潮中获利的可能，金融行业拔得头筹。

作为金融行业的主要组成部分，银行业利用数据来提升竞争能力具有得天独厚的条件。

第一，银行业天然拥有大量的客户数据和交易数据，这是一笔巨大的财富。

第二，银行业面临的客户群体足够大，能够得出具有指导意义的统计结论。

第三，在“小数据”时代，银行业已经在以信用评级模型和市场营销模型为代表的数据分析上积累了大量的实战经验，具备向“大数据”分析跨越的基础。

随着“大数据”时代的来临，银行运用科学分析手段对海量数据进行分析和挖掘，可以更好地了解客户的消费习惯和行为特征，分析优化运营流程，提高风险模型的精确度，研究和预测市场营销和公关活动的效果，从每一个经营环节中挖掘数据的价值，从而进入全新的科学分析和决策时代。

在这种情况之下，利用大数据的能力将成为决定银行竞争力的关键因素。

（四）从长远看大数据将全面颠覆金融服务形态从长远来看，随着数据化和网络化的全面深入发展，金融服务将向虚拟化方向发展，从而全面颠覆金融服务形态。

一是产品的虚拟化，资金流将越来越多地体现为数据信号的交换，电子货币等数字化金融产品的发展空间巨大。

二是服务的虚拟化通过移动互联网、全息仿真技术等科技手段，银行完全可以通过完全虚拟的渠道向客户提供业务服务，现有的实体柜面可能趋于消亡。

三是流程的虚拟化，银行业务流程中各类单据、凭证等将以数字文件的形式出现，通过网络进行处理，从而提高处理的便利性和效率。

在这样的服务形态下，银行的整体运作就是一个数据的洪流，“数字金融”得以全面实现，银行的管理理念和运营方式也随之得以全面颠覆。

银行的发展方向（一）促进金融服务与社交网络的融合商业银行要打破传统数据源的边界，更加注重社交媒体等新型数据来源，通过各种渠道获取尽可能多的客户信息，并从这些数据中挖掘出更多的价值。

一是整合新的客户接触渠道，充分利用社交网络的作用，增强对客户的了解和互动，树立良好的品牌形象。

二是注重新媒体客服的发展，利用论坛、聊天工具、微博、博客等网络工具将其打造成为与电话客服并行的重要服务渠道。

三是将银行内部数据和外部社交数据互联，获得更加完整的客户视图，从而进行更为高效的客户关系管理。

四是创造性利用社交网络数据和移动数据等进行产品创新和精准营销。

比如，当银行通过客户的移动定位信息知道该客户正在某商场购物，便自动发送关于该商场的某餐馆的刷卡促销活动的短信；设计新产品的时候在网络上征求客户意见，激发客户参与的热情，在了解客户需求的同时达到良好的宣传效果。

五是注重新媒体渠道的舆情监测，在风险事件爆发之前就进行及时有效的处置，将负面影响降至最低。

实现金融服务与社交网络的融合存在一些现实的困难，只能通过不断摸索的方式前进。

首先，银行难以得知客户在社交网络上的用户名，也就难以进行数据整合。

可以考虑进行一些针对性的市场活动来收集客户的用户名，或者在将来的客户申请表上添加社交网络用户名的选项。

也可以考虑和社交网络进行直接的合作，在实名制的社交网络上，可以利用客户的官方证件号码来实现客户信息的对接。

其次，目前尚缺乏成熟有效的非结构化数据的处理工具。

在初期可以采取半人工的方式进行处理。

IT业投入在非结构化数据处理工具的研发力量非常强，相信不久的将来就能够有相对成熟的分析工具问世。

第三，目前在银行庞大的客户群体中，热衷于新媒体的毕竟只是一部分。

如果凭借对他们的分析来制定针对全体客户的策略，统计样本的偏差可能会导致策略的失效。

因此暂时只能用于制定一些针对特定客户群体的策略。

随着出生在网络年代的年青一代的成长，这样的偏差会越来越小，最终将能覆盖几乎全部的客户群体。

第四，金融服务对系统安全性和稳定性的要求都远高于社交平台，在实现服务对接的时候可能会影响用户体验。

最后，在诸如客户的定位信息之类的数据是否属于隐私，如何使用方面还存在许多法律上的空白。

这些问题都有待各行业协调解决。

（二）布局与大数据金融的竞争和合作这里所说的“大数据金融”特指类似于阿里信贷这种基于大数据的金融服务商。

随着大数据金融的发展，银行与他们的竞争和合作不可避免。

一方面，银行可以通过发展自己的大数据平台与其开展直接竞争。

在当前的各大电商平台上，每天都有大量的交易发生，但是这些交易的支付结算大多被第三方支付机构垄断，银行处于支付链条的末端，获取的价值非常小。

大数据金融的核心竞争力在于其拥有的大量客户经营数据，银行在其产业链中的影响力很小，这也是阿里巴巴可以终止与建行的合作自行开展信贷业务的原因。

为应对这种局面，银行可以考虑自行搭建大数据平台，获取属于自己的大数据，将核心话语权牢牢掌握在自己的手中。

事实上，已经有不少银行开始了这方面的布局。

2012年6月28日，建行的电子商务平台“善融商务”正式上线，包括B2B和B2C，业务范围包括电子商务服务、金融服务、营运管理服务、企业社区服务及企业和个人商城。

这可以看作是建行对于阿里巴巴终止合作的直接应对。

交行打造的电子商务平台“交博汇”也开始向客户开放。

在为客户提供增值服务的同时获得客户的动态经营信息，成为银行共同的驱动力。

另一方面，银行需要与大数据金融企业加强合作互利。

完整和综合的大数据注定难以被某一家企业、机构或政府部门所独自掌控，因此任何想垄断大数据的想法和行为都是不现实的，企业之间的合作互赢是发展的潮流。

在认同大数据巨大价值的共识下，银行可与电信、电商、社交网络等大数据平台开展合作，进行数据和信息的共享和利用，全面整合客户有效信息，将金融服务与移动网络、电子商务、社交网络等完美融合。

建行与阿里巴巴的信贷合作可以说是在这方面进行了非常有益的探索，可惜由于阿里巴巴要求在信贷利息中分利被拒绝而导致合作终止。

但由此可见建立银行与电信运营商、电商、社交网络等参与方的合理的利润分配模式是否合理是合作能否成功的关键因素。

（三）培养面对大数据时代的核心能力一是数据整合的能力。

不仅仅是银行内部数据的整合，更重要的是和大数据链条上其他外部数据整合的能力。

大数据时代，有能力整合和管理数据的企业才能够主导产业链，作为大数据链条中的一环，银行应当以更加积极的姿态与链条上的其他企业进行数据和信息的交换，越是完整的数据，能够产生的作用就越大。

由于各行业的数据标准和格式存在差异，如何逐渐统一数据标准以便进行更方便的数据交换和融合是当前面临的巨大挑战。

二是数据分析的能力。

这里要注意区分传统的商业智能和大数据时代的数据分析能力。

首先，传统的商业智能所处理的数据大多都是银行自身数据库当中的标准化、结构化的数据，而在大数据时代，更多需要处理的是大量的半结构化和非结构化的数据。

其次，大数据时代处理的数据量与现在完全不在一个量级，现有的很多数据处理方法已经不能满足需求。

最后，当前银行中常用的数据分析比如信用评级和市场营销模型，都是在建模后再进行系统实施，持续的时间较长。

而在大数据时代，对于数据处理的实时性有很高的要求。

这些本质上的区别不仅要求银行使用专门的数据储存技术和设备，更要求采用专门的数据分析方法和使用体系。

不得不说的是，中资银行在对数据分析的重视程度和能力上与国际先进银行有着巨大的差距，很多中资银行在“小数据”时代的数据分析能力都亟需加强。