金融业大数据应用(下)

金融业大数据应用（下）

作者：芮祥麟

来源：《软件和信息服务》2014年第12期

芮祥麟

大数据分析和工业互联网专家

精研数据科学和大数据发展，以价值为导向开拓大数据行业应用。曾就职于Pactera和SAP二十余年，拥有杰出的执行力和丰富的行业经验。

在拥有了大数据技术支撑基础之后，银行可以“能”过去所“不能”。总的来说，就是实现以客户为中心，支撑风控能力的提升与产品创新，可以在客户、风险和产品创新三个维度上，全方位的提升银行服务客户的能力。

从客户的维度看，大数据会带来客户挖掘能力、客户服务能力和客户营销能力的提升。 首先是客户挖掘能力。通过大数据挖掘的能力，多渠道获取客户信息，挖掘潜在客户，银行在对新客户的挖掘方面会得到显著加强。而通过融合社交和外部数据、统一分析线上线下客户、深入挖掘客户需求，存量客户也能成为新的利润增长点并带来价值。

其次是客户服务能力。通过融合线上线上数据，可以为个人用户建立360度客户视图。融合金融和非金融信息，可建立更全面的客户信用评级体系。

最后，在客户营销能力上，一方面构建以数据为驱动，实现以模型为核心的自动化、智能化、全方位、多渠道的精准营销模式。另一方面，通过客户购买和行为信息的反馈，不断优化和调整营销策略。

从风险的维度看。大数据突出体现在授信支持能力和风险预警能力的提升上。在授信支持方面，利用大数据构建互联网模式的信用风险计量模型，可以有效提升信用评价工作的准确性；同时依靠大数据实时计算能力快速完成客户风险评估，为客户提供“自动化、直通式”的融资服务，提高资金效率，为过去无法实现的风险实时计量提供可能。在风险预警方面，通过构建丰富的模型与规则，实时监测海量客户交易行为，实现风险动态监测；通过强大的数据处理能力和全面的客户评估，实时发现和防范风险，支持欺诈精准识别。

从产品的维度看，大数据的应用会带来流程整合优化和业务模式创新上的双料提升。银行通过辅助改造和优化业务管理流程，缩短决策周期，改善运行效率，提高产品创新速度，以便更好更快的响应市场需求。更重要的是，大数据技术为打造线上与线下相结合的O2O业务模式提供了数据模型支撑，带来业务模式上的创新，甚至是金融和非金融的跨界融合。

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以银行的公司金融板块为例，从整体上讲可以分为营销、产品和运营服务三大阶段，服务于小型企业、中型企业、大型企业、政府机构以及非营利性机构等不同种类的客户，这样根据业务阶段和客户类型就形成了公司业务矩阵。我们将大数据技术引入矩阵的每个节点，构建新的场景，会全面提升银行的业务矩阵。

借助大数据技术，针对小型企业客户营销阶段，银行可以整合分析互联网和现有信息中与客户相关的财务、仓储、物流、水电、员工、产品、市场份额等各类信息，深入洞察了解企业经营、财务、市场等各方面情况，做到客户洞察和客户细分。产业链分析和交叉销售则是通过大数据分析客户上下游相互关系，了解客户间资金、业务等关系，发掘新的潜在客户，预测客户价值，确定交叉销售目标，聚焦中型及大型企业客户的营销阶段。

在产品创新阶段，银行通过智能化的分析，结合客户洞察和细分的基础，了解客户需求和偏好，汇总来自特定市场及行业研究机构信息，提升专业性，打造适合特定行业、企业的产品，同时提供客户个性化的定价，这可以帮助银行更好为中、大型企业服务。

在运营阶段，银行借助舆情监测及风险预警，构造客户业务评价模型，监测互联网舆情信息，整合客户经营及资金流动情况，综合预测客户潜在的市场竞争、流动性和资本风险，为银行和客户提供风险预警信息。此外，银行还可以进行外部市场及行业分析，监测客户所在行业各项影响因素，包括政府宏观政策、金融市场、原材料价格变化、运输成本、设备供应、用工信息、天气变化等各方面数据，构建行业预警指标、指数，为企业提供市场决策辅助信息服务，实现从金融服务到信息服务的升级。

大数据技术在以银行为代表的金融业有着广泛的应用前景，是否具有大数据应用的能力也将成为银行的核心竞争力之一，并成为决定成败的要素。