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思想盛宴:各行信用卡高管谈数据挖掘价值成果

发布时间:2019-06-11 22:29 来源:未知 编辑:admin

  业发展论坛暨第六届银行综合评选颁奖盛典”主题为《信用卡创新与突围》的“圆桌讨论”。中国银联主管、主办的支付行业刊物《金卡生活》杂志执行出版人王孔平,担任本场主持。“圆桌讨论”还采取了“场外互动”,让场外嘉宾“隔空”回答现场提问。

  中国人民银行桂林中心支行副行长关崇明(针对商业银行的提问,发表个人观察意见,不代表供职单位观点),

  主持人:要牛奶,更要奶牛。结合实践,谈一下挖掘的数据价值成果,交叉应用到银行其他业务的效果如何?

  刘加隆:银行一直是大数据非常积极的用户,并且有着非常深入的应用,首先应用于信用卡行业的风险管理,后来应用在零售金融产品的交叉销售上面。但是,今天大家的印象是,大数据是科技公司所擅长的。我们只要看一件事情,在全球谁花钱购买大数据服务?其实最大的“金主”就是这些所谓传统的金融行业。

  近几年,我们去了美国硅谷,对数据进行了认真梳理。其实,数据分为两类:一类是结构性数据;另一类是非结构性数据。银行拥有的主要是结构性数据,这些重要的数据都留存下来,并加以应用。但是,随着技术发展,很多原先并没有那么重要的数据,也就是非结构性数据,一旦与结构性数据“混合”,就能让所有的数据变得更有价值,也让银行更多地了解自己的客户。当掌握更多数据的时候,银行就能做更多的事情:无论是提供“千人千面”的产品,还是开展更加严格的风险管理。

  柴如军:从目前信用卡的规模来看,我觉得没有哪家机构说不去拥有一套大数据,来做获客和经营,所以大数据的价值体现毋庸置疑。从资产的角度来讲,我们提到了流动资产、长期投资、固定资产、无形资产和其他资产,个人认为,还有一块就是数据资产。并且,数据资产的价值非常大。

  从信用卡中心的角度来讲,个人认为大数据在经营过程中有两个体现;一是数量大;二是维度多。我们现在面临的问题不是缺少数据,而是有数据没有全面挖掘。

  在风控、营销、客户服务等方面,只有将大数据运用好,信用卡中心才具有竞争力。对于信用卡业务而言,大数据正在发挥作用,将来还会发挥更大的作用。

  蒋永军:平安银行一直有一个理念,就是通过综合金融为客户提供“多个产品”,实现“一站式”服务。服务里面很重要的一点就是我们常说的叫“四个正确”:在正确的时间、用正确的方式,为正确的客户提供正确的产品或服务,否则交叉销售可能就会打扰到客户。

  一是数据的完整性。平安集团层面有大数据中心,银行层面有数据中心,信用卡层面也有数据中心。除了传统的平安保险、银行、投资等全方位金融产品和服务的数据之外,平安集团还有包括陆金所、平安好医生、金融壹账通、平安好房、壹钱包等在内的金融科技业务的数据。通过这些数据的整合,确保了在为客户提供“一站式”服务,或者非常精准推行一些新的产品和服务。

  二是模型的准确性。这与人才因素有关,现在国内非常缺乏大数据人才。过去几年,我们从美国硅谷引进了很多大数据方面的人才,希望我们在模型的精准化方面会做得越来越好,希望为客户提供更好的“一站式”服务。

  陶嵘:我想大数据包含两个方面,一是银行自身不断积累的数据,二是友商或者同业回传的数据。几大互联网公司不断宣称自己是数据公司,从事信用卡行业的人都知道在这些公司上支付信息的回传非常有限,基本上对方的答复,第一句是“我不告诉你”,第二句是“我就不告诉你”。我想,接下来要利用数据将业务做好,要加强合纵连横。如果将数据完全占为己有,想把其他合作伙伴挤到边上,自身也很难得到发展。像51信用卡帮助银行发展,我觉得这样共赢的思维和模式,才是我们更加乐意看到的。

  雷木法:今年《金卡生活》杂志第6期刊发题为《信用卡“棋到中盘”兴业银行落子金融科技赋能核心竞争力》的封面文章,兴业银行信用卡中心总经理汪宇谈了信用卡体制改革的方向,其中重要的两点是数据驱动和科技引领。

  大数据应用已经成为兴业银行信用卡中心提升经营核心竞争力的关键因素。数据应用的业务场景包括获客、客户经营、风险管理等客户生命周期各个环节。兴业银行信用卡中心累计开发122个数据模型,在新户获取、贷前审批、贷后管理、催收管理、反欺诈、交叉销售等领域广泛应用,取得很好的经营效果。比如在风险管理方面,采用大数据技术和机器学习算法,开发精细化的风险评分、收益评分、客户价值等模型,更科学地依据大数据模型综合评价客户更有效地平衡收益和风险关系,在有效控制风险前提下最大化客户价值。在客户经营方面,信息科技、大数据和人工智能赋能营销,将使营销变得更加智慧:洞察客户需求,实时把握营销时机,从而提升营销效果和运营效率。在与银行其他业务交叉销售方面,兴业银行零售客户信息已整合,分行能够通过系统提示信息,有针对性地回访客户,开展产品交叉销售;总行借助模型,电话营销售理财产品和高净值产品,客户响应率达30%。同时,针对财富、贷款、代发工资等不同类型的零售客户,我行不仅配套专门的信用卡准入政策,并根据客户在本行的资产情况,通过预核额度信息,引导分行开展交叉销售。其中,针对贷款类客户,专设“一户双贷”业务受理流程,整合信用卡与个贷申请审批流程实现流程嵌入,提高交叉销售操作效率。

  孙海涛:我认为,所有机构想要收集更多的客户数据,无非就是想要深刻地了解客户。在信用卡领域,了解客户的多方面数据有两方面用途,一是给客户提供个性化的服务,提高产品和服务使用的效率,增强体验;二是了解风险、识别风险,在反欺诈领域得到广泛应用。

  其实,根据当前客户的更多数据,我们可以对他的授信做出判断。有一件事情我一直没想明白,为什么这些数据在信用卡里面不能够给客户进行风险定价?

  雷木法:很多信用卡中心都在践行差异化的风险定价,包括分期产品,根据评分的高低、风险的差异化进行定价。我们也看到,一些高风险的客户对价格其实并不敏感。差异化定价应该是未来的发展方向,这里面涉及到怎样用好大数据,建立风险预测模型和受益模型,怎样进行客户的细分、产品价格的匹配,我觉得这是一个比较复杂的体系建设问题。

  关崇明:银行账户支付问题,一是竞争主体太多,二是竞争主体内部“铁路警察各管一段”。对一个客户来说,它必然是两种身份,一是自己,二是自己服务的组织,我们的银行严格的把这种身份划分为个人业务和公司业务,两者之间也有合作。比如,零售业务批发做、个人带公司等,但是,这些都是从银行端提高效率来考虑的。以客户为中心,要求银行站在客户的角度来研究自己,我能为客户带来什么?客户需要我做什么?有这样一个产业链金融的概念,以一个人、一个企业或一个消费产品为起点,银行在分析研究其金融需求的基础上,一步一步地把自己所有的产品、服务都提供出来,从中获取最大的价值。如果这样,银行的客户经理都成为一个策划者,而其他业务部门都服务于这个策划者,也许不失为一个新的开始。

  董峥:银行不同业务间的交叉营销优势是极为明显的。比如,2018年上半年平安银行信用卡新增发卡量中,交叉营销渠道带来38%。发卡银行应该重视自有用户间不同的消费数据的分析,深度挖掘用户,提供精准的交叉营销。

  黄仁杰:对银行来说,数据挖掘将是最重要的。观察不同的交易模式和行为将有助于银行更好地了解客户,从而为他们的客户提供更好的产品。然后值得注意的是如何利用这些相同列项的数据,分析确定客户细分群体,再运用正确的方式、准确的信息将产品精准地推送到正确的客户群。如何将市场营销做活,将数据价值发挥到极致是银行需要重视的问题。

  主持人:我们提炼一下,第7个话题关键词是“大数据是一座‘金矿’,银行需要开挖并应用”。

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