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      億信華辰

      連續(xù)3年穩(wěn)坐商務(wù)智能應(yīng)用榜首
      與此同時(shí),億信華辰在數(shù)據(jù)治理領(lǐng)域榮登五強(qiáng)
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      銀行如何借助數(shù)據(jù)分析提升業(yè)務(wù)運(yùn)營(yíng)效率

      時(shí)間:2021-05-12來源:億信ABI知識(shí)庫(kù)瀏覽數(shù):278

      剛剛過去的2020年,對(duì)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(yíng)業(yè)績(jī)、業(yè)務(wù)模式、風(fēng)控合規(guī)等方面遭遇前所未有的壓力。

      一方面,全球經(jīng)濟(jì)受到?jīng)_擊,風(fēng)險(xiǎn)傳導(dǎo)至銀行體系,客觀上導(dǎo)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(shí)體經(jīng)濟(jì)的發(fā)展,金融對(duì)實(shí)體經(jīng)濟(jì)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(chǎng)報(bào)價(jià)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(fù)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(dǎo)致銀行出現(xiàn)凈利潤(rùn)大幅收縮的情況。

      如今,2021年,預(yù)計(jì)全球經(jīng)濟(jì)會(huì)逐步擺脫疫情影響,恢復(fù)到相對(duì)正常的狀態(tài),銀行的經(jīng)營(yíng)環(huán)節(jié)也會(huì)跟著好轉(zhuǎn),但通過此次的危機(jī)試煉,銀行對(duì)業(yè)務(wù)進(jìn)行全面優(yōu)化和數(shù)字化改造才是應(yīng)對(duì)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(wù)運(yùn)營(yíng)效率,從而實(shí)現(xiàn)真正的數(shù)字化,以及最終實(shí)現(xiàn)經(jīng)營(yíng)模式的轉(zhuǎn)型。

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

      改革開放以來,中國(guó)銀行業(yè)經(jīng)歷了從行政管理體制下國(guó)家專業(yè)銀行,到國(guó)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(wù)類型主要是以下3類:

      1. 資產(chǎn)業(yè)務(wù)

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

      2.負(fù)債業(yè)務(wù)

      主要包括存款(儲(chǔ)蓄)業(yè)務(wù)、同業(yè)拆入、發(fā)行債券業(yè)務(wù),是指商業(yè)銀行憑借金融牌照合規(guī)借入擁有使用權(quán)的資金的行為。這里需要指出,央行有時(shí)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(duì)銀行及借款企業(yè)構(gòu)成利好。

      3.中間業(yè)務(wù)

      是指商業(yè)銀行在表外,利用自身的網(wǎng)絡(luò)、信息、信用或者牌照優(yōu)勢(shì),為客戶提供中介或代理的角色,通常實(shí)行有償服務(wù),主要包括擔(dān)保、代理、顧問、收付款等業(yè)務(wù),也可以稱之為非利息收入的業(yè)務(wù),就是大家可以在年報(bào)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(fèi)用,均為中間業(yè)務(wù)收入。

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

      —  02  —為什么銀行需要用數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)業(yè)務(wù)發(fā)展?

      首先,隨著我國(guó)經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)的調(diào)整,銀行原有的重點(diǎn)客群發(fā)展進(jìn)入瓶頸期,比如傳統(tǒng)支柱型產(chǎn)業(yè)房地產(chǎn)、基建等,導(dǎo)致業(yè)務(wù)增長(zhǎng)、資產(chǎn)質(zhì)量受到了嚴(yán)峻的考驗(yàn),于是銀行將業(yè)務(wù)焦點(diǎn)由少數(shù)的“頭部”轉(zhuǎn)向普惠大眾的“長(zhǎng)尾”,也就是中小企業(yè)和零售業(yè)務(wù)。

      其次,近年第三方支付的異軍突起,一方面讓銀行的危機(jī)感油然而生,業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)型的動(dòng)力更足,另一方面又從技術(shù)創(chuàng)新角度給銀行提供了經(jīng)驗(yàn)借鑒,打開了銀行在“長(zhǎng)尾”客群的經(jīng)營(yíng)方面的思路。

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

      而數(shù)字化經(jīng)營(yíng)模式正是針對(duì)“長(zhǎng)尾”客群數(shù)量多、量級(jí)小的特征,以數(shù)字化技術(shù)為依托,解決“長(zhǎng)尾”客群經(jīng)營(yíng)中邊際獲客成本高和信息不對(duì)稱這兩個(gè)根本問題。因此以數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)業(yè)務(wù)發(fā)展成為銀行業(yè)務(wù)升級(jí)發(fā)展的“第一動(dòng)力”。通過加強(qiáng)數(shù)據(jù)化思維和數(shù)字化運(yùn)營(yíng),以打破邊界、賦能業(yè)務(wù)創(chuàng)新,最終實(shí)現(xiàn)精細(xì)管理、優(yōu)化客戶體驗(yàn)。

      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(wù)、電子渠道等簡(jiǎn)單層面逐步拓展到包括戰(zhàn)略、組織架構(gòu)、業(yè)務(wù)、渠道、營(yíng)銷、風(fēng)險(xiǎn)以及IT等各領(lǐng)域的系統(tǒng)化工作。在業(yè)務(wù)領(lǐng)域,從零售業(yè)務(wù)到公司業(yè)務(wù)再到與智慧城市關(guān)聯(lián),構(gòu)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(wù)運(yùn)營(yíng)效率

      1.深入客戶洞察

      銀行可以通過對(duì)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(luò)渠道瀏覽記錄等信息的采集;進(jìn)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(jì)算達(dá)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(wù)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(yíng)銷策略,開發(fā)定制化服務(wù),從而實(shí)現(xiàn)營(yíng)銷規(guī)劃、活動(dòng)設(shè)計(jì)、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(xiàn)度、忠誠(chéng)度、消費(fèi)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(yíng)銷

      數(shù)字化營(yíng)銷基于龐大的客戶行為數(shù)據(jù),通過機(jī)器學(xué)習(xí)、客戶畫像、關(guān)聯(lián)分析等舉措,進(jìn)行客戶細(xì)分,劃分不同群體。根據(jù)群體的屬性制定差異化營(yíng)銷策略,推送定制化服務(wù)信息,從而達(dá)到“千人千面”展示方式,以低成本促進(jìn)營(yíng)銷轉(zhuǎn)化率提升,從普眾營(yíng)銷過渡到精準(zhǔn)營(yíng)銷,演化為場(chǎng)景營(yíng)銷,最終實(shí)現(xiàn)智能營(yíng)銷。因此銀行可以在以下3個(gè)方面將精細(xì)化營(yíng)銷手段應(yīng)用于日常營(yíng)銷工作中:

      (1)在客群定位方面

      銀行可使用大數(shù)據(jù)機(jī)器學(xué)習(xí)模型、客戶畫像、客戶標(biāo)簽庫(kù)等工具精準(zhǔn)定位;例如:按照貢獻(xiàn)度分為核心貢獻(xiàn)群和潛在貢獻(xiàn)群,再根據(jù)用戶消費(fèi)潛力度量分為價(jià)值潛力群和一般潛力群,最終在價(jià)值潛力+潛在貢獻(xiàn)群進(jìn)行營(yíng)銷。

      (2)在產(chǎn)品營(yíng)銷方面

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

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

      (3)在渠道服務(wù)方面

      可實(shí)行營(yíng)銷與服務(wù)線索的全渠道轉(zhuǎn)介紹,打通銀行內(nèi)外服務(wù)渠道。在實(shí)際執(zhí)行中,銀行可以通過對(duì)數(shù)以千計(jì)的數(shù)據(jù)項(xiàng)的梳理和機(jī)器學(xué)習(xí)模型的建立,對(duì)全行零售客戶的交互數(shù)據(jù)進(jìn)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(yíng)銷活動(dòng)。

      3.數(shù)字化風(fēng)控

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

      與信用相關(guān)程度強(qiáng)的數(shù)據(jù)緯度有10個(gè)左右,包含:年齡、職業(yè)、收入、學(xué)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(jìn)行打分,最后得到申請(qǐng)人的信用評(píng)分,依據(jù)評(píng)分來決定是否放貸以及放貸額度。其他與信用相關(guān)的數(shù)據(jù)緯度還有區(qū)域、產(chǎn)品、理財(cái)方式、行業(yè)、繳款方式、繳款記錄、金額、時(shí)間、頻率等。

      而大數(shù)據(jù)風(fēng)控并不是完全改變傳統(tǒng)風(fēng)控,而是豐富傳統(tǒng)風(fēng)控的數(shù)據(jù)緯度,首先還是利用信用屬性強(qiáng)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(jìn)行補(bǔ)充,一般是利用數(shù)據(jù)的關(guān)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(fēng)險(xiǎn)之間的關(guān)系。最終利用大數(shù)據(jù)的能力,促進(jìn)金融企業(yè)在金融業(yè)務(wù)的全生命周期中,不斷提升效率和服務(wù)能力。

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