銀行行業(yè)大數(shù)據(jù)解決方案

1、wordword資料銀行行業(yè)大數(shù)據(jù)解決方案銀行大數(shù)據(jù)時(shí)代面臨的挑戰(zhàn)1、銀行離客戶越來越遠(yuǎn)。 在互聯(lián)網(wǎng)交易鏈條中，銀行所占比重越來越低，這使得銀行越來 越難以知道客戶的消費(fèi)行為； 互聯(lián)網(wǎng)金融的出現(xiàn)，在未來可能會(huì)超過以銀行為中心的間接融 資和以交易所為中心的直接融資模式，這會(huì)使得銀行逐漸被邊緣化。本質(zhì)上是因?yàn)殂y行對(duì)于客戶的了解程度，相對(duì)越來越弱。2、客戶不斷流失難以挽回。市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)越來越激烈，銀行意識(shí)到客戶滿意度的重要性，并將提升服務(wù)作為工作目標(biāo)。 在具體的操作過程中，銀行關(guān)注產(chǎn)品特點(diǎn)，從服務(wù)質(zhì)量、客戶感知進(jìn)行調(diào)查，試圖找到解決辦法。但是客戶滿意度卻一直停留在原有水平?？蛻袅魇室苍诓粩嗌仙?。本質(zhì)上

2、是因?yàn)殂y行服務(wù)同質(zhì)化。3、客戶維系成本不斷攀升。 隨著互聯(lián)網(wǎng)金融各類“寶寶”們沖擊銀行存款，抬升融資成本， 銀行越來越難以找到低價(jià)優(yōu)質(zhì)的資金，客戶維系成本也不斷攀升。 銀行客戶維系陷入 “理財(cái)收益高，客戶多，收益下降，客戶跑”的怪圈。本質(zhì)上是由于銀行無法對(duì)客戶需求進(jìn)行及時(shí) 響應(yīng)，只能通過價(jià)格這一唯一工具進(jìn)行營(yíng)銷。銀行越來越意識(shí)到數(shù)據(jù)作為核心資產(chǎn)的地位，希望借助大數(shù)據(jù)的技術(shù)，聚合客戶在銀行外的種種信息，深入洞察每個(gè)客戶在銀行外的方方面面，以了解其興趣、偏好、訴求，從而提供 每一個(gè)客戶個(gè)性化的產(chǎn)品與服務(wù)。941大數(shù)據(jù)服務(wù)聯(lián)盟銀行大數(shù)據(jù)解決方案941大數(shù)據(jù)服務(wù)聯(lián)盟基于六年來專注于大數(shù)據(jù)的應(yīng)用實(shí)踐，為

3、銀行業(yè)提供端到端的整體解決方案，幫助銀行實(shí)現(xiàn)海量多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的采集、整合，并運(yùn)用大數(shù)據(jù)文本分析和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，深入挖掘客戶特征、需求，從而為銀行向客戶提供差異化服務(wù)和個(gè)性化產(chǎn)品、產(chǎn)品創(chuàng)新等提供數(shù)據(jù)支撐。整體解決方案如下：銀行業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用1、用戶實(shí)時(shí)行為分析互聯(lián)網(wǎng)金融及第三方支付的出現(xiàn)，讓銀行用戶流失嚴(yán)重， 同時(shí)也更加不了解用戶的需求。通過在銀行官網(wǎng)、APP上部署采集訪問用戶實(shí)時(shí)行為的代碼，讓銀行可了解用戶在網(wǎng)上的行為 特征、需求，拉近銀行和用戶的距離，從而為更精細(xì)化的服務(wù)提供數(shù)據(jù)依據(jù)。實(shí)時(shí)行為包括：用戶分析：新增、活躍、沉默、流失、回流渠道分析：渠道來源、渠道活躍、渠道流量質(zhì)量客戶留存分析：留

4、存用戶（率）事件和轉(zhuǎn)化分析客戶體驗(yàn)度量：使用時(shí)長(zhǎng)、地區(qū)分析、終端分析。訪問原因探查：訪問時(shí)間、訪問頻次、停留時(shí)長(zhǎng)、訪問路徑2、個(gè)性化服務(wù)和資訊推薦根據(jù)客戶使用銀行產(chǎn)品和服務(wù)的歷史信息及在銀行官網(wǎng)/APP上留下的實(shí)時(shí)信息，利用大數(shù)據(jù)文本分析和挖掘技術(shù)，分析客戶的長(zhǎng)期、短期偏好和需求，預(yù)測(cè)當(dāng)下和潛在偏好和需求， 為客戶推薦個(gè)性化服務(wù)或資訊。3、精準(zhǔn)營(yíng)銷面對(duì)銀行存量客戶交易不活躍，新客獲取渠道少，渠道流量質(zhì)量差等各類問題，941大數(shù)據(jù)服務(wù)聯(lián)盟銀行精準(zhǔn)營(yíng)銷方案以用戶出發(fā)，識(shí)別每個(gè)客戶在銀行外的上網(wǎng)特征、金融產(chǎn)品消費(fèi)偏好、金融渠道偏好、金融風(fēng)險(xiǎn)偏好、互聯(lián)網(wǎng)消費(fèi)偏好、互聯(lián)網(wǎng)容偏好、社交網(wǎng)絡(luò)等信息， 將用戶

5、特征匹配銀行產(chǎn)品特征，從而將更合適的產(chǎn)品信息精準(zhǔn)推送到合適的用戶（群）。新客的獲取：基于采集的企業(yè)外數(shù)據(jù)，在充分分析銀行產(chǎn)品和服務(wù)特征的基礎(chǔ)上，分析客戶特征，從海量用戶（互聯(lián)網(wǎng)、App、等）中精確匹配到適合銀行產(chǎn)品和服務(wù)的高價(jià)值、高凈值客戶，通過實(shí)時(shí)競(jìng)價(jià)廣告（ RTBB、EDM（個(gè)性化營(yíng)銷）、搜索營(yíng)銷（SEM等手段將產(chǎn) 品和服務(wù)資訊推送給匹配的客戶，幫助銀行快速獲取高價(jià)值客戶。存量客戶營(yíng)銷：幫助銀行從產(chǎn)品或者從客戶出發(fā)，分析產(chǎn)品或客戶的特征，運(yùn)用口碑?dāng)U散模型、look-alike 模型等，為產(chǎn)品找到合適的老客戶，或者為老客戶找到合適的產(chǎn)品，從 而實(shí)現(xiàn)老客戶的再營(yíng)銷，提高客戶滿意度，增強(qiáng)客戶黏性

6、。4、產(chǎn)品分析對(duì)銀行所有產(chǎn)品進(jìn)行畫像， 形成統(tǒng)一的產(chǎn)品畫像體系， 從而對(duì)產(chǎn)品的特征、產(chǎn)品的銷售情況、 利潤(rùn)情況、新產(chǎn)品研發(fā)等提供參考。產(chǎn)品全方位信息視圖：通過產(chǎn)品畫像體系，可以對(duì)具體產(chǎn)品的各項(xiàng)指標(biāo)有個(gè)全面、直觀的了解。主要特征包括：基本信息：統(tǒng)一的產(chǎn)品號(hào)、產(chǎn)品名稱、產(chǎn)品定義、產(chǎn)品上線時(shí)間、產(chǎn)品經(jīng)理等信息。產(chǎn)品的種類按對(duì)資產(chǎn)負(fù)債表的影響分類：資產(chǎn)類產(chǎn)品、負(fù)債類產(chǎn)品、中間業(yè)務(wù)類產(chǎn)品。按服務(wù)對(duì)象分類：對(duì)公產(chǎn)品、對(duì)私產(chǎn)品。按業(yè)務(wù)特質(zhì)分類：國(guó)際業(yè)務(wù)、信貸業(yè)務(wù)、結(jié)算業(yè)務(wù)、投資銀行業(yè)務(wù)、信用卡業(yè)務(wù)等。評(píng)價(jià)信息：產(chǎn)品積分、貢獻(xiàn)度、當(dāng)前評(píng)價(jià)信息和評(píng)價(jià)歷史。銷售渠道：柜面渠道、網(wǎng)上銀行渠道、手機(jī)銀行渠道、直銷銀行

7、渠道等。產(chǎn)品規(guī)模：產(chǎn)品余額、產(chǎn)品客戶數(shù)、單位時(shí)間銷售額、戶均持有產(chǎn)品數(shù)等。5、產(chǎn)品創(chuàng)新通過對(duì)特定數(shù)據(jù)進(jìn)行提取和分析、產(chǎn)品核算，清晰對(duì)比各類客戶的產(chǎn)品覆蓋率、產(chǎn)品使用率、 產(chǎn)品黏度、產(chǎn)品收益，結(jié)合互聯(lián)網(wǎng)輿情和友商的競(jìng)品信息，進(jìn)而針對(duì)不同的客戶群提出差異化的產(chǎn)品創(chuàng)新需求。6、產(chǎn)品評(píng)價(jià)根據(jù)產(chǎn)品后評(píng)價(jià)指標(biāo)建設(shè)評(píng)價(jià)模型，實(shí)現(xiàn)對(duì)產(chǎn)品的系統(tǒng)評(píng)分。獲取每個(gè)產(chǎn)品各指標(biāo)數(shù)據(jù)，采用等級(jí)評(píng)分法等方法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，反映每個(gè)產(chǎn)品的每項(xiàng)指標(biāo)在組產(chǎn)品中的排序。評(píng)價(jià)指標(biāo)包括：產(chǎn)品預(yù)期偏離度指標(biāo)、產(chǎn)品綜合效益指標(biāo)、產(chǎn)品規(guī)模指標(biāo)、產(chǎn)品質(zhì)量指標(biāo)等。7、風(fēng)險(xiǎn)防支持風(fēng)險(xiǎn)防重點(diǎn)關(guān)注個(gè)人客戶在銀行體系外的負(fù)面信息，銀行體系的負(fù)面信息

8、包括：信用卡逾期、貸款逾期、黑信息等，銀行體系外的負(fù)面信息包括：P2P/小貸公司等黑信息、公檢法的訴訟案件信息、國(guó)家行政機(jī)關(guān)處罰信息 （工商、稅務(wù)、一行三會(huì)、協(xié)會(huì)等）以及網(wǎng)上負(fù)面輿情（虛 假宣傳、誤導(dǎo)消費(fèi)者）等，從這些數(shù)據(jù)出發(fā)，全面評(píng)估個(gè)人客戶在銀行的風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)，為銀行 的風(fēng)險(xiǎn)防提供決策支持。8、客戶服務(wù)幫助銀行從采集的客音數(shù)據(jù)、問卷調(diào)查、互聯(lián)網(wǎng)輿情等數(shù)據(jù)分析客戶的抱怨、訴求和需求，從而為客戶制定有針對(duì)性的服務(wù)策略。通過分析客音數(shù)據(jù)，挖掘客戶對(duì)產(chǎn)品的訴求和抱怨信息，在后續(xù)和客戶接觸時(shí)，提供更符合客戶預(yù)期的信息?；?360。用戶統(tǒng)一視圖，客服人 員能全方位了解客戶的基本信息、購(gòu)買歷史、投訴歷史等，從而可以給客戶推薦更合適的產(chǎn)品。941大數(shù)據(jù)服務(wù)聯(lián)盟銀行大數(shù)據(jù)解決方案的價(jià)值1、為銀行建立用戶數(shù)據(jù)中心，讓銀行更深入的了解用戶，幫助銀行實(shí)現(xiàn)以用戶