浅谈商业银行如何利用大数据发展普惠金融

　　【摘 要】近年来，移动互联网的快速普及给商业银行业务经营发展带来一定冲击和挑战，同时也给商业银行带来了千载难逢的发展机遇。大部分商业银行积极转变新思维，将大数据技术应用到普惠金融领域，以数据为核心资源基础，借助模型设计、数据积累与系统开发，利用数据化、智能化、网络化的服务新模式有效解决了普惠金融群体由于＂缺信息、缺信用＂等不能及时得到金融服务的难题，彰显了大数据在商业银行发展普惠金融业务中的巨大作用。取得了一定成效，加速了商业银行的转型升级。但是，商业银行在利用大数据发展普惠金融业务时也面临这样或那样的一些问题亟待解决。本文从商业银行应用大数据发展普惠金融面临的主要问题入手进行分析，提出了应对这些问题应该采取的对策。
　　【关键词】商业银行；大数据；普惠金融
　　一、商业银行应用大数据发展普惠金融面临的主要问题
　　1.开放共享的数据平台仍然缺失。发展普惠金融需要大数据平台来支撑，然而目前这样的平台仍然缺失。由于多家商业银行共有的开放式大数据平台还没有形成，商业银行目前对客户的了解仅限于自身掌握的数据，因此不能有效对客户的日常经营和生活数据进行信用评估，即便是进行了信用评估，可信度也会大大降低，不利于为用户提供全方位的金融服务。
　　2.商业银行在大数据收集方面存在劣势。毋庸置疑，商业银行对客户、账户信息的存储和使用都有健全的管理机制。但是跟新兴的互联网企业相比还是存在起点低、大数据管理能力差等问题，有着明显的差距和不足。互联网企业利用自己的平台优势能够轻而易举地准确收集到客户行为、客户之间关联等方面的信息，而商业银行要想采集到这样的客户信息，就必须和互联网企业合作才能完成。但前提是商业银行只有在保护客户隐私的合规前提下才能与互联网企业合作，其中合规成本与合作的代价是商业银行在合作时需要认真考虑的问题。
　　3.信息安全领域问题依旧突出。互联网企业兴起以来，的确给人们的生产和生活带来了极大便利，同时也给心怀叵测的犯罪分子利用金融数据实施犯罪打开了方便之门。因此，商业银行客户信息泄露的问题就难以避免，存在极大的数据风险隐患。
　　4.大数据应用人才不足。大数据应用的软硬件支撑平台对商业银行的IT系统提出了新的要求。要想搞好大数据平台建设，就需要在实践中精心培养支持开放式平台架构、分布式应用系统、云端数据、Hadoop架构等的开发和运营维护人员。然而，目前部分商业银行这方面的人才严重缺失，具备将前沿的人工智能技术与大数据应用相结合的能力的人才更是严重不足。
　　二、面对商业银行应用大数据发展普惠金融面临的主要问题，应采取以下对策：
　　1.完善征信系统，提高业务办理效率。
　　普惠金融群体普遍存在＂缺资金、缺信用＂的情况，有着＂短、小、频、急、散＂的贷款需求，商业银行在发展普惠金融时，就要采取有效措施，利用大数据为普惠金融群体服务，提高精准普惠效率。首先，商业银行要针对普惠金融群体的小额资金需求，结合普惠金融群体的风险特点，改变以往以财务报表和信用评估为主要依据的评价方式，利用大数据简化信贷业务流程，为客户推出适销对路的信贷产品。其次，商业银行以前在发展普惠金融时往往依靠经验进行信用评估，难以核实借贷人的个人信用，不能真实了解客户的实际风险承受能力。今后，商业银行发展普惠金融时就要改变以往传统做法，要利用大数据多维度完善征信系统，实现信用体系建设，提高业务处理速度，有效解决普惠金融群体＂融资难、融资贵＂问题，极大缓解普惠金融群体抵质押不足的现状。除此之外，商业银行和税务系统建立以征信互认为基础的银税合作机制，实现普惠金融群体信用信息的共建共享，利用大數据技术有效掌握诚实守信客户的详实资料，及时为这些客户提供信用贷款，从而为提升普惠金融服务水平，提高业务办理效率奠定良好基础。同时，为建立综合信用互通机制，联合税务、工商系统的征信互认，探索＂失信互罚＂合作，共享失信群体信息，让其＂无所遁形＂，增大＂失信＂的＂违约成本＂，完善综合信用体系。
　　2.建立激励机制，培养优秀大数据人才。
　　商业银行应用大数据发展普惠金融需要高素质的人才来保证。因此，商业银行要在工作中高度重视大数据人才的培养，采取有效举措选拔任用人才。首先，商业银行培养的大数据人才要具备较高的综合素质，综合素质具体包括创新能力、扎实的理论基础、坚定的自信心和良好的人格魅力等。其次，不拘一格用人才，不仅从本单位中选拔培养大数据人才，同时要遵循选才、用才的用人标准，用优厚的待遇将优秀人才吸引进来。第三，要为优秀大数据人才提供必须的学术环境和生活环境。第四，建立健全激励约束机制，鼓励创新型人才，激励拔尖人才，从而在全行形成重视大数据人才的良好氛围。
　　3.创新金融产品和服务，提升普惠金融覆盖率。商业银行在发展普惠金融工作中，要提高对大数据应用重要性的认识，积极稳妥地利用大数据技术创新金融产品和服务，积极发展普惠金融，提升普惠金融覆盖率。首先，普惠金融群体大多都是传统商业银行难以服务到的弱势群体，商业银行应加强大数据技术研发力度，通过对大数据的精准分析，有效掌握到所有的普惠金融群体资料，大幅提升普惠金融覆盖率。其次，商业银行要利用在大数据的帮助下掌握到的客户资料为普惠金融群体搞好服务，为他们量身打造有针对性的个性化的金融产品，完善金融产品体系，实施精准营销，提升金融服务效率，从而有效解决普惠金融群体的融资难题。
　　4.加大风险防控，提升风险管理能力。商业银行发展普惠金融面临较大风险，必须认真对待。首先，在中国的信用体系还不完备的情况下，普惠金融群体的信用等级还不易掌握，因此商业银行发展普惠金融面临较大的成本高和风险高的压力，必须利用大数据做支撑，在普惠金融业务流程中充分借助大数据进行风险防控，运用科技手段将全面的数据进行整合统一分析，对借贷人的信用情况、违约概率等进行全方位数据的分析，及时提出借贷人的风控建议，提高风险精细化管理水平。其次，商业银行在利用大数据发展普惠金融时要建立健全预警监测体系，重点把握企业账户资金流和交易行为情况，实现信贷风险＂早发现、早决策、早行动＂，增强风险防范、化解和处置能力，提升风险管控水平。第三，商业银行利用大数据发展普惠金融时要改变传统的风险管理思路，加大有效的风险管理方法和手段，进一步加强对数据的保护工作，切实保护普惠金融群体的个人信息不被非法窃取和利用，避免人为因素的干扰，有效解决传统金融中的内部控制问题。
　　三、结束语
　　在金融科技高速发展的今天，大数据在商业银行得到了广泛应用，其应用价值不可小觑。大数据通过数据的整合、分析和开放为商业银行带来＂大知识＂、＂大科技＂、＂大利润＂和＂大智能＂等发展机遇，尤其是在商业银行利用大数据发展普惠金融方面发挥了重要作用。商业银行在发展普惠金融时应用大数据技术为广大的普惠金融群体提供了金融服务，提高金融服务的覆盖率，受到了社会的广泛赞誉。未来，商业银行还要一如既往地加大普惠金融的支持力度，利用大数据为广大普惠金融群体搞好服务，提高广大人民群众的关注度、满意度，从而构建起商业银行强大的核心竞争力。
　　【参考文献】
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