近兩年，大數據如何應用一直是各方探索的重點。所謂大數據，是在計算機存儲能力、計算能力、計算技術、計算速度大幅增長的基礎上，對海量數據復雜處理的產物。大數據常常被定義為海量數據需要新處理模式”才能發(fā)揮巨大價值，這也說明其是計算機技術高速發(fā)展的產物。

　　銀行戰(zhàn)略規(guī)劃需要海量數據　　對金融機構來講，大數據的運用也是一個亟待挖掘的富礦”。今天開始，老張用一個系列來聊一下大數據與商業(yè)銀行管理的關系。第一篇我們先來談一下大數據與商業(yè)銀行戰(zhàn)略規(guī)劃。

　　從邏輯上講，銀行管理中沒有哪個板塊比戰(zhàn)略規(guī)劃更需要大數據。世界經濟形勢、各國貨幣和財政政策、政治地緣關系、大宗商品價格、國際貿易狀況、局部戰(zhàn)爭等國際問題，都可能影響中國進出口貿易，影響國內企業(yè)經營狀況、影響某個產業(yè)的發(fā)展趨勢，商業(yè)銀行在制定戰(zhàn)略規(guī)劃涉及到是否走出國門、選擇戰(zhàn)略業(yè)務方向時，就不能不考慮國際政治、經濟問題，而且銀行規(guī)模越大，其意義也越大。

　　同樣的問題反映在國內，則需要關注中國經濟周期、經濟形勢、國家發(fā)展戰(zhàn)略、產業(yè)政策、貨幣政策、財政政策、區(qū)域政策、地區(qū)間經濟差異、各行各業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀及趨勢等。一個商業(yè)銀行如果制定三年、五年甚至更長時期的發(fā)展戰(zhàn)略，這些問題顯然不能不考慮。

　　銀行內部數據可以反映出商業(yè)銀行自身的特質，包括客戶類型、客戶數量、產品特性、區(qū)域業(yè)務數據、行業(yè)分布、利潤水平、成本特征等，把握好商業(yè)銀行內部數據特征，是商業(yè)銀行戰(zhàn)略規(guī)劃的起點和基地，是一個商業(yè)銀行核心競爭力的表現(xiàn)，同時也是銀行在客戶開發(fā)、產品開發(fā)、區(qū)域開發(fā)等戰(zhàn)略規(guī)劃的起點，內部數據的分析一定要做好。

　　現(xiàn)狀：行內數據相對完善 行外數據基本未入庫

　　理想很豐滿，現(xiàn)實總是很骨感。制定商業(yè)銀行戰(zhàn)略時，國外、國內、行內的數據顯然越多越好，而現(xiàn)實情況是，商業(yè)銀行很少將行外數據納入其信息規(guī)劃主流數據倉庫，行外數據經常以原始數據來源格式存儲在戰(zhàn)略規(guī)劃制定部門的數據文件夾中，有時還要根據需要到付費數據服務商處查詢。

　　產生這種情況的原因有很多：

　　首先，數據范圍廣。對戰(zhàn)略制定來說，數據是韓信點兵、多多益善”，恰恰是這個多多益善，導致商業(yè)銀行很難自己構建數據庫來滿足戰(zhàn)略規(guī)劃制定;

　　其次，數據不規(guī)范。需要的數據越多，數據的規(guī)范性越差，導致圖片、視頻、音頻、文字等各種數據格式都有，將各種格式的數據歸類、整理、清洗并建模，獲得有價值的決策支持信息，難度非常大;

　　第三，單體數據價值小。對戰(zhàn)略規(guī)劃來說，每個信息都有價值，但具體到各類數據，其價值卻可能不大，因此，在數據采集時，要獲得信息管理部門的同意和支持，并整理入庫的難度非常大;

　　第四，成本問題。雖然理論上講，大數據分析是有價值的，但現(xiàn)實是，成本是顯性的，收益是隱性的，特別是戰(zhàn)略決策雖然基于大量的數據分析，但最終的決策卻存在很大的主觀性，定性的判斷、領導的判斷在戰(zhàn)略方向的選擇上，處于非常重要的位置。因此，成本問題也是約束大數據在戰(zhàn)略決策中價值發(fā)揮的攔路虎”。

　　綜合來看，雖然大數據概念產生和廣泛使用已有一定時間，但商業(yè)銀行戰(zhàn)略規(guī)劃制定過程中的作用并不大。行外數據基本與數據庫無緣，行內數據的完整性、有效性雖然完善了很多，但由于數據安全等制度約束，數據使用的便捷性和靈活性還存在很大不足。

　　未來前景：大數據外包服務商和人才外包

　　大數據在商業(yè)銀行戰(zhàn)略制定中的價值開發(fā)，必須考慮商業(yè)銀行的特性。一方面，商業(yè)銀行從大到小，規(guī)模相差幾千倍甚至上萬倍，不同等級的商業(yè)銀行在成本投入、人才儲備等方面的差距也很大;另一方面，不同類型的商業(yè)銀行，對數據需求的著力點也不一樣，大型商業(yè)銀行更看重國際形勢、國內形勢、行業(yè)趨勢，小銀行更看重國內形勢、區(qū)域特征。