【摘 要】随着互联网和IT技术的广泛发展和应用，大数据技术快速兴起。本文在归纳大数据技术应用现状分析的基础上，对大数据技术在商业银行未来应用措施提出了思考。
　　【关键词】大数据；商业银行；应用
　　大数据代表着人类认知过程的进步，数据集的规模无法在可容忍的时间内用目前的技术，方法和理论去获取、管理、处理的数据。数据体量巨大（Volume）、数据种类繁多（Variety）、流动速度快（Velocity）、价值密度低（Value），这“4V”特征表明对于大数据的分析将更加复杂、更追求速度实效。
　　一、大数据在金融业的应用现状
　　金融业既是海量数据的生产者，也是大数据背后隐藏信息的的需求者，这为大数据在金融业进行大规模应用提供了可能。以下选取阿里巴巴的小额贷款平台这一典型案例，来说明大数据在金融业的应用现状。
　　（一）阿里金融简介
　　阿里金融是在阿里巴巴电商平台和数据服务业务基础上发展起来的新型金融业务模式。2010年阿里金融通过互联网数据化运营模式，率先推出小额信用贷款业务，该业务以其申请流程便捷、无抵押无担保等特点，受到小微企业、个人创业者的青睐，业务规模迅速增长。截至2014年2月中旬，阿里金融累计投放贷款超过1700亿元，服务逾70万家小微企业，户均贷款余额不超过4万元，不良率小于1%。
　　（二）大数据在阿里金融的应用
　　阿里金融利用阿里巴巴B2B、淘宝、支付宝等电子商务平台上客户积累的信用数据及行为数据，引入网络数据模型和在线资信调查模式，通过交叉检验技术辅以第三方验证确认客户信息的真实性，将客户行为数据映射为企业和个人的信用评价，向商户批量发放小额贷款。
　　同时，阿里金融微贷技术也极为重视互联网技术的运用。微贷技术过程中通过大量数据运算，判断买家和卖家之间是否有关联，是否炒作信用，风险的概率的大小、交易集中度等。不仅保证阿里金融安全、效率，也降低了运营成本。
　　另外，对网络的利用，简化了小微企业融资的手续、环节，更能向小微企业提供全天候金融服务，支持以日计息，随借随还，提升了自身的资金运作效率，并使得同时向大批量的小微企业提供金融服务成为现实。
　　二、阿里金融与传统商业银行贷款的比较
　　表1阿里贷款与传统商业银行贷款（以农行助业贷款为例）的准入条件比较分析
　　表2阿里贷款与传统商业银行贷款（以农行个人助业贷款为例）的要素比较分析
　　第一，传统商业银行贷款除了在“借款人身份要求”上比阿里贷款中的“阿里信用贷款”和“网商贷”要求低以外，其他条件均比阿里贷款和淘宝贷款要严格。而阿里金融之所以能如此放宽贷款条件，是因为依靠其电商平台积累的长达10多年的有效数据，形成一套有效的评估客户风险的贷款系统。
　　第二，农行个人助业贷款的优势是：利率相对很低；贷款额度可以很高；不收取提前还款手续费；贷款期限较长。农行个人助业贷款的劣势是：贷款需要有担保，一般只认可房产；放款速度慢；提前还款手续复杂。阿里贷款的优势在于：各种贷款品种都不需要抵押物，无需担保人；放款速度快；提前还款手续便捷，可直接在网上进行。阿里贷款的劣势是：利率相对较高；贷款额度偏小；提前还款手续费高；贷款期限较短。
　　三、商业银行未来应用大数据的措施
　　第一，加强大数据基础设施建设，满足海量数据的存储和计算的需要。目前商业银行大数据基础设施方面存在数据标准混乱、数据质量较差及历史数据沉睡的问题。因此商业银行下一步应该在升级运行大数据的软硬件设备、制定大数据的数据标准，历史数据价值再开发等方面加强基础设施建设。
　　第二，优化大数据管理体系机制，满足大数据建设过程中各司其职的需要。未来，商业银行应该尽快建立跨部门的领导小组，负责全行大数据应用的统一管理工作；应该充分发挥业务部门和一线分支行的积极性，使大数据的应用真正能助力全行经营效率的提高。
　　第三，完善大数据信息安全管理机制，满足商业银行风险防范的需要。为降低大数据带来的风险，一是要做到大数据开发与灾备建设同步进行；二是通过机制建设，做好客户隐私信息的保密工作；三是要加强对数据操作和使用人员的教育培训，防范操作风险。