数据分析能力对商业银行的重要性

数据分析能力对商业银行的重要性

数据分析能力对商业银行的重要性

时间:2013-03-07 16:37

在信息化高速发展的时代背景下，各银行积累的客户数据、交易记录、管理数据等呈爆炸性增长，海量数据席卷而来，这样海量的大数据，给银行业带来了压力的同时，也同样带来了机遇。而信息未必一定通过数据来展现，但数在信息化高速发展的时代背景下，各银行积累的客户数据、交易记录、管理数据等呈爆炸性增长，海量数据席卷而来，这样海量的大数据，给银行业带来了压力的同时，也同样带来了机遇。而信息未必一定通过数据来展现，但数据一定是信息的基础，海量数据意味着海量机遇和风险，可以通过多种方式为银行提供变革性的价值创造潜力。如何利用数据这一商业银行重要的资产来开展有效的数据分析和挖掘，从而促进管理并提升企业价值，是目前大多数商业银行所面临的重要挑战之一。

用数据帮助决策。目前国内银行业的战略发展和经营管理决策多数依赖于决策者的经验。面对激烈的市场竞

争，管理层迫切需要数据的决策支持，提高经营和决策的科学性。银行各项产品能带来怎样的利润？如何判断客户是否有发展潜力？在哪里开设新的分行？将数据充分应用到经

营管理决策的各个层面，这些原本看似很难回答的问题会变得清晰起来，管理者的决策过程实现由“依赖经验”逐步过渡至“有数可依”，在深入了解和把握银行自身乃至市场状况的基础上，更加科学地评价经营业绩、评估业务风险、配置全行资源。

用数据提升管理精细度。随着银行业务转型及精细化管理的推进和深化，涉及资产、负债、客户、交易对手及业务过程中产生的各种数据资产，在风险控制、成本核算、资本管理、绩效考核等方面发挥着重要的作用。如银行贵宾卡服务，会考虑设置相应的资金要求和贵宾待遇，银行可以在分析本行客户数据的基础上确定最合适的目标客户群及

期望达到的卡均余额和交易量。数据资产直接关系业务管理的精细化水平，也是银行开展业务多元化、多方面分析的基础。“数据—信息—商业智能”将逐步成为商业银行定量化、精细化管理的发展路线，为有效提升服务能力提供强大支持。

用数据促创新，赢先机。我国商业银行提供的服务

和产品存在较大的同质性，但比较竞争优势要求银行突破同质性，实施差异化战略。银行可以利用其掌握的数据资源，在客户挖掘、交叉营销、产品创新等方面大有作为，在零散的、无序的、历史的、当前的各种数据背后发现独特的业务规律，锁定特定客户群，根据不同市场需求和不同客户群制定相应的市场战略与产品服务方案，根据客户需求变化及时主动开展业务产品创新，在激烈的同业竞争中，通过充分利用数据取得先发优势，打造不可复制的核心竞争力。

用数据实现真正的全面风险管理。国际上，新巴塞尔协议对银行数据的广度、深度以及数据的完整性、准确性等方面提出了明确具体的要求，并将数据质量纳入操作风险的计量范围之内。在国内，各大监管机构也对银行提出了信息披露的要求，如资产负债表、利润表、统计报表、经营管理资料等。数据资产不仅是满足外部日趋严格的监管要求的客观需要，更是银行有效防范金融风险的必然要求，只有掌握全面的、权威的、合规的风险基础数据，才能准确地计算加权风险资产、构建风险模型、及时了解业务非正常变动、跟踪影响因子情况，从而更有效地防范金融风险。

在国内银行业加快转型发展的今天，如何评估最大化数据战略性资产的价值，已成为各家银行能否抢占先机、

赢得优势地位的重要因素。

数据管理是实现数据资产价值的基石

目前国内银行普遍面临数据质量不高和数据支持

决策的能力不强等问题，导致数据远未发挥其应有的价值。因此，数据问题已经成为银行提高竞争力的巨大障碍，主要表现在五个方面：数据管理职责不清、数据需求难以满足、数据标准不统一、数据质量不高、数据安全性不强。

为了有效解决数据问题，满足监管机构的要求，银行需要大力加强数据管理体系建设，建立健全“目标方向、管理机制、执行规范”三层数据管理体系（见图1），着力解决业务、数据、技术三方面的分工与协作体系，为管理决策、业务经营、信息披露提供准确、快捷、全方位的信息服务，从而促进数据资产价值最大化，推动银行核心竞争力的持续提升。数据管理体系的实施过程应重点关注以下五大任务。

建立统一的数据规划目标。数据规划是数据管理体系的“指南针”。它是根据业务对数据产生的需求，对满足业务应用的数据进行统一规划和协调管理，对现有数据和未来计划需求的数据进行前瞻性的管理工作，使数据能够适时

地满足外部监管和信息披露以及内部经营管理、分析和发展目标的需求。数据规划的核心工作是针对数据生命周期的各个环节，提出相应的管理策略和原则，用以指导数据需求管理成果的落实。数据生命周期规划既需要针对数据应用制定方向性的策略，也需要为每个数据项指明对应的处理方法。

建立科学的数据管理工作机制。数据管理工作机制是数据管理体系的“奠基石”。数据管理工作机制的建设依赖于银行高层管理人员的重视和不断推动，同时也需要建立相应的数据管理机制的决策和控制机制。有效的数据管理需要明确专门的部门或组织承担整个银行的数据管理和应用职责。该组织负责从战略的角度进行统筹和规划，确定数据管理的范围，明确数据资产的归属、使用和管理等流程，明确数据管理的组织、功能、角色和职责，以及确定数据管理的工具、技术和平台等内容，切实有效促进数据共享、提高数据价值。

建立统一的数据标准规范。数据标准规范是数据管理体系的“粘合剂”。它是改进、保障和提高数据质量的依据，也是数据管理工作成败的关键。数据标准化旨在促成数据标准的形成和使用而进行的与之相关的一整套数据标准规范，即制订和实施数据标准、提高数据管理水平的过程。

数据标准的制订需要参考行业监管和标准机构已制定的数据标准，同时也应参考各个部门内部使用的特定数据的定义，制订出数据标准体系框架，可以分为基础类数据标准、业务类数据标准和应用类数据标准等，并在此标准基础上进行细分。在数据标准体系框架下，通过对数据标准的梳理工作，以在业务属性和技术属性层面实现全行的数据标准化。

建立持续的数据质量管理规范。数据质量管理是数据管理体系的“助推器”。它是对支持业务需求的数据进行全面的质量管理，保障各项数据管理工作能够得到有效落实，达到数据准确、完整的目标，并能够提供有效的增值服务的重要基础。数据质量管理包括数据质量管理团队建设、数据质量管理制度建设、数据质量管理流程建设以及数据质量管理监控平台建设等，其中，数据质量管理监控平台建设至关重要。在数据统一管理的框架下，银行需要依据数据在数据生命周期的各个阶段的特性，建立数据质量管理监控平台，及时发现数据质量问题，不断改善数据的使用质量，降低数据质量导致的业务风险，实现数据更大的应用价值，满足业务分析和管理决策的需要。在2012年下半年伴随上海银监局发起的“夯实统计信息基础，提升银行业数据质量”饿竞赛活动，诸多银行从制度到流程启动数据质量的全面梳理核查。