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大数据在中国银行业的应用趋势银行使用大数据技术应对被边缘化挑战张华概要大数据环境下中国银行业面临的挑战数据规模年将增长倍微型企业贷款市场逐渐被侵蚀银行与零售客户越来越远大数据的应用场景大数据的应用案例中信银行信用卡中心：实时营销交通银行：事件式营销建设银行：电子商务和信贷光大银行：建设社交网络信息数据库招商银行：小微贷款阿里金融：平台、金融和数据趋势概要年月，阿里金融开始为阿里巴巴用户提供无抵押贷款，用户只需要凭借过去的信用即可，用户小时随用随借、随借随还，审批比银行更快、贷款成本比银行更低、贷款的额度范围也比银行更宽，阿里金融之所以能比银行做得更好，就在于阿里金融比银行掌握更多的客户数据。阿里巴巴提出的“平台金融数据”的战略给银行带来巨大的压力。阿里金融在中小企业金融服务市场中，比银行有相当大的优势。阿里金融即将为客户提供更复杂的金融服务，比如：支付结算、信贷、银行卡和供应链融资业务，甚至进入拿到银行牌照。另外一个挑战是互联网融资，目前的融资模式主要有两种：交易所为中心的直接融资和银行为中心的间接融资。在互联网融资模式中，互联网企业可以把资金多的或者资金缺的有序的排列，然后通过大数据确定出他们之间风险定价，人与人之间的贷款与放贷需求可以自动撮合。贷款就是其中之一。这种业务的出现，也是基于客户数据。无论是互联网融资模式还是阿里金融的模式，对于银行的挑战本质上是对于客户的了解的挑战，也是数据的挑战。银行或者深化对于大数据的应用，或者被边缘化。我们可以看到，不少银行已经开始尝试通过大数据技术来获得竞争优势。中信银行信用卡中心使用大数据技术实现了实时营销；交通银行使用大数据技术实现了事件式营销；建设银行则将自己的电子商务平台和信贷业务结合起来；光大银行建立了社交网络信息数据库；招商银行则利用大数据发展小微贷款市场。从实际来看，大数据给中国银行业带来了很大的帮助。比如，中信银行信用卡中心通过其数据库营销平台进行了个宣传活动。并且市场活动中答应客户在刷满一定金额或次数后送给他们的礼品，可以在客户刚好满足条件的那次刷卡后马上获得，实现了秒级营销，而不必像之前那样等待好几个工作日。其他方面的提升还包括：信用卡交易额增长了，超过银行业平均的；营销活动准备时间从天，缩短到了天；信用卡不良贷款（）比率同比减少了；单位工时创收提升；笔均贷款额提升。未来，银行还将利用大数据技术发展如下业务：完善客户的风险定价模型、实现多渠道数据的实时交互、加强数据质量、加强语义和语音分析、实时营销将会推广到更多的银行和更多的银行业务、银行进入领域、将银行的电子商城业务和银行金融服务结合起来。大数据环境下中国银行业面临的挑战大数据环境下中国银行业面临的挑战除了数据本身的大规模增长以外，银行业面临的更大的挑战是大数据带来的业务挑战，这包括：微型企业贷款市场上，银行与互联网起家的小额贷款公司难以竞争；在互联网支付中，网银支付所占比重越来越低，这使得银行越来越难以知道客户的消费行为；互联网融资模式的出现，在未来可能会超过以银行为中心的间接融资和以交易所为中心的直接融资模式，这会使得银行逐渐被边缘化。所有这些挑战，本质上是因为银行对于客户的了解程度，相对越来越弱。数据规模年将增长倍年，银行业的电话记录数据、业务数据、数据仓库数据、其他结构化数据和其他非结构化数据的数据规模分别达到，，，和。预计未来年将增长倍。中国银行业数据规模微型企业贷款市场逐渐被侵蚀年，中国小微企业贷款余额达到万亿美元，其中阿里巴巴旗下的阿里小贷占的市场份额，民生银行和招商银行分别占和。阿里小贷虽然目前所占市场份额小，但是未来将是改变小微企业贷款格局的主要力量。流水作业：阿里金融总共只有名员工，但是每天要发放万贷款笔款，平均每笔贷款美元，这个额度是银行无法盈利的。掌握各个客户的信用情况：阿里巴巴集团的交易额年达到亿美元，占中国零售业的。阿里小贷可以通过阿里巴巴集团内部的交易数据获得客户的信用状况。实际上，阿里小贷的坏账率只有，比银行业的要低。更大的客户群：银行系中，对于小微企业贷款市场做得最好的就是民生银行，民生银行有万的客户数，但是阿里巴巴则有万。在贷款客户数方面，阿里小贷略低于民生银行，分别是万和万。中国银行业数据规模其他非结构化数据其他结构化数据数据仓库电话记录数据业务数据数据规模大数据环境下中国银行业面临的挑战中国银行业数据规模银行监督管理委员会，各银行年报，银行与零售客户越来越远目前，中国电子商务约占中国零售额的，预计年将达到。这个趋势对于银行来说是非常不利的，银行处于电子商务产业的最末端，正在逐渐被边缘化。电子商务公司和第三方支付厂商紧贴最终用户，依靠市场优势，对银行的叫价能力极强，比如：银行的支付交易手续费被支付宝压到‰甚至更低，侵蚀银行信用卡的收入。第三方支付企业使得客户和银行的关系进一步疏远：本来是银行自己的持卡客户，银行却根本不知道他们的购物明细，只能知道他们花了多少钱。这在未来以数据取胜的时代对银行很不利。银行系电子商务开展不顺利：整个银行系的电子商务市场份额总共不到。贷款模式使得客户减少对于银行的依赖：目前来看，贷款模式使得资金的供求方和需求方可以自行撮合。这使得客户对于银行的贷款依赖逐渐减小。民生银行：91.5万招商银行：0.57万阿里小贷：1030万小微企业客户数民生银行：363亿美元招商银行：52亿美元阿里小贷：3.6亿美元贷款余额民生银行：15万阿里小贷：13万贷款客户数工商银行：120万元阿里小贷：0.7万元平均贷款规模银行业：18.5%阿里小贷：80%年增长率银行业：3.31%阿里小贷：0.72%坏账率银行系互联网系大数据的应用场景大数据的应用场景大数据技术包括数据仓库、数据分析、数据管理。大数据在银行业的应用范围包括：客户定价、产品营销、风险管理等领域。大数据应用场景互联网时代的到来给银行业带来了一定的冲击，其中最典型的是贷款。贷款通过分析用户的行为、资产等各方面的信息来对用户进行风险定价，然后，通过互联网，让用户自行将资金贷款给另外一些用户。虽然的市场规模目前还很小，但是贷款模式的出现，对银行的传统贷款模式造成了冲击。今天，银行也开始尝试使用大数据技术来开展贷款业务，同样，银行也将大数据应用到营销、客户分析等多个领域。大数据在银行业的主要应用场景场景描述贷款中国的互联网有亿用户，智能手机用户数超过亿，通过大数据技术可以计算出这些用户的风险定价。这些用户的智能终端，可以随时随地完成金融交易，这风险管理和合规反欺诈反洗钱多点检测营销实时营销更快的营销活动事件式营销全渠道营销客户360客户视图客户定价客户分类业务人人贷小额贷款中国银行业的大数据应用场景银行数据银行交易数据用户金融信息电话录音互联网数据浏览信息搜索信息SNS信息用户数据身份信息和偏好数据地理位置信息用户事件电子商务数据商品浏览信息交易数据消费趋势信息实时大数据量数据大数据的应用场景个大环境酝酿出了业务。目前，金融业有两种主要的融资模式：交易所为主处理的直接融资和银行为主处理的间接融资。互联网融资模式正在逐渐显现出来。未来，搜索引擎可以把资金多的或者资金缺的有序的排列，然后通过大数据确定出他们之间风险定价，人与人之间的贷款与放贷需求可以自动撮合。这会给银行带来生存和发展的挑战。未来互联网金融模式下资源配置的特点是：资金供需信息直接在网上发布并匹配，供需双方甚至不需银行、券商或交易所等中介，直接匹配完成。许多银行都已经意识到这种挑战，并开始进入贷款领域。在大数据时代，信息应该是公正公开透明的，完全可以通过数据分析，了解不同客户，不同的需求，可以完全精准营销，大大减少成本。可以根据他对需求的变化规律，研究下一个产品的提早供给。应对利率市场化现在，银行的外部环境发生了巨大的变化，混业经营、监管逐渐放开。利率市场化意味着银行需要自行对客户进行风险定价。目前，人民银行即将放开存款利率上限限制。客户营销客户营销包括：实时营销、社交网络营销和事件式营销三种。实时营销是根据客户的实时状态来进行营销，比如：客户当时的所在地、客户最近一次消费等信息来有针对地进行营销。社交网络营销目前主要是微博营销，这主要是捕捉用户的言论和行为，并有针对地开展相关营销活动。事件式营销：将改变生活的事件视为营销机会，比如：换工作、改变婚姻状况、置业等。客户行为分析银行使用大数据技术分析用户的各种数据，包括：电话语音、网络的监控录像、商城交易信息、支付信息、金融业务信息等多方面的信息。然后利用这些信息来对客户进行分类和服务。风险管理方面应用这主要包括：反欺诈、反洗钱、钓鱼网站监测、防信用卡丢失等。解决信息孤岛银行的系统是非常多，带来的问题是信息孤岛，过去，银行通常需要小时的时间间隔去扫描各个业务系统，这会造成一些业务方面的问题。比如：现在绝大多数的交易都可以在多渠道上做，用户在做的过程中可能会遇到困难。遇到这种情况，客户会打电话到客服，相应的客服人员不太可能实时的知道这个问题。新一代的解决方案是利用现在大数据的能力把分布在各个地方的原始数据和原始的日志定时每隔一分钟进行收集和抽取，放到分布式文件系统里，然后建立索引，这样一来就能够实时的查询。大数据的应用案例大数据的应用案例不少银行已经开始尝试通过大数据技术来获得竞争优势。中信银行信用卡中心使用大数据技术实现了实时营销；交通银行使用大数据技术实现了事件式营销；建设银行则将自己的电子商务平台和信贷业务结合起来；光大银行建立了社交网络信息数据库；招商银行则利用大数据发展小微贷款市场。中信银行信用卡中心：实时营销年月，中信银行信用卡中心上线了数据仓库解决方案。中信银行信用卡中心实施方案，是中国股份制商业银行信用卡中心中的第一个企业级的数据仓库系统，也是中国首个第三代技术的银行数据仓库系统。解决方案使得中信银行信用卡中心实现了近似实时的商业智能（）和秒级营销。在传统营销模式下，银行会向城市中所有客户进行一次批量宣传，然后等待客户。在秒级营销中，中信银行信用卡中心会选择在折扣商户附近消费过的客户进行宣传。比如：客户在商户进行一笔支付，立即接收到一条短信：您刚消费了元，如您再消费一笔超过元，即可在楼上的商户享受一次五折优惠。年，中信银行信用卡中心通过其数据库营销平台进行了个宣传活动。并且市场活动中答应客户在刷满一定金额或次数后送给他们的礼品，可以在客户刚好满足条件的那次刷卡后马上获得，实现了秒级营销，而不必像之前那样等待好几个工作日。其他方面的提升还包括：信用卡不良贷款（）比率同比减少了；单位工时创收提升；笔均贷款额提升。大数据对于中信银行信用卡中心的帮助中信银行信用卡中心交通银行：事件式营销年月，交通银行采用数据分析解决方案厂商天睿公司的数据仓库平台为基础，构建事件式营销系统。该事件式营销系统可以根据客户的属与行为特征，比如：年龄、别、资产规模、理财偏好等，对客户群进行精准定位，分析出其潜在金融服务需求，进而有针对地创造、设计出适合于他们消费需求的营销项目。10天2.5天营销活动平均准备时间每月月底/每季度末当天信用卡额度整的日股份制银行平时是14%65%信用卡交易额增长率大数据的应用案例在采用大数据的解决方案之后，交通银行营销活动的客户命中率提高了，达到了。建设银行：电子商务和信贷年月，建设银行上线“善融商务”，这包括、两大电子商务平台。该平台涵盖商品批发、商品零售、房屋交易等领域，为客户提供信息发布、交易撮合、社区服务、在线财务管理、在线客服等配套服务；在金融服务方面，将为客户提供从支付结算、托管、担保到融资服务的全方位金融服务。建设银行之所以建设电子商务平台，是因为建设银行不甘于只提供支付服务，而是想从交易源头提供服务。企业或个人，除了进行买卖交易，可能还会有贷款需求。贷款时，往往遇到难以提供诚信证明材料的问题。而未来善融商务平台上的每一笔交易，建行都有记录并且能鉴别真伪，可作为客户授信评级的重要依据。争抢数据的实质是争抢未来互联网金融模式（资金供需信息直接在网上发布并匹配，供需双方甚至不需银行、券商或交易所等中介，直接匹配完成）转型制胜的入口。而大数据就是支撑该转型的重要技