【大银行与大数据的战略思考】
大数据，作为信息技术领域的一个重要概念，已经在过去几年中逐步渗透到各个行业，尤其是银行业。大数据是指规模庞大、类型复杂的数据集合，它通过云计算、物联网等技术的应用，引领了IT产业的一次颠覆性变革。麦肯锡、IBM、甲骨文、SAP等国际知名公司在大数据领域的布局，以及各国政府的投资，均表明大数据已经成为全球性的战略焦点。
对于银行，尤其是大型银行而言，大数据不再仅仅是简单的账务信息，而是转变为银行经营的关键资源。数据挖掘技术使得银行能够从海量数据中提取有价值的信息，用于决策支持、风险管理、产品设计和精准营销等方面。随着外部监管的加强、市场竞争的加剧以及客户行为的变化，数据驱动的银行经营模式正在成为趋势。这种模式下，银行的决策、产品创新和服务提供都依赖于数据的分析和解读。
构建数据驱动型银行需要具备以下几个关键点：
1. 数据意识：银行员工应养成依据数据进行决策的习惯，数据成为判断和决策的基石。
2. 数据挖掘能力：银行需要拥有专业且高效的数据分析团队，以深入挖掘数据价值。
3. 广泛的数据应用：数据不仅用于风险控制，还应用于市场开拓、产品创新和绩效考核等多方面。
4. 精细化管理：通过数据实现精细化的客户分类、市场定位和资源配置，改变以往的粗放型管理。
5. 认识数据资产：银行必须视数据为重要的经营资产，不断积累并挖掘数据潜力，以提升竞争力和盈利能力。
当前，第三方支付机构的大数据应用对传统商业银行构成了挑战。客户数据和信息的流失可能导致银行失去客户，削弱服务能力。因此，对于大银行来说，建立大数据能力是保持竞争优势的必要条件。
大数据已经成为银行的核心战略资产和竞争力。一方面，基于银行自身数据建立的模型和人才是不可复制的，因为每个银行的数据环境独特，数据驱动的业务模式和人才难以被竞争对手模仿。另一方面，大数据分析在解决银行面临的诸多问题，如利润增长放缓、资产质量下降、市场地位受挫等方面，具有重要作用。通过深入挖掘客户需求，银行能够提供更具针对性的服务，提高盈利水平。例如，花旗银行、汇丰银行、澳洲联邦银行和VISA等金融机构的成功案例表明，大数据在提高客户挽留率、交叉销售效率以及风险管理方面都有显著效果。
面对移动互联时代的“跨界”冲击，银行必须重新定义自身的业务模式，利用大数据的优势进行转型，捕捉因信息和技术变革带来的新商机，以适应快速变化的市场环境。通过深入理解客户、优化产品设计和提升服务体验，大数据将成为推动银行未来发展的强大引擎。
