無論是接受還是拒絕，中國金融業(yè)的大數(shù)據(jù)時(shí)代正在呼嘯而至。據(jù)調(diào)查，經(jīng)過多年的發(fā)展與積累，目前很多國內(nèi)金融機(jī)構(gòu)的數(shù)據(jù)量級(jí)已經(jīng)達(dá)到100TB以上。而且，非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)量正在以更快的速度增長。在高數(shù)據(jù)強(qiáng)度的金融行業(yè)，這一發(fā)展激起了巨大的想象空間。然而，要抓住這一機(jī)遇并非易事。
公子義系統(tǒng)梳理了大數(shù)據(jù)在全球金融行業(yè)的發(fā)展現(xiàn)狀、潛在應(yīng)用、關(guān)鍵瓶頸及應(yīng)對(duì)方案，旨在協(xié)助金融機(jī)構(gòu)從價(jià)值的角度更好地理解大數(shù)據(jù)，并在大數(shù)據(jù)迅速滲入金融業(yè)務(wù)各個(gè)層面的當(dāng)下抓住發(fā)展機(jī)遇。
大數(shù)據(jù)引領(lǐng)金融機(jī)構(gòu)變革主要體現(xiàn)在哪些方面？
成就大數(shù)據(jù)的不僅是傳統(tǒng)定義中的“三個(gè)V”，即數(shù)量（Volume）、速度（Velocity）和種類（Variety）。對(duì)金融機(jī)構(gòu)而言，更重要的是第四個(gè)V，即價(jià)值（Value）。大數(shù)據(jù)的價(jià)值不僅體現(xiàn)在對(duì)金融機(jī)構(gòu)財(cái)務(wù)相關(guān)指標(biāo)的直接影響上，也體現(xiàn)在對(duì)商業(yè)模式變革的推動(dòng)能力上，即不斷引發(fā)傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)的內(nèi)嵌式變革。
大數(shù)據(jù)從四個(gè)方面改變了金融機(jī)構(gòu)傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)運(yùn)作方式，從而實(shí)現(xiàn)了巨大的商業(yè)價(jià)值。這四個(gè)方面（“四個(gè)C”）包括：數(shù)據(jù)質(zhì)量的兼容性（Compatibility）、數(shù)據(jù)運(yùn)用的關(guān)聯(lián)性（Connectedness）、數(shù)據(jù)分析的成本（Cost）以及數(shù)據(jù)價(jià)值的轉(zhuǎn)化（Capitalization）。
大數(shù)據(jù)推動(dòng)銀行的變革主要體現(xiàn)在價(jià)值層面上
數(shù)據(jù)技術(shù)與數(shù)據(jù)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展是持續(xù)實(shí)現(xiàn)大數(shù)據(jù)價(jià)值的支撐。深度應(yīng)用正在將傳統(tǒng)IT從“后端”不斷推向“前臺(tái)”，而存量架構(gòu)與創(chuàng)新模塊的有效整合是傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)在技術(shù)層面所面臨的主要挑戰(zhàn)。此外，數(shù)據(jù)生態(tài)的發(fā)展演進(jìn)有其顯著的社會(huì)特征。作為其中的一員，金融機(jī)構(gòu)在促進(jìn)數(shù)據(jù)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展上任重道遠(yuǎn)。
為了駕馭大數(shù)據(jù)，國內(nèi)金融機(jī)構(gòu)要在技術(shù)的基礎(chǔ)上著重引入以價(jià)值為導(dǎo)向的管理視角，最終形成自上而下的內(nèi)嵌式變革。其中的三個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)（“TMT”）包括：團(tuán)隊(duì)（Team）、機(jī)制（Mechanism）和思維（Thinking）。
大數(shù)據(jù)是什么？在這個(gè)問題上，國內(nèi)目前常用的是“3V”定義，即數(shù)量（Volume）、速度（Velocity）和種類（Variety）。
雖然有著這樣的定義，但人們從未停止討論什么才是成就大數(shù)據(jù)的“關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)”。人們熱議的焦點(diǎn)之一是“到底多大才算是大數(shù)據(jù)？”其實(shí)這個(gè)問題在“量”的層面上并沒有絕對(duì)的標(biāo)準(zhǔn)，因?yàn)?ldquo;量”的大小是相對(duì)于特定時(shí)期的技術(shù)處理和分析能力而言的。在上個(gè)世紀(jì)90年代，10GB的數(shù)據(jù)需要當(dāng)時(shí)計(jì)算能力一流的計(jì)算機(jī)處理幾個(gè)小時(shí)，而這個(gè)量現(xiàn)在只是一臺(tái)普通智能手機(jī)存儲(chǔ)量的一半而已。在這個(gè)層面上頗具影響力的說法是，當(dāng)“全量數(shù)據(jù)”取代了“樣本數(shù)據(jù)”時(shí)，人們就擁有了大數(shù)據(jù)。
海量的數(shù)據(jù)為銀行的發(fā)展提升了價(jià)值
另外一個(gè)成為討論焦點(diǎn)的問題是，今天的海量數(shù)據(jù)都來源于何處。在商業(yè)環(huán)境中，企業(yè)過去最關(guān)注的是ERP（Enterprise Resource Planning）和CRM（Customer Relationship Management）系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)的共性在于，它們都是由一個(gè)機(jī)構(gòu)有意識(shí)、有目的地收集到的數(shù)據(jù)，而且基本上都是結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。隨著互聯(lián)網(wǎng)的深入普及，特別是移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的爆發(fā)式增長，人機(jī)互動(dòng)所產(chǎn)生的數(shù)據(jù)已經(jīng)成為了另一個(gè)重要的數(shù)據(jù)來源，比如人們?cè)诨ヂ?lián)網(wǎng)世界中留下的各種“數(shù)據(jù)足跡”。但所有這些都還不是構(gòu)成“大量數(shù)據(jù)”的主體。
“3V”的定義專注于對(duì)數(shù)據(jù)本身的特征進(jìn)行描述。然而，是否是量級(jí)龐大、實(shí)時(shí)傳輸、格式多樣的數(shù)據(jù)就是大數(shù)據(jù)？
公子義認(rèn)為，成就大數(shù)據(jù)的關(guān)鍵點(diǎn)在于“第四個(gè)V”，即價(jià)值（Value）。當(dāng)量級(jí)龐大、實(shí)時(shí)傳輸、格式多樣的全量數(shù)據(jù)通過某種手段得到利用并創(chuàng)造出商業(yè)價(jià)值，而且能夠進(jìn)一步推動(dòng)商業(yè)模式的變革時(shí)，大數(shù)據(jù)才真正誕生。
大數(shù)據(jù)運(yùn)作如何推動(dòng)金融業(yè)變革？
多元化格式的數(shù)據(jù)已呈海量爆發(fā)，人類分析、利用數(shù)據(jù)的能力也日益精進(jìn)，我們已經(jīng)能夠從大數(shù)據(jù)中創(chuàng)造出不同于傳統(tǒng)數(shù)據(jù)挖掘的價(jià)值。那么，大數(shù)據(jù)帶來的“大價(jià)值”究竟是如何產(chǎn)生的？
無論是在金融企業(yè)還是非金融企業(yè)中，數(shù)據(jù)應(yīng)用及業(yè)務(wù)創(chuàng)新的生命周期都包含五個(gè)階段：業(yè)務(wù)定義需求；IT部門獲取并整合數(shù)據(jù)；數(shù)據(jù)科學(xué)家構(gòu)建并完善算法與模型；IT發(fā)布新洞察；業(yè)務(wù)應(yīng)用并衡量洞察的實(shí)際成效。在今天的大數(shù)據(jù)環(huán)境下，生命周期仍維持原樣，而唯一變化的是“數(shù)據(jù)科學(xué)家”在生命周期中所扮演的角色。大數(shù)據(jù)將允許其運(yùn)用各種新的算法與技術(shù)手段，幫助IT不斷挖掘新的關(guān)聯(lián)洞察，更好地滿足業(yè)務(wù)需求。
大數(shù)據(jù)延長了金融機(jī)構(gòu)的生命周期
公子義認(rèn)為，大數(shù)據(jù)改變的并不是傳統(tǒng)數(shù)據(jù)的生命周期，而是具體的運(yùn)作模式。在傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)和技術(shù)環(huán)境下，這樣的周期可能要經(jīng)歷一年乃至更長的時(shí)間。但是有了現(xiàn)在的數(shù)據(jù)量和技術(shù)，機(jī)構(gòu)可能只需幾周甚至更短的時(shí)間就能走完這個(gè)生命周期。新的數(shù)據(jù)運(yùn)作模式使快速、低成本的試錯(cuò)成為可能。這樣，商業(yè)機(jī)構(gòu)就有條件關(guān)注過去由于種種原因而被忽略的大量“小機(jī)會(huì)”，并將這些“小機(jī)會(huì)”累積形成“大價(jià)值”。
大數(shù)據(jù)如何改變傳統(tǒng)數(shù)據(jù)的運(yùn)作模式？
與傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)應(yīng)用相比，大數(shù)據(jù)在四個(gè)方面（“4C”）改變了傳統(tǒng)數(shù)據(jù)的運(yùn)作模式，為機(jī)構(gòu)帶來了新的價(jià)值。
1、 數(shù)據(jù)質(zhì)量的兼容性：大數(shù)據(jù)通過“量”提升了數(shù)據(jù)分析對(duì)“質(zhì)”的寬容度
在“小數(shù)據(jù)”時(shí)代，數(shù)據(jù)的獲取門檻相對(duì)較高，這就導(dǎo)致“樣本思維”占據(jù)統(tǒng)治地位。人們大多是通過抽樣和截取的方式來捕獲數(shù)據(jù)。同時(shí)，人們分析數(shù)據(jù)的手段和能力也相對(duì)有限。為了保證分析結(jié)果的準(zhǔn)確性，人們通常會(huì)有意識(shí)地收集可量化的、清潔的、準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)，對(duì)數(shù)據(jù)的“質(zhì)”提出了很高的要求。而在大數(shù)據(jù)時(shí)代，“全量思維”得到了用武之地，人們有條件去獲取多維度、全過程的數(shù)據(jù)。但在海量數(shù)據(jù)出現(xiàn)后，數(shù)據(jù)的清洗與驗(yàn)證幾乎成為了不可能的事。正是這樣的困境催生了數(shù)據(jù)應(yīng)用的新視角與新方法。類似于分布式技術(shù)的新算法使數(shù)據(jù)的“量”可以彌補(bǔ)“質(zhì)”的不足，從而大大提升了數(shù)據(jù)分析對(duì)于數(shù)據(jù)質(zhì)量的兼容能力。
2、大數(shù)據(jù)使技術(shù)與算法從“靜態(tài)”走向“持續(xù)”
在大數(shù)據(jù)時(shí)代，對(duì)“全量”的追求使“實(shí)時(shí)”變得異常重要，而這一點(diǎn)也不僅僅只體現(xiàn)在數(shù)據(jù)采集階段。在云計(jì)算、流處理和內(nèi)存分析等技術(shù)的支撐下，一系列新的算法使實(shí)時(shí)分析成為可能。人們還可以通過使用持續(xù)的增量數(shù)據(jù)來優(yōu)化分析結(jié)果。在這些因素的共同作用下，人們一貫以來對(duì)“因果關(guān)系”的追求開始松動(dòng)，而“相關(guān)關(guān)系”正在逐步獲得一席之地。
3、大數(shù)據(jù)降低了數(shù)據(jù)分析的成本門檻
大數(shù)據(jù)改變了數(shù)據(jù)處理資源稀缺的局面。過去，數(shù)據(jù)挖掘往往意味著不菲的投入。因此，企業(yè)希望能夠從數(shù)據(jù)中發(fā)掘出“大機(jī)會(huì)”，或是將有限的數(shù)據(jù)處理資源投入到有可能產(chǎn)生大機(jī)會(huì)的“大客戶、大項(xiàng)目”中去，以此獲得健康的投入產(chǎn)出比。而在大數(shù)據(jù)時(shí)代，數(shù)據(jù)處理的成本不斷下降，數(shù)據(jù)中大量存在的“小機(jī)會(huì)”得見天日。每個(gè)機(jī)會(huì)本身帶來的商業(yè)價(jià)值可能并不可觀，但是累積起來就會(huì)實(shí)現(xiàn)質(zhì)的飛躍。所以，大數(shù)據(jù)往往并非意味著“大機(jī)會(huì)”，而是“大量機(jī)會(huì)”。
4、大數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)了從數(shù)據(jù)到價(jià)值的高效轉(zhuǎn)化
采取適應(yīng)型戰(zhàn)略有助于企業(yè)構(gòu)筑以下五大優(yōu)勢(shì)：試錯(cuò)優(yōu)勢(shì)、觸角優(yōu)勢(shì)、組織優(yōu)勢(shì)、系統(tǒng)優(yōu)勢(shì)和社會(huì)優(yōu)勢(shì)，而大數(shù)據(jù)將為金融機(jī)構(gòu)建立這些優(yōu)勢(shì)提供新的工具和動(dòng)力。從數(shù)據(jù)到價(jià)值的轉(zhuǎn)化與機(jī)構(gòu)的整體轉(zhuǎn)型相輔相成，“內(nèi)嵌式變革”由此而生。
例如，金融機(jī)構(gòu)傳統(tǒng)做法中按部就班的長周期模式（從規(guī)劃、立項(xiàng)、收集數(shù)據(jù)到分析、試點(diǎn)、落地、總結(jié)）不再適用。快速試錯(cuò)、寬進(jìn)嚴(yán)出成為了實(shí)現(xiàn)大數(shù)據(jù)價(jià)值的關(guān)鍵：以低成本的方式大量嘗試大數(shù)據(jù)中蘊(yùn)藏的海量機(jī)會(huì)，一旦發(fā)現(xiàn)某些有價(jià)值的規(guī)律，馬上進(jìn)行商業(yè)化推廣，否則果斷退出。此外，大數(shù)據(jù)為金融機(jī)構(gòu)打造“觸角優(yōu)勢(shì)”提供了新的工具，使其能夠更加靈敏地感知商業(yè)環(huán)境，更加順暢地搭建反饋閉環(huán)。此外，數(shù)據(jù)的聚合與共享為金融機(jī)構(gòu)搭建生態(tài)系統(tǒng)提供了新的場景與動(dòng)力。
銀行是金融行業(yè)中發(fā)展大數(shù)據(jù)能力的“領(lǐng)軍者”
在發(fā)展大數(shù)據(jù)能力方面，銀行業(yè)堪稱是“領(lǐng)軍者”。縱觀銀行業(yè)的六個(gè)主要業(yè)務(wù)板塊（零售銀行、公司銀行、資本市場、交易銀行、資產(chǎn)管理、財(cái)富管理），每個(gè)業(yè)務(wù)板塊都可以借助大數(shù)據(jù)來更深入地了解客戶，并為其制定更具針對(duì)性的價(jià)值主張，同時(shí)提升風(fēng)險(xiǎn)管理能力。其中，大數(shù)據(jù)在零售銀行和交易銀行業(yè)務(wù)板塊中的應(yīng)用潛力尤為可觀。
大數(shù)據(jù)提升零售業(yè)和銀行業(yè)之間的聯(lián)系
公子義通過研究發(fā)現(xiàn)，海外銀行在大數(shù)據(jù)能力的發(fā)展方面基本處于三個(gè)階段：大約三分之一的銀行還處在思考大數(shù)據(jù)、理解大數(shù)據(jù)、制定大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略及實(shí)施路徑的起點(diǎn)階段。還有三分之一的銀行向前發(fā)展到了嘗試階段，也就是按照規(guī)劃出的路徑和方案，通過試點(diǎn)項(xiàng)目進(jìn)行測驗(yàn)，甄選出許多有價(jià)值的小機(jī)會(huì)，并且不停地進(jìn)行試錯(cuò)和調(diào)整。而另外三分之一左右的銀行則已經(jīng)跨越了嘗試階段。基于多年的試錯(cuò)經(jīng)驗(yàn)，他們已經(jīng)識(shí)別出幾個(gè)較大的機(jī)會(huì)，并且已經(jīng)成功地將這些機(jī)會(huì)轉(zhuǎn)化為可持續(xù)的商業(yè)價(jià)值。而且這些銀行已經(jīng)將匹配大數(shù)據(jù)的工作方式嵌入到組織當(dāng)中。他們正在成熟運(yùn)用先進(jìn)的分析手段，并且不斷獲得新的商業(yè)洞察。
如何將大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用到信貸風(fēng)險(xiǎn)控制領(lǐng)域？
在美國，一家互聯(lián)網(wǎng)信用評(píng)估機(jī)構(gòu)已成為多家銀行在個(gè)人信貸風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方面的好幫手。該機(jī)構(gòu)通過分析客戶在各個(gè)社交平臺(tái)（如Facebook和Twitter）留下的數(shù)據(jù)，對(duì)銀行的信貸申請(qǐng)客戶進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估，并將結(jié)果賣給銀行。銀行將這家機(jī)構(gòu)的評(píng)估結(jié)果與內(nèi)部評(píng)估相結(jié)合，從而形成更完善更準(zhǔn)確的違約評(píng)估。這樣的做法既幫助銀行降低了風(fēng)險(xiǎn)成本，同時(shí)也為銀行帶來了風(fēng)險(xiǎn)定價(jià)方面的競爭優(yōu)勢(shì)。
相較于零售銀行業(yè)務(wù)，公司銀行業(yè)務(wù)對(duì)大數(shù)據(jù)的應(yīng)用似乎缺乏亮點(diǎn)。但實(shí)際上，大數(shù)據(jù)在公司銀行業(yè)務(wù)的風(fēng)險(xiǎn)領(lǐng)域正在發(fā)揮著前所未有的作用。在傳統(tǒng)方法中，銀行對(duì)企業(yè)客戶的違約風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估多是基于過往的營業(yè)數(shù)據(jù)和信用信息。這種方式的最大弊端就是缺少前瞻性，因?yàn)橛绊懫髽I(yè)違約的重要因素并不僅僅只是企業(yè)自身的經(jīng)營狀況，還包括行業(yè)的整體發(fā)展?fàn)顩r，正所謂“覆巢之下，焉有完卵”。
但要進(jìn)行這樣的分析往往需要大量的資源投入，因此在數(shù)據(jù)處理資源稀缺的環(huán)境下無法得到廣泛應(yīng)用，而大數(shù)據(jù)手段則大幅減少了此類分析對(duì)資源的需求。西班牙一家大型銀行正是利用大數(shù)據(jù)來為企業(yè)客戶提供全面深入的信用風(fēng)險(xiǎn)分析。該行首先識(shí)別出影響行業(yè)發(fā)展的主要因素，然后對(duì)這些因素一一進(jìn)行模擬，以測試各種事件對(duì)其客戶業(yè)務(wù)發(fā)展的潛在影響，并綜合評(píng)判每個(gè)企業(yè)客戶的違約風(fēng)險(xiǎn)。這樣的做法不僅成本低，而且對(duì)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的速度快，同時(shí)顯著提升了評(píng)估的準(zhǔn)確性。
如何用大數(shù)據(jù)為客戶制定差異化產(chǎn)品和營銷方案？
在零售銀行業(yè)務(wù)中，通過數(shù)據(jù)分析來判斷客戶行為并匹配營銷手段并不是一件新鮮事。但大數(shù)據(jù)為精準(zhǔn)營銷提供了廣闊的創(chuàng)新空間。例如，海外銀行開始圍繞客戶的“人生大事”進(jìn)行交叉銷售。這些銀行對(duì)客戶的交易數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，由此推算出客戶經(jīng)歷“人生大事”的大致節(jié)點(diǎn)。人生中的這些重要時(shí)刻往往能夠激發(fā)客戶對(duì)高價(jià)值金融產(chǎn)品的購買意愿。
一家澳大利亞銀行通過大數(shù)據(jù)分析發(fā)現(xiàn)，家中即將有嬰兒誕生的客戶對(duì)壽險(xiǎn)產(chǎn)品的潛在需求最大。通過對(duì)客戶的銀行卡交易數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，銀行很容易識(shí)別出即將添丁的家庭：在這樣的家庭中，準(zhǔn)媽媽會(huì)開始購買某些藥品，而嬰兒相關(guān)產(chǎn)品的消費(fèi)會(huì)不斷出現(xiàn)。該行面向這一人群推出定制化的營銷活動(dòng)，獲得了客戶的積極響應(yīng)，從而大幅提高了交叉銷售的成功率。
大數(shù)據(jù)使得銀行業(yè)對(duì)客戶的細(xì)分更加明顯
客戶細(xì)分早已在銀行業(yè)得到廣泛應(yīng)用，但細(xì)分維度往往大同小異，包括收入水平、年齡、職業(yè)等等。自從開始嘗試大數(shù)據(jù)手段之后，銀行的客戶細(xì)分維度出現(xiàn)了突破。例如，西班牙的一家銀行從Facebook和Twitter等社交平臺(tái)上直接抓取數(shù)據(jù)來分析客戶的業(yè)余愛好。該行把客戶細(xì)分為常旅客、足球愛好者、高爾夫愛好者等類別。通過分析，該行發(fā)現(xiàn)高爾夫球愛好者對(duì)銀行的利潤度貢獻(xiàn)最高，而足球愛好者對(duì)銀行的忠誠度最高。
此外，通過分析，該行還發(fā)現(xiàn)了另外一個(gè)小客群：“敗家族”，即財(cái)富水平不高、但消費(fèi)行為奢侈的人群。這個(gè)客群由于人數(shù)不多，而且當(dāng)前的財(cái)富水平尚未超越貴賓客戶的門檻，因此往往被銀行所忽略。但分析顯示這一人群能夠?yàn)殂y行帶來可觀的利潤，而且頗具成長潛力，因此該行決定將這些客戶升級(jí)為貴賓客戶，深入挖掘其潛在價(jià)值。
在對(duì)公業(yè)務(wù)中，銀行同樣可以借助大數(shù)據(jù)形成更有價(jià)值的客戶細(xì)分。例如，在BCG與一家加拿大銀行的合作項(xiàng)目中，項(xiàng)目組利用大數(shù)據(jù)分析技術(shù)將所有公司客戶按照行業(yè)和企業(yè)規(guī)模進(jìn)行細(xì)分，一共建立了上百個(gè)細(xì)分客戶群。不難想象，如果沒有大數(shù)據(jù)的支持，這樣深入的細(xì)分是很難實(shí)現(xiàn)的。然后，項(xiàng)目組在每個(gè)細(xì)分群中找出標(biāo)桿企業(yè)，分析其銀行產(chǎn)品組合，并將該細(xì)分群中其他客戶的銀行產(chǎn)品組合與標(biāo)桿企業(yè)進(jìn)行比對(duì)，從而識(shí)別出差距和潛在的營銷機(jī)會(huì)。
項(xiàng)目組將這些分析結(jié)果與該行的對(duì)公客戶經(jīng)理進(jìn)行分享，幫助他們利用這些發(fā)現(xiàn)來制定更具針對(duì)性的銷售計(jì)劃和話術(shù)，并取得了良好的效果。客戶對(duì)這種新的銷售方式也十分歡迎，因?yàn)樗麄兛梢詮闹辛私獾酵械呢?cái)務(wù)狀況和金融安排，有助于對(duì)自身的行業(yè)地位與發(fā)展空間進(jìn)行判斷。
如何用大數(shù)據(jù)為優(yōu)化銀行運(yùn)營提供決策基礎(chǔ)？
大數(shù)據(jù)不僅能在前臺(tái)與中臺(tái)大顯身手，也能惠及后臺(tái)運(yùn)營領(lǐng)域。在互聯(lián)網(wǎng)金融風(fēng)生水起的當(dāng)下，“O2O”（Online To Offline）成為了銀行的熱點(diǎn)話題。哪些客戶適合線上渠道？哪些客戶不愿“觸網(wǎng)”？BCG曾幫助西班牙一家銀行通過大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用對(duì)這些問題進(jìn)行了解答。項(xiàng)目組對(duì)16個(gè)既可以在網(wǎng)點(diǎn)也可以在網(wǎng)絡(luò)與移動(dòng)渠道上完成的關(guān)鍵運(yùn)營活動(dòng)展開分析，建立了12個(gè)月的時(shí)間回溯深度，把客戶群體和運(yùn)營活動(dòng)按照網(wǎng)點(diǎn)使用強(qiáng)度以及非網(wǎng)點(diǎn)渠道使用潛力進(jìn)行細(xì)分。
分析結(jié)果顯示，大約66%的交易活動(dòng)對(duì)網(wǎng)點(diǎn)的使用強(qiáng)度較高，但同時(shí)對(duì)非網(wǎng)點(diǎn)渠道的使用潛力也很高，因此可以從網(wǎng)點(diǎn)遷移到網(wǎng)絡(luò)或移動(dòng)渠道。項(xiàng)目組在客戶細(xì)分中發(fā)現(xiàn)，年輕客戶、老年客戶以及高端客戶在運(yùn)營活動(dòng)遷移方面潛力最大，可以優(yōu)先作為渠道遷徙的對(duì)象。通過這樣的運(yùn)營調(diào)整，大數(shù)據(jù)幫助銀行在引導(dǎo)客戶轉(zhuǎn)移、減輕網(wǎng)點(diǎn)壓力的同時(shí)保障了客戶體驗(yàn)。
雖然銀行客戶的線上活動(dòng)日漸增多，但金融業(yè)的鐵律在互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代依然適用，也就是說在客戶身邊設(shè)立實(shí)體網(wǎng)點(diǎn)仍然是金融機(jī)構(gòu)的競爭優(yōu)勢(shì)。然而，網(wǎng)點(diǎn)的運(yùn)營成本往往不菲，如何實(shí)現(xiàn)網(wǎng)點(diǎn)資源的價(jià)值最大化成為了每家銀行面臨的問題。在該項(xiàng)目中，項(xiàng)目組結(jié)合銀行的內(nèi)部數(shù)據(jù)（包括現(xiàn)有的網(wǎng)點(diǎn)分布和業(yè)績狀況等）和外部數(shù)據(jù)（如各個(gè)地區(qū)的人口數(shù)量、人口結(jié)構(gòu)、收入水平等），對(duì)350多個(gè)區(qū)域進(jìn)行了評(píng)估，并按照主要產(chǎn)品系列為每個(gè)區(qū)域制定市場份額預(yù)測。
根據(jù)用戶畫像，為銀行運(yùn)營和優(yōu)化提供科學(xué)的依據(jù)
項(xiàng)目組還通過對(duì)市場份額的驅(qū)動(dòng)因素進(jìn)行模擬，得出在現(xiàn)有網(wǎng)點(diǎn)數(shù)量不變的情況下該行網(wǎng)點(diǎn)的理想布局圖。該行根據(jù)項(xiàng)目組的建議對(duì)網(wǎng)點(diǎn)布局進(jìn)行了調(diào)整，并取得了良好的成效。這個(gè)案例可以為許多銀行帶來啟示：首先，銀行十分清楚自身的網(wǎng)點(diǎn)布局，有關(guān)網(wǎng)點(diǎn)的經(jīng)營業(yè)績和地址的信息全量存在于銀行的數(shù)據(jù)庫中。其次，有關(guān)一個(gè)地區(qū)的人口數(shù)量、人口結(jié)構(gòu)、收入水平等數(shù)據(jù)都是可以公開獲取的數(shù)據(jù)。通過應(yīng)用大數(shù)據(jù)技術(shù)來把這兩組數(shù)據(jù)結(jié)合在一起，就可以幫助銀行實(shí)現(xiàn)網(wǎng)點(diǎn)布局的優(yōu)化。
創(chuàng)新商業(yè)模式，如何用大數(shù)據(jù)幫助銀行中間收入？
過去，坐擁海量數(shù)據(jù)的銀行考慮的是如何使用數(shù)據(jù)來服務(wù)其核心業(yè)務(wù)。而如今，很多銀行已經(jīng)走得更遠(yuǎn)。他們開始考慮如何把數(shù)據(jù)直接變成新產(chǎn)品并用來實(shí)現(xiàn)商業(yè)模式，進(jìn)而直接創(chuàng)造收入。例如，澳大利亞一家大型銀行通過分析支付數(shù)據(jù)來了解其零售客戶的“消費(fèi)路徑”，即客戶進(jìn)行日常消費(fèi)時(shí)的典型順序，包括客戶的購物地點(diǎn)、購買內(nèi)容和購物順序，并對(duì)其中的關(guān)聯(lián)進(jìn)行分析。
該銀行將這些分析結(jié)果銷售給公司客戶（比如零售業(yè)客戶），幫助客戶更準(zhǔn)確地判斷合適的產(chǎn)品廣告投放地點(diǎn)以及適合在該地點(diǎn)進(jìn)行推廣的產(chǎn)品。這些公司客戶過去往往需要花費(fèi)大量金錢向市場調(diào)研公司購買此類數(shù)據(jù)，但如今他們可以花少得多的錢向自己的銀行購買這些分析結(jié)果，而且銀行所提供的此類數(shù)據(jù)也要可靠得多。銀行通過這種方式獲得了傳統(tǒng)業(yè)務(wù)之外的收入。更重要的是，銀行通過這樣的創(chuàng)新為客戶提供了增值服務(wù)，從而大大增強(qiáng)了客戶粘性。
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