大數(shù)據(jù)時代:銀行如何玩轉(zhuǎn)數(shù)據(jù)挖掘

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一、引言

數(shù)據(jù)挖掘(Data Mining)是一種新的商業(yè)信息處理技術(shù),產(chǎn)生于20世紀80年代的美國,首先應(yīng)用在金融、電信等領(lǐng)域,主要特點是對大量數(shù)據(jù)進行抽取、轉(zhuǎn)換、分析和模型化處理,從中提取出有助于商業(yè)決策的關(guān)鍵性數(shù)據(jù)。銀行信息化的迅速發(fā)展,產(chǎn)生了大量的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)。從海量數(shù)據(jù)中提取出有價值的信息,為銀行的商業(yè)決策服務(wù),是數(shù)據(jù)挖掘的重要應(yīng)用領(lǐng)域。匯豐、花旗和瑞士銀行是數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)用的先行者。如今,數(shù)據(jù)挖掘已在銀行業(yè)有了廣泛深入的應(yīng)用。

二、數(shù)據(jù)挖掘在銀行業(yè)主要應(yīng)用在銀行業(yè)哪些方面

現(xiàn)階段,數(shù)據(jù)挖掘在銀行業(yè)中的應(yīng)用,主要可分為以下幾個方面。

(一)風(fēng)險

數(shù)據(jù)挖掘在銀行業(yè)的重要應(yīng)用之一是風(fēng)險管理,如信用風(fēng)險評估??赏ㄟ^構(gòu)建信用評級模型,評估貸款人或信用卡申請人的風(fēng)險。一個進行信用風(fēng)險評估的解決方案,能對銀行數(shù)據(jù)庫中所有的賬戶指定信用評級標準,用若干數(shù)據(jù)庫查詢就可以得出信用風(fēng)險的列表。這種對于高/低風(fēng)險的評級或分類,是基于每個客戶的賬戶特征,如尚未償還的貸款、信用調(diào)降報告記錄、賬戶類型、收入水平及其他信息等。

對于銀行賬戶的信用評估,可采用直觀量化的評分技術(shù)。將顧客的海量信息數(shù)據(jù)以某種權(quán)重加以衡量,針對各種目標給出量化的評分。以信用評分為例,通過由數(shù)據(jù)挖掘模型確定的權(quán)重,來給每項申請的各指標打分,加總得到該申請人的信用評分情況。銀行根據(jù)信用評分來決定是否接受申請,確定信用額度。過去,信用評分的工作由銀行信貸員完成,只考慮幾個經(jīng)過測試的變量,如就業(yè)情況、收入、年齡、資產(chǎn)、負債等?,F(xiàn)在應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘的方法,可以增加更多的變量,提高模型的精度,滿足信用評價的需求。

通過數(shù)據(jù)挖掘,還可以異常的信用卡使用情況,確定極端客戶的消費行為。根據(jù)歷史數(shù)據(jù),評定造成信貸風(fēng)險客戶的特征和背景,可能造成風(fēng)險損失的客戶。在對客戶的資信和經(jīng)營預(yù)測的基礎(chǔ)上,運用系統(tǒng)的方法對信貸風(fēng)險的類型和原因進行識別、估測,發(fā)現(xiàn)引起貸款風(fēng)險的誘導(dǎo)因素,有效地控制和降低信貸風(fēng)險的發(fā)生。通過建立信用欺詐模型,幫助銀行發(fā)現(xiàn)具有潛在欺詐性的事件,開展欺詐偵查分析,預(yù)防和控制資金非法流失。

(二)客戶管理

在銀行客戶管理生命周期的各個階段,都會用到數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)。

1.獲取客戶

發(fā)現(xiàn)和開拓新客戶對任何一家銀行來說都至關(guān)重要。通過探索性的數(shù)據(jù)挖掘方法,如自動探測聚類和購物籃分析,可以用來找出客戶數(shù)據(jù)庫中的特征,預(yù)測對于銀行活動的響應(yīng)率。那些被定為有利的特征可以與新的非客戶群進行匹配,以增加營銷活動的效果。

數(shù)據(jù)挖掘還可從銀行數(shù)據(jù)庫存儲的客戶信息中,可以根據(jù)事先設(shè)定的標準找到符合條件的客戶群,也可以把客戶進行聚類分析讓其自然分群,通過對客戶的服務(wù)收入、風(fēng)險、等相關(guān)因素的分析、預(yù)測和優(yōu)化,找到新的可贏利目標客戶。

2.保留客戶

通過數(shù)據(jù)挖掘,在發(fā)現(xiàn)流失客戶的特征后,銀行可以在具有相似特征的客戶未流失之前,采取額外增值服務(wù)、特殊待遇和激勵忠誠度等措施保留客戶。比如,使用信用卡損耗模型,可以預(yù)測哪些客戶將停止使用銀行的信用卡,而轉(zhuǎn)用競爭對手的卡,根據(jù)數(shù)據(jù)挖掘結(jié)果,銀行可以采取措施來保持這些客戶的信任。當?shù)贸隹赡芰魇У目蛻裘麊魏?,可對客戶進行關(guān)懷訪問,爭取留住客戶。

為留住老客戶,防止客戶流失,就必須了解客戶的需求。數(shù)據(jù)挖掘,可以識別導(dǎo)致客戶轉(zhuǎn)移的關(guān)聯(lián)因子,用模式找出當前客戶中相似的可能轉(zhuǎn)移者,通過孤立點分析法可以發(fā)現(xiàn)客戶的異常行為,從而使銀行避免不必要的客戶流失。數(shù)據(jù)挖掘工具,還可以對大量的客戶資料進行分析,建立數(shù)據(jù)模型,確定客戶的交易習(xí)慣、交易額度和交易頻率,分析客戶對某個產(chǎn)品的忠誠程度、持久性等,從而為他們提供個性化定制服務(wù),以提高客戶忠誠度。

3.優(yōu)化客戶服務(wù)

銀行業(yè)競爭日益激烈,客戶服務(wù)的質(zhì)量是關(guān)系到銀行發(fā)展的重要因素??蛻羰且粋€可能根據(jù)年費、服務(wù)、優(yōu)惠條件等因素而不斷流動的團體,為客戶提供優(yōu)質(zhì)和個性化的服務(wù),是取得客戶信任的重要手段。根據(jù)二八原則,銀行業(yè)20%的客戶創(chuàng)造了80%的價值,要對這20%的客戶實施最優(yōu)質(zhì)的服務(wù),前提是發(fā)現(xiàn)這20%的重點客戶。重點客戶的發(fā)現(xiàn)通常是由一系列的數(shù)據(jù)挖掘來實現(xiàn)的。如通過分析客戶對產(chǎn)品的應(yīng)用頻率、持續(xù)性等指標來判別客戶的忠誠度,通過交易數(shù)據(jù)的詳細分析來鑒別哪些是銀行希望保持的客戶。找到重點客戶后,銀行就能為客戶提供有針對性的服務(wù)。

三、數(shù)據(jù)挖掘在銀行業(yè)的具體應(yīng)用

數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在銀行業(yè)中的應(yīng)用,其中一個重要前提條件是,必須建立一個統(tǒng)一的中央客戶數(shù)據(jù)庫,以提高客戶信息的分析能力。分析開始時,從數(shù)據(jù)庫中收集與客戶有關(guān)的所有信息、交易記錄,進行建模,對數(shù)據(jù)進行分析,對客戶將來的行為進行預(yù)測。具體應(yīng)用分為五個階段:

(一)加載客戶賬號信息。這一階段,主要是進行數(shù)據(jù)清理,消除現(xiàn)有業(yè)務(wù)系統(tǒng)中有關(guān)客戶賬戶數(shù)據(jù)不一致的現(xiàn)象,將其整合到中央客戶信息庫。銀行各業(yè)務(wù)部門對客戶有統(tǒng)一的視圖,可以進行相關(guān)的客戶分析,如客戶人數(shù),客戶分類,基本需求等。

(二)加載客戶交易信息階段。這一階段主要是把客戶與銀行分銷渠道的所有交易數(shù)據(jù),包括柜臺,ATM,信用卡,匯款,轉(zhuǎn)賬等,加載到中央市場客戶信息庫。這一階段完成后,銀行可以分析客戶使用分銷渠道的情況和分銷渠道的容量,了解客戶,渠道,服務(wù)三者之間的關(guān)系。

(三)模型評測。這是為客戶的每一個賬號建立利潤評測模型,需要收入和的確定金額,因此需要加載系統(tǒng)的數(shù)據(jù)到中央數(shù)據(jù)庫。這一階段完成后,銀行可以從組織,用戶和產(chǎn)品三個方面分析利潤貢獻度。如銀行可以依客戶的利潤貢獻度安排合適的分銷渠道,模擬和預(yù)測新產(chǎn)品對銀行的利潤貢獻度等。

(四)優(yōu)化客戶關(guān)系。銀行應(yīng)該掌握客戶在生活、職業(yè)等方面的行為變化及外部的變化,抓住推銷新產(chǎn)品和服務(wù)的時機。這需要將賬號每天發(fā)生的交易明細數(shù)據(jù),定時加載到中央數(shù)據(jù)倉庫,核對客戶行為的變化。如有變化,銀行則利用客戶的購買傾向模型,渠道喜好模型,利潤貢獻模型,信用和風(fēng)險評測模型等,主動與客戶取得聯(lián)系。

(五)風(fēng)險評估。銀行風(fēng)險管理的對象主要是與資產(chǎn)和負債有關(guān)的風(fēng)險,因此與資產(chǎn)負債有關(guān)的業(yè)務(wù)系統(tǒng)的交易數(shù)據(jù)要加載到中央數(shù)據(jù)倉庫;然后,銀行應(yīng)按照不同的期間,分析和計算利率敏感性資產(chǎn)和負債之間的缺口,知道銀行在不同期間資本比率、資產(chǎn)負債結(jié)構(gòu)、資金情況和凈利息收入的變化。

四、結(jié)語

目前,銀行業(yè)已逐步走向個性化服務(wù)和科學(xué)決策階段,數(shù)據(jù)挖掘具有強大的信息處理和分析能力,可以為銀行提供科學(xué)的決策依據(jù)和技術(shù)支持。在全球化的今天,只有順應(yīng)知識經(jīng)濟時代的潮流,充分利用數(shù)據(jù)挖掘等現(xiàn)代科學(xué)技術(shù),才能更好地促進銀行業(yè)持續(xù)、健康的發(fā)展。

via:199IT

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