工商銀行

(一)工商銀行大數(shù)據(jù)建設(shè)情況

圖表 1:工商銀行大數(shù)據(jù)云服務(wù)平臺

(二)非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)信息庫建設(shè)

工行的信息庫建設(shè)主要指非結(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù)。目前,工行實現(xiàn)了包括17125個境內(nèi)機構(gòu),39個國家(地區(qū))的383個境外機構(gòu),工銀瑞信、工銀安盛、工銀金融、工銀租賃、工銀國際等綜合化子公司組成的集團內(nèi)境內(nèi)外機構(gòu)信息系統(tǒng)的統(tǒng)一和集中管理,建立了全行統(tǒng)一的數(shù)據(jù)倉庫和集團信息庫兩個大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)平臺,數(shù)據(jù)總量超過4500T。

圖表 2:工行數(shù)據(jù)倉庫和集團信息庫架構(gòu)

因為非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)的量是非常大的,所以工行的原則是信息庫建設(shè)沒有把非結(jié)構(gòu)化建設(shè)進行物理存儲的集中,工行只是通過統(tǒng)一的搜索引擎讓用戶能夠快速地搜索找到需要的非結(jié)構(gòu)化信息。

(三)工商銀行大數(shù)據(jù)分析挖掘與應(yīng)用

1、客戶評價

工行在柜面、自助終端以及網(wǎng)上銀行等各服務(wù)渠道,實現(xiàn)對客戶的識別、信息共享、聯(lián)動營銷和產(chǎn)品推介;根據(jù)客戶的資產(chǎn)、負債、中間業(yè)務(wù)基本信息、交易信息,實現(xiàn)對公、個人客戶的統(tǒng)一星級評價,差異化服務(wù)。

圖表 3工行客戶星級評價模型

2、精準營銷

圖表 4:工行大數(shù)據(jù)營銷模型

3、風險防范

利用大數(shù)據(jù)使得工行風險防范手段更加豐富。工行通過大數(shù)據(jù)在事前、事中、事后三個環(huán)節(jié)的運用進行風險的柔性控制。

一是進一步強化事前的分析論證,突出防患于未然。在信貸準入方面,整合工行CIIS信息、人民銀行征信管理信息、銀監(jiān)會風險信息等資源,建立客戶準入風險分析模型,對特定高風險客戶群進行分析,通過關(guān)聯(lián)信息查詢對企業(yè)所在客戶群的信用總體情況進行分析,及時發(fā)現(xiàn)潛在風險點,從而為客戶上下游企業(yè)對客戶經(jīng)營及信用可能產(chǎn)生的影響做出判斷;

二是加強事中監(jiān)督和風險預警,及時發(fā)現(xiàn)潛在風險。通過數(shù)據(jù)分析,及時發(fā)現(xiàn)客戶交叉違約現(xiàn)象,開展風險預警分析,如客戶貸款在工行正常卻在他行存在不良、客戶在工行不同專業(yè)的貸款中一項正常另一項不良;

三是加強資金運行的跟蹤力度,監(jiān)督不良客戶的資金運動,對不良資產(chǎn)進行追欠行動;

四是突出懲戒機制,將不良信息報送有關(guān)征信數(shù)據(jù)庫,增加不良客戶的違約成本,從而降低其違約的概率。

圖表 5:工商銀行人工智能學習平臺

招商銀行

(一)數(shù)據(jù)驅(qū)動的互聯(lián)網(wǎng)智能獲客系統(tǒng)

1、系統(tǒng)業(yè)務(wù)簡介

數(shù)據(jù)驅(qū)動的互聯(lián)網(wǎng)智能獲客由用戶從線上發(fā)起,招商銀行實時進行名單收集及數(shù)據(jù)承接,隨后進入“網(wǎng)上申請,上門服務(wù)”或“網(wǎng)上申請,網(wǎng)點核身”的業(yè)務(wù)流程,通過“線上申請+雙線下”的體系化服務(wù)模式,幫助用戶辦理信用卡,在線獲取信用卡價值客戶。

目前,系統(tǒng)每天實時向各地下發(fā)新戶申請名單,巨大的數(shù)據(jù)流量支撐了招商銀行全國39個信用卡部門、數(shù)千名的信用卡直銷隊伍及全國所有的招商銀行營業(yè)網(wǎng)點,使招商銀行成為全國率先實現(xiàn)規(guī)模化、集約化、成體系運作的商業(yè)銀行。

2、系統(tǒng)建設(shè)的目標

圖表 6:智能系統(tǒng)建設(shè)目標

3、系統(tǒng)應(yīng)用框架示意圖

圖表 7:智能獲客系統(tǒng)應(yīng)用框架

(1)業(yè)務(wù)處理系統(tǒng):包括接口服務(wù)系統(tǒng)(允許合作廠商直接提交用戶名單到招商銀行系統(tǒng))、流程管理系統(tǒng)(新舊戶流程管理、雙線下流程管理等)、決策引擎系統(tǒng)(判斷用戶的價值所在,比如是否為零售的價值客戶)、大數(shù)據(jù)征信系統(tǒng)。

(2)業(yè)務(wù)支持系統(tǒng):包括運營管理系統(tǒng)、智慧營銷管理系統(tǒng)和用戶行為分析系統(tǒng)。

(3)數(shù)據(jù)承接系統(tǒng):包括數(shù)據(jù)承接(統(tǒng)一承接各個平臺的流量數(shù)據(jù))、數(shù)據(jù)檢核、數(shù)據(jù)篩選。

(4)數(shù)據(jù)驅(qū)動系統(tǒng):包括名單分配系統(tǒng)(將收集到的數(shù)據(jù)分配到各信用卡部及網(wǎng)點)、業(yè)務(wù)代表移動服務(wù)系統(tǒng)(PAD系統(tǒng))。

4、數(shù)據(jù)驅(qū)動模型

數(shù)據(jù)驅(qū)動模型以用戶數(shù)據(jù)為核心,形成以數(shù)據(jù)收集、數(shù)據(jù)承接、數(shù)據(jù)驅(qū)動、數(shù)據(jù)經(jīng)營、數(shù)據(jù)分析的閉環(huán),從而在不同的階段以不同的方式和目的,對用戶數(shù)據(jù)的價值進行充分挖掘。

圖表 8:數(shù)據(jù)驅(qū)動模型

(1)數(shù)據(jù)收集:從招商銀行主站、手機銀行、個人銀行專業(yè)版、搜索引擎、合作方收集用戶數(shù)據(jù)。

(2)數(shù)據(jù)承接:有效的用戶數(shù)據(jù)加工后統(tǒng)一收集及整理。

(3)數(shù)據(jù)驅(qū)動:用戶數(shù)據(jù)被分配給各信用卡部的直銷人員或網(wǎng)點。

(4)數(shù)據(jù)經(jīng)營:通過直銷人員上門服務(wù)或網(wǎng)點辦理,將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為客戶,即流量變現(xiàn)。

(5)數(shù)據(jù)分析:分析用戶數(shù)據(jù),優(yōu)化流程及用戶體驗,更好地收集用戶數(shù)據(jù)。

(二)數(shù)據(jù)驅(qū)動的互聯(lián)網(wǎng)智能獲客系統(tǒng)的創(chuàng)新特點

1、智能決策引擎分流機制

實現(xiàn)對流量及產(chǎn)能的動態(tài)管理。系統(tǒng)采用了創(chuàng)新的智能決策引擎分流機制,建立了線上名單數(shù)據(jù)與雙線下業(yè)務(wù)流程的完美對接,激活網(wǎng)點資源,優(yōu)化資源配置,實現(xiàn)對名單流量及產(chǎn)能的動態(tài)管理,防止成熟市場因無法及時響應(yīng)用戶需求而導致名單溢出以及無信用卡部門城市的新增網(wǎng)點流量浪費的現(xiàn)象出現(xiàn)。

圖表 9:決策引擎分流機制

2、大數(shù)據(jù)征信輔助

傳統(tǒng)的征信體系是銀行業(yè)健康發(fā)展的基石,在互聯(lián)網(wǎng)時代,要將風險控制及快速授信做到極致,需要借助于大數(shù)據(jù),聯(lián)合外部優(yōu)質(zhì)大數(shù)據(jù)廠商,組成策略聯(lián)盟,洞察用戶站外行為,完善和豐富用戶畫像,達到利用外部數(shù)據(jù)解決內(nèi)部風險控制的目的。

3、借助大數(shù)據(jù)的用戶行為分析

通過數(shù)據(jù)采集和監(jiān)測,根據(jù)不同的業(yè)務(wù)場景進行建模,分析用戶站內(nèi)行為,最終實現(xiàn)可視化的呈現(xiàn)。通過大數(shù)據(jù)分析,銀行可以全面了解用戶在使用自身服務(wù)過程中的行為特點,從各種層面提供決策支持,實現(xiàn)運營內(nèi)容優(yōu)化,提升長尾資源和碎片資源的使用能力,這是銀行業(yè)在大數(shù)據(jù)應(yīng)用方面的有益探索。

4、流量經(jīng)營為中心的業(yè)務(wù)模式

流量經(jīng)營以智能管道和聚合平臺為基礎(chǔ),以擴大流量規(guī)模、釋放流量價值為方向,其最終目的是順應(yīng)移動互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展,壯大基礎(chǔ)用戶規(guī)模,占領(lǐng)市場的至高點。通過建立以流量經(jīng)營為中心的業(yè)務(wù)模式,基本解除了對人力驅(qū)動模式的依賴,極大降低了營銷成本,為實現(xiàn)低成本獲客提供基礎(chǔ)保障。

5、數(shù)據(jù)驅(qū)動為核心的業(yè)務(wù)模型

在傳統(tǒng)的人力驅(qū)動模型之下,銀行通過差異化的產(chǎn)品、高強度的資源投放,基本可以保障其在商業(yè)競爭中占據(jù)有利位置,而在移動互聯(lián)時代,傳統(tǒng)的人力驅(qū)動成本不斷增長,但收益日漸下滑,難以為繼。數(shù)據(jù)驅(qū)動的業(yè)務(wù)模型是信息技術(shù)對銀行業(yè)界的一大改變。銀行的經(jīng)營理念需要從現(xiàn)有的人力驅(qū)動方式向數(shù)據(jù)驅(qū)動方式轉(zhuǎn)變,這種轉(zhuǎn)變實際上也是全球產(chǎn)業(yè)面臨的一場新變革。

圖表 10:人力驅(qū)動及數(shù)據(jù)驅(qū)動模型對比

通過數(shù)據(jù)驅(qū)動模型,銀行線上獲取客戶的邊際成本接近于零,目標客群擴大至所有的互聯(lián)網(wǎng)用戶,直銷人員在上門服務(wù)時更有目的性,成效顯著提高。

6、獨創(chuàng)的線下雙通道充分挖掘客戶的價值

采用決策引擎分流機制,普通用戶流向“網(wǎng)上申請,上門服務(wù)”的直銷模式,而對于零售的價值客戶則導向“網(wǎng)上申請,網(wǎng)點核身”的業(yè)務(wù)模式,在辦理信用卡業(yè)務(wù)的同時,引導客戶同時辦理招商銀行一卡通,通過雙線下業(yè)務(wù)流程的設(shè)計,使客戶價值得到充分的挖掘,資源得到充分的利用。

7、落實兩卡交叉銷售打造大零售體系的全行戰(zhàn)略

通過流程設(shè)計,招商銀行創(chuàng)造了信用卡與零售產(chǎn)品交叉銷售的自然場景,打通了信用卡部門與全行零售部門交叉銷售的關(guān)鍵環(huán)節(jié),在獲取信用卡客戶的同時也為零售部門貢獻價值客戶,促進打造大零售體系的全行戰(zhàn)略,提升客戶的綜合價值貢獻,成功將信用卡獲客平臺打造成聚合零售客戶的流量入口。

(三)系統(tǒng)應(yīng)用效果

1、利潤增漲顯著

爆發(fā)式增長的基礎(chǔ)客群推動了招商銀行信用卡部門利潤翻番的目標。2013—2016年,通過該平臺直接獲取信用卡新戶近千萬個,2016年的新戶獲取量更是達到2013年和2015年的總和,實現(xiàn)了跨越式、爆發(fā)式增長,其零售獲客能力預計還將進一步提升。

2、領(lǐng)導獲客渠道

智能獲客系統(tǒng)已成為信用卡獲客業(yè)務(wù)中決定性的領(lǐng)導力量。2013—2016年,通過該平臺直接獲取的信用卡新戶在當年全渠道獲取新戶總量中的占比分別達到29.3%、33.7%、37.3%和45.1%,目前這一比例還在不斷提高。

民生銀行

(一)民生銀行大數(shù)據(jù)平臺建設(shè)

民生銀行通過大數(shù)據(jù)驅(qū)動業(yè)務(wù)運營及產(chǎn)品創(chuàng)新,搭建低成本、高性能、高可靠且水平擴張的數(shù)據(jù)平臺,通過大數(shù)據(jù)分析應(yīng)對金融業(yè)的大數(shù)據(jù)挑戰(zhàn),完善及大力發(fā)展銀行中間業(yè)務(wù),避免產(chǎn)品品種雷同、老舊等情況的出現(xiàn),初步做到個性化的精準營銷。

1、建立數(shù)據(jù)源

民生銀行數(shù)據(jù)源包括個人特征數(shù)據(jù)、資產(chǎn)數(shù)據(jù)和其他數(shù)據(jù)。其中,個人特征數(shù)據(jù)包含年齡、性別、職業(yè)、收入、工作區(qū)域、社會關(guān)系等;資產(chǎn)數(shù)據(jù)包括個人定期存款、活期存款、信用貸款、抵押貸款等;其他數(shù)據(jù)涵蓋個人互聯(lián)網(wǎng)行為數(shù)據(jù)、個人位置信息數(shù)據(jù)、商戶數(shù)據(jù)等。

2、打造不同層面的數(shù)據(jù)場景

民生銀行通過整合客戶數(shù)據(jù),進行精準營銷的設(shè)計,降低客戶流失率,提高忠誠度;借助大數(shù)據(jù)技術(shù)對不同渠道來源的提供商、客戶的交易行為進行全面分析,實現(xiàn)鏈式反應(yīng);搭建有效的數(shù)據(jù)模型,為客戶提供全方位管家式的非金融服務(wù);借助對業(yè)務(wù)的分析與優(yōu)化,推動自身的轉(zhuǎn)型與創(chuàng)新。

圖表 11:民生銀行不同層面的數(shù)據(jù)場景

一方面,通過大數(shù)據(jù)相關(guān)技術(shù),可以及時了解本行業(yè)及關(guān)聯(lián)行業(yè)的變化,快速調(diào)整自身企業(yè)的運營方向及策略,縮小企業(yè)運營風險敞口;另一方面,通過整合金融業(yè)內(nèi)部和外部數(shù)據(jù),建立起多維度多層次的分析洞察報表,提供市場、銷售、用戶、輿情等多角度的宏觀洞察,輔助戰(zhàn)略決策,同時也為企業(yè)的運營、產(chǎn)品、市場、銷售、服務(wù)等一線業(yè)務(wù)人員提供數(shù)據(jù)洞察,支持其日常的業(yè)務(wù)行動。

(二)民生銀行大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略方向

結(jié)合國內(nèi)外先進企業(yè)的大數(shù)據(jù)經(jīng)驗,民生銀行充分挖掘大數(shù)據(jù)價值,以“智能化、云端化、標準化、移動化”建設(shè)為主線,努力打造和提升大數(shù)據(jù)能力,積極推進全行的大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略。對于民生銀行來說,“四化”建設(shè)縱貫數(shù)據(jù)獲取與存儲、數(shù)據(jù)整合、數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)應(yīng)用整個大數(shù)據(jù)價值鏈,是一個影響深遠的系統(tǒng)性工程。

1、大數(shù)據(jù)智能化

2、大數(shù)據(jù)云端化

3、大數(shù)據(jù)標準化

4、大數(shù)據(jù)移動化

為順應(yīng)移動互聯(lián)網(wǎng)時代潮流,民生銀行提出移動數(shù)據(jù)產(chǎn)品發(fā)布平臺和數(shù)據(jù)產(chǎn)品研發(fā)同時推進戰(zhàn)略。通過數(shù)據(jù)產(chǎn)品在移動端的部署,使數(shù)據(jù)用戶在任何時間(Anytime)、任何地點(Anywhere)接收與業(yè)務(wù)相關(guān)的任何數(shù)據(jù)結(jié)果(Anything),大幅提升決策效率和前端人員的快速反應(yīng)能力。在大數(shù)據(jù)移動化方面,民生銀行主要推出四款移動數(shù)據(jù)產(chǎn)品:蒲公英、啄木鳥、貓頭鷹和鴻雁。

“蒲公英”是一款專為民生銀行公司業(yè)務(wù)客戶經(jīng)理拓展客戶和營銷產(chǎn)品提供支持的移動產(chǎn)品,旨在幫助客戶經(jīng)理提升工作效率與營銷成功率。啄木鳥系統(tǒng)通過自動識別可疑交易降低小微業(yè)務(wù)的操作風險?！柏堫^鷹”為民生銀行支行管理者提供即時獲取支行經(jīng)營狀況的移動產(chǎn)品?！傍櫻恪笔敲裆y行高層管理層智能化決策提供支持的大數(shù)據(jù)產(chǎn)品。四款移動數(shù)據(jù)產(chǎn)品為民生銀行戰(zhàn)略決策、客戶拓展、產(chǎn)品營銷、風險識別、業(yè)務(wù)管理提供數(shù)據(jù)支持。

(三)基于PDMA框架的大數(shù)據(jù)對公營銷

對公客戶是商業(yè)銀行的主要利潤來源之一,且該類客戶沉淀大量復雜的數(shù)據(jù),將大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用于對公客戶服務(wù)和對公產(chǎn)品營銷具有重要意義。針對移動互聯(lián)網(wǎng)的大數(shù)據(jù)營銷體系“PDMA”,主要包括認知客戶(perceive)、挖掘需求(data-mining)、精準營銷(marketing)、營銷評估(assessment),構(gòu)成一個閉環(huán)體系,基于“PDMA”的框架能很好地建立銀行產(chǎn)品和客戶兩個維度。

1、P——認知客戶行為

2、D——挖掘客戶需求

3、M——產(chǎn)品精準營銷

4、A——營銷效果評估

(四)民生銀行“PDMA”應(yīng)用實踐

2015年3月,民生銀行“金融e管家”平臺正式上線,平臺主要針對國內(nèi)商業(yè)銀行客戶關(guān)系管理系統(tǒng)管理功能、分析功能、應(yīng)用功能相互脫離的弊端而開發(fā)的基于大數(shù)據(jù)分析的一站式服務(wù)平臺?！敖鹑趀管家”服務(wù)于全行對公客戶管理,覆蓋“PDMA”框架的四個環(huán)節(jié),是對公業(yè)務(wù)應(yīng)用大數(shù)據(jù)技術(shù)的典范。

首先,認知客戶行為(P)。該平臺對接民生銀行內(nèi)200多個生產(chǎn)系統(tǒng)和數(shù)據(jù)中樞,并導入上市公司數(shù)據(jù)、人行征信數(shù)據(jù)、工商數(shù)據(jù)等行外的數(shù)據(jù),形成完善的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),通過不同的規(guī)則組合數(shù)據(jù),如對公客戶和產(chǎn)品的交叉組合,或者基于供應(yīng)鏈的客戶上下游集合等,使用戶可從不同角度解讀對公客戶的特性,同時通過行內(nèi)資金流和行內(nèi)外信息流,精確掌握客戶的行為習慣。

其次,挖掘客戶需求(D)。該平臺對客戶信息更深層次的挖掘,去除無效信息,將有效信息放大,結(jié)合線下業(yè)務(wù)資源,挑選出最適合營銷的企業(yè)關(guān)系群體,應(yīng)用多種大數(shù)據(jù)分析方法,建立關(guān)系網(wǎng)絡(luò)分析模型,識別出群體的特征和相互之間業(yè)務(wù)重點,并以極具可用性的界面展示客戶潛在需求挖掘的結(jié)果,幫助客戶經(jīng)理深度挖掘客戶的金融需求。

再者,產(chǎn)品精準營銷(M)。該平臺是一個智能化的融資理財和資源整合平臺,主要圍繞核心客戶,通過后臺數(shù)據(jù)的支撐,建立交易網(wǎng)絡(luò)模型和上下游客戶推薦模型,并據(jù)此匹配最適合的金融產(chǎn)品,實現(xiàn)精準營銷。該平臺上線后,對公產(chǎn)品關(guān)聯(lián)營銷的成功率大大提高。

最后,產(chǎn)品營銷評估(A)。該平臺建立了基于歷史記錄的客戶績效評價體系,科學全面的評價客戶績效,并根據(jù)評價結(jié)果改進營銷方向。后評價功能涵蓋對公業(yè)務(wù)的不同情況,如對個性化服務(wù)方案的綜合評價,對集團客戶也能建立綜合收益的評價,而不僅僅是單獨考慮單筆業(yè)務(wù)的收益,適應(yīng)了缺資產(chǎn)時代的商業(yè)銀行經(jīng)營新思路。

(來自:銀行聯(lián)合信息網(wǎng))

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