沉睡的银行大数据：银行业对大数据挖掘畏首畏尾

Yafei

互联网金融正式进入破茧成蝶的大数据时代，传统银行业面临的挑战前所未有。

清华大学五道口金融学院一位专业人士表示，互联网时代海量的数据和分析工具，催生出很多新的金融业态，切入传统银行的禁地，"他们比传统银行有更强的数据收集和分析能力"。

北京银行一位高管也对《财经国家周刊》记者坦言，大数据应用可能对银行的一些观念和经营模式产生颠覆。

接受采访的一些人士认为，探索以大数据为基础的解决方案，是中国的银行提高自身竞争力的重要手段。如何建立强大稳定的数据分析系统，开发创新数据应用，实现经营转型，是银行业在大数据时代迫在眉睫的任务。

梦想很远，现实却很紧迫。"国内银行还处在搭建推广手机银行、网上银行阶段，"前述五道口人士表示，"我们已经慢了一拍。"

"金融富士康"

华道数据处理有限公司是隐身在银行大数据"转型"背后的"推手公司"。

"只要你去银行填表单，无论是对私还是对公业务，银行都会把手写表单的影像第一时间发给我们，我们再通过人工录入生成电子表单返回给银行。"该人士介绍，"时间很短，可能就1分钟。"

这就是银行后台外包业务，也是银行最初的大数据入口。《财经国家周刊》记者了解到，目前几乎所有的大中型银行都将数据录入业务外包。

"这个工作比较枯燥，属劳动密集型。银监会一位领导来检查时，称我们为'金融富士康'。"该人士有些不好意思地笑着说。

银行业具有天然的数据属性，但是与阿里巴巴等电商动态的数据采集系统相比，银行目前经营管理数据挖掘和采集方式仍比较落后。而且，不仅数据录入处于原始状态，一位信息系统的管理人员透露，目前银行仍有不少业务处理系统和管理系统缺乏标准化的统一设计，直接导致大数据二次开发难。

银行正逐渐意识到这一点，不少银行开始用移动终端直接录入客户信息。但是华道数据人士表示，由于国家于电子类单据尚未立法保障，所以在今后一段时间内，银行大数据的获取仍离不开手工录入。

《财经国家周刊》记者了解到，在数据录入完成后，银行的每张纸质单据仍需作为凭证，归档库存。

除为银行录入单据之外，华道还承担了另一项外包业务--信息审核。

几乎每人申请信用卡的时候都会接到核实信息的电话，"这个电话一般都不是银行打来的，多是外包公司打的。"华道人士介绍。

至于业务银行信用卡的审核，也由华道负责。前述人士说，在审核流程中，银行可能会调取央行的征信系统信息，但是，查询一条信息的费用为5元左右，所以很多银行查询完就放到自己的信息池中，不再更新。"我们对照核实的信息很有可能是几年前的。"

除此之外，银行传统的数据库可能会涵盖客户的基本身份信息，更深一步的信息譬如性格特征、消费习惯、兴趣爱好等却是银行难以准确掌握的。而这正是互联网金融的强项。

沉睡的大数据

互联网公司频频在已有的大数据基础上开展金融业务，这些业务跨过银行传统的信贷领域，开始向转账汇款、现金管理、资产管理、供应链金融、支付等领域蔓延。

前述五道口人士表示，互联网、电子商务等新兴企业在大数据处理经验、产品创新能力、市场灵活度等方面都拥有明显的优势，一旦涉足金融领域，将对银行造成很大的威胁。在这种情况下，银行更应激活利用内部的"沉睡数据"。

记者了解到，目前银行对数据的分析仍集中在结构化数据，譬如单据、借贷行为，等等。对于非结构性数据，如客户浏览银行网站的行为信息、服务通话的语音信息、营业网点或ATM机的录像信息都无法分析，更谈不上挖掘利用。

麦肯锡的一份研报指出，这类非结构性数据中蕴含了丰富的客户信息，如客户身份、客户偏好、服务质量、竞争对手信息，等等。但现实中，此类数据除了少量的人工质检调阅外，几乎没有其他用途。

"国际经验已经表明，加强数据分析能力会使银行具体业务收益得到改善。在国内银行转型的这个节点，加强数据分析，也有利于银行挖掘资源，找到独特的经营模式。"前述五道口人士表示。

畏首畏尾

银行业对大数据的挖掘创新似乎并不如互联网企业那么热衷，这其中既有传统行业理念的保守，也有制度上的掣肘。

"银行进行大数据挖掘，必然牵扯多方面,譬如观念转变、制度建设、流程优化、系统开发以及人才储备，等等。"一位股份制银行的信息管理人士说。

首先是合法性问题。前述央行司局级官员说，与电商相比，银行机构同样也能做到消费者信息实时跟踪，但《征信业管理条例》第十三条规定，采集个人信息应当经信息主体本人同意，未经本人同意不得采集。

"所以很多信息，尤其是服务通话的语音信息、营业网点或ATM机的录像信息等，这些数据信息采集尚未得到当事人允许，所以能否进一步分析开发是否合法没有定论，这也使得很多银行无法拓展这方面的业务。"前述股份制银行人士表示。


其次，银行现行的架构缺陷。国内银行传统架构中，信息科技部门是作为配角出现的。与电商成千上万的IT工程师相比，银行的技术部门仅有几十甚至十几人，并且基本上集中在电子银行、系统维护等边缘业务。

"进行数据分析开发必须把信息科技部门提到一个新高度，整合全银行的数据资源。但是这又牵扯到部门利益，必须进行大刀阔斧的改革，所以很复杂。"前述股份制银行人士说，进行数据开发，银行要从内部把数据标准化，这又会牵扯到很多细节问题，仅统一日期格式的工作就很繁重。所以，在大数据时代来临之时，很多银行仍显得犹疑不定。