商业银行大数据应用质效研究
张新存
编者按：这是一篇关于Fintech最新应用的启发性文字，如果不是身先士卒的实践者，不会写出看问题如此有针对性的文章。
作者总结出当前大数据应用快速融入商业银行实际工作中所引发的种种问题，其中最应当引起读者重视的是大数据应用的目的，最终要落实到经济效益和提高客户满意度上。不能出现科技开发团队只顾孤军深入高科技的纵深领域进行开发，却与实际日常工作、客户需求发生脱节的现象，否则先期的大量投入不能尽快地发挥出理想的经济效能。编者有一点补充，那就是希望商业银行最高管理层至少要有一人能快速地站到大数据会战前沿阵地上，以避免科技开发过程中出现群龙无首、研发战略随各应用部门的不同要求而摇摆不定的情况。
Fintech的兴起，使大数据在金融行业的应用获得了前所未有的发展。商业银行作为金融行业的主力军，对大数据的开发应用一直居行业之先，引领着大数据开发应用的潮流方向。但在这一过程中，由于过快的发展速度，也导致了一些这样或那样的问题，制约着大数据应用效果的发挥。
目前商业银行大数据应用中存在的问题
重开发，轻应用
对大数据的重视，已深入到商业银行经营管理的方方面面，从客户营销到内部核算，从交易投资到风险控制，从法律合规到内部审计，从绩效考核到人员管理，从行政办公到实物购领，无一离得开大数据的支持。商业银行也是最早从大数据开发中受益的行业之一，因此其对大数据开发应用的重视程度明显高于社会的普遍水平。
然而，随着大数据应用的普及，商业银行对大数据的重视出现了过度投入的现象，甚至到了膜拜的程度。所有的业务环节和内部管理事项都依赖大数据的开发来完成处理，这就造成科技开发部门疲于应付，开发项目一个接着一个，开发计划永远没有停歇的时候。开发出来的成果，也没有时间做详细检视和功能对比，便急忙推给了数据需求部门投产;而需求部门的投产也仅仅局限于增加了一项功能，至于这项功能能带来多大的效益，节省多少成本，能否满足客户和内部员工的使用需求，客户体验如何，则缺乏科学的评估体系。即便通过日常的应用，发现了存在的问题或瑕疵，也由于繁重的开发任务计划以及系统改造的优先级问题，难以迅速完成系统改进或升级。
强调数据获客，忽视主观能动性
商业银行之所以对大数据超乎寻常地投入人力物力财力，既源于受益于大数据处理带来的银行竞争力的提高，也是因为面临着来自互联网金融企业的巨大冲击。互联网企业通过提供操作简易、手续便利的网上无形服务，吸揽了原属于商业银行的长期客户。为适应时代发展潮流，商业银行也不得不重视网络获客的渠道。
然而，商业银行所服务的客户并不全是互联网型客户。经过长期的积累，商业银行的客户范围涵盖社会生活的各类人群、各种机关事业单位、企业和非实体经济组织。这些客户的需求是多方面的，即使最终通过互联网手段实现其需求，其过程也需要商业银行付出艰苦的前期努力。因此，商业银行在被动应对互联网冲击的同时，还应该在互联网之外，开辟新的服务手段作为吸引新客户的利器。例如，针对互联网依赖性不强的老年客户、专业领域客户、企业单位客户的资金集中管理需求和个性化投资需求，尽管通过大数据筛选出了这些客户可以作为商业银行的目标客户，但仍应投入大量的温情付出，进行多轮详细耐心的沟通与反馈。
数据维护替代客户关系维护
商业银行大数据结果的来源，一个是外部公开网站的各种数据信息，这种信息是所有同业都可以获取的，并未产生竞争优势;而另一个便是商业银行各类客户的数据信息，主要由客户独家提供，无法从公开渠道获取。随着信息处理技术在银行管理层、营销层、操作层的日益普及，商业银行对数据的收集整理提出了越来越高的要求，尤其是客户信息数据。随着银行业务的创新和产品日益多元化，客户被要求提供的信息也越来越多。此外，银行有时为了验证这些信息的真实性，还会从其他公开渠道获取更多的资料信息。
所有这些信息数据，绝大部分是由银行员工录入系统形成的，客户信息越多，银行员工录入数据的工作量就越大。如果是由内部运行管理人员或操作人员来录入，可能会造成其疲于应付，导致工作效率降低，也无法全面验证客户信息的准确性;如果是由客户经理采集录入，则会造成客户经理花费大量的时间和精力来完成案头工作，但一个人的精力是有限的，案头工作增多了，维护客户所付出的时间就少了。随着银行业的竞争越来越激烈，客户关系需要银行付出越来越多的精力来维护，再牢固的银企关系，如果没有双方的互动，也会轻易被同业撬走。在数字化大潮之下，银行的产品同质化程度越来越高，银行在竞争中所拼的越来越是服务质量，如果客户经理不将主要精力用在维护客户关系上，深度挖掘客户需求，而是疲于應付案头工作，那么这家银行的竞争力未来必定会下降。
数据内部共享未能实现
商业银行业务的快速发展，催生了其内部机构和部门的增长，新增部门为了自身的日常运营，提出了详尽的数据开发需求，银行科技部门为此投入了大量的人力、物力、财力，开发出的数据资源也确实满足了这些部门的需求，发挥了较好的专业管理效果。
在银行内部，各部门和机构之间是相互关联相互依存的，很少有部门能凭一己之力在银行内部长期独立运作，而且银行内部控制的需要也不允许这样的独立部门或机构存在。但是在大数据应用上，部门之间却形成了顽固的数据封锁，不同部门对数据提出不同的开发需求，相互之间基本不认可彼此的数据处理结果。同样的一组数据，被表述为不同的系统开发需求，科技部门也无法界定各种开发需求的必要性。其实，很多时候仅需打一个很小的补丁就可以满足多部门的需求，而无需浪费大量的人力、物力、财力重新开发一套重复度很高的系统，而新开发的系统由于功能有限，对下属机构的指导意义不大，经常闲置或使用率低下，员工操作也不熟练，造成科技开发资源的巨大浪费。
更有甚者，由于对同一套数据提出不同的开发需求，加之不同人员的理解角度不同，造成同一类业务的不同数据处理系统产生出不同的数据结果。有些数据结果可以解释为统计口径不同，但有时同一个统计口径下也会生成不同的数据结果，给内部管理造成极大的困扰，也引起了监管部门的高度关注。数据上的“政出多门”，进一步耗费了大量的时间和精力来开展数据治理，影响了数据质量。
过分强调数据积累
为了确保客户办理银行业务的合规性，商业银行在操作处理业务的过程中，要求客户提供的信息越来越多，这间接成为银行营销大数据的来源。当然，监管要求也起了推动作用。银行监管部门要求商业银行对客户准入进行穿透式尽职调查，对业务背景进行全链条真实性审核。
在手工处理时代，客户提供办理业务所需资料，银行员工当面进行审核，当即退回客户提供的资料原件，留存必要的申请表或备案表及相关证明文件的复印件即可，审核效率极高。但在大数据时代，所有数据都是由计算机进行信息化处理，除原有的银行内部处理手续转化为计算机自动化处理之外，客户填写的各種表单，银行员工一般要逐项录入银行操作系统，客户提供的各种证明材料要扫描进银行的业务数据库，而且这些操作环节需要在为客户办理完业务之前录入完毕，有些证照还要进行联网核查，与监管部门的已有信息核对一致，否则业务就无法通过审核验证，所有这些录入工作使办理业务的时间大大拉长。
目前，随着商业银行电子化处理水平的提高和网上银行的普及，绝大部分的银行业务都无需在柜台处理。但客户仍然觉得柜台员工的处理效率极慢，这就与柜员需要导入大量的资料信息相关。原来手工处理时由柜员直接审核和复印留存的资料，现在均需一项项录入计算机系统，无形中放慢了业务办理的速度。
部分数据未发挥作用
在一些商业银行内部存在为数据而数据的情况，没有考虑数据的用途。造成这种现象的原因有很多，结果都是造成科技资源的无效占用，造成极大的浪费。
行政命令式的数据开发。一些数据的开发是出于决策者的“拍脑门”，但这种决策根本没有考虑基层的需求，数据开发出来之后，基层根本不需要，或者有替代性的应用数据，上级专业条线认为很必要的数据，实际上在基层一无是处，因而得不到推广使用。
与战略定位不匹配。由于商业银行内部的细致分工趋势越来越明显，条线分割越来越细化，而每个条线在一家银行中的地位又是不完全相同的，有些属于战略性业务领域，有的则属于辅助性业务条线。但是，很多条线的数据系统，是为了拔高自身的地位而开发出来的，无法下沉到基层机构。
恶性同业竞争导致的过度数据开发。有些数据没有面临任何需求，但负责收集同业信息的部门了解到同业机构开发出了某种数据应用系统，则出于赶超同业或在竞争中保持既有优势的目的，自己也一定要开发出同样的数据系统，以彰示自己的先进水平。
信息保密管理承压
随着商业银行业务的发展，每天处理的业务量与日俱增，无论是网上还是柜台，银行处理业务生成和积累的数据都作为电子档案存储在银行的数据操作系统之中，这些数据很大一部分属于客户信息，尤其是个人客户信息。目前，个人客户信息的保护已经成为社会敏感话题，个人客户的隐私保密成为社会关注的焦点，在这一点上，银行往往会成为被围攻的目标。
银行的数据处理系统在整个科技界都处于遥遥领先地位，因此系统漏洞导致的客户信息泄露事件越来越少，遭致黑客攻击而导致客户信息失窃的可能性也越来越小。目前，客户信息的泄露主要是人为因素造成的。一是银行员工保密意识不强，没有重视客户信息的保护，不经意间泄露了客户信息，被别有用心的人加以利用。二是个别银行员工经不住利益的诱惑，被社会不法分子收买，为了个人私利，故意出售银行掌握的个人客户信息。三是为了拉近与核心客户的关系，满足客户的任何需求，私自向其提供与这些核心客户有业务往来的个人或单位信息，造成客户信息的泄露，也给银行带来不必要的麻烦，甚至使得银行被牵涉进客户之间的业务纠纷之中。
商业银行完善数据应用效果的策略
大数据的发展和应用一开始便在商业银行界引领风潮，近些年商业银行突飞猛进的发展，也得益于此。但在开发应用过程中存在的问题也是不容忽视的，多措并举，解决这些问题，对于商业银行在互联网大潮的博弈中继续立于不败之地至关重要。
完善大数据应用规划
业务发展，规划先行。大数据应用已经取得了长足的进步，积累了丰富的经验，各种试点和尝试都取得了成功，其间经历的曲折也可整理归纳加以反思。因此，商业银行急需从战略规划上出台一套使大数据开发真正发挥出极致价值的方案。这一方案需要整合各部门的力量，听取各专业条线和基层机构的意见，集腋成裘，聚沙成塔。
在制定出规划之后，应向全行公布，并按照规划的内容逐一推进，避免朝令夕改，使得全行员工热盼的系统功能迟迟无法付诸实施。对于规划外的数据开发事项，应慎重列入开发计划。
强化数据应用跟踪评价
在数据为王的时代，商业银行要在激烈的竞争中立于不败之地，稳定自己的客户和业务份额，必须以先进的科技为支撑，开发出全面的客户大数据来扩展自身的业务。商业银行的前期投入已经很大，并且已经积累了一定的开发经验，在一些领域处于领先地位。目前需要特别关注的是，如何使这些科技成果更好地发挥出更大的作用，创造出更大的价值，并彻底解决科技资源浪费和数据闲置问题。
数据资源的传导应作为项目开发的重中之重。很多项目没有发挥应有作用的原因是，需求方以方案设计得完美作为自身追求的业绩，科技开发团队将开发的速度和功能实现作为自身追求的业绩，并沉湎其中乐此不疲。因此，在内部管理导向上，不应将项目开发的成功作为业绩过度宣传、夸耀，而应将项目投产后取得的成果作为最终目标。这时候不应强调以考核来评价项目的成功与否，只需以用户的评价作为唯一考量便可以一分高下。
畅通用户反馈渠道，只需终端用户尤其是基层机构人员，通过切身体会反映大数据项目为其真正带来的客户资源和业务机会即可，而且确保参与的人数比例，就可以反映出项目的成功与否。如果一个项目投产后，基层人员毫无反应，根本没有带来业务机会和客户营销成功的案例，项目自然不能算成功。可见，评价大数据项目成功的关键指标是用户口碑，也就是说用大数据的效果来评价科技开发项目的成败得失。这种评价应该是开放式的，随时随地在征求用户的意见，而不是短时间内逼迫员工进行评价。只有员工在轻松状态下的、无目的的评价才代表其真实意愿，而且应确保评价过程不会被干扰和误导。
严格界定数据的服务作用
离开了大数据，商业银行便没有了发展的基础和根本，无法满足客户的多样化需求，业务处理效率也难以全面提高。因此，对科技力量的投入还远未达顶峰，而科技水平更新速度的日益加快，使商业银行大数据的开发始终不可停步。
凡事都有两面。没有大数据，商业银行将无所适从;但有了大数据，商业银行也不一定会始终位于制高点。客户营销的成功和业务机会的变现，需要全行上下付出艰苦的努力，开展卓有成效的营销活动，“4P”理论仍然有效，产品、价格、渠道、促销缺一不可。大数据只是提供了一种更加便捷的处理工具，为商业银行提供了更多发现目标客户和业务的机会，但业务机会最终花落谁家，取决于哪家银行能为客户制定出个性化的服務方案。在银行产品日益同质化的大背景下，服务方案的创新点如何引起客户的认同，大数据反映出的客户需求是否真实可靠，客户是价格敏感型的还是创新敏感型的，是激进的还是保守的，是唯一倾向于电子渠道的还是电子渠道与物理渠道并重的，需要银行锲而不舍地分析和研判。如果不对这些进行充分而详尽的准备，只拥有花拳绣腿的表面架式，很难打动客户。一些商业银行付出了巨大的努力，开发出了繁杂的大数据资源，但客户数量却在持续萎缩，只能证明其在舍本逐末，没有将业务重点放在数据资源的落地和成果转化上，只是在沾沾自喜于数据开发的过程和数据资源的无效持有。
完善部门协同，加强数据共享
由于商业银行内部前中后台部门职责的划分和屏蔽，“部门墙”的形成可以说是体制性的，是由于部门的功能设置导致了部门之间日常处理业务上的冲突，这种冲突也是从履行本部门职能出发而形成的。出于目的的一致性，可以从以下方面去打破“部门墙”，为共享数据资源开一个好头。
找准契合点。前中后台不同部门之所以不共享数据，原因之一是没有找到各方共同利益的契合点，这种契合点可以满足各方履行各自部门职责的需要，避免防备对方对自己职能的设障而保守自身的数据信息的动机。这种契合点是可以找到的，以ETC营销为例，在交通运输部确定ETC的中标银行之后，各商业银行为了尽快占据业务优势，上下同心，齐抓共管，没有发生因客户信息数据滞留某个部门而影响客户营销的事件。这一成功案例说明，打破“部门墙”是可能的，关键是确定一个共同的目标，避免部门之间因追求不同而敷衍扯皮，消耗不必要的精力和时间。
建立联动机制。商业银行内部为了打破“部门墙”建立了很多协调委员会机制，但这种协调往往都不了了之。为了发挥协调机制的作用，首先要确保其协调性，充分听取各部门的声音，由各部门自由表达自己的想法，集思广益，找到各方共识。应尽可能避免由一位或几位银行高管担任协调委员会主任的做法，因为这样做的结果，要么变成了领导综合各方意见最终作出决策，既然都由领导来拍板了，那就没必要协调了;要么就是变成了几位高管之间的协调，在“部门墙”之上又增加了一道“高管墙”。
加强营销实践中的数据验证
在商业银行领域，各种大数据真正发挥作用，是为了做大做强商业银行的各项业务，所谓的内控大数据也是基于前台营销成功之后对业务加工处理的过程和结果进行内部控制而形成的。为此，客户经理对大数据的应用，应该成为商业银行大数据开发的主要目的和完善重点。
确保客户经理知悉行内的各种大数据资源。在FinTech背景下，数据应用的传导机制应跟上时代的要求，除了传统的条线上下级、机构内部层层传达之外，更重要的应该是充分利用先进的科技手段，通过共享数据模块、线上传输、网上连接等手段，增加客户经理获得数据资源的可行性和便捷性。在做好必要的保密手段的同时，使客户经理不再经过层层审批和解密来获得网上已经公开的客户信息数据。
加强对客户经理营销效果的数据跟踪。交给客户经理只是大数据应用的起点，应持续跟踪数据资源的应用效果，鼓励客户经理结合自身营销实践切实加以利用，并弥补其对客户需求信息了解的不全面，以便营销成功更多的客户，赢得更多的业务机会。但也不可强令客户经理使用开发出的数据，并将客户经理即将营销成功的客户作为大数据的成果来粉饰业绩，引起客户经理的反感。
尽量减少客户经理的数据录入量。客户经理负责客户关系维护，掌握了一定的客户数据信息，由其录入银行业务处理系统作为银行业务共享信息无可厚非，但切忌占用客户经理过多的时间来录入数据。因为随着银行减员增效的推进，每位客户经理分管的客户数量都不少，尤其是个人客户经理，如果录入过多的客户数据信息，对客户经理来说是不小的工作量。占用的内部处理时间过多，必然会减少客户经理与客户打交道的时间。长此以往，客户经理便会将内部数据处理作为工作重心常态化，而营销则被边缘化。
严防泄露客户信息
由于客户信息泄密事件的屡屡发生，各商业银行都加强了数据应用的管理，采取各种措施严防客户信息泄露。然而，客户信息泄露事件仍无法彻底杜绝，而且持续成为社会热点，时不时便会爆发影响力巨大且广泛的事件，使商业银行的客户信息保密问题迅速成为社会诟病的焦点。因此，在大数据日益普及的大背景下，加强客户信息的保密工作应成为各商业银行的常态。
加强对员工的保密教育。尽管我国商业银行的市场化程度越来越高，对客户金融服务的质量和效率不断完善，但由于员工的代际传承，旧的专业银行思维仍会不时地反映在业务处理过程中。因此，商业银行应持续加强员工教育，时刻提醒员工保护客户信息的重要性和泄露客户信息的危害，做到警钟长鸣、铭记于心。
加强对客户信息保密的检查。日常业务现场运行管理人员除关注业务的处理进程外，也要时刻关注对客户信息的保密，及时发现业务处理流程中可能发生的信息泄露环节，并迅速加以整改。关注员工的异常行为，对泄露信息的主观意图尽可能做到早发现、早处置。内部审计人员也要加强客户信息保密的流程审计，一旦发现其中可能存在问题，要及时堵住可能由此而产生的各种漏洞，同时，通过对客户信息的持续关注和审计监督，在机构内部形成威慑力，杜绝恶意泄露客户信息行为的发生。
落实客户信息保密的个人责任。在岗位职责中明确客户信息保密的义务，同时根据岗位职责匹配客户信息的可获得性，对于与本职岗位无关的员工，隔断其获取客户信息的途径;对可以获得客户信息的员工，则不断强调其岗位义务，明确其保密责任，使其意识到其岗位的特殊性，并通过不间断的评估监督，使其不致因疏忽而泄密。
完善內部控制
商业银行内部有关大数据应用的内控，不应仅局限于大数据开发应用过程的合规性，通过制度流程来加以约束，还应加强应用效果的评估，确保前期投入取得预想的成效。
一方面，要完善内部制度来确保大数据开发应用的合规和正常运转。要通过成文的制度来确保开发规划的落地、部门之间的协调、投产流程的正常运转以及数据信息的保密。要通过非现场的分析和现场的监督检查，及时发现问题，确保数据应用的可持续性。
另一方面，要加强对数据应用效果的内控评估。通过内控手段确保数据应用的效果。一是各种开发规划是否如期实现，如果未能实现，其原因是否明确，还能否继续进行。二是数据开发出来之后，是否取得应有的效果，这种效果应该可量化，通过数据来反映数据开发的成效，切忌以一两单业务或一两个成功案例来证明数据开发系统的成效。三是注重客户拓展效果，以新增客户和新增业务来评价其成功与否。
结语与展望
随着国家对数字中国建设的日益重视和持续发力，科技赋能对银行业务发展的加持作用将愈加重要，FinTech的趋势性发展不可逆转，在这种大背景下，各商业银行对科技创造价值的期望将会更为热切，科技赋能必将在总体战略规划中占据越来越优先的位置，从而拉动更大的科技投入，使科技的触角遍及商业银行各业务条线、各分支机构全产品、全链条的方方面面。
伴随着科技力量的进一步普及，大数据在商业银行的应用也必将呈现越来越广泛的效果，前期推广过程中暴露出来的问题也必将随着金融科技的深入发展而得到解决。商业银行业务的发展，将越来越离不开大数据的支撑;而数据处理的日益智能化、精准化、规范化、融合化，必将大幅度减少银行员工的重复性操作，提高大数据生成的自动化程度，从而大大提高银行业务处理效率，腾出更多的人力投入到更需要人际沟通的客户营销环节。同时，大数据的应用也必将进一步助力银行营销客户的精准度，使更多客户享受更为便捷、更贴近自身真实金融需求的服务，使大数据在为商业银行创造价值、赋能业务发展的同时，也为客户带来更为高效、精准的服务体验，提升客户满意度，实现银行与客户的双赢效果，真正发挥出银行大数据服务社会、创造价值的作用。
（作者单位：中国工商银行天津市分行）
