【大数据时代中小商业银行的战略与路径】
已经来临的大数据时代，将深刻影响中小商业银行的未来发展，加之我国当前正在深化以市场化为导向的金融改革，在此背景下，中小商业银行将面临较大的生存压力。本文从大数据时代对中小商业银行的影响进行了分析，指明了中小商业银行应对大数据挑战的转型战略方向，并提出了以管理、产品、功能、渠道、服务等“五化”为具体路径的模式创新构想。
微软前总裁比尔·盖茨在20世纪90年代曾预言，传统的商业银行将是在21世纪灭绝的恐龙。也许盖茨的预言过于悲观。但在大数据时代以及互联网技术突飞猛进的当下，作为中小商业银行需要正视面临的挑战，运用大数据思维对传统银行进行改造，实现经营转型，这也是传统中小银行焕发生机、获得生存与发展的必由之路。
大数据时代挑战中小商业银行经营思维
大数据时代对中小商业银行的影响或中小商业银行面临的挑战主要表现在以下几个方面：
对传统中小商业银行发展战略的冲击。传统商业银行的发展战略是在预计未来经济环境、金融政策的前提下，依据现有银行规模、网点、人员、资本、客户等资源占有状况，以及客户需求、竞争对手状况来确定其战略目标及路径与方式的。而在大数据时代，决定一家银行成功的关键因素在于对数据的占有及其使用能力，而传统的人员、网点因素将逐渐淡化；未来银行客户资源的稳定及增长，将更多依赖于对不同类别客户需求数据的掌握并开发出便捷、安全、高值的产品，更多地依赖于对互联网特别是移动互联网、电子渠道的开发利用。这就要求中小商业银行在评判自身优势和竞争对手实力时要充分考虑大数据实力与IT能力；在确定战略目标时要兼顾财务承受能力来确定对大数据的投入，使战略规划与大数据支撑、业务引领相适应；在确定实施路径与方法时需要把数据收集与挖掘、产品创新、风险控制、电子渠道、互联网金融作为向客户提供服务、内部控制的主要方式与手段。
对传统银行经营范围的冲击。人类从古至今的商业活动大都是信息流、物流、资金流分离，随着信息化时代的升级，每一笔交易都将是信息流、物流、资金流的同时整合。在互联网时代，银行业与其他商业活动的界限将日渐模糊，银行业的经营范围正逐步扩大。当然不是说金融可以替代其他商业活动，而是说金融与其他商业活动将融为一体。这就意味着一方面IT让金融无所不在，金融业的版图日益扩大与延伸；另一方面，IT使金融不再是金融机构的特权。这不仅使金融机构之间的混业成为现实，而且使金融与其他非金融机构之间的混业成为趋势。大量非金融机构将结合自身的商业模式，从不同角度渗透进金融或准金融业务。眼下电子商务和互联网企业的跨界渗透金融行业只是这种演化的开端。也许有人认为这样的演化将使风险过大而难以驾驭，但随着大数据时代的到来，在“样本=总体”变成现实的情况下，人类对金融风险的识别、量化与控制将比以往任何时代更加精准，对风险的驾驭能力更加强大。当然，商业银行对风险的隔离以及监管的变革也势在必行。因此，可以预见未来的商业银行不仅经营现有的银行业务、非银行金融业务，而且经营与交易相关的信息与物流业务也会成为趋势。也就是说随着金融互联网化、互联网金融化时代的到来，金融将变得无所不能。
对传统银行业经营方式的冲击。进入大数据时代，互联网与银行业务深度融合，将彻底改变银行经营方式。在产品开发与营销方面，通过对大量交易、行为数据的收集和对数据的分析、挖掘，建立数据模型，可以展示出分层客户的金融需求，从而按照市场需求、客户需要开发产品、实施营销，真正做到以客户为中心设计开发产品，并做到精准营销，而不是以银行为中心来制造与推销产品；在风险管理方面，目前不少中小银行在风险评价中虽引入了数量分析，但由于历史数据积累较少，加之风险管理技术水平普遍不高，经验判断仍在风险管理和决策中发挥着主要作用。借助大数据对法人与个人客户进行多维度的评价，其风险模型将更加符合市场实际，对客户违约率(PD)、违约损失率（LGD）的取值将更准确，这将极大改善商业银行过去凭经验办业务的经营范式。尤其在微贷业务上，大数据可以极大改变信息不透明、不对称给银行带来的风险与不确定性，银行可以在准确计量风险溢价的基础上，构建快速授信审批流程，既满足微型企业的融资需求，又确保银行风险调整后的总体收益水平；在绩效管理上，可以通过大数据，借助通讯、移动终端、视频等技术对员工工作频率、方式、业绩、能力等做出准确评价，银行绩效考核的正向激励作用会更好地发挥作用。
对传统商业银行盈利模式的冲击。在宏观经济增速由高速向中速过渡、利率市场化改革进程明显加快的大背景下，商业银行净息差下降成为必然趋势，信贷成本继续下降的空间有限，收入成本比大幅压缩的空间也不大，银行业未来利润增速会放缓。在可预见的3～5年内，中小商业银行的经营压力将逐步增加。商业银行可以应大数据时代变迁，强化IT支撑，建设数据仓库并对数据进行分析、加工和挖掘，利用现代信息技术和电子渠道，为客户提供满意的线上服务，同时在线下提供咨询以及智能化工具难以替代的个性化服务。这样不仅可以改变过去因业务量增加和经营范围延伸而必须增加网点与人员，进而导致成本增加的经营模式，而且将改变过去一味依赖关系营销扩大客户群体的营销模式，为迅速扩大客户群提供了可能。此外，由于大数据时代将使银行业与非银行业的相互渗透变得更加可行和容易，这就为商业银行拓展电子商务、对接资本市场、加强财富管理等新兴业务领域提供了广阔的天地，这些新兴业务将可能取代传统存贷汇业务成为中小商业银行未来赢利的主要渠道。
大数据时代的中小商业银行转型战略
当前，大部份中小商业银行在经营规模、资金实力、技术水平、管理能力、人员素质等各方面与大型银行和全国性股份制银行相比都处于绝对的劣势，尤其是在金融国际化、市场化改革提速的形势下，传统银行的经营模式将难以为继。而随着大数据时代的到来，中小商业银行又面临新一重的危险，当然从另外一个角度来看，对有准备的银行来说，这种危险同时也是一种前所未有的机遇，如果抓住并及时融入这一深刻变革，实施经营战略的转型，不仅可以转危为安，而且有弯道超车，后来居上的可能；如若不然、其后果可想而知。
确立大数据战略。大数据时代，中小商业银行董事会要充分认识大数据对商业银行经营的重大影响，要树立大数据思维并对大数据源、大数据技术做出规划。经营管理层要制定分期实施计划，并将实施落实情况及时报告董事会。具体来讲，首先要制定尽可能详尽的数据需求规划，并及时完善与数据采集和存储相关的运行系统，充实自身数据库。其次要改变目前内部系统之间数据各自为政或分散化的状态，建立统一的数据管理平台或数据仓库。第三要增强数据分析能力，或借助专业咨询服务商、集成服务商和通信厂商的技术优势，采取合作或外包等方式，提升自身对数据的整合、分析、挖掘以及转化为商业运用的能力。
实施业务结构转型战略。在可预见的未来，金融管制将进一步放松，金融市场将更为开放和自由，利率市场化、金融脱媒等因素叠加，将导致金融领域的竞争全面加剧，中小商业银行依靠大企业、大客户、大项目来维持一定的增速将逐渐成为过去式。因此，中小商业银行将小微企业和个人客户作为转型的核心发力点，打造小微和零售业务核心竞争力，不仅可以降低对大企业、大客户、大项目的依赖，开辟金融蓝海，而且由于大数据时代风险管理技术的进步以及成本成几何级数的降低，使微贷业务、零售业务成为中小商业银行持续稳健发展的核心支撑变得更加现实。
加快新兴业务拓展战略。一直以来，中资商业银行以存贷利差作为盈利模式，以至于商业银行以追求规模作为最主要经营目标，因为规模越大自然盈利就越多。在利率市场化背景下，利率市场全面放开可能在不远的将来成为现实，利差收窄是必然趋势，中小商业银行如何长期保持一定的盈利能力？唯有加快盈利结构调整，逐步降低对利差收入的依赖，提高中间业务收入及其占比。为此，中小商业银行必须发展传统存贷汇业务以外的新兴业务，如投资银行、资金业务、国际业务、财富管理、代理业务等，这也将成为中小商业银行未来业务发展的必然趋势。
推进金融互联网化战略。大数据时代信息技术和金融产业将更加深入地融合在一起，金融电子化的深度和广度将不断强化。中小商业银行必须主动顺应这一趋势，主动贴近技术进步，拥抱互联网和移动互联网浪潮，加快推行金融互联化战略，除了继续深化自身运行和管理系统的电子化建设及传统业务的电子化受理以外，还必须紧跟互联网发展步伐，探索建立电子化金融商业模式，着力发展互联网金融、社区智能银行、移动终端、电子商务、直销银行等业务。这就要求中小商业银行必须从战略高度将金融互联网及电子渠道作为未来提供金融服务和打造核心竞争力的主渠道。
中小商业银行经营转型的路径选择
大数据时代，中小商业银行必须加强管理、产品、功能、渠道、服务等模式创新，具体就是要做到以下“五化”：
管理系统化。未来中小商业银行实施精细化管理，必须依托信息技术提升内部经营管理的效率，也就是说，要加快推进银行内部管理信息化系统建设，从客户需求分析、产品开发、市场营销、内部控制、业务流程、服务监控方面入手，建设包括客户关系管理、人力资源管理、绩效考核、业务流程处理、运营管理、风险管理、评级授信、办公自动化等系统，逐步实现银行整个经营管理的信息化、系统化和智能化，促进经营管理决策水平和日常运营管理效率的提升。
产品个性化。目前，大多数银行在产品设计与营销上，仍从自身角度出发，先根据自己对风险控制的内部要求，设计出统一的标准化产品，再向市场和客户进行推销，这种模式从根本上来说是建立在银行自身风控需求上的产品制造，并没有对客户需求进行面对面地充分了解，往往导致银行设计的产品与客户的需求严重脱节。在大数据时代，商业银行竞争的焦点是对客户的竞争，这种竞争不是传统的“关系”竞争，而是如何满足客户个性化需求的竞争。这就要求中小商业银行要将“以客户为中心”从口号变为行动，彻底摒弃以银行自身为出发点和中心的产品设计与营销模式，转变成先充分了解每一类客户甚至每一个客户（主要是集团客户、大客户）对金融产品和服务的差异化、特殊化需求，再设计出与其特殊需求相适应的人性化产品，并反馈和提供给客户。只有这样，才能增强客户对银行产品的粘性，提高客户对银行服务的依赖性，建立银企长期合作共赢的关系。
功能平台化。大数据时代，银行业与证券、保险（放心保）、期货、基金等相关金融业的融合将更加深入，甚至银行与其他非金融业的合作和渗透的深度也将无限扩大。因此，未来的商业银行功能将是一个综合化的大平台，不仅是传统银行充当的资金融通中介，还要为客户提供与非银行金融机构以及电商、商超、物业、商品交易等其他行业之间进行资金、信息、物流交换的平台，也就是既要销售金融产品，还要提供交易及物流通道。
渠道电子化。在大数据时代，客户对银行服务的需求将是无时无处、不分时间和地点的全天候、实时的业务需求，任何客户都可能在任何时间、任何地方以任何方式和渠道发起任何交易。商业银行的实体网点显然无法满足这一类快捷、便利的金融服务需求，只能通过基于通信网络技术的自助式服务才能满足这种需求，并增加客户的粘性。电子化自助式服务渠道具有延伸服务、叠加服务、降低成本和风险的优势，将取代或迫使遍布大街小巷的传统银行营业网点转型。银行间的竞争优势将不再取决于分支机构及网点等物理渠道的数量，甚至物理网点将成为个别银行的负担。中小商业银行应适时借助与信息技术的交互，快速延伸出电子化的虚拟“网点”和“柜台”，以金融互联网、社区智能银行、移动支付为载体，为客户提供全天候金融服务。
服务人性化。大数据时代的银行服务人性化表现在：一方面是以信息化为手段，为客户提供随时随地、以秒时计算的线上标准化服务；另一方面，通过面对面咨询，为客户量身设计个性化产品，并且为客户提供多渠道、跨行业的综合信息等线下服务。因此，商业银行在服务渠道、业务流程、品牌标识、价值追求、企业文化、行为礼仪、营销推动等方面需要体现服务的人性化。比如说，未来的客户经理不仅仅是推销员，负责向客户营销设计好的产品，而且还必须是产品经理，具有为客户设计、开发个性化产品的专业能力，使银行服务更加快捷、方便、友好。
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【大数据时代银行资产管理业务探索】
随着社交网络、移动互联网、云计算等相继进入人们的日常工作和生活中，全球数据信息量呈指数式爆炸增长。以数据、资金和平台为基础的互联网金融在2013年的飞跃式发展，更是充分证实了数据的价值，使得数据真正成为一种商业资本、一项重要的经济投入，并且可以创造新的经济效益。
通过大数据分析客户行为，有助于企业在创新经营模式时更加贴近、深刻理解客户需求并做出预判，从而改善经营水平、提升经营效率，这将是今后金融机构核心竞争力所在。对于以投研和销售为核心的商业银行资产管理业务，当面临来自互联网金融企业的挑战时，如何利用大数据思维、挖掘大数据技术带来的市场潜力是当前亟需关注、思考的问题。
“大数据”起源及其内涵
互联网与传统行业的碰撞产生了今天全民关注的“大数据”，而大数据概念真正盛行是因为奥巴马政府在2012年高调宣布了其“大数据研究和开发计划”。美国政府希望利用大数据解决一些政府部门面临的重要的问题，该计划由横跨6个政府部门的84个子课题组成。这标志着大数据真正开始进入主流经济。
虽然大数据的概念被广泛使用，但业界仍未形成统一的定义。隶属IBM公司的TDWI(The Data Warehousing Institute)在其研究报告中首次提出了大数据的3V特性，主要是指：一是容量大（Volume），二是数据来源的多样化（Variety），三是数据源速度（Velocity）。大数据的核心内涵包括：一是跨领域数据的交叉融合。相同领域数据量的增加是加法效应，不同领域数据的融合是乘法效应。例如，对于消费者行为的分析不仅分析对于某一产品的消费，结合其他产品消费分析得到的预测性效果会更好。二是数据的流动。数据必须流动，才可能产生价值。事实上，在十多年前建立企业级数据仓库开始，企业级数据仓库的目标就是让不同部门的数据流动起来；而如果各个部门数据割裂，数据价值便得不到发挥，对大数据的有效分析才是真正的挑战。
首先，要分析与某事物相关的所有数据，而不是分析少量的随机样本。利用所有数据的分析必然要求较高的处理信息的速度和更为先进的技术。大数据分析是基于可以获得全体数据，总体即为样本。过去由于信息处理技术的受限，数据分析的准确性依赖于样本抽样的随机性，但实现抽样的绝对随机非常困难，一旦抽样存在偏见，分析结果会相去甚远。而有些分析只有使用所有数据分析方可得到结果。例如，信用卡诈骗是通过观察异常情况来识别的，只有分析所有数据才能做到，这种情况异常值才是最有用的信息，是一个大数据问题；再如，从事跨境汇款业务的公司也开始得到了大数据分析技术的支持，因为交易是即时的，所以数据分析也应该是即时的。
其次，大数据时代的数据分析允许我们接受数据的混杂性，而不再过多关注其分析数据的精确性。只有接受数据的混杂性，才可以利用95%的非结构化数据。数据的混杂性，一是指数据量之大，可能会包容了错误的数据，造成分析结果的不准确；二是格式不一致。“小数据”分析最基本的要求是在分析之前进行数据清洗达到格式一致的要求。因而大数据分析也是精确性与数据量的权衡。计算人员发现，大数据的简单算法要比小数据的复杂算法更为有效。但是对于数据混杂性的处理，要求新型数据库的诞生来弥补传统数据库设计要求数据严格一致性的缺陷。此外，因为大数据储存在不同的电脑和硬盘中，同步更新记录不甚现实，所以对于精确性要求不高的领域，允许适当错误的大数据分析不妨是一种选择。
最后，建立在相关关系分析法基础上的预测是大数据的核心。在小数据时代，分析员需要收集和选择关联物，并且在某些假设基础之上进行数据相关性的分析。而在大数据时代，较高的计算能力和互联网平台不需要人工选择关联物或建立假设基础。大数据的相关关系分析法更准确、更快且不易受偏见的影响。例如，德勤公司为中英人寿保险（放心保）公司设计建立的个人风险预测模型，就利用了大数据分析技术。德勤把信用报告和顾客市场分析数据作为部分申请人的血液尿液分析的关联物，分析找出易患高血压、糖尿病和抑郁症的人；其中用来分析的数据包括好几百种生活方式的数据，比如个人爱好、常浏览的网站等。
大数据在金融领域的应用
银行作为金融中介的本质是解决了资金融通过程的信息不对称问题，而大数据、互联网对于金融的贡献也在于解决信息不对称和降低交易成本，也因此对传统金融机构的功能形成挑战。大数据集合海量非结构化数据，通过实时分析客户交易和消费信息进而掌握客户的消费偏好，可以准确预测客户行为，在营销和风控方面做到有的放矢。以下主要以案例形式介绍大数据在投资决策、信用评分、金融服务平台三个金融领域的应用，以及国内银行业的战略举措。
投资决策——利用微博信息预判市场走势
微博信息一般是以文本、图片、音频和视频形式存在的外部数据，具有典型的大数据特征。近年来，微博数据量迅猛增加，微博在国内出现之后，其信息扩散速度之快使其迅速成为信息交流的重要方式。
事实上，华尔街的金融分析师们已经开始使用微博信息进行大数据分析挖掘，不断找出互联网中金融微博的“数据财富”，如金融微博股民的情感信息，并进一步利用广大股民在互联网上的信息预判市场走势，取得了很大收益。这些外部的互联网数据有：一是金融机构可以根据微博中民众的情绪抛售股票；二是对冲基金根据购物网站的评论分析企业产品的销售状况；三是银行根据收集、挖掘求职网站上的岗位数量，推断就业率；四是投资机构搜集并经过文本挖掘，分析上市企业声明，从中寻找破产企业的蛛丝马迹。通过这些大数据挖掘手段，金融机构把这些大数据成功地转化成“财富”。
IBM估计，这些微博“大数据”的价值主要是时间性。快速掌握互联网信息对金融机构来说至关重要。目前，华尔街有一半金融机构已经使用了这种技术。虽然新的大数据技术应用与研究在金融领域还处于初级探索阶段，但未来的金融大数据将会包括金融数据提供方、金融数据监管者等因素，并最终成为金融业重要的基础设施之一。
信用评估应用—ZestFinance的探索
ZestFinance从本质上来看是一家数学企业，它精通于数据计算、分析和逻辑。其创始人之一梅里尔曾是谷歌前CIO，在麾下65人团队中，大部分是数据科学家。他们开发了数十个基于学习机器的分析模型，对每位贷款申请人拥有的上万条原始信息数据进行分析，并得出超过几千个可对其行为做出预测的指标，而这一过程在5秒钟内就能全部完成。与传统信用评分模型使用的10～15条数据相比，该公司能够更精准地评估借款人的信用风险。
ZestFinance目前是为次级贷款者提供担保服务的第三方机构，其退出直接借贷业务是为了避免和新的合伙人竞争。ZestFinance创始人由于在信用评分和数据挖掘方面的丰富经验和最近得到的投资资金，ZestFinance在利用和继续研发大数据技术解决信用担保问题上具有巨大的优势。但同时也面临着监管风险，如危机后监管部门对次级贷款的严格监管以及利用大数据进行信用评估触及了消费者保护法的红线等。可以预见，将机器算法与人工预测相结合的信用评分法会进一步应用到金融领域其他相关业务的信用风险评估中。
基于大数据的金融服务平台——以Bankrate（银率网）为例
1976年成立的“Bank Rate Monitor”原是一家金融出版公司，1996年开始在线运行。如今Bankrate是一家全球领先的个人金融产品信息服务公司，凭借其资深的金融编辑、优秀的分析师团队，Bankrate对全美、加拿大及中国境内约5600多家金融机构的金融产品进行实时跟踪调研，通过其网站“Bankrate”在线向消费者提供及时、客观、全面的金融产品查询及190多种个人理财计算器，金融产品数据高达32.6万多款，内容涉及房贷及各类个人贷款、银行卡、理财产品、储蓄与国债、黄金、基金、保险、外汇等多个专栏。除了提供实时更新的金融产品数据信息，Bankrate还通过原创的个人理财故事帮助消费者增强理财观念，把握投资方向。Bankrate这种将原创的个人金融资讯、金融产品查询及个人理财计算器集合于同一平台服务的形式，不仅时刻影响消费者理财决策的每个环节，赢得广大消费者的信赖，同时也为金融机构搭建了直接有效的精准营销平台，使得金融机构能够在潜在用户群中有效推广自身的产品与服务，并降低营销成本。
Bankrate的成功，一是依托了专业化的金融研究团队和独特的网络平台；二是依托平台细分客户和推送信息的精准营销模式，获得了各金融机构和监管部门的认可，也成为了消费者信赖的金融产品超市和金融产品数据的信息源。
目前国内金融平台模式主要是两类，一类是只提供搜索和销售的金融产品销售平台，另一类是以阿里金融为代表的互联网企业，依托购物网集投融资、消费、支付系统为一体的互联网金融平台。该类平台服务人员多数是互联网行业出身，多数产品只停留在客户体验方面；相比金融机构建立的互联网金融平台，其后台风控和投研能力有所不足。随着客户群体更加专业化的需求以及利率市场化的深入推进，以银行为主导的电商平台或是信用卡服务平台将逐渐凸显其投研和风控优势。
大数据时代国内银行业举措
大数据时代，信息价值体现方式及获取方式都发生了根本变化，过去以提供信用服务为主的银行业正在面临信息脱媒的挑战，也不再是经济关系的信息中心。银行必须提高对于非结构化数据收集、存储、分析和运用的能力和效率，方可适应瞬息万变的金融市场。面对外部的冲击和挑战，目前国内同业积极发挥自身优势，逐步开始实施适应各行优势业务的互联网金融与大数据金融战略举措，并取得了初步的成效。
随着大数据在金融领域的广泛应用和发展，未来银行业有可能发展成为智能型银行。例如，在光大银行的未来规划中将提供具有身份识别功能的定制化信息推送、视频客服和自动发卡服务。而信息化银行作为工商银行的重要战略方向，打造大而全的电商平台成为目前重要的举措之一。工商银行的电商平台将具有融资、消费信贷等功能，并将充分发挥其拥有大量资质较高的大企业和强大信息系统的优势，成为集供应链金融与互联网金融于一体的电商平台。
目前商业银行信息库中主要的数据为结构化数据，非结构化数据通过Hadoop系统应用到信息发布层，而非结构化数据的应用与整合尚处于规划阶段。Hadoop是Apache软件基金会开发的开放源代码并运行运算编程工具和分布式文件系统，能够以可靠、高效、可扩展和高容错的方式对大量数据进行分部处理的软件框架。它可以维护多个工作数据的副本，确保能够对失败的节点重新分部并处理。
由于大数据挖掘在银行业尚处于起步阶段，技术也并不成熟，因此商业银行对于大数据的应用普遍采用外购系统。就工商银行而言，其信息化银行的建设将着力于加快建立集团信息库，同时将社交媒体信息等行内外各类非结构化数据入库，并在非结构数据挖掘平台实现对客户行为、信息等数据的分析，届时非结构化数据有望应用到全行的营销、客户管理和风控系统之中。
大数据时代的资产管理业务
尽管大数据的应用在技术方面仍存在许多挑战，例如如何探索大数据复杂性和不确定性特征描述方法及大数据的系统建模、如何对数据进行“二次挖掘”等，应用也尚处于摸索阶段。但我们仍可借鉴大数据思维方式和新的数据挖掘技术提高商业银行资产管理业务的产品开发、销售和管理能力。
充分利用集团信息库进行资产管理业务信息挖掘
商业银行信息化平台的最终目标是要建成非结构化信息的统一检索、集中共享与综合应用的平台，面向全行提供信息检索和挖掘服务，并与数据仓库中结构化信息相互配合、互为补充，形成面向客户和应用的信息资源整合。因此，资产管理业务应充分利用集团信息库进行信息挖掘。
首先，信息化平台打通了银行内部已有的各个数据仓库，实现了原有的结构化数据的流动，进而资产管理业务可将原有结构化数据仓库及其他部门的研究成果应用到投资管理实践中；其次，在实现了非结构化数据集中共享之后，可将与资产管理业务相关的各类外部数据，如客户外部信息、微博信息、销售信息、价格信息等整合到信息平台，利用Hadoop模块对于各类非结构数据进行“数据清洗”和“打标签”，为资产管理业务的客户营销、投资管理、风险管理等提供有效支持。
创建多元化理财产品销售渠道和营销模式
精准营销是大数据时代的主要特点之一，对于资产管理业务而言，真正达到精准营销需要利用大数据技术打通内外部数据，分析客户需求和客户流失的原因，有的放矢地进行销售和市场预测，并及时调整产品及销售战略。营销的过程始终不会离开“人”的因素，包括营销的受众、推动和评估，而互联网营销很好将其结合并凸显了移动化、智能化、感知化和精准化等特点。
因此，大数据背景下资产管理业务发展应多元化理财产品销售模式：一是拓宽渠道，包括利用电商直销平台、微信银行、微信推送信息、第三方销售平台等方式扩大投资群体，同时加入客户评价和推荐功能。二是针对机构投资主体或是大客户，建立客户信息库，及时跟踪大客户和机构客户在投资和消费方面的偏好变化，同时培养资产管理部门自己的销售队伍。通过针对性的产品设计和营销、实时地推送和推荐，减少客户流失和增加潜在客户。三是做好市场预测。利用大数据进行预测是大数据挖掘的核心，营销部门应利用信息平台优势、结合同业市场产品动向，及时向后台反馈销售变化预警信息，辅助中后台实现迅速有效的流动性管理和风险管理。
探索基于大数据挖掘的量化投资策略
资产管理业务涉及的投资市场和领域广泛，涵盖了国内外市场可以投资的所有金融产品，因此投资策略中对套期保值和风险管理的要求也日渐增加，量化投资策略的作用也逐渐受到关注。商业银行可以探索将微博的作用加入到量化投资决策中，同时利用非结构化信息平台开发新型的简单易行的投资策略模型。
一般来说，数据库形式的金融数据挖掘分为两类，一是银行历史数据挖掘，另一类是证券数据挖掘。资产管理业务的数据挖掘既涉及对融资人的信用评估，又包括证券市场的数据挖掘。以股票投资为例，基于大数据挖掘的量化投资方法主要有两类应用，一类是上述案例中利用网络信息预测金融市场价格，印第安纳大学的著名学者约翰·博伦和毛慧娜的实证研究表明，分析师将Twitter中的情感表现加入神经网络模型进行分析预测，发现预测准确率上升了18.3%，绝对平均误差下降了6.5%。二是基于粗糙集（Rough set）的股票价格预测方法。该理论的核心思想是在稳定分类能力不变的情况下，通过约简得到分类规则或问题的决策分类，从不完整、不充分的信息中挖掘数据中隐含的有价值的规律。此外，债券投资也可以对全体债券样本进行神经网络分析进而得到债券评级，为投资决策服务。
开发基于大数据挖掘的信用风险评分法
传统的信用风险评分法是利用历史违约样本通过本地化的数据挖掘，结合定性分析得到信用评分的代表性指标的过程。而宏观经济不确定性、客户需求的多元化正在考验着商业银行及资产管理业务的风险管理能力，并对传统信用评分法的准确性提出了更高的要求。在资产管理业务中，占有多数份额的项目融资非标资产需要资产管理人员对融资人进行信用评价。由于资产管理业务是完全不同于商业银行信贷业务的契约模式，除了可以参照银行信贷审批系统和信贷标准之外，项目审批人应该建立一套有别于传统信用评分模式、适合资产管理业务特征的项目融资信用评价体系。因此，借鉴Zestfinance评分模式，基于银行信息平台对融资人进行信用风险评估的大数据挖掘方法，如神经网络信用评分法与支持向量机（SVM）信用评分法，可能将成为未来金融领域信用评分的新趋势。其中，支持向量机的信用评分在解决小样本、非线性及高维模式识别中具有一定优势。目前，结合支持向量机和模糊系统的机器学习方法正在成为继神经网络研究之后新的研究热点，并逐渐应用在系统识别、生物信息和行为科学以及金融等领域。Zestfinance便是将机器学习法首先开发应用于贷款违约主体信用评分体系中的金融机构。
利用数据挖掘进行流动性管理
随着利率市场化的深入，资产管理业务将面临愈加严峻的流动性风险，也要求更高的流动性风险管理技术。区别于传统银行业的流动性风险管理技术，资产管理业务流动性管理要求更加准确的市场预测，包括对政策风险、客户偏好、销售业绩和同业竞争等信息的全面把握和分析预测，同时及时调整投融资策略。大数据挖掘采用非结构化数据的分析技术，符合了资产管理业务流动性管理的多样需求。因此，在资产管理业务中，流动性管理可以说是大数据理念最为简单易行的实践。阿里金融使用大数据分析进行流动性管理的实践为业内提供很好的借鉴，理财业务也应充分利用现有的资源和平台，发挥数据优势，开发建立在全行信息平台基础上的流动性管理系统，提高监测和预警准确性，进一步提升流动性管理水平。
随着信息化银行的推进和大数据技术的蓬勃发展，资产管理业务的发展既有机遇也面临着一定挑战。正如工商银行资产业务总监陈晓燕所强调：“资产管理业务没有创新，便无法生存。”在大数据时代，资产管理业务的创新应是全面的创新，包括产品创新、销售管理创新、投融资方式创新、金融数据挖掘方法的创新以及后台理财业务流动性风险管理、投融资信用风险管理等涵盖资产管理业务前中后台各个方面的创新。这与其说是信息技术带来的革命，不如说是一次理念和思维的转变。
