【正文】 是建立在全面的數(shù)據(jù)分析和科學(xué)判斷基礎(chǔ)之上的，沒有數(shù)據(jù)，無法量化風(fēng)險，上面的選擇也無從談起大數(shù)據(jù)是在信息技術(shù)快速發(fā)展的基礎(chǔ)上產(chǎn)生的，反映了企業(yè)所能獲得的大量數(shù)據(jù)資源，包括企業(yè)內(nèi)部的經(jīng)營交易信息、物聯(lián)網(wǎng)世界中的商品、物流信息、互聯(lián)網(wǎng)世界中人人間的交互信息、位置信息等等。大數(shù)據(jù)管理理念，核心是要推進量化管理變革，需要管理者轉(zhuǎn)變思路，從“基于經(jīng)驗”的管理模式轉(zhuǎn)變?yōu)椤盎跀?shù)據(jù)”的管理模式。從實業(yè)界的經(jīng)驗看，這種變革具體表現(xiàn)在幾個方面：廣泛地使用數(shù)據(jù)、統(tǒng)計及定量分析方法，利用解釋和預(yù)測模型，以注重事實的管理方法制定決策和行動方案；從傳統(tǒng)意義上的聯(lián)機交易數(shù)據(jù)、聯(lián)機分析數(shù)據(jù)，到客戶行為實時數(shù)據(jù)、外部數(shù)據(jù)，都要納入管理決策依據(jù)的數(shù)據(jù)范圍；提高數(shù)據(jù)使用能力，在識別客戶需求、產(chǎn)品營銷、風(fēng)險管理、客戶管理等方面主動使用數(shù)據(jù)，基于數(shù)據(jù)規(guī)律進行決策；“基于數(shù)據(jù)”的決策要求不能存在條條框框，要真正從數(shù)據(jù)分析出發(fā)找到規(guī)律、發(fā)現(xiàn)問題，而不是通過數(shù)據(jù)來證實管理想法。（二） 大數(shù)據(jù)工作的關(guān)鍵是人才的培養(yǎng)和平臺的搭建，重點是要打破大數(shù)據(jù)的神秘面紗銀行要轉(zhuǎn)型，真正意義上做到立足于市場的不敗之地，必須要有一批具備全球領(lǐng)先水平的數(shù)據(jù)專家。目前國內(nèi)銀行業(yè)能夠被稱得起數(shù)據(jù)專家、能夠深刻理解數(shù)據(jù)熟練應(yīng)用數(shù)據(jù)的人不多，這跟我們國內(nèi)銀行在國際上的地位嚴重不匹配、不相符。我們看花旗銀行、匯豐銀行、美國銀行這些做的比較好的銀行，都組織了一支相當(dāng)數(shù)量的數(shù)據(jù)分析專業(yè)人員，花旗銀行亞太地區(qū)就有300多人，這個隊伍對支持營銷和價值創(chuàng)造發(fā)揮了重大作用，前面已經(jīng)提到，亞太區(qū)有25%的收益來自數(shù)據(jù)挖掘工作。實際上，我們在轉(zhuǎn)型探索過程當(dāng)中，已經(jīng)意識到數(shù)據(jù)對現(xiàn)代銀行的重要性，數(shù)據(jù)對未來銀行的重要性，但是在全行范圍內(nèi)，目前對數(shù)據(jù)的理解和認識，與我們的戰(zhàn)略目標(biāo)之間還有相當(dāng)大的差距，必須要通過一系列的培訓(xùn)提升全行范圍內(nèi)各級員工對數(shù)據(jù)的認識和理解，養(yǎng)成大數(shù)據(jù)思維習(xí)慣。前面我們講到，數(shù)據(jù)是我們的重要資產(chǎn)，如何用簡單的方法來使我們的重要資產(chǎn)發(fā)揮重大作用，就必須依賴于一批高水準(zhǔn)的數(shù)據(jù)專家。建立專業(yè)的數(shù)據(jù)挖掘分析團隊，在組織、人員等方面做出安排，開始時要制定清晰的路徑，確定聚焦于哪些數(shù)據(jù)、如何配置數(shù)據(jù)挖掘資源、努力實現(xiàn)的目標(biāo)等，根據(jù)挖掘的結(jié)果調(diào)整優(yōu)化業(yè)務(wù)流程，將數(shù)據(jù)挖掘得到的知識轉(zhuǎn)化為實際行動。高素質(zhì)的人才是實施大數(shù)據(jù)的關(guān)鍵，一方面我們要從自己內(nèi)部培養(yǎng)，現(xiàn)有人員要加強學(xué)習(xí)，可以到同業(yè)、到互聯(lián)網(wǎng)公司學(xué)習(xí)，了解先進公司是如何進行大數(shù)據(jù)管理和分析的，可以選擇部分員工專門送出去培養(yǎng)，成為專業(yè)的數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)管理人才，這對銀行長遠發(fā)展很重要。另一方面要采取措施多補充一些人才，包括招收一批專業(yè)性強的學(xué)校畢業(yè)生、面向社會招聘一些高素質(zhì)的數(shù)據(jù)管理和分析人才，在工作初期也可以借助外部咨詢公司的專家力量，外購一批專家。這是銀行的長遠大計，要達到超高水平的大數(shù)據(jù)管理、大數(shù)據(jù)應(yīng)用、大數(shù)據(jù)理念設(shè)計，沒有一批高素質(zhì)的人才不行。另外，推廣大數(shù)據(jù)理念必須要使全行絕大多數(shù)員工了解大數(shù)據(jù)的思維方式，不能把大數(shù)據(jù)理解為一個多么高深、多么困難的技術(shù)問題，成為少數(shù)專業(yè)人員的事情。大數(shù)據(jù)并不神秘，理解清楚之后其實很簡單。大數(shù)據(jù)實際上并不復(fù)雜，很多想法都是大數(shù)據(jù)的思維，很多工作都需要大數(shù)據(jù)的支持，很多業(yè)務(wù)都或多或少涉及大數(shù)據(jù)的應(yīng)用。我舉幾個例子。第一個是關(guān)于風(fēng)險管理的，我們總是想在第一時間、在企業(yè)剛剛有了風(fēng)險苗頭但沒還真正出現(xiàn)問題的時候，就能知道這個會出現(xiàn)風(fēng)險，從而可以提早規(guī)避和采取措施。如按照過去的辦法，我們要等財務(wù)報表，財務(wù)數(shù)據(jù)上反應(yīng)出來才能發(fā)現(xiàn)問題，這就晚了。而用大數(shù)據(jù)的方式，我們不再直接從財務(wù)報表上去找，通過查找相關(guān)的數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)其他線索，例如行業(yè)趨勢、產(chǎn)品價格、區(qū)域環(huán)境、企業(yè)訂單甚至上下游客戶的重要變化，就能及早發(fā)現(xiàn)新的問題，這就是大數(shù)據(jù)思維，很簡單。再比如說地震，你要準(zhǔn)確把握地殼變化來預(yù)測地震，目前幾乎不可能，但是我們可以記錄地球磁場的數(shù)據(jù)，觀察這些磁場的變化就能發(fā)現(xiàn)，就能預(yù)測，甚至是農(nóng)民習(xí)慣觀察動物的表現(xiàn)也能預(yù)測，這就是大數(shù)據(jù)思路。大數(shù)據(jù)的核心價值是預(yù)測，大數(shù)據(jù)分析的關(guān)鍵是相關(guān)性。（三） 大數(shù)據(jù)應(yīng)用和數(shù)據(jù)挖掘工作開展需要強有力的數(shù)據(jù)管控，關(guān)鍵是提升數(shù)據(jù)質(zhì)量，加強數(shù)據(jù)集中管理數(shù)據(jù)質(zhì)量不高、管理基礎(chǔ)薄弱是長期以來國內(nèi)銀行面臨的共同問題。股改后各大型銀行針對薄弱環(huán)節(jié)，加快整合數(shù)據(jù)資源，建設(shè)數(shù)據(jù)倉庫，規(guī)范數(shù)據(jù)質(zhì)量管理，建立專業(yè)化數(shù)據(jù)集市。有的銀行還基于渠道整合、客戶管理、產(chǎn)品服務(wù)與業(yè)務(wù)操作、管理決策、應(yīng)用環(huán)境五個層級，建立架構(gòu)合理、便捷高效、功能集成的數(shù)據(jù)平臺，為業(yè)務(wù)經(jīng)營和風(fēng)險管理（特別是風(fēng)險計量）打下良好的基礎(chǔ)。數(shù)據(jù)挖掘工作能否取得很好成效，除了數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)外，最關(guān)鍵的就是基礎(chǔ)數(shù)據(jù)的管控。數(shù)據(jù)割據(jù)、數(shù)據(jù)孤島和數(shù)據(jù)質(zhì)量，是典型的三大數(shù)據(jù)管控問題。因為制度、地方主義、部門主義等人為因素造成數(shù)據(jù)分散的現(xiàn)象，稱之為“數(shù)據(jù)割據(jù)”；因為技術(shù)差距、歷史遺留問題等形成的數(shù)據(jù)分散的現(xiàn)象，稱之為“數(shù)據(jù)孤島”。數(shù)據(jù)割據(jù)現(xiàn)象更多存在于國家各部門、各地方之間；大型企業(yè)內(nèi)部也會存在數(shù)據(jù)割據(jù)現(xiàn)象。譬如氣象部門詳盡的天氣觀測數(shù)據(jù)，是研究大氣規(guī)律、做天氣預(yù)報的第一手資料。但是這些數(shù)據(jù)因為各種各樣的原因在氣象局那里睡大覺。理論上講，科學(xué)院的大氣物理研究所是可以拿到這些觀測數(shù)據(jù)的，否則，大氣所的科學(xué)家們怎么支持氣象局的工作?。康珜嶋H操作中，要拿到些有用的數(shù)據(jù)，不拖個半年是不行的，而且就算到手了，也是很瑣碎的，沒什么用途。這就是典型的“數(shù)據(jù)割據(jù)”現(xiàn)象。數(shù)據(jù)質(zhì)量的好壞，直接影響數(shù)據(jù)資產(chǎn)的價值。數(shù)據(jù)質(zhì)量主要包括數(shù)據(jù)的真實性、完整性、一致性。數(shù)據(jù)質(zhì)量的解決非一日之功，需要技術(shù)、制度、文化等等方方面面的努力。如果把數(shù)據(jù)認認真真的當(dāng)成資產(chǎn)對待，數(shù)據(jù)質(zhì)量，就是需要面對的第一個問題。解決這些數(shù)據(jù)問題的關(guān)鍵是實施嚴格的數(shù)據(jù)管控，建立相對完整的數(shù)據(jù)規(guī)范體系，包括企業(yè)級邏輯數(shù)據(jù)模型、數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)、指標(biāo)體系、業(yè)務(wù)術(shù)語等，在業(yè)務(wù)層面和系統(tǒng)層面建立起數(shù)據(jù)規(guī)范執(zhí)行的各項工作機制。銀行數(shù)據(jù)必須按照統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)、統(tǒng)一的規(guī)范進行定義、采集，要遵循數(shù)據(jù)質(zhì)量要求，強化各部門、各分行的數(shù)據(jù)質(zhì)量責(zé)任，尤其是作為數(shù)據(jù)采集第一關(guān)口的基層行的責(zé)任。重視數(shù)據(jù)政策、數(shù)據(jù)安全及法律風(fēng)險。一是建立良好的數(shù)據(jù)政策。因為要有大量的數(shù)據(jù)被數(shù)字化處理，并在部門和分行間傳輸，所以要有一套政策措施，這顯得越來越重要，這些政策包括，但不局限在隱私、安全、知識產(chǎn)權(quán)和責(zé)任等方面。隨著大數(shù)據(jù)價值越來越明顯，隱私的重要性，特別是對消費者而言，也越來越顯著。健康信息和財務(wù)記錄等個人數(shù)據(jù)常常都能帶來最大的人力效益，比如幫助確定購買最合適的金融產(chǎn)品。但是，消費者也會把數(shù)據(jù)分類視為最敏感的事情。很明顯，個人以及個人所處的社會都在努力維持著隱私和公共事業(yè)之間的一種制衡。二是高度重視數(shù)據(jù)安全。比如說，如何更有力地保護那些有競爭力的敏感數(shù)據(jù)或是那些應(yīng)被當(dāng)作隱私保護的數(shù)據(jù)。近來的一些例子也表明，數(shù)據(jù)泄露不僅會造成個人消費信息的外泄和機密法人信息的外泄，還會造成國家安全機密的泄露。隨著嚴重泄密事件的增加，有必要通過技術(shù)和政策手段來解決數(shù)據(jù)安全問題。三是關(guān)注大數(shù)據(jù)帶來的法律風(fēng)險，特別是數(shù)據(jù)信息與其他財產(chǎn)有著本質(zhì)區(qū)別。數(shù)據(jù)可以完整復(fù)制并容易和其他數(shù)據(jù)結(jié)合。同樣一幀數(shù)據(jù)可以同時被多人使用。與實物資產(chǎn)相比，所有這些都是數(shù)據(jù)的獨特特點。關(guān)于與數(shù)據(jù)有關(guān)的知識產(chǎn)權(quán)問題必須要澄清以下內(nèi)容：誰擁有這些數(shù)據(jù)，與數(shù)據(jù)庫相關(guān)聯(lián)的權(quán)利是什么？如何界定“正當(dāng)使用”數(shù)據(jù)？另外，還有和責(zé)任有關(guān)的問題：在不準(zhǔn)確數(shù)據(jù)導(dǎo)致負面結(jié)果時，誰要承擔(dān)責(zé)任？如果我們從外部購買第三方的數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)能夠合法使用嗎？像這些法律問題都需要搞清楚。（四） 優(yōu)先選擇市場潛力巨大，現(xiàn)實經(jīng)營粗放的業(yè)務(wù)領(lǐng)域，開展大數(shù)據(jù)的挖掘與運用優(yōu)先選擇市場潛力巨大，現(xiàn)實經(jīng)營粗放的業(yè)務(wù)領(lǐng)域，開展大數(shù)據(jù)的挖掘與運用。如跨國公司金融服務(wù)、高端個人客戶價值挖掘、國際業(yè)務(wù)產(chǎn)品開發(fā)、養(yǎng)老金融業(yè)務(wù)、結(jié)算與供應(yīng)鏈產(chǎn)品、業(yè)務(wù)單元與分支機構(gòu)考核與激勵、風(fēng)險識別與預(yù)警等。（五） 大數(shù)據(jù)應(yīng)用在不同階段有不同的重點，不是開始就有高階的運用從中國銀行業(yè)的現(xiàn)狀來看，經(jīng)營管理是很粗放的，面對這種粗放的經(jīng)營管理方式，大數(shù)據(jù)的簡單應(yīng)用就能產(chǎn)生明顯的效果，把自身的經(jīng)營數(shù)據(jù)運用好，就能產(chǎn)生50%，甚至100%的效益。換句話說，也就是我們的大缸上漂著很多浮油，現(xiàn)在不需要運用很復(fù)雜的工具，而是找出重點，用簡單的方法都能做出效益。對比國外比較好的銀行，他們每年收入的50%來源于數(shù)據(jù)分析。我問過投入是多少？他們說投入是不超過過去的1/3，有的說是1/5，甚至1/10。比如說，一個數(shù)據(jù)分析專家對一個客戶數(shù)量為1萬的群體進行分析，精準(zhǔn)定位響應(yīng)可能性最高的100個客戶，這是10個客戶經(jīng)理采用廣撒網(wǎng)的形式做不到的。當(dāng)然數(shù)據(jù)專家的成本可能比客戶經(jīng)理高，但是1個專家和10個客戶經(jīng)理比，還是少了很多?，F(xiàn)在只是一些簡單的分析就能產(chǎn)生效益。同時，從長遠來看，我們需要進一步提煉價值，高度濃縮，用更多的數(shù)據(jù)建模，實現(xiàn)“價值催化、價值轉(zhuǎn)化、價值強化”。在市場上要開拓眼界，同時看到銀行內(nèi)部客戶和外部客戶。現(xiàn)在我們講的小企業(yè)數(shù)據(jù)挖掘案例，是在本行客戶基礎(chǔ)之上做的案例分析，未來，我們要站在中國整個小企業(yè)數(shù)據(jù)之上開展數(shù)據(jù)挖掘和分析。這就是擴展市場的廣度。（六） 構(gòu)建和完善全行的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，豐富數(shù)據(jù)挖掘功能當(dāng)前銀行不是缺數(shù)據(jù)，反而是存在海量的數(shù)據(jù)，只不過是這些數(shù)據(jù)分散在不同系統(tǒng)、不同臺賬之中，或是數(shù)據(jù)質(zhì)量差，或是數(shù)據(jù)不標(biāo)準(zhǔn)，應(yīng)用難度較大。風(fēng)險計量建模缺乏違約、損失的數(shù)據(jù)，但實際上全行出現(xiàn)違約、損失的情況并不少，比如近幾年的衍生品交易，但在建模時經(jīng)常無法找到相關(guān)的數(shù)據(jù)記錄。可能當(dāng)事人或機構(gòu)總心存顧慮而不愿或缺乏動力去保留交易違約或損失的數(shù)據(jù)，但對銀行來說，不能通過這些數(shù)據(jù)建模、來找到規(guī)律，下次可能還會犯重復(fù)性的錯誤，數(shù)據(jù)基礎(chǔ)至關(guān)重要！另外一方面是數(shù)據(jù)的挖掘使用，這將是支持全行戰(zhàn)略發(fā)展的一個重要支點。海量的數(shù)據(jù)是銀行的一個金礦而且是富礦，數(shù)據(jù)倉庫是一個寶庫，但目前很少有人來做挖掘，來做價值分析。對于經(jīng)營部門，像公司部、國際部、機構(gòu)部、房貸部、小企業(yè)部和信用卡中心等，真正利用數(shù)據(jù)挖掘把價值分析中心建立起來，那么客戶需求、產(chǎn)品創(chuàng)新就不再是難事，市場響應(yīng)和競爭能力不言而喻；風(fēng)險管理部門如果把價值分析中心建立起來了，政策制定、監(jiān)測分析、監(jiān)控預(yù)警等問題都能得到實際性的解決，風(fēng)險的精確打擊能力也會有較大的提升。但目前全行還缺乏數(shù)據(jù)挖掘、價值分析的專家，守著大量的數(shù)據(jù)無法利用只能是浪費。希望全行不同的業(yè)務(wù)條線、有條件的城市行，可能嘗試建立價值分析中心，培養(yǎng)一些數(shù)據(jù)挖掘?qū)＜?，綜合各類數(shù)據(jù)進行分析、挖掘，那么經(jīng)營、管理決策就會有比較好的支撐，客戶細分、交叉營銷等精細化管理就能成為現(xiàn)實。實施資本管理辦法強調(diào)數(shù)據(jù)和模型的出發(fā)點就在于此，并不僅僅是預(yù)測違約和算資本。（七）建立專業(yè)的大數(shù)據(jù)分析中心不少國外先進銀行都建立了專門的大數(shù)據(jù)分析中心，是一個集管理理念、分析模型、方法論和技術(shù)工具為一體的分析平臺，通過收集銀行內(nèi)外部相關(guān)數(shù)據(jù)信息并進行深度挖掘，為業(yè)務(wù)經(jīng)營和風(fēng)險管理提供準(zhǔn)確、及時、全面的商業(yè)智能支持。分析中心的第一個特點是“數(shù)據(jù)挖掘”，即在實現(xiàn)對業(yè)務(wù)前臺、風(fēng)險中臺、管理后臺以及外部數(shù)據(jù)科學(xué)整合的基礎(chǔ)上，通過數(shù)據(jù)挖掘獲得對業(yè)務(wù)經(jīng)營和風(fēng)險管理決策有價值的信息。第二個特點是“價值驅(qū)動”，它可以支持對客戶整個生命周期的價值管理，包括客戶獲取、客戶保留、客戶服務(wù)和客戶提升等。第三個特點是“業(yè)務(wù)導(dǎo)向”，分析中心所模擬、分析的問題都直接來源于業(yè)務(wù)部門，分析中心的成果也將被直接應(yīng)用于業(yè)務(wù)部門的日常經(jīng)營、風(fēng)險識別和管理中，例如制定市場策略、客戶細分、風(fēng)險選擇、風(fēng)險定價、交叉銷售等。目前，國內(nèi)各大銀行在這方面已經(jīng)有了比較好的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)和技術(shù)儲備，數(shù)據(jù)大集中已經(jīng)完成，建設(shè)數(shù)據(jù)分析中心的條件已基本成熟。這個平臺搭建起來以后，商業(yè)銀行的數(shù)據(jù)管理（特別是數(shù)據(jù)質(zhì)量管理）、數(shù)據(jù)挖掘利用的廣度和深度都將邁上一個新臺階，并將支持和促進銀行風(fēng)險經(jīng)營與價值創(chuàng)造能力的快速提升。42 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