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(tái) 工行的信息庫(kù)建設(shè)主要指非結(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù)。目前,工行實(shí)現(xiàn)了包括17125個(gè)境內(nèi)機(jī)構(gòu),39個(gè)國(guó)家(地區(qū))的383個(gè)境外機(jī)構(gòu),工銀瑞信、工銀安盛、工銀金融、工銀租賃、工銀國(guó)際等綜合化子公司組成的集團(tuán)內(nèi)境內(nèi)外機(jī)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(cāng)庫(kù)和集團(tuán)信息庫(kù)兩個(gè)大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)平臺(tái),數(shù)據(jù)總量超過(guò)4500T。 圖表 2:工行數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和集團(tuán)信息庫(kù)架構(gòu) 因?yàn)榉墙Y(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(kù)建設(shè)沒(méi)有把非結(jié)構(gòu)化建設(shè)進(jìn)行物理存儲(chǔ)的集中,工行只是通過(guò)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。 1、客戶評(píng)價(jià) 工行在柜面、自助終端以及網(wǎng)上銀行等各服務(wù)渠道,實(shí)現(xiàn)對(duì)客戶的識(shí)別、信息共享、聯(lián)動(dòng)營(yíng)銷和產(chǎn)品推介;根據(jù)客戶的資產(chǎn)、負(fù)債、中間業(yè)務(wù)基本信息、交易信息,實(shí)現(xiàn)對(duì)公、個(gè)人客戶的統(tǒng)一星級(jí)評(píng)價(jià),差異化服務(wù)。 圖表 3工行客戶星級(jí)評(píng)價(jià)模型 2、精準(zhǔn)營(yíng)銷 圖表 4:工行大數(shù)據(jù)營(yíng)銷模型 3、風(fēng)險(xiǎn)防范 利用大數(shù)據(jù)使得工行風(fēng)險(xiǎn)防范手段更加豐富。工行通過(guò)大數(shù)據(jù)在事前、事中、事后三個(gè)環(huán)節(jié)的運(yùn)用進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)的柔性控制。 一是進(jìn)一步強(qiáng)化事前的分析論證,突出防患于未然。在信貸準(zhǔn)入方面,整合工行CIIS信息、人民銀行征信管理信息、銀監(jiān)會(huì)風(fēng)險(xiǎn)信息等資源,建立客戶準(zhǔn)入風(fēng)險(xiǎn)分析模型,對(duì)特定高風(fēng)險(xiǎn)客戶群進(jìn)行分析,通過(guò)關(guān)聯(lián)信息查詢對(duì)企業(yè)所在客戶群的信用總體情況進(jìn)行分析,及時(shí)發(fā)現(xiàn)潛在風(fēng)險(xiǎn)點(diǎn),從而為客戶上下游企業(yè)對(duì)客戶經(jīng)營(yíng)及信用可能產(chǎn)生的影響做出判斷; 二是加強(qiáng)事中監(jiān)督和風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警,及時(shí)發(fā)現(xiàn)潛在風(fēng)險(xiǎn)。通過(guò)數(shù)據(jù)分析,及時(shí)發(fā)現(xiàn)客戶交叉違約現(xiàn)象,開(kāi)展風(fēng)險(xiǎn)預(yù)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(xiàng)正常另一項(xiàng)不良; 三是加強(qiáng)資金運(yùn)行的跟蹤力度,監(jiān)督不良客戶的資金運(yùn)動(dòng),對(duì)不良資產(chǎn)進(jìn)行追欠行動(dòng); 四是突出懲戒機(jī)制,將不良信息報(bào)送有關(guān)征信數(shù)據(jù)庫(kù),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(xué)習(xí)平臺(tái) 招商銀行 1、系統(tǒng)業(yè)務(wù)簡(jiǎn)介 數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的互聯(lián)網(wǎng)智能獲客由用戶從線上發(fā)起,招商銀行實(shí)時(shí)進(jìn)行名單收集及數(shù)據(jù)承接,隨后進(jìn)入“網(wǎng)上申請(qǐng),上門服務(wù)”或“網(wǎng)上申請(qǐng),網(wǎng)點(diǎn)核身”的業(yè)務(wù)流程,通過(guò)“線上申請(qǐng)+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(jià)值客戶。 目前,系統(tǒng)每天實(shí)時(shí)向各地下發(fā)新戶申請(qǐng)名單,巨大的數(shù)據(jù)流量支撐了招商銀行全國(guó)39個(gè)信用卡部門、數(shù)千名的信用卡直銷隊(duì)伍及全國(guó)所有的招商銀行營(yíng)業(yè)網(wǎng)點(diǎn),使招商銀行成為全國(guó)率先實(shí)現(xiàn)規(guī)模化、集約化、成體系運(yùn)作的商業(yè)銀行。 2、系統(tǒng)建設(shè)的目標(biāo) 圖表 6:智能系統(tǒng)建設(shè)目標(biāo) 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(jià)值所在,比如是否為零售的價(jià)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(yùn)營(yíng)管理系統(tǒng)、智慧營(yíng)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(gè)平臺(tái)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(dòng)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(diǎn))、業(yè)務(wù)代表移動(dòng)服務(wù)系統(tǒng)(PAD系統(tǒng))。 4、數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)模型 數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)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(dòng)、數(shù)據(jù)經(jīng)營(yíng)、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(duì)用戶數(shù)據(jù)的價(jià)值進(jìn)行充分挖掘。 圖表 8:數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)模型 (1)數(shù)據(jù)收集:從招商銀行主站、手機(jī)銀行、個(gè)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(dòng):用戶數(shù)據(jù)被分配給各信用卡部的直銷人員或網(wǎng)點(diǎn)。 (4)數(shù)據(jù)經(jīng)營(yíng):通過(guò)直銷人員上門服務(wù)或網(wǎng)點(diǎn)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(yàn),更好地收集用戶數(shù)據(jù)。 1、智能決策引擎分流機(jī)制 實(shí)現(xiàn)對(duì)流量及產(chǎn)能的動(dòng)態(tài)管理。系統(tǒng)采用了創(chuàng)新的智能決策引擎分流機(jī)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(duì)接,激活網(wǎng)點(diǎn)資源,優(yōu)化資源配置,實(shí)現(xiàn)對(duì)名單流量及產(chǎn)能的動(dòng)態(tài)管理,防止成熟市場(chǎng)因無(wú)法及時(shí)響應(yīng)用戶需求而導(dǎo)致名單溢出以及無(wú)信用卡部門城市的新增網(wǎng)點(diǎn)流量浪費(fèi)的現(xiàn)象出現(xiàn)。 圖表 9:決策引擎分流機(jī)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(shí)代,要將風(fēng)險(xiǎn)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?jī)?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(dá)到利用外部數(shù)據(jù)解決內(nèi)部風(fēng)險(xiǎn)控制的目的。 3、借助大數(shù)據(jù)的用戶行為分析 通過(guò)數(shù)據(jù)采集和監(jiān)測(cè),根據(jù)不同的業(yè)務(wù)場(chǎng)景進(jìn)行建模,分析用戶站內(nèi)行為,最終實(shí)現(xiàn)可視化的呈現(xiàn)。通過(guò)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(guò)程中的行為特點(diǎn),從各種層面提供決策支持,實(shí)現(xiàn)運(yùn)營(yíng)內(nèi)容優(yōu)化,提升長(zhǎng)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(yíng)為中心的業(yè)務(wù)模式 流量經(jīng)營(yíng)以智能管道和聚合平臺(tái)為基礎(chǔ),以擴(kuò)大流量規(guī)模、釋放流量?jī)r(jià)值為方向,其最終目的是順應(yīng)移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展,壯大基礎(chǔ)用戶規(guī)模,占領(lǐng)市場(chǎng)的至高點(diǎn)。通過(guò)建立以流量經(jīng)營(yíng)為中心的業(yè)務(wù)模式,基本解除了對(duì)人力驅(qū)動(dòng)模式的依賴,極大降低了營(yíng)銷成本,為實(shí)現(xiàn)低成本獲客提供基礎(chǔ)保障。 5、數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)為核心的業(yè)務(wù)模型 在傳統(tǒng)的人力驅(qū)動(dòng)模型之下,銀行通過(guò)差異化的產(chǎn)品、高強(qiáng)度的資源投放,基本可以保障其在商業(yè)競(jìng)爭(zhēng)中占據(jù)有利位置,而在移動(dòng)互聯(lián)時(shí)代,傳統(tǒng)的人力驅(qū)動(dòng)成本不斷增長(zhǎng),但收益日漸下滑,難以為繼。數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的業(yè)務(wù)模型是信息技術(shù)對(duì)銀行業(yè)界的一大改變。銀行的經(jīng)營(yíng)理念需要從現(xiàn)有的人力驅(qū)動(dòng)方式向數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)方式轉(zhuǎn)變,這種轉(zhuǎn)變實(shí)際上也是全球產(chǎn)業(yè)面臨的一場(chǎng)新變革。 圖表 10:人力驅(qū)動(dòng)及數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)模型對(duì)比 通過(guò)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)模型,銀行線上獲取客戶的邊際成本接近于零,目標(biāo)客群擴(kuò)大至所有的互聯(lián)網(wǎng)用戶,直銷人員在上門服務(wù)時(shí)更有目的性,成效顯著提高。 6、獨(dú)創(chuàng)的線下雙通道充分挖掘客戶的價(jià)值 采用決策引擎分流機(jī)制,普通用戶流向“網(wǎng)上申請(qǐng),上門服務(wù)”的直銷模式,而對(duì)于零售的價(jià)值客戶則導(dǎo)向“網(wǎng)上申請(qǐng),網(wǎng)點(diǎn)核身”的業(yè)務(wù)模式,在辦理信用卡業(yè)務(wù)的同時(shí),引導(dǎo)客戶同時(shí)辦理招商銀行一卡通,通過(guò)雙線下業(yè)務(wù)流程的設(shè)計(jì),使客戶價(jià)值得到充分的挖掘,資源得到充分的利用。 7、落實(shí)兩卡交叉銷售打造大零售體系的全行戰(zhàn)略 通過(guò)流程設(shè)計(jì),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(chǎng)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(shí)也為零售部門貢獻(xiàn)價(jià)值客戶,促進(jìn)打造大零售體系的全行戰(zhàn)略,提升客戶的綜合價(jià)值貢獻(xiàn),成功將信用卡獲客平臺(tái)打造成聚合零售客戶的流量入口。 1、利潤(rùn)增漲顯著 爆發(fā)式增長(zhǎng)的基礎(chǔ)客群推動(dòng)了招商銀行信用卡部門利潤(rùn)翻番的目標(biāo)。2013—2016年,通過(guò)該平臺(tái)直接獲取信用卡新戶近千萬(wàn)個(gè),2016年的新戶獲取量更是達(dá)到2013年和2015年的總和,實(shí)現(xiàn)了跨越式、爆發(fā)式增長(zhǎng),其零售獲客能力預(yù)計(jì)還將進(jìn)一步提升。 2、領(lǐng)導(dǎo)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(dǎo)力量。2013—2016年,通過(guò)該平臺(tái)直接獲取的信用卡新戶在當(dāng)年全渠道獲取新戶總量中的占比分別達(dá)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 民生銀行通過(guò)大數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)業(yè)務(wù)運(yùn)營(yíng)及產(chǎn)品創(chuàng)新,搭建低成本、高性能、高可靠且水平擴(kuò)張的數(shù)據(jù)平臺(tái),通過(guò)大數(shù)據(jù)分析應(yīng)對(duì)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(gè)性化的精準(zhǔn)營(yíng)銷。 1、建立數(shù)據(jù)源 民生銀行數(shù)據(jù)源包括個(gè)人特征數(shù)據(jù)、資產(chǎn)數(shù)據(jù)和其他數(shù)據(jù)。其中,個(gè)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(huì)關(guān)系等;資產(chǎn)數(shù)據(jù)包括個(gè)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(gè)人互聯(lián)網(wǎng)行為數(shù)據(jù)、個(gè)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(chǎng)景 民生銀行通過(guò)整合客戶數(shù)據(jù),進(jìn)行精準(zhǔn)營(yíng)銷的設(shè)計(jì),降低客戶流失率,提高忠誠(chéng)度;借助大數(shù)據(jù)技術(shù)對(duì)不同渠道來(lái)源的提供商、客戶的交易行為進(jìn)行全面分析,實(shí)現(xiàn)鏈?zhǔn)椒磻?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(duì)業(yè)務(wù)的分析與優(yōu)化,推動(dòng)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(chǎng)景 一方面,通過(guò)大數(shù)據(jù)相關(guān)技術(shù),可以及時(shí)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(yùn)營(yíng)方向及策略,縮小企業(yè)運(yùn)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)敞口;另一方面,通過(guò)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(bào)表,提供市場(chǎng)、銷售、用戶、輿情等多角度的宏觀洞察,輔助戰(zhàn)略決策,同時(shí)也為企業(yè)的運(yùn)營(yíng)、產(chǎn)品、市場(chǎng)、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(dòng)。 結(jié)合國(guó)內(nèi)外先進(jìn)企業(yè)的大數(shù)據(jù)經(jīng)驗(yàn),民生銀行充分挖掘大數(shù)據(jù)價(jià)值,以“智能化、云端化、標(biāo)準(zhǔn)化、移動(dòng)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(jìn)全行的大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略。對(duì)于民生銀行來(lái)說(shuō),“四化”建設(shè)縱貫數(shù)據(jù)獲取與存儲(chǔ)、數(shù)據(jù)整合、數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)應(yīng)用整個(gè)大數(shù)據(jù)價(jià)值鏈,是一個(gè)影響深遠(yuǎn)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(biāo)準(zhǔn)化 4、大數(shù)據(jù)移動(dòng)化 為順應(yīng)移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代潮流,民生銀行提出移動(dòng)數(shù)據(jù)產(chǎn)品發(fā)布平臺(tái)和數(shù)據(jù)產(chǎn)品研發(fā)同時(shí)推進(jìn)戰(zhàn)略。通過(guò)數(shù)據(jù)產(chǎn)品在移動(dòng)端的部署,使數(shù)據(jù)用戶在任何時(shí)間(Anytime)、任何地點(diǎn)(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(dòng)化方面,民生銀行主要推出四款移動(dòng)數(shù)據(jù)產(chǎn)品:蒲公英、啄木鳥(niǎo)、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(yíng)銷產(chǎn)品提供支持的移動(dòng)產(chǎn)品,旨在幫助客戶經(jīng)理提升工作效率與營(yíng)銷成功率。啄木鳥(niǎo)系統(tǒng)通過(guò)自動(dòng)識(shí)別可疑交易降低小微業(yè)務(wù)的操作風(fēng)險(xiǎn)。“貓頭鷹”為民生銀行支行管理者提供即時(shí)獲取支行經(jīng)營(yíng)狀況的移動(dòng)產(chǎn)品。“鴻雁”是民生銀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(dòng)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(yíng)銷、風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別、業(yè)務(wù)管理提供數(shù)據(jù)支持。 對(duì)公客戶是商業(yè)銀行的主要利潤(rùn)來(lái)源之一,且該類客戶沉淀大量復(fù)雜的數(shù)據(jù),將大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用于對(duì)公客戶服務(wù)和對(duì)公產(chǎn)品營(yíng)銷具有重要意義。針對(duì)移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的大數(shù)據(jù)營(yíng)銷體系“PDMA”,主要包括認(rèn)知客戶(perceive)、挖掘需求(data-mining)、精準(zhǔn)營(yíng)銷(marketing)、營(yíng)銷評(píng)估(assessment),構(gòu)成一個(gè)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(gè)維度。 1、P——認(rèn)知客戶行為 2、D——挖掘客戶需求 3、M——產(chǎn)品精準(zhǔn)營(yíng)銷 4、A——營(yíng)銷效果評(píng)估 2015年3月,民生銀行“金融e管家”平臺(tái)正式上線,平臺(tái)主要針對(duì)國(guó)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(kāi)發(fā)的基于大數(shù)據(jù)分析的一站式服務(wù)平臺(tái)。“金融e管家”服務(wù)于全行對(duì)公客戶管理,覆蓋“PDMA”框架的四個(gè)環(huán)節(jié),是對(duì)公業(yè)務(wù)應(yīng)用大數(shù)據(jù)技術(shù)的典范。 首先,認(rèn)知客戶行為(P)。該平臺(tái)對(duì)接民生銀行內(nèi)200多個(gè)生產(chǎn)系統(tǒng)和數(shù)據(jù)中樞,并導(dǎo)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(guò)不同的規(guī)則組合數(shù)據(jù),如對(duì)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(duì)公客戶的特性,同時(shí)通過(guò)行內(nèi)資金流和行內(nèi)外信息流,精確掌握客戶的行為習(xí)慣。 其次,挖掘客戶需求(D)。該平臺(tái)對(duì)客戶信息更深層次的挖掘,去除無(wú)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(yíng)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(shí)別出群體的特征和相互之間業(yè)務(wù)重點(diǎn),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(zhǔn)營(yíng)銷(M)。該平臺(tái)是一個(gè)智能化的融資理財(cái)和資源整合平臺(tái),主要圍繞核心客戶,通過(guò)后臺(tái)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(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)營(yíng)銷。該平臺(tái)上線后,對(duì)公產(chǎn)品關(guān)聯(lián)營(yíng)銷的成功率大大提高。 最后,產(chǎn)品營(yíng)銷評(píng)估(A)。該平臺(tái)建立了基于歷史記錄的客戶績(jī)效評(píng)價(jià)體系,科學(xué)全面的評(píng)價(jià)客戶績(jī)效,并根據(jù)評(píng)價(jià)結(jié)果改進(jìn)營(yíng)銷方向。后評(píng)價(jià)功能涵蓋對(duì)公業(yè)務(wù)的不同情況,如對(duì)個(gè)性化服務(wù)方案的綜合評(píng)價(jià),對(duì)集團(tuán)客戶也能建立綜合收益的評(píng)價(jià),而不僅僅是單獨(dú)考慮單筆業(yè)務(wù)的收益,適應(yīng)了缺資產(chǎn)時(shí)代的商業(yè)銀行經(jīng)營(yíng)新思路。 (來(lái)自:銀行聯(lián)合信息網(wǎng))
(二)非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)信息庫(kù)建設(shè)
(三)工商銀行大數(shù)據(jù)分析挖掘與應(yīng)用
(一)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的互聯(lián)網(wǎng)智能獲客系統(tǒng)
(二)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的互聯(lián)網(wǎng)智能獲客系統(tǒng)的創(chuàng)新特點(diǎn)
(三)系統(tǒng)應(yīng)用效果
(一)民生銀行大數(shù)據(jù)平臺(tái)建設(shè)
(二)民生銀行大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略方向
(三)基于PDMA框架的大數(shù)據(jù)對(duì)公營(yíng)銷
(四)民生銀行“PDMA”應(yīng)用實(shí)踐
