作者董希淼系中國人民大學重陽金融研究院客座研究員。
當所有銀行都在高談闊論大數據的時候，最后能夠脫穎而出的往往不是聲音最響的，而是認真做事的那個。
2015年1月4日，新年的第一個工作日。在電腦鍵盤上按了一下回車鍵后，國務院總理李克強見證了深圳前海微眾銀行的第一筆放貸業務：遠在家中的貨車司機徐軍足不出戶，獲得3.5萬元的貸款。
作為國內第一家開業的互聯網民營銀行，深圳前海微眾銀行沒有傳統柜臺，沒有信用審核，沒有抵押擔保，而是“以信用作擔保，用數據防風險”。該銀行的大數據系統，匯集40萬億條數據信息，不再需要查詢征信、上門調查，整個服務完全依托于互聯網，省時又省力。而獲得第一筆貸款的徐軍，就是該行通過社交媒體等大數據分析，利用軟件將他的信用評定為83分，授予貸款3.5萬元。
2012年底，《紐約時報》刊文宣稱，“大數據時代”(AgeofBigData)已經來臨。馮·諾依曼金質獎章獲得者艾伯特-拉斯洛·巴拉巴西在《爆發：大數據時代預見未來的新思維》中提出，93%的人類行為能夠通過有效的數據分析而進行預測。在中國，仿佛在一夜之間，大數據這個話題，從IT行業忽然跳到了金融業，成為了金融行業顛覆傳統、超越自我的重要內容。
金融業本就是一個天然容易生成和獲取數據的行業，各家金融機構在長期的經營中，已經逐步累積了海量的用戶數據，億級客戶日常交易往來成為龐大的結構化數據資源。當下，對于處于轉型焦慮癥下的銀行業來說，通過大數據應用，定位市場機會和挖掘新的業務增長點，似乎成為戰略轉型的重要方法和途徑。有人甚至斷言，數據是未來商業銀行的核心競爭力，數據決定著銀行的未來發展。
但是，大數據是不是真的那么神奇，商業銀行究竟能否借助大數據革新經營理念并重構經營模式？在一片狂熱和喧嘩中，我們有四個疑問：
一問：大數據能否提升客戶體驗
一個大型商業銀行的網絡金融部負責人曾表示，對互聯網金融快速發展下的大數據應用，國內商業銀行已經探索出六大領域，其中之一就是塑造千人千面的客戶畫像，挖掘和滿足客戶真實需求，打造量身定制的產品和服務，進而改善和提升客戶體驗。
長期以來，商業銀行管理嚴密、運行穩健，產品服務雖然安全但是客戶體驗往往不佳，這也經常受到年輕客戶的詬病。所以，各大銀行迫切希望借助大數據的力量，來改善和提升客戶體驗。但理想很豐滿，現實很骨感。銀行雖然坐擁大量數據，但在數據的內容和結構方面都還存在不少問題：一是銀行盡管擁有海量的結構化數據，但數據庫信息量并不豐富和完整。由于以往重視不夠，銀行系統中雖有客戶的基本身份信息，但性格特征、職業職位、家庭狀況等信息往往是零散甚至缺失的。二是銀行擁有的客戶數據基本上與銀行業務相關，反映的是客戶金融行為，而客戶在社會生活中體現興趣愛好、生活習慣、消費偏好等行為數據則難以獲得。很多銀行雖然引入了CRM系統，但數據完善性和完整性還有很大的提升空間。
而且，面對海量的跨越行業、非結構化的數據，銀行如何分析和挖掘是一個很大的挑戰。比如，即使有客戶理財產品信息、網頁瀏覽數據、微信聊天記錄，但未能就這些多樣的信息進行綜合分析，海量大數據也難以發揮應有作用，“數據孤島”的困境依然難以解決。在這種情況下，大數據難以與產品和服務形成聯動，能否提升、如何提升客戶體驗，還是一個未知數。
二問：大數據能否實現精準營銷。
精準營銷是大數據應用的重要方面。銀行希望通過對客戶信息和行為數據的分析、整理，加深對客戶需求的準確把握，從而實現定向的精準營銷。比如，近年來為提升營銷的針對性和有效性，銀行往往分析客戶信用卡歷史消費數據，針對其中的大額消費，進行定向的信息推送和營銷，提醒客戶可以進行分期付款，這聽起來不錯。
那么，問題已經來了：基于簡單數據分析得出的結論，真的能支撐起精準營銷的厚望嗎？筆者在商業銀行一家支行工作時，曾接到一起客戶投訴。一位私人銀行客戶，消費能力很強，他有次去了香港，一口氣買了好幾個LV的皮包。于是，他先是收到一連串的短信，不斷提示他可以選擇分期付款；然后又接到客戶經理電話，提醒他分期付款手續費很優惠云云。客戶不堪其擾，向筆者進行抱怨。其實，對于他這種有錢就是任性的土豪，推送分期付款的短信效果適得其反。
之所以出現這種情況，原因就在于大數據的一個很重要特點就是：只問相關性，不問因果性。的確，數據科學家維克托·邁爾·舍恩伯格在《大數據時代》一書中這樣寫道：“我們沒有必要非得知道現象背后的原因，而是要讓數據自己發聲。”這樣可能導致的后果便是：我們的郵箱里塞滿了各種推銷郵件，我們的手機里充斥著各類垃圾短信，我們的電話中夾雜著各色產品廣告……甚至，我們一些基于私人愛好的搜索行為，會導致在大庭廣眾之下出現令人難堪的大幅廣告。這不是精準營銷，已經是精準騷擾了。
對于上面的這位客戶，如果能提醒他LV現在出什么新款、刷信用卡有多大折扣，可能會很受他的歡迎。但是，大數據可能還沒有那么人性化和智能化。
三問：大數據能否改進風險管理
借助大數據提升風險管理能力，是大數據肩負的另一重任。據說富國銀行利用大數據，通過研究客戶之間發生的歷史交易，檢測是否存在背離常規操作模式的資金異動；通過綜觀多個數據來源，總結出用戶典型的交易習慣，實現實時的可疑交易甄別。
在我國，很多人則試圖用大數據技術來解決銀行與中小企業之間信息不對稱問題。中小企業融資難是一個老大難問題，其中很重要的一個制約因素是信息不對稱，以及已經由此產生的過高交易成本。于是，銀行希望通過對中小企業“大數據”的收集、整理和分析，獲得比較真實和清晰的企業信息，由此降低信息不對稱帶來的負面影響，為企業提供包括信貸在內的金融服務，也更好地防范風險。
的確，大數據技術的發展，能在一定程度上改變銀行信息獲取、分析和運用的渠道和機制，部分銀行也開始了這方面的嘗試。如2014年7月，中國銀行、招商銀行、建設銀行等7家銀行與阿里巴巴集團合作，基于其平臺大數據和信用體系，為做外貿的中小企業提供無抵押信用貸款。
但這其中也存在著兩個方面的問題：一是數據收集需要付出艱辛努力，如果收集范圍和樣本太小，就失去應有的意義。筆者曾去某縣級市調研，當地一個做“電商貸”的P2P平臺介紹說，正在利用大數據技術，對自己電商平臺上幾百個客戶的數據進行分析，以此防范風險。其實，那完全是“小數據”而不是“大數據”。二是過去的數據并不完全代表未來。大數據提升風險管理的重要前提是，歷史的數據能夠昭示未來的趨勢。但這個前提很多時候并不成立。近兩年在江浙一帶，當年風光無限的鋼貿、光伏行業企業大量倒下，銀行不良貸款激增。這其中原因復雜，遠不是通過對已有大數據進行分析就能揭示的。
當馬云等津津樂道于分享他們所占有的海量信息時，當平安銀行信誓旦旦要轉化平安保險7000萬客戶時，當百度聯手興業銀行虎視眈眈開發大數據時，應該問他們一句：你該怎么保護好客戶的隱私？
四問：大數據能否保護客戶隱私
某種意義上說，大數據無所不能，但同時也讓人不寒而栗。在互聯網時代，信息安全是銀行不得不面對的一個問題。尤其是個人隱私的問題，正越來越困擾我們身邊的很多人。在物聯網、云計算、社交網絡的催生下，互聯網時時刻刻釋放出海量數據。大數據是座金礦，背后隱藏著大量的經濟與政治利益。而通過數據挖掘，人類所表現出的數據整合與控制力量遠超以往。但大數據是把“雙刃劍”，國家和企業因大數據獲益的同時，個人隱私的保護卻從此變得更加艱難。
每當我們上網、使用手機或者信用卡，我們的瀏覽偏好、采購和其他網絡行為都會被記錄和追蹤。或者，在我們根本沒有意識到的時候，智能設備便處于聯網之中，相關數據被悄然發送到第三方。更有甚的是，犯罪團伙通過關注和分析父母的微博、微信，組織了綁架孩子等惡性事件。在2013年的3·15晚會上，央視針對Cookies的問題提出了互聯網上隱私泄露和侵犯現象。而近期，銀行卡盜刷、快捷支付漏洞等，出現頻率也越來越高。
所以，當馬云等津津樂道于分享他們所占有的海量信息時，當平安銀行信誓旦旦要轉化平安保險7000萬客戶時，當百度聯手興業銀行虎視眈眈開發大數據時，應該問他們一句：你該怎么保護好客戶的隱私？對銀行而言，如果未能保存好客戶信息，保護好客戶隱私，將可能遭遇客戶信任危機，并引發諸多法律和倫理問題。
當然，筆者并不否認大數據對銀行業的積極意義。相反，也認為大數據將給銀行業帶來全面而深刻的變化。至少在目前，大數據的應用，已經可以幫助銀行有效地提升工作效率，降低管理成本，豐富客戶服務的渠道和方法。因此，隨著互聯網特別是電子商務的快速發展，銀行業一方面可以自建電商平臺，或參股電商公司，依托龐大的客戶群體，獲得數據資源的獨立話語權；另一方面，還要逐步加強與外部數據源對接，整合多渠道數據，共享小微企業在電商平臺上的經營數據和經營者的個人信息，形成優勢互補。那些電商平臺，也要注意加強彼此之間的合作。此外，銀行業還要構建強大的大數據處理能力，努力將大數據優勢真正轉化為競爭優勢。
在2015年政府工作報告中，李克強總理提出了“互聯網+”理念。“互聯網+”在銀行業的具體應用之一，便是大數據的思維和技術。銀行基于對客戶大數據的研究、分析和挖掘，發現客戶需求，針對性地創新產品和服務，提升風險管理水平，這是一種很大的進步。但銀行似乎還要更腳踏實地，付出更多的實際努力。在這個過程中，如何保護好客戶隱私，確保信息安全，也是需要考慮的重要問題。在這方面，銀行要為那些草莽的互聯網公司做出表率。
當所有銀行都在高談闊論大數據的時候，最后能夠脫穎而出的往往不是聲音最響的，而是認真做事的那個。