2016年7月-10月，中國金融認證中心（CFCA）、中國電子銀行網（微信公眾號：cfca-cebnet）聯合全國70余家銀行發起“2016金融科技引領銀行未來”征文活動。以下為熱心網友通過網絡渠道投來的稿件。 　　　　　　

　　作者單位：中國光大銀行電子銀行部

　　大數據金融，顧名思義，就是對海量的金融業數據進行有針對性的分析提煉，從中發現新的業務增長點，深度挖掘大數據并產生業務價值。對大數據和金融兩個詞進行進一步解讀，大數據有四個特點Volume （大量）、 Velocity （高速）、 Variety （多樣）、 Veracity （精確），大數據不是簡簡單單的數據大的事實，而是通過分析獲取智能的、深入的、有價值的信息。金融的涵蓋非常之廣，主要包括三大類：銀行類、投資類和保險類。具體有：商業銀行、投資銀行、證券、保險、小貸公司、租賃等。而且隨著時代和技術發展，還出現了各類新型金融機構，比如：消費貸、P2P等等。本文主要針對銀行數據展開來體現大數據在金融業的價值所在。

　　前工行董事長姜建清發表了一篇文章《未來成功銀行一定是數據大行》提醒銀行要重視數據，并且把數據的作用提到了空前的高度，并作出了“誰能擁有海量數據并從中獲取有價值信息的能力，誰就把握了未來”的論斷。目前，銀行業的大數據發展還處于大數據應用的最基礎層面，完成了數據基礎平臺的搭建以及通過基礎平臺實現的運營監控。精細化運營和營銷在逐步應用迭代中。而更高層的專題性的業務經營分析和趨勢戰略分析涉及的相對較少。未來銀行業數據應用以智能化自動化支持業務發展為目標，以客戶畫像為切入點，建設大數據平臺和全面洞察分析體系，實現營銷增強、客戶洞察、渠道優化、產品創新、運營提升、風險防范的效果。

　　營銷是數據變現價值的最直接體現?；诖髷祿臓I銷可以分為兩類，一類是基于關聯規則等推薦算法的精準營銷，這類營銷的特點是實時響應，用戶的感知力強，目前主要應用在電商領域，銀行的渠道如手機銀行、網銀在初步應用階段。在銀行的應用中，主要有兩類，一類是產品如銀行理財產品等的推薦，另一類是具體功能如手機銀行的轉賬等的推薦；另一類基于大數據的營銷是基于邏輯回歸、決策樹、神經網絡模型的預測響應模型的精準營銷，定位每次營銷的精準目標客群，可以投入最少的資源獲取最大的效果。這一類相對上一類的特點是往往更精準，但投入也往往更大。以過往案例理財夜市低資產客戶精準營銷為例，此次精準營銷是以高收益理財為抓手，通過高收益率理財帶動我行低資產客戶但實際為高價值客戶的核心存款和九項資產，進而達到沉淀存款，提升客戶粘性的目的。本案例通過提取近百個影響因素，利用相關分析、單變量邏輯回歸、卡方檢驗提取關鍵影響因素，搭建決策樹定位具體目標客戶。模型本身而言，前20%客戶的lift值提升4倍，是最有可能轉化的潛在客戶，通過短信渠道的刺激，相比之前開展效果而言，達到在短信量減半但購買客戶提升3倍的效果。

　　客戶洞察主要是識別客戶特點，目前比較熱的客戶畫像就是客戶洞察的手段，通過客戶畫像，銀行能夠很清楚的知道客戶的特點，通過外部數據的引入，銀行不僅能夠了解客戶的金融特點，還能了解到客戶的生活、社交等的特點，從而能夠更好的服務客戶。例如，銀行在網上支付方面想要進一步提升客戶的交易金額，除了從大數據營銷角度篩選近期最有可能有支付需求的客戶外，還可以結合客戶的興趣數據，有的客戶可能經常打游戲，有的客戶可能喜歡看電影，有的客戶可能喜歡喝咖啡，通過匹配客戶的相應權益，可以進一步提升客戶的轉化率，放大營銷效果。而從客戶的角度，也能深刻感知到銀行的用心，從而提高客戶體驗，增強客戶粘性。

　　渠道優化是銀行數據應用的一大方向，目前銀行的傳統網點加上電子渠道，往往有十幾個，每個渠道的客戶體驗都有進一步提升的空間。而客戶在各渠道的行為數據正是提升客戶體驗的切入點。通過采集客戶在渠道上的單方瀏覽數據與雙方的交易互動數據，不但能夠了解客戶的既往渠道偏好及使用特點，還能通過瀏覽以及觸發成功交易前的多流程的操作數據的獲取分析，發現客戶新的興趣點以及渠道中需要優化的環節。此外，通過客戶行為數據的關鍵路徑分析還能抽象出客戶的高頻行為軌跡，為產品功能布局提供參考。

　　產品創新是基于客戶畫像的另外一個重要應用，基于產品期望定位，在客戶畫像中分析該群體的偏好，有針對性的設計產品，從而改變先設計再銷售而效果不佳的模式，比如要推出一款針對25-35歲白領女性的理財產品，通過客戶畫像展示的該群體的收益率、流動性、期限標簽，給產品設計提供了客觀有效的參考依據。

　　運營提升是最考驗數據與業務結合緊密度的大數據應用模塊，基于常規的客戶、交易、收入數據的周期性監控，在數據體現的波峰波谷進行及時捕捉分析，找出背后的原因并采取相應的措施。而這種及時的捕捉分析，更多的依靠的是業務的熟悉度，同時這種周期性的監測也有利于數據敏感度的培養和提升。業務與數據之間有著相互促進、相輔相成的效果。此外，基于數據的營銷效果的評估改善的迭代過程也可視為運營提升方面的應用之一，利用ABtset，選擇最有效的營銷形式以及觸達客戶的方式和時間，從多維度提升營銷效果。

　　風險防范是銀行大數據應用的主要方向之一，與營銷一同是大數據應用的兩大方向。在大數據金融時代，對客戶的評價將是全方位、立體的、鮮活的，而不再是一個抽象的、模糊的客戶輪廓?；诖髷祿夹g決策樹、邏輯回歸、神經網絡的客戶識別和分類將成為風險管理的主要手段，動態、實時的監測調整而非事后的回顧式評價將成為風險管理的新常態。借助外部數據以及業務數據積累，實現所有客戶的實時授信；并根據客戶的信用情況，實現差異化利率定價；以及根據客戶的信用行為，動態調整額度?；诖髷祿娘L險管理將更有助于銀行風險管理能力的提升以及客戶體驗的改善。

　　最后，業務與數據是密不可分的，單純追求技術的高精尖而不顧及業務背景和需求與大數據應用本身是背道而馳的。而從業務角度出發，以業務目標為驅動力，將業務和數據緊密結合，實現數據價值最大化?！?/p>

責任編輯：曉麗