摘要：随着经济的发展和国民收入水平的提高，中国高收入人群不断增加。在私人财富增长和金融机构发展的双重作用下，私人财富管理呈现出多样化趋势。在大数据时代背景下，商业银行如何顺应趋势、创新财富管理业务，成为银行转型发展的重要课题。
关键词：大数据时代；商业银行；私人财富管理；发展策略
一、核心概念界定及私人财富管理的一般性理论分析
（一）大数据的内涵与来源
1.大数据的内涵关于大数据的内涵，并没有一个被众家接受的统一定义。麦肯锡公司给出的定义是：根据数据集合的大小以及大数据库的能力来区分定义；维基百科给出的定义是：根据数据规模和数据处理效率进行划分，数据规模量、处理效率依靠数据获取、处理、管理、分析的时间和效果价值来作为度量的标准。简而言之，大数据就是数据在改造过程中的一个标签[1]。网络上的解释和定义是以容量大、类型多、存取速度快、应用价值高为主要特征的数据集合，最早应用于IT行业，目前正快速发展为对数量巨大、来源分散、格式多样的数据进行采集、存储和关联分析，从中发现新知识、创造新价值、提升新能力的新一代信息技术和服务业态。大数据必须采用分布式架构，对海量数据进行分布式数据挖掘，因此必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库和云存储、虚拟化技术。
2.大数据的来源大数据主要来源于三个方面：第一方面是由人们的思想和行为形成的数据，第二方面是对原始数据进行加工处理产生的衍生数据，第三方面是物理世界的信息数字化产生的新数据。就商业银行而言，大数据主要来源于内部的客户信息、业务交易数据等，但这些不足以称为大数据，还需要补充外部数据。
（二）大数据流程与大数据技术
大数据经过不断研究和发展，基本的处理流程可以分为五个阶段，包括数据导入、数据存储和管理、运算处理、数据挖掘和数据可视化，如下表所示。
（三）大数据应用于金融业的政策支持
2015年，政府出台多部文件推动大数据的普及，力求加速大数据市场的发展，并且通过大数据技术推动金融市场的发展进步。政府出台的《关于运用大数据加强对市场主体服务和监管的若干意见》中指出，政府需要制定相关的政策保障大数据技术服务金融市场的支持力度，金融机构也应加入使用大数据的行列中，充分发挥大数据对于经济的推动作用。在互联网金融方面，发布了《关于积极推进“互联网+”行动的指导意见》，指出金融机构需要建设大数据平台，满足不同层面客户的需求，并且根据客户需求开发金融产品。
《关于促进大数据发展行动纲要》指出，金融机构需要加大大数据挖掘的力度，利用大数据升级金融服务，创新管理模式，打造新的产业价值链[2]。
（四）财富及私人财富财富就是可以满足人类生存和发展，具有市场价值并且可以进行交换的客观对象。依据不同的性质，可以将财富划分为有形财富和无形财富、物质财富和非物质财富、实物资本和虚拟资本、主权财富、企业财富、个人财富等。
私人财富就是个人可以用于市场交换并且具有一定价值的物品，包括个人所有的资产和个人具备的可以带来经济收入的技能。站在现代经济的角度，私人财富还包括信用关系。信用关系是个人的无形资产，可以给个人带来经济收益。
（五）私人财富管理的相关理论目前，私人财富管理的相关理论包括金融创新理论、资产配置理论、生命周期理论、市场细分理论。
二、商业银行私人财富管理与大数据技术融合面临的挑战
（一）经营决策机制面临客观性挑战
管理层传统的决策机制是根据数据和自身经验进行决策，但是大数据背景下的决策机制是通过挖掘数据并进行分析，排除个人因素做出的分析结果和意见。对于决策机制的变化，首先要做的就是管理层要改变传统的决策思维，生成大数据思维意识，加大大数据思维在运营决策中的占比，发挥大数据思维的优势和重要性。经过一段时间的发展，大数据已逐步在社会发展中占据至关重要的地位，在一些大的决策部署上，大数据给决策者提供了重要的信息参考。而且，大数据展示的信息参考是客观的，没有经过主观加工，因此其价值和意义更加明显。
企业要想发展，在激烈的市场竞争中占据一席之地，必须树立大数据意识，尤其是管理者，必须重视大数据在辅助决策过程中的作用。
（二）数据管理体系面临资产本质挑战
传统的数据管理体系主要是依靠传统数据组织结构和企业上下层管理来建立的，在利用数据进行创新和管理方面还存在一些问题[3]。大数据背景下的数据管理体系，是将数据作为企业管理的资本，提升数据管理的质量和数据服务的水平。大数据管理体系不仅是对数据的挑战，本质上也是对内部架构的挑战。从时间跨度上来看，数据作为一种资源出现在人们的视野中并没有多长时间，也就是说，数据被人们重视的时间并不长。因此，专门针对数据的管理体系尚未建立完善，这对于企业的内部管理造成了一定的挑战。企业要突出数据的重要性，尤其要重视大数据的价值，这样才能作出科学的决策。企业发展是一个不断完善的过程，需要企业根据时代的发展潮流和自身的实际情况，有针对性地对大数据的管理制度进行补充完善，这样才能有力推动企业进一步发展。
（三）数据应用方式面临多层次应用挑战
原有的数据应用方式之所以存在弊端，主要是因为数据来源和应用方式比较单一，导致数据应用管理不能达到应有的广度和深度。但是，大数据技术背景下的数据应用呈现多元化的格局，数据的来源途径比较广泛，而且实现了数据重复利用的有效性和多角度的数据价值应用。商业银行需要全方位地管理数据的相关情况，加大数据利用率，充分发挥数据的价值。
对于商业银行来说，其需要吸纳尽可能多的存款，放出尽可能多的贷款进行投资、赚取利润。但是，什么样的人有存款能力，哪些企业和个人具备良好的信誉，很难凭主观判断，一旦判断失误，很有可能造成企业资金损失。可以利用大数据的优势，对客户信息进行分析，从而了解用户的需求。在吸纳存款的过程中，可以有针对性地进行宣传，在建立营业网点的过程中重点关注，这样势必会对存款的吸纳有所帮助。至于借贷方面，在大数据的辅助下，从借贷人或借贷企业的状况、资金流动、银行流水以及过往借贷信用，都可以通过数据的形式进行呈现，这样可以比较客观全面地判断个人或企业的信用程度，提高借贷资金的安全性。
（四）数据处理技术面临高速高效挑战
面对日益复杂的市场环境以及个性化的客户需求，原来的数据处理技术已经无法满足如今的发展需求。大数据技术凭借自身的海量数据储备和多样化的工具优势，可以完成数据抽取、挖掘、分析处理和可视化展示。商业银行需要针对目前的发展形势，建立技术发展规划，并积极引进大数据技术，和自身的发展规划相结合，直面大数据带来的机遇和挑战。
（五）技术人才配置面临综合性要求
原有的技术人才配置模式呈现出专业性的分割态势，信息技术和业务服务分离，而大数据的人才需求是复合型人才，既要具备数据处理能力，还要有较强的业务能力。这就决定了大数据发展的关键在于人才，只有具备雄厚的人才积累，才能推动大数据的普及和发展[4]。目前，商业银行面临的人才挑战就是缺乏大数据人才和相应的培养机制。
三、大数据时代商业银行私人财富管理的发展策略
（一）树立大数据思维
金融机构加强大数据应用，不仅可以完善商业管理模式，还可以完善营销模式，确保高效运营。利用大数据思维还可以打破传统理念的局限，扩大数据的价值和作用。大数据思维凭借开放的理念，可以给商业银行带来更多的发展空间和机遇，其优势对于目前商业银行在市场中提升竞争力有重要作用。大数据思维运用于商业银行的私人财富管理，体现于数据资本在财富管理中的价值，同时，大数据思维也创新了商业管理模式和企业运营机制。
（二）着力打造大数据管理链条
形成大数据管理链条，需要在企业内部建立大数据管理标准和流程规范，这样才能高效挖掘和分析信息数据，做好产品开发和营销的数据准备。同时，大数据还可以分析企业的历史数据和市场数据，发现市场发展机遇，并提高数据处理的透明度和效率，控制风险。打造大数据管理链条需要管理和技术的配合，首先需要制定科学的大数据管理标准和流程规范，其次需要建立完整的数据标准体系，最后要制定全局性的数据管理规划。
（三）构建科学的组织架构
想要发挥大数据的最佳效果，需要多部门团结协作，构建科学合理的组织结构。商业银行也需要根据自身的组织结构和文化以及发展目标，进行科学的结构调整。目前，可以选择的结构形式有中心结构、分散结构、混合结构三种。
（四）确立大数据思维“以客户为中心”的服务体系
在大数据的背景下，通过对数据的整体分析，为客户制定个性化的方案。首先，需要运用大数据处理平台，吸收外部信息数据，达到更加了解客户的目的，真正满足客户的需求；其次，建立符合发展目标的系统性设计分层模型，构建立体式的客户分层体系。
（五）推行精细化、个性化和定制化管理
为了解决财富管理前期产生的各种问题，商业银行需要利用大数据技术，推行精细化的客户分层、个性化的客户管理以及定制化的产品服务。第一步要做的就是全面分析客户价值，构建立体化的客户定位和分层；第二步是分析客户行为，提供个性化的产品供给；第三步是分析客户信息，维护客户关系的稳定。
（六）实行“人才致胜”的竞争策略
大数据的应用和发展对人才提出了更高的要求，需要具备商业、技术、数学、行为经济学以及社会学等学科知识的复合型人才。商业银行需要建立专门的研究团队，培养既了解银行情况又了解银行运行模式和营销模式的人才，多角度制定发展战略。建立符合大数据思维的工作机制，制定考核和管理相关标准，满足大数据背景下人才的发展需求。
结束语
总而言之，通过对大数据以及商业银行私人财富管理的相关研究可以看出，商业银行可以利用大数据思维完善私人财富管理机制，并且创新团队建设和相关的管理运营模式，进而提升银行的市场竞争力，促进商业银行私人财富管理体制的发展。大数据凭借海量的信息数据，可以帮助商业银行更深入地了解客户的需求，提供更多个性化的金融产品，提升客户的体验感，从而促进商业银行的发展。大数据在商业银行管理模式中的应用，也可以推动大数据的发展，积累更多经验，为大数据在其他行业的应用奠定基础。加深大数据和商业银行管理运营模式的融合，是大数据发展的重要目标之一，也是我国银行转型的关键环节。
参考文献：[1]宫瑜辰.大数据时代商业银行私人财富管理研究[J].全国流通经济，2020（32）：167-169.[2]孙宇岑.大数据背景下平安银行私人财管业务研究[D].辽宁大学，2021.[3]张哲煊.私人财富管理的路径优化策略研究[J].全国流通经济，2020（36）：151-153.[4]周中正.我国商业银行的互联网加私人银行业务发展研究[D].云南大学，2018.
