详解广发银行大数据战略_数据分析师
随着互联网金融兴起的挑战,及金融与互联网竞合加剧,越来越多的传统银行通过优化业务结构、加快数据挖掘、引入互联网思维,逐步实现自身的转型升级。
近日,广发银行行长利明献便表示,银行业当前面临经济增速放缓、资本约束进一步强化、利差不断缩窄、互联网金融的冲击等四大难题,但没有所谓的“夕阳产业”。
他表示,“广发银行认识到数据应用在客户维护、营销推广、风险管理中的核心价值和战略意义,及早着手布局建立数据管理体系。”
中小企业金融、零售金融和金融市场、网络金融业务,并列为广发银行的四大战略业务。一般的传统观念认为,对银行而言,小微和零售是风险较大、成本更高的“不经济”业务。
利明献却表示,“风险的高低见仁见智,近年来一些大中型企业的过度信贷和杠杆过高,才是不良比较高的领域。对于一家银行来说,小微和零售也是股东回报率最高的业务。”
之所以把小微和零售作为广发的战略业务,利明献认为,小微和零售金融具有“抗周期”、“抗脱媒”和“轻资本”效应。更为重要的是,广发银行利用“大数据”提高了小微和零售业务的收益,也有效地控制住了风险。
以客户为单位的大数据
银行不缺数据,关键是对海量数据的整合和运用。
广发银行于2014年7月上线了“大数据零售商业智能决策平台”。区别在于,以往银行对客户管理按不同业务条线进行,而广发平台以客户为单位,整合了客户在广发银行的“360度”信息,包括信用卡、存款、理财、网银、个贷、小企业贷款等。
利明献称,这一体系整合了征信系统,及广发银行自建的外部信息数据库,包括专业市场数据库、22万个共覆盖4亿多人口的居民社区数据库、各商会和产业链数据库等,也跟外部如工商总局个体户等小微企业信息联网。以后相关信息还将逐步扩建,通过大数据平台时刻搜索、传导到系统内。
有别于不少银行通过自建“电商平台”获得交易数据,广发银行选择和互联网企业合作。
“近年,广发银行先后与阿里、腾讯、京东、百度[微博]、网易等互联网企业合作,借助互联网企业的地图、游戏、地位、支付等技术捕获新鲜数据,全方位开展网络金融创新。”
广发银行董事长董建岳也曾表示,广发银行要成为“中国互联网金融服务首选提供商”,首先要借助互联网“精华”,提升品牌识别度、信任度和传播度;其次打造开放、分享、低门槛的互联网金融服务平台。
利明献表示,未来一到两年内,广发银行还将采取系列措施形成具有广发银行特色的数据标准化管理机制。首先是建设企业级数据仓库平台,将分散在各个应用平台中的数据信息按客户、账户、产品、渠道等多个主题的方式进行有效的组织和存储,为后续数据分析应用打技术基础。
小微贷款风控大法
利明献介绍,目前“大数据”已应用于广发银行小企业目标客群定位、客户准入、额度核定、定价及贷后风险监测,“就像一台精密的仪器,时刻了解小企业客户的运行情况,为银行的各类差异化产品及金融服务提供决策支持。”
由于小企业财务报表规范性不高,在广发银行新一代的小企业贷款打分卡模型中,提升了非财务评价指标占比,引入纳税、结算、水电缴费、代发工资等评价指标。
水电缴费记录是广发小企业融资产品的重要准入标准,主要用于评价生产型企业经营情况;海关报关数据,主要用于进出口企业的经营情况评估;根据纳税信息,广发还开发了小额信用贷产品,根据企业纳税记录放款。
大数据的导入进一步释放了广发战略转型的潜能和效益。一方面,大数据在贷前、贷中、贷后全流程运用,有效调配了额度资源并加强了风险控制。
数据显示,2014年,广发银行将超过80%的对公信贷额度用于小微企业。2014年末,小微企业贷款余额1765.87亿元,较年初新增超过398亿元。小企业贷款不良率控制在0.8%内,不良余额和不良率“双降”。
另一方面,大数据和网络技术极大推动零售金融业务发展。2014年,广发信用卡通过微信、官网等各类网络营销渠道发卡70.5万张,同比增长超200%。此外,广发信用卡还通过借助客户消费行为洞察、网络搜索关键词分析,描画客户图像和消费热点,提供针对性的信用卡产品和服务。“传统银行和电商银行的关系,就好比苏宁和京东,京东没有线下的实体店。”利明献通过这个比喻,道出了银行与新兴网络金融相比的优势。
广发也开始在探索线上与线下相融合的O2O服务模式,“在线上低成本获取客户,运用大数据等技术筛选优质客户,同时线下安排专业‘地面部队’精准营销。另一方面,对于线下已建立联系的存量客户,后续的服务维护也部分采用线上模式,提高服务效率,提升客户体验,使成本收益达到更优。”
数据分析咨询请扫描二维码
CDA数据分析师认证:CDA认证分为三个等级:Level Ⅰ、Level Ⅱ和Level Ⅲ,每个等级的报考条件如下: Le ...
2024-11-14自学数据分析可能是一条充满挑战却又令人兴奋的道路。随着数据在现代社会中的重要性日益增长,掌握数据分析技能不仅能提升你的就 ...
2024-11-14数据分析相关职业选择 数据分析领域正在蓬勃发展,为各种专业背景的人才提供了丰富的职业机会。从初学者到有经验的专家,每个人 ...
2024-11-14数据挖掘与分析在金融行业的使用 在当今快速发展的金融行业中,数据挖掘与分析的应用愈发重要,成为驱动行业变革和提升竞争力的 ...
2024-11-14学习数据挖掘需要掌握哪些技能 数据挖掘是一个不断发展的领域,它结合了统计学、计算机科学和领域专业知识,旨在从数据中提取有 ...
2024-11-14统计学作为一门基于数据的学科,其广泛的应用领域和多样的职业选择,使得毕业生拥有丰厚的就业前景。无论是在政府还是企业,统计 ...
2024-11-14在当今高速发展的技术环境下,企业正在面临前所未有的机遇和挑战。数字化转型已成为企业保持竞争力和应对市场变化的必由之路。要 ...
2024-11-13爬虫技术在数据分析中扮演着至关重要的角色,其主要作用体现在以下几个方面: 数据收集:爬虫能够自动化地从互联网上抓取大量数 ...
2024-11-13在数据分析中,数据可视化是一种将复杂数据转化为图表、图形或其他可视形式的技术,旨在通过直观的方式帮助人们理解数据的含义与 ...
2024-11-13在现代银行业中,数字化用户行为分析已成为优化产品和服务、提升客户体验和提高业务效率的重要工具。通过全面的数据采集、深入的 ...
2024-11-13在这个数据飞速增长的时代,企业若想在竞争中占据优势,必须充分利用数据分析优化其营销策略。数据不仅有助于理解市场趋势,还可 ...
2024-11-13数据分析行业的就业趋势显示出多个积极的发展方向。随着大数据和人工智能技术的不断进步,数据分析在各行各业中的应用变得越来越 ...
2024-11-13市场数据分析是一门涉及多种技能和工具的学科,对企业在竞争激烈的市场中保持竞争力至关重要。通过数据分析,企业不仅可以了解当 ...
2024-11-13数据分析与数据挖掘是数据科学领域中两个关键的组成部分,它们各有独特的目标、方法和应用场景。尽管它们经常在实际应用中结合使 ...
2024-11-13在如今这个数据驱动的时代,数据分析能力已经成为许多行业的重要技能。无论是为工作需要,还是为了职业转型,掌握数据分析都能够 ...
2024-11-13在如今这个数据驱动的时代,数据分析能力已经成为许多行业的重要技能。无论是为工作需要,还是为了职业转型,掌握数据分析都能够 ...
2024-11-13作为一名业务分析师,你肩负着将业务需求转化为技术解决方案的重任。面试这一角色时,涉及的问题多种多样,涵盖技术技能、分析能 ...
2024-11-13自学数据分析可能看似一项艰巨的任务,尤其在开始时。但是,通过一些策略和方法,你可以系统地学习和掌握数据分析的相关知识和技 ...
2024-11-10Excel是数据分析领域中的一款强大工具,它凭借其灵活的功能和易用的界面,成为了许多数据分析师和从业者的首选。无论是简单的数 ...
2024-11-10在快速发展的商业环境中,数据分析能力已经成为许多行业的核心竞争力。无论是初学者还是经验丰富的专家,搭建一个有效的数据分析 ...
2024-11-10