赋能智慧金融,挖掘银行业数据金矿

投缘 · 2017-12-13 15:49:27 ·产经

【科技讯】12月13日消息,近日,中国金融认证中心(CFCA)携手成员银行举办的第十三届中国电子银行年度盛典在北京举行,近百家银行电子银行部、网络金融部和科技部相关负责人,以及金融科技公司、学术界的大咖参

【科技讯】12月13日消息,近日,中国金融认证中心(CFCA)携手成员银行举办的第十三届中国电子银行年度盛典在北京举行,近百家银行电子银行部、网络金融部和科技部相关负责人,以及金融科技公司、学术界的大咖参会。TalkingData首席布道师、清华大学大数据产业联合会专家组成员鲍忠铁,受邀在会上进行演讲,针对“数据赋能,智慧金融”的主题,分享了银行业该如何深入发掘数据价值。

赋能智慧金融,挖掘银行业数据金矿

智慧金融时代的挑战

鲍忠铁首先对智慧金融进行了分析:智慧金融的外延,是智能技术在金融行业的应用,包括生物识别、智能客服、智能顾投、智能推荐等;而智慧金融的内涵,则是利用金融科技来解决具体业务问题,包括提升客户体验、降低服务成本、提升服务效率、提升客户活跃。

赋能智慧金融,挖掘银行业数据金矿

目前,银行面临着沉睡客户比例高、网点服务客户年龄高、数据应用成本高、客户活跃率低、数据营销效率低等诸多挑战。解决这些具体业务问题才是智慧金融的价值所在,鲍忠铁强调:“无论数据也好、科技也好、智能也好,最终目的是帮助企业提升业务。”

那么,该如何解决金融业务问题?又该如何让数据赋能智慧金融呢?鲍忠铁也给出了建议——借助数据分析和应用。

数据赋能智慧金融的五个步骤

1、利用指标去分析指导业务运营

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彼得·德鲁克曾说过,没有度量的管理是无效的。鲍忠铁认为,要提高金融行业的效率,首先要了解产品、渠道、用户、活动、运营等各项指标。这些指标可以实时化、可视化、定制化地展现银行业务运营各环节的数据,让银行及时了解业务过程中出现的问题,从而及时决策、提升效率、降低成本。”

2、App行为数据的分析和应用

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鲍忠铁指出,App行为数据在很多场景下可以帮助银行有效地营销,例如通过客户体验热点图、购买路径的分析,把产品放在客户喜欢的路径上来提升销售率,也可以针对转化漏斗中漏损的客户做二次营销。

3、建立业务运营需要的场景标签

描绘用户画像、建立场景标签,是移动互联网时代数据运营的特点和优势。银行可以通过建立产品复购、App行为、机器学习、关联销售、特征分析、客户价值、营销相应、账户属性这八大类标签,从数据中发现潜在的商机。

4、实现数据应用的营销闭环

赋能智慧金融,挖掘银行业数据金矿

金融行业的营销效率经常不高,原因就是没有实现数据的闭环。在数据赋能的过程中,闭环必不可缺,它是数据应用的基础,帮助提升转化率和降低营销成本。银行应有实现闭环的思路和工具,分析营销活动哪些地方做得好、哪些地方做得不好,实时分析和指导运营。

5、基于数据科学平台的模型应用

赋能智慧金融,挖掘银行业数据金矿

前四步完成了对强相关数据的分析,此外,还有很多像LBS数据、社交心理数据这样的弱相关数据。想让这些数据发挥价值,就需要通过数据科学平台,运用机器学习技术,实现流失客户、高价值客户等方面的预测。

挖掘银行业数据金矿

在数据的赋能下,金融行业能解决哪些问题、实现怎样的业务提升呢?鲍忠铁分享了几个TalkingData所服务银行的实际案例。

针对漏损客户的二次营销:很多客户在营销转化中漏损了,比如下载未绑卡、点击未购买、点击未申请、申请未完成,但这些客户仍有很大潜在价值。某家银行通过数据发现这些潜客,针对下载未绑卡的客户,二次营销转化率达10%;针对点击理财和贷款但未申请的客户,二次营销转化率在5%-15%;针对申请过程中放弃的客户,二次营销转化率在10%左右。

从App行为数据发现商机:通常,银行的营销集中在App用户最为活跃的白天工作时段。但通过App行为数据发现,晚间也有30%-40%的用户打开App,并长时间停留在理财页面。某家银行针对性进行理财产品推荐,一周以后实现20%的转化。

赋能智慧金融,挖掘银行业数据金矿

利用机器学习发现潜客:根据TalkingData的洞察,某银行3%的客户拥有73%的资产。借助TalkingData的机器学习Lookalike算法,银行得以挖掘出更多潜在的高价值客户和理财产品购买客户,在三个月中销售出40亿元的理财产品。

鲍忠铁指出,互联网企业数据资产变现有一个秘诀,就是不停地、主动地、精准地营销。要想更好提升业务,银行需要更加主动地挖掘客户需求、精准营销客户。

连接不同的数据视野

以往,数据应用工具都会有两面性,技术人员在一面,业务人员在另外一面;技术人员关注元数据、数据流、数据算法、数据模型;业务人员关注业务场景、业务指标、营销人群、转化率。这就像一面透明的墙,给数据价值转化为业务价值带来了很大阻碍。


鲍忠铁表示,TalkingData现在有一个重要的目标,就是降低数据应用的门槛和成本,让数据科学“平民化”。而实现这一目标的核心,就是TalkingData智能数据平台(SmartDP)。智能数据平台融合技术与业务,打通两个不同的数据世界,让银行业务人员也能便捷的运用数据科学的能力和工具。

现在,TalkingData进行全球化布局,在国内外多地设立分支机构,着力引入最先进的金融科技技术,特别是包括数据处理、数据加工、数据标签在内的数据科学技术,帮助更多企业低成本、高效地挖掘数据的价值,用数据赋能金融。


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