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摘要：利用大數據已經上升為國家戰略。商業銀行零售業務是服務社會經濟發展和民生改善的基礎性業務，提升大數據應用能力，對于商業銀行落實普惠金融，解決客戶需求，提升客戶服務能力，提高客戶經營管理效能具有重要作用。但當前商業銀行在大數據運用時，面臨著亟待解決的問題，如傳統客戶待客上門的營銷模式難于為繼，單一產品和服務難于滿足多樣化的客戶需求等，因此，商業銀行亟需利用大數據轉變客戶經營管理模式，提升客戶營銷服務效能。

關鍵詞：商業銀行；普惠金融；客戶服務能力；大數據；獲客活客能力

商業銀行零售業務是服務經濟社會發展和民生改善的基礎性業務，客戶數量和業務交易量龐大，屬于典型的數據驅動型業務。利用大數據已經上升為國家戰略，央行對于加快發展大數據也做出了規劃，印發了《中國金融業信息技術“十三五”發展規劃》，明確提出要深入開展大數據技術應用創新。落實國家戰略，提升商業銀行零售業務大數據應用能力，對于加快產品和流程創新，解決客戶需求痛點，提升客戶服務能力，提高對客戶經營管理效能具有重要意義和作用。

一、商業銀行發展大數據具備基礎優勢

大數據概念形成于2000年前后，最初被定義為海量數據的集合。2011年，美國麥肯錫公司在《大數據的下一個前沿：創新、競爭和生產力》報告中最早提出：大數據指大小超出典型數據庫軟件工具收集、存儲、管理和分析能力的數據集。與傳統數據概念相比較，大數據具有以下三個特點：一是數據種類更多。既包括結構化數據也包括半結構化和非結構化數據，如視頻、圖片、地理位置、點擊率、瀏覽量等，數據具有混雜性。二是數據體量大。一般指在TB（1TB=1024GB）規模以上的數據量，不僅存量數據量大而且增量大，特別是非結構化數據增長規模和速度要遠遠高于結構化數據的增長。三是大數據的核心是預測。云計算技術的應用，使大數據分析不再依靠少量樣本，而是能夠對全部數據進行分析。數據分析關注相關性而不是因果性，回答“是什么”而不是“為什么”問題。雖然商業銀行發展大數據起步較晚，但金融業的屬性特點決定了商業銀行具備快速發展大數據的基礎和條件。

（一）商業銀行天然是大數據的重要生產者

商業銀行是個人客戶數據密集型行業，除營業網點柜面外，STM、ATM、POS機、手機銀行、網上銀行、電話銀行、電商平臺等服務渠道均是重要的數據來源渠道。一方面，信息技術的發展和應用，支撐商業銀行不斷升級優化、迭代更新核心業務系統，極大地提升了數據運算和管理能力；另一方面，商業銀行為了引領和滿足客戶需求，加強業務創新、拓寬經營范圍，持續不斷地產生增量數據，積累形成了海量的信息數據庫。據統計，2015年中國的數據總量達到1700EB以上，同比增長90%，預計到2020年這一數值將超過8000EB。以銀行業為例，每創收100萬元，銀行業平均產生130GB的數據，數據強度高居各行業之首①。

（二）數據已經成為商業銀行的重要資產

數據是價值創造載體。數據資產是現代金融機構區別于傳統金融機構的一個重要標志。在大數據時代，金融機構擁有的數據量越多，數據應用能力越強，潛在的競爭優勢就越大，而且這種優勢會形成難以被超越的核心優勢。大數據對于提升銀行零售業務盈利能力具有重要作用，通過數據分析和360度客戶畫像，能夠加強對客戶的精細化管理，有效提升客戶的綜合價值貢獻。從河北建行情況來看，充分利用名單制客戶數據，針對客戶需求，精準提供產品和服務，在個人存款規模持續增長的同時，付息率持續下降，2017年降幅達到8%，客戶產品覆蓋度增幅達到9%，客戶黏性進一步增強。根據波士頓咨詢公司預計，到2020年智能變革激發的大數據運用能夠為零售銀行增加30%的經營凈利潤。

（三）商業銀行已經重視并全面加快大數據應用

一是加大大數據應用系統建設，為經營管理決策、精準營銷、流程優化、服務提升提供強大的技術工具。比如，建設銀行歷時數年研發上線了新一代系統，建立了企業級數據平臺，整合了各業務條線、服務渠道、操作系統的數據，構建了一體化營運體系。招商銀行在2017年設立專項基金，激發內部金融科技創新的熱情，將金融科技作為推動招商銀行未來轉型的“核”動力，舉全行之力推進金融科技戰略。二是加大大數據人才隊伍建設，招聘選拔專業人才，加速培養一支既掌握計算程序開發技術又掌握數學、統計學等知識以及熟悉業務的復合型人才隊伍。三是加大大數據應用推廣力度，自上而下開展宣講培訓和組織推動，加強數據應用考核管理，努力將數據挖掘和應用貫穿業務發展的全流程，最終培養形成自覺的應用習慣。

二、商業銀行個人客戶經營管理中存在的主要問題

（一）客戶交易習慣發生變化，傳統待客上門的營銷模式難以為繼

從外部市場環境來看，信息技術和互聯網金融的發展，促進了客戶交易行為的變化，加速了銀行客戶的分流。從內部經營模式來看，商業銀行應用新技術加大智慧渠道建設，手機銀行、網上銀行等自助機具功能不斷完善，電子渠道逐漸成為服務客戶的第一渠道。河北建行2017年電子渠道交易量占全渠道交易量的比重已經超過80%。客戶交易行為習慣的改變，導致到店客戶數量逐年下滑，離柜化趨勢加劇，銀行網點面對面直接接觸客戶日益困難。

（二）客戶需求發生變化，單一產品和服務難以滿足多樣化的客戶需求

從需求端來看，隨著居民財富的增長和金融市場環境的發展及金融產品的創新，客戶購買能力、投資能力、風險偏好差異明顯，客戶需求發生了顯著變化，日益多樣化、綜合化。從供給端來看，商業銀行傳統的單一產品和服務模式已無法滿足客戶需求，同時，跨界競爭激烈，產品同質性的情況突出，如果不能精準定位客戶需求并及時提供有效服務，將進一步降低客戶滿意度和忠誠度，加劇客戶流失。

（三）維護力量難以有效覆蓋重點客群，客戶精細管理和深度經營能力不足

一是難以覆蓋批量客群。工資客戶、校園師生、個體工商戶等客戶群體是商業銀行的重點客群，成長性好、綜合價值貢獻度高。但在日常維護過程中，網點人員力量有限，難以走出去開展常態化營銷，無法深入經營重點客群。二是中高端客戶維護不足。靠傳統的維護模式，難以覆蓋全量中高端客戶，產品、服務、活動信息也無法實現有效傳導，造成客戶黏性較差，流失概率較大。三是長尾客戶體量龐大，占到商業銀行全量客戶的九成以上，但是維護嚴重不足。商業銀行亟需利用大數據轉變客戶經營管理模式，提升客戶營銷服務效能。

三、運用大數據提升銀行客戶經營管理能力的措施

（一）建立基于大數據技術的客戶信息管理平臺，推動商業銀行實現從產品銷售驅動向客戶需求驅動轉變

利用科技手段，采集、整合全渠道用戶信息，為每個客戶建立數據檔案，構建用戶360度立體畫像，率先為客戶經營管理提供工具支持。以此為基礎，提升精準營銷服務能力，為客戶提供差異化產品和綜合服務方案，改變粗放低效的營銷服務模式。一方面，采取大數據挖掘技術，根據業務場景，提取相關數據，運用模型工具對數據進行分析，精選目標客群，精準開展智慧營銷。另一方面，參考用戶畫像信息，為用戶量體設計產品或開展營銷活動。比如，招商銀行在數據挖掘過程當中發現信用卡額度較高的優質客戶經常出現在星巴克和麥當勞等場所，通過“多倍積分累計”和“積分店面兌換”活動吸引優質客戶；建設銀行積極運用精準營銷平臺客戶分析功能，開展“電話支付商戶”“投資理財客戶”“電子銀行臨界活躍客戶”“零資產客戶”等客群分析，精選產品和服務、開展精準營銷，相比傳統的短信群發模式大幅提高了成功率。

（二）建立客戶分層分類維護體系，提升線下線上渠道協同獲客能力

一是突出抓好重點客群深度經營。貫徹落實“大數據+普惠金融+金融科技”理念，大力拓展社區、校園、醫療、旅游、縣域等重點場景建設，運用科技手段將金融服務嵌入重點客戶群的生活場景，打造金融服務和非金融服務一體化的綜合服務體系，提升批量化營銷獲客、精細化經營留客、綜合化服務活客能力。二是加強客戶經理隊伍建設，提升客戶經理數據平臺和系統工具的應用能力，發揮客戶經理服務高端客戶的核心作用。同時依靠科技手段加強對客戶經理客戶維護工作的過程監測，建立標準化服務流程體系，實現對高端客戶的標準化服務流程管理。三是加大對長尾客戶的直營力度。以信用卡零資產客戶、個貸零資產客戶、社保零資產客戶等重點潛力零資產客戶群為主要激活目標，基于數據分析確定客戶需求特點，持續向客戶推送優勢產品信息或優惠活動信息，喚醒沉睡客戶。四是豐富線上銀行功能，提升獲客活客能力。研究推廣財富管理服務平臺，推出以智能化資產配置為主體的財富管理服務；大力拓展代繳費平臺功能，豐富線上繳費種類，加強線上消費場景建設，滿足和引領客戶移動支付需求。

（三）加強金融創新，滿足客戶日益增長的金融需求

一是利用大數據優勢，推進高頻金融交易、小額信貸等線上業務創新。比如，建設銀行踐行普惠金融戰略，研發上線了小微快貸和個人快貸業務，產品面世以來，增長速度都在4倍左右，開辟了業務發展的藍海，而且改進和提升了線上風險管控方式和水平。二是通過大數據分析改善經營行為，實現服務資源的高效配置。在渠道建設和服務方面，可以通過大數據應用實現全渠道實時監測、動態調整優化網點服務窗口資源等管理，提升全渠道獲客能力；在用戶管理和服務領域，可以通過大數據應用促進在線和柜面服務流程優化、實現客戶流失預警及挽留、做好個性化推薦和個性化定價等。通過利用大數據創新從而切實優化改進與客戶之間的交互方式、提升客戶產品覆蓋度，提高客戶滿意度和忠誠度。比如，利用大數據做好營業網點廳堂營銷，精準定位目標客戶，在客戶到達網點辦理業務時精準推送營銷商機，同時系統自動提示客戶經理和大堂經理及時識別目標客戶，主動開展精準服務，提升營銷效率。三是提升風險管控能力。應用大數據技術可以拓展風控手段和工具，進一步完善風控體系。通過打通內外部數據連接，全面收集企業、企業主及關聯人的各類信息，建立整合的內外部數據庫，開展普惠金融大數據分析，可以有效提升對小微企業客戶的全流程風險管控能力，在客戶準入、評級授信等關鍵環節，提升工作效能，降低客戶經營管理成本，促進業務的健康發展。

注釋：

據來源于貴陽大數據交易所正式的《2016年中國大數據交易產業白皮書》。

作者:陳華 單位:高立霞