王星

最近幾年，中國金融業(yè)的大數(shù)據(jù)時(shí)代正在呼嘯而至，已經(jīng)和我們生活息息相關(guān)，同時(shí)數(shù)據(jù)也儼然成了銀行業(yè)有價(jià)值的戰(zhàn)略性資產(chǎn)、重要的經(jīng)濟(jì)投入和新型商業(yè)模式的基石。伴隨著大數(shù)據(jù)的處理技術(shù)提高，對商業(yè)銀行現(xiàn)有的數(shù)據(jù)管理工作帶來了更多的挑戰(zhàn)，當(dāng)前的銀行業(yè)內(nèi)外部環(huán)境、數(shù)據(jù)處理能力等正在發(fā)生著深刻變化，但國有銀行統(tǒng)計(jì)工作仍以滿足監(jiān)管要求為主，信息數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)的理念、定位和轉(zhuǎn)型較慢；在統(tǒng)計(jì)角色轉(zhuǎn)變、元數(shù)據(jù)源管理、大數(shù)據(jù)分析人才培養(yǎng)、數(shù)據(jù)倉庫建設(shè)、數(shù)據(jù)資源挖掘等各方面仍存在較大差距，對經(jīng)營決策和精準(zhǔn)營銷的支撐作用亟待加強(qiáng)。

一、大數(shù)據(jù)背景下的數(shù)據(jù)管理理念

首先要明確幾個(gè)基本理念：一是要高質(zhì)量地滿足外部監(jiān)管要求。與業(yè)務(wù)主管部門工作性質(zhì)不同，數(shù)據(jù)管理工作第一任務(wù)就是滿足外部監(jiān)管要求，確保不出監(jiān)管責(zé)任事故，這是數(shù)據(jù)管理工作的基礎(chǔ)和底線。二是數(shù)據(jù)要與業(yè)務(wù)緊密結(jié)合，數(shù)據(jù)對客戶營銷、業(yè)務(wù)發(fā)展、產(chǎn)品創(chuàng)新和風(fēng)險(xiǎn)管理都具有越來越重要的作用。數(shù)據(jù)分析不清楚、數(shù)據(jù)挖掘不充分，直接影響業(yè)務(wù)發(fā)展。三是為業(yè)務(wù)發(fā)展提供決策支持。通過數(shù)據(jù)分析，滿足行領(lǐng)導(dǎo)在管理決策中所需要的信息，包括內(nèi)部管理、業(yè)務(wù)發(fā)展、客戶營銷、風(fēng)險(xiǎn)管理等各個(gè)方面；為所轄分支機(jī)構(gòu)、各業(yè)務(wù)條線提供數(shù)據(jù)服務(wù)。

二、數(shù)據(jù)管理工作轉(zhuǎn)型規(guī)劃

（一）明確數(shù)據(jù)是一種價(jià)值資產(chǎn)，不再刻意追求精準(zhǔn)性而是強(qiáng)調(diào)數(shù)據(jù)的分析預(yù)測功能，關(guān)注相關(guān)性而非因果性。

銀行的一切活動都被數(shù)據(jù)化，客戶的每一個(gè)行為、資金流轉(zhuǎn)的每一個(gè)細(xì)節(jié)、每一個(gè)決策、每一次交流都成為數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)一旦得到深入分析使用，會深刻改變銀行創(chuàng)造價(jià)值的模式。數(shù)據(jù)的價(jià)值在被發(fā)掘后還能夠不斷產(chǎn)生新的價(jià)值，其真實(shí)價(jià)值就像浮在水面上的冰山一角，絕大部分都隱藏在表面以下。

大數(shù)據(jù)時(shí)代，為了收集到數(shù)量龐大的信息，我們需放棄嚴(yán)格精確的選擇，因?yàn)閮Υ婧吞幚矶疾辉偈菃栴}，大量結(jié)構(gòu)化、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)看似垃圾，但垃圾數(shù)據(jù)里可能蘊(yùn)藏著巨大財(cái)富。

關(guān)于信息數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)與業(yè)務(wù)經(jīng)營決策的結(jié)合，要相關(guān)性分析不要原因分析。數(shù)據(jù)爆炸使得科學(xué)的研究方法都落伍了，無需理論指導(dǎo)的純粹的相關(guān)關(guān)系研究已經(jīng)逐步取代了大量的傳統(tǒng)研究范式。例如對沖基金通過剖析社交網(wǎng)絡(luò)上的數(shù)據(jù)信息預(yù)測股市走向，京東和亞馬遜根據(jù)用戶在網(wǎng)站上的類似查詢來進(jìn)行產(chǎn)品推薦，微博通過用戶的社交網(wǎng)絡(luò)圖來猜測其喜好。

（二）建立完善的數(shù)據(jù)管理體系

首先加強(qiáng)部門協(xié)作，共同實(shí)現(xiàn)大數(shù)據(jù)應(yīng)用目標(biāo)。業(yè)務(wù)部門要切實(shí)承擔(dān)大數(shù)據(jù)采集、分析、應(yīng)用的職責(zé)，數(shù)據(jù)管理部門要對大數(shù)據(jù)工作進(jìn)行組織協(xié)調(diào)、集中管理、加強(qiáng)推動，尤其是支持業(yè)務(wù)部門加強(qiáng)數(shù)據(jù)挖掘分析；其次數(shù)據(jù)統(tǒng)一管理，數(shù)據(jù)管理部門統(tǒng)一管理數(shù)據(jù)，樹立數(shù)據(jù)權(quán)威，避免數(shù)據(jù)孤島。其它部門不能再隨意自行定義數(shù)據(jù)、做自己獨(dú)立的數(shù)據(jù)系統(tǒng)，不能再重復(fù)過去那種落后的零散的數(shù)據(jù)采集和管理方式；再次配備高素質(zhì)人才，這是實(shí)施大數(shù)據(jù)管理的關(guān)鍵。一方面要從內(nèi)部培養(yǎng)，數(shù)據(jù)管理人員要不斷學(xué)習(xí)新的數(shù)據(jù)分析技術(shù)，掌握新的分析工具，另一方面要采取措施多補(bǔ)充一些人才，包括招收一批專業(yè)性強(qiáng)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；最后加強(qiáng)對數(shù)據(jù)采集工作的管理，建立數(shù)據(jù)真實(shí)性完整性責(zé)任機(jī)制。完善基層人員提供準(zhǔn)確、完整數(shù)據(jù)的責(zé)任和職責(zé)，建立責(zé)任機(jī)制和良好數(shù)據(jù)文化，對提供數(shù)據(jù)不真實(shí)、不完整、不及時(shí)的行為要進(jìn)行追責(zé)。

（三）強(qiáng)化數(shù)據(jù)服務(wù)和數(shù)據(jù)挖掘分析，由管理報(bào)表工作向經(jīng)營與管理數(shù)據(jù)并重，重點(diǎn)滿足業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)型需求

報(bào)表管理固然是信息監(jiān)管統(tǒng)工作的第一要?jiǎng)?wù)，但工作重點(diǎn)應(yīng)轉(zhuǎn)向更多地向業(yè)務(wù)一線、營業(yè)部門和業(yè)務(wù)條線輸送數(shù)據(jù)、分析報(bào)告和分析結(jié)果，支持業(yè)務(wù)部門使用數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)管理部門不能僅局限為數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)部門，要構(gòu)建真正的問題導(dǎo)向型機(jī)構(gòu)，重點(diǎn)關(guān)注業(yè)務(wù)發(fā)展中的問題，通過大數(shù)據(jù)分析和大數(shù)據(jù)應(yīng)用，幫助業(yè)務(wù)部門一起解決問題。一是要主動搜集各機(jī)構(gòu)、各部門和各條線的數(shù)據(jù)需求，并充分發(fā)揮數(shù)據(jù)管理部門的專業(yè)優(yōu)勢，進(jìn)行深層次的挖掘和分析，滿足各機(jī)構(gòu)、業(yè)務(wù)部門在精準(zhǔn)營銷、風(fēng)險(xiǎn)防控、經(jīng)營管理等方面的需求。二是要引導(dǎo)下級行充分利用現(xiàn)有數(shù)據(jù)資源，主動用好數(shù)據(jù)?？傂袑用媸崂砣械臄?shù)據(jù)資源，使分行全面了解全行數(shù)據(jù)資源，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)通過數(shù)據(jù)支持預(yù)測和決策、服務(wù)轉(zhuǎn)型目標(biāo)。三是整合外部數(shù)據(jù)資源，通過多種途徑解決外部數(shù)據(jù)引入。對于區(qū)域性的外部商業(yè)數(shù)據(jù)，各省分行可根據(jù)需要自行采購，對于全國性的外部數(shù)據(jù)需求，總行層面統(tǒng)一進(jìn)行采購，從而實(shí)現(xiàn)全行數(shù)據(jù)資源共享，以滿足各機(jī)構(gòu)業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)型發(fā)展對于數(shù)據(jù)的迫切需求。四是做好數(shù)據(jù)安全管理和權(quán)限取數(shù)管理工作，取數(shù)、用數(shù)要符合安全要求和管理制度。

（四）完成要全體不要抽樣觀念的轉(zhuǎn)變

以前采樣統(tǒng)計(jì)的目的就是用最少的數(shù)據(jù)得到最多的信息，而現(xiàn)在大數(shù)據(jù)更強(qiáng)調(diào)數(shù)據(jù)的完整性和混雜性，反而能夠幫助人們進(jìn)一步接近事實(shí)的真相。大數(shù)據(jù)中的“大”不是絕對意義上的大，它是指不用隨機(jī)分析法這樣的捷徑，而采用所有數(shù)據(jù)的方法，全數(shù)據(jù)模式，樣本就是總體。

從大數(shù)據(jù)的角度看，統(tǒng)計(jì)的主要精力應(yīng)該放在趨勢性、時(shí)效性和前瞻性等戰(zhàn)略分析上。作為一個(gè)大型國有銀行，若在跨業(yè)務(wù)、跨部門的系統(tǒng)之間去追求簡單的數(shù)據(jù)一致性，是存在偏離統(tǒng)計(jì)主要發(fā)展方向的。如在判斷是否應(yīng)該向某些擁有不良信用記錄的人提供小額短期貸款，傳統(tǒng)的信息評分機(jī)制關(guān)注少量突出的事件，比如一次還款的延遲等，而大數(shù)據(jù)則分析了大量不那么突出的事件，會大大降低貸款拖欠率。

總之，國有銀行需要改變大數(shù)據(jù)理念和數(shù)據(jù)操作方式，將數(shù)據(jù)分析作為統(tǒng)計(jì)的亮點(diǎn)，而不僅僅是數(shù)據(jù)管理；建立完善的數(shù)據(jù)管理體系，不再把精確性當(dāng)成重心，而是接受混亂和錯(cuò)誤的存在；側(cè)重于分析相關(guān)關(guān)系，而不再尋求原因分析；完成要全體不要抽樣觀念的轉(zhuǎn)變。切實(shí)讓大數(shù)據(jù)管理工作成為我行實(shí)現(xiàn)戰(zhàn)略轉(zhuǎn)型、提高經(jīng)營效益、有效降低經(jīng)營風(fēng)險(xiǎn)的法寶，也成為我們解決面臨的困難和問題、重塑核心競爭能力的關(guān)鍵。

參考文獻(xiàn)：

[1] 初順起.數(shù)據(jù)挖掘在銀行業(yè)務(wù)中的應(yīng)用[J].金融電子化，2005（8）：25-26

[2] Jiawei Han，Micheline Kamber著.范明，孟小峰等譯.數(shù)據(jù)挖掘：概念與技術(shù)[M]，北京：機(jī)械工業(yè)出版社，2001