金融机构大数据时代下的业务分析

金融机构大数据时代下的业务分析

大数据是继云计算、物联网之后IT产业又一次技术变革。“大数据”是公司在日常运营中生成、累积的用户网络行为的数据。这些数据的规模庞大，以至于不能用G或T来衡量。对金融行业而言，虚拟化及电子化交易将成为大数据时代金融行业发展的特征。因此，积极针对大数据布局，从战略层面应对大数据时代的挑战，推进并建立起数据驱动型发展方式的金融机构将获得比同业更高的效率，以有效提升交叉销售、投资管理市场份额及能力，并由此培育出自己的信息核心竞争力。

一、大数据时代的特征及优势

过去二十年，互联网的开创使数据迅速膨胀，一定程度上决定着企业的未来发展。正如《纽约时报》2012年2月的一篇专栏中所称，“大数据”时代已经降临，在商业、经济及其他领域中，决策将日益基于数据和分析而作出，而并非基于经验和直觉。

一般认为大数据必须满足成本低廉、多样性（variety）、容量（volume）和速度（velocity）等特征。从成本看，大数据能够做到成本的大幅降低。首先是交易成本的降低，交易对手可直接交易，避开多层次中介环节，同时技术的进步将提高交易支付等基础功能的便捷性。再者就是信息处理成本的下降，搜索引擎和社交网络能提供充分的涵盖客户行为信息的客户资料，信息获取成本显著降低；而在客户反馈信息的获取传导和处理方面，也能实现大规模的成本下降。从信息来看，海量客户信息将成为新的生产要素。供需双方在大数据时代将互相完成详尽的信息披露，在快速撮合交易的同时，信用评定也将超越抵押，以充分的历史信息来生成供需双方的风险定价与动态违约概率。

大数据对经济的贡献在于提升各行各业满足需求的效率，同时以新的业务形态颠覆旧经济体。就大数据的行业特征看，其进入壁垒不高，谁掌握了数据，谁就能够进入大数据领域。但是与一般行业相比，其成长发展的壁垒很高，表现为大数据需要三大领域的知识——IT、数学、行业经验以及稀缺的综合能力。而且其规模化发展的壁垒随时间积累越来越高。掌握越多数据、理解数据越深、利用数据产出越多。

二、大数据对金融行业的影响及冲击

大数据时代下，互联网从媒体、零售和内容开始，逐步向金融、医疗、教育、电视、建筑等行业渗入，融合形成新的商业模式，并有效提升行业的竞争效率。大数据对金融行业的影响如下：

（一）大数据有利于提升金融行业运营效率

经过多年的积累，目前我国大型商业银行和保险公司数据量已经达到100TB 以上级别，并且非结构化数据量在迅速增长。大数据的应用使得金融中介职能进一步发生变化，表现为中介职能体现出虚拟化和电子化交易特征。金融数据平台的升级及数据的整理使得整个金融市场及金融体系实现更高的生产力，主要体现在以下几个方面：

一是计算机技术的发展及部分金融产品交易的虚拟化，使金融供应链外延，降低了全社会金融融资成本和财务费用，给整个市场带来高效率。二是大数据的积累使得金融机构销售更具有精准性。金融机构能够通过现有客户和现有客户的

人际网络或业务网络，发现更多具有价值的潜在客户，并对其展开精准营销。三是由于硬件的发展及数据平台的建设，使分布于各个系统当中、针对最底层的交易数据可以进行全面的模式识别、分析，能够帮助实现事前预警、事中控制。以银行业为例，大数据可以帮助银行建立一个动态的、可靠的信用系统，识别高风险客户和深度挖掘高价值的目标客户，并对各种交易风险进行识别，进而有效地防范和控制金融风险。四是有利于促进金融机构进行产品创新。金融机构通过对用户的分类和信用能力分析，可以高效快捷的建立并管理由不同品种、不同数量组合的金融产品，还可利用计算机语言，编写复杂的交易策略，处理海量的市场信息，捕捉短暂的市场波动，把握交易机会，提升金融机构的盈利水平。

（二）大数据有利于提升金融行业的结构效率

互联网和大数据打破了信息不对称和物理区域壁垒，通过信息流、数据流引导各类资源的充分有效分配，促使传统的生产关系发生变革，F2C模式成为重要趋势，这将大幅提升传统金融行业的结构效率，对于中国经济转型和产业升级具有非常重要的意义。

目前，我国金融市场提供两种融资方式：一是通过银行系统的信贷间接融资方式，也是当前中国主要的资金融通方式；二是通过证券系统的股票或债券上市交易直接融资方式。这两种资金融通方式对于促进我国经济增长和资源配置起到了重要的作用，但也产生了很大的交易成本。

银行等金融中介的存在有两个主要前提：一是交易费用的存在，金融中介通过专有技术可以实现规模经济；二是信息不对称的存在，导致逆向选择和道德风险。搜索引擎、社交网络、物联网、移动互联网、云计算、大数据等新兴信息技术改变了传统的信息产生、传播、加工利用的方式，打破了信息不对称，降低了信息获取和加工成本，这将加速交易中介的脱媒化进程。

未来的金融模式将是资金供求双方可以实现自由匹配，且是双向互动社交化的。但金融业不仅存在信息不对称，同时也存在知识不对称，金融产品具有风险性特征，个性化的解决方案仍有极大的市场。不过IT可以将人类知识结构化，且随着机器学习、IT智能的发展，服务中介的部分功能也会逐渐被IT智能支持所取代。

三、大数据时代金融行业竞争分析

大数据时代下，金融边界不断延伸，金融机构不再单纯锁定为金融牌照公司，部分具有互联网大数据功能的公司也逐渐向金融行业渗透。金融竞争更多的表现为行业内公司与大数据渗透公司的竞争，以及行业内公司在数据平台搭建及使用上的竞争。

按照大数据发展的要求，未来金融机构必须围绕建立新的金融环境而竞争，表现为主要围绕着生态圈、战略和产品等三个层面展开竞争，并由此确定金融行业公司的市场地位及竞争力。

未来金融行业机构的竞争呈金字塔状，最上的，也即是最顶层的竞争为行业的金融生态圈竞争，即是制定行业运行规则的竞争。第二层，也即中间层为发展战略的竞争。在行业景气度较好的情况下，公司发展战略决定了参与市场竞争的层次和内容。第三层，也即最下一层竞争为金融产品的竞争，表现为金融行业机构竞争的具体行为，也是目前金融机构展开竞争的主要形式。

（一）第一层：顶层竞争

第一层竞争，也即顶层竞争是运营规则制定权的争夺，是金融环境生态圈（ecosystem）之争。

行业内生态圈表现为：大数据开发者-大数据使用平台-金融客户。其发展理念是：合作共赢，在开发、运营服务、客户三者之间搭建桥梁。

很多情况下，金融行业内大数据开发者也是大数据的使用者。但随着互联网经济的进一步发展，金融机构内部的业务数据还需要不断得到外部数据的补充。

（二）第二层：战略竞争

大数据时代来临后，原有的金融牌照已经不能将互联网大数据公司拒之门外，网络的渗透已经开始逐步模糊金融行业边界。在这种变革中，如何抓住市场机遇与大数据公司合作，获得更大的收益是摆在各金融机构面前的现实问题。

以阿里集团的“余额宝”为例，2013年6月13日支付宝的“余额宝”正式上线，用户可以将资金转入余额宝，在线上购买天弘基金货币基金，并从中获得投资收益。“余额宝”是一个三方共赢的产品，为基金提供了一个快捷的渠道，为用户带来了额外收益，增强了支付宝的用户黏性，而且余额宝在货币基金的转出和消费方面进行了创新，更加方便用户使用。

“余额宝”上线6天，用户数突破100万；上线18天，累计用户数达到251.56万，累计转入资金达到66.01亿元。截至9月末，余额宝存量资金规模达到了556.53亿元，2013年第三季度累计为用户实现了3.62亿元收益。

“余额宝”为整个行业树立了一个标杆，引爆了宝类货基产品高潮。东方财富公司于2013年6月24日推出的“活期宝”22天实现申购交易80096笔，销售额累计为16.48亿元；数米基金和众禄基金均推出各自的“现金宝”；8月1日，华夏基金携手腾讯微信推出现金理财工具活期通，同花顺携8只货币基金推出“收益宝”。无论是互联网、基金公司甚至网游公司都对这个新鲜事物充满了热情。

互联网巨头之一百度公司就于2013年10月28日设立了百度金融中心理财平台，与华夏基金联合，发行预计年化收益率为8%理财计划“百发”产品，创造了4小时销售10亿元的中国基金销售纪录。随后10月31日，百度理财平台又推出“百赚”，继续保持热销势头，成为日销售最高的货币基金产品之一。“百发”、“百赚”的大

受追捧，不仅表明互联网理财拥有巨大的市场前景，同时也表明网民对新型理财方式的迫切需求。百度在这样一个时机进军互联网金融，可以说巧妙地踏准了行业发展的节奏。

（三）第三层：产品竞争

无论是在传统的金融时代，还是目前刚开启的移动互联网金融时代，金融机构的产品都层出不穷、眼花缭乱，通常会陷入同质化竞争。而那些专注于特定领域，注重产品细节与客户投资需求，基于大数据分析并改进的投资精品才能获得市场的认可。

四、大数据时代金融机构的竞争策略

当前，数据是重要资产的理念已经在中国金融业形成共识。数据的真正价值在于能够洞察规律，信息能力由此成为了金融机构重要的核心竞争力。与信息加工密切相关的大数据管理正逐渐成为与核心业务系统建设、渠道建设和前置建设同等重要的领域。

信息要素的形成至少涵盖并不限于以几点：丰富的历史数据积累、强大的产品开发能力和后台数据处理技术、雄厚的资本实力及明晰的大数据发展战略。历史数据的积累决定了金融机构能够有资格从大数据发展中分得一杯羹，研发和处理技术决定了金融机构具备数据时代业务挖掘及开拓能力，雄厚的资本金实力及

明晰的发展战略将保障金融机构具有构建大数据平台的能力和动力。国内金融机构要借助于大数据来构造竞争优势，就必须做好以下工作：

（一）重视历史数据的积累

大数据的核心资源是大量高质量的标准化交易数据。目前，国内金融机构的数据来源主要有两大类：金融机构本身的运营积累、外部购买的数据。从目前来看，机构自身的数据积累仍将是主要的数据积累方式。第一，自身积累数据真实性较高。金融业务数据，尤其是交易数据完全由真实客户的历史交易行为产生，同时会有相应的资金流动记录印证支持，拥有较高的质量。第二，金融机构自身积累数据适用性较强。大数据的显著特征在于从海量数据中挖掘出密度极低的适用信息，而自身积累数据的数据密度显然会更高。从数据挖掘成本上来说，自身积累数据的后端成本也较低。

（二）积极提高产品开发能力和后台数据处理技术

金融机构在大数据背景下做好创新，需要考虑以下两方面的问题：一是如果以传统的业务框架思考战略，互联网与金融机构的合作最多只能停留在外延增长层面；二是过多的强调技术则会脱离实际。

因此，金融机构需要把握好互联网大数据的工具属性，要有强大的产品开发能力，以及把市场需求的细微变化转变为产品即时更新推送的技术能力。

（三）确保充裕的资本金准备

金融机构未来的爆发点在于资产管理业务，而资管板块的突破业务将以信用业务为主。大数据背景下，金融机构信用业务将迎来长足的发展。但是发展的边界在于金融机构的资本金准备。

资本金监管是金融行业发展的重要的决定性因素。资本金所能释放出的杠杆，基本决定了金融机构营业规模的边界。此外，大数据处理后台建设对于金融机构仍是一项费时费力的艰巨任务，对金融机构资本金也提出了更高的要求。数据后台建设前期投入的成本巨大，同时厚积薄发的属性也决定了在投入和实现系统性协同效应之间，仍存在很长的时间间隔。金融机构唯一能够保证实现长期持续巨额投入的条件，就在于存量资本金的巨大。

因此，无论从产品开发能力，还是从后台数据处理技术、资本金实力来讲，现今在市场排名靠前的大金融机构都占据很大的优势。而对于产品系统开发能力较弱、资本金相对较少的中小金融机构而言，则需更多地关注某些细分市场，并进行有效转型。

（四）利用大数据积极向互联网金融发展

金融机构可以利用自身海量的数据和互联网技术进行创新，逐步开拓网上平台、电子商务、在线支付、网络金融产品开发创新、网络金融营销等服务，通过建设综合业务应用系统来适应市场需求层次的多样性，建立互联网基因式的金融服务机制，使其符合金融机构未来发展的大数据战略。

（科技科供稿陈思荣执笔）