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挖掘论文参考文献：
今天移动互联网正狂飙突进、网上购物平台和网上社交平台也方兴未艾,包括结构化数据、半结构化数据、非结构化数据的大数据爆炸式增长.早在2012年,大数据已经登上美国《纽约时报》的专栏封面,专栏称：“大数据时代已经降临,在商业、经济及其他领域中,决策将日益基于数据和分析,而非基于经验和直觉.”目前银行业在开展业务过程中积累了海量高价值数据,很多银行的数据量级已经超过100TB,其中非结构化正以加速度形式积累.因此,不管传统银行业是拥抱还是抗拒,大数据时代已经呼啸而来.
深刻理解大数据的特征
转变观念,重视大数据的巨大价值.2015年9月,国务院出台《促进大数据发展行动纲要》,指出：“数据已成为国家基础性战略资源,大数据已成为推动经济转型发展的新动力.以数据流引领技术流、物质流、资金流、人才流,将深刻影响社会分工协作的组织形式.大数据产业正在成为新的经济增长点,成为重塑国家竞优势的新机遇”.《大数据时代》的作者舍恩伯格指出：“数据已经成为有价值的公司资产、重要的经济投入和新型的商业模式基石.虽然数据还没有被列入企业的资产负债表,但这只是时间问题.”MIT商学院的研究表明,决策依赖数据的公司,运营情况比不重视数据的公司出色很多,这引起公司的生产率比不用数据决策的公司高6%.现实中,数据价值已经在多数互联网公司的市值中得以体现.著名的社交平台网络公司Facebook于2012年5月在纳斯达克上市时,账面资产仅为66亿美元,但IPO每股定价38美元,总市值为1040亿美元.Facebook之所以能获得如此高的估值,Gartner公司认为,关键在于当时它收集了约2.1万亿条“获利信息”,每条信息估值约4美分,每个用户的价值为100美元.目前这家社交平台公司市值超过3000亿美元,市盈率超过100倍,而全球市值最大的苹果公司市盈率仅为13倍,充分体现了数据的价值.银行业拥有海量的客户交易数据,如果这些数据的价值得到挖掘,银行业将获得无限商机.
转变思维,关注焦点由传统的因果关系转向大数据时代的关联关系.传统数据分析思维要求数据精确无误,只需要少量的样本数据,力求数据关系明确清晰,进而探求事物之间的因果关系；大数据分析思维则尽可能获取全量数据,对数据的精确性要求放松,坦然接受数据的纷繁复杂,更为关注事物间的关联关系.大数据时代,关联关系已经成为预测的关键.很多情形下,人们知道“是什么”足以,并没有必要知道“为什么”.现实中电商巨头亚马逊正是由于成功运用书籍之间的关联关系,图书销售取得了成功.历史上亚马逊曾有一支由二十多名书评家和编辑组成的团队,写书评,在网页上发出“亚马逊的声音”,向客户推荐新书.之后,亚马逊通过大数据分析,发现了书籍之间的关联性,并开发出“item-to-item”推荐系统,使亚马逊发生了天翻地覆的变化,其图书销售额的三分之一来自“item-to-item”系统的推荐.于是亚马逊放弃了在线书评.
开拓视野,深刻理解大数据运用的四个层次.研究表明,大数据通过层层晋升能够成为指导行动的智慧.概括地讲,大数据运用分为四个层次,第一层,数据收集和存储层,即基础层,各种类型的数据从不同渠道涌入,包括结构化数据（交易信息）、半结构化数据（日志信息）非结构化数据（多媒体、社交及定位信息等）,在这个层面上,数据被实时和非实时地清理、加工,归档存储为有效数据,供后续分析运用.第二层,由数据上升到信息,形成信息整合层,在这个层面上需要对数据进行去噪和增强处理,实现关系型和非关系型信息的整合.第三层,从信息上升至知识,即知识发现层,在此层面,数据挖掘技术和人工智能至关重要,对整合的信息进行分解、提炼,从中找出有价值的信息点,实现信息到知识的转变.第四层,从知识上升到智慧,形成智慧汲取层,运用数据可视化工具,将经验、判断和知识相融合,使知识升华为智慧,为获取商业价值提供指导.
大数据正成为银行营销、创收和风控的利器
运用大数据构建客户全景视图,为客户制定差异化的产品及营销方案.通过大数据分析平台,接入客户通过社交网络、电子商务、终端媒介等方式形成的非结构化数据,包括客户的历史购买行为、年度消费水平、兴趣爱好、行为模式、社交圈及对媒体的响应等,这些外部大数据和银行的传统数据结合,就可以勾勒出真实完整的客户全景视图,之后实施针对性的产品设计和精准营销.比如,国外银行通过对客户的交易数据分析,推算出客户经历“人生大事”的大致节点,由于人生中这些重要时刻往往能够激发客户对高价值金融产品的购买,因此一些银行开始围绕客户的“人生大事”进行交叉销售.一家澳大利亚银行通过大数据分析发现,家中即将有婴儿诞生的客户对寿险产品的潜在需求最大.通过对客户 交易数据分析,银行能够识别出即将添丁加口的家庭：在这些家庭,准妈妈会购买某些药品,和婴儿相关产品的消费会不断出现.这家银行为这类客户推出写作化的营销活动,获得了客户的积极回应,并大幅提高了交叉销售的成功率.
推出和客户交易相关的大数据产品,拓展银行中间业务收入.历史上拥有海量数据的银行考虑的是如何运用数据服务其核心业务,现在一些银行已经能够把数据变成数据产品,为银行创收,实现商业模式的创新.例如,一家澳大利亚银行通过分析其零售客户的支付数据来了解其消费路径,即客户日常消费的典型顺序,包括客户购物地点、购物顺序、购买内容等,并对其中的关联性进行分析.银行将这些分析报告售给其公司客户,帮助客户准确地判断最合理的产品广告投放地点及对应的产品,而此前公司客户需要花大价钱向市场调研公司购买此类数据,现在可以以低得多的价格向服务自己的银行获得这些分析结果,而且银行提供的数据比市场调查更为可靠.更重要的是,银行此举为客户提供了具有竞争力的增值服务,对客户的粘性大大增强.
通过大数据构建更全面的信用评价体系,提升银行的信贷风险控制能力.银行是经营风险的企业,风险管理能力是银行的核心竞争力.资料显示,零售银行业务方面,在美国,一家互联网信用评估机构已经成为多家银行在个人信贷风险评估方面的好帮手.这家机构通过分析信贷申请客户在主要社交平台的相关数据,对其信用风险进行评估,并将评估结果售予银行.银行将这些评估结果和内部评级相结合,形成更加准确、完备的风险评估.通过运用外部对客户的风险评估,可以有效降低银行的信贷风险,同时为银行信贷定价带来竞争优势.另一方面,大数据在公司银行业务的风险管理方面正发挥着前所未有的作用.传统方法中银行对客户的信用风险的评估,多是基于历史的营业数据和信用记录,这种方式的弊端是缺乏前瞻性,没有反映企业未来的发展趋势.西班牙一家大型银行利用大数据为企业客户信用风险进行全面分析,它先找出影响企业所在行业的主要因素,然后对这些因素进行模拟,测试各种因素对客户业务发展的可能影响,从而综合判断企业客户的信用风险.运用大数据评估企业风险不仅速度快,同时风险评估的准确性得到显著提升.
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