伴随金融自由化与金融创新不断深入，全球金融业的发展出现了深刻的变化，国内外商业银行发展理念和经营模式不断调整。在商业银行诸多业务中，零售业务是与个人和家庭联系最为密切的银行业务，由于具有庞大的客户资源以及强大的价值创造能力，越来越受到商业银行的重视，并逐渐成为商业银行最具发展活力的业务领域。
零售银行业务集中体现了商业银行以客户为中心的经营战略，银行依托现代化管理手段为个人、家庭以及中小企业提供综合性、一体化的金融服务。中国银行业零售业务以20世纪90年代中期储蓄卡的推广为标志，正式进入高速发展阶段，逐渐形成一套完善的零售业务体系，并成为中国银行业未来发展的必然趋势。对于国内商业银行来说，当前正处于零售银行业务发展的“黄金时代”。然而，现阶段各家商业银行零售业务的营销手段存在同质化问题，产品结构单一化现象严重，导致巨大的成本投入稀释了银行收益。在信息技术、网络技术和互联网金融高速发展的现在，各商业银行逐渐开始重视运用大数据分析与挖掘技术服务于零售业务的转型升级。
大数据推动零售业务转型升级
商业银行同业竞争的日趋激烈以及互联网金融的巨大冲击“倒逼”传统银行加速转型，零售转型成为银行转型的核心任务。大数据体量巨大、种类繁多、价值密度低以及处理速度快的特点与银行零售业务的发展高度契合。因此，作为未来银行竞争核心的零售业务，其转型升级的关键在于大数据分析与挖掘技术的深度应用。
大数据推动零售负债业务转型
零售负债业务是商业银行最主要的资金来源之一，是其赖以生存的基础。储蓄存款则是零售负债业务中最重要的组成部分。然而，随着利率市场化的不断推进，央行逐渐放宽存款利率上限，各大商业银行争相提高存款利率，零售负债市场竞争愈加激烈，商业银行传统的零售负债业务面临着巨大的转型压力。
储蓄存款业务从本质上来说就是对客户数据库系统的分析与应用。业务人员只有在全面了解客户的家庭、收入、兴趣偏好以及风险偏好等信息之后，才能准确把握住客户的存款需求。大数据分析技术不仅能对20%的结构化数据进行精确分析，还能有效运用80%的非结构化数据，提高数据分析的准确度。大数据不仅可以从内部掌握客户的属性数据、账户信息以及交易信息，还能通过外部网络了解客户的行为数据和渠道偏好等社会化数据，掌握客户的真实需求，并在此基础上设定产品，激发客户的存款兴趣。并通过多种渠道对产品的市场推广度、受众覆盖率、盈利能力以及用户的反应情况进行深度挖掘，在此基础上进行产品的优化升级，发掘新的价值增长点。
大数据推动零售资产业务转型
零售资产业务是商业银行利润的主要来源之一。当前国内银行业零售资产业务以个人贷款为主，近年来呈现出规模增长迅速、产品结构多元化的发展态势。以招商银行为例，截至2014年上半年，招商银行个人贷款余额为8630.54亿元，比上年末增长7.85%。然而，国内各大银行零售资产业务，尤其是个人贷款产品同质化现象比较严重，同时产品的风险管理不到位，导致银行缺乏核心竞争力。在互联网金融的大环境下，商业银行运用大数据分析技术可以推动零售资产业务转型。
在个人贷款业务中，运用大数据可以实现个人贷款业务全周期各阶段的转型升级（见图1）。首先，在产品设计阶段，通过大数据综合分析客户的属性数据与行为特征。通过对客户账户信息的分析，了解客户家庭、经济、信用情况，洞悉客户的消费行为偏好，制定差异化的贷款产品;其次，在贷款申请阶段，大数据分析促进了大数据信用评级分析法的形成，如神经网络信用评分法与支持向量机（SVM）信用评分法。银行利用大数分析在极短的时间内对客户的消费、收入、职业、信用状况等信息进行整理，并迅速预测出其信用变动及未来行为状况，以支持信贷审批。最后，在贷后预警风险管理阶段，银行可以通过收集客户的交易记录，并且综合分析该客户的微博、微信、邮件、视频、语音等非直接交易数据，进行数据的二次挖掘，并与历史信息进行对比，筛选出异常信息，加强对异常信息的关注度，实现实时监测。
大数据推动零售中间业务转型
中间业务能够为银行带来丰厚的非利息收入。在利率市场化的大趋势下，商业银行依赖传统的利差收入难以维持长久稳定的发展。银行为了实现利润最大化的最优目标，必须大力发展中间业务。以财富管理与信用卡业务为例，在互联网金融模式下，商业银行加快零售中间业务的转型升级，必须依靠大数据等高新信息技术。
根据帕累托“二八定律”，银行可以从关键的20%的客户中实现80%的利润。因此，有选择地甄别出这20%的核心客户，对提高银行的经营效率至关重要。在传统的客户关系管理过程中，商业银行缺乏对客户信息的整合，个人消费贷款、信用卡以及个人理财业务被分散到各个不同的专业管理部门，客户信息存在片面性，无法对客户进行有效分类，缺乏差别化服务，直接导致客户忠诚度下降。运用大数据，银行可以全面了解客户情况，将客户的属性数据、账户信息、行为偏好以及生活场景结合起来进行分析，形成更加清晰准确的客户画像，并通过深度学习，从海量的客户数据中找寻复杂的规律，运用大数据的聚类功能进行客户的精细化分类，并从中识别出真正能给银行带来收益的优质客户（见图2）。
在财富管理业务中，商业银行从财富、消费、年龄、教育、职业五个维度研究客户的金融偏好，建立零售业务数据仓库，为其提供有针对性的服务，提高客户满意度和忠诚度，维护客户关系以防止客户流失。在信用卡业务中，银行可以从大量的属性数据以及行为数据中，推断出客户不同的消费习惯与消费能力，从社交网络平台上分析客户情绪，挖掘客户的不同需求，将机器算法与人工预测相结合，准确地预测出客户未来的消费行为，提高客户使用信用卡的有效性。同时，通过数据分析对持不同卡种的客户采取差异化营销策略，对持卡消费者的消费行为进行实时监控和提前预测，通过大数据行为评分模型可以对持卡人的信用风险进行评估，以便及时调整客户信用额度。 构建零售业务大数据模式
在未来的银行业竞争中，对于数据的分析和挖掘将成为决定银行经营成败的关键。零售业务由于其本身拥有庞大的数据量，更能体现大数据分析的优势。在当前经济“新常态”背景下，随着互联网金融理念不断深入，构建商业银行零售业务大数据模式对推动银行业转型升级意义重大。
搭建大数据平台
传统的数据处理致力于对结构化数据的分析与整合，然而在大数据背景下，传统的数据库已无法满足大量半结构化，甚至非结构化数据的处理要求。因此，必须加快建立零售业务的大数据分析平台，整合银行内部自然数据，协同外部社会化数据，完善大数据环境下的银行数据分析，提高银行决策效率。
全面整合银行内部数据。现代金融生活中，零售银行业务与个人、家庭联系密切，储蓄存款、个人消费信贷、投资理财以及家居生活无不涉及到零售业务。正是由于零售银行业务的客户基础庞大、业务量巨大，商业银行在与客户联系的过程中，积累了大量的信息数据。这些数据几乎包含了市场和客户信息的方方面面。从现有客户的属性资料、账户信息，包括客户的性别、年龄、职业、收入和资产状况，到客户的交易信息、渠道信息和行为信息，包括交易时间、交易类型以及消费偏好。这些信息伴随着客户交易不断更新与积累，并储存到银行内部的数据库系统中，形成庞杂的分散化数据体。商业银行必须以内部信息技术系统为基础，整合银行内部各业务单位的客户关系信息，将各类渠道所有交易中的客户信息综合记录起来，建立一个统一的数据分析平台，为银行经营决策奠定数据基础。
综合运用银行外部数据。商业银行必须重视并加强对各类数据的收集和积累，打破传统数据边界，注重加强与社交网络、电商企业等大数据平台的交流与合作。商业银行在完善自身数据的基础上，积极建立与网络媒体的数据共享机制，通过多渠道获取更多的消费者数据信息。一方面，充分利用社交网络、论坛、微博、微信平台等新媒体工具，整合现代化客户交流渠道，增强与客户的互动联系，打造人性化的银行品牌形象，维护良好的客户关系。另一方面，加强与互联网金融企业的竞争合作。在众多网络交易的支付结算中，银行往往处于支付链末端，难以获取有效信息。因此，商业银行必须与电信、电商等互联网企业合作，加强数据信息共享互利，促进金融服务与电子商务、移动网络的融合。例如，2009年中国建设银行与阿里巴巴合作，共同开展网络信贷业务，在“银行―电商企业”的合作模式方面进行了有益的探索。总之，商业银行将内外部数据进行有效整合，以形成更加完整的客户图像，促进客户管理的精细化与销售的精准化，实现零售业务数字化管理（如图3所示）。
提升经营决策效率
近年来，随着各外资银行进入中国市场，国内商业银行面临更加激烈的市场竞争，各大银行纷纷进入转型经营的深水区，普遍确立以客户为中心的服务理念，致力于拓展客户规模、增强客户粘度。然而与国外发达银行相比，国内银行业产品服务同质化现象依旧严重，缺乏对客户群的深度了解，造成客户依存度不足，客户流失概率大，严重影响了银行的日常经营。
因此，在大数据时代，商业银行的经营决策重点必须转向对客户需求和客户体验的关注，提高客户粘度。通过大数据平台整合内外部数据资源，预测发现市场热点和发展趋势，树立“以需求为导向”的经营理念。深入分析客户行为和生活形态，勾勒客户整个生命周期的价值曲线，洞悉客户在金融产品、信贷、消费等方面的需求与客户流失的原因。充分运用微博、微信等社交网络平台的非结构化社会信息，建立新型的数据化投资策略模型。微博、微信信息是一种典型的大数据，一般以文字、图片、视频和音频的形式存在于互联网平台，由于其受众广泛、扩散速度快而逐渐成为人们日常生活中交流信息的重要方式。
商业银行应积极探索微博、微信与投资决策相结合的模式，不断挖掘社交网络信息中的“数据财富”。例如，根据微博中客户的情绪判断客户对银行产品的满意度，并以此为基础进行产品升级;根据客户日常的微博关注判断其兴趣爱好和投资偏好;根据客户手机定位信息判断其所处的地理位置，实时推送促销信息;搜集小微企业的微博动态，分析其企业声明，并从中推断出该小微客户的日常经营状况及信誉状况。商业银行应在对客户充分了解的基础上，有针对性地制定全流程的客户经营策略，并应用数据分析提升客户经营策略的持续优化能力。
创新业务销售模式
零售业务，“渠道为王”，商业银行通过销售渠道创新可以吸引客户，抢占市场先机。在互联网思维和大数据分析技术的时代背景下，银行应积极探索适应互联网金融时代线上线下相结合的渠道经营策略。线上根据大数据分析结论创新移动金融产品、依托预测模型开展精准营销;线下研究智能化、社区型银行网点的布局和服务方式，实现基于身份识别的定制化信息推送、远程智能开卡以及视频服务等。
此外，银行还应积极打造基于大数据的金融服务平台，应用多元化的产品销售模式：一是拓宽渠道，综合利用网上银行、手机银行、电商平台、短信微信推送以及第三方平台扩大受众群体。二是建立机构投资者和大客户的客户信息网络，实时跟踪客户投资偏好的变化，有针对性地进行产品服务实时推送，加快转变传统“跑马圈地”的粗放经营模式，实现“精准营销”集约化方式的创新升级。三是关注市场动态，准确预测市场变化，基于大数据分析与挖掘，充分利用信息平台优势、结合产品市场动向，及时反馈市场变化，以辅助银行后台进行有效的流动性管理。 完善信贷审批模型
平衡收益与风险是银行维持长久发展的根本保障。随着利率市场化程度不断加深，外部市场环境日益复杂，商业银行业务经营面临的流动性问题愈加严峻。面临不断提高的风险管理要求，商业银行应引入大数据思维，树立“用数据防风险”的新型风险管理理念。在大量的金融及非金融数据中，通过不断学习总结数据之间的内在关系，运用大数据相关关系分析法，结合机器算法模型找出隐藏在海量数据中的客户与风险之间的量化关系。充分利用银行内部历史数据以及阿里巴巴B2B、人人贷、淘宝等电商平台上积累的海量客户信用信息与行为数据，通过互联网数据模型和在线资信调查，结合第三方验证形成交叉检验，确认客户信息，进行信用评级，并根据客户的信用等级实行差异化的贷款定价。
数据规模的优势可以弥补数据质量的不足，并在极短的时间内对海量原始数据进行分析，更精确地评估客户的信用风险。同时，依托大数据，搭建风险计量与欺诈防范模型，实行现场跟踪调查与非现场信息分析相结合、数据定量判断与经验定性判断相结合，研究对授信客户从贷前到贷后全生命周期的风险监测手段，建立综合式的风险监控中心。由大数据系统根据客户的历史数据对其贷款额度和贷款利率进行每月动态调整，以大数据思维构建全面风险管理体系，淡化部门色彩，推行全银行风险管理，深度挖掘客户信息，真实展现授信客户的信用状况。注重贷后持续风险监测，实时跟踪客户交易，若出现交易、存款等大幅度变动的异常情况，及时进行现场审查，以确保贷款安全。
从实践的角度看，阿里金融充分利用淘宝、支付宝、余额宝、阿里巴巴B2B等平台的先天优势，积累了海量用户信用和行为数据，并在此基础上进行流动性管理，这为国内银行业利用大数据分析技术进行风险管理提供了良好的借鉴。
加强人才队伍建设
大数据时代，随着海量数据信息的爆炸式增长，商业银行内部数据不再仅限于客户的基本自然数据，其数据的种类与规模快速膨胀，传统的数据管理系统已很难做出准确的客户分析。对于当前的大数据分析而言，需要分析人员具有更强的数据分析解读能力和应变能力。他们不仅需要精通数据建模和信息挖掘，还需要具备良好的银行业务知识，能够将大数据分析技术与银行业务完美的结合起来，其关键在于打造一支属于银行的专业化复合型大数据分析团队。
因此，各商业银行应积极实施人才战略，重点推进大数据人才队伍建设。重视人力资源管理，完善员工收入分配制度，激发员工工作的积极性与创造性。加强对银行员工的大数据分析培训及文化培训，增强团队凝聚力，打造专业化的大数据分析团队。商业银行应完善岗位设置，在培养自己的大数据分析人才的同时，注重引进外界优秀的大数据人才，全面提高银行整体的素质，营造良好的商业银行互联网金融文化氛围。
结论
经济“新常态”背景下，随着利率市场化以及“金融脱媒”的不断深入，我国商业银行的发展面临着巨大的转型压力。零售业务作为未来银行竞争的焦点，是商业银行创造核心竞争力的关键领域。推动零售业务的转型升级对商业银行的未来发展至关重要。而伴随信息技术与网络技术不断普及，大数据金融思想逐渐深入人心。大数据由于其经济性、时效性的特点，逐渐被应用于各类零售银行业务中，掀起了商业银行生产率增长的新浪潮，成为零售业务创新升级的关键。基于对互联网金融的深入了解，商业银行逐渐明确了大数据时代的发展方向：基于大数据理念构建银行大数据分析平台，掌握客户需求，提升价值创造能力，重塑零售业务销售与收入模式，完善银行信贷审批机制，加强大数据人才队伍建设，提高银行经营管理水平。
