文/王芬周杰湖北经济学院法商学院
在大数据时代，商业银行需要以大数据为基础构建解决方案，以此适应社会发展趋势并提高竞争力。商业银行可利用大数据技术和分析工具整合、分析和挖掘海量数据，以获得有价值的信息。这样做有助于更好地了解客户需求、市场趋势和风险，从而为银行提供有力的决策支持，提升运营效率和推动创新，实现可持续发展。
大数据背景下中小型商业银行的发展现状
数据容量大，涵盖范围广。随着互联网技术的快速发展，第三方移动支付技术迅速崛起并广泛应用于人们的日常生活。金融科技企业的兴起给商业银行带来冲击，特别是中小型商业银行受到了较大影响。外部竞争变得更加激烈，传统的经营方式难以为继。现有的经营和盈利模式对中小型商业银行来说，在当前形势下很难取得优势地位，这无疑给商业银行的发展和创新带来了挑战。
数据处理流程复杂，充分挖掘存在困难。数字化时代，随着科技的快速发展和互联网的普及，商业银行积累了大量数据资源。但是，数据量增加也带来了困难。如何在大量的数据中发现有价值的信息并加以利用，成为摆在中小型商业银行面前的难题。银行处理的数据种类多样，包括结构化数据和非结构化数据。结构化数据为整齐、有序的数据，例如客户账户信息、交易记录等。然而，大量的非结构化数据(如社交媒体评论、客户反馈等)也需要被纳入分析范畴。这些非结构化数据的处理难度较高，因为它们的形式、语义变化多样，使得数据收集、整理和加工过程更加复杂。由于数据的复杂性和多样性，仅进行简单的描述性数据分析已经远远不够。商业银行需要更加深入的数据分析，包括运用预测性分析、模型建立和机器学习等高级技术。然而，这些技术在中小型商业银行中的应用仍然相对较少，缺乏合适的技术和人才成为限制数据挖掘的瓶颈。
中小型商业银行要想在大数据领域有所建树，首先要面临的就是数据安全和隐私保护问题。为了解决这一问题，银行需要强化安全措施，合规处理客户信息。中小型商业银行留存了大量客户的敏感信息，如个人身份信息、财务情况等。在大数据应用中，保护客户隐私与数据共享之间需要取得平衡。银行要确保使用数据的安全性，并遵守相关的数据隐私法规。此外，由于数据分析需求不断增加，中小型商业银行需要培养和招聘具备数据分析能力的专业人员。
数据应用难度大，制约因素多。中小型商业银行的数据量庞大且涉及的数据类型复杂，对这些数据进行采集、清洗和整合需要耗费大量的时间和资源。同时，如何保证数据的质量也是一大难点。如果数据的质量不佳，可能会使分析结果失真，误导决策者产生误判。
中小型商业银行在数据分析人才方面存在短缺。数据科学家和分析师的需求增加，但市场的实际供应却并不充足。这导致银行难以招聘到具备专业技能的人才，限制了大数据应用的深入开展。缺乏具备数据科学、机器学习和统计分析知识的人员，使得中小型商业银行难以借助大数据获取准确、有价值的信息。
大数据背景下
中小型商业银行发展战略
做好顶层设计，优化组织架构。顶层设计是指在战略层面上对组织架构、业务流程和决策机制进行优化和调整。通过合理的顶层设计，商业银行能够提高管理效率，强化业务协同，降低决策成本，从而更好地适应市场变化和业务需求。
在优化组织架构时，商业银行应该注重以下几点。首先，应该明确各部门的权限和职责，避免出现推诿扯皮等情况。其次，在强化跨部门、跨团队的合作机制的同时，也要注重信息共享，这样能够加快信息交流速度，提升业务决策效率。同时，商业银行还应该注重培训和激励员工，提升员工的专业素养并激发他们的创新和工作热情。
中小型商业银行应当进行全面的战略规划。这包括明确市场定位、业务重点和发展目标，以确定银行的核心竞争力和差异化战略。通过战略规划，商业银行能够明确自身的优势和劣势，深入了解市场需求和客户需求，为未来的发展提供指导和支持。商业银行还可以借鉴优秀的管理经验、引入先进技术用以优化业务流程，提升客户体验。例如，建立智能客户服务平台，提供个性化的金融解决方案;应用大数据和人工智能技术，提供智能风险管理和精准的营销推广等。
提升大数据时代的核心竞争力。一是数据获取能力，商业银行应具备强大的数据获取能力。除了收集和整合日常经营活动中的数据外，商业银行还应与拥有稳定数据源的公司进行战略合作。这样可以积极推动传统业务渠道与互联网金融等新兴业态的纵向整合和横向渗透。二是数据挖掘能力，商业银行需要具备快速处理海量数据的能力，并持续提升数据挖掘的价值获取能力，以便商业银行能够高效配置金融资源，丰富金融服务层次以及打造更加完整的金融生态圈。三是数据分析能力，商业银行开展数据分析主要目的是挖掘数据背后的隐藏规律，为整体决策、业务经营和信息披露提供准确、快捷和全面的服务。
加强人才队伍建设。大数据时代对人才的需求十分庞大，商业银行为此需要提前做好准备，明确行业人才需求的范围。在进行人才队伍建设时，商业银行应注重培养人才具备以下三种能力：首先是数据分析技术。对于大数据应用来说，数据分析就是核心，想要挖掘数据的使用价值，就必须对数据进行分析。商业银行需要培养掌握数据分析技术的人才，使其具备深入理解和分析数据的能力。其次是业务目标理解能力。业务目标是所有数据解决方案的起点，拥有了清晰的业务目标，数据挖掘才会有方向。商业银行应培养人才具备深刻理解业务目标的能力，从而能够为数据挖掘提供正确导向。第三是沟通管理技能。商业银行需要培养具备良好沟通和管理技能的人才，使他们能有效利用数据分析结果制定发展策略以及开展实际操作。商业银行应该重视人才的培养工作，对人才的数据分析技术应用、业务目标理解能力和沟通管理技能方面进行强化，这样才能满足大数据时代的发展需求。
从农业社会到工业社会再到数字社会，我们正处在一个科学技术蓬勃发展的时代。如今，数字经济正在逐渐崛起，传统的金融思维将无法满足时代需求。商业银行必须认清互联网技术引发的时代变化，在数字经济发展浪潮中找准定位，打造自身的核心竞争力，这样才能赢得一席之地。
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