京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据时代 传统银行如何突围互联网金融?
近年来,传统商业银行和互联网金融之间的博弈已被各界炒至白热化。互联网金融企业掌握了最新的大数据,且随着银行客群下沉、互联网金融客群上移,外加混业管制放松,双方的“客群交叉地带”正不断扩大。对于传统商业银行而言,如何有效利用既存的大数据?如何在互联网金融时代突破重围?
近日,在复旦大学管理学院举行的“基于中国大数据的市场洞察和管理启示”国际研讨会上,浦发银行科技开发部副总经理陆小勇表示,互联网公司手里的数据未必够大,而传统商业银行手里的数据也未必就小,关键在于数据质量和能否有效利用。
“客群交叉地带”扩大
尽管近几年互联网金融的崛起的确使得银行感到了压力,但事实上,互联网金融并没有改变金融的本质,例如银行做的是存、贷、汇、理财等四项基础业务,而互联网金融也是如此。
但不可否认的是,互联网金融的确改变了游戏规则,传统银行的业务模式、客户获取、机构竞争力,甚至银行业格局正在受到影响。
当前,双方“客群交叉地带”的逐步扩大也进一步加剧了传统商业银行谋变的压力。具体而言,起初二者存在互补性,互联网金融填补了传统银行的客户群和服务空白,比如互联网金融关注贷款额度500万以下(更多是100万以下的长尾客户)。然而,二者竞争也在加剧。“银行客群下沉,互联网金融客群上移,混业管制放松,从而形成了‘客群交叉地带’、”服务交叉地带“的竞争。
对此,陆小勇也表示,寸有所长,尺有所短,关键是场景。比如,银行存在线下优势,注重流程管理,强调规范严谨,讲求诚信、品质、放心;而互联网金融企业具备线上优势,注重交易驱动,强调大数据法则,讲求边界、价优、个性。“大数据为银行防范的是500万-1000万元损失的风险,为互联网金融做的是驾驭防范500-100个1万元损失的风险,银行在这方面的大数据运用非常薄弱。”
就2015 年来看,根据银监会公布的数据,截至2015 年三季度末,我国商业银行不良贷款余额11863 亿元,不良贷款率1.59%,商业银行不良贷款余额增长3437亿元,已大幅超过2014 年全年的水平。
数据质量是关键
当前,“大数据时代”已成了全民舆论和各类商业模式的中心,那么对于传统银行而言,如何真正利用好手中的大数据呢?
陆小勇指出,互联网金融手里的数据未必够大。“金融是周期性行业,互联网金融的数据之大,在于更新快、种类多,但是如果没有走过荆棘的波峰和波谷,就还要积累,才能真正可信。”
相较之下,传统银行手里的数据也未必就小。“传统银行缺乏的其实不是数据,而是挖掘数据的意识和能力,特别是对客户行为分析的能力。尤其是银行间的数据共享是有限度的,主要的障碍在监管和法律方面的问题,这也对数据有效利用形成阻力。”他称。
未来,对于银行而言,当前不应该把太多精力花在追求“完美”的数据质量上。“海量数据,快速更新、各式多样、源头众多,让传统的、全面的数据清洗在大数据应用场景中失去意义。数据质量是用出来的,不是管出来的,”
此外,大数据分析要强调相关性,允许试错,这好比“沙里淘金”,从大量的“相关性”中总结沉淀出“因果性”,以“量”换“质”。
同时,陆小勇也表示,交易系统和统计报表要强调“因果性”,要求所有结果可严格回溯到源头(比如总分核对),从源头抓起,防止“垃圾进垃圾出”。“尤其是参与人、产品、协议、渠道、时间、财务以及资产、日期、汇/费率等公用信息在内的‘主数据’的质量。”
银行突破需“三步走”
面对互联网的冲击,陆小勇认为银行应该对三大方面给予更大关注。
第一,积极推进存量业务互联网化和交叉地带的差异化、特色化。向互联网企业学习,根据大数据定制化服务,并发挥资金成本,资本、风控等优势形成特色,向交叉领域渗透。
其次,要积极打造数字化银行。一方面加快实现银行对客户感知的数字化,实现渠道接触的数字化,自身运作流程的数字化,以及客户和银行资产增值的数字化,同时也密切关注“互联网+区块链+投行制造”等技术发展的影响。
最后,积极筑巢引凤也对“以人为核心”的传统业态至关重要。筑巢就是要因地制宜地优化银行自身组织构架和运作机制,引凤就是要设立特殊的人才引进、培养和选拔机制,符合互联网创新的需要,特别是对年轻人才的发展。近年来,传统商业银行人才的流失较为严重,而互联网金融企业也成了主要的吸纳场所。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
一、为什么要区分这两种分布 在数据分析和统计学中,拿到一组数据后第一件事通常就是看它的分布形态。分布形态决定了你能用什么 ...
2026-10-15一、问题现象 在实际使用 Excel 透视表做数据分析时,经常会遇到这样的情况:数据源表格里明明新增了一行或一列金额数据,数据源 ...
2026-10-15核心资源推荐 CDA教材(2025):https://edu.cda.cn/goods/show/3151CDA模拟题(2025):https://edu.cda.cn/goods/show/2845CD ...
2026-10-15一、什么是预测式发货 预测式发货(Anticipatory Shipping)是亚马逊于2013年12月获得授权的一项美国专利(专利号 US 8,615,473 ...
2026-10-14一、SQL在金融量化体系中的定位 量化投资的本质是用数据驱动决策,而数据处理贯穿量化研究的全生命周期。从原始行情数据清洗、因 ...
2026-10-14核心资源推荐 CDA教材(2025):https://edu.cda.cn/goods/show/3151CDA模拟题(2025):https://edu.cda.cn/goods/show/2845CD ...
2026-10-14CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 四层结构 · 零件与房子 · 六大易错点 一、什么是指标体系 定义:指标体系是整套完整框架 ...
2026-10-13写在开头 先还原一个你大概率见过的场面。 立项会上有人说:我们得做用户画像。 于是团队关进会议室,白板写满便利贴,两小时后 ...
2026-10-13 很多数据分析师每天都在计算指标、制作报表,但当被问到“什么叫指标数据元”“指标数据标准包含哪些核心维度”“指标数据质 ...
2026-10-13在统计学与数据分析研究中,相关性分析分为数值变量分析与分类变量分析两大类。针对身高、销量、分数等连续数值变量,通常采用皮 ...
2026-10-12在Power BI可视化分析体系中,常规表格仅能展示枯燥的数值数据,存在数据对比不直观、强弱规律不突出、维度交叉分析低效等问题。 ...
2026-10-12 很多数据分析师能熟练写SQL、做透视表,但当被问到“数据是从哪里来的?经过哪些加工才进入数据仓库?ETL具体做了什么?”时 ...
2026-10-12在传统零售行业同质化竞争激烈、大众营销转化率持续走低的背景下,依托经验与直觉的粗放式营销逐渐失效。美国塔吉特百货(Target ...
2026-10-10随着智能客服、数字化服务、用户精细化运营的快速普及,传统零散、非标准化的客户服务数据与业务体系逐渐难以支撑高效服务治理。 ...
2026-10-10 很多数据分析师能熟练地写SQL、做透视表、算描述性统计,但当被问到“如何预测用户流失概率”“如何归因销量下滑的关键因素 ...
2026-10-10CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 定义区别 · 场景举例 · 指标分类 · 计算方法 知识体系总览 模块 包含内容 一、核 ...
2026-10-09在数据分析工作流中,业务数据大多存储在各类关系型数据库内,例如MySQL、PostgreSQL、SQLite等。Pandas是Python生态中主流的数 ...
2026-10-09在数字化精细化运营时代,海量用户存在需求差异、行为差异、价值差异与偏好差异。如果企业采用“一刀切”的统一营销、统一服务、 ...
2026-10-09 很多数据分析师拿到数据就开始清洗、建模,但当被问到“这批数据属于什么类型——结构化还是非结构化?分类变量还是数值变量 ...
2026-10-09指标体系是企业数字化分析、业务监控、经营决策的核心基础框架,是将零散数据转化为可衡量、可对比、可落地业务价值的关键体系。 ...
2026-10-08