第 1 篇 原創(chuàng)文章
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近年來，大數(shù)據(jù)分析技術(shù)的不斷成熟，在金融行業(yè)中的發(fā)展也變得越來越熱，很多銀行已經(jīng)開始應(yīng)用大數(shù)據(jù)分析技術(shù)。例如，中信銀行信用卡中心使用大數(shù)據(jù)技術(shù)實(shí)現(xiàn)了實(shí)時(shí)營銷，光大銀行建立了社交網(wǎng)絡(luò)信息數(shù)據(jù)庫，招商銀行則利用大數(shù)據(jù)發(fā)展小微貸款。
由此可見，在大數(shù)據(jù)分析技術(shù)的幫助下，未來的金融很可能會演變?yōu)樾袨榻鹑?、生活金融，金融體系已經(jīng)無法獨(dú)立，需要嵌套在很多生活場景中，這是銀行應(yīng)該重點(diǎn)思考的方向。
下面，就讓我們通過一個(gè)貸款申請案例詳細(xì)分析大數(shù)據(jù)給銀行帶來的巨大變化吧。
在這個(gè)服務(wù)案例中，金融大數(shù)據(jù)分析技術(shù)的應(yīng)用發(fā)揮得淋漓盡致。銀行客服人員通過合理的大數(shù)據(jù)歸集分析進(jìn)行有針對性的營銷及落實(shí)相關(guān)業(yè)務(wù)交易，其中涉及了一些用戶行為及一些基本的客戶相關(guān)信息，通過在海量的數(shù)據(jù)中精準(zhǔn)提取并進(jìn)行分析，做到有目的性的交叉營銷，用于互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)解決傳統(tǒng)金融做不到的難題，從而提高營銷效率。
金融大數(shù)據(jù)分析之客戶管理
如何利用大數(shù)據(jù)進(jìn)行客戶管理與分析，已經(jīng)成為銀行的重要課題。目前，隨著大數(shù)據(jù)應(yīng)用的大量涌現(xiàn)，尤其是在社交網(wǎng)絡(luò)的背景下，服務(wù)渠道不應(yīng)僅局限于傳統(tǒng)的銀行渠道，而應(yīng)整合新的客戶接觸點(diǎn)（即社交媒體網(wǎng)站等），這種趨勢已經(jīng)變得日益清晰。
早些年，銀行業(yè)發(fā)展戰(zhàn)略就以產(chǎn)品為中心轉(zhuǎn)向以客戶為中心，客戶成為銀行發(fā)展的重要驅(qū)動力，這一驅(qū)動一直持續(xù)了十幾年。在現(xiàn)在大數(shù)據(jù)應(yīng)用盛行的形式下，銀行單一銷售產(chǎn)品和服務(wù)的時(shí)代已經(jīng)過去了，銀行也應(yīng)該改變以客戶為中心的觀念，樹立數(shù)據(jù)為中心，向數(shù)據(jù)驅(qū)動型銀行去轉(zhuǎn)變。
那么，從銀行角度來看，他們可以借助大數(shù)據(jù)分析平臺，接入客戶通過社交網(wǎng)絡(luò)、電子商務(wù)、終端設(shè)備等媒介產(chǎn)生的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，構(gòu)建全面的客戶視圖。根據(jù)用戶行為對用戶進(jìn)行聚類分析，進(jìn)而可以有效地甄別出優(yōu)質(zhì)客戶、潛力客戶以及流失客戶。
例如，銀行工作人員可以利用大數(shù)據(jù)分析獲取銀行客戶信息并且分析客戶的下一步需求，進(jìn)而向客戶營銷相關(guān)金融產(chǎn)品。比如客戶為自己的孩子開辦了一款信用卡，當(dāng)孩子上大學(xué)后，就會分析這位客戶所需要的金融產(chǎn)品。如果之后家長有裝修房子的計(jì)劃，銀行的工作人員會根據(jù)數(shù)據(jù)分析向這位家長推薦適合裝修的貸款，滿足客戶各方面的潛在需求。
金融大數(shù)據(jù)分析之營銷管理
借助銀行的金融大數(shù)據(jù)分析平臺，銀行可以通過對形式多樣的用戶數(shù)據(jù)（用戶消費(fèi)數(shù)據(jù)、瀏覽記錄、購買路徑等）進(jìn)行挖掘、追蹤、分析，將不同的客戶群體進(jìn)行聚類，有助于獲取用戶的消費(fèi)習(xí)慣、風(fēng)險(xiǎn)收益偏好等特征信息，從而根據(jù)不同客戶特性打造個(gè)性化的產(chǎn)品營銷服務(wù)方案，將最適合的產(chǎn)品服務(wù)推介給最需要的客戶。
目前，充分了解客戶的各項(xiàng)信息以及客戶最真實(shí)的需求是銀行經(jīng)營管理者最為關(guān)注的問題。雖然銀行擁有龐大的客戶數(shù)據(jù)，但是客戶數(shù)據(jù)信息是海量的，如何分析，怎么分析都是銀行急需解決的難題。當(dāng)營銷某一款產(chǎn)品時(shí)，銀行其實(shí)可以通過引入外部模型來做數(shù)據(jù)歸集整理，為營銷客戶提供依據(jù)，一旦最終只能積累一定數(shù)量的客戶，那銀行就不必繼續(xù)營銷其他客戶了，哪怕是只發(fā)一個(gè)短息都沒有必要了，因?yàn)槠渌蛻魶]有這項(xiàng)產(chǎn)品的需求，所以成功營銷的可能性是0，而這就是大數(shù)據(jù)分析的結(jié)果。
因此，在大數(shù)據(jù)平臺的幫助下，銀行可以針對不同的客戶分類推薦相應(yīng)的理財(cái)產(chǎn)品，根據(jù)客戶的購買習(xí)慣和風(fēng)險(xiǎn)偏好進(jìn)行產(chǎn)品組合營銷；根據(jù)客戶的產(chǎn)品清單和瀏覽記錄進(jìn)行路徑分析，主動推送關(guān)聯(lián)產(chǎn)品營銷等，真正做到個(gè)性化的主動營銷服務(wù)。在銀行產(chǎn)品同質(zhì)化較為嚴(yán)重的現(xiàn)狀下，誰能首先運(yùn)用“大數(shù)據(jù)”進(jìn)行靈活的營銷管理，誰就有更多的機(jī)會在競爭中拔得頭籌（下面以三個(gè)具體的分析例子進(jìn)行說明）。
1.客戶流失分析：借助大數(shù)據(jù)平臺，銀行可以搜集到客戶行為記錄，并通過對已流失客戶的行為進(jìn)行分析；找到客戶流失發(fā)生時(shí)的關(guān)鍵路徑，進(jìn)而能夠利用流失客戶的行為模式有效定位有流失傾向的客戶，以便銀行工作人員能夠在客戶流失前進(jìn)行挽回工作。
2.場景數(shù)據(jù)分析：根據(jù)大數(shù)據(jù)平臺，收集某個(gè)行業(yè)營銷的客戶數(shù)據(jù)，并思考經(jīng)過這個(gè)行業(yè)節(jié)點(diǎn)的客戶數(shù)據(jù)對銀行的營銷是否有價(jià)值。比如某些客戶在婚紗影樓消費(fèi)，銀行借助大數(shù)據(jù)分析抓取到客戶的消費(fèi)金額，由此判斷一個(gè)人的資產(chǎn)層次，這些數(shù)據(jù)對銀行的二次營銷其實(shí)是很有用的。除了婚紗消費(fèi)，客戶的結(jié)婚、購房、裝修是否需要貸款？未來生孩子是否需要購買保險(xiǎn)？是否需要購買車輛，這些數(shù)據(jù)（包括很多生活行為）對銀行的營銷都是非常有參考價(jià)值的。
3.不對稱信息分析：據(jù)筆者了解，在大數(shù)據(jù)分析技術(shù)的幫助下，某銀行針對農(nóng)村用戶商品采購的物流信息，詳細(xì)分析產(chǎn)品（如洗衣粉）在農(nóng)戶家中的使用狀態(tài)及期限。如果銀行通過與之合作的第三方電商平臺推送及時(shí)的物流，完善購買渠道，整合現(xiàn)金流及物流，再針對銀行的營銷末梢進(jìn)行實(shí)時(shí)推送，便能獲取最大的中間業(yè)務(wù)收入。
金融大數(shù)據(jù)分析的風(fēng)險(xiǎn)管理
隨著銀行業(yè)務(wù)的快速發(fā)展，銀行經(jīng)營者必須有效地辨別風(fēng)險(xiǎn)、防范風(fēng)險(xiǎn)和控制風(fēng)險(xiǎn)。以往通過手工錄入及分析事件的相關(guān)性已經(jīng)無法滿足當(dāng)前業(yè)務(wù)發(fā)展的需要。在大數(shù)據(jù)分析技術(shù)的幫助下，銀行能夠詳細(xì)了解客戶的自然屬性和行為屬性，并結(jié)合客戶行為分析、客戶信用度分析、客戶風(fēng)險(xiǎn)分析以及客戶的資產(chǎn)負(fù)債狀況，建立完善的風(fēng)險(xiǎn)防范體系，構(gòu)建自己的風(fēng)險(xiǎn)模型。同時(shí)，運(yùn)用計(jì)算機(jī)技術(shù)對客戶數(shù)據(jù)進(jìn)行有效提取，生成動態(tài)的企業(yè)行為跟蹤模型，實(shí)時(shí)監(jiān)控，這將是提高銀行風(fēng)險(xiǎn)分析工作效率的最有效方式。
1.企業(yè)貸款風(fēng)險(xiǎn)評估：銀行可以結(jié)合大數(shù)據(jù)挖掘方法，對企業(yè)的現(xiàn)金流、產(chǎn)品流通、上下游銷售、整體財(cái)務(wù)指標(biāo)等相關(guān)信息進(jìn)行貸款風(fēng)險(xiǎn)分析，量化企業(yè)的信用額度，從而更有效地開展企業(yè)貸款預(yù)判。
2.小額貸款風(fēng)險(xiǎn)評估：Wonga是英國一家小額貸款公司，他們利用海量數(shù)據(jù)挖掘算法來做一些貸款業(yè)務(wù)。Wonga對過去客戶的各種碎片化信息進(jìn)行數(shù)據(jù)獲取和整理，用大量的數(shù)據(jù)串成了客戶特征的全貌，同時(shí)根據(jù)不良貸款等風(fēng)險(xiǎn)信號不斷完善調(diào)整模型，從而有效控制風(fēng)險(xiǎn)。
大數(shù)據(jù)金融背景下未來銀行發(fā)展趨勢
1.未來銀行業(yè)更加傾向于零售營銷
在國家經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)調(diào)整、銀行業(yè)經(jīng)營戰(zhàn)略轉(zhuǎn)變以及利率場化、互聯(lián)網(wǎng)金融公司大舉入侵的背景下，銀行的公司業(yè)務(wù)已逐漸弱化，銀行依賴存貸款利差創(chuàng)造利潤的盈利方式也必須調(diào)整。零售及中間業(yè)務(wù)在未來銀行經(jīng)營中將會占有越來越大的比重，而絕大部分客戶數(shù)據(jù)通常是用戶在社交網(wǎng)絡(luò)、移動終端設(shè)備等媒介留下的海量碎片化數(shù)據(jù)，收集數(shù)據(jù)并對客戶的行為屬性進(jìn)行有效的分析，是支撐以客戶為中心的發(fā)展模式的重要手段。
2.未來銀行更加傾向于科技創(chuàng)新
創(chuàng)新是銀行實(shí)現(xiàn)差異化發(fā)展的驅(qū)動力，目前眾多銀行產(chǎn)品都面臨著同質(zhì)化嚴(yán)重的問題，產(chǎn)品的名字不同，但是產(chǎn)品的風(fēng)險(xiǎn)控制手段是相同的，因此需要通過技術(shù)創(chuàng)新來不斷增強(qiáng)銀行業(yè)的核心競爭力——幫助銀行改進(jìn)金融系統(tǒng)，改善與顧客之間的交互，改進(jìn)并簡化客戶的銀行業(yè)務(wù)體驗(yàn)。
3.未來銀行更加傾向于數(shù)據(jù)分析挖掘
當(dāng)前，很多互聯(lián)網(wǎng)公司之所以能崛起，是因?yàn)樗麄兪掷镎莆罩S多相當(dāng)重要的用戶數(shù)據(jù)，從中就能分析出具體用戶的行為和喜好。所以阿里巴巴、亞馬遜、Google、騰訊等一些大型的互聯(lián)網(wǎng)公司，更愿意將自己定位為數(shù)據(jù)企業(yè)。因?yàn)樵谛畔r(shí)代，數(shù)據(jù)將成為經(jīng)營決策強(qiáng)有力的依據(jù)，給這些互聯(lián)網(wǎng)公司帶來了發(fā)展和引領(lǐng)行業(yè)的機(jī)遇。
當(dāng)然，銀行也同樣擁有豐富的“數(shù)據(jù)礦藏”，不僅存儲處理了大量結(jié)構(gòu)化的賬務(wù)數(shù)據(jù)，而且隨著銀行渠道快速滲透到社交網(wǎng)絡(luò)、移動終端等媒介，海量的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)也在等待被收集和分析。
因此，對于銀行業(yè)來說，大數(shù)據(jù)意味著巨大的商機(jī)，不僅可以強(qiáng)化客戶體驗(yàn)，還能提升客戶忠誠度。用一個(gè)形象的等式來描繪的話，其實(shí)就是“客戶數(shù)據(jù)的收集能力 客戶數(shù)據(jù)的分析能力=銀行智商”，這關(guān)乎一個(gè)銀行商業(yè)決策的迅速和準(zhǔn)確，決定銀行的生存和發(fā)展。
公眾號：落筆小辛（BankCareful）
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