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銀行如何借助數(shù)據(jù)分析提升業(yè)務運營效率

時間:2021-05-12來源:億信ABI知識庫瀏覽數(shù):256

剛剛過去的2020年,對銀行業(yè)而言是充滿挑戰(zhàn)的一年。疫情影響下,銀行業(yè)在經(jīng)營業(yè)績、業(yè)務模式、風控合規(guī)等方面遭遇前所未有的壓力。

一方面,全球經(jīng)濟受到?jīng)_擊,風險傳導至銀行體系,客觀上導致銀行的不良率和不良貸款余額都在小幅上升;另一方面,為了支持實體經(jīng)濟的發(fā)展,金融對實體經(jīng)濟讓利1.5萬億元,這其中銀行業(yè)占大頭,而且主要讓利的方式是通過貸款利率下行。

此外,在貸款市場報價利率(LPR)改革之后,1年期品種下行了40BP,這帶來銀行資產(chǎn)端收益下行,但是銀行負債利率的下行速度顯然不及資產(chǎn)端貸款利率下行的速度。因此以上種種因素疊加最終導致銀行出現(xiàn)凈利潤大幅收縮的情況。

如今,2021年,預計全球經(jīng)濟會逐步擺脫疫情影響,恢復到相對正常的狀態(tài),銀行的經(jīng)營環(huán)節(jié)也會跟著好轉(zhuǎn),但通過此次的危機試煉,銀行對業(yè)務進行全面優(yōu)化和數(shù)字化改造才是應對挑戰(zhàn)的核心路徑。

今天小億就來說說銀行業(yè)該如何借助數(shù)據(jù)分析提升業(yè)務運營效率,從而實現(xiàn)真正的數(shù)字化,以及最終實現(xiàn)經(jīng)營模式的轉(zhuǎn)型。

—  01  —銀行的3大類業(yè)務:資產(chǎn)業(yè)務、負債業(yè)務、中間業(yè)務

改革開放以來,中國銀行業(yè)經(jīng)歷了從行政管理體制下國家專業(yè)銀行,到國家控股的商業(yè)銀行,再到境內(nèi)外上市的大型股份制商業(yè)銀行的蛻變,但無論如何蛻變,銀行的業(yè)務類型主要是以下3類:

1. 資產(chǎn)業(yè)務

主要包括貸款業(yè)務、貼現(xiàn)業(yè)務、投資業(yè)務、同業(yè)拆出業(yè)務,是指商業(yè)銀行吸收資金運作并賺取利息收入或投資收益的活動。這里需要指出,央行有時發(fā)文降低存款準備金率,即減少了商業(yè)銀行存放央行的款項,增加了商業(yè)銀行可運作資金的額度的行為。

2.負債業(yè)務

主要包括存款(儲蓄)業(yè)務、同業(yè)拆入、發(fā)行債券業(yè)務,是指商業(yè)銀行憑借金融牌照合規(guī)借入擁有使用權的資金的行為。這里需要指出,央行有時發(fā)文降低再貼現(xiàn)/再抵押利率,就是指央行試圖降低商業(yè)銀行從央行拆入資金的成本,對銀行及借款企業(yè)構成利好。

3.中間業(yè)務

是指商業(yè)銀行在表外,利用自身的網(wǎng)絡、信息、信用或者牌照優(yōu)勢,為客戶提供中介或代理的角色,通常實行有償服務,主要包括擔保、代理、顧問、收付款等業(yè)務,也可以稱之為非利息收入的業(yè)務,就是大家可以在年報中看到利息、非利息收入。粗糙地說,客戶在商業(yè)銀行被收取的一切費用,均為中間業(yè)務收入。

基于以上三種業(yè)務,銀行的利潤主要由存貸息差和中間業(yè)務收入構成,截止目前,存貸息差仍是銀行主要的利潤來源, 但中間業(yè)務收入占比隨著利率市場化改革的進行, 近三年逐年上升。

—  02  —為什么銀行需要用數(shù)據(jù)驅(qū)動業(yè)務發(fā)展?

首先,隨著我國經(jīng)濟結(jié)構的調(diào)整,銀行原有的重點客群發(fā)展進入瓶頸期,比如傳統(tǒng)支柱型產(chǎn)業(yè)房地產(chǎn)、基建等,導致業(yè)務增長、資產(chǎn)質(zhì)量受到了嚴峻的考驗,于是銀行將業(yè)務焦點由少數(shù)的“頭部”轉(zhuǎn)向普惠大眾的“長尾”,也就是中小企業(yè)和零售業(yè)務。

其次,近年第三方支付的異軍突起,一方面讓銀行的危機感油然而生,業(yè)務轉(zhuǎn)型的動力更足,另一方面又從技術創(chuàng)新角度給銀行提供了經(jīng)驗借鑒,打開了銀行在“長尾”客群的經(jīng)營方面的思路。

最后,客戶的需求已發(fā)生了改變,對于金融服務的期望和要求日益提升,在全渠道體驗、定制化內(nèi)容、智能數(shù)據(jù)、實時便捷及移動化等方面,對銀行都提出了更高要求。

而數(shù)字化經(jīng)營模式正是針對“長尾”客群數(shù)量多、量級小的特征,以數(shù)字化技術為依托,解決“長尾”客群經(jīng)營中邊際獲客成本高和信息不對稱這兩個根本問題。因此以數(shù)據(jù)驅(qū)動業(yè)務發(fā)展成為銀行業(yè)務升級發(fā)展的“第一動力”。通過加強數(shù)據(jù)化思維和數(shù)字化運營,以打破邊界、賦能業(yè)務創(chuàng)新,最終實現(xiàn)精細管理、優(yōu)化客戶體驗。

總的來說,銀行的數(shù)字化轉(zhuǎn)型逐漸從互聯(lián)網(wǎng)金融業(yè)務、電子渠道等簡單層面逐步拓展到包括戰(zhàn)略、組織架構、業(yè)務、渠道、營銷、風險以及IT等各領域的系統(tǒng)化工作。在業(yè)務領域,從零售業(yè)務到公司業(yè)務再到與智慧城市關聯(lián),構建了與C端、B端、G端連接的數(shù)字化銀行生態(tài)體系。

—  03  —如何利用數(shù)據(jù)分析提升業(yè)務運營效率

1.深入客戶洞察

銀行可以通過對用戶信息如客戶基本屬性、行為特征、交易信息、客服交互數(shù)據(jù)、網(wǎng)絡渠道瀏覽記錄等信息的采集;進一步的數(shù)據(jù)清洗、整合、處理,建立客戶行為分析模型;并利用模型計算達到更精確的客戶畫像、客戶定位及客戶分群。

從而幫助了業(yè)務部門根據(jù)不同客戶群體深入分析客戶需求,制定出差異化營銷策略,開發(fā)定制化服務,從而實現(xiàn)營銷規(guī)劃、活動設計、過程執(zhí)行、結(jié)果分析的智能化。

例如:利用用車分析模型,分析客戶是否有車以及是否有意向買車;利用子女分析模型,分析客戶是否有子女以及子女可能數(shù)量;其他還有用戶貢獻度、忠誠度、消費潛力度量等模型,用以刻畫用戶其他方面度量;

2.數(shù)字化營銷

數(shù)字化營銷基于龐大的客戶行為數(shù)據(jù),通過機器學習、客戶畫像、關聯(lián)分析等舉措,進行客戶細分,劃分不同群體。根據(jù)群體的屬性制定差異化營銷策略,推送定制化服務信息,從而達到“千人千面”展示方式,以低成本促進營銷轉(zhuǎn)化率提升,從普眾營銷過渡到精準營銷,演化為場景營銷,最終實現(xiàn)智能營銷。因此銀行可以在以下3個方面將精細化營銷手段應用于日常營銷工作中:

(1)在客群定位方面

銀行可使用大數(shù)據(jù)機器學習模型、客戶畫像、客戶標簽庫等工具精準定位;例如:按照貢獻度分為核心貢獻群和潛在貢獻群,再根據(jù)用戶消費潛力度量分為價值潛力群和一般潛力群,最終在價值潛力+潛在貢獻群進行營銷。

(2)在產(chǎn)品營銷方面

可采用數(shù)字化品牌營銷與精準營銷結(jié)合、線上渠道與線下渠道協(xié)同的方針,實施以客戶為中心、主動出擊的營銷方案,同時對營銷效果加以回收分析,形成營銷閉環(huán)體系;

例如:按照某理財產(chǎn)品年齡分布以及財產(chǎn)分布進行聚類分析,找出購買率最高的群體,再針對該群體中尚未購買的客戶進行營銷;除此以外,還可以利用關聯(lián)分析,找出購買某產(chǎn)品的群體還熱衷于購買的其他產(chǎn)品,再向群體中尚未購買其他產(chǎn)品的人推薦。

(3)在渠道服務方面

可實行營銷與服務線索的全渠道轉(zhuǎn)介紹,打通銀行內(nèi)外服務渠道。在實際執(zhí)行中,銀行可以通過對數(shù)以千計的數(shù)據(jù)項的梳理和機器學習模型的建立,對全行零售客戶的交互數(shù)據(jù)進行收集、追蹤、建模,并從全行客戶中選擇有資金需求概率最高的客群,執(zhí)行營銷活動。

3.數(shù)字化風控

金融的本質(zhì)是將風險偏好不同的資金供給方和風險不同的資金需求方匹配起來,因此風控是所有金融業(yè)務的核心。傳統(tǒng)金融的風控主要利用了信用屬性強大的金融數(shù)據(jù),一般采用20個緯度左右的數(shù)據(jù),利用評分來識別客戶的還款能力和還款意愿。

與信用相關程度強的數(shù)據(jù)緯度有10個左右,包含:年齡、職業(yè)、收入、學歷、工作單位、借貸情況、房產(chǎn),汽車、單位、還貸記錄等。金融企業(yè)參考用戶提交的數(shù)據(jù)進行打分,最后得到申請人的信用評分,依據(jù)評分來決定是否放貸以及放貸額度。其他與信用相關的數(shù)據(jù)緯度還有區(qū)域、產(chǎn)品、理財方式、行業(yè)、繳款方式、繳款記錄、金額、時間、頻率等。

而大數(shù)據(jù)風控并不是完全改變傳統(tǒng)風控,而是豐富傳統(tǒng)風控的數(shù)據(jù)緯度,首先還是利用信用屬性強的金融數(shù)據(jù),判斷借款人的還款能力和還款意愿,然后在利用信用屬性較弱的行為數(shù)據(jù)進行補充,一般是利用數(shù)據(jù)的關聯(lián)分析來判斷借款人的信用情況,借助數(shù)據(jù)模型來揭示某些行為特征和信用風險之間的關系。最終利用大數(shù)據(jù)的能力,促進金融企業(yè)在金融業(yè)務的全生命周期中,不斷提升效率和服務能力。

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