• 投稿
  • 移动端
    访问手机端
    官微
    访问官微
    搜索
    取消
    温馨提示:
    敬爱的用户,您的浏览器版本过低,会导致页面浏览异常,建议您升级浏览器版本或更换其他浏览器打开。

    从大数据视角看银行数字化

    肖云丽 来源:中国电子银行网 2020-08-31 17:42:05 金融文字节 大数据 征文选登
    肖云丽     来源:中国电子银行网     2020-08-31 17:42:05

    核心提示以大数据为驱动,探索公司业务新增长模式,深入推进业务模式转型,已成为商业银行的共识。

    2020金融文字节——银行数字化创新主题征文大赛”由中国电子银行网(微信公众号:cfca-cebnet)、未央网联合主办,和讯网作为战略合作媒体,清华大学金融科技研究院作为学术支持,以下为参赛者投稿。

    作者:恒生电子股份有限公司总部机构战略规划团队 肖云丽

    大数据的概念早在1980年就由未来学家托夫勒在其著作《第三次浪潮》中提出,但并未有实质性发展。随着互联网时代数据的爆发式增长和技术的成熟,大数据逐渐被大众熟悉和使用,并上升为国家战略,在各行各业都得到广泛应用。

    金融受行业特性影响,在大数据应用领域有着得天独厚的优势。近年来,金融业的数据量呈指数级增长,数据涵盖的范围也日渐广泛,既包括交易记录、身份等结构化数据,也包括投诉工单、催收语音等非结构化数据。海量的数据成为蕴含高价值的数据资源,得益于新技术的驱动效应,金融大数据超群绝伦。

    从大数据在金融业的应用结构看,银行是大数据的先行者,大数据在银行的应用比例高达27.2%(证券18.6%、保险13.9%、基金10.6%、其他29.7%)[1]。以大数据为驱动,探索公司业务新增长模式,深入推进业务模式转型,已成为商业银行的共识。

    一、银行大数据的应用场景

    11

    图1:商业银行大数据应用案例

    目前,大数据应用已渗透银行各大业务板块,既包括公司存贷款、普惠金融、交易银行业务,也包括个人存贷款、财富管理、信用卡业务。大数据主要运用在这几个方面:

    1、存量客户管理

    互联网的发展突破时空限制,冲击传统银行的客户资源、服务渠道和经营模式,促使其改革服务理念,以“产品为中心”转向“客户为中心”成为银行可持续发展的关键举措。

    大数据通过电商、社交传媒、移动终端等数据源,获取客户的基本信息(如喜好)、行为信息(如浏览时长、频率)、金融信息(如风险、产品偏好)、供应链信息(如生产、流通)等,建立客户标签体系,助力银行构建客户360视图,准确甄别、预判客户行为和需求变化,“对症下药以行之有效”。

    某行高净值客户李某理财3年,资产逐月增长,从未投诉。以传统数据分析,该客户是高粘性、高满意度、低流失风险。但大数据客户管理系统基于其近期在自媒体平台抱怨该行产品,并频繁关注他行理财产品资讯,标注其为“流失预警”。后经回访确认其流失意向,并及时开展准流失挽回。

    2、精准用户营销

    随着信息获取媒介的普及和分化,用户时间碎片化和场景化,产品的严重同质化,传统无差异的营销方式无法有效挖掘细分市场的转化潜力,精准营销成为银行的新选择。

    借助大数据,对用户基础信息(如性别、职业)、行为信息(如付费方式、频次)等进行追踪和分析,区分客群,挖掘需求,分层运营,制定个性化营销策略,以动态的数据追踪实现实时营销、交叉营销和持续优化。

    一线银行客户经理常在拓展高净值客户时陷入沉淀难、转化低的困境,某行通过大数据挖掘高端人群的地域流向、行业分布、资产配置、理财方式、消费场景等最新动态,结合消费流水、设备位置等数据进行用户筛选,量身定制财富管理方案,提高转化效能。

    3、助力风险管理

    小微企业财务制度不健全、透明度低,而商业银行基于传统静态分析方法无法对其做出准确、量化的风险评估和控制。数据驱动风控成为解决银行和企业间信息不对称的破局之法。利用大数据采集企业生产经营各环节的非财务信息,包括经营订单、银行流水、历史信贷次数、水电账单、行政处罚等实际数据,结合所处行业市场规模、发展前景等外部数据,把握企业真实经营情况,量化企业信用,更高效开展贷款。

    个人信贷风险管理的关键是客户信用,全面掌握客户信息,提升信息挖掘、分析和应用能力,从源头控制好风险是银行提升竞争力和拓展市场空间的重要手段。大数据帮助银行进行客户信贷全周期管理。贷前申请阶段,通过黑名单自动过滤、欺诈实时识别、身份在线核验等把好第一关;贷中审批阶段,基于客户多维数据(财务、征信、行为等)采用自动化决策引擎判断信用分数并作出信贷决策;贷后管理阶段,开发预警规则,建立预警信息量化评分模型、实时动态评分和预警处置跟踪,主动防御贷后风险。

    4、创新产品应用

    银行大数据除了提高经营效率、优化风险管控水平外,利用大数据等新技术改造传统银行产品、创新业务模式和服务流程,也成为银行突破业务瓶颈、增强竞争力的重要举措。

    建设银行运用区块链、大数据技术创新推出“民工惠”平台,累计服务客户400余万名;中国银行应用互联网、大数据技术优化风控模型,推出主打产品“中银E贷”,并保持较快增速;交通银行针对普惠小微客户推出基于大数据技术的全线上“税融通”产品。

    ……

    二、银行大数据的应用趋势

    银行大数据在经历高速发展后,已处于从量到质,由广到深的关键转型期。海量高维度数据的应用要从大规模向高质量转变,从分散管理向归集化管理推进,从强调因果到重视关联,从描述预测型向决策指导型提升。

    222

    图2:数字化的“四步走”

    1、资源化:从大规模转向高质量

    海量的数据和持续扩充的数据源已成为银行的重要战略资源,但对数据质量的把控仍待提高,数据错误、缺失、重复、格式不统一、统计口径不一致、数据源难以追溯等问题仍待解决。虽然各银行已积极响应监管要求,开展数据治理,但从《中小银行金融科技发展研究报告(2019)》[2]看,中小银行的数据治理基本处于萌芽阶段,对数据治理的意义仍需深度理解。如何建立统一的数据标准、有效的质量控制和完善的数据治理体系是银行亟需思考的议题。

    2、资产化:从碎片转向集成管理

    银行数据种类多样,但大多仍是各部门分散管理,部门间的数据互通依靠自发或人工传递,内部数据孤岛、内外数据割裂,普遍缺乏公司级的数据管理体系。《中小银行金融科技发展研究报告(2019)》显示,45%的中小银行初步搭建公司级数据基础规范,但业务部门数据互通程度仍不理想[3]。如何有效地管理数据,实现自下而上的归集,构建统一数据资产视图,是银行实现数字化转型的基础。

    3、业务化:从强调因果转向注重关联

    目前的数据分析层次,更多是解决“哪些因素造成了这个结果”,而“无法明确为什么是这些因素?它们对结果的实际量化影响和影响链路,以及如何提前预判”。对银行而言,行业产品和服务始终会走向同质化,其本身不是长效竞争力的保证,因果分析更不能驱动业务模式更加高效。故在转型浪潮中,谁能快速掌握数据赋能业务的深度应用,探及要素间深层次的关联,抓住海量客户背后的业务规律,进而提前洞察,从事后追溯转向事前干预,谁将在数字化转型中一骑绝尘。

    4、智能化:从描述预测转向决策指导

    银行业务在线化将进一步催生数据。非结构化、非金融数据的激增,将超越人工处理的范畴,基于大数据预测而作出的人工决策也无法避免人性的弱点,决策误判率仍很高。人工智能除了拥有超强的计算能力,也能基于大量的数据训练及时做出相对客观的决策。数据、算法和算力有效结合下的智能金融,将大放光彩。

    银行业在数字化转型过程中,诞生了数字银行、开放银行、智慧银行等概念,本质上是人工智能、区块链、云计算、大数据等新兴技术在业务领域的应用落地,他们将成为银行业务模式和发展模式转型的核心动能,“以客户为中心”、“高效精准”的轻型银行未来可期。

    文章注释:

    [1]赛迪顾问,《赛迪数据:一图看懂金融大数据》,中国电子报,2019-09-07

    [2]IFAB、金融壹账通、埃森哲(中国),《中小银行金融科技发展研究报告(2019)》,中国数字银行论坛-2019春季论坛

    [3]IFAB、金融壹账通、埃森哲(中国),《中小银行金融科技发展研究报告(2019)》,中国数字银行论坛-2019春季论坛

    责任编辑:王超

    免责声明:

    中国电子银行网发布的专栏、投稿以及征文相关文章,其文字、图片、视频均来源于作者投稿或转载自相关作品方;如涉及未经许可使用作品的问题,请您优先联系我们(联系邮箱:cebnet@cfca.com.cn),我们会第一时间核实,谢谢配合。

    收藏

    为你推荐

    收藏成功

    确定