大数据应用对商业银行零售业务的影响研究

1、本科论文摘 要随着现代信息技术和互联网技术趋于广泛化的应用和迭代的发展，大数据应用成为了银行零售业务发展过程中必不可缺的一项技术。本文旨在研究大数据应用对商业银行零售业务的影响。通过研究得出结论：大数据应用给商业银行零售业务带来的机遇包括更大的发展新空间、减少经营成本消耗以及增加中间业务收入；带来的挑战包括银行价值实现受冲击以及主导地位不稳定。为了使传统商业银行能够在日益激烈的市场竞争中保证自身的主导地位、占据更多的市场份额，提出了大数据应用背景下我国商业银行零售业务的转型策略，包括：银行联手科技企业提高服务效率、精准化及多样化的进行营销以及建立风险控制体系等，希望能为相关研究提供有益的借鉴。

2、关键字：大数据，商业银行，零售业务，影响AbstractWith the extensive application and iterative development of modern information technology and Internet technology, big data application has become an indispensable technology in the development of bank retail business. This article aims to study the impact of big data app

3、lication on retail business of commercial banks. Through the research, it is concluded that the opportunities brought by big data application to the retail business of commercial banks include greater development of new space, reducing the consumption of operating costs and increasing the income of

4、intermediary business; the challenges include the impact on the realization of bank value and the instability of leading position. In order to enable traditional commercial banks to maintain their dominant position and occupy more market share in the increasingly fierce market competition, this arti

5、cle puts forward the transformation strategy of the retail business of Chinas commercial banks under the background of big data application，including: banks and technology companies to improve service efficiency，precise and diversified marketing，and establish risk control systems. Provide useful les

6、sons.Keywords: Big data,Commercial bank,Retail business,Impact analysis目 录前 言11 核心概念及其概述11.1 大数据的相关概述11.1.1 大数据的概念界定11.1.2 大数据技术的特征21.2 银行零售业务的相关概述21.2.1 银行零售业务的概念界定21.2.2 银行零售业务的服务内容21.2.3 银行零售业务的主要特征22 商业银行零售业务应用大数据技术的必要性和可行性分析42.1 必要性分析42.1.1是帮助解决现实问题的现实诉求42.1.2是协助扭转银行劣势的现实诉求42.1.3 是对外竞争发挥作用的现实诉求

7、52.2可行性分析52.2.1 拥有客户优势52.2.2 拥有线下网点优势52.2.2 拥有品牌优势63 大数据应用对商业银行零售业务的影响73.1 大数据应用给商业银行零售业务带来机遇73.1.1 更大的发展新空间73.1.2 减少经营成本消耗73.1.3 增加中间业务收入83.2 大数据应用给商业银行零售业务带来挑战83.2.1 银行价值实现受冲击83.2.2 银行主导地位不稳定84 大数据应用背景下我国商业银行零售业务的转型策略94.1 联手科技企业提高服务效率94.2 借助大数据实现精准、多样化营销94.2.1 进一步深入挖掘大数据的零售价值贡献94.2.2 搭建大数据在零售业务中的场

8、景建设104.2.3 银行信用风险控制更加定量准确104.3 基于大数据建立风险控制体系104.3.1 加强选址管理104.3.2 加强反洗钱、可以交易管控114.3.3 加强银行内部管控114.3.4 加强银行信贷业务管理11结 论12参考文献13致 谢14前 言随着中国利率市场化工作于2015年底基本完成，政府逐渐放宽了对存款和贷款利率的控制，并赋予了金融机构确定利率的权力，使每家金融机构都可以根据自己的情况对资金进行定价。商业银行存贷款利差大幅缩小，给银行带来了巨大的利润压力，迫使它们尽快地改变发展模式，而商业银行的零售业务利润率相对较高，这有助于银行减少依赖。此外，由于银行的零售业务具

9、有较少的资本消耗，因此具备分散风险，较高收益的特征，另外还有强大的反周期性和广阔的创新空间。因此，商业银行的零售业务已成为中国银行业应对市场利率挑战的核心力量，是最有活力和最有前途的领域之一。同时，中国居民总体收入水平持续提高1。根据国家统计局的统计，2003年至2017年，中国城镇居民年人均可支配收入从8472元增加到42359元。由此可见，消费能力得到明显提高2。随着消费能力的提高，居民也开始意识到应该进行投资和财务管理。居民不断多样化的金融需求，以及中国消费者行为和习惯的变化，也为我们的商业银行发展零售业务提供了良好的空间。随着社交、电子商务和云计算的兴起，诸如文本，图像，音频和视频之类

10、的数据量呈指数增长，大数据为人工智能的发展提供了强大的动力，尤其是机器学习和深度学习领域的重大突破，许多人工智能技术的成果如雨后春笋般涌现。目前，其应用已开始渗透到各行各业，银行和零售业也不例外3。但是，随着大数据的兴起，互联网金融也发展迅速，对商业银行的零售业务产生了极大的影响。一方面，以支付宝和微信为首的新支付方式已经从单纯的在线支付发展到支持离线支付，并且有逐渐取代银行卡支付的趋势。另一方面，P2P在线借贷市场正在迅速发展。据调查，到2019年底，中国已经有超过5，000个在线贷款平台，在线贷款行业呈现出快速发展的趋势。即使在政府颁布法律法规之后，P2P在线贷款行业的正常运营平台仍超过1

11、000个，累计交易额已超过8万亿元大关。因此，商业银行迫切需要改变观念以应对大数据与互联网金融的影响4。在居民收入大幅度增长和消费者态度强烈变化的背景下，银行业务的传统利润模式受到利差收窄和互联网金融吞噬的影响，大数据时代的到来为商业银行零售业务带来了新的机遇和前景。不过，中国的商业银行仍处于过渡时期5。大数据将如何影响商业银行的零售业务，商业银行能否抓住这一机遇，以何种方式进行转变，以及如何利用大数据来加速银行业的发展？银行的转型发展受到了各行各业的广泛关注。因此，现阶段探索如何在大数据新经济和新技术的背景下改变商业银行的零售业务已成为当今的重要课题。1 核心概念及其概述1.1 大数据的相关

12、概述1.1.1 大数据的概念界定大数据是指不能在特定时间区域里的一般软件来收集、存储、管理和处理数据的宏集合。而且，大数据是在不同条件下所产生的一些具有可变特征的信息资产。大数据必须通过明确的见解、决策以及有效的处理方法来解决。大数据是由大容量的数据集所构成的。这些数据集的实际范围已经超过了人类可收集和分析的现状。当前，大数据的规模在逐渐扩充，人们在努力不断地提高自我使用情况数据并在可接受的时间内应用数据的能力。1.1.2 大数据技术的特征大数据具有以下五个特征：大体积、高速度、多样、低价值密度、准确真实7。大体积是指非常大量的数据，目前很多以前的企业用户已将多个数据集组织成PB级数据。高速度

13、是指大数据很快的处理速度，在大量数据应用的情况下，也可以几乎实时地对其进行处理。多样性是指数据类别的维度，这突破了传统数据定义的结构化数据类别，并且包括半结构化、非结构化数据和交互数据，例如图像、视频、音频、地理位置信息等。低价值密度意味着数据内容低，对于视频来说，如果有一个长达1小时的视频，真实有用的数据仅仅是一两秒。大数据的真实性以及其重要作用，能否有效地保证策略的实施?大数据的真实性是得到真实可信内容的关键影响因素，也是制定有效策略的前提条件。如今，大部分应用都与大数据具有很大的关联性，根据大数据的数量、速度和多样性特征可知，大数据的复杂性越来越明显。大数据不但指的是数据总量的逐渐增加，

14、而且通过及时识别、发现、交换新知识，收集和分析海量数据，对创造新价值具有重大意义。1.2 银行零售业务的相关概述1.2.1 银行零售业务的概念界定银行零售业务指的是商业银行利用现代经营理念，依托高科技手段为客户、家庭和中小企业提供的全方位的金融服务。零售银行业务具有较高的盈利能力和较低的风险水平，并且在银行业务方面具有十分广阔的发展前景。1.2.2 银行零售业务的服务内容尽管银行零售业务规模较小，但它包括各种各样的业务和各种各样的服务，主要包括三种，分别是：负债、资产以及中间业务8。其中，负债业务分为活期存款、定期存款、储蓄存款、可转让定期存款、可转让支付命令存款账户、自动转账服务存款账户、掉

15、期存款等业务。资产业务包括住房贷款，中小企业贷款，消费贷款和信用卡透支等贷款。中间业务包括个人理财，资金寄售，信用卡，外币兑换，保管箱租赁和其他业务9。1.2.3 银行零售业务的主要特征（1）银行零售业务客户不集中银行零售业务服务于个人、家庭和中小型企业。与公司客户不同，他们通常分布在社会各行各业，他们的特征相对分散，这对银行零售业务客户管理提出了更高的要求。（2）银行零售业务客户需求不同多种多样的银行零售业务产品和银行零售业务中客户的不集中决定了客户的不同需求。为了赢得市场竞争力，银行努力满足客户的多样化需求，并且出现了各种各样的产品。随着网络金融公司的兴起，由于网络金融公司的产品与服务更加

16、便捷，银行零售业务面临的挑战越来越大。银行零售业务只有继续创新产品和服务，使产品与服务更加多样化，满足客户的不同需求，才能在与网络金融公司的竞争中拥有更多的客户。（3）银行零售业务风险分散，不易受系统风险影响银行每天必须处理数以万计的业务，它们面对来自各行各业的大量客户，并且这些业务的金额与公司业务相比之下，会十分的小，因此银行零售业务的风险相对分散。 零售业务为个人服务，与公司相比，零售业务结构更简单，经营风险更低。 此外，零售业务有许多利润来源，并且不容易受到个人客户经济状况的影响。2 商业银行零售业务应用大数据技术的必要性和可行性分析2.1 必要性分析2.1.1是帮助解决现实问题的现实诉

17、求当前，对于商业银行零售业务而言，其普遍遇到的关键问题是，如何能更好的了解客户和需求，但是目前了解不足，同时外部营销效果差，银行管理上的主观决策占比重大。原因是中国大多数商业银行现有的应用系统数据采集不足，数据处理的时候不够充分，缺乏数据专业人员的处理，这些问题都极大地限制了商业银行零售业务的平稳发展。但是，在商业银行的零售业务中引入大数据技术可以帮助解决这些实际问题。（1）关于客户需求认识不足的问题商业银行对客户需求的了解不足，以及不充分，一般在获取客户信息时过度的依靠业务系统，而忽略了大量更加有价值的、实用性的客户相关数据；同时，对客户数据的分析还不够深入，商业银行无法真正的了解客户的消费

18、习惯和消费趋势。结合大数据，可以发现大数据应用系统能够更大幅度的拓宽客户数据的来源，同时间接集成财务和非财务数据，并使用大数据工具来增强数据处理和分析能力，这可以帮助商业银行零售业务交易，市场营销和管理人员能够更加充分地了解客户和客户需求。（2）关于营销效果差的问题当前，大多数商业银行的零售业务营销手段比较单一，在越来越残酷的市场竞争中存在很大的弊端。市场营销的成功进行使得营销人员对客户信息和银行产品信息有全面、足够的把握。大数据应用可以通过当前的商业系统所收集的客户数据，扩展收集客户数据的其他渠道，统一产品信息，并使用专业的数据处理方法，在不同的角度上对顾客进行划分，掌握不同水平的理解顾客的

19、需求，完善提供给顾客的产品介绍，增大营销的成功率，尽可能提供完善的营销效果。（3）关于管理决策主观依赖性强的问题由于中国商业银行的管理人员没有太多的决策数据，提供的报表相对简单，生成过程中过多的报告链接可能会导致失真。他们中的大多数人依靠历史经验和主观判断进行决策，从而导致存在着极为高的风险，因此也很容易错过商机。大数据应用系统可以客观地显示各种类型的数据，可以进行灵活的比较和分析，为管理者提供科学依据。2.1.2是协助扭转银行劣势的现实诉求传统商业银行有如下的特点，即其对单个客户的了解仅限于客户名字，客户的有效凭证以及相关的业务流程信息，在其它方面的信息却尤为告急，因为传统银行员工缺乏有关客

20、户其他方面的信息，例如日常生活消费习惯，家庭成员的基本情况和用户的日常社交情况等。这一点上，传统银行与互联网金融公司比较之中，可以看出，缺乏全面的客户信息是商业银行的主要痛点，而互联网金融公司借助互联网技术，通常更容易获得客户的个人消费信息以及日常社交情况。例如，阿里巴巴的金融公司通过淘宝、支付宝、天猫等相关业务数据的获取，通过分析从而获取全面的、综合的客户信息数据，互联网公司进而可以将其用于金融领域。另外，一般商业银行的关键数据主要来源于其配套的业务系统，这些数据主要是结构化数据，相比较之下，商业银行对非结构化和半结构化数据处理技术的掌握还不完善。大数据应用系统的建设引入了先进的大数据处理工

21、具和方法，可以克服数据分析和处理的技术难题，从海量的多样数据中，寻找有价值的创造点。2.1.3 是对外竞争发挥作用的现实诉求银行间同业银行，新兴的民营银行和非银行金融机构的快速发展，这些竞争企业的快速发展，给大多数的传统商业银行带来了压力，其外部竞争市场更为激烈。银行产品具有很高的可复制性，新产品或服务易于模仿，传统银行的产品优势通常会在短时间内被超越。诸如电子商务之类的非金融机构也在不断影响传统的商业银行业务。网上购物是主流的消费方式和结算，方便的第三方支付已经广泛应用于人们的生活方式中。支付宝和微信的支付目前成为两个主要的国内第三方支付平台，因此，它们从用户获得了巨额的闲置资金，而且这些资

22、金的积累中日益增加，不断成为值得关注的新势力。另外，支付宝和微信可以获得许多的用户信息，微信、淘宝等平台实现互相连接。客户的信息是很有价值的资源。这些网络公司经常利用客户的信息，联网企业通常存在显著的创新性以及较高的应用信息数据分析水平。在线中小型贷款和P2P在线贷款平台基于在线金融公司的数据优势，可以按照一定的标准快速为客户分配信用评级，这些优势都可以为在线平台省去繁琐的审查和评估程序，从而极大地减少了互联网公司处理业务的时间，但是这一现象也进一步加剧了传统商业银行不断流失的中小型企业客户资源问题。现代互联网企业构建大数据应用系统之后，商业银行可以全面的了解客户需求，提高营销效率，有效的提高

23、科学的决策力，从而实现零售业务的飞快转型，并重新获得失去的客户资源。2.2可行性分析2.2.1 拥有客户优势传统商业银行与现代互联网金融相比，其拥有的零售客户群数量巨大，同时还具备的优势是，其商业市场空间巨大。一般在传统的金融市场中，传统的商业银行往往拥有很少的市场参与者，且在竞争方面不足，因此商业银行吸引了愈发多的客户，从而满足了目前各大中小型企业严格的财务需求，因此它们可以积累大量的客户群。2.2.2 拥有线下网点优势商业银行的另外一个优势是，其在全国各地都有实体网点，在这方面，互联网公司则没有实体的经营机构，也往往缺乏充分的离线业务，因而在实现在线业务和离线业务方面的交互点上还有所不足，

24、因此，商业银行的优势在于其实体店铺现金存款业务、以及提款业务方面具有得天独厚的自然优势。商业银行的实体店往往覆盖着城市地区和农村地区，另外，商业银行的服务区域可以覆盖全国的所有领域。集中的物联网和ATM能够满足客户全天的现金需求，网络里的工作人员可以随时与客户见面交流，在促进高端财务管理服务、营销商品销售服务、新业务熟悉等工作中发挥了非常重要的影响。2.2.2 拥有品牌优势传统商业银行具有较高品牌知名度的优势。总体而言，中国传统商业银行注重塑造大而全面的品牌形象，承担社会公益等社会责任，并利用主流媒体平台进行推广，在大众之间中得到了高度认可。同时，安全操作是商业银行存在的基石。目前商业银行的主

25、营业务是信贷业务，同时，在中央银行，银监会的严格控制和银行业协会的协调下，建立了成熟，高可靠的、完善的风险管理模式。3 大数据应用对商业银行零售业务的影响3.1 大数据应用给商业银行零售业务带来机遇3.1.1 更大的发展新空间近年来，互联网技术取得了许多突破，随着金融市场的日益繁荣，互联网金融也有了更大的空间。根据CNNIC 2019年半年度统计（图3.1），截至2019年第二季度，全国电子商务市场收入规模为123.4亿元，同比增长幅度为33.7，环比增长14.3，整体增长率加快11。图3.1 2017年Q3-2019Q2年中国电子商务运营平台营收规模（亿元）（数据来源：CNNIC）可以说，随

26、着工业互联网的发展，企业的供应方革命已经开始，受到效率提高，服务升级等各个方面的需求正在孕育着巨大的电子商务蓝海。在商业和大数据市场的集中下，大数据行业已进入黄金的发展新时期。一方面，这是由于国家经济转型升级和实现高质量发展的战略需要，有助于企业降低成本，提高效率。另一方面，技术工具，云服务，物联网，存储和物流等设施也在不断得到完善，这些都是信息技术产业发展的基础。信息公司目前已经利用这种趋势，在数字经济中掀起了一股财富浪潮，并抓住了数字经济时代的高度壁垒。根据上述数据可知，中国的互联网金融市场不断地进行扩充，未来的发展潜力非常可观，上述优势条件都为银行零售业进入互联网市场打下了坚固的基础，同

27、时为银行金融业的发展提供了更多的空间。3.1.2 减少经营成本消耗当前，零售业务的核心业务主要关注信贷业务，信贷业务在整个银行业务中所占的比重比较大，在很大程度上决定了银行的经济效果，而且对于经济增长和资源配置的改进也发挥着关键的作用。然而，以往的信贷业务必须面临足够高的成本需求以及不可避免的风险。在互联网技术的发展中，银行与客户直接通过互联网交换必要的信息，从而降低了通信成本。同时，基于大数据分析结果的客户信用评价，能够减少不良债权风险，使商业银行加强成本控制，资源配置趋于完善化。3.1.3 增加中间业务收入商业银行和电子商务交易平台合作，也实行了具有自身特色的在线金融战略，打破了传统的企业

28、的限制，得到了很多客户资源以及客户的信息，扩充了中间业务的空间，同时可以开拓市场。与互联网金融公司的合作能够将业务信息进行聚集，使得资金具有更高的流动性，同时提升服务水平。而且，商业银行需要采用电子商务供应商这一渠道获得更多的数据资源，获取其他的客户信息，从而增大营销效率，增多中间业务带来的利益。3.2 大数据应用给商业银行零售业务带来挑战3.2.1 银行价值实现受冲击当前，随着中国经济的不断发展，金融市场上的金融消费者出现了愈发多样化的需求，这也对商业银行的金融服务质量作出了更高的要求，因此，金融服务的质量逐渐提升。当前，互联网金融模式的持续发展，我们可以提供更高效、更经济、更优质的金融产品

29、，进一步提高其收益。以目前市场上占比份额较大的余额宝为例，由于余额宝的便捷渠道和相对银行较高的利率，吸引了众多中小投资者。很多客户的闲置资金直接投资在余额宝上。因此，使得银行的活期存款数量减少，银行的存款总额减少，在很大程度上阻碍商业银行的发展。另外，在线金融模式的出现在一定程度上减少传统银行的中间业务利润。例如，阿里巴巴一直在增加其功能，渐渐的改变原始商业银行信用、支付结算、委托保险等各种中间业务，然后快速进行网络贷款业务的发展，尤其是p2p和在线贷款的改革。但是在商业银行贷款业务方面，商业银行的个人贷款业务市场正在减弱。因此，在线金融对此方面收益进行了削减。3.2.2 银行主导地位不稳定在

30、互联网金融模式的发展中，第三方支付、微信支付、财付通和支付宝等快速的发展起来，从而使得商业银行提供的支付方式使用数量减少。这些平台主要是建立在社交媒体和在线交易网站的基础上，其客户资源非常充足，处理信息的速度十分惊人。因为数据采集和分析是通过计算机技术来顺利完成的，不需要很高的成本，而且可以给予客户非常好的服务体验。由于具有上述优点，网络金融平台有许多的老顾客，移动互联网的发展，使得手机也能完成实时交易，因此可知，第三方支付已经得到了广泛的应用，金融市场上的商业银行的市场份额逐渐减少，顾客的移动性增强，所以商业银行将要遭遇更多更残酷的挑战。4 大数据应用背景下我国商业银行零售业务的转型策略4.

31、1 联手科技企业提高服务效率在当今的信息技术发展进程中，技术的有力支持是商业银行零售业务发展的必要保证。因此，除了两者间某些功能上的冲突外，商业银行和科技公司更倾向于以合作的模式实现利益更大化12。相比较之下，传统的商业银行具有分支机构，线下网点和金融业务经验的优势，而信息技术公司则具有技术，技术场景和年轻用户的优势。由此比较之下，双方合作是大势所趋13。商业银行与科技公司之间的合作主要是以战略合作为主，可以将其分为两类：一种是双方之间的信息共享，另一种是技术和应用模型的协调。在过去的几年中，银行业和互联网公司逐渐认识到彼此的不可或缺的价值，并逐步加强了合作。2017-2019年，四大国有银行

32、与“ BATJ”相继达成了合作意向，并签署了合作协议，众多的商业银行也遵循了类似的战略合作，比如阿里巴巴，腾讯，百度等一众的科技公司已与多家银行开展战略合作14。需要注意的是，尽管现阶段传统商业银行与大数据技术企业的合作已成为一种趋势，但双方在这种合作中都极为谨慎。科技公司一般都与多家银行合作，以尽量避免合作银行形成主导与支配地位，有效避免传统商业银行能力的爆发式提升。通过这种合作，传统商业银行能够大规模的吸引互联网公司的客户15。同样，银行业也试图建立自己的区域或业务优势，避免仅仅使用银行的资产负债表和许可证作为交换条款，与互联网公司签订协议。因此，更多地获取与客户相关的数据16。另外，由于

33、传统金融机构与技术公司之间在基础控制系统，信息系统，产品和服务以及文化思想方面的巨大差异，双方建立合作意向并执行各种合作事宜需要花费很长时间。为了最大化的促进共同体利益提升，商业银行和金融科技公司合作时商业模式的创新，往往伴随着双方属性的相互渗透，这必然会增加监管的难度，并且由于由于互联网金融产品的定位不同，监管机构众多。因此，监管机构更需要明确监管机构的职能，并加大监管力度17。4.2 借助大数据实现精准、多样化营销营销是商业银行零售业务发展的重要组成部分。在大数据时代，商业银行必须善于将数据转化为准确的客户画像，然后将这些分析结果应用于营销过程。在特定的工作中，在客户营销环节中，商业银行应

34、该集中精力在价值管理、方案选择和客户风险识别这三个环节中使用大数据。4.2.1 进一步深入挖掘大数据的零售价值贡献数据可以直接产生价值，需要注意的是，在实践中，商业银行不仅必须在储蓄存款和贷款等核心业务中使用数据，而且还要在中间业务和衍生业务中使用数据。在国外商业银行零售业务中，目前已经取得了良好的实际效果。例如，澳大利亚的一家大型银行在使用支付数据方面取得了明显的进展，他们分析客户的付款数据，并从日常出行方式、购买日用品中分析生活习惯，然后分析它们之间的内在规律性，最后匹配相应的零售产品。这种方法不仅提高了产品营销的成功率，而且进一步提高了客户忠诚度18。因此，商业银行需要更深入地了解客户的

35、支付过程，更深入地挖掘数据的价值，从而有效提高营销的成功率。4.2.2 搭建大数据在零售业务中的场景建设通过对大数据的有效分析，在银行零售业务中，经常可以根据这些数据判断客户的潜在财务需求，从而为银行营销提供准确的依据。在日常营销方案中，数据用于判断客户的“重大事件”，例如生日和结婚周年纪念日等重要的时间节点，然后根据这些需求进行交叉销售，以全面的折扣协助独家购买活动，然后刺激客户的购买意愿并提高成功率19。例如，对于将要迎接新家庭成员的个人客户，可以通过匹配银行卡数据来分析其相应的婴儿产品和药品，然后启动相应的定制的营销活动。或商家和药房开展优惠活动，以增加客户在银行中的资金比例，从而增加客

36、户在银行中的总价值贡献。4.2.3 银行信用风险控制更加定量准确过去，商业银行对个人客户的信用风险管理主要从客户的日常金融购买记录和个人信用记录中获得相应的风险数据分析，但这种分析往往属于静态的分析，缺乏动态的实时分析与管理20。同时，影响个人贷款的因素不仅是个人自身的生活条件，还包括他们所服务行业的整体发展。大数据的介入意味着信用风险评估更接近动态实时监管。银行必须在信贷风险管理中积极引入大数据分析方法，深入了解个人客户的日常金融消费，深入了解与贷款相关的风险信息，以建立准确的判断路径。4.3 基于大数据建立风险控制体系信用风险管理和风险控制体系作为银行发展的核心竞争力，对银行零售业务的整体

37、发展具有“镇定作用”。银行应与当地的工商局和法院建立联系，以实现大数据的共享和使用。对于各种类型的异常信息，每个团队都应该将其视为重要信息，进行详细调查情况，并仔细分析和评估可能对零售贷款产生的不利影响。通过对大数据异常信息的调查，一旦发现有问题的个体工商户，应立即启动预警机制，风险管理人员应当对有问题的工商户进行走访，制定相应的退出计划，并尽量减少不良贷款的产生21。此外，有必要在内部管理的许多方面加强对大数据的分析和使用。4.3.1 加强选址管理在网点布局中，有必要进一步加强选址管理，并通过大数据技术的有效干预，计算出目的区域的现有客户结构，居住区域，商户状况等相关信息，从而为营业网点做出

38、决策提供更科学的依据。同时，对于营业厅的运营和服务管理，根据每天的客流分析，使用大数据来计算每个分支机构的分布以及营业的每日高峰和低峰，从而获取更有效的依据。4.3.2 加强反洗钱、可疑交易管控风险管控一直是商业银行运营过程中无处不在的一项工作，风险管控在反洗钱与可疑交易中需要更加的重视。大数据应用可以有效的避免违法犯罪行为的发生，提高风险管控工作的效率，节约银行的人力、物力和财力，通过大数据技术的应用，可以对洗钱、借贷等交易行为进行数据统计跟分析，对统计分析得出的可疑信息可以及时的上报并处理。4.3.3 加强银行内部管控由于银行内部的管理与控制所涉及的环节较多，通过大数据应用进行信息收集、分

39、析与监控，加强银行内部全面、有效的管控，可以进一步识别与避免银行业务的风险，更加有效的保护客户的个人信息，防止客户个人信息泄露，避免客户因银行内部管控不严遭受的损失，从而提高银行的服务质量。例如对客户的个人账户进行全面的监控，一旦发现大额的异常交易，及时收集数据进行调查分析，找到风险的原因，从而有针对性地去解决。4.3.4 加强银行信贷业务管理信贷业务是银行主营业务中的重要业务，也是银行业务收入的重要来源，降低信贷业务的风险可以有效的提高银行的经济效益。个人信贷业务在信贷业务中占比较大，其风险也是信贷业务中的主要风险，在个人信贷业务中身份虚假、身份冒用等情况经常出现，及时地发现问题并解决，可以

40、有效的避免客户与银行遭受损失。因此，就需要将银行所收集的信息与大数据系统关联起来，对数据信息进行分析，建立起风险管控机制，实时地监控统计收集到的数据，从而提供有效的违规交易检查依据，完善银行信贷业务管理。结 论本文旨在研究大数据应用对商业银行零售业务的影响。研究发现：（1）商业银行零售业务引进大数据技术的必要性包括帮助解决现实问题、协助扭转银行劣势以及协助对外竞争发挥作用。（2）商业银行零售业务引进大数据技术的可行性包括拥有客户优势、拥有线下网点优势以及拥有品牌优势。（3）大数据应用对商业银行零售业务的影响包括政府两个方面，积极影响即带来机遇，大数据应用给商业银行零售业务带来机遇有更大的发展新

41、空间、减少经营成本消耗以及增加中间业务收入；大数据应用给商业银行零售业务带来挑战有银行价值实现受冲击以及主导地位不稳定。（4）对此，本文提出了大数据应用背景下我国商业银行零售业务的转型策略，包括银行联手科技企业提高服务效率、借助大数据实现精准、多样化营销以及基于大数据建立风险控制体系。从商业银行的角度来看，零售业务不仅具有巨大的潜力，而且存在于灵活而低风险的业务领域。在新时代、新形势下，大数据的冲击已导致商业银行零售业务面临新的，主要的业务转型升级问题。根据相关数据表明，在市场利率和大数据应用的环境下，商业银行的发展已经从快速增长的时代转移到了一个新的时代，甚至在低增长阶段，大银行的创新数据技

42、术迎来了发展和应用机会。在互联网时代。就目前的发展状况而言，尽管商业银行在大数据的应用方面非常有效，但它们仍应继续探索。在不久的将来，大数据技术的应用分析能力将更加准确，科学和系统。无论是提供个性化服务，评估风险的能力还是对客户的情感分析，它都将被包括在大数据系统的分析中，从而使大数据技术将成为银行发展的核心点，并将得到广泛的应用。正如本文对大数据技术在商业银行零售业务中的应用的分析所看到的那样，大数据的关键技术是借助各种新信息技术进行准确的数据分析，以使商业银行零售业务进入即将到来的机遇，将有更大的新发展空间，减少的运营成本消耗和增加的中间业务收入。此外，客户可以在扩展服务规模的同时享受更全面，更舒适的财务体验。在全面提高运营效率的要求下，可以达到提高综合实力的目的，可以从整体上提高风险估计。尽管目前中国商业银行的发展仍然受到一些固有观念的影响，但它有效地促进了大数据技术的应用，并以此形式促进了金融市场竞争的日益发展。无论当前存在着生存和发展的压力，还是面临不可逆转的时代，商业银行在大数据技术的应用下都应对产品开发和服务创新持积极态度。这种转型过程不仅具有一定的价值认识，而且其形式和来源将在未来继续扩展。总之，本文坚持实事求是的