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商业银行零售业务转型升级研究

放大字体  缩小字体 发布日期:2015-06-16  浏览次数:278
  摘 要:金融脱媒与利率市场化以及近两年互联网金融的快速崛起,对传统商业银行的经营模式产生了颠覆性影响。走以客户为中心、以创新为驱动的转型发展之路,是银行应对挑战的必然选择。零售业务由于其风险分散、收益稳定的特点,在未来银行的发展中将愈加重要,成为银行转型的主战场。应用互联网思维和大数据技术创新零售业务的商业模式、拓展零售业务新型收入来源、提升零售业务的综合贡献度和市场竞争能力,是转型发展的重要趋势,成为商业银行亟待研究的重要课题。
  关键词:商业银行;零售业务;大数据
  一、引言
  随着金融自由化与金融创新的不断深入,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、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。
  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”。自改革开放以来,中国经济经历了三十多年的高速增长,中国居民财富规模快速扩大。2012年、2013年我国城镇居民可支配收入年均增长率为8.3%,农村居民收入年增长率高达10.3%,中国居民财富持续积累。同时,随着人们投资理财意识的觉醒,不断增长的个人、家庭金融资产多元化需求,为我国商业银行开展零售业务提供了良好的发展机遇和广阔的市场空间。然而,随着各家商业银行竞相拓展零售市场,使得市场竞争白热化,营销手段同质化、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。商业银行要想在激烈的市场竞争中抢占先机,必须积极推进零售银行业务的发展创新。随着信息技术与网络技术的不断普及和互联网金融思想逐渐深入,各商业银行应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。
  二、大数据推动商业银行零售业务转型升级
  (一)大数据概述
  大数据的概念最早出现在《大数据:下一个创新、竞争和生产率的前沿》(2011)的研究报告中,在该报告中,麦肯锡指出数据已经逐渐成为每个行业和职能领域内的基础性资源,对于海量数据的挖掘、分析,预示着新的生产率增长浪潮的到来,给未来经济的发展带来极其深远的影响。大数据是一个较为抽象的概念,它是指一般数据库软件难以获取、储存、管理和分析的大容量数据(Manyika,Chui,Brown,Bughin,Dobbs,Roxburgh,Byers,2011)。大数据的特征可以用数量庞大、种类繁多、价值密度低、处理速度快四个方面来概括,他们是大数据区别于传统数据最显著的特征。而大数据分析技术,则是企业管理者通过对管理或经营目标的关联数据、信息进行采集和分析,从而有针对性地采取措施的一种技术,它是大数据处理流程中最重要的环节,可以挖掘出数据潜藏的价值并将其应用于企业经营管理。
  (二)大数据推动零售业务转型的深度分析
  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。彭颖捷和李翔(2012)认为打造零售业务市场的首选路径应该是构建零售业务核心竞争力的“钻石体系”及评价模型。徐小飞(2008)认为产品创新才是商业银行零售业务转型的关键。国内各大商业银行积极探索零售业务的转型之路,并逐渐向“智能化+社区化”方向发展。2014年3月,平安银行首家“智能旗舰店”开始营业,综合运用生命周期墙、智能理财规划桌等新技术打造智能化网点,推动零售业务转型。而在大数据时代,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。在商业银行各类零售业务中,无论是零售负债业务、零售资产业务,还是零售中间业务,实现其创新升级的本质就是将大数据技术与业务模式相结合,从方法上实现零售业务的转型路径。
  1、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,才能准确地把握住客户的存款需求。传统的储蓄存款业务由于信息处理技术落后,数据分析的准确性受限于抽样样本的随机性,导致分析结果出现偏差,无法准确了解客户的真实情况。而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。同时,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并进行产品的优化升级,发掘新的价值增长点。因此,深入应用大数据技术可以加深和拓宽零售负债业务转型的深度和广度。
  2、大数据推动零售资产业务转型
  零售资产业务是商业银行资金运用的主要方式,也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,近年来表现出规模增长迅速、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,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。
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