大数据：为农信社插上隐形翅膀

数据是银行支持精细化管理、实现差异化服务、加强业务创新、提升风险分析能力的基础资源。面对客户群体小、微、散的现实情况，农信社如何运用大数据技术推进经营转型、加快业务发展？前瞻布局大数据时代，是农信社当前面临的重要课题。

大数据应用现状

　　大数据是信息技术与互联网产业发展到特定阶段的产物，从互联网到物联网，从云计算到大数据，信息技术正在从产业基础走向产业核心。而银行业作为与信息技术深度结合的行业，互联网思维和决策数据化已逐步嵌入经营管理的全流程。目前，部分商业银行对客户分析、风险管理等方面的大数据应用经验已有初步积累，为过渡到全面大数据应用奠定了基础。国内少数农信社也具备了初步尝试应用大数据的基础，建立了面向客户的新一代核心业务系统，信息系统建设日趋完备，电子银行等在线金融服务水平大幅提升，形成并储存了庞大的可用数据资源。但普遍来看，农信社在经营规模、资金实力、技术水平、管理能力、人员素质等方面均处同业劣势，大数据技术的应用基础薄弱。

　　一是缺乏支撑大数据的组织架构。哈佛商业评论认为，大数据的本质是“一场管理革命”。大数据时代的决策不能仅凭经验，而真正要“拿数据说话”。大数据应用的根本目的是以数据分析为基础，通过研究数据的相关性来发现客观规律，这依赖于数据的真实性和广泛性，需要业务条线共享和开放数据，从而帮助银行做出更明智的选择。但是，目前大多数省级农信联社没有建立适应大数据技术发展的组织体系，部门各自为政，业务条线数据不统一，现行组织架构与大数据时代需求不适配。

　　二是缺乏大数据应用的基础数据。其一，数据本身属性的相关信息不完整。如农信社拥有客户的基本身份信息，但无法准确掌握客户的性格特征、兴趣爱好、生活习惯、行业领域、家庭状况等信息。其二，与数据本身关联的其他信息不完整，如企业客户的工商、税收、评论反馈等信息。其三，缺乏非结构化数据的处理手段，包括客户的资金往来信息、网页浏览的行为信息、服务通话的语音信息、营业厅和ATM的录像信息等。其四，数据质量不高，无法保证数据的标准性、准确性、有效性和一致性，数据分析价值堪忧。

　　三是缺乏大数据应用的整合能力。大数据时代对银行的数据驾驭能力提出了全新挑战。在数据收集方面，银行不仅要收集来自网点、信贷等传统渠道的结构化数据，还要采集来自物联网、互联网、三方机构系统的各类非结构化数据，并在必要时与历史数据比对，非结构化数据的采集模式将彻底颠覆传统的数据收集理念。从大部分农信社的当前情况看，各系统数据难以整合。大都没有应用数据仓库技术，内部经营数据尚未整理、整合，上下游数据流转渠道也未打通，在大数据应用层面难免遭遇严重的工程技术、管理策略瓶颈。在数据存储方面，要达到低成本、低能耗、高可靠性目标，通常要用到冗余配置、分布化和云计算技术，目前农信社并不具备上述基本条件。在数据处理方面。有的数据涉及上百个参数，难以用传统方法进行描述与度量，处理复杂度大。尽管面临重重困境，“大数据”的利用能力必将成为决定农信社综合竞争力的关键。

　　四是缺乏大数据技术的专业人才。大数据金融每个环节的目标均需依靠专业技术人员达成。目前农信社缺乏精通大数据技术开发、信息收集、分析、应用的专业人才队伍，应用新技术、开展新业务受阻。

大数据金融发展路径

　　面对日新月异的大数据时代，农信社应未雨绸缪，加快改变传统的经营、决策和管理方式，将大数据作为战略资产，有效整合分支机构、网络系统、数据库、互联网中的海量数据资源，强力支撑科学决策和转型发展。

　　一是建立大数据金融的战略管理平台。其一，确立大数据战略。省级农信联社决策层要将发展大数据金融上升为企业战略，把“大数据思维”置于农信社科技开发应用的核心地位，树立“数据先行”理念，加大对数据应用技术的投入，并将其融入产品开发与创新、客户服务与开拓、运营监测与保障、风险识别与管理等各个环节。其二，整合省级农信联社大数据金融的管理部门，改变内部系统数据各自为政的分散状态，打通核心业务系统、信贷系统、贷记卡系统、支付系统、手机银行系统，整合各系统的客户基本信息、账户信息(存款、贷款、银行卡、中间业务)、交易信息、职业信息、关系人信息和资产信息、负债信息，整合核心客户与上下游客户的信息，建立统一的数据共享平台和各项业务的历史数据库。其三，加大大数据技术专业人才的培养和引进力度．推出市场化薪酬体制。

　　二是建立大数据金融的信息应用平台。借力大数据资源和数据共享平台，充分收集、分析、研究各类静态信息以及客户行为信息。例如，可以根据县域传统农户、农民专业合作组织等农村新型小微经营主体的分布情况，开发客户关系管理系统，根据客户所处的行业背景、职业情况、地域差异、年龄段、消费行为、投资行为、风险偏好等数据信息，分层筛选贵宾客户、优质客户、一般客户、潜在客户和淘汰客户，针对目标客户展开需求分析和量身定制，形成特色经营模式。

　　三是建立大数据金融的业务拓展平台。针对不同业务和客户特点应用O2O服务方式，降低经营成本，提升工作效率。将农信社业务按规模、风险程度、集中程度分为两类，一类是资金规模小、风险相对较小、分散性大的业务，比如支付结算类、代理类、卡类、筹资类、小额贷款和投资类等业务，以线上方式为主，借助自有用户数据，提供“大平台”的模式服务。例如50万元以下的小额贷款，无需客户提供财产担保，可以通过人脸识别技术和大数据信用评级技术发放贷款，这种免除担保费用和繁琐手续的经营模式，在降低农信社经营成本的同时，更有效降低了小微企业和个人的融资成本。另一类是风险较大、集中度高、个性化的业务，如大额贷款类、投行类、现金管理和供应链融资服务，以线下为主、辅以线上，由客户经理跟踪服务，满足大客户的个性化产品和服务需求。线上业务通过大数据信息平台掌握客户需求，提供便捷的产品和服务目录，供客户“一站式、一揽子”选购产品，优化客户体验。线下作为业务发展的有力支撑，同样依托大数据信息平台，为客户提供一对一的专业定制服务，平衡风险和收益。

　　四是建设大数据金融的经营创新平台。其一，推进服务渠道创新。农信社自身的大数据信息平台对接社交平台和电商平台，在客户资源积累的基础上植入资金运作平台，进一步强化农信社客户资源的积聚效应，无限拓展农信社服务渠道。其二，推进移动金融服务创新。充分运用大数据技术，大力拓展智能手机客户终端，整合支付、生活、电商、金融、社交等服务内容，围绕客户生活构建移动生态圈，增强垂直化、个性化的服务能力。

　　五是建立大数据金融的风控平台。省级农信联社应运用大数据技术，优化风险控制机制，重构风险管理模式。通过模型展开智能挖掘，做到风险嫌疑数据适时抓捕、异常行为有效洞察，做好信用风险、操作风险和市场风险的识别、计量、监测、预警和处置工作。同时，通过融合大数据平台的客户信用数据、交易数据、定位服务数据、社交信息等行为数据，构建新的信用数据体系，提升风控能力。

（文章来源：《金融电子化》杂志）

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