一、大数据的概念及特征

最早提出大数据时代到来的是全球知名咨询公司麦肯锡，在2011年5月，麦肯锡发表研究报告“Big data: The next frontier for innovation, competition, andproductivity”，标志着大数据时代的到来。

报告中给出的大数据的定义是：大数据指的是大小超出常规的数据库工具获取、存储、管理和分析能力的数据集。国际数据公司（IDC）从大数据的四个特征来定义，即海量数据规模（Volume）、快速的数据流转和动态的数据体系（Velocity）、多样的数据类型（Variety）、巨大的数据价值（Value）。

2015年8月31日，国务院以国发〔2015〕50 号印发《促进大数据发展行动纲要》，纲要中指出：大数据是以容量大、类型多、存取速度快、价值密度低为主要特征的数据集合，正快速发展为对数量巨大、来源分散、格式多样的数据进行采集、存储和关联分析，从中发现新知识、创造新价值、提升新能力的新一代信息技术和服务业态。

麦肯锡早就提出，金融行业大数据有着很高的价值潜力。在2018年4月，中国电子信息产业发展研究院发布的《中国大数据产业发展评估报告（2018年）》报告中，明确指出：行业大数据指数排名中，金融、电信、政务依旧荣获前三甲，金融蝉联第一，指数为45.35，高于平均指数14.84。

二、金融现状与大数据关系

（一）互联网金融的现状

互联网金融自2007年发展以来，经历了2013-2015年的疯狂发展时期。2015年较2013年，活跃的互联网金融平台数量上涨了7倍多，交易额上涨了16倍多，年成交量达到了9823亿元。经历了这三年的野蛮增长，在2016年后，随着监管的愈发严格，互联网金融的发展速度开始变慢，更加趋于理性。

（二）互联网金融的大数据征信风控体系-以蚂蚁金服为例

蚂蚁金服起步于2004年成立的支付宝，2013年3月，支付宝的母公司宣布将以其为主体筹建小微金融服务集团，2014年10月，蚂蚁金服正式成立。现阶段，蚂蚁金服旗下有支付宝、余额宝、招财宝、蚂蚁聚宝、网商银行、蚂蚁花呗、芝麻信用等子业务板块。

早在2016年11月，马云在国际金融峰会上就阐述了互联网金融公司必须具备的三个核心能力：数据、信用体系、基于大数据的风控体系。第一，数据不仅要有丰富度，更要有计算处理能力；第二，基于数据的信用体系建设；第三，基于数据的风控体系。这三个要素是互联网金融公司的核心能力。

在2015年1月，蚂蚁金融推出了芝麻信用，通过身份特质（15%）、履约能力（20%）、信用历史（35%）、人脉关系（5%）、（行为偏好25%）这5个维度对客户进行评分，最低350分，最高850分。

对比美国的FICO体系主要评级要素为违约历史（35%）、信用历史（15%）、债务负担（30%）、信用种类（10%）、新申请信用（10%）。还是存在一定差异的。

通过表格对比，与美国的FICO信用评分体系相比：

通过两者对比，FICO评分倾向于对客户的各项金融行为数据进行判断；芝麻信用评分倾向于通过客户行为的大数据库，形成用户画像，最后进行评分。芝麻信用基本已经实现了通过庞大的客户行为数据，准确识别客户优质客户，从而帮助平台在风险和收益之间找到平衡。

如果说芝麻信用基于大数据平台建立了较为完善的信用体系的话，蚂蚁金服旗下的网商银行、蚂蚁借呗就是基于大数据的风控体系的具体表现。

蚂蚁金服有1500名从事风险管理的专业人员，其中从事数据分析和技术研发工作人员的比例高达三分之二。整个蚂蚁金服除了注重CTU（智能风控中心）的监测外，还对事前风险及事后风险进行了相应的监测，比如在发生交易前，风控体系会对账户进行风险分层。如果在交易发生后产生的风险，则是属于事后风险，风控体系会调整策略，重新部署，在小时级别内做出响应。

（三）基于大数据系统下的互联网场景金融的发展-以“招行APP6.0”为例

随着互联网金融的发展，现在互联网金融与人们衣食住行各个方面息息相关，特别是近几年，移动互联网金融更是处于飞速发展时期。随着移动互联网的发展，消费者越来越离不开手机了，无论是移动支付，还是手游，都在近几年飞速发展。互联网金融发展至今，似乎只要拥有一个智能手机，就能完成消费者日常的所有金融需求。

一个普通上班族可能早上会选择“滴滴打车”去单位上班，中午选择“饿了么"解决午饭问题，晚上选择“美团”团购美食券、电影票。最后选择“OFO共享单车”骑行回家。

在倡导场景金融的今天，号称“零售之王”的招商银行，在2017年底，招商银行提出一个新的业务模式“网点+APP+场景”，并且发行了“招行APP6.0”。

 首先“招行APP6.0”突破只服务本行客户的传统银行APP模式，开放“一网通用户”模式，支持多家银行的银行卡注册，成为“一网通客户”后，可以参与或者购买APP上的所有活动或产品。其次“招行APP6.0”有着“智能顾投”、“智能推荐”“生物识别”等黑科技，通过用户行为大数据，进行用户画像的刻画，从而为客户提供更适合客户的人性化服务。最后“招行APP6.0”不再是简单的手机银行APP，更是将生活中可能遇到的各种金融场景添加进来的一个服务平台。比如说，“品质生活”平台中有“饭票”、“影票”；“交通出行”中通有“机票酒店”、“火车票”、“车险投保”等功能。同时“招行APP6.0”还开放了直播平台和内容社区平台，邀请人气大咖入驻。

从以上几个特点中，不难发现，招商银行的移动端已经成为获取客户的重要阵地了。而“招行APP6.0”已经演变成一个金融生活场景平台了，客户在这样的平台上享受到了更便利的服务，自然会有更高的黏性。

三、基于大数据的银行营销管理

（一）注重存量数据的挖掘

其实，在中国电子信息产业发展研究院2017年发布的《中国大数据产业发展评估报告（2017年）》报告中就指出，目前全球排名前500家银行中，已经有超过三分之二的银行以建设企业级数据仓库的方式对大数据进行开发，逐步尝试通过大数据开发来提升整体业务创新与经营管理水平。如招商银行、建设银行、工商银行都先后利用大数据技术进行转型与发展。

（二）利用数据优势开展精准营销

传统商业银行对于客户的管理主要采取记录式，通过内部核心系统记录客户的关键信息，但是对于客户的行为分析，则需要人工识别判断。传统意义上的精准营销，仅仅是建立在简单数据下的人工识别判断的营销因为。如客户经理发现某客户存款账户留存活期资金较多，就“精准营销”该客户进行资金管理，购买理财产品等业务。但实际情况有可能是客户从事零售销售行业，每日资金流量较大，但是却需要贷款资金支持用于生产经营。

区别于传统意义上的“客户关系管理”，建立在大数据基础上的“客户关系管理”，可以做到真正意义上的精准营销。

商业银行可以通过对留存的客户数据信息进行分析画像，运用大数据技术深入挖掘和分析客户的潜在需求和金融偏好，在大数据库中进行客户筛选，从而做到真正意义上的精准营销。

（三）充分利用线上、线下优势，提高客户体验

与网商银行、微众银行不同，传统商业银行有物理网点的优势，有存量基础客户群的优势、更有品牌知名度的优势。传统商业银行可以充分利用现有线上、线下渠道，开展精准化、场景化的营销，提高客户的体验感。客户无选择在线下办理业务还是在线上办理业务，都可以对客户进行主动识别，并可以快速挖掘客户的潜在需求。