芮祥麟

大數(shù)據(jù)分析和工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)專家

精研數(shù)據(jù)科學(xué)和大數(shù)據(jù)發(fā)展，以價值為導(dǎo)向開拓大數(shù)據(jù)行業(yè)應(yīng)用。曾就職于Pactera和SAP二十余年，擁有杰出的執(zhí)行力和豐富的行業(yè)經(jīng)驗。

金融業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用（下）

芮祥麟

大數(shù)據(jù)分析和工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)專家

精研數(shù)據(jù)科學(xué)和大數(shù)據(jù)發(fā)展，以價值為導(dǎo)向開拓大數(shù)據(jù)行業(yè)應(yīng)用。曾就職于Pactera和SAP二十余年，擁有杰出的執(zhí)行力和豐富的行業(yè)經(jīng)驗。

從不同維度切入，并在不同階段應(yīng)用大數(shù)據(jù)分析，將成為銀行提升競爭力的重要手段。

在擁有了大數(shù)據(jù)技術(shù)支撐基礎(chǔ)之后，銀行可以“能”過去所“不能”。總的來說，就是實現(xiàn)以客戶為中心，支撐風(fēng)控能力的提升與產(chǎn)品創(chuàng)新，可以在客戶、風(fēng)險和產(chǎn)品創(chuàng)新三個維度上，全方位的提升銀行服務(wù)客戶的能力。

從客戶的維度看，大數(shù)據(jù)會帶來客戶挖掘能力、客戶服務(wù)能力和客戶營銷能力的提升。

首先是客戶挖掘能力。通過大數(shù)據(jù)挖掘的能力，多渠道獲取客戶信息，挖掘潛在客戶，銀行在對新客戶的挖掘方面會得到顯著加強(qiáng)。而通過融合社交和外部數(shù)據(jù)、統(tǒng)一分析線上線下客戶、深入挖掘客戶需求，存量客戶也能成為新的利潤增長點并帶來價值。

其次是客戶服務(wù)能力。通過融合線上線上數(shù)據(jù)，可以為個人用戶建立360度客戶視圖。融合金融和非金融信息，可建立更全面的客戶信用評級體系。

最后，在客戶營銷能力上，一方面構(gòu)建以數(shù)據(jù)為驅(qū)動，實現(xiàn)以模型為核心的自動化、智能化、全方位、多渠道的精準(zhǔn)營銷模式。另一方面，通過客戶購買和行為信息的反饋，不斷優(yōu)化和調(diào)整營銷策略。

從風(fēng)險的維度看。大數(shù)據(jù)突出體現(xiàn)在授信支持能力和風(fēng)險預(yù)警能力的提升上。在授信支持方面，利用大數(shù)據(jù)構(gòu)建互聯(lián)網(wǎng)模式的信用風(fēng)險計量模型，可以有效提升信用評價工作的準(zhǔn)確性；同時依靠大數(shù)據(jù)實時計算能力快速完成客戶風(fēng)險評估，為客戶提供“自動化、直通式”的融資服務(wù)，提高資金效率，為過去無法實現(xiàn)的風(fēng)險實時計量提供可能。在風(fēng)險預(yù)警方面，通過構(gòu)建豐富的模型與規(guī)則，實時監(jiān)測海量客戶交易行為，實現(xiàn)風(fēng)險動態(tài)監(jiān)測；通過強(qiáng)大的數(shù)據(jù)處理能力和全面的客戶評估，實時發(fā)現(xiàn)和防范風(fēng)險，支持欺詐精準(zhǔn)識別。

從產(chǎn)品的維度看，大數(shù)據(jù)的應(yīng)用會帶來流程整合優(yōu)化和業(yè)務(wù)模式創(chuàng)新上的雙料提升。銀行通過輔助改造和優(yōu)化業(yè)務(wù)管理流程，縮短決策周期，改善運行效率，提高產(chǎn)品創(chuàng)新速度，以便更好更快的響應(yīng)市場需求。更重要的是，大數(shù)據(jù)技術(shù)為打造線上與線下相結(jié)合的O2O業(yè)務(wù)模式提供了數(shù)據(jù)模型支撐，帶來業(yè)務(wù)模式上的創(chuàng)新，甚至是金融和非金融的跨界融合。

以銀行的公司金融板塊為例，從整體上講可以分為營銷、產(chǎn)品和運營服務(wù)三大階段，服務(wù)于小型企業(yè)、中型企業(yè)、大型企業(yè)、政府機(jī)構(gòu)以及非營利性機(jī)構(gòu)等不同種類的客戶，這樣根據(jù)業(yè)務(wù)階段和客戶類型就形成了公司業(yè)務(wù)矩陣。我們將大數(shù)據(jù)技術(shù)引入矩陣的每個節(jié)點，構(gòu)建新的場景，會全面提升銀行的業(yè)務(wù)矩陣。

借助大數(shù)據(jù)技術(shù)，針對小型企業(yè)客戶營銷階段，銀行可以整合分析互聯(lián)網(wǎng)和現(xiàn)有信息中與客戶相關(guān)的財務(wù)、倉儲、物流、水電、員工、產(chǎn)品、市場份額等各類信息，深入洞察了解企業(yè)經(jīng)營、財務(wù)、市場等各方面情況，做到客戶洞察和客戶細(xì)分。產(chǎn)業(yè)鏈分析和交叉銷售則是通過大數(shù)據(jù)分析客戶上下游相互關(guān)系，了解客戶間資金、業(yè)務(wù)等關(guān)系，發(fā)掘新的潛在客戶，預(yù)測客戶價值，確定交叉銷售目標(biāo)，聚焦中型及大型企業(yè)客戶的營銷階段。

在產(chǎn)品創(chuàng)新階段，銀行通過智能化的分析，結(jié)合客戶洞察和細(xì)分的基礎(chǔ)，了解客戶需求和偏好，匯總來自特定市場及行業(yè)研究機(jī)構(gòu)信息，提升專業(yè)性，打造適合特定行業(yè)、企業(yè)的產(chǎn)品，同時提供客戶個性化的定價，這可以幫助銀行更好為中、大型企業(yè)服務(wù)。

在運營階段，銀行借助輿情監(jiān)測及風(fēng)險預(yù)警，構(gòu)造客戶業(yè)務(wù)評價模型，監(jiān)測互聯(lián)網(wǎng)輿情信息，整合客戶經(jīng)營及資金流動情況，綜合預(yù)測客戶潛在的市場競爭、流動性和資本風(fēng)險，為銀行和客戶提供風(fēng)險預(yù)警信息。此外，銀行還可以進(jìn)行外部市場及行業(yè)分析，監(jiān)測客戶所在行業(yè)各項影響因素，包括政府宏觀政策、金融市場、原材料價格變化、運輸成本、設(shè)備供應(yīng)、用工信息、天氣變化等各方面數(shù)據(jù)，構(gòu)建行業(yè)預(yù)警指標(biāo)、指數(shù)，為企業(yè)提供市場決策輔助信息服務(wù)，實現(xiàn)從金融服務(wù)到信息服務(wù)的升級。

大數(shù)據(jù)技術(shù)在以銀行為代表的金融業(yè)有著廣泛的應(yīng)用前景，是否具有大數(shù)據(jù)應(yīng)用的能力也將成為銀行的核心競爭力之一，并成為決定成敗的要素。