大数据时代银行业十大转型趋向

大数据时代银行业十大转型趋向（共7篇）

1.大数据时代银行业十大转型趋向 篇一

近年来，大数据热潮引发了一场思维、生产和生活方式的重大变革，可以说开启了全新的时代。对于天然具有数据属性的金融业来说，一方面，大数据能够为金融机构的经营管理提供充分的信息支持；另一方面，大数据滋生的新型金融业态对传统金融机构带来了严峻挑战。在这场社会大变革中，金融机构将如何应对，非常令人期待。为此，本刊邀请了多位金融机构的高级管理者以及业内专家，共同探讨大数据时代金融业的变革与发展。

近十年来，中国银行业的改革发展取得了令世界瞩目的成就。在今年《银行家》《福布斯》发布的大企业排行榜和市值排名上，五家大型商业银行均已跻身世界前列。随着以移动互联网、云计算、“大数据”和物联网为代表的信息革命的兴起，银行业又一次面临新的机遇和挑战。中国银行业能否用好大数据，实现经营、管理和服务创新，决定了其未来的可持续发展能力。

银行业已初步具备运用大数据的基础

大数据是信息技术与互联网产业发展到特定阶段的产物，从互联网到物联网，从云计算到大数据，信息技术正在从产业基础走向产业核心。而银行业作为与信息技术深度结合的行业，互联网思维和决策数据化已开始嵌入经营管理的全流程。大数据实质是“深度学习”，能够为银行提供全方位、精确化和实时的决策信息支持。银行的经营转型、产品创新和管理升级等都需要充分用好大数据。目前，银行在客户分析、风险管理方面对大数据运用已初步积累了一定的经验，为未来过渡到全面大数据运用奠定了良好基础。

20世纪90年代，随着信息技术发展，国内银行业顺应潮流，将信息技术广泛应用到业务处理和内部管理，以提高服务管理效率。进入21世纪，大银行率先推进系统大集中和数据大集中，整合原有分散化的信息系统，不断适应加快产品创新、提升客户体验等市场需求，建立数据仓库和数据平台，信息化程度不断提高。近几年，银行业大力发展面向客户的新一代核心业务系统，信息系统建设日趋完备，电子银行等在线金融服务大幅增长，在提升客户体验和风险管控能力、满足监管各项要求的同时，形成并储存了庞大的可用数据资源。银行业的数据资源不仅包括存贷汇核心业务结构化数据，也包含客户电话语音、在线交易记录、网点视频等非结构化数据。

中国建设银行（以下简称建设银行）从2011年开始建设企业级全行共享的新一代核心业务系统，以客户为中心、面向服务设计架构，实现业务与IT融合、产品快速创新的目的，目前已初具规模。特别是在新一代系统设计中，充分考虑数据储存和应用的重要性，并专项设置了数据集成层模块，包括数据缓存区、数据记录系统、历史数据存储、分析数据仓库、实时数据仓库、公共数据集市。

银行业开始尝试接入和整合外部数据资源。在传统的数据分析模式下，银行业出于市场分析、内部管理、监管需要，产生并记录了巨量的文本式结构化数据，涉及客户账户资金往来、财务信息等，以及网银浏览、电话、视频等非结构化数据。但是，传统意义上的银行仅能掌握客户与银行业务相关的金融行为，无法获得客户在社会生活中体现兴趣爱好、生活习惯、消费倾向的情感或行为数据，无法与业务数据形成联动。随着电子商务的快速发展和移动金融的深化，银行业逐步加强与外部数据源对接，甄别有效信息，整合多渠道数据，丰富客户图谱。目前，已有多家银行进行了有益尝试。

一是银行与电商平台形成战略合作。银行业共享小微企业在电商平台上的经营数据和经营者的个人信息，由电商平台向银行推荐有贷款意向的优质企业，银行通过交易流水、买卖双方评价等信息，确定企业资信水平，给予授信额度。建设银行曾在这方面做过有益的尝试。此外也有银行参股电商、开展数据合作的案例。

二是银行自主搭建电商平台。银行自建电商平台，获得数据资源的独立话语权。在为客户提供增值服务的同时，获得客户的动态商业信息，为发展小微信贷奠定基础，是银行搭建电商平台的驱动力。2012年，建设银行率先上线“善融商务”，提供B2B和B2C客户操作模式，涵盖商品批发、商品零售、房屋交易等领域，为客户提供信息发布、交易撮合、社区服务、在线财务管理、在线客服等配套服务，提供的金融服务已从支付结算、托管、担保扩展到对商户和消费者线上融资服务的全过程。

三是银行建立第三方数据分析中介，专门挖掘金融数据。例如，有的银行将其与电商平台一对一的合作扩展为“三方合作”，在银行与电商之间，加入第三方公司来负责数据的对接，为银行及其子公司提供数据分析挖掘的增值服务。其核心是对客户的交易数据进行分析，准确预测客户短时间内的消费和交易需求，从而精准掌握客户的信贷需求和其他金融服务需求。

银行业有处理数据的经验和人才。数据分析和计量模型技术在传统数据领域已得到较充分运用，同时也培养出大批精通计量分析技术的人才。如在风险管理方面，我国金融监管部门在与国际接轨过程中，引入巴塞尔新资本协议等国际准则，为银行业提供了一套风险管理工具体系。银行在此框架下，利用历史数据测度信用、市场、操作、流动性等各类风险，内部评级相关技术工具已发挥出效果，广泛应用于贷款评估、客户准入退出、授信审批、产品定价、风险分类、经济资本管理、绩效考核等重要领域。

银行已初步尝试应用大数据。我国银行业大规模运用大数据技术尚不成熟，但多家银行已从关键点、具体业务入手应用大数据挖掘技术，解决效率提升中的难题。例如，有的银行提供集电话、网络在线、客户端、微博、微信于一体的整合服务平台，也有的银行信用卡中心开发智能云语音，着眼于客服语音信息的挖掘和分析，通过对海量语言数据的持续在线和实时处理，为服务质量改善、经营效率提升、服务模式创新提供支撑，从而全面提升运营管理水平。还有些银行在个人客户营销方面，着重客户数据分析，摸索出客户行为模式和潜在需求，促成定向精准销售。例如，通过分析客户行为数据和财务数据来锁定潜在客户，根据客户行为规律，并结合其所在区域、行为内容来确定消费习惯，开展针对性营销；通过分析交易记录信息来有效识别小微企业客户，并用远程银行和云转借实施交叉销售。此外，有的银行还将其内部客户编号和微博、QQ、邮箱等相对应，将互联网数据与传统数据一起存储，建立数据库，不仅了解客户理财、基金购买等交易行为的频繁程度，还可以发现其他动态信息如出差、喜好和社交圈等。

国际同业大数据运用的经验教训

金融业大数据运用的国际经验主要体现在快速判断宏观经济趋势、分析预测客户及交易对手行为、防范欺诈、改进内部效率以及外包非核心业务等方面。

快速判断宏观经济形势。英国央行已经开始运用大数据对英国房地产市场和劳动力市场趋势作出快速判断。以前，英国央行通过统计部门发布的房地产销售数据、就业数据等，判断房地产市场和劳动力市场变动趋势，但统计部门的数据一般有数日乃至数周的时滞，不利于对形势的快速判断。目前，英国央行已通过对一些网络搜索关键词的监控，如“按揭”“房价”“职位”等，获取最新的经济运行情况。

分析预测客户及交易对手行为。由谷歌（Google）前首席信息官Douglas Merrill创办的信用评估公司ZestFinance，通过大数据技术把收集的海量碎片化数据整合成完整的客户拼图，较为准确地还原客户的真实状况和实际信用状况，并据此支持合作公司向难以从银行获得贷款的美国人提供“工资日贷款”（payday loan）。西班牙对外银行(BBVA)推出的具有记忆功能的ATM机ABIL，不但能记住客户习惯的取款金额、频率，还能根据其账户情况给出相应的取款建议。美国一些基金公司在几年前开始借助社交媒体大数据，分析市场情绪变动，进而判断未来交易是扩大还是萎缩。近期，这些基金公司进一步通过分析金融交易大数据，识别交易对手的交易特征，预判交易对手的交易动向，并采取相应的操作，以获取差价。

防范欺诈。运用大数据分析软件，可以预防信用卡和借记卡欺诈。通过监控客户、账户和渠道等，提高银行在交易、转账和在线付款等领域防御欺诈的能力。在监控客户行为时，大数据可以识别出潜在的违规客户，提示银行工作人员对其予以重点关注，从而节省反欺诈监控资源。

改进内部效率。美国银行用大数据分析该银行某呼叫中心员工的行为，通过在员工姓名牌中置入感应器，监控员工的行走线路与交谈语气，可以知道员工在工作场所的社交状况。监控结果表明，那些一起享受工间休息并相互交流的员工工作效率更高，他们可以在日常交流中分享如何应付“难缠”顾客的小窍门。美国银行发现这一现象后，即转而推行集体工间休息，此后员工表现提升了23%，而员工说话语调所反映出的压力水平则下降了19%。另外，还有些欧美银行运用大数据评价分支机构绩效并获得显著成效。

大数据的应用存在运维风险和运营风险等，前者如数据丢失、数据泄露、数据非法篡改、数据整合过程中的信息不对称导致错误决策等，后者如企业声誉风险、数据被对手获取后的经营风险等。因此，必须加强数据管控。这方面既有成功的经验，也有值得总结的教训。从已出现的问题看，最大的风险来自网络攻击和欺诈：2011年，网络银行欺诈给日本53家银行造成2700亿日元（约合225亿元人民币）的损失；2012年，诈骗集团曾攻击欧美至少60家银行的网络，盗取银行资金；2013年，国内某保险公司受黑客攻击，造成数十万保单信息泄露。为此，一是高度重视并推进统一的数据标准，并做好数据清洗，保证数据质量。二是审慎划定数据边界，合理开展内外部数据共享和非核心数据业务外包。三是大数据下应更加重视隐私保护和信息安全，加大对反网络攻击的投入。

推动大数据应用的策略

党的十八大提出坚持走中国特色新型工业化、信息化、城镇化、农业现代化道路，信息化已升级为国家战略。我国银行业加快大数据应用不仅具有行业意义，而且对于推动我国信息化进程、服务“新四化”发展也有重要作用。我国银行业要从战略高度充分认识到大数据分析、运用的重要性，从管理体系建设、具体运用模式方面不断探索，打造银行业在大数据时代的核心竞争力。

建立完善的大数据工作管理体系。银行业应充分认识大数据的重要性，在总行层面建立大数据工作推进机制，制定大数据工作规划，主管数据部门对大数据工作进行统筹规划、组织协调、集中管理，业务部门承担大数据采集、分析和应用的职责，全面定义、收集、多方式整合集团内外部各类数据，形成管理数据、使用数据和推广数据的有效工作机制。

增强数据挖掘与分析运用能力。在银行内部全面推广基于数据进行决策、利用信息创造价值的观念，引进数据挖掘和大数据运用专业方法和工具，培养专业数据挖掘分析人才队伍，重视人才的经济金融、数学建模、计算机新型算法等复合型技能，建立前瞻性的业务分析模型，把握、预测市场和客户行为，将数据深度运用到业务经营管理过程，利用数据来指导工作，设计和制定政策、制度和措施，做到精准营销和精细管理。

以大数据技术促进智慧银行建设。推动大数据向生产力转化，加快产品创新实验室的技术研发，把实验室成熟产品运用于客户的营销和服务，推进智慧银行建设，把技术创新优势转化为竞争优势。网点服务要运用好大数据等技术成果，推广普及智能叫号预处理、远程银行VTM、电子银行服务区、智能互动桌面、人脸识别等创新服务，将传统银行服务模式和创新科技有机结合，利用智能设备、数字媒体和人机交互技术为客户带来“自助、智能、智慧”的全新感受和体验。智慧网点在建设推广中，还应充分采用用户交互技术和体验设备，吸引客户浏览、试用、比较各类金融产品，辅以工作人员推荐，从地域、客户、产品等多种维度，挖掘客户需求，实现对合适客户、在合适时间、通过合适渠道、推荐合适产品。

建立基于大数据分析的定价体系。当前，资金的交易变动频率和流动性加快，大数据从更宽广角度，预判负债的波动情况，能更灵活测算是否满足监管要求和贷款需求变化，从而为银行以存定贷、以贷吸存策略提供量化支撑，可有效降低资金成本。银行还要运用大数据分析，建立起综合服务和信贷差异化定价体系，做到对不同产品、不同行业、不同区域实施差别化定价，最终实现一户一策的综合化、差异化服务，提升精准营销水平。例如，将对公、对私客户逐步纳入定价系统，进行客户选择，不同服务内容享受不同信贷优惠，达到差别化定价和客户最佳体验的双重目的。

依托大数据技术提升风险管理水平。大数据能较好地解决传统信贷风险管理中的信息不对称难题，提升贷前风险判断和贷后风险预警能力，实现风险管理的精确化和前瞻性。大数据时代，银行业可以打破信息孤岛，全面整合客户的多渠道交易数据，以及经营者个人金融、消费、行为等信息进行授信，降低信贷风险。如建设银行依托“善融商务”开发出大数据信贷产品“善融贷”后，银行可实时监控社交网站、搜索引擎、物联网和电子商务等平台，跟踪分析客户的人际关系、情绪、兴趣爱好、购物习惯等多方面信息，对其信用等级和还款意愿变化进行预判，在第一次发生信贷业务，缺乏信贷强变量情况下，及时用教育背景、过往经历等变量进行组合分析，以建立起信贷风险预警机制。由历史数据分析转向行为分析，将对目前的风险管理模式产生巨大突破。

大数据是信息革命中非常前沿且快速发展的技术，银行业要抓紧解决内部数据挖掘分析和外部资源的安全整合利用问题，加快人才队伍建设和技术成果转化，通过大数据的高效应用，加速推进银行业的转型升级和可持续发展

2.大数据时代银行业十大转型趋向 篇二

1. 大数据时代的互联网金融基本的定义

当前处于大数据时代,那么对于在此环境下的互联网金融来说,其实际上就是借助实时的分析当前的大数据,并对其进行有机地整合,把大量的无规律化的数据进行归档定位,掌握相当量的客户多个方面的信息,并把这些信息提供给互联网金融机构。这些互联网金融机构结合这些信息,借助一定的科学分析手段充分掌握客户交易的侧重点,了解客户的投资爱好以及趋势,从而一定程度上预测客户的金融行为,这样互联网金融机构就可以有目的性的推销自己的金融服务。

2. 大数据时代的互联网金融的具体特点

2.1 具有一定的数据技术性

互联网金融的重中之重就是依靠大数据,而互联网金融依靠的大数据实际上就是真实的数据,它是建立在长时间的积累过程。例如一些电商网站所统计的商家与客户之间交易的实际消费信息,互联网金融机构能够分析和评估这些数据,进而去分析判断客户的经济水平以及信用能力,这样就可以有针对性地为客户提供一定的金融产品。所以说,互联网金融离不开大数据这一平台,甚至可以说大数据在一定的层面上直接影响了金融业务的运营情况。

2.2 具有一定的成本低效率高的优势

互联网金融由于是处于大数据的环境下,所以金融信息资源相对而言就具备一种共享性,同时双方的信息是互相公平的,而且交易也具备一定的透明性,在实际的情况下基本不会出现没有中介等成本。另外一方面,互联网金融没有受到一定的时间以及空间的限制,金融业务的开展都是建立在网络之上,明显地降低了网点的资金成本以及后期维护成本。而且互联网金融的业务开展过程都是标准统一的,客户基本不用进行排队就能够开展业务的办理,明显提高了业务效率,同时减少了交易的运营成本。

2.3 具有一定的风险性

目前,我国的互联网金融仍然处于一定的起步时期,缺乏完善的监管体系以及法律法规,同时也没有一定的监管机制来进行约束。另外,我国仍然没有建立起完善的准入要求以及规范,这就导致互联网金融行业目前存在着较多的政策法律风险。从另一方面来看,互联网金融当前还缺乏一定的信用数据共享制度,没有银行专业的风险控制机制,一旦出现不同的风险问题就可能导致严重后果。

3. 如何推动大数据时代的互联网金融行业的发展

3.1 积极主动进行全面风险管理

对于现代商业银行行业来说,其基本的优势就是在于风险管理方面。随着当前资本市场不断发展,商业银行所面临的风险也发生了明显的变化,所以对于商业银行来说,其必须要改变传统的风险管理思想,重新完善风险管理的组织以及流程,同时要应用相应的新型的风险管理工具。商业银行首先就是要建立起新型的发展战略,明确自己的风险偏好,从而进一步制定较为详细的风险管理战略,严格监督商业银行的日常经营,并且实行有效的风险预警。

3.2 加强客户管理和市场营销

面对激烈的市场竞争环境,我们必须要建立良好的客户管理制度,这是银行发展的基石。商业银行要尽快改善自己的管理思路,从而更好地满足不同的客户服务需求,坚持为客户积极服务的基本原则,改变之前的以产品为核心的粗放管理,建立起以客户为核心的科学管理。除此之外,要结合实际的金融环境情况,根据相应客户的特点,有针对性地开展服务营销工作,提高客户的贡献度。

3.3 重视专业人才的培养和人员素质的提高

面对当前激烈的金融环境,商业银行拥有一流的创新人才才是其主要的竞争力。商业银行要想更好地分享到资本市场的一些业务,必须要拥有一批精通商业银行业务的人才,同时也需要从事一定的金融产品和服务开发以及运作的专业人才。所以商业银行必须要重视专业人才的培养,不断地提高人员的综合素质,建立科学合理激励机制。

结束语

面对当今信息网络时代,商业银行必须要尽快地抓住互联网金融发展的机会,不断地发展自身的创新能力,培养自己的创新意识,这样才能够在当前激烈的金融行业中占有自己的一席之地。

参考文献

[1]仇远文,王乐风,孟庆军.商业银行应对互联网金融挑战的生态对策研究,2013(23)

[2]陆岷峰,虞鹏飞.经济“新常态”背景下中国金融业发展策略研究.天津商业大学学报,2015(01)

[3]谢平,邹传伟.互联网金融模式研究.金融研究,2012(12):11-22.

3.大数据时代银行业十大转型趋向 篇三

一、传统银行模式的时代性与不足

这几年，伴随着电商的高速发展，以“第三方支付”为代表的互联网金融模式日益兴起，掀起了一场互联网金融野蛮生长的运动，大有颠覆传统金融模式之势。虽然在传统银行的眼中，互联网金融的体量不值一提，但从某种意义上来讲，颠覆了传统的金融价值观，如果不能居安思危，曾经的手机巨擘诺基亚的今天，就是传统银行的明天。

传统工业化银行模式在大数据时代面临着无比严峻的挑战。负债业务方面：在金融改革与市场化、投资渠道多元化的大背景下，金融脱媒的趋势必会坚定不移的向前推进。从2000到2015年，中国银行业的社会融资比重自95%下降到50%左右，这中间最大部分是存款因素。资金脱媒、客户脱媒、信息脱媒、渠道脱媒，导致原本传统银行的生命线——存贷款业务很大程度上被分流出去，并使得金融债券的融资成本进一步被推到高点，这也就意味着资金来源方面的压力会逐渐攀升：与此同时，利差还在不断收窄，可持续盈利的能力连年下降，就像大家所说的一样，银行“躺”着赚钱的日子一去不复返。资产业务方面：在商业银行传统的风险控制手段中，审贷分离制度、财务报表审查制度、贷后管理制度等，都是事后监管。从实际情况上看，传统银行对于贷款项目实行中的了解基本上是一片空白，难以行而有效地对其进行监控，并对贷款人的财务状况进行动态分析和实时评估。对风险过程监管的缺失，使传统银行在应对行业性风险、区域性风险、系统性风险、国际化风险、道德风险、甚至经营性风险中越来越力不从心。

二、互联网金融对传统金融的影响

随着新型的互联网金融企业对传统银行业务的不断渗透，从以支付宝为代表的第三方支付，到野蛮生长的大批P2P平台，再到现在“存金宝”之类的产品覆盖基金、期货、保险多个领域。从线上支付到线上融资，可谓无孔不入，本来获利颇丰的中间业务也在遭到慢慢蚕食。互联网金融作为一种新兴的商业模式与盈利方式，在商业银行未来长期发展中扮演鲶鱼的角色。它将改变商业银行的价值创造和价值实现方式，导致商业银行支付功能边缘化，重构已有融资格局，加速金融脱媒，多家银行联合宣布手机银行转账免费就是明证，互联网金融正在倒逼传统银行跟上脚步。

据说比尔·盖茨在十多年前就曾预言，随着互联网的兴起和冲击，传统商业银行将是21世纪的恐龙，灭绝是早晚的事。招商银行行长马蔚华曾表示，以Facebook为首的社交网络媒体，将威胁到银行生存的根基——存贷中介功能，虽然看似遥不可及，但很快就会变成现实。马云更是直截了当地宣称：如果银行不改变，我们就将改变银行。面对各种金融新贵的“跨界”，传统金融行业的大佬们再也按捺不住，眼看口袋里的糖都被抢走，一时间银行系电商平台开始蓬勃发展。这在我看来是一个好现象，因为银行们终于认识到左右这场传统与新型，线下与线上的战争关键点是什么，并不是别的，而是客户数据，这是所有大金融体系的立足点和根本，而电商平台作为一种低成本（相较于实体网点而言）、大规模（不受物理网点规模限制）、高效率（省去了排队等号和筛选客户的时间）的获取客户相关信息的最直接的渠道。在此基础上，分析信息进而把握需求，才能有针对性创新金融产品和提供金融服务，实现线上交易与线下金融的对接融合。

三、传统银行在互联网金融领域的发展方向

（一）构建网络平台

银行业经过十几年的发展，取得的成绩不言而喻，但银行在电子商务市场中始终无法占据领跑者的核心地位，究其原因，是缺乏用互联网的思维方式来谋划电子银行的发展之道，依然仅将电子银行作为渠道经营，经营模式和业务流程均受到传统实体网点模式的束缚，禁锢了电子银行发展空间的弹性。而如果换个角度思考，或许就会豁然开朗。电子银行真正意义上应该做的，是将目光聚焦在互联网虚拟金融市场。如何在互联网市场上争夺虚拟客户、如何根据虚拟客户特点提供金融服务、如何获得客户更多有效数据这三个问题，是农行电子银行应该深思的问题和发展方向。金融网络化蓬勃发展势不可挡。网络平台不仅为银行原有产品及服务提供了全新营销渠道，同时也是银行产品创新的主攻方向。一方面，各家银行纷纷升级网络银行，大力发展手机银行业务，推出各式基于电子银行的对公及个人金融服务产品，给广大客户带来全新体验。另一方面，伴随网络商户迅猛增加，各家银行积极依托网络平台，借助网络技术，大力发展网络融资业务，实现产融对接。如工商银行针对资金需求频率高、周期短的企业，依靠网银平台推出“网贷通”产品；交通银行则针对小微企业和个人开发网络信贷专属平台，系统可根据客户在线申请的相关信息量身定做最优贷款方案并进行网上预审，授信过程通过网络实现，最大程度地发挥网络的便捷优势。

（二）加强机构合作

机构合作已经成为拓宽创新产品市场空间的一个关键的渠道。在银行卡方面，如江苏农行推出具有洗车、检测等多种功能的“驾驶无忧卡”，抢占“有车一族”这一快速增长的市场：建行浙江分行与医院合作，开通了具有“预约挂号”和“先诊疗，后结算”功能的“健康龙卡”：中国银行北京分行携手招商证券和招商期货联合推出北京地区首张银证期三方联名卡“长城·智远”联名借记卡。在信贷产品方面，如浦发银行、上海银行、中国银行上海市分行与上海市科委、保险经纪公司及太平洋保险公司携手，通过“政府+保险+银行”的风险共担模式，在全国率先推出科技中小微企业履约保证保险短期贷款业务。所为在苏州银行中的佼佼者，苏州农业更应该利用自身的优势，加大与当地政府和各类企事业单位的深度合作，从而更好地适应新时代发展的需求，巩固领先的地位。

传统银行还可以联合小微贷、担保公司、租赁公司、基金公司、证券公司等金融服务商，结合成一个“金融联盟”，现在早已不是单打独斗闯天下的年代了，像平安银行这种能集合银行、保险、证券与一身的大型集团才是未来的主流，鉴于种种历史原因，目前中国银行也还处于一个尾大不掉的情况中，以联盟的形式集合产业链的力量，统筹上下游是最合理有效、也是最可行的方案。最终的目的是形成一个可以提供一整套成熟金融服务费方案的金融服务集合体，从而产生品牌效应。这样一来，也能让在互联网模式下日益成长的客户群实现联动和融合，围绕银行形成一个信用共享、风险共担的“大金融生态圈”。由于圈内客户群体之间在经营生态上具有“自循环、自适应”特性，因此生态圈具有极强的客户“粘性”，而作为生态圈核心的银行也将具有极大的客户营销和挽留能力。

四、总结及展望

互联网和金融的融合不可逆转，这为传统银行转型发展创造了千载难逢的契机，却也带来了新的风险点。从政策层面上讲，互联网金融没有行而有效的监管体系，相关的行业准则和监管标准还不完善，可能会对银行的发展产生负面效应；从操作层面上讲，当今P2P跑路已成为常态化，银行与新金融团体的合作模式下，合作方的选择要慎之又慎，因为合作方的信用状况、客户资源、管理状况会直接影响到合作的质量，尤其是银行基于合作所投放信贷的质量。上述两个层面所暴露出来的风险，要求银行根据自身实际情况稳步推进互联网金融的创新和发展，在创新的同时建立起风险隔离机制和应对机制。

在新的金融模式下，互联网金融对于商业银行而言既是冲击也是机遇，商业银行应加快战略转型与创新，顺应互联网金融发展趋势，联合新金融势力为客户带来更为优质高效的金融服务，开创互联网金融业态下各方共赢的局面。

4.大数据时代银行业十大转型趋向 篇四

一、引言

人类已经逐渐步入到大数据时代。大数据是用来描述数据规模巨大、数据类型复杂的数据集。每个人所说的“大数据”含义不尽相同，但其中存在基本共识：第一，如果不依赖某些可视化软件的帮助，人类不可能理解如此大的数据量，用散点图寻找规律或异常情况的传统办法，在这里毫无作用；第二，数据从产生到被利用往往只有很短的时间，至少对一些人如此，比如手机运营商能够实时获悉你手机所在位置；第三，数据可实现高度互联。理论上，谷歌可掌握所有用户的电子邮箱和安卓手机位置信息，知道你在谷歌社交网络上有哪些好友，并了解你的搜索记录；第四，数据是杂乱无章的，它包括各种类型，比如你储存在手机上的视频属于“大数据”，但它与整齐有序的分类数据库（按照生日、就业、性别、收入等分类）还相去甚远。

大数据给各行各业都带来了翻天覆地的影响和变化，当然给银行带来的影响也不可小觑：一是大数据不仅分散了人们的注意力，甚至是“危险”的，因为海量数据意味着决策制定将更加“集权化”，而科学本身是应当以人为本，包含深刻的自主自在性的，它完全按照程序既定的“规则”办事，可以过滤掉我们通常所说的“非理性”成分，例如：一名客户在银行申请贷款，一开始他与银行客户经理面对面聊天，对方认为他完全符合贷款条件，可当把他的所有信息输入电脑之后，电脑却拒绝了他的贷款申请，而他至今不知道自己为什么被拒。二是大数据与银行员工自身的智慧发挥产生了矛盾：大数据往往意味着人们将不必急于运用自己的智慧去试图解决那些“应该”解决的问题。三是如何利用大数据造福客户，一名银行高管称：我们并非反对数据，只是反对大而无当的数据，数据本身当然非常重要，但其前提条件是获得恰当的应用。人类已经产生并将继续产生日益庞大的数据，或许不论我们接受与否，大数据时代都已到来。在这个背景下，如何利用它造福客户，就成为银行业最为关键的问题。

伴随着传统的商业智能系统向纵深应用的拓展，银行决策已经越来越依赖于客观数据而非直觉经验。然而，传统的数据仓库对于数据分析通常是建立在关系模型的基础之上，面向结构化数据处理，各分析主体之间的关系在系统内已经被创立，而且用以分析的数据也大都是自身信息系统中产生的运营数据，这些数据大都是标准化、结构化的。

事实上，这些数据仅仅占到了银行所能获取的数据中的15％。所以，采集、存储并应用数量快速激增的数据已成为银行业面对的一个必然趋势。而该趋势仍在不断深化：社交媒体、网络和员工都提供着丰富的新数据源。非结构化数据在数据中的所占比例极高，因此银行必须迅速转向使用非结构化数据分析技术，进而据此获得新的竞争优势。大数据技术支持银行的探索提高效率、降低总体拥有成本的策略，持续激增的数据也将迫使银行寻求新的方法来采集、整理、管理和分析数据。

非结构化的数据对众多银行来说仍是一项有待有效开发的重要资源，可帮助银行获得更深入的客户和运营洞察力，并最终形成竞争优势。然而，传统的关系型数据库和商务智能工具针对结构化数据而设计，难以适应非结构化数据管理需求。

可见，大数据时代的到来对于构建银行战略和企业文化都非常重要。大数据时代如何建立新的银行企业文化可能会成为一个十分重要的课题。强大的企业文化是银行的优势所在，可以帮助银行创造并维持一流的业绩。尽管所有银行的领导人都对此心知肚明而且反复讨论，也有不少领导人竭尽全力想要创建高绩效的企业文化，但成功的案例寥寥可数。本文基于前人研究，试图探讨大数据时代商业银行企业文化面临的新挑战，并据此提出一些对策建议。

二、文献综述

古今中外的一些伟人和学者在探索文化对金融乃至整个经济建设的重要性方面都提出过许多著名的理论和观点：

关于文化的重要性，毛泽东指出：如果文化建设取得伟大的成就, 那我们就又学会了一项很大的本领。有关文化的视野，毛泽东更是指出：狭隘世界,不能打开自己的眼界,不知还有别的新天地,这叫做夜郎自大。关于文化的与时俱进，毛泽东也指出：当前的运动特点是什么，它有什么规律性？如何指导这个运动？这些都是实际的问题。运动在发展中，又有新的东西在前头，新的东西是层出不穷的。关于文化的发展进步，习近平更是提出：面对浩浩荡荡的时代潮流，面对人民群众过上更好生活的殷切期待，我们不能有丝毫自满，不能有丝毫懈怠，必须再接再厉、一往无前。有关文化的意义，习近平认为: 任何经济的发展又离不开文化的支撑：文化赋予经济发展以深厚的人文价值，使人的经济活动与动物的谋生行为有质的区别；文化赋予经济发展以极高的组织效能，能促进社会主体间的相互沟通和社会凝聚力的形成；文化赋予经济发展以更强的竞争力，先进文化与生产力中最活跃的人的因素一旦结合，劳动力素质会得到极大的提高，劳动对象的深度和广度会得到极大的拓展。文化的力量，或者我们称之为构成综合竞争力的文化软实力，总是“润物细无声”地融入经济力量、政治力量、社会力量之中，成为经济发展的“助推器”、政治文明的“导航灯”、社会和谐的“黏合剂”。关于培育优秀金融文化的要求, 唐双宁认为: 大力培育优秀金融文化，是增强金融软实力，在世界范围内树立中国金融业形象，体现中国金融业价值，有效防范金融风险、提升国际竞争力的客观要求，也是实现由金融大国向金融强国转变的必然选择。关于文化的地位，唐双宁提出: 如果把金融比喻为一棵大树，那么，业务是叶，管理是枝，体制是干，文化是根，而经济社会环境，则是它的土壤。关于金融文化在实现金融强国中的作用, 唐双宁提出：金融硬实力的平面扩张是金融大国的标志，金融软实力的立体提升是金融强国的标志，为了实现由金融硬实力平面扩张的金融大国向金融软实力立体提升的金融强国转变，需要加强金融文化建设。关于文化的形象概括, 唐双宁提出:改革、发展、安全、管理、诚信、法治、服务、效率、和谐及幸福,这应该是今天中国金融文化的“主题词”。关于中国金融文化的特殊性表现形式，唐双宁认为:中国金融文化的问题既蕴含着国际金融文化问题的一般性，又有自己的特殊性，表现形式有重技轻道、重法轻德、重物轻人、重利轻义、重快轻度。关于文化与经济金融的关系,唐双宁提出: “文化”与经济金融的关系，是灵魂和躯体的关系。经济是一个国家的躯体，文化是一个国家的灵魂。先有躯体，后有灵魂。既不能”魂不附体”，又要“体内生魂”。关于文化与技术的关系，唐双宁认为:金融企业家是搞实际工作的，但越是搞实际工作越要学习理论，越要善于运用“理论思维”，哈耶克说过，现在“真正的陷阱是掉进过度专业化与技术化的陷阱”作为操盘手，“掉进过度专业化与技术化的陷阱”不必苛责；作为金融企业家，“掉进过度专业化与技术化的陷阱”则应该警惕。关于金融文化的不足, 唐双宁指出:在内修文化方面，内心浮躁、盲目攀比、急功近利、恶性竞争等等。关于文化隐性特点，唐双宁认为:市场是看不见的手，文化则是另一只看不见的手。关于金融文化建设与金融家的需求，唐双宁认为:文化建设也需要一批对社会负责、勇于担当的具有真正政治家素养的“金融家”。关于文化、政治及经济的比较概括，唐双宁提出：政治是暂时的，经济是长远的，文化是永恒的。

三、大数据过程中银行企业文化面临的问题和挑战

1、软弱的企业文化会使大数据流于形式

企业文化的重建必须动真格。一家银行要成为伟大的银行，它的价值观决不能只是一句漂亮的口号。事实上，软文化和硬数据一样重要。如果不想让企业文化流于形式，就必须公开惩戒那些胆敢破坏企业文化的员工。银行的每个管理者都应深知自己的关键职责是捍卫银行的价值观。事实上，多数银行的所作所为都给其员工发出了一个强烈的信号：我们银行的价值观纯粹就是一句空话。众所周知，所有的管理学课程都说，一家公司手中最有效的竞争武器是强大的企业文化，但问题在于执行的细节，如果执行环节出了问题，就必须付出惨重的代价。

2、稳定及持久的惯性文化理念成为大数据变革的绊脚石

银行的战略变革是一个永无止境的过程，变革就是战略与文化如何协同发展的问题。无形资源胜于有形资源，企业文化就是企业最宝贵的无形资源之一，企业文化不单能凝聚公司内的员工，更能助企业有弹性地面对不断变化的市场。战略变革的压力势必会带来巨大的不确定性甚至风险性，尽管战略变革前组织必需做好各种资源的评估，但由于组织文化的存在，不同个体对战略变革的结果接纳性及风险意识不同，对战略变革的态度也就自然不同，有些战略变革甚至会激起反抗，从而导致战略变革的失败。这些压力可能来源于股东、领导层、员工、客户、政府、监管方等各个方面，这些都可能是组织的既得利益者，他们抵制变革的原因很多，主要原因是心态的焦虑，例如担心变革后地位或权力的丧失；悲观主义，认为变革的结果不可能轻易达成目标；愤怒，因为变革意味着原有规则的缺陷；不同的个人野心，希望变革失败从而可以获取既得利益。在战略变革不可避免时，及时创建一种支持战略变革的组织文化，是变革能否最终获胜的重要因素。变革关系到银行的生存问题。失败是常态，也是一种心态。既然失败是我们生存的基本状态，我们还有什么理由因为现在自己所处困境而怨天尤人、自暴自弃；既然生存的意义就是挑战失败，那么，我们还有什么理由不去为着更大目标去克服更大、更多的失败？因此，战略变革是一个痛苦的选择，来自各方的利益人群由于不同的目的都将对变革产生不同的反应，所以，战略变革的倡导者能否持一种积极的心态来应对，是决定变革能否持续的最为重要的先决条件。文化本身具备的相对稳定及持久的惯性使得变革充满阻力，这种特定的文化理念也正是战略变革的绊脚石，因此在战略变革之前必须进行既有价值观的创新，使其适应新的组织战略。实际上，大数据是把双刃剑，多数的银行由于文化企业本身的正能量缺失，放大了大数据的缺点及不足。

3、没有建立一种数据导向型的文化

大多数的银行还没有建立一种以数据为导向的文化。通过对卓越绩效企业使用数据分析的方法进行细致观察，我们发现迅速行动是高效数据分析文化的一项显著特征，它们不会只是简单地将数据收集在一起，而是利用分析结果，进行更为迅速、明智的对策。未来那些最擅于利用数据分析来引导决策的银行将获得许多新的竞争优势，对于这一点已经没什么人会表示怀疑。但仅仅拥有数据是不够的。我们对银行400名员工进行的调查结果显示，只有35%的员工称得上是“消息灵通的怀疑主义者”，他们依赖数据，但并不盲从，既不害怕置疑数据分析的结果，也敢于从他人那里索要反馈；42%的员工对数据坚信不疑；然而还有23%的员工很少相信数据分析，他们喜欢凭直觉做事，至今不相信数据分析是银行未来成功的关键，要说服这些员工也是个不小的挑战。

4、企业文化与大数据战略的冲突

数据虽重要，分析数据的人也一样重要。计算机已经强大到可以收集、汇总数以兆兆字节计的信息来回答各种问题，从如何安排员工的薪酬待遇，到某笔抵押贷款债券的风险系数，无所不包。虽然数据不会说谎，但人们使用数据的方式却极为主观。殷鉴不远：量化分析在2007年的金融危机中起到了推波助澜的作用，但是如果银行只是简单地认为，光靠一屋子摆弄数据的分析师就可以解决问题，那么结果不仅会对他们的资产损益造成损害，同时也会损害他们的企业文化。

企业文化当然应该与企业战略协调一致，然而一些银行的文化并没有跟上大数据的战略。如果一名员工全身心地朝着错误的方向前进——尽管该员工热情洋溢，但却与银行的战略意图背道而驰，那么肯定会对银行整体业绩带来不利影响。只有当员工热情洋溢且全身心地朝着正确的方向前进才能帮助银行提升业绩，并积极推动组织实现战略目标。确实，银行战略与文化的恰当结合才是银行成功的一剂良方。银行在动态的市场环境下利用大数据追求创新战略，只有创造一个员工可以突破枷锁、管理层鼓励新思路和建设性的冒险行为的合理环境方能获得成功。同样，银行追求高容量低成本流程，只有员工在高效且可重复的环境下工作并且秉承持续改善成本的想法这样一种纪律严明的文化氛围才能取得成功。很多战略与文化的组合具有明显的直觉性。然而当企业文化无法与战略协调一致时就会出现“文化鸿沟”，结果导致绩效风险的发生。鉴于市场的不断变化，战略也需要对此作出相应调整，因此保持企业文化与战略的一致性确实是企业面临的一大挑战。

5、大数据技术部门需要加强与其他业务部门的分工与合作

在大数据时代，企业进行数据分析的背景也发生了变化：要涵盖数据规模；要能真实精确地挖掘商业价值，快速分析响应；要面向丰富多样的数据类型，包括结构化和非结构化的数据。要破除孤立，孤立式方法是数据分析文化的一个快速杀手。这使得传统解决方案在新的需求面前束手无策。为了帮助银行实现经营目标，面对这些问题，大数据技术部们尤其需要加强与其他业务部门的合作。在以银行客户为中心的模式下，大数据技术部门之间孤立无援、单打独斗的做法肯定是徒劳的。

6、风险管理的适应力

大数据的应用，有助于减轻信息不对称，提高交易效率，但也改变了风险的特征，需要新的风险管理手段。面对这些变化，银行需要更好地把握金融创新和金融稳定的界限，使新的金融组织体系稳健高效运行，更好地服务当前的经济发展转型。大数据时代，传统银行风险管理的理念与方法面临被颠覆的尴尬境况，新的风险文化必将得以重塑。

四、对策

1、既有价值观的解冻、创新、深化

创新价值观并非能在短期内奏效，这需要一个经过既有价值观解冻、创新、深化的过程。配合战略变革过程的逐步推进，可以分三个阶段：首先是解冻阶段，可以组织专门人员对银行的原有价值观进行分析，按大数据变革的思路，确定需要变革的对象，在审核评估的基础上扬弃既有的价值观体系；第二是大数据变革需要有新的价值体系来支撑它，不然就会像空中楼阁一样，失去了牢固的地基。如果大数据变革是告诉人们怎么改变的方法，那价值体系的创新则是告诉人们为什么要改变的理由；第三是深化，没有一劳永逸的价值观，必须与时俱进地深化，价值观也需要“深挖洞、广积粮”。

2、创建适当的企业文化支撑大数据变革

建立合适的企业文化对于任何银行而言都意义重大，因此，许多银行都不惜加大投资构建自己的企业文化并希望借此激励员工的行为，但是究竟有多少银行能够真正从这一投资中获得最大价值呢？银行在制定并传达企业愿景与价值观时花费的人力物力是否能真正规范员工的行为呢？或者说，是否有隐藏的、强大的原因导致该项投资无效呢？如果文化建设投资确实带来了某些改变，那么是促进了提高业绩与落实了战略，还是不慎刺激了破坏性的行为？建设企业文化，特别是塑造企业竞争优势的企业文化，需要充分了解企业文化的形成，包括员工的态度和观点在企业文化建设过程中所起的重要作用。银行如果花时间去了解企业文化建设流程并培养高度敬业的员工，就能实现大幅的绩效提升。银行如果培育了与其战略一致的企业文化则能获得更大回报：全体员工齐心协力朝着共同的企业战略目标前进。大数据年代银行必须建立富有创造力的文化，如果身处一种没人愿意出风头的集体文化中，就很难提出引人深思的问题。大数据时代，传统的银行企业文化处在扬弃的拐点，银行只有推陈出新才会立于不败之地。

3、提高驾驭大数据方面的领导力

最为重要的一个步骤就是在各个层级中提升重视数据分析的领导者。高管人员必须认真评估现有数据分析文化的可利用程度，而后再尝试将其转型。

4、发展、激励并保留数据分析人才

通过培训等方式提升银行员工队伍的数据分析能力正在迅速成为企业与时俱进的必要因素。培训员工的IT技能一直是企业培训部门的重要工作；而未来的20年，培训部门将致力于在日常工作中融入数据分析。大数据时代，没有文化的员工队伍肯定是一只愚蠢的队伍，而高素质的数据分析人才是长期培训的结果，冰冻三次非一日支寒，任何急功近利的做法只能误读大数据。

5、银行高级管理人员的以身作则

企业文化的冲突不是小问题，这方面摩擦和碰撞的结果：轻者会产生阻力，加大发展成本，影响业务健康发展，重者会影响到一家银行的生存。围绕银行业务战略，相关人员都要转变观念、提高认识、统一思想。涉及文化上的本质内容，银行上下要真学、真懂、真信，最后才会真用，四者缺一不可。有的银行管理者素有单边强力推行企业文化的名声，往往会强迫下属推行企业文化，忽视了调动下属积极性的环节，似是而非的部署让下属总是感到似懂非懂、莫明其妙，下属当然无法集中精力、全力以赴地去贯彻。银行管理者只有不厌其烦地反复抓，从而达成共识，才能形成真正意义上的企业文化。在这个问题上，银行高级管理人员必须起带头作用，从CEO开始自上而下地推广。如果CEO身体力行，其他员工也很可能参与进来。否则，任何的做法都是徒劳的，因为大数据时代，员工比传统时代更加关注银行CEO是否言行一致，并且做出迅速准确的判断。

6、建立员工快乐工作氛围

银行正处于快速变革的阶段，先进的文化可以减少或消除业务上的摩擦与碰撞，使员工可以集中精力一心一意地抓业务，因此，要求银行管理层做战略上正确的事：顺势而行——为员工创造快乐的工作条件；顺向选择——让员工看到希望。首先让员工快乐，其次让员工的快乐感染客户从而让客户快乐。我们的研究结果显示，快乐地工作可以提高绩效40% 以上，快乐地工作也是当代商业银行基于企业文化先进和专业技能卓越的高尚境界。大数据时代，银行高管可以适时知晓员工的快乐情况，尤其是存在于客户界面的快乐情况，并且与时俱进地做出相应的优化。

五、小结

5.大数据时代银行业十大转型趋向 篇五

一、大数据时代对传统新闻生产的影响

大数据时代带来的新技术和社会环境改变了媒体的传统新闻生产方式, 也改变了受众获取信息的习惯, 同时也改变了受众的信息需求。大数据给新闻生产带来的变化可以归结为以下几个方面:

首先, “大数据”成为新闻生产的竞争力资源。大数据时代四面八方涌来的信息打破了传统社会专业媒体对社会信息的垄断, 公民记者的“现场报道”改变了传统的新闻生产, 在这样的现状下, 深度的信息或数据分析解读则成为作为“社会瞭望哨”的新闻媒体应该担负的职责。通过对非结构化大数据和全面信息的分析解读, 再通过易读、易懂、互动性强的可视化方式呈现对受众有意义的结构化数据和信息。“新媒体的本质就是数据分析。我们已经从信息时代走到了数字时代和智能时代, 如果数据被赋予背景, 它就成了信息;如果数据能够提炼出规律, 它就是知识;如果数据能够借助于各种各样的工具在分析的基础之上为我们提供正确的决策, 它就是资源。”1

其次, 技术在新闻生产的整个流程中扮演着重要角色。生产、分析、解读数据, 探索一条为受众和用户提供分众化服务和体验的媒体发展之路, 将成为媒体竞争的必备技能。大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息, 而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。换言之, 如果把大数据比作一种产业, 那么这种产业实现盈利的关键, 在于提高对数据的"加工能力", 通过"加工"实现数据的"增值"。而对大数据的加工依赖于各种数据生成、挖掘、和数据可视化呈现技术。从前计算机时代的新闻报道到计算机辅助报道, 再到现在的数据新闻, 技术在新闻报道中的重要性不断增加。

第三, 社会化媒体的新闻生产方式对数据分析、解读和呈现提出了更高的要求。大数据成为新闻生产的核心资源, 但是数据新闻不是对数据的简单堆列, 而是基于各种技术对数据进行分析、挖掘和呈现, 向受众传达有意义的结构化数据和信息。因此, 大数据时代的新闻生产不仅在于数据的获得, 更在于对数据的分析、解读和呈现。媒体应该通过对数据的整合和分析, 针对不同的受众, 满足个性化和专业化的需求。大数据对传统媒体的冲击是信息的冲击, 使传媒生态发生前所未有的转变。新闻传播的针对性、精准性都变得越来越强。因此, 基于数据收集、数据挖掘、数据分析、数据可视化呈现、数据再利用的数据新闻应运而生。

二、数据新闻的内涵及意义

数据新闻, 又称为数据驱动新闻, 是大数据时代兴起的一种跨学科的新闻生产方式。“精确新闻学”的奠基人, 美国北卡罗来纳大学教堂山分校教授飞利浦.迈耶认为:“现在是个信息过剩的时代, 对信息进行处理很重要。我们需要做两步:一个是通过分析不断变动的数据以找到其中的意义和结构, 另一个则是通过展示让用户了解哪些信息对他们具有重要性和相关性。”数据新闻成为新闻业的未来。

数据新闻通过抓取和分析挖掘数据的量化方法使数据新闻报道更加具有科学性和真实性。同时, 通过不同时间和空间的数据的组合, 也进一步拓展了新闻报道的广度和深度。大数据时代的新据新闻追求的不再是单一新闻事实, 而是作为整体的新闻的真实, 数据新闻呈现的是事实的全幅图景, 更加全面、完整、清晰地报道新闻。其次, 数据新闻通过采用科学的分析方法使媒体从琐细、非结构性的信息中提取出规律、结构性的信息, 发现事实发生发展的趋势和规律。在此基础上, 可以提高媒体信息对社会事实发生发展的预测性, 更好地并有针对性地引导舆论。此外, 通过运用数据可视化技术, 数据新闻业务使新闻的呈现方式不再局限于以文字表达为主, 取而代之的是更为丰富多元的信息图表或动画视频, 文字只起到辅助说明的作用。

作为精确新闻的进一步延伸, 数据新闻使新闻生产过程更加精细化, 它要求新闻工作者不仅具有传统的文字写作、音频视频制作技能之外, 还包括社会科学的研究、计算机数据的抓取、处理、可视化、平面或交互设计、计算机编程等跨学科、跨领域的业务技能。数据新闻通过运用多学科的技术手段, 应用丰富的、交互性的可视化效果展示新闻事实, 把数据与社会、数据与个人之间的复杂关系用可视化手段向公众展示出来, 以客观、易于理解的报道方式激发公众对公共议题的关注与参与。在现行的环境下, 数据新闻已经被英国广播公司、《卫报》、《纽约时报》等主流媒体广泛采用。

在数据“爆炸”的时代, 媒体是社会数据的拥有着和使用者, 但是在大数据时代生产的大部分数据都是“非结构化数据”, 传统数据库通常难以处理。随着数据分析与数据挖掘技术的发展, 从互联网庞大的非结构化数据中揭示有意义的新的关系、趋势、和模式的数据新闻应运而生。同时, 数据新闻需要多学科的技术协助新闻报道。使新闻报道从文字图片呈现新闻故事到用数据呈现新闻故事。传统新闻以文字为主、数据为辅或数据文字相辅相成。而数据新闻则是数据在先、文字在后, 数据成为呈现新闻故事的新工具, 一定程度上改变了新闻的生产流程, 也丰富了新闻报道的呈现形式。

而在传统新闻媒体转型的过程中, 媒体的内容生产转型是其核心。没有内容, 新闻媒体就成为毫无意义的空壳, 如同一台无效运转的机器。在各种自媒体或社交媒体消解掉传统新闻媒体“信息提供”功能之时, 传统新闻媒体的新闻生产应该转向对普通、非结构性的信息或数据进行深层次的挖掘、分析、整合并通过可视化方式呈现的数据新闻生产, 满足受众不断发展着的深层次的信息需求, 从而重新发挥其社会功能。

三、大数据时代的传统新闻生产转型

正如在本文第一部分的讨论中所提及的现状, 大数据时代是信息和数据泛滥的时代, 受众不再为信息的缺乏而忧虑。在这个时代, 不是人们的日常生活不再需要制度性的社会信息系统所传递的信息来消除不确定性, 而是往日制度性的社会信息体统的功能已经全部或部分地溶解于各种社交媒体或自媒体之中。

在信息匮乏时代, 制度性的新闻媒体是人们的主要信息来源, 人们的需求停留在基本的社会信息, 同时人们对传统的新闻媒体具有很大的依赖性。因此, 此时的新闻媒体具有受众市场。然而, 基于网络技术的各种社交媒体或自媒体的崛起使人们对基本社会信息的需求得到更好的满足。

随着新媒介技术的快速发展, 尤其是微博和微信等自媒体的出现, 对传统媒体组织和传统媒体形成了较大的冲击。当前, 媒体之间的竞争已经不仅仅是内容层面的竞争, 而是综合了内容、渠道、营销和运营的系统层面的竞争。在这种情况下, “内容为王”的理念已经不能适应竞争的需要。大数据时代的传媒内容生产不再局限于传统意义上的“内容生产”, 而更多地融合了内容、技术、渠道等层面。

因此, 中国传统媒体的新闻生产转型应从三个方面着手, 即内容、技术和渠道。首先, 在内容方面, 全方位和具有深度的数据挖掘从而呈现结构性的信息成为传统媒体内容生产因该努力的方向。新媒体, 包括微博、微信等媒体的即时UG信息可以满足人们的基本社会信息需求。以往由于传统媒体对信息渠道垄断的优势而承担的提供基本社会信息的功能在当前的大数据时代已经被新媒体所替代。所以, 对于传统媒体的新闻生产来说, 只有通过对琐细、非结构性的数据信息进行科学的数据挖掘和分析, 生产出不同于碎片化或局域化的新媒体信息, 满足受众对深层次信息的需求, 才能在大数据时代求得生存。第二, 在技术方面, 新传播技术的进一步发展迫使传统媒体做出相应的调整和转型。传统的信息、数据的采编流程以及新闻报道的呈现方式已经不能适应现行的社会技术环境。文字、图像、动画视屏、数据图表、交互设计及可视化技术的综合运用实现各种形式的信息数据呈现成为大数据时代对专业性的媒体所提出的要求。第三、在渠道方面, 传统的媒体新闻传输的渠道也已经不再时兴。随着PC终端和移动终端的不断更新和发展, 越来越多的人通过个性化的PC终端和移动终端来获取所需的信息, 而传统的大众传播媒介, 如报纸、电视等必须实现新媒体渠道的转型才能实现传统媒体内容生产的全面转型。

总之, 数据新闻是大数据时代传统新闻媒体内容生产转型的方向和趋势, 它融合了信息和数据内容、渠道、新媒介技术以及设计艺术等, 成为深度新闻信息的一种新的生产方式。因此, 中国传统媒体的新闻生产转型应该引入数据新闻, 从理念到业务实践, 抓住数据新闻这根“稻草”, 重新塑造自己, 融入新媒体, 适应大数据时代。

参考文献

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[2]彭兰.社会化媒体, 移动终端, 大数据:影响新闻生产的新技术因素[J].新闻界, 2012 (16) .

[3]人民网.大数据时代的大媒体[EB/O].http://scitech.people.com.cn, 2013-01-17.

[4]方洁, 颜冬.全球视野下的“数据新闻”:理念与实践[J].国际新闻界, 2013 (6) .

[5]章戈浩.作为开放新闻的数据新闻——英国《卫报》的数据新闻实践[J].新闻记者, 2013 (6) .

6.大数据时代的治理转型 篇六

国务院通过的《关于促进大数据发展的行动纲要》为未来中国的大数据发展指明了方向。然而，与全球主要发达国家相比，中国仍处于大数据发展的初级阶段。如何构筑大数据时代的国家竞争发展优势将具有深远的战略意义。

大数据时代的国际竞争格局

当前，大数据正焕发出变革的力量，并正在改变各国综合国力增速，重塑未来国际战略格局，主要表现在以下方面。

首先，大数据成为经济社会发展新的驱动力。随着物联网、云计算、移动互联网等网络新技术的应用和发展，社会信息化进程进入数据时代，海量数据的产生与流转成为常态。未来20年，全球50亿人将实现联网，这将使全球数据量呈几何式快速增长。预计到2020年，全球数据使用量将达到约40ZB（1ZB=10亿TB），将成为新的重要驱动力。

其次，大数据将成为重要的战略资源和核心资产。世界各国对数据的依赖快速上升，国家竞争焦点已经从资本、土地、人口、资源的争夺转向了对大数据的争夺，制信（数）权成为继制陆权、制海权、制空权之后的新制权。大数据使得数据强国与数据弱国的区分不再以经济规模和经济实力论英雄，而是决定于一国大数据能力的优劣。

第三，大数据将改变国家治理的架构和模式。大数据不仅是一场技术和经济革命，更是一场国家治理的变革。大数据可以通过对海量、动态、高增长、多元化、多样化数据的高速处理，快速获得有价值信息，提高公共决策能力。另外，数据主权的提出也使政府、企业和个人的角色发生转变，使国家治理结构逐步实现从国家独大的治理结构转向多元共治，从封闭性治理结构转向开放性结构，从政府配置资源模式转向市场配置资源模式的转变，作为基础设施的大数据和作为基础性制度的大数据同时存在。

最后，大数据安全已经成为国家最重要的战略安全之一。借助大数据革命，美国等发达国家全球数据监控能力升级，确保自身在网络空间和数据空间的主导地位。各种国家信息基础设施和重要机构所承载着的庞大数据信息，如由信息网络系统所控制的石油和天然气管道、水、电力、交通、银行、金融、商业和军事等，都有可能成为被攻击的目标，大数据安全已经上升成为国家安全极为关键的组成部分。

主要国家大数据战略在行动

当前，世界各国纷纷利用大数据提升国家竞争能力和战略能力。

1.美国大数据战略的全球领导力。美国政府最先对大数据技术革命做出战略反应，利用大数据提升国家治理水平和国家竞争优势。迄今为止，美国政府在大数据方面实施了三轮政策行动。

第一轮是2012年3月，白宫发布《大数据研究和发展计划》，并成立“大数据高级指导小组”，该计划有两个目标：一是用大数据技术系统改造传统国家治理手段和治理体系；二是形成新的经济增长业态和板块。

第二轮是2013年11月，白宫推出“数据-知识-行动”（Data to Knowledge to Action）计划，进一步细化了利用大数据改造国家治理、促进前沿创新、提振经济增长的路径。这是美国向数字治国、数字经济、数字城市、数字国防转型的重要举措。

第三轮是2014年5月，美国总统办公室提交《大数据：把握机遇，维护价值》政策报告，强调政府部门和私人部门紧密合作，利用大数据最大限度地促进增长和利益，减少风险。

2.欧盟“数据驱动经济战略”框架初显。欧盟在2014年发布了《数据驱动经济战略》，有望近期内成为欧盟经济单列行业，为欧盟恢复经济增长和扩大就业，做出巨大贡献。欧盟在大数据方面的活动主要涉及两方面内容：（1）研究数据价值链战略计划；（2）资助“大数据”和“开放数据”领域的研究和创新活动。数据价值链战略计划包括开放数据、云计算、高性能计算和科学知识开放获取四大战略。主要原则是：高质量数据的广泛获得性，包括公共资助数据的免费获得；作为数字化单一市场的一部分，欧盟内的数据自由流动；寻求个人潜在隐私问题与其数据再利用潜力之间的适当平衡，同时赋予公民以其希望形式使用自己数据的权利。

3.亚太地区国家纷纷抢占大数据战略制高点。亚洲一些国家在大数据发展中紧追其后。日本积极谋划利用大数据改造国家治理体系，对冲经济下行风险。2013年6月，安倍内阁正式公布新IT战略《创建最尖端IT国家宣言》，以开放大数据为核心的IT国家战略，把大数据和云计算衍生出的新兴产业群视为提振经济增长、优化国家治理的重要抓手。

韩国科学技术政策研究院2011年正式提出“大数据中心战略”以及“构建英特尔综合数据库”。同时，韩国社会专职部门制定应对大数据时代计划。2012年，韩国国家科学技术委员会就大数据未来发展环境发布重要战略规划。2013年，在朴槿惠总统“创意经济”的新国家发展战略指引下，韩国未来创造科学部提出“培养大数据、云计算系统相关企业1000个”的国家级大数据发展计划以及《第五次国家信息化基本计划（2013-2017）》等多项大数据发展战略。

总体来看，国外政府大数据政策措施体现出如下明显特征：一是颁布战略规划进行整体布局，抢占大数据先机；二是注重构建配套政策，包括人才培养、产业扶持、资金保障、数据开放共享等，为本国大数据发展构筑良好的生态环境。

中国准备好了吗

大数据对于中国的战略意义毋庸置疑。2013年，中国大数据产业市场规模为34.3亿元，同比增长率超100%。然而，与国外先进国家相比，中国大数据发展却面临非常严峻的风险与挑战。

1.大数据战略储备能力不足，尚缺乏国家顶层设计。从主要发达国家的大数据发展经验看，美国等国持续强化国家战略的顶层设计，重点关注大数据对创新能力、国家安全能力、产业竞争力等国家竞争优势的重构，持续推出大数据国家战略规划。目前，中国明确大数据发展战略的中央部门和政府部门较少，更多是产业界和学术界的探讨，大数据战略的国家顶层设计尚未进入议事日程。此外，大数据治理不是技术问题，而是具有系统性、全局性的战略问题，需要有全面推动大数据战略实施的权力部门和核心决策机构。而这些机制设计，中国都明显缺失和缺位。

2.条块分割体制壁垒和“信息孤岛”，阻碍数据开放和共享。据统计，中国政府掌握着80%以上的数据，政府作为政务信息的采集者、管理者和占有者，具有其他社会组织不可比拟的信息优势。但由于信息技术、条块分割的体制等限制，各级政府部门之间的信息网络往往自成体系、相互割裂，相互之间的数据难以实现互通共享，导致目前政府掌握的数据大都处于割裂和休眠状态。同时，由于政府部门业务管理信息系统开发和建设的“部门化”，政府信息系统出现“系统林立”和分裂状态，政府公共信息资源重复采集现象严重，信息摩擦和治理成本偏高。总体而言，政府开放数据的程度远远落后于世界领先国家。

3.传统治理思维和治理体制在大数据时代出现明显的不适应，并引发新的难题。大数据正在重构政府、市场、社会三者之间关系模式，然而，现有国家治理思维和治理体制已经明显不适应这种大数据时代新趋势的变化。特别是如果经济体制、行政体制和社会管理体制改革不能有效跟进，既得利益主体很可能将大数据技术带来的国家治理契机转化为既得利益的手段和工具，可能引发新的“权力寻租”、新的“数字鸿沟”等问题。

4.法治建设滞后，维护“数据主权”的法律法规标准及配套政策严重缺失。目前，中国大数据法治建设明显滞后，用于规范、界定“数据主权”的相关法律缺失，缺乏有效的大数据法律框架。

一是对于政府、商业组织和社会机构的数据开放、信息公开的相关法律法规尚待进一步完善，尤其缺乏企业和应用程序中关于搜集、存储、分析、应用数据的相关法规。

二是没有对保护本国数据、限制数据跨境流通等做出明确规定。金融、证券、保险等重要行业在华开展业务的外国企业将大量敏感数据传输、存储至其国外的数据中心，存在不可控风险。

三是大数据技术应用与产业发展刚刚起步，缺乏与之相配套的法律法规及政策。

将大数据发展规划上升为全面的国家战略

大数据引发的经济社会革命才刚刚开始，需要全面提升大数据在国家经济发展和治理方面的重要战略地位。

1.完善大数据发展的国家顶层设计。要在“行动纲要”基础上，加快形成大数据国家战略，包括中长期路线图与实施重点、目标、路径。统筹布局，加快大数据发展核心技术研发；推进大数据开放、共享以及安全方面的相关立法与标准制定；抢抓全球科技革命和产业革命战略机遇，重构国家综合竞争优势。

一是把数据主权纳入国家核心利益的战略范畴，加快大数据立法、法律法规和标准的制定。

二是规划重点领域的大数据研究计划，布局关键技术研发方向，强化大数据基础设施建设和人才培养，加强对大数据产业的扶持，做好体制机制、资金、法规标准等方面的保障，为后期专项政策制定、项目规划等提供依据。

三是借鉴国外政府大数据战略经验，制定符合中国国情的大数据配套政策路线图，注重从战略技术能力储备和战略应用实施两个角度，释放大数据发展的潜能。

2.构建国家大数据仓库。应加快G2G（政府与政府之间）、G2B（政府与企业之间）、G2C（政府与公民之间）的大数据开放与共享，盘活大数据资产。

一是加强大数据基础设施建设。全面推进实施“宽带中国”战略，持续支持下一代互联网、第四代移动通信、公共无线网络、电子政务网、行业专网和物联网等网络基础设施建设，建立政府“云平台”，统筹监测数据管理平台、公众民情采集与服务数据管理平台、公共安全与应急管理数据管理平台、政府管理绩效考评数据管理平台、资源统筹与经济预警监测数据管理平台。

二是加强基础数据整合。一方面，整合来自于政府职能部门及业务部门的数据信息资源，推动和规范诚信机构建设，提供完整、准确、及时的企业和个人诚信信息，推进大数据征信体系建设； 另一方面，推动国家基础数据开放共享进程，打造透明、智慧政府，推动国家、省、市、县四级大数据交换共享，打通信息横向和纵向的共享渠道，推进跨地区、跨部门信息资源共享和业务协同，并在此基础上最终建成国家大数据仓库。

3.运用大数据，全面提升公共服务水平。从全球领先国家经验看，社会治理体系和公共服务体系是运用大数据进行改造提升的最有潜力领域。

一是将大数据更广泛实践于污染防治、城市规划、交通、医疗健康、教育、国家安全、社会舆情、军事等重要领域，在智能交通、智慧医疗、智慧教育、智慧军工、国防等方面实现重大模式创新。

二是利用大数据加快政府自身革命，制定政府大数据开发与利用的负面清单、权力清单和责任清单。

三是利用大数据实施监管和反腐。大数据给网络问政、网络监督和技术反腐提供了强大的技术支撑，可以利用大数据建立国民满意度指数、腐败指数以及清廉指数等。

4.利用大数据创新政府决策方案。大数据技术在商业领域已经显示出提供“解决方案”的惊人能力，同样可以在国家治理、政府治理、社会治理方面中运用。以通信网、互联网、移动互联网、物联网四张网为支撑，可以提出大数据智慧城市解决方案、大数据新农村建设解决方案、大数据金融解决方案、大数据智能终端解决方案、大数据位置服务解决方案、大数据教育解决方案、大数据文化创意解决方案、大数据环境解决方案、大数据制造解决方案、大数据生物健康解决方案、大数据中小企业数据中心解决方案、大数据服务平台解决方案、大数据信息安全解决方案等，为大数据战略真正落地找到突破口。

5.充分挖掘释放大数据变革、创新经济的潜能。首先，通过大数据实现制造业数字化、智能化及下一代信息技术的深度融合。要做好大数据与工业宽带建设的对接，率先将工业宽带的传输、工业大数据采集、数据中心的计算应用等环节整合起来，建立完善的工业互联网体系和中国的工业4.0体系。

其次，鉴于目前中国的人口要素红利在“退潮”，土地、资源、环境等生产要素日益紧张，要将大数据作为新的战略性生产要素释放出来，建立多元参与的协同创新联盟，增强产学研合作集成研发能力，激励基于大数据资源的创新创业，推动经济实现高质量增长。

再次，利用大数据研判，预测宏观经济形势，开发“经济增长形势判断预测系统”、“物价变化高频判断系统”、“金融市场信心判断系统”、“房地产景气判断系统”等，增强对经济形势判断的科学性、精准性。

6.开展全球大数据交流合作。全球主要国家都已提出本国大数据国家战略，特别是美国、日本等国的数据量非常庞大。中国可通过大数据外交，与之展开国际合作，特别是在应对气候变化、粮食安全、疾病灾害、恐怖主义等领域，以及在“一带一路”战略推进过程中，丰富公共外交领域的大数据建设。

此外，可利用大数据技术掌握全球性数据情报和全球焦点事件发展态势。建议实施中国版“全球脉动”（Global Pusle）项目。联合国于2009年推出“全球脉动”项目，提出大数据是纳米技术和量子计算之后的一个颠覆性变化，用这个技术对Twitter和Facebook等互联网数据和文本信息开展实时分析监测，使用语言解密软件对互联网世界进行“情绪分析”，可以对疾病、动乱、种族冲突提供早期预警。中国可以实施类似的大数据全球情报智能监测项目，对全球重大趋势进行早期预警，切实维护和保障国家安全。

7.大数据：开启时代转型的新篇章 篇七

前几天在当当网买书，在选购过程中，网页上出现了“适合您一起购买的商品”，这是网站根据我刚刚选购书的喜好，通过对我个人数据的掌握，运用大数据推算出的。我专门留意了一下网站推荐给我的书，对我也恰好有用。这就是大数据给我们带来的便捷化服务。事实上，大数据的应用早已经遍地开花。政府通过大数据来规划地铁和公交线路，企业通过大数据发现产品之间的关联，金融业通过大数据来鉴别个人的信用风险等。大数据时代，一切的一切都存在着可能，而这一切的改变我们也正在体验之中。

大数据的能量往往超出我们的想象。譬如前不久国家主席习近平和夫人彭丽媛访问英国帝国理工学院时，校方赠送给彭丽媛的羊绒披肩就有大数据的功劳，披肩尺寸就是通过计算机图像分析技术得出的。此外，校方还向习近平主席展示了运用大数据的方法分析我国国内人口迁移情况、“一带一路”政策的国际影响力、个性化医疗的推广，以及上海地铁的负载分布和应急办法等。习近平主席对利用大数据技术帮助提高人民生活质量的做法给予了高度评价。

与英国这样的发达国家相比，我国的大数据管理目前还处于萌芽状态。有个别同志甚至还不知道什么是大数据，也不清楚大数据与政府部门有什么关系；有的同志还片面地认为现在提大数据还有些哗众取宠、“危言耸听”。这样的观点明显已跟不上新技术发展的脚步，也使得我们在数据收集、使用和管理上就做得十分不够。因为，大数据的前提是海量的数据，只有拥有巨量的数据资源，方能从中查找出数据的关联性，从而通过专业化的处理，让其产生价值。而我们重定性、轻定量，重观点、轻数据的思维惯性，使得我们缺乏精确数据的支撑。譬如，雾霾污染物的比例各是多少？城市机动车饱和量是多少？因为大数据的不精确，让相关决策也变得难以精准发力。所以，下一步，我们一定要从国家层面通盘考虑我国的大数据发展战略，全国一盘棋，从抓微小的数据开始，一步一个脚印，“起步晚，往前赶”。正如国家统计局局长马建堂讲的那样：“谁拥有了大数据，谁就占有了制高点。就政府而言，大数据必将成为宏观调控、国家治理、社会管理的信息基础。”他的话可谓高屋建瓴。我们的大数据战略一旦启动，将大大提高政府管理的精细化，提高决策的科学性。