进入数据时代，比起BAT等互联网金融机构，传统银行缺乏有效的、互动的更有价值用户数据。南京大学商学院副院长裴平说：“大数据对无论是传统金融以及新跨界者都带来了平等的创新机会，关键是如何切入，如何抓住。”

　　构建数据基础

　　传统银行业在大数据和互联网金融的冲击下感到焦虑和忐忑，关键原因是缺乏具有行为特征、交易特征的数据。

　　传统银行业之所以在互联网大潮来临，在大数据和互联网金融的冲击下感到焦虑和忐忑，关键原因是缺乏有效数据。缺乏具有行为特征、交易特征的数据让传统的金融机构很抓狂。

　　腾讯征信的总经理吴丹透露，目前央行的征信系统覆盖了3亿人，也就意味着中国有20%~30%的人有征信记录，而剩下的人没有。没有征信、行为特征记录的人意味着这些人虽然都在银行的”册子“上，但金融机构无从根据数据来为他们提供更精准、更快速的金融服务。

　　互联网金融和互联网企业之所以让传统企业惧怕，是因为他们有大量的“活”数据。每一天跑在阿里平台上的数据是5000个大型图书馆的数据，一天天猫的交易额是571亿元，腾讯的微信有超过5亿的用户，更关键的是BAT等互联网上面的数据是有客户行为特征、交易特征的，其上有他们的购买轨迹，社交吐槽着他们的爱好，可以很方便地了解每个人的信用状况，可以快速放贷，可以快速为他们提供精准营销服务。

　　事实上，传统银行没有必要如此恐惧，因为大数据面前人人平等，每一类机构都有机会来抓住它。从数据构建的维度看，传统金融机构可以在原有数据基础上通过与外面机构合作来获得更多数据。

　　金融机构除了原有的客户数据，外部有大量的数据可以利用。事实上金融机构可以整合的数据渠道和维度很多，包括政府的数据、电信的数据等，事实上包括阿里巴巴、百度等互联网企业现在也对外提供很多数据服务，这些数据产品金融机构可以通过交易获得。不仅如此很多金融机构事实上也在开始布局自己的数据渠道。

　　开启“大数据化”转型

　　对于传统金融机构来说，大数据战略的核心是要精准了解客户、快速个性化地提供客户需要的服务。

　　对于传统金融机构来说，大数据战略的核心是要精准了解客户、快速提供个性化客户服务。要想达到这样的目标，每一个金融机构有自己的路径来构建自己的数据基础、应用模型，创造新服务。中金数据的康潭云坦言，金融机构要想成为数据驱动的金融机构，需要有几个关键点：一是从战略层面布局大数据。二是要对数据来源和数据的质量进行评估。三是要有分析模型。

　　裴平坦言自己常常给金融机构进行互联网金融的顾问咨询，在他看来这些金融机构面向大数据的转型，首先是要转换思想。现在大部分金融机构的人都不懂大数据，在中国真正懂得金融大数据的人不超过100人，无法换人就必须要换脑，从传统思维转向大数据思维，大数据讲究是多维度、多样性、动态、开放和系统。第二是要打破信息孤岛，找到精准有效数据，有价值的数据。其实很多维度的数据是可以整合起来的，比如中国电信有13亿用户，他们的数据中有通话记录、漫游记录、上网记录，如果金融的数据与电信的数据进行对接， 与水电费信息结合，就可以充分了解一个人。第三是要提高大数据挖掘的能力，提高大数据的驾驭能力，这样能够快速把数据转化为商业行为，变成产品。

　　责任编辑：小燕编辑