大數據推動零售銀行轉型

目前，眾多零售銀行業正處于轉型之中。由于銀行業的利率市場化以及金融業整體走向開放，零售銀行市場的競爭日趨激烈。

SAS大中華區總裁吳輔世在日前由中國銀行業協會和SAS公司聯合舉辦的“2012年零售銀行業務轉型最佳實踐報告會”上表示：“零售銀行正在從傳統式的粗放式管理轉向以數據分析為基礎的精細化管理，這一轉型有因市場競爭壓力而產生的業務驅動力，也有像大數據這樣的技術驅動力。”

吳輔世所說的這種精細化的管理，主要體現在銀行要以客戶為中心來進行各種分析，去了解客戶的需求，并且在第一時間掌握到客戶的一些變化、需求，去滿足客戶，而這一切都是以數據分析為前提開展的。

實際上，不少銀行的零售銀行部門也都先后開展了對大數據的探索，實現客戶精準營銷、探索創新服務模式等。比如，過去對客戶的評價主要是基于客戶的靜態資產，而現在更為通行的辦法是建立一個以客戶綜合貢獻為基礎的價值評價體系，這個價值評價體系不僅包括個人客戶的存款、貸款，還包括客戶風險接受程度（比如說是保守型、平衡型、激進型）等；不僅包括客戶的行為特征（比如客戶的交易行為），還包括客戶的社會特征（比如客戶的職業、年齡、性別），來最終決定為之提供何種服務。

不過，在SAS大中華區客戶智能咨詢總監張婉琪看來這還遠遠不夠。“在精細化管理方面，很多銀行目前已經做了一些數據分析，但是這個分析主要集中在客戶細分上。”張婉琪說，要做精準營銷，就是要進行有針對性的推薦和營銷，需要通過多渠道的方式跟客戶溝通，或者是當客戶上門的時候做接觸營銷，同時，還要把營銷結果反饋回來，對分析結果進行驗證和修正。

整個分析過程，不僅有來自傳統數據庫中保存的交易數據，還應該有來自互聯網社交媒體上的數據，包括客戶對某些服務的好惡評價等，綜合所有的數據就形成了所謂的大數據。

“如今，對于大多數銀行而言，要真正利用好來自社交媒體的各種數據還有難度，而更現實一些的則是利用好用戶通過電話和郵件反饋回來的信息，特別是那些抱怨和投訴的數據，傳統數據再結合這些數據就能幫助我們更好地把握用戶需求，推出更符合用戶需求的服務，讓我們的管理更精準、更精細。”張婉琪表示。