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大数据视角下商业银行零售业务转型分析 　　【摘 要】本文围绕大数据视角下商业银行零售业务转型，分析了大数据对商业银行零售业务的影响，并提出了相关的建议措施。 　　【关键词】大数据；商业银行；零售业务 　　一、相关概述 　　大数据技术的应用能够有效降低商业银行零售业务交易成本，对商业银行零售业务领域、客户基础、经营模式、社会舆论环境等带来多方面影响。商业银行管理者需要紧紧围绕大数据技术带来的影响，提高大数据应用和开发能力，推动商业银行零售业务转型升级。 　　二、大数据视角下商业银行零售业务转型分析 　　第一，基础架构的转型。商业银行围绕大数据进行业务转型，基础在于重新构建商业银行自身的信息体系架构，并从以下两个方面来实现未来基础架构的转型。一方面，建设数据仓库。商业银行自身业务发展比较迅速，数据量增长也比较快，传统的数据库难以满足海量数据的整理和分析。商业银行要实现大数据应用，就需要建立自己的数据仓库，实现对全行各部门数据的存储和整理，实现通用查询和灵活查询等数据服务和支持；另一方面，建设大数据处理平台。依托大数据处理平台能够实现数据的实时处理，通过虚拟技术及集群架构等手段提高分布式架构的开放性。在建立企业级数据仓库的同时，进一步健全流式计算平台、信息共享平台和数据处理平台等相关平台，提高数据服务效率和效益。 　　第二，零售渠道的转型。伴随着电子商务及互联网技术的发展，商业银行的零售渠道正逐渐的从原先的单渠道向多渠道和全渠道发展。依靠云计算、大数据、社交网络和新媒体能够确保金融消费者在任何时间、任何地点和任何方式下接受服务和购买产品，并提供无差别的服务体验。逐渐向移动化和平台化方向发展，实现线上线下支付等零售业务方式的结合。 　　第三，客户类型的转型。通过大数据能够对客户进行准确定位，实现客户管理的精确化和高效化。在海量数据基础上建立客户管理体系，依靠数据智能挖掘模型实现产品推荐和目标客户推荐的智能化。在此基础上进行客户价值弹性分析、客户流失预警、产品精确营销等服务，为商业银行客户经理进行精确化市场营销提供有力的数据支持。 　　三、大数据视角下商业银行零售业务转型的建议 　　第一，切实遵循市场规律和业务发展需求，合理运用大数据技术。近年来，伴随着网络信息技术的发展，大数据技术的开发和应用在各个领域都得了广泛的推广。商业银行也在大数据战略制定以及大数据应用等方面进行了积极的探索。毫无疑问，大数据技术能够为商业银行有效拓展市场空间，提高经济效益。同时，商业银行管理者还应当充分认识到大数据建设的长期性和复杂性。在大数据技术应用等方面切实遵循市场规律和业务发展需求，合理运用大数据技术，尽量避免大数据技术等方面大量的资金投入，选择适合自身发展的软硬件。同时也应当避免在大数据技术方面的保守和无作为。商业银行管理者应当立足市场需求，积极拓展大数据零售业务，寻求能够符合自身发展的大数据应用场景和应用契机，确保大数据零售业务发展近期、中期和长期目标的合理性、科学性。 　　第二，进一步提升商业银行大数据核心处理能力。围绕大数据，商业银行应当将大数据处理平台建设以及信息整合作为核心基础。对传统的数据仓库技术进行升级改造，确保在面对海量的、丰富的、实时产生的大数据面前，能够实现大数据仓库的大规模、非结构化、流计算与分布式等技术要求。与此同时，还应当切实提升数据库的标准和数据质量，以此来提升商业银行数据核心处理能力。围绕信息标准之间的差异以及信息定义不清和信息缺失等问题，健全完善统一的信息标准。通过健全制度、完善数据处理架构来实现客户信息视图的完整性和统一性。还应当建立大数据挖掘业务逻辑模型和分析架构，提高大数据工具运用能力，实现从大数据到商业银行零售决策支持信息的有效转化。 　　第三，进一步加大金融创新力度。商业银行面对大数据技术，应当紧密围绕生物识别、云计算、移动互联网、硬件智能化等新兴技术，积极拓展大数据应用的层次，实现大数据技术在商业银行零售业务中的广泛应用。既要在决策制定层和业务分析层，同时也要在科技、管理、业务等层面相互深度融合，通过生物识别支付、智慧银行等技术手段，实现大数据跟管理机制、高新科技、金融业务之间的相互融合。切实推动商业银行零售业务中的大数据应用，以此来提升客户体验、完善业务流程、降低管理风险、减少经营成本。 　　第四，丰富信息来源，提升大数据安全。商业银行要拓展大数据零售业务，就需要进一步丰富信息来源。依靠社交网络等渠道，将论坛、网站、微博等拓展为银行新的数据来源。在积极拓展结构化数据的同时，还应当对语音、视频、网络日志等非结构化以及半结构化数据进行收集和整理。依靠半结构化和非结构化数据，实现风险管理、舆情监测、客户特征提取等应用。健全完善非结构化数据应用方案，实现结构化数据和非结构化数据的有效融合，