大数据为何让传统银行焦虑？

毫无疑问，大数据正以其神秘的魔幻之力征服了世人，在各个领域恰风光无限。在金融领域尤其如此，大数据的运用，对传统金融原有的理念、模式与渠道形成了强烈冲击。

最近，在与一些银行人士座谈中，明显感觉到传统银行特别是中小商业银行对大数据的推崇。不少银行津津乐道于大数据的神奇，特别是在破解信息不对称方面，基于互联网的大数据分析，对客户信息的挖掘之深、之广几乎到令人咂舌的地步。但在津津乐道之间，也可以明显感受到他们对大数据浓浓的焦虑。

传统银行究竟在焦虑什么？不外乎三个方面。

焦虑之一：在大数据运用上“技不如人”，让传统银行危机丛生。

按说传统银行在拥有大数据、运用大数据方面具有先天优势。长期的发展，客观上让传统银行积累了海量的数据，这些数据经过深度挖掘和专业技术处理分析无疑将产生巨大的商业价值，这岂是近年来异军突起的金融科技（Fintech）公司可比拟？

但是，在见识了Fintech类公司如何玩转大数据之后，特别是基于数据平台技术的“画像”神技之后，传统银行只能自叹弗如。一向自以为处于大数据高地的传统银行，面对Fintech的冲击，忽然有了虚空的感觉。相比之下，传统银行在大数据方面的技能确显“外强中干”。

一方面，从拥有大数据的丰富程度看，传统银行所拥有的大数据其实没有我们想象中那么“丰满”。

传统银行的数据大多依托交易、账户等维度展开，主要侧重于历史财务、借贷数据。诚然，近年来传统银行业大力发展面向客户的业务系统，形成并储存了庞大的可用数据资源，不仅包括存、放、汇核心业务结构化数据，还包括客户电话语音、在线交易记录、网点视频等非结构化数据。

尽管如此，与基于互联网的大数据相比，传统银行的数据结构仍相对单一且有限。其突出短板在于缺乏对财务、借贷数据背后客户行为数据的采集与分析。行为数据的欠缺，制约了传统银行对客户进行清晰“画像”的能力。不可否认，在利率市场化大背景下，传统银行经营转型及创新的步伐不断加快，但创新的视角往往“落入”监管套利的“格调”，在挖掘客户内在需求、提升服务附加值方面意识总体尚欠缺。

而在互联网大数据模式下，电子商务、社交网络和用户的搜索行为等大数据，包括客户的教育背景、工作经历、社交圈子等，为给客户清晰“画像”提供了丰富的素材。以此为基础的大数据技术，通过综合分析借款人相关行为数据及其关联性，对客户的行为模式、诚信状况、履约能力及意愿等可以做出更加接近真实的判断，从而有利于找准市场定位，明确资源配置方向，并有效降低贷款违约率。而这恰是传统银行孜孜以求的目标。

传统银行在大数据方面的另一个短板就是其数据来源和存储模式的局限性。这种局限性，某种程度上是与传统银行与生俱来的特质密切相关的，即强调数据的精准性与一致性。而大数据理论更关注效率与相关性，在对数据的筛选、存储方面强调由关注精确度向关注效率转变、由关注因果关系向关注相关性转变。(责任编辑：方向)