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大数据在中国银行业的应用趋势银行使用大数据技术应对被边缘化挑战

张华

作中OLIVERWYMAN

CONTENTS

概要

大数据环境下中国银行业面临的挑战2

数据规模5年将增长7倍 2

微型企业贷款市场逐渐被侵蚀.2

银行与零售客户越来越远 3

大数据的应用场景4

大数据的应用案例6

中信银行信用卡中心：实时营销6

交通银行：事件式营销‘

建设银行：电子商务和信贷 7

光大银行：建设社交网络信息数据库7

招商银行：小微贷款8

阿里金融：平台、金融和数据.8

趋势

LeveragingcelentSExpertise 10

supportforFinancialInstitutions.10

概要

2012年8月，阿里金融开始为阿里巴巴用户提供无抵押贷款，用户只需要凭借过去的信用即可，用户24小时随用随借、随借随还，审批比银行更快、贷款成本比银行更低、贷款的额度范围也比银行更宽，阿里金融之所以能比银行做得更好，就在于阿里金融比银行掌握更多的客户数据。

阿里巴巴提出的“平台+金融+数据”的战略给银行带来巨大的压力。阿里金融在中小企业金融服务市场中，比银行有相当大的优势。阿里金融即将为客户提供更复杂的金融服务，比如：支付结算、信贷、银行卡和供应链融资业务，甚至进入拿到银行牌照。

另外一个挑战是互联网融资，目前的融资模式主要有两种：交易所为中心的直接融资和银行为中心的间接融资。在互联网融资模式中，互联网企业可以把资金多的或者资金缺的有序的排列，然后通过大数据确定出他们之间风险定价，人与人之间的贷款与放贷需求可以自动撮合。P2P贷款就是其中之一。这种业务的出现，也是基于客户数据。

无论是互联网融资模式还是阿里金融的模式，对于银行的挑战本质上是对于客户的了解的挑战，也是数据的挑战。银行或者深化对于大数据的应用，或者被边缘化。

我们可以看到，不少银行已经开始尝试通过大数据技术来获得竞争优势。中信银行信用卡中心使用大数据技术实现了实时营销；交通银行使用大数据技术实现了事件式营销；建设银行则将自己的电子商务平台和信贷业务结合起来；光大银行建立了社交网络信息数据库；招商银行则利用大数据发展小微贷款市场。

从实际来看，大数据给中国银行业带来了很大的帮助。比如，中信银行信用卡中心通过其数据库营销平台进行了1286个宣传活动。并且市场活动中答应客户在刷满一定金额或次数后送给他们的礼品，可以在客户刚好满足条件的那次刷卡后马上获得，实现了秒级营销，

而不必像之前那样等待好几个工作日。其他方面的提升还包括：信用卡交易额增长了65%，

超过银行业平均的14%；营销活动准备时间从

10天，缩短到了2.5天；信用卡不良贷款

（NPL）比率同比减少了0.76%；单位工时创收提升33%；笔均贷款额提升18%。

未来，银行还将利用大数据技术发展如下业务：完善客户的风险定价模型、实现多渠道数据的实时交互、加强数据质量、加强语义和语音分析、实时营销将会推广到更多的银行和更多的银行业务、银行进入P2P领域、将银行的电子商城业务和银行金融服务结合起来。

大数据环境下中国银行业面临的挑战

除了数据本身的大规模增长以外，银行业面临的更大的挑战是大数据带来的业务挑战，这包括：微型企业贷款市场上，银行与互联网起家的小额贷款公司难以竞争；在互联网支付中，网银支付所占比重越来越低，这使得银行越来越难以知道客户的消费行为；互联网融资模式的出现，在未来可能会超过以银行为中心的间接融资和以交易所为中心的直接融资模式，这会使得银行逐渐被边缘化。

所有这些挑战，本质上是因为银行对于客户的了解程度，相对越来越弱。

数据规模5年将增长7倍

2012年，银行业的电话记录数据、业务数据、数据仓库数据、其他结构化数据和其他非结构化数据的数据规模分别达到938TB，1,688TB，3,125TB，5,313TB和3,938TB。celent预计未来5年将增长7倍。

Figure1:中国银行业数据规模

Figure

中国银行业数据规模

数据规模120,000100,00080,00060,00040,00020,0000

数据规模

2012

其他非结构化数据其他结构化数据数据仓库

电话记录数据业务数据

大数据环境下中国银行业面临的挑战source.celentEstimnates

大数据环境下中国银行业面临的挑战

微型企业贷款市场逐渐被侵蚀

2012年，中国小微企业贷款余