农村中小金融机构大数据应用思考

随着国务院印发《促进大数据发展行动纲要》，大数据正式上升成为国家战略。同时，伴随着国内互联网金融的蓬勃发展，大数据的应用能力已经成为制约银行业发展和创新的最大瓶颈之一。因此，商业银行尤其是农村中小金融机构加紧数据管理应用、加快大数据平台建设步伐势在必行。

农村中小金融机构进行大数据应用的必要性

　　我国经济步入新常态，互联网、大数据等技术的广泛应用促进民众消费、融资等经济行为发生深刻变革，受外部经营环境变化影响，农村中小金融机构必须利用互联网大数据技术促进传统运营模式与互联网融合创新，打造差异化、特色化、专业化的发展战略。

　　1．利率市场化导致同业竞争压力增大。随着宏观经济环境的变化以及利率市场化的实现，银行同业之间客户市场的争夺越来越激烈。农村中小金融机构不但要与全国性商业银行的地区分支机构进行竞争，还要与近年来不断开展“下乡”或“穷人银行”策略的互联网金融机构竞争，农村中小金融机构的客户市场份额逐渐受到侵蚀，稳健发展和盈利能力不断受到挑战，应用大数据能够有效提升农村中小金融机构应对挑战的能力。

　　2．互联网金融的发展挑战传统商业银行的服务模式，大数据成为互联网金融发展的基本技术支撑。互联网金融已经占据国内零售支付的绝大部分市场，P2P等网上融资平台也在逐步弱化传统金融的融资中介功能。以数据资产为中心的阿里、百度和腾讯等互联网科技公司也在不断申请各类金融牌照，混业经营和产品服务快速创新成为这些互联网金融公司不断侵占传统金融机构业务的重要武器。

　　3．监管机构对商业银行数据管理和应用能力的要求。央行、银监会等监管机构重视商业银行借助互联网、大数据技术推进传统运营模式的转型，不断出台各种数据管理和应用管理条例。要满足监管部门的要求，农村中小金融机构在数据管理和应用方面需要做出更大努力。

国内中小金融机构开展大数据应用存在的制约因素

　　我国农村中小金融机构数量多、结构杂、基础弱，很多机构的数据管理、分析应用、人员配备等工作需要完善，数据质量管理机制建设和运用体系不健全，大数据应用的基础设施建设仍然需要不断深入和精细化。

        具体表现如下：

　　1．管理者对大数据的认识和支持力度不足。虽然国内大中型银行对大数据应用如火如荼，但受管理者的管理水平、综合素质、资源配置能力等因素的影响，存在部分农村中小金融机构对大数据的认识能力和支持力度不足的现象。农村中小金融机构大数据的应用还处于初级阶段，距离利用大数据进行产品和服务创新的要求还有差距。

　　2．农村中小金融机构数据流转和使用机制不完善，数据治理能力和数据价值挖掘能力亟待提高。受资源配置和管理水平约束，中小金融机构信息化发展起步晚、信息化程度不高，数据治理和应用机制不健全，导致基础数据质量不高，再加上数据分析人员能力不足，将导致大数据应用结果可信度不高，甚至会引发部分农村中小金融机构管理者对大数据应用的有效性产生怀疑，进而影响农村中小金融机构大数据平台建设和应用的发展速度和普及程度。

　　3．数据分析和大数据应用人才匮乏。由于犬数据技术发展时间相对比较短，受人才和财力资源限制，农村中小金融机构数据分析和管理人员相对不足，很多机构没有专门的数据分析团队，缺少专业的数据分析人才资源成为农村中小金融机构数据分析和大数据应用的重要制约因素。

中小金融机构开展大数据应用的举措和建议

　　大数据应用是精细化管理的前提，必然会引起组织机构的结构调整、传统运营模式的转型，甚至会引起传统商业银行商业模式的颠覆。中小金融机构要开展大数据应用，必须全方位深耕累计的数据资源，做好变革准备。

　　1．树立大数据应用的理念，培养数据支持决策的习惯。农村中小金融机构传统粗放的依据经验和主观判断的决策习惯已经不能满足当前快速变化的市场要求，依靠大数据进行量化管理已经成为银行核心竞争力。必须把大数据提升到战略高度，从内部管理层培养数据支持决策的习惯，下定数据应用的决心并逐级推广。北京农商银行自2014年开始，在行领导的推动下实施大数据战略，各业务部门努力培养利用数据支持决策的习惯，2015年利用分析模型实现了“ATM现金管理”，效果明显，目前正在进行信用卡客户细分模型及客户画像应用研究。

　　2．提高数据质量，建设完善的大数据应用基础设施。首先，完善组织架构，建立完善的数据治理体系，夯实基层数据基础。以北京农商银行为例，我行有专业的数据管控委员会统筹规划行内数据相关工作，信息科技部下设管理信息室执行数据管控和数据分析工作，通过数据仓库三期建设，北京农商银行已经完成行内管理和运营数据的集中。同时，以银监会EAST系统建设为契机，完成对累计的历史数据清洗、筛选，逐步完善缺失数据，修正错误数据，通过推动行内制订、落实行内元数据管控制度，建立数据标准规范，实现了完善的数据输入、存储、流转、分析使用、管理流程，确保行内数据的准确性、完整性和一致性。通过建立数据流转的监督机制，确保数据安全，明确数据管理和应用责任，落实评价、考核机制，不断提升数据质量。其次，推进数据管制和流转体系建设，建立数据共享渠道，实现数据管理和应用的长效机制。北京农商银行在实现数据集中、提高数据质量的同时，通过数据补录系统、客户风险报送系统、管理驾驶舱系统等各种管理信息系统建设不断打通数据流转和应用的双向通道，打破信息孤岛，实现数据在行内各级人员之间、不同授权下的有效共享机制。同时，北京农商银行已经实现技术元数据管理和数据生命周期管理，目前正在努力提升数据建模能力和预测水平。

　　3．提升数据分析和应用的能力，打造高水平的专业数据人才队伍。农村中小金融机构在现有人员结构和组织框架内难以快速提升数据分析和大数据应用能力，数据人才短缺成为整个金融行业乃至中小金融机构的“通病”。北京农商银行同样面临这一约束，行领导不断学习同业先进经验打造专业数据分析团队，还通过以下措施解提升数据分析团队能力：首先，为了快速解决当前的数据分析支持决策问题，通过引入专业的咨询公司进行数据治理和分析咨询，结合咨询公司给出的解决方案引入专业的数据分析公司。在咨询公司和数据分析公司的合作指导下学习使用专业的数据挖掘分析工具、提升数据分析团队建模能力、创建实际有效的数据分析模型，效果快速显现。其次，通过北京农商银行博士后科研工作站吸引并培养有数据分析和大数据相关专业背景的博士后，除此以外通过社会招聘吸引专业的数据分析人员。北京农商银行通过努力不断提升自身的数据管理和分析能力，逐步培养并打造自有的具有创新研发能力的数据分析团队，从内部提升数据使用和服务的能力。

　　4．加强与第三方专业组织的合作拓展基础数据来源，有效实现行内外数据共享。北京农商银行领导已经意识到，大数据时代数据资产的价值越来越重要，大数据战略已经成为商业银行的必行战略，要加大管理和营运信息搜集和分析力度，全面提升大数据集中使用的能力。在符合监管要求保证信息安全的前提下，实现与第三方专业机构的数据共享，实现结构化、半结构化、非结构化数据的采集、处理和使用。通过大数据平台建设最大化挖掘行内累积和行外搜集的数据价值，让大数据为业务提供指引、为管理提供支持，最终实现北京农商银行的智慧化运营。

　　农村中小金融机构大数据应用虽然是一项艰巨的任务，但是，只要在监管机构的支持下不断努力就一定能在管理和营运方面取得质的提升。

（文章来源：《金融电子化》杂志）

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