《商業(yè)分析實(shí)務(wù)》銀行業(yè)商業(yè)分析應(yīng)用的發(fā)展趨勢(shì)

銀行業(yè)商業(yè)分析應(yīng)用的發(fā)展趨勢(shì)大數(shù)據(jù)環(huán)境的產(chǎn)生銀行業(yè)新數(shù)據(jù)大數(shù)據(jù)分析在銀行業(yè)的其它應(yīng)用01大數(shù)據(jù)環(huán)境的產(chǎn)生大數(shù)據(jù)環(huán)境的產(chǎn)生2008年推出的“谷歌流感趨勢(shì)”，至今看來(lái)仍不失為一個(gè)典型的大數(shù)據(jù)應(yīng)用范例。谷歌設(shè)計(jì)人員認(rèn)為，人們輸入的搜索關(guān)鍵詞代表了他們的即時(shí)需要。設(shè)計(jì)人員編入了“溫度計(jì)”、“肌肉疼痛”、“發(fā)燒”、“噴嚏”等與流感有關(guān)的關(guān)鍵詞。當(dāng)用戶(hù)輸入這些關(guān)鍵詞時(shí)，系統(tǒng)便會(huì)開(kāi)始跟蹤分析，創(chuàng)建流感圖表和地圖。為了驗(yàn)證“谷歌流感趨勢(shì)”預(yù)警系統(tǒng)的正確性，谷歌多次把測(cè)試結(jié)果與美國(guó)疾病控制與預(yù)防中心的報(bào)告做對(duì)比，結(jié)果證實(shí)兩者存在很大的相關(guān)性。在國(guó)內(nèi)，購(gòu)物網(wǎng)站對(duì)大數(shù)據(jù)應(yīng)用顯得極為積極。中科院軟件所的幾名研究人員曾幫助淘寶網(wǎng)進(jìn)行廣告排序的改進(jìn)。他們抓取了淘寶網(wǎng)近900萬(wàn)條廣告點(diǎn)擊數(shù)據(jù)，通過(guò)分析廣告類(lèi)目、展現(xiàn)位置、商品價(jià)格、圖片內(nèi)容等因素對(duì)用戶(hù)行為的影響，建立了用戶(hù)偏好模型?；谶@些用戶(hù)偏好分析，他們幫助淘寶網(wǎng)建立了新的廣告排序算法，在線(xiàn)上測(cè)試中將廣告收益提高了5.5%。電商、金融、電信等行業(yè)有著長(zhǎng)期的數(shù)據(jù)積累。信息時(shí)代，數(shù)據(jù)成為經(jīng)營(yíng)決策的強(qiáng)有力依據(jù)，給企業(yè)帶來(lái)了發(fā)展和引領(lǐng)行業(yè)的機(jī)遇。網(wǎng)絡(luò)興起伊始，數(shù)據(jù)就處在爆發(fā)式的增長(zhǎng)中，數(shù)據(jù)成為了一種“人類(lèi)存在的痕跡”。在大數(shù)據(jù)時(shí)代，我們可以通過(guò)大量的數(shù)據(jù)了解到很多我們不知道的東西，也可以通過(guò)大數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)許多有價(jià)值的東西。對(duì)于銀行業(yè)來(lái)說(shuō)，大數(shù)據(jù)意味著巨大的商機(jī)，可強(qiáng)化客戶(hù)體驗(yàn)，提高客戶(hù)忠誠(chéng)度。形象地說(shuō)，數(shù)據(jù)的收集能力加上數(shù)據(jù)的分析能力等于企業(yè)智商，這關(guān)乎商業(yè)決策的速度和準(zhǔn)確性，也關(guān)乎企業(yè)的生存和發(fā)展。銀行業(yè)在大數(shù)據(jù)的浪潮中，要以大數(shù)據(jù)平臺(tái)建設(shè)為基礎(chǔ)，夯實(shí)大數(shù)據(jù)的收集、存儲(chǔ)、處理能力；重點(diǎn)推進(jìn)大數(shù)據(jù)人才的梯隊(duì)建設(shè)，打造專(zhuān)業(yè)、高效、靈活的大數(shù)據(jù)分析團(tuán)隊(duì)；不斷提升自身能力，挖掘海量數(shù)據(jù)的商業(yè)價(jià)值，從而在數(shù)據(jù)新浪潮的變革中贏得先機(jī)。大數(shù)據(jù)環(huán)境的產(chǎn)生02銀行業(yè)新數(shù)據(jù)銀行業(yè)新數(shù)據(jù)隨著銀行業(yè)務(wù)的發(fā)展，銀行積累了三大類(lèi)數(shù)據(jù)：客戶(hù)信息數(shù)據(jù)、交易信息數(shù)據(jù)、資產(chǎn)信息數(shù)據(jù)，這些都是銀行自身的數(shù)據(jù)，對(duì)于傳統(tǒng)銀行來(lái)說(shuō)簡(jiǎn)便而易得。這些數(shù)據(jù)基本上都是結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，通過(guò)幾十年的積累，這些數(shù)據(jù)已足夠龐大，價(jià)值較高，而且處理起來(lái)比較容易。進(jìn)入大數(shù)據(jù)時(shí)代，僅僅通過(guò)銀行自身的數(shù)據(jù)是難以贏得差異化的。銀行還需考慮其它數(shù)據(jù)的輸入，這些數(shù)據(jù)是銀行自身不具有的，但是對(duì)其數(shù)據(jù)分析和決策都起到了很重要的作用。1、行為數(shù)據(jù)。主要是指客戶(hù)在互聯(lián)網(wǎng)上的行為數(shù)據(jù)，包括APP應(yīng)用上的點(diǎn)擊數(shù)據(jù)、社交媒體和社交網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)、電商平臺(tái)的消費(fèi)數(shù)據(jù)。2、位置信息。主要是指銀行客戶(hù)使用的移動(dòng)設(shè)備位置信息、客戶(hù)自己所處的地理空間數(shù)據(jù)，包括其多頻率的位置往返數(shù)據(jù)。3、供應(yīng)鏈數(shù)據(jù)。主要是指企業(yè)同上下游企業(yè)之間的商品或貨物的交易信息。4、其它商業(yè)數(shù)據(jù)。主要是指經(jīng)過(guò)分析整理的研究數(shù)據(jù)，包括消費(fèi)者行為數(shù)據(jù)、行業(yè)分析報(bào)告、競(jìng)爭(zhēng)與市場(chǎng)數(shù)據(jù)、宏觀經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)、特殊定制數(shù)據(jù)等。03大數(shù)據(jù)分析在銀行業(yè)的其它應(yīng)用大數(shù)據(jù)分析在小微企業(yè)融資的應(yīng)用在傳統(tǒng)的借貸流程中，對(duì)于借款人的信息審核，銀行是依靠借款人自己提供的各類(lèi)信息來(lái)判定其還款能力。但此種審核方式有四大問(wèn)題：其一，用傳統(tǒng)信息獲取渠道判斷信息真?zhèn)蔚某杀据^高；其二，由于全程需要人工參與，既增加了道德風(fēng)險(xiǎn)，又導(dǎo)致效率極其低下；其三，傳統(tǒng)的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型中，對(duì)于借款人資產(chǎn)狀況評(píng)估的權(quán)重過(guò)高；其四，貸款人隱藏風(fēng)險(xiǎn)的難度較低，造假成本較低。大數(shù)據(jù)時(shí)代，應(yīng)把更多權(quán)重放在借款人日常生活的交易數(shù)據(jù)及社交數(shù)據(jù)上，比如借款人一般都在哪里消費(fèi)，月均消費(fèi)金額是多少，消費(fèi)支出中的分布情況如何，微博微信之類(lèi)的社交圈活躍度如何等諸如此類(lèi)的問(wèn)題。小微企業(yè)信貸面臨的難題是企業(yè)數(shù)量大、管理不規(guī)范、信息不對(duì)稱(chēng)。商業(yè)銀行需要通過(guò)大數(shù)據(jù)挖掘、分析和運(yùn)用，去識(shí)別具有市場(chǎng)潛力的中小企業(yè)客戶(hù)，完善批量化、專(zhuān)業(yè)化審批，將貸款提供給合適的小微企業(yè)。大數(shù)據(jù)分析在小微企業(yè)融資的應(yīng)用平安銀行宣布推出“供應(yīng)鏈金融2.0”系統(tǒng)，把線(xiàn)上供應(yīng)鏈金融進(jìn)一步升級(jí)。系統(tǒng)涵蓋了預(yù)付線(xiàn)上融資、存貨線(xiàn)上融資、線(xiàn)上反向保理、電子倉(cāng)單質(zhì)押線(xiàn)上融資、核心企業(yè)協(xié)同、增值信息服務(wù)、公司金衛(wèi)士等產(chǎn)品。通過(guò)這些產(chǎn)品，企業(yè)可在線(xiàn)完成合同簽約、融資申請(qǐng)、質(zhì)押物在線(xiàn)入庫(kù)、存貨管理、打款贖貨等業(yè)務(wù)。招行推出“智慧供應(yīng)鏈金融平臺(tái)”。供應(yīng)鏈上下游企業(yè)的訂單、應(yīng)收賬款、存貨和運(yùn)輸倉(cāng)儲(chǔ)等信息可以通過(guò)該平臺(tái)進(jìn)行分類(lèi)歸集和傳遞到所需的供應(yīng)鏈各方。招行可以通過(guò)實(shí)時(shí)分析處理業(yè)務(wù)項(xiàng)下的額度信息、交易信息、資金信息、物流信息等各類(lèi)數(shù)據(jù)，自動(dòng)識(shí)別和控制信用風(fēng)險(xiǎn)?？蛻?hù)可以在線(xiàn)隨時(shí)測(cè)算當(dāng)前可以在招行申請(qǐng)貸款的金額，自助發(fā)起融資申請(qǐng)，平臺(tái)在線(xiàn)自動(dòng)審批，實(shí)時(shí)放款。商貸通業(yè)務(wù)優(yōu)化大數(shù)據(jù)分析在金融交易反欺詐的應(yīng)用商業(yè)銀行相應(yīng)地采取了一系列欺詐風(fēng)險(xiǎn)控制措施，例如，根據(jù)不同的風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)來(lái)調(diào)整客戶(hù)支付限額、與公安網(wǎng)絡(luò)監(jiān)測(cè)部門(mén)合作查封假冒網(wǎng)站、推出二代U盾、電子密碼器、防釣魚(yú)控件等措施，以期降低交易環(huán)節(jié)發(fā)生外部欺詐風(fēng)險(xiǎn)的概率。但是，面對(duì)嚴(yán)峻的欺詐環(huán)境，目前仍有三大亟需解決的問(wèn)題：欺詐風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)控需要更豐富的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)；欺詐風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)控需要更精準(zhǔn)的模型方法；欺詐風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)控需要更及時(shí)的干預(yù)措施。面對(duì)上述挑戰(zhàn)，新興的大數(shù)據(jù)技術(shù)可以提供解決方案。反欺詐系統(tǒng)架構(gòu)大數(shù)據(jù)分析在金融交易反欺詐的應(yīng)用（1）綜合利用行內(nèi)外各類(lèi)型基礎(chǔ)數(shù)據(jù)當(dāng)前，金融交易欺詐手段往往呈現(xiàn)出變化多樣且隱蔽性強(qiáng)，根據(jù)單一的交易數(shù)據(jù)信息難于斷定是否欺詐，需要掌握更為豐富的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。為此，金融交易反欺詐體系不但采集了各種產(chǎn)品和渠道的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，包括本行的客戶(hù)個(gè)人數(shù)據(jù)信息、電子銀行賬戶(hù)聚合數(shù)據(jù)信息、線(xiàn)下金融交易數(shù)據(jù)以及相關(guān)的各類(lèi)交易日志；還包括中國(guó)人民銀行征信中心的個(gè)人信用數(shù)據(jù)信息以及其他的外部數(shù)據(jù)信息，例如：IP地址信息、城市地理信息、物理設(shè)備信息等。（2）基于智能模型挖掘手段實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)欺詐識(shí)別

針對(duì)不同的欺詐場(chǎng)景，金融交易反欺詐體系采取不同的分析維度，從海量的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)中，按照客戶(hù)、商戶(hù)、產(chǎn)品、渠道等多個(gè)維度，綜合提煉出1000多個(gè)統(tǒng)計(jì)指標(biāo)和3000多個(gè)特征變量。這些統(tǒng)計(jì)指標(biāo)和特征變量能夠全面刻畫(huà)出金融交易行為的輪廓，從而為構(gòu)建智能模型和精確打擊欺詐分子奠定基礎(chǔ)。大數(shù)據(jù)分析在金融交易反欺詐的應(yīng)用（3）基于大數(shù)據(jù)處理技術(shù)，從海量交易中快、準(zhǔn)、穩(wěn)地抓出欺詐交易

為了快速處理海量交易并兼顧機(jī)器成本，金融交易反欺詐體系引入了分布式集群架構(gòu)來(lái)平衡處理壓力，通過(guò)性?xún)r(jià)比高的服務(wù)器組合方式，既提升了處理速度，又節(jié)省了機(jī)器成本。分布式集群架構(gòu)主要分為三大模塊：數(shù)據(jù)分發(fā)集群，采用哈希算法和ShareNothing的設(shè)計(jì)思想，將這些交易數(shù)據(jù)動(dòng)態(tài)地分配到各個(gè)獨(dú)立的計(jì)算節(jié)點(diǎn)；數(shù)據(jù)計(jì)算集群，采用高級(jí)的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析技術(shù)（例如，規(guī)則判斷、模型預(yù)測(cè)等），對(duì)交易數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)計(jì)算，并根據(jù)欺詐策略返回相應(yīng)的計(jì)算結(jié)果；交易事件庫(kù)，主要用于保存交易明細(xì)以及欺詐識(shí)別結(jié)果數(shù)據(jù)。大數(shù)據(jù)分析在客戶(hù)關(guān)系管理的應(yīng)用客戶(hù)關(guān)系管理是指企業(yè)通過(guò)收集客戶(hù)信息，了解并影響客戶(hù)行為，最終達(dá)到提高客戶(hù)獲得、客戶(hù)細(xì)分、客戶(hù)保留、客戶(hù)忠誠(chéng)和客戶(hù)創(chuàng)利的目的。利用大數(shù)據(jù)提升客戶(hù)關(guān)系管理主要體現(xiàn)在以下幾個(gè)方面：（1）客戶(hù)渠道擴(kuò)展在銀行的產(chǎn)品和渠道方面，由于客戶(hù)的喜好經(jīng)常變化，實(shí)時(shí)全面的數(shù)據(jù)分析可以幫助銀行不斷改善產(chǎn)品和服務(wù)。大數(shù)據(jù)時(shí)代商業(yè)銀行的渠道不僅包括傳統(tǒng)的渠道，而且還要整合日益互聯(lián)互通的各種渠道，并增加社交網(wǎng)站等新的客戶(hù)接觸點(diǎn)。（2）個(gè)性化服務(wù)個(gè)性化的金融產(chǎn)品和服務(wù)將成為銀行業(yè)務(wù)發(fā)展的主要目標(biāo)。個(gè)性化服務(wù)包括互聯(lián)網(wǎng)化的電子渠道全景體驗(yàn)、個(gè)性化產(chǎn)品推薦、LBS位置營(yíng)銷(xiāo)、面向客戶(hù)個(gè)體的深度觀察等。商業(yè)銀行通過(guò)收集并分析社交網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)，聚類(lèi)出不同的客戶(hù)群體，如存在嚴(yán)重不滿(mǎn)情緒的客戶(hù)、轉(zhuǎn)行傾向的客戶(hù)，然后向這些客戶(hù)群采取更有針對(duì)性的服務(wù)。（3）客戶(hù)價(jià)值分析與提升通過(guò)不同的角度來(lái)分析客戶(hù)對(duì)銀行業(yè)務(wù)構(gòu)成的貢獻(xiàn)，計(jì)算客戶(hù)的價(jià)值度，利用分類(lèi)或聚類(lèi)的方法劃分出不同價(jià)值的客戶(hù)群，找出對(duì)銀行最有價(jià)值和最有盈利潛力的客戶(hù)群以及他們最需要的銀行產(chǎn)品和服務(wù)，從而幫助銀行更好地配置資源，取得最大的收益。大數(shù)據(jù)分析在客戶(hù)關(guān)系管理的應(yīng)用某銀行利用交易產(chǎn)品數(shù)據(jù)、客戶(hù)基本數(shù)據(jù)、簽約產(chǎn)品使用數(shù)據(jù)，結(jié)合微博數(shù)據(jù)、網(wǎng)頁(yè)日志、客服投訴數(shù)據(jù)，通過(guò)文本挖掘、數(shù)據(jù)挖掘，分析出客戶(hù)投訴的主要內(nèi)容，從而對(duì)該行的信用卡進(jìn)行優(yōu)化。為了提高自身競(jìng)爭(zhēng)力，招商銀行不斷細(xì)分客戶(hù)群體，面向不同的客戶(hù)群，努力打造個(gè)性化的品牌形象，具體做到了以下幾點(diǎn)：（1）針對(duì)高端客戶(hù)突出高雅的品牌定位，在滿(mǎn)足其投資理財(cái)需求的同時(shí)，契合客戶(hù)追求高品位生活的心理訴求，通過(guò)舉辦或冠名各種頂級(jí)音樂(lè)會(huì)，選擇高雅藝術(shù)作為品牌傳播主線(xiàn)，努力塑造與之相匹配的高雅品牌形象。（2）針對(duì)城市白領(lǐng)突出便捷的品牌定位，著力實(shí)施“水泥+鼠標(biāo)+拇指”的戰(zhàn)略，通過(guò)技術(shù)創(chuàng)新和流程優(yōu)化打造成為城市白領(lǐng)青睞的品牌。（3）針對(duì)年輕人突出時(shí)尚的品牌定位，開(kāi)發(fā)了一系列適合年輕人的時(shí)尚產(chǎn)品，僅信用卡就設(shè)計(jì)了包括蠟筆小新卡、凡客卡、