在传统信贷模式下，商业银行是无法精确知道用户的需求特别是融资需求的。社会科学领域通常是用抽样的方式来研究消费者，即按照随机或者配额的原则来寻找消费者，并使用调查的方式获得数据，很多商业银行通过对数据的解读来开发相应的贷款产品。但这并不够精确，简单的说，这种方法只能推出一类，不能推出一个。而“大数据”的迅猛发展，会给个性化金融发展带来重要影响，具体表现在产品和服务两个方面：

 一是信贷产品的定制化。未来商业银行的重心无疑将转向个人用户和小微企业，而个人和小微企业的多样化使银行不得不改变以往以银行为中心的服务限制。通过对海量数据的解读实现贷款产品动态化、个性化、定制化并实时翻新商业模式无疑让传统金融机构能抓住互联网金融的机会。可以预见，商业银行若未根据用户的需求设计出的产品，将来的处境是岌岌可危的。“大数据”时代的到来，将实现由传统有时限的金融服务向全天候服务转变，打破传统物理网点的地域限制，提供“银行始终在客户身边”的全场景金融服务，准确应对、快速应变、有机处理繁杂数据，高效配置金融资源，敏锐洞察并引领客户需求将是未来银行业高度智能化金融的基本商业形态。如果我们能收集到足够多的中小企业经营管理数据，通过建立模型进行综合分析，可以有效评估风险，从而指导授信和定价，并实现放贷的批量自动化审批，这可以大大降低金融机构的经营成本，提高放贷的效率，同时又能很好的确保盈利水平。也就是说，未来银行的信贷产品将从“工厂化规模生产”的时代转变为“作坊式生产”的时代，但此时的“作坊式生产”并不是回到“手工作坊生产”时代而是具有“以3D打印技术为基础的作坊式生产”——这意味着基于大数据分析下的信贷成本更加低廉高效和具有针对性。

二是金融服务的精准化。大数据时代是分析时代，大数据分析的实质就是将客户放到更大的社会背景下加以曝光，准确定位环境中客户所处的位置符合怎样一种商业模式。我们未来的方向只有加强分析能力向市场找资源，更重要的是通过分析找到独特的经营模式。在树立自己独特经营模式的同时必须认识到只有一部分客户与银行选择的经营模式相匹配，那些最值得服务的同质客户往往掩盖在不同的数据下面，需要善用数据分析寻找。通过搜集和分析客户信息数据、行为数据、财务数据等锁定潜在客户，并借助行为定向、地域定向、内容定向等方法实施精准营销。银行通过挖掘数据分析，抓住客户并提升客户体验显得尤为重要。让我们想象一下未来的一个金融案例:通过对张先生普通银行卡交易明细数据分析，得知张先生经常出差，对于张先生来说，一张全国取款免跨行手续费和连锁酒店打折的定制银行卡是需要的。甚至，我们可以通过卡上现金流、消费偏好、消费习惯和能力，甚至微博好友圈的信用情况等一系列数据来测算能给张先生的授信额度，这样，如果张先生有资金需求，或许给银行一个电话就能贷款了。在大数据时代，客户的个性化、定制化需求要求银行必须提供精准的服务，要努力将自己打造成一个领域的信息中心，使自己适应人们行为变化带来的数据的变化，而不是对客户强加标准化的要求——在大数据时代这被认为是无礼的，是被淘汰的前奏。新加坡花旗银行基于消费者的信用卡交易记录，进行深度数据分析，有针对性地给他们提供商家和餐馆优惠。虽然这种行为只是一种信息中心的转变——从经济信息中心转变为消费信息中心，但客户感受到的是银行信息获取和处理能力同以往一样强大，进而认可该银行是可依赖的、安全的。

(镇江农商行 何润)