李沃牆
不可諱言，一場大數據（Big Data）革命正影響全球。大數據又稱為巨量資料或海量資料；其興起導因於社群媒體、手機、感測器、雲端計算等軟硬體的普及和技術的成熟，而能夠創造及儲存、運算巨量資料。簡單來說，巨量資料分析就是浩如煙海的資料中，擷取具價值的資訊，並將數據轉化為商機，能幫助產業於轉型或創新過程中有更廣大的發揮空間。有人將大型電腦出現視為第一波科技浪潮、第二波為個人電腦問世，再來是網路及社群媒體的出現，而巨量資料分析則被稱為第五波科技浪潮，足可謂時勢造英雄。對於巨量資料分析的研究，美國於2012年即啟動大型數據研發計劃，並提升為國家戰略；而中國大陸亦積極投入研究，預估其市場的複合成長率將高達50％以上。
巨量分析的應用領域非常廣泛，舉凡金融業、零售業、醫療、科技等產業，甚至政治及社會層面皆可。坦然言之，巨量資料的應用潮流已改變了產業運作的模式及經營策略的制定。台灣對於巨量資料分析的研究刻正起步中，以銀行業為例，過去以實體分行為其發展策略，並以支付服務為營業核心。但行動銀行崛起後，消費模式顯然已有顯著改變，即逐漸由實體通路消費移轉至虛擬通路。而必須注意的是，新型支付型態的轉變及潛在商機更吸引非金融業者投入，並搶食金融行業的市場大餅，如大陸互聯網的興起對傳統銀行業造成莫大的威脅。故銀行業者應有所認知，如何運用巨量資料分析提升競爭力已成未來決勝關鍵；換言之，銀行業若能善用巨量資料分析，則可提升經營及風險管理績效。
舉例來說，在行銷方面，特別是以消費金融為主的銀行在面對廣大的客戶群，即可透過巨量資料分析技術，由大量的客戶群消費紀錄中，找出值得開發的商機。例如，根據客戶刷卡交易資料分析客戶的消費習性，包括消費時間、地點、購物與飲食習慣，然後再據此推出符合顧客需求的金融服務，則應可提升經營績效。
在銀行的風險管理方面，一般銀行業所面臨的市場風險、信用風險、作業風險及流動性風險亦應透過巨量資料分析來提升風險管理績效。例如，銀行可根據多年來所建置的信用卡客戶資料進行風險管理，將客戶年齡、性別、婚姻、所得、職業、居住地區、個人信用紀錄等項目中找出可能違約的特徵，除可做為是否核卡的依據外，亦可藉此調整信用額度，將有助於降低違約事件及損失。另外，許多銀行會因信用卡盜刷事件而蒙受損失；那麼透過巨量資料來分析盜刷時間及地區，一旦發現不正常的消費，可立即得知並採取行動，在極短時間內找出盜刷者，及時遏阻損失。
銀行在放款審核方面，亦可透過巨量資料分析，由眾多的變數中抽絲剝繭，建構授信法則，以降低風險；亦可藉此提供客製化貸款條件來滿足顧客的需求。而銀行業進行國內外金融商品的投資時，亦可運用巨量資料分析將投資組合的風險控管最佳化。
平情而論，巨量資料分析在國內銀行業尚有很大的商機待開發。筆者以為，人才的培育及大型資料庫的建置應是首要之務。如大學可開設巨量資料分析的跨領域學程來培育人才；業界亦可藉由相關活動來挖掘人才，如玉山銀行與美商SAS公司已舉辦3屆的校園『巨量資料 商機創意大賽』。再者是，在符合個資法下，銀行業者可透過非傳統銀行業務模式，擴大收集客戶非交易資訊來源，並結合過去銀行內部所留存的客戶交易資料來建置巨量資料。
(本文刊載於2014年12月24日工商時報)
(本文僅供參考，不代表本會立場)
財團法人
國家政策研究基金會
王健全
王順民
徐明珠
