【正文】 超市為孩子購(gòu)買嬰兒紙尿褲，而在購(gòu)物的同時(shí)他們通常也會(huì)為自己順便買幾瓶啤酒（因?yàn)橹苣┦敲绹?guó)各種球賽電視直播最集中的時(shí)間，可以邊喝啤酒邊看比賽）。發(fā)現(xiàn)這個(gè)非常有價(jià)值的規(guī)律以后，超市對(duì)物品擺放進(jìn)行了調(diào)整，將原來(lái)相隔較遠(yuǎn)的婦嬰用品區(qū)調(diào)整到酒類飲料區(qū)附近，這樣不僅方便了客戶選購(gòu)，而且大大提高了兩類商品的銷量。如果沒(méi)有數(shù)據(jù)挖掘方法，這個(gè)規(guī)律不太可能憑經(jīng)驗(yàn)發(fā)現(xiàn)。現(xiàn)代商業(yè)銀行各種風(fēng)險(xiǎn)管理的技術(shù)方法，都是基于數(shù)據(jù)；銀行各種風(fēng)險(xiǎn)經(jīng)營(yíng)和決策，都強(qiáng)調(diào)“數(shù)據(jù)說(shuō)話”。當(dāng)然，數(shù)據(jù)本身并不會(huì)說(shuō)話，要通過(guò)對(duì)銀行的數(shù)據(jù)進(jìn)行深入的挖掘，發(fā)現(xiàn)我們的市場(chǎng)、風(fēng)險(xiǎn)和盈利。對(duì)這些問(wèn)題的認(rèn)識(shí)，全行不是沒(méi)有，但是局限在少量一些人，比如說(shuō)做信息的人，還有些前沿地區(qū)的分行，他們感覺(jué)到了，也進(jìn)行了嘗試并取得很好效果，但是大部分同志甚至分行領(lǐng)導(dǎo)同志都沒(méi)有，更不可能在這方面投入精力、有比較深的認(rèn)識(shí)。所以，怎么提高全行對(duì)數(shù)據(jù)的認(rèn)識(shí)，培養(yǎng)先進(jìn)的數(shù)據(jù)理念，真正做到以數(shù)據(jù)說(shuō)話、基于數(shù)據(jù)決策并形成良好習(xí)慣將是任重道遠(yuǎn)的工作。我們不僅要采集、管理好數(shù)據(jù)，更重要的是不斷挖掘、應(yīng)用數(shù)據(jù)，人腦越用越靈光，數(shù)據(jù)也是越用就越好用、價(jià)值越大。數(shù)據(jù)可以進(jìn)行不斷的挖掘分析，上次挖掘的結(jié)果可以作為新的數(shù)據(jù)推動(dòng)下一步更深入的挖掘，從而產(chǎn)生挖掘的“乘數(shù)效應(yīng)”，創(chuàng)造越來(lái)越大的價(jià)值，這樣的良性循環(huán)使數(shù)據(jù)挖掘能力真正成為大型銀行不可替代的核心競(jìng)爭(zhēng)力。（四）大數(shù)據(jù)促成了銀行管理轉(zhuǎn)向以數(shù)據(jù)分析為基礎(chǔ)的精細(xì)化管理以往，由于數(shù)據(jù)和分析手段的缺乏，銀行專家更多依靠經(jīng)驗(yàn)、邏輯判斷進(jìn)行業(yè)務(wù)決策，對(duì)較長(zhǎng)時(shí)間跨度的數(shù)據(jù)分析應(yīng)用較少。這種單純依靠經(jīng)驗(yàn)判斷的弱點(diǎn)體現(xiàn)在：一是無(wú)法獲取準(zhǔn)確的業(yè)務(wù)趨勢(shì)信息，不能“先知先覺(jué)”；二是不能對(duì)客戶進(jìn)行充分細(xì)分，不能支持滿足客戶需求的差異化策略；三是無(wú)法準(zhǔn)確跟蹤評(píng)估業(yè)務(wù)策略的效果；四是無(wú)法準(zhǔn)確權(quán)衡收益、風(fēng)險(xiǎn)、成本、貢獻(xiàn)，造成顧此失彼和業(yè)務(wù)條線矛盾。隨著大數(shù)據(jù)時(shí)代到來(lái)，以數(shù)據(jù)分析為基礎(chǔ)的精細(xì)化管理已具備條件，顯示出巨大優(yōu)勢(shì)：一是量化分析的結(jié)果更為客觀，更易于理解、被管理者接受，更容易讓不同層級(jí)、條線的人員達(dá)成共識(shí)；二是量化分析結(jié)果可以長(zhǎng)期儲(chǔ)存和反復(fù)跟蹤驗(yàn)證，比人為判斷更能準(zhǔn)確獲取市場(chǎng)規(guī)律并在實(shí)踐中印證，從而也具有更好的預(yù)測(cè)能力和事后評(píng)估能力；三是能夠照顧到不同客戶群體的各種細(xì)分需求，使針對(duì)性服務(wù)水平大幅提升；四是可以用于權(quán)衡復(fù)雜的風(fēng)險(xiǎn)收益關(guān)系，確保價(jià)值創(chuàng)造最大化。比如，對(duì)客戶信用評(píng)級(jí)模型，通過(guò)引入大數(shù)據(jù)分析方法，減少主觀判斷，強(qiáng)調(diào)數(shù)據(jù)相關(guān)性分析，可以提高風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性，提高風(fēng)險(xiǎn)決策水平；利用大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)，收集分析客戶的交易行為數(shù)據(jù)、社交網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)，用以實(shí)現(xiàn)增強(qiáng)的客戶細(xì)分、客戶挽留、客戶獲取和最佳行動(dòng)推薦等，對(duì)客戶展開營(yíng)銷；基于大數(shù)據(jù)，可對(duì)產(chǎn)品、客戶、渠道的業(yè)績(jī)表現(xiàn)進(jìn)行充分的比較，從而為業(yè)務(wù)變革策略提供支持，例如分析客戶流失趨勢(shì)、產(chǎn)品貢獻(xiàn)度、渠道運(yùn)行效率和成本等，對(duì)建立客戶、產(chǎn)品、渠道變革策略分別具有重要意義。二、對(duì)于大銀行來(lái)說(shuō)大數(shù)據(jù)并不神秘人之所以區(qū)別于其他動(dòng)物，其本質(zhì)在于思維，人類總是基于理智判斷環(huán)境，做出決策。孫子兵法有云，“知己知彼，百戰(zhàn)不殆；不知彼而知己，一勝一負(fù)；不知己不知彼，每戰(zhàn)必殆”，這其實(shí)揭示了人類決策的三要素：知己、知彼、權(quán)衡。早期，受制于數(shù)據(jù)收集、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、分析技術(shù)和工具的局限性，我們僅停留在有用的、直接的、可感觸的信息層面，以滿足我們對(duì)現(xiàn)狀的認(rèn)識(shí)。隨著社會(huì)的發(fā)展，我們對(duì)權(quán)衡的需求越來(lái)越迫切，但“知己、知彼、權(quán)衡”的難度也越來(lái)越大：所謂“知己”，不僅僅是了解一個(gè)個(gè)體，而是了解其作為群體的個(gè)體，作為集團(tuán)的個(gè)體，作為區(qū)域的個(gè)體；所謂“知彼”，受制于信息安全管制、信息壟斷、欺詐利用等行為，使傳統(tǒng)的方法不再有效；所謂“權(quán)衡”，由于追求的目標(biāo)日益復(fù)合化，模式日趨復(fù)雜，傳統(tǒng)的決策依據(jù)和經(jīng)驗(yàn)失效，都是導(dǎo)致行為出現(xiàn)偏差的重要原因。傳統(tǒng)的事實(shí)分析，多采用靜態(tài)的趨勢(shì)外延的方法，即根據(jù)經(jīng)驗(yàn)認(rèn)知和直接信息，推演事物的規(guī)律，揭示事物發(fā)生的原因，但由于經(jīng)驗(yàn)的局限，直接信息的片面，以及方法的滯后，導(dǎo)致傳統(tǒng)的事實(shí)分析無(wú)法對(duì)未來(lái)進(jìn)行準(zhǔn)確預(yù)判?；谙嚓P(guān)性的事實(shí)預(yù)測(cè)，能夠幫助我們解決這個(gè)難題。比如地震預(yù)測(cè)，全面收集到地震形成的數(shù)據(jù)，在當(dāng)前的技術(shù)和認(rèn)知水平下，這幾乎是不可能的任務(wù)，但是我們可以通過(guò)觀察動(dòng)物的反常行為來(lái)預(yù)測(cè)地震，這就是基于相關(guān)性的事實(shí)預(yù)測(cè)，而且通常高效、準(zhǔn)確?；谙嚓P(guān)性的事實(shí)預(yù)測(cè)，最大的挑戰(zhàn)是如何動(dòng)態(tài)地記錄、儲(chǔ)存、量化、分析海量的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。一直以來(lái)，我們對(duì)相關(guān)性分析并不陌生，但都是基于結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的引入，能夠很好的幫助我們獲得更加準(zhǔn)確的分析結(jié)果，但是從將非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)整合至結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，成為了我們面臨的重大挑戰(zhàn)。直到IT革命的出現(xiàn)，這個(gè)挑戰(zhàn)才開始發(fā)生變化。IT革命不僅是設(shè)備或技術(shù)的革命，更是信息和技術(shù)相互影響的共同革命,信息的廣泛高效以及低成本收集、儲(chǔ)存、分析變成現(xiàn)實(shí)；而互聯(lián)網(wǎng)的出現(xiàn)與發(fā)展解決了動(dòng)態(tài)記錄與實(shí)時(shí)反饋，從而使得相關(guān)性分析普及成大數(shù)據(jù)方法，進(jìn)而使數(shù)據(jù)分析更深入、更準(zhǔn)確、更及時(shí)、更前瞻。大數(shù)據(jù)的核心正是在基于相關(guān)性的事實(shí)預(yù)測(cè)，大數(shù)據(jù)的革命則是分析方法的革命，這種突破帶來(lái)了社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的飛躍，使過(guò)去很多不可能的事情變成了現(xiàn)實(shí)。從理論上來(lái)說(shuō)，我們幾乎沒(méi)有任何事情是不可知的，因此我們的決策將會(huì)更加精準(zhǔn)、更加科學(xué)、更加理性，社會(huì)經(jīng)濟(jì)運(yùn)行效率將會(huì)極大提高。在美國(guó)，大數(shù)據(jù)甚至應(yīng)用在了社會(huì)公共決策上，專家們通過(guò)大量的數(shù)據(jù)收集、分析、測(cè)試、試驗(yàn)，得出“1元錢的就業(yè)指導(dǎo)將減少5元錢失業(yè)保障支出”的數(shù)據(jù)結(jié)論，政府基于這個(gè)數(shù)據(jù)結(jié)論調(diào)整就業(yè)指導(dǎo)政策后，大幅度減少了失業(yè)保障金的支出。大數(shù)據(jù)的應(yīng)用前景也是非常廣泛。在“知己”方面，大數(shù)據(jù)可以幫助我們更加了解個(gè)體和群體，更加了解市場(chǎng)的過(guò)去、現(xiàn)在、未來(lái)；在“知彼”方面，大數(shù)據(jù)可以讓我們更全面地了解競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手、合作伙伴、各種利益相關(guān)者；在應(yīng)對(duì)多元化的經(jīng)營(yíng)目標(biāo)時(shí)，大數(shù)據(jù)可以幫助我們更好地權(quán)衡收益、風(fēng)險(xiǎn)、政治、社會(huì)責(zé)任等。傳統(tǒng)認(rèn)知工具很難面面俱到、和諧兼顧，但是在大數(shù)據(jù)方法下我們可以開展多目標(biāo)、多層次、多角度的權(quán)衡測(cè)試，進(jìn)行多方案的選擇，極大提高了個(gè)體和群體的行為能力。（一） 大數(shù)據(jù)的基本范疇首先是數(shù)據(jù)量要充分大，從MB級(jí)數(shù)據(jù)量，到GB級(jí)，到TB級(jí)，直到今天動(dòng)輒的PB級(jí)數(shù)據(jù)量，都屬于大數(shù)據(jù)的范疇，而且這個(gè)范疇是沒(méi)有邊界的，沒(méi)有人知道未來(lái)數(shù)據(jù)量將會(huì)達(dá)到什么程度。其次是數(shù)據(jù)面要充分廣，從傳統(tǒng)的交易數(shù)據(jù)，擴(kuò)充到語(yǔ)音、文本，甚至是一舉一動(dòng)，在過(guò)去看起來(lái)無(wú)法利用的垃圾、噪音，今天都有可能成為我們分析的寶貴資產(chǎn)。然后是數(shù)據(jù)粒度要充分細(xì)，要把握每一個(gè)細(xì)節(jié)，才能充分發(fā)揮效果。最后是數(shù)據(jù)要充分相關(guān)，打破傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)孤立局面，在不同數(shù)據(jù)之間建立相關(guān)的聯(lián)接，真正使用大數(shù)據(jù)。（二） 大數(shù)據(jù)的思維的關(guān)鍵特征第一，我們對(duì)大數(shù)據(jù)不能過(guò)分地追求所謂的精準(zhǔn)、標(biāo)準(zhǔn)。為什么大數(shù)據(jù)時(shí)代我們不再追求數(shù)據(jù)的精確度？一方面，隨著放松了數(shù)據(jù)容錯(cuò)的標(biāo)準(zhǔn)，我們掌握的數(shù)據(jù)也多了起來(lái)，可以利用這些數(shù)據(jù)做更多新的事情。舉個(gè)例子，假設(shè)我們要測(cè)量一個(gè)葡萄園的溫度，如果整個(gè)葡萄園只有一個(gè)溫度計(jì)，那就必須確保這個(gè)溫度計(jì)是精確的而且能一直工作，這就是小數(shù)據(jù)時(shí)代的特點(diǎn)；但是如果每棵葡萄上都有一個(gè)溫度計(jì)，其中有些溫度計(jì)的結(jié)果是錯(cuò)誤的，但眾多的溫度計(jì)一定會(huì)提供一個(gè)更加準(zhǔn)確的結(jié)果，這就是大數(shù)據(jù)時(shí)代的特點(diǎn)。如果再考慮到度數(shù)頻率，如果一個(gè)小時(shí)讀一次，對(duì)讀取準(zhǔn)確的要求就必須很高；但如果每個(gè)溫度計(jì)每秒鐘都能產(chǎn)生一個(gè)溫度，那么其中有一些錯(cuò)誤就是完全可以接受的，而且我們還會(huì)發(fā)現(xiàn)一些更多的溫度變化規(guī)律。大數(shù)據(jù)時(shí)代，為了收集到數(shù)量龐大的信息，我們需要放棄嚴(yán)格精確的選擇，這是值得的。我們?cè)趺纯创繑?shù)據(jù)和使用部分?jǐn)?shù)據(jù)的差別，以及如何選擇放松要求取代嚴(yán)格的精確性，將會(huì)對(duì)我們與世界的溝通產(chǎn)生嚴(yán)重的影響。過(guò)去都說(shuō)，銀行的數(shù)據(jù)規(guī)模雖然很大，但真正有用的數(shù)據(jù)不多，尤其是在風(fēng)險(xiǎn)建模時(shí)，每次要進(jìn)行清洗，每次只有幾千條數(shù)據(jù)是有用的，大量的信息全都洗掉了。我們過(guò)去經(jīng)常批評(píng)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)“垃圾”進(jìn)，“垃圾”出，其實(shí)大數(shù)據(jù)的概念本身是容忍數(shù)據(jù)的不精確的，我們過(guò)去講數(shù)據(jù)要精準(zhǔn)，那是過(guò)去我們的存儲(chǔ)能力有限的情況下，我們必須通過(guò)高質(zhì)量的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，事實(shí)上，高質(zhì)量的數(shù)據(jù)會(huì)降低處理難度，但其數(shù)據(jù)價(jià)值也是非常有限的。大數(shù)據(jù)說(shuō)他大，不僅是量的大，還有全、復(fù)雜和亂。通過(guò)對(duì)這樣一種大數(shù)據(jù)的分析，才能真正發(fā)掘出有價(jià)值的東西?，F(xiàn)在這個(gè)時(shí)代，儲(chǔ)存和處理都不再是問(wèn)題，大量結(jié)構(gòu)化、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)看似垃圾，但是垃圾數(shù)據(jù)里可能蘊(yùn)藏著財(cái)富，我們必須以大數(shù)據(jù)的概念來(lái)看我們的數(shù)據(jù)資產(chǎn)。第二，大數(shù)據(jù)的核心價(jià)值在于預(yù)測(cè)，這對(duì)于我們銀行是最需要的東西。大數(shù)據(jù)的核心是預(yù)測(cè)，就是把數(shù)學(xué)算法用到海量的數(shù)據(jù)上來(lái)預(yù)測(cè)事情發(fā)生的可能性，一個(gè)客戶會(huì)購(gòu)買某個(gè)金融產(chǎn)品的可能性，一筆貸款發(fā)生違約的可能性，從一個(gè)人理財(cái)和消費(fèi)行為來(lái)看他是否會(huì)利用信用卡分期付款的可能性，這些預(yù)測(cè)之所以會(huì)成功，關(guān)鍵就是建立在海量數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上。隨著系統(tǒng)接收到的數(shù)據(jù)越來(lái)越多，預(yù)測(cè)的能力會(huì)越來(lái)越好。在不久的將來(lái)，許多現(xiàn)在單純依靠人類判斷力的領(lǐng)域都會(huì)被系統(tǒng)改變甚至取代。這在很多方面已經(jīng)改變了我們的生活，比如說(shuō)亞馬遜和當(dāng)當(dāng)可以幫我們推薦想要的書，百度可以為關(guān)聯(lián)網(wǎng)站排序，微博可以猜出我們認(rèn)識(shí)誰(shuí)。同樣的技術(shù)也可以運(yùn)用到銀行管理的各個(gè)方面。想象一下，如果我們可以通過(guò)海量數(shù)據(jù)分析了解客戶的下一個(gè)行為，那將是多么有價(jià)值的事情！這在大數(shù)據(jù)時(shí)代已完全成為可能，雖然人們的行為模式有很大不同，但我們大多數(shù)人同樣是可以預(yù)測(cè)的，這意味著我們能夠根據(jù)個(gè)體之前的行為軌跡數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)他或者她未來(lái)行蹤的可能性。我們過(guò)去做風(fēng)險(xiǎn)評(píng)級(jí)，講的是從過(guò)去看現(xiàn)在，試圖發(fā)現(xiàn)規(guī)律。大數(shù)據(jù)對(duì)于過(guò)去是什么樣并不在意，更多關(guān)注的是未來(lái)是什么，核心價(jià)值就在這里。其實(shí)人們都想知道未來(lái)，知道未來(lái)就能做出決策，關(guān)鍵是能不能知道未來(lái)。我們過(guò)去所有的統(tǒng)計(jì)都在試圖解決這方面的問(wèn)題，只有大數(shù)據(jù)方法出現(xiàn)以后，我們才使預(yù)測(cè)變成了真正的可能，通過(guò)找到一個(gè)關(guān)聯(lián)物并監(jiān)控它，就能預(yù)測(cè)未來(lái)，建立在相關(guān)關(guān)系分析法基礎(chǔ)上的預(yù)測(cè)是大數(shù)據(jù)的核心。對(duì)于預(yù)測(cè)有兩個(gè)方面我們必須把握的，第一個(gè)是預(yù)測(cè)業(yè)務(wù)方向，預(yù)測(cè)值不會(huì)是非常精準(zhǔn)的，但方向至關(guān)重要。第二個(gè)是刻畫一個(gè)個(gè)體所具有的某種行為特征，能刻畫就能選擇好客戶，選擇好客戶風(fēng)險(xiǎn)也就可控了，價(jià)值也有了，這是個(gè)非常重要的事情。大數(shù)據(jù)的價(jià)值就在于預(yù)測(cè)和刻畫，至于說(shuō)某個(gè)準(zhǔn)確的數(shù)值，這不是大數(shù)據(jù)要做的事情。第三，大數(shù)據(jù)更關(guān)注相關(guān)性而不是因果關(guān)系。也就是說(shuō)只告訴你“是什么”，不回答“為什么”，這已經(jīng)足夠了。相關(guān)關(guān)系很有用，不僅僅是因?yàn)樗鼮槲覀兲峁┬碌囊暯?，而且提供的視角都很清晰。舉個(gè)例子，一個(gè)人的信用常被用來(lái)預(yù)測(cè)他的行為，F(xiàn)ICO（美國(guó)個(gè)人消費(fèi)信用評(píng)估公司）在20世紀(jì)50年代發(fā)明了信用評(píng)分，2011年他們提出“遵從醫(yī)囑評(píng)分”——它分析一系列的變量來(lái)決定這個(gè)人是否會(huì)按時(shí)吃藥，包括一些看起來(lái)怪異的事情，比方說(shuō)，一個(gè)人在某地居住了多久，如果此人已經(jīng)結(jié)婚的話，就會(huì)分析他們多久換一個(gè)工作以及是否有私家車，有私家車和是否會(huì)按時(shí)用藥并沒(méi)有因果關(guān)系，但數(shù)據(jù)顯示他們相關(guān)，這樣的評(píng)分會(huì)幫助醫(yī)療機(jī)構(gòu)節(jié)省開支。FICO的首席執(zhí)行官進(jìn)而揚(yáng)言，“我們知道你明天會(huì)做什么”。同樣，利用客戶的資金交易行為數(shù)據(jù)，我們可以做很多數(shù)據(jù)上的關(guān)聯(lián)分析，甚至發(fā)現(xiàn)一些隱藏的規(guī)律特點(diǎn)。例如一家國(guó)際大型銀行通過(guò)大數(shù)據(jù)分析，發(fā)現(xiàn)年長(zhǎng)足球愛(ài)好者的利潤(rùn)率是普通客戶的3倍，進(jìn)而通過(guò)為這批客戶提供特定服務(wù)獲取了不菲收益。再舉一個(gè)零售業(yè)的著名例子，Target是一家非常大的美國(guó)零售公司，他們已有大數(shù)據(jù)的分析。有一天，一個(gè)電話打進(jìn)來(lái)，是一位非常生氣的客戶，這個(gè)客戶說(shuō)公司送給他17歲的女兒一個(gè)折扣券，這個(gè)產(chǎn)品是尿布或者是避孕藥，這位客戶說(shuō)：“我17歲的女孩子根本不需要，我需要你來(lái)道歉?！睅滋煲院?，客戶自己跑來(lái)道歉，他說(shuō)你說(shuō)的很準(zhǔn)，我的女兒真的懷孕了。因?yàn)閼言械呐詴?huì)有不同的生活習(xí)慣，會(huì)買不同的東西，我們自己有時(shí)候都不知道他們已經(jīng)懷孕了，而Target反而知道了。這家公司就用這些信息為客戶推薦產(chǎn)品，然后給折扣券。為什么