大数据为何让传统银行焦虑？(2)
现实情况是，近年来许多银行加强了数据仓库系统建设，对分布在各个源系统中的原始数据进行清洗、抽取、转换并进行集成和存储，使数据的精确性和一致性得到了提升；但同时在一定程度上消除了数据的混杂性和关联性，反而制约了大数据的赋能性。
另一方面，在数据运用上，传统的风控技术与大数据风控技术相比相形见绌。
对于金融业而言，大数据的魅力突出展示在客户风险控制上，体现为风险控制模型的设计。目前传统银行在风控上大多采取信用评分模式，而信用评分模型主要依据历史借贷、财务数据来预测和判断客户的违约风险。其缺陷比较明显，除了受制于数据库的完善程度外，更为关键的是无法对现有数据库之外的、非信贷客户进行信用风险评估与授信。这就使得那些在传统银行体系信贷记录为空白的群体难以获得金融服务。既制约了银行自身的获客能力 和业务拓展空间，也与发展普惠金融的宏观导向相背离。
相比之下，基于互联网的大数据风控模型除了重视传统的信贷变量，更关注涉及客户社交网络等渠道的信息。这就为信贷记录“空白群体” 提供了获得基本金融服务的可能性。同时，大数据风控模型更加关注客户的行为数据。 通过对客户行为数据的分析与清晰“画像”，不仅能相对准确地锁定营销目标，分析判断目标客户的资信状况、偿贷能力与还款意愿，为贷前调查、贷时审查“把关”，而且通过动态的行为跟踪分析，还能及时发现风险苗头，将风险消弭于萌芽状态，有效降低客户违约风险。
在大数据运用上的相对劣势，使传统银行特别是中小商业银行在客户粘性方面日益受到Fintech类公司的冲击，直接影响到传统银行零售业务的生存空间；而近年来的统计数据表明，全国存款类金融机构住户贷款占全部贷款的比重逐年上升，住户贷款已成为传统银行业务的主要增长点。至2017年8月末，本外币住户贷款占比已达31.2%。面对零售业务空间日益被依托互联网的Fintech类公司“侵蚀”，传统银行焉能不焦虑？
焦虑之二：大数据或现寡头垄断态势，让传统银行忧心忡忡。
面对Fintech类企业在零售业务领域的冲击，传统银行在大数据运用方面的忧患意识不断增强。针对大数据方面的短板，不少银行开始尝试接入和整合外部数据资源，学习绘制客户“图像”。有的银行已开始探索互联网数据与传统数据的耦合，开始关注客户出差、喜好和社交圈等其他动态信息。大数据所释放出来的增利潜能甚至蛊惑着不少金融机构走上了购买大数据之路，这对于传统银行特别是中小银行而言无疑是提升大数据运用的一条捷径。
但是，传统银行在与数据交易对手的互动中，又平添了一重焦虑：大数据运用的前景或将面临数据寡头垄断的壁垒。随着Fintech行业的快速发展，一些金融科技巨头凭借其在互联网领域的固有优势，掌握了大量数据，客观上可能会催生大数据寡头，带来数据垄断。一些机构掌握了核心的信用数据资源，或电商交易数据和金融数据，或传统金融机构、互联网金融平台的金融数据。这种格局势必有损市场公平竞争，使中小银行置于不利的市场地位。假如这种情况出现，传统银行的大数据发展之路必将受到挤压。这也正是目前很多银行所担忧的问题。(责任编辑：方向)
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