信息时代下，数据深刻影响着银行的未来发展。在中国庞大的人群和应用市场下，探索以大数据为基础的解决方案，深入洞察复杂且充满变化的市场成了银行提高自身竞争力的重要手段。作为社会金融媒介、农村金融主力军的信用社，大数据时代的到来是一次很好的机遇与挑战。就如何运用大数据分析为南靖农信的转型发展助力，下面我简单的谈一下几点看法，供大家批评指正。

一、找准定位

目前通过数字化交易、农户建档等方式，信用社已经积累了相当海量的客户数据信息，但对于大数据处理应用却还处于起步阶段，如果运用不恰当的话，就容易造成资源浪费，成本提高，因此我们在运用大数据时，应结合自身实际，找准定位，思考我们应用大数据要做什么？例如如果用来做经营分析我们有没有足够维度的投资人行为偏好数据?有没有在水平层面上做交叉分析?如果用大数据做风控，我们的数据维度与你的资产类型是否匹配?不同的位置需要考虑不同的打法。初步定为之后要深入下去围绕这个核心做一系列的工作。

对于南靖农信而言，大数据技术我觉得主要可以在产品营销、风险防控和产品设计及客户体验三方面发挥作用。

二、大数据技术应用分析基础

（一）数据来源渠道

一是基于交易流水数据，该部分数据主要来源于客户账户的交易数据，包括pos机具、手机银行、网上银行等渠道，通过交易流、信息流资金流覆盖产业链上的生产、物流、消费等多个环节。二是基于第三方系统的征信数据。这一类数据主要包括人行征信、工商、税务、电力、房管局、车管所、社保、海关等政府数据，学历、购物、支付、物流等社会征信数据。三是农户建档的数据，这一类数据主要包括辖内农户基本的信息情况，是我社下基层进村入户，采集而来的，数据价值高，是区别于其他商业银行，独有的数据来源优势。

（二）数据分析方法

运用数据分析方法，将收集而来的数据转变为有用的信息，对客户进行分类管理，同时挖掘潜在客户。常用的数据挖掘分析方法大致包括关联分析法、序列分析法、分类预测分析法、聚类分析法。我们通过运用不同分析法，探求不同数据之间的内部关系，进一步归纳完善客户档案信息，分析客户行为习惯，预测客户将来的行为，为之后产品营销奠定基础。

（三）必要的软硬件设施

大数据的基础设施通常包括硬件设施和软件设施，硬件设施主要提高云计算的灵活、动态的IT能力，以实现简化IT结构、降低管理成本、减少能耗的目的。而软件设施则主要通过培养一部分能够熟练掌握大数据应用技术的金融人才，其可以对数据进行实时深度分析，并对未来的走势进行准确的预测，为决策提供智力支持。

（四）搭建数据平台

如何做到精准营销，从而增加客户粘性，这无疑是要有一个强大的数据平台做后盾（依托省联社的科技支持），以这样的数据平台为支点，进行客户需求的引导性作用，不断加强互联网+的实际应用，其核心是对客户的交易数据进行分析，准确预测客户短时间内的消费和交易需求，从而精准掌握客户的信贷需求和其他金融服务需求。

例如，信用社可与电商平台、产业联盟形成战略合作，共享小微企业在电商平台、产业联盟上的经营数据和经营者的个人信息，由电商平台、产业联盟向银行推荐有贷款意向的优质企业或者个体工商户，通过交易流水、买卖双方评价等信息，确定企业、个体工商户资信水平，给予授信额度。信用社也可利用自己的本土优势，自建线下商户联盟，获得数据资源的独立话语权。在为客户提供增值服务的同时，获得客户的动态商业信息，为发展小微信贷奠定基础。与此同时，信用社可以通过将部分数据打包给第三方数据分析中介，既降低信息挖掘成本，又提升数据挖掘质量，例如在银行与电商之间，加入第三方公司来负责数据的对接，为银行及其子公司提供数据分析挖掘的增值服务。

三、大数据技术的应用

（一）产品营销

1.针对性营销

利用大数据提供某些企业、个人交易特点和资金需求特点，可以帮助业务部门对企业、个人的资金需求进行分析和筛选，提供相应的信贷产品，帮助企业解决流动性问题。例如大数据可以帮助信用卡营销，追踪热点信息，针对特定人群提供精准营销产品，增加新卡用户，例如热映电影、娱乐活动、餐饮团购等；也可以根据行为分析针对特定人群推出定制的理财产品，保险产品。

2.社交化营销

人们的社交行为产生了巨大的数据，利用社交平台，结合大数据分析，我们农信社可以开展成本较低的社交化营销。例如借助于开放的互联网平台（微信、微博等），依据大量的客户需求数据，进行产品和渠道推广；通过互联网社交平台（微信、微博等）返回的海量数据，评测营销方案的阶段成果，实时调整营销能够方案，利用口碑传销和病毒式传播来帮助信用社快速进行产品宣传、品牌宣传、渠道宣传等。

（二）风险防控方面

1.信用风险评估

利用大数据改变信贷管理的分析方法，通过农户建档大量搜取客户的诚信信息，建立信用社自己的个人诚信数据库，避免了以往到第三方处开具证明，利用抵押，质押等担保手段的繁琐与复杂，并运用特定的运算程序进行信用评级，综合分析判断最后决定是否放款。利用大数据增加信用风险输入纬度，提高信用风险管理水平，动态管理企业和个人客户的形用风险。建立基于大数据的信用风险评估模型和方法，将会提高银行对中小企业和个人的资金支持。个人信用评分标准的建立，将会帮助银行在即将到来的信用消费时代取得领先。基于大数据的动态的信用风险管理机制，将会帮助银行提前预测高风险信用违约时间，及时介入，降低违约概率，同时预防信用欺诈。

2.欺诈风险管理

在今后发行的信用卡业务中可以利用大数据及时预测和发现恶意欺诈事件，即使采取措施，降低信用开欺诈风险。信用社可以基于大数据建立防欺诈监控系统，动态管理网上银行、POS机、ATM等渠道的欺诈事件，大数据提供了多纬度的监控指标和联动方式，可以弥补和完善目前反欺诈监控方式的不足。特别在识别客户行为趋势方面，大数据具有较大的优势。

3.优化其信贷结构

大数据的计算方法将改变固有的仅依靠企业财务报表及信用报告的信用评级方法，实现评级的多元化趋势。进一步打破信贷结构中由大中型企业信贷垄断的局面，让信用社真正践行“小额、流动、分散”解决中小企业融资难的问题。

（三）产品设计及客户体验

1.提升客户体验

信用社可以依据大数据分析，对进入网点的客户提供定制服务和问候，在节假日为客户提供定制服务，预知企业客户未来资金需求，提前进行预约，提高客户体验。依据大数据分析报告，帮助客户进行金融市场产品投资，赚取超额利润，形成竞争优势，提高客户体验。利用大数据分析，快速推出行业报告和市场趋势报告，帮助投资者及时了解热点，提高客户满意度。

2.需求分析和产品创新

大数据提供了整体数据，银行可以利用整体样本数据，从中进行筛选。可以从客户职业，年龄，收入，居住地，习惯爱好，资产，信用等各个方面对客户进行分类，依据其他的数据输入纬度来确定客户的需求来定制产品。信用社还可以依据企业的交易数据来预测行业发展特点，为企业客户提供金融产品服务。

（四）内部管理

1.运营效率提升

大数据可以展现不同产品线的实际收入和成本，帮助银行进行产品管理。同时大数据为管理层提供全方面报表，揭示内部运营管理效率，有力于内部效率提升。大数据可以帮助业务部门有效监测营销方案和市场推广情况，提高营销精度，降低营销费用。大数据可以展现风险视图控制信用风险，同时加快信用审批。理财产品也可以利用大数据动态提供行业报告，快速帮助投资人决策。

2.决策支持

大数据可以为即将实施的决策提供数据支撑，同时也可以依据大数据分析归纳出规律，进一步演绎出新的决策。基于大数据和人工智能技术的决策树模型将会有效帮助金融行业分析信用风险，为业务决策提供有力支持。信用社新产品或新服务推向市场前，可以在个别网点先进行试验，大数据技术可以对采集的数据精准营销进行分析，通过统计分析报告为新产品的市场推广提供决策支持。

三、大数据应用的优缺点

目前，已有多家银行利用大数据的技术来增强自己的竞争力。中信银行信用卡中心通过大数据完成了实时营销；交通银行通过大数据实现了数据营销；建设银行通过此项技术实现了电子商务平台和信贷业务的结合；光大银行则以此建立了社交网络信息数据库；招商银行通过大数据来发展小微贷市场。由此，我们可以看出，从大数据概念的引入到在银行业的广泛实践，为银行业的发展带来了很大的帮助，但我们必须为应用大数据技术取得的成果沾沾自喜的同时，还要清楚看到大数据技术存在的不足之处。

一方面，数据不断累积，而且随着业务的繁忙，还在不断加速增长，存储和管理都较为麻烦，除了存储备用和少量的人工的质检调听外，几乎没有其他用途，海量数据大都成了“沉没数据”；另一方面，语音数据里蕴含了丰富的客户信息，如客户身份信息、客户偏好信息、服务质量信息、市场动态信息、竞争对手信息等，但由于技术的限制，一直没有有效的分析处理手段，数据的价值无法体现，具有丰富价值的数据却成了“死数据”。

四、总结

在大数据时代下，我们信用社需不断适应其自身的新角色，促进自身的转型，不断扩大触角，全面收集、分析、辨别复杂的信息，改变运营思路，审视市场和自身。为打造“四好银行”，建设新福建贡献自己的一份力量。