當下,數據正成為各行業、各企業的重要資產,數據所蘊藏的巨大能量促使各企業不斷加大投入,銀行金融業更是如此。銀行日常的資金交易、行情分析、風險分析、投資組合等業務全部圍繞數據進行,因此對于大數據的認識和響應也更為迫切。

同時,新時代的金融業環境也要求銀行不斷重視大數據的力量。在利率市場化和互聯網金融沖擊下,中國銀行業的資金成本水漲船高,利差持續收窄。與此同時,銀行客戶的需求則日趨個性化和場景化,市場競爭持續激烈。如何借助大數據分析創造出大價值,成為擺在銀行業面前的重要課題。

為此,文思海輝·金融數據分析團隊結合多年在金融行業數據應用咨詢以及實施的經驗,構建了一套定制化的數據分析解決方案,涵蓋了數據層、分析層、場景層、應用層、執行層等一體化的服務框架,以滿足不同規模金融機構的不同應用需求,通過大數據創造大價值。

文思海輝·金融定制化銀行大數據分析方案,從數據整合、數據挖掘、數據應用等多個層次深入構建金融業數據分析框架,通過大數據驅動的業務用例發掘價值,通過有效的大數據分析技術及時洞察客戶需求、提升客戶體驗、提升收入并降低銀行風險。在不斷提升客戶營銷響應率的同時,全面推進風險預警和反欺詐監測。

該套方案在數據整合上強調行內外數據的整合以及應用;在數據應用上,結合不同銀行大數據技術體系構建的現狀,以業務使用、業務場景為重心,通過客戶標簽、統計分析、挖掘模型等方法幫助客戶定制化大數據分析框架。

在強調場景應用的時代,文思海輝·金融結合多年金融客戶數據服務的實踐,歸納總結基于營銷支持、風險管理、運營管理、內部管理等不同場合的應用場景,并且強調分析與執行并重,通過不斷的評估和調優,不斷提升銀行客戶洞察以及客戶風險管理的能力。

以文思海輝·金融為某銀行客戶構建的理財品產推薦用例,通過借鑒電商行業常用的協同過濾算法,并加入其他算法為輔助打造組合推薦模式,基于社區劃分的圈子進行智慧營銷,在合適的時間,將合適的產品以合適的渠道推薦給合適的客戶。除了借助于大數據分析利器,文思海輝·金融同時在執行端進行嚴格的監控,保證客戶營銷的質量,做到真正的提升客戶的響應率和客戶體驗。

相關統計數據顯示,以大數據分析為核心手段,銀行積極推進客戶拓展、客戶體驗提升,可實現15%-25%的收入增長;在后臺管理中,透過授信評分模型、營銷響應模型的部署,可降低了5%-15%的前、后臺運營成本;在反欺詐等技術的協助下則能夠削減30%-35%的不良貸款流入總量。

未來,文思海輝·金融會構建更加完善靈活配置的客戶標簽體系,支持業務靈活分析,同時不斷完善基于業務場景的用例庫和完善挖掘模型算法,并完善特定的應用系統,支撐營銷、風控等閉環框架。

可以說,大數據所創造的價值正改變原有的銀行業務生態。《中國銀行業信息科技“十三五”發展規劃監管指導意見》就提出,要構建多維度的客戶管理分析系統,滿足基于客戶特征、客戶行為、客戶流失與客戶貢獻度等業務分析需要,結合交易時間、渠道類別、產品服務、行為習慣等維度,支持操作型客戶關系管理,實現客戶洞察,推進差異化服務與精準營銷,創造優質體驗,改善客戶關系并形成市場競爭優勢。作為國內規模最大的數字金融解決方案提供商,文思海輝·金融再次凸顯了自己的價值。