京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据无法颠覆银行
随着新技术的不断引入,银行业新的想象空间也在不断打开。大数据,无疑是去年以来最受热议的技术之一,它与互联网的深度融合,甚至能够让徘徊在银行门口之外的资本有了颠覆传统的豪气。但有意思的现象是,相对保守的银行却一直甚少表露自己的真实想法。这个领域内对此说得最多的,反而不是做银行的。
J(化名)是国内零售银行业界的执牛耳者。近年来,已经很少露面的他上周约聊,与笔者重点谈及新技术对未来零售银行带来的机遇和挑战。他的观点一如既往地富有启发性,笔者认为很值得梳理下来,进行分享。
首先,他认为大数据不可能颠覆现有的零售银行的格局。理由很简单,大数据之所以令新的互联网银行模式兴起,是因为它提升了一个群体的商业价值——以往不被重视的客户。用长尾理论来解释,这些客户为数众多,但价值贡献却很小。新技术降低了这些客户的开发成本,但也仅此而已,因为最具价值的客户群体依然被银行牢牢掌握。
有意思的是,这些商业价值不大的客户一旦成长起来,还是会投入银行的怀抱。因为,随着他们逐渐成长,对信用服务复杂程度的要求也会上升,只有银行才能满足此类要求,并且成本最低。更何况,最具价值的资源依然掌握在银行手中——无论是稀缺的资本,还是最完备的数据,都在银行体系内。只是银行有自己的商业原则,成本收益不合算的市场是不会投入的。
所以,J的心态很开放。他说银行是“不作不死”,即便市场策略最差的银行也只是没特点,要被新技术彻底颠覆很难,更遑论一百年以来银行的产品已经没有大的创新,所有的改革都在流程和服务方面。他认为,现有的技术能力是必须正视的,因为它意味着历史成本的积累。而银行与实业界最大的不同就在于,新技术很少会带来弯道超车的机会,除非领先者突然变笨,自己把优势拱手相让。
其次,他认为大数据技术最大的受益者是银行,而不是互联网金融。除了上面已经述及的理由外,另一个原因就是最有价值的数据实际沉淀在银行,而不是在互联网企业。这会带来两个机遇,一是能对已收入囊中的有价值客户开发更具想象力的服务模式,二是与互联网企业一样,以往无法开发的数据也突然会变得具有商业价值。
他很委婉地向笔者举了一个例子。银行在信用卡业务上得到的经验是,只通过支付交易数据去模拟客户的基本特征,维度是比较单薄的。而实际上,银行体系里还沉淀有大量的其他维度的数据,例如,工资代发、基金托管、年金、公司账户等等,这些综合数据的应用足以令客户特征的还原更加真实。但问题是,这些数据的应用要么拘于法律限制,要么过去受到技术的限制,要么就是市场的复杂程度还不到这一步。事实上,以交易为主导的商业银行模式在境外市场已然非常成熟,大数据的应用也已经比较普遍。
他对笔者说,国内现有的以大数据为基础的互联网金融商业模式,基础都是支付交易数据,只有个别企业可以积累客户的其他生活数据。这种模式从算法上容易出现的问题是,由于缺乏数据的横比和参照,数据纵比在极端情况下容易出现模型失灵的情况。在规模不大的情况下,这不是问题,但一旦达到银行规模的级别,模型参数的真实性和有效性调校就必须列入日常的工作流程,因为这已经涉及公司经营的系统性风险。
笔者认同他的看法。因为,大数据在很多其他领域的应用也都存在类似的问题。最近,在经济研究业界引发轩然大波的《21世纪资本论》一书当中,法国经济学家皮凯蒂就遇到了同样的问题。在他的研究对象时间跨度内,能够完整积累数据的国家少之又少,只有少数几个国家在过去的两百年时间里,留下了完整真实的税收数据和国民财富统计数据。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在统计学分析、实验研究、业务数据复盘过程中,单因素方差分析是检验自变量对因变量是否存在显著影响的核心方法。其中,两个水平 ...
2026-05-26【核心关键词】算法、客户、大数据、互联网、调优、建模、模型优化、机器学习、评分卡模型、模型开发、智能风控、业务场景、数 ...
2026-05-26 很多数据分析师写过无数个 SELECT,但当被问到“新建一张表,该如何定义字段类型来保证数据质量”“创建视图和存储物理表有 ...
2026-05-26在数据清洗、统计分析与数据质量检测工作中,箱型图(又称箱线图、Box Plot)是最直观、最高效的可视化分析工具之一。相较于柱状 ...
2026-05-25在大数据分析、数据清洗、质量管控、风险监测等领域,异常数据识别是保障数据质量、确保分析结论精准、规避业务决策失误的核心基 ...
2026-05-25 很多数据分析师精通Excel函数和透视表,但当被问到“数据从哪里来”“表和视图有什么区别”“数据库管理系统和SQL是什么关系 ...
2026-05-25数字化经营时代,企业的市场竞争早已从经验决策转向数据决策。门店营收、用户转化、产品销量、成本损耗、存量资产等所有经营行为 ...
2026-05-22在MySQL数据库日常运维、业务数据校验、数据迁移与数据清洗场景中,自增主键ID的连续性校验是一项基础且关键的工作。MySQL的Auto ...
2026-05-22 很多企业团队并非缺乏指标,而是陷入“指标失控”:仪表盘上堆满实时跳动的数据,却无法回答“当前瓶颈在哪、下一步该做什么 ...
2026-05-22【核心关键词】大数据、可视化、存储、架构、客户、离线、产品、同步、实时、数据仓库、数据分析、数据可视化、存储数据、离线 ...
2026-05-21在电商流量红利消退、公域获客成本持续走高的当下,存量用户深度挖掘已成为店铺增收增效的核心抓手。相较于付费投放获取的陌生新 ...
2026-05-21 很多数据分析师每天盯着几十个指标,但当被问到“这套指标要支撑什么业务目标”“指标之间是什么逻辑关系”“业务变化时如何 ...
2026-05-21在数据驱动决策的时代,数据质量直接决定分析结果的可靠性与准确性,而异常值作为数据清洗中的核心痛点,往往会扭曲分析结论、误 ...
2026-05-20 很多数据分析师每天盯着GMV、DAU、转化率,但当被问到“哪些指标在所有行业都适用”“哪些指标只对电商有意义”“二者如何搭 ...
2026-05-20Agent的能力边界,很大程度上取决于其掌握的Skill质量和数量。传统做法是靠人工编写和维护Skill,但这条路很快会遇到瓶颈。业务 ...
2026-05-20在统计分析中,方差分析(ANOVA)是一种常用的假设检验方法,核心用于分析“一个或多个自变量对单个因变量的影响”,广泛应用于 ...
2026-05-19 很多数据分析师每天盯着GMV、DAU、转化率,但当被问到“什么是指标”“指标和维度有什么区别”“如何定义指标值的计算规则和 ...
2026-05-19想高效备考 CDA 一级,拒绝盲目刷题、冗余学习?《CDA 一级教材知识手册》重磅来袭!以官方教材为核心,浓缩 13 章 103 个核心考 ...
2026-05-19在数据统计分析中,卡方检验是一种常用的非参数检验方法,核心用于判断两个或多个分类变量之间是否存在显著关联,广泛应用于市场 ...
2026-05-18在企业数字化转型的浪潮中,很多企业陷入了“技术堆砌”的误区——上线了ERP、CRM、BI等各类系统,积累了海量数据,却依然面临“ ...
2026-05-18