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大数据:银行必修课
添加日期:2018-4-24

【农村金融时报】

在银行庞大的数据库里,巨细无遗地保存着我们的种种个人资料、房产汽车等资产信息以及冗长的交易记录。就像是在电影里经常出现的警方侧写一样,我们拿到一份详细用户信息,就能够对这个用户进行完整全面的分析,除了知道这个人的性别、年龄、婚否以外,还能了解到他的经济状况、消费习惯乃至具体的好恶。

银行收集这些信息,一方面是为了方便自己开展业务,另一方面也是为了提高服务质量。从目前来看,银行在利用数据提升客户满意度方面已经有了长足的进步,比如网络申请信用贷款和信用卡,都比几年前方便了许多。

但是,目前银行服务还是有一些盲点和盲区,是其未来用好数据、提升服务需要努力的方向。

银行卡太多的烦恼

家住北京的朱女士,最近就遇到了一件不大不小的烦心事。

“前两天收拾保险柜,我找到了一堆银行卡:公积金卡、学费卡、交保险的卡……钱包里还有好几张,工资卡、ETC卡、信用卡之类的。”朱女士把所有的卡整理了一遍发现,不少银行卡是由同一家银行发放的。面对着一堆图案各异、功能类似的银行卡,朱女士有一个问题:这些银行卡能不能合并?

带着这个问题,记者走访了建行和邮储银行的网点。建行接待记者的柜员表示,目前该行不提供合并账户的服务,但可以对多余的Ⅰ类账户进行销户处理。

“有的业务在银行内部就能够进行更换,顾客只需要带上身份证和所有的银行卡,到银行去进行业务变更和注销银行卡即可。”这位柜员这样告诉记者。

邮储银行的柜员也给了记者类似的答案:“您可以带着身份证和银行卡来网点查询一下,没有重要的加办关系的卡都可以销掉。”

另外,建行的柜员向记者表示,在建行办理的银行卡一旦超过三年不用,后台会自动将其改为睡眠账户,如果这张卡里的余额不足100块钱的话,最终会被系统批量销户。

2017年6月,中国银行业协会发布了《中国银行卡产业发展蓝皮书(2017)》,透露了一组数据:截至2016年末,我国银行卡累计发卡量达63.7亿张,其中,借记卡累计发卡57.4亿张,信用卡累计发卡6.3亿张。从人均数字来看,人均持有银行卡4.62张,其中,人均持有借记卡4.16张,人均持有信用卡0.46张。

4.62只是一个平均值,也就是说,很多人手里的银行卡远多于四、五张。比如朱女士,她手里各种借记卡、信用卡加在一起有十几张。“我们同事都这么多卡,有的是办各种业务新开的,有的是单位组织统一办的,有的是在银行工作的朋友推荐办的,我不好意思拒绝就办一张,但很多卡一次没用过,甚至没开过卡。”她告诉记者。

记者将从银行问来的解决办法告知朱女士后,她表示要尽快去银行进行销户处理和整合,给家里的卡包“减负”。

银行:最熟悉的陌生人

当然,有的业务并不是去银行销户这么简单。有的缴费、代扣业务的变更需要客户先向划拨款项的有关商户和企业申请进行银行卡变更,再到银行进行注销。“比如说,之前歌华有线电视的缴费变更是在任意建行柜台都可以完成的,但是现在柜台不能受理这项业务了,您得先联系歌华有线变更转账的银行卡。”建行柜员向记者解释。

“再比如房贷扣款,即使同一家银行想换一张借记卡扣款,都不能简单变更,任选一家分支机构的柜台也无法办理,需要自己联系最初贷款的具体支行,在交易电子化的今天,这个有些不合逻辑。”朱女士表示。

面对银行给出的解决办法,朱女士有些哭笑不得:“这世界最了解我的就是银行了。我花了什么钱、花在了哪、买了什么东西,或许我记不住,银行都知道得一清二楚。但很多事情还是要我自己跑很多地方,排很久的队,一遍遍提供各种身份信息,才能慢慢地搞定。”朱女士形容这种感觉是“明明对我知根知底,还非要表现得不熟”。

尽管是抱怨,朱女士关于银行掌握数据的感慨并不是一句空谈。的确,除了办理业务必带的身份证以外,职业、家庭住址、单位地址等都在银行搜集数据的范围内,这也导致一些顾客的不满。

“我从香港收到一张支票,去银行兑换时,填的单子里居然问我单位地址、家庭住址、职业性质。这和我换支票有什么关系?”记者的朋友杨女士这样问道。

银行掌握了多少数据,目前尚无官方权威的统计数字。但央行征信中心在2015年10月公布的一个数字或许可以作为参考:截至2015年9月末,央行征信系统收录了8.7亿自然人的信息,其中有信贷记录的为3.7亿人,可形成个人征信报告、得出个人信用评分的有2.75亿人。也就是说,即使银行从每个人都收集了一条信息,银行系统内也已经有近10亿条用户数据。

从央行征信中心网站上,记者了解到,个人信用报告中的信息主要有六个方面:公安部身份信息核查结果、个人基本信息、银行信贷交易信息、非银行信用信息、本人声明及异议标注和查询历史信息。也就是说,针对这2.75亿能生成个人信用报告的用户来说,银行最少收集了他们每人六条信息,总和已有16.5亿条信息。而这还是两年前的数据。随着近年信用体系建设的推进,这些数字在今天将只增不减。

苏宁金融研究院互联网金融中心主任苏鸿言指出,银行的自有数据主要是各种业务数据,是对全行客户业务活动过程和结果的记录。同时,为了更好地开展业务,还会要求用户提供诸如电话、职业、教育、住址等信息,如果有过贷款申请行为,还会包括收入、房产等强信用属性数据。此外,所有人的工资都是银行代发,公积金流水也在银行,房贷和车贷也都在银行,银行在业务过程中还产生了大量的文档、资讯、图片、音像等非结构化数据。可以说,银行的数据纷繁复杂,但有着不可估量的价值。

数据:银行的“金矿”

对银行而言,收集数以亿计的数据有什么用?

答案其实很简单。这些数据本身就是“金矿”,是银行进行营销、开展各项业务的好帮手。

举个例子,不少读者肯定都收到过办信用卡的广告短信。有的广告会明确写出类似于“您是我行优质客户,诚邀您办理XX信用卡,无需额外提交资料”等,这极有可能银行对数据信息的挖掘和利用在发挥作用。或许您的工资在这家银行发放,或许您在该行有存款,或许您在该行已经办了一张信用卡……这些信息都在告诉银行:这是一位有价值的客户,可以进行进一步营销,比如推荐其办理信用卡或者各种消费信贷产品。

对银行来说,获客是数据挖掘的重要目的,但如何对海量数据进行挖掘,却并没有想象中的简单。

中桥调研咨询首席分析师王丛向记者表示,数据是传统银行最为忽视的领域,庞大的数据量不仅没有为传统银行带来业务价值,反而使其在数据存储和管理方面的成本大幅上升。

然而,在互联网时代,大数据分析是银行必须掌握的一门“内功”。银行要做的,是学会开掘用户数据这座“金矿”。实际上,许多银行选择转向互联网金融机构,通过与它们展开合作,实现对自身用户数据的充分挖掘和利用。

就在去年,建行、工行、农行和中行相继与阿里巴巴、京东、百度和腾讯展开合作。在机构发布的通稿中,诸如“大数据”、“用户画像”、“消费场景”等词汇反复出现,拉开了银行与互联网公司密切合作的序幕。业内人士认为,在技术方面,传统商业银行能向互联网公司取经,实现优势互补。

随着银行表外业务回归表内成为普遍现象,以消费金融为代表的零售业务成为了银行新的业绩增长点。各上市银行2017年年报中,对于零售业务作出的贡献都予以肯定。而零售业务恰恰和大数据应用有着深层的契合。

“各种用户信息都会用在数据挖掘和大数据方面。打个最简单的比方,客户在投资时,对于短期、中期、长期投资中的哪一种最感兴趣?每种的客户占比多少?这都是常见的应用。”一位农商银行电子银行部的负责人向记者表示,消费信贷、理财产品等业务对于大数据的运用都有着很大的潜力可挖。

智能投顾可以算是大数据和理财业务结合的大热门。以招行为例,该行的智能投顾产品“摩羯智投”能提供包括产品、风控和服务等方面的全平台智能服务。在理财方面,招行尝试应用大数据构建模型和算法,通过“猜你喜欢”、“猜你需要”向用户推荐最适合的理财产品。

“‘ 猜你喜欢’是根据你的行为找到行为背后的逻辑、偏好,然后推荐相应的产品,因为我们的客群足够大,所以招行知道大概像你这样行为的人会喜欢什么样的理财产品。” 招商银行零售网络银行部总经理江朝阳在接受媒体采访时解释称。截至2017年10月,摩羯智投上线10个月,累计销售金额突破80亿元,体现了用户对于智能投顾产品的信任和认可。

大数据风控应用日趋活跃

大数据的应用不仅仅在前台的获客与营销流程中。从商业银行近年的发展动向来看,风控也是大数据科技运用极为活跃的领域。

毕马威中国数据治理服务主管合伙人陈立节在接受媒体采访时指出,银行通过数据分析可加强风控能力,支持客户信用评级和授信、不良贷款预测、风险资本计量、风险事件预警、可疑交易识别等领域进行风险管理。

他认为,目前不少农商银行在特定应用领域的大数据推进步伐已经走在行业的前沿,特别是在借助外部数据、合作伙伴建立客户营销数据分析模型等方面拥有独特竞争力。

以农商银行为代表的农信机构对于大数据的应用是有着具体的现实背景的。在广大农村地区,信用体系建设尚是一个新鲜事物,很多村落的信用全覆盖是近年才逐渐完成的。而农村地区占地广袤、地处偏远,银行网点往往距离很远,客户经理前往农户家中或者企业厂房里进行考察,所需的时间和人力成本较高,不仅费时费力而且容易发生纰漏。

以上种种因素赋予了农信机构对用户数据的旺盛需求,以及利用数据进行风控等多方面管理的极大动力。

浙江省联社在这方面一直走在前列。据了解,浙江省联社设计了信贷信息的标准化模版,通过信贷员进村入户走访收集到农户的真实个人信息,并录入信贷系统中。此外,浙江省联社的用户信息系统与政府多个部门打通,在判断客户信用情况时,不仅能参考银行信贷员收集上来的信用档案中的信息,还能根据该客户的其他信息,如每月水费、电费等花销,确定是否授信、授信额度多少,避免信用风险。

据浙江省联社业务管理处处长余建透露,2017年,该联社有83%的贷款是基于上述信息系统、以信用贷款的模式发放的,不良率仅为0.4%,风险得到了有效控制。

除了个人客户外,小微企业贷款也是大数据风控运用的重要领域。如果说个人贷款可用交易记录、交易场景、用户数据作为支撑,小微企业贷款的风控则复杂得多。作为支农支小的主力,农商银行在探索通过数据和科技进行小微贷款的管理上,也迈出了关键一步。

江苏兴化农商银行在这方面的举措也颇具参考价值。借助信息技术和大数据分析方法,该行通过非现场动态监测企业及企业主相关数据信息,量化风险并及时预警,实现信贷风险“早发现、早决策、早行动”,增强风险防范、化解和处置能力。

该行还利用江苏省联社客户风险预警管理系统,创新应用风险管理工具,通过小企业早期预警模型,结合系统定期自动获取的定量信息和人工录入的定性信息实行批量化预警,并对不同预警级别实行差异化的风险处置,实现系统自动评分并触发预警信号,提示贷后管理人员及时采取相应预警处置措施。

事实上,通过数据着手风控不仅银行和互联网金融机构在用,监管机构也有着类似的应用。举例来说,2017年6月,外汇局发布规定,从当年9月1号开始,境内发卡金融机构要向外汇局报送境内银行卡在境外发生的提现和单笔1000元人民币以上的消费交易信息。

不过和银行利用信息进行风控不同的是,外管局的数据采集是为了将银行卡境外消费、境外取现跟消费者的个人信息匹配,从而加强对银行卡境外违法违规交易的管理。

尽管大数据在风控中的应用越发多样,但银行在很多业务的操作中依旧偏保守。比如本文开头朱女士的故事,在金融科技运用更为成熟的情况下,或许应该有着不同的打开方式。

的确,我国的银行在金融科技上还有很长一段发展的路要走。“银行手里的信息太多了。但怎么用好信息?什么信息有用?什么无用?比如说,办卡时的点头摇头、眨眼等,这种信息有没有用?都需要进行探索。”王丛给记者举了一个小例子。

不过,随着国内金融业的开放和金融科技水平的提升,我国银行业与先进的服务模式的差距正在不断缩小,越来越多的柜台服务也转移到了线上办理。或许在不久的将来,朱女士要注销银行卡时,就不再需要跑银行了。

 
 
 
 
 
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