文章来源于金融界

商业银行在大数据时代的蜕变，既不是传统状态下短期目标的满足，也不是金融新业态（互联网金融）压迫下的被动选择，更不是固化金融生态结构的势力扩张，其根本目的是要带来一个更加开放、更为多元、更具效率和更有秩序的金融生态体系。

面对大数据时代，商业银行如何完成从“数据大”到“大数据”的蜕变？

一、互联网金融的冲击

发端于三年前的互联网金融，依托“数字技术”，从支付结算类（以支付宝为代表）业务起步，进而涉足存款负债类（以余额宝为代表）业务，最后渗入了贷款资产类（以P2P为代表）业务，按照金融生态风险“级次”从小到大的顺序，互联网金融已经全面影响和冲击了传统金融，改变了金融业的生态。一般来讲，金融业务种类与风险程度之间，具有业务内容越复杂则风险越高的关系，而且业务内容的复杂程度与业务附加值成正比。

应当承认，从过程和结果上看，互联网金融对于传统金融的强力冲击，效果是显著的。而从层级和深度上看，互联网金融越进入传统金融业务的核心领域和关键环节，其影响却越弱。

这说明，互联网金融依托实体商品消费（主要是网购、电子销售）形成的“大数据”所支撑的金融支付结算类业务，由于效率、客户分类和需求分层等因素，相比较于传统金融的商业银行，更具后发优势，并掀起了颠覆式竞争浪潮。

而对于存款负债类业务和贷款资产类业务，互联网金融则少有“数据”基础支撑，缺乏资源手段支持。由于风险、行业选择和综合能力等因素，相比较于传统金融的商业银行，就表现出不协调、不平衡、不稳定和不持续的基本特征，这是互联网金融越往金融生态的深处走越艰难、甚至昙花一现的主要原因。

二、“数据大”到“大数据”的转变

毋庸置疑，商业银行具有在金融生态中核心业务和关键环节的固有优势或内在优势，这是由其长期积累的庞大客户基础与体制机制性力量决定的。

互联网金融在获取并稳定金融生态低风险业务后，必定会向附加值更高的业务领域的渗透，并改变过去“试错式”、“烧钱式”和“羊毛出在猪身上式”市场竞争策略，更多采用嫁接或利用商业银行已有“数据”和客户资源的方式，实现或重构市场。因此，为应对和适应金融生态格局的急剧变化，商业银行需要来个从“数据大”到“大数据”的突破与转变。

我国商业银行长久以来积累了金融生态中几乎全部业务及环节的“数据”。遗憾的是，这些“数据”的价值，只是停留在“记载业务”的层面上，体现的是单纯的“会计”价值，形成数据资源的浪费。如何从历史记载数据中，发现未来业务发展的“机会性”与“选择性”价值，形成复合价值，叠加出“种子”价值，还未真正破题和有实质性的起步。

三、主动拥抱“大数据”

未来的商业银行应主动拥抱“大数据”，从数据中获得洞察力，占据价值链核心位置，引领传统模式向数字化的智慧银行转型。

可持续发展的数字化智慧银行意味着银行将围绕数字技术不断优化其客户交互、产品、流程和数据，在降低客户服务成本的同时也增强更高接触程度的服务。为此，数字化智慧银行要求银行战略、业务模式和理念的深层数字化转型，也要求将与客户面对面的亲密感融合到数字交互中，从数据中提取洞察力。

大数据由量变引起质变，需要创新思维模式和处理方式，能带来更强的决策能力、洞察能力、流程优化能力。大数据的内涵决定其具有推进商业银行数字化转型的特性。因此，商业银行从“数据大”到“大数据”的蜕变，是思维和行为同时转变的过程，是过程和结果力求高度统一的过程。具体讲，这是一种管理，是一种资源再生，是一种模式引领。

商业银行的全部业务，集中体现在“客户”与“风险”关系的协调上。为此，商业银行需通过“数据”的主动管理、分类管理、过滤管理、关联管理和系统管理，改变和改善发现客户、获取客户和稳定客户的新视角、新领域，完善和规范经营风险的新方式、新手段，进而从“随机性应对变化性”状态向“规律性应对趋势性”格局的转变，通过数据的激活与串联，构建融合“昨天、今天与明天”要素品质的市场发展力量，使客户发展更为精准，风险防范更加严实。

四、大数据蜕变

在“大数据”蜕变背景下，商业银行对金融生态的模式引领，应坚持需求主导、主业主导、本源主导的原则。商业银行的这一蜕变和模式引领，绝不是单一的技术性改造，也不是追赶互联网金融时髦的应急之举，而是紧扣金融属性的长远之策。

所以，这都需要围绕服务实体经济之“本”、坚守商业银行主业之“根”，以及适应客户需求变化之“基”来推进，自觉处理好线上与线下、表内与表外、虚拟与实体业务的关系，尤其要避免因为“大数据”运用，使商业银行经营模式变革走向市场套利嗜好的歧途，以致方向迷失，行为异化。

商业银行作为我国金融生态主体的格局，短时期内不太可能改变。商业银行的蜕变，不是要守住垄断的市场领域或市场份额，而恰恰是用一种市场化方式、趋势化力量，优化市场空间，形成多种金融成分（混合金融、民营金融、外资金融）共同发展、错位竞争、互补高效、公平生存的新市场环境，以金融新生态供给侧结构的持续优化，来适应市场需求端的多样性、变化性和复杂性。