⾦融业⼤数据应⽤场景 如果能够引⼊外部数据,还可以进⼀步加快数据价值的变现。外部数据中⽐较好的有社交数据、电商交易数据、移动⼤数据、运营商数据、 ⼯商司法数据、公安数据、教育数据和银联交易数据等。 ⼤数据在⾦融⾏业的应⽤范围较⼴,典型的案例有花旗银⾏利⽤ IBM 沃森电脑为财富管理客户推荐产品,并预测未来计算机推荐理财的市 场将超过银⾏专业理财师;摩根⼤通银⾏利⽤决策树技术,降低了不良贷款率,转化了提前还款客户,⼀年为摩根⼤通银⾏增加了 6 亿美 ⾦的利润。 从投资结构上来看,银⾏将会成为⾦融类企业中的重要部分,证券和保险分列第⼆和第三位,如图 1 所⽰。下⾯将分别介绍银⾏、证券和 保险⾏业的⼤数据应⽤情况。 ⼀、 银⾏⼤数据应⽤场景 ⽐较典型的银⾏的⼤数据应⽤场景集中在数据库营销、⽤户经营、数据风控、产品设计和决策⽀持等。⽬前来讲,⼤数据在银⾏的商业应⽤ 还是以其⾃⾝的交易数据和客户数据为主,外部数据为辅以描述性数据分析为主,预测性数据建模为辅,以经营客户为主,经营产品为辅。 银⾏的数据按类型可以分为交易数据、客户数据、信⽤数据、资产数据等 4 ⼤类。银⾏数据⼤部分是结构化数据,具有很强的⾦融属性, 都存储在传统关系型数据库和数据仓库中,通过数据挖掘可分析出其中的⼀些具有商业价值的隐藏在交易数据之中的知识。 国内不少银⾏已经开始尝试通过⼤数据来驱动业务运营,如中信银⾏信⽤卡中⼼使⽤⼤数据技术实现了实时营销,光⼤银⾏建⽴了社交⽹络 信息数据库,招商银⾏则利⽤⼤数据发展⼩微贷款。如图 2 所⽰,银⾏⼤数据应⽤可以分为 4 ⼤⽅⾯:客户画像、精准营销、风险管控、 运营优化。 图 2 银⾏⼤数据应⽤的 4 ⼤⽅⾯ 1)客户画像 客户画像应⽤主要分为个⼈客户画像和企业客户画像。个⼈客户画像包括⼈⼝统计学特征、消费能⼒、兴趣、风险偏好等数据;企业客户画 像包括企业的⽣产、流通、运营、财务、销售和客户数据,以及相关产业链的上下游等数据。需要指出银⾏拥有的客户信息并不全⾯,基于 银⾏⾃⾝拥有的数据有时候难以得出理想的结果,甚⾄可能得出错误的结论。 例如,如果某位信⽤卡客户⽉均刷卡 8 次,平均每次刷卡⾦额 800 元,平均每年打 4 次客服电话,从未有过投诉,如果按照传统的数据 分析,该客户是⼀位满意度较⾼,流失风险较低的客户,但是,如果看到该客户的微博,得到的真实情况是,⼯资卡和信⽤卡不在同⼀家银 ⾏,还款不⽅便,好⼏次打客服电话没接通,客户多次在微博上抱怨,该客户的流失风险较⾼。所以银⾏不仅仅要考虑银⾏⾃⾝业务所采集 到的数据,更应整合外部更多的数据,以扩展对客户的了解。 客户在社交媒体上的⾏为数据 通过打通银⾏内部数据和外部社会化的数据,可以获得更为完整的客户画像,从⽽进⾏更为精准的营销和管理,例如,光⼤银⾏建⽴了社交 ⽹络信息数据库。 客户在电商⽹站的交易数据 通过客户在电商⽹站上的交易数据就可以了解客户的购买能⼒和购买习惯,从⽽帮助银⾏评判客户的信贷能⼒。例如,建设银⾏将⾃⼰的电 ⼦商务平台和信贷业务结合起来,阿⾥⾦融根据⽤户过去的信⽤即可为阿⾥巴巴⽤户提供⽆抵押贷款。 企业客户的产业链的上下游的数据 如果银⾏掌握了企业所在的产业链的上下游的数据,则可以更好地掌握企业的外部环境发展情况,从⽽预测企业未来的状况。 其他有利于扩展银⾏对客户兴趣爱好的数据 还有其他有利于扩展银⾏对客户兴趣爱好的数据,如⽹络⼴告界⽬前正在兴起的 DMP 数据平台的互联⽹⽤户⾏为数据。 2)精准营销 在客户画像的基础上,银⾏可以有效地开展精准营销 实时营销 实时营销是根据客户的实时状态来进⾏营销的,例如,根据客户当时的所在地、客户最近⼀次消费等信息有针对性地进⾏营销。当某客户采 ⽤信⽤卡采购孕妇⽤品时,可以通过建模推测怀孕的概率,并推荐孕妇类喜欢的业务。也可以将客户改变⽣活状态的事件(换⼯作、改变婚 姻状况、置居等)视为营销机会。 交叉营销 交叉营销就是进⾏不同业务或产品的交叉推荐,例如,招商银⾏可以根据客户交易记录进⾏分析,有效地识别⼩微企业客户,然后⽤远程银 ⾏来实施交叉销售。 个性化推荐 银⾏可以根据客户的喜好进⾏服务或者银⾏产品的个性化推荐,例如,根据客户的年龄、资产规模、理财偏好等,对客户群进⾏精准定位, 分析出其潜在的⾦融服务需求,进⽽有针对性地营销推⼴。 客户⽣命周期管理 客户⽣命周期管理包括新客户获取、客户防流失和客户赢回等。例如,招商银⾏通过构建客户流失预警模型,对流失率等级前 20% 的客户 发售⾼收益理财产品予以挽留,使得⾦卡和⾦葵花卡客户流失率分别降低了 15 个和 7 个百分点。 现代化的商业银⾏正在从经营产品转向经营客户,因此⽬标客户的寻找,已经成为银⾏数据商业应⽤的主要⽅向。通过数据挖掘和分析,发 现⾼端财富管理和理财客户成为
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