金融行業挖掘數據金礦

石菲

渣打銀行是國際零售銀行業的領頭羊之一。其信用卡業務的成功秘訣在于：把客戶數據提煉成客戶知識，利用數據挖掘技術成功進行CRM管理，使客戶使用該行信用卡的時間延長、次數增加，關聯銷售業績上升，從而使利潤率整體提高。

而數據挖掘技術在西方保險行業有多年成功的運作實踐，可以協助保險業公司解決保險產品開發、定價、保單審核、欺詐檢驗、破產預測、客戶管理分類等多項復雜業務。例如，保險公司都會有一個大型數據倉庫系統，記錄每項交易和索賠細節。分析的目的就是準確地預測索賠的平均成本及頻率，并且檢測收益率的價格影響。特定的決策是設定保險產品的價格，達到增加市場份額、保持現有的客戶以及增加收益率。保險業的成功定價需要預測多少顧客有可能重新更新他們的保單，測算他們的風險水平以及他們對價格上漲的敏感度等。

大數據時代下，數據就像金礦，誰擁有數據，誰就擁有未來。而對于擁有海量數據的金融行業來說，怎樣挖掘數據金礦，產生經營價值，成為他們探尋的重點。

據IDC研究顯示，當前，數據是重要資產的理念已經在中國金融行業形成共識，數據的真正價值在于能夠洞察企業內部規律，數據的洞察力成為金融企業的核心競爭力。在中國金融行業信息化建設中，與信息加工密切相關的大數據管理正逐漸成為與核心業務系統建設、渠道建設和前置建設同等重要的領域。

莫讓金礦成墳墓

買家對商品不滿意要求退換貨所產生郵費該由誰來承擔，這是網絡購物中最常見的糾紛。有保險公司正是看中這個商機，在淘寶網上推出了“退貨運費險”，用平均幾毛錢的保費免除買家退貨時產生的郵費。保險公司和網站合作開發支付通道，省去了推銷環節，看上去是一本萬利的買賣。沒想到這個險種推出后卻遇到了尷尬，據業內人士透露運費險虧損嚴重。

這種情況的產生原因是由于采取了統一收費模式。如果事先進行大數據分析，篩選研究客戶退貨率、客戶歷史行為以及店鋪歷史行為、所銷售產品類型、產品價值，再加上季節性因素和淘寶網促銷活動等關聯因素，就可以預測客戶退貨概率，根據客戶退貨概率來計算其所應該繳納的保費，則可以避免虧損。

“在大數據背景下，如果你能夠賦予數據智慧，數據就是有價值的。如果你不能夠賦予它智慧，數據就只能成為‘數據墳墓。”德華安顧人壽董辦主任王洪濤表示。

他舉了一個例子，曾經有一家保險公司嘗試在網站上銷售保險，在投入2個億的成本后只收取了幾百萬保費。王洪濤認為，首先要經過數據挖掘，分析客戶偏好，包括客戶來源渠道、年齡段、職業、性別等，有針對性的進行保險推薦，這樣才能帶來持續的客流。

而今，在阿里網絡金融沖擊下傳統金融業再度創新，借助的還是大數據的優勢。如阿里計劃推出針對買家的“虛擬信用卡”，根據用戶交易記錄進行授信，用于在淘寶等購物網站支付；付費最長38天免息，向簽約商戶收費1%。阿里數據庫中的8000萬用戶，將成為這一新型信用卡業務巨大的市場潛力……

2013年，國內外金融環境的變化、國外金融機構的擴張、民間資本的進入等將給中國金融業帶來更激烈的競爭。金融業持續、快速擴張的時代已經過去，要想在未來保持規模和業績的增長，必須堅持改革，從粗放的發展模式轉向精細化的發展模式，從數據中發掘價值無疑是最有效的手段。

打破固有思維

先前形成的知識、經驗、習慣，都會使人們形成認知的固定傾向，從而影響后來的分析、判斷，形成“思維定勢”——即思維總是擺脫不了已有“框框”的束縛，表現出消極的思維定勢。在金融行業也有很多這樣的思維定勢或者認識誤區。比如說很多人認為影響客戶購買的關鍵因素是價格。即便保監會等監管機構會規定了金融產品的最低價格，很多金融機構還是會采取傭金和發放禮品等價格營銷策略來吸引顧客。“實際上我們通過數據挖掘得出的結論不是這樣的，我們發現在車輛保險方面，最后打動客戶的最關鍵問題主要有兩點。一是朋友圈內是否有人購買，二是該保險公司在朋友圈的口碑，這兩個因素占到購買因素的80%。”王洪濤說。

還有一個錯誤認識是關于理賠，很多人認為客戶對理賠最大的不滿是速度問題。很多保險公司斥資幾億元去改善理賠速度。王洪濤說，“我們經過數據挖掘后認為速度問題僅占客戶滿意度的20%，而占據第一的重要因素是理賠投訴處理速度，占到客戶滿意度的30%，而理賠進展查詢透明度占據客戶滿意度20%。我們最后得出結論，理賠的溝通比理賠的速度要重要的多。”

王洪濤表示，金融行業從來不缺數據，要讓數據產生價值最關鍵的是要發現客戶行為模式和客戶的真正關切點。而數據挖掘可以讓企業發現新知識，從而產生業務價值，這是通過傳統方式無法達成的。

新技術總會給行業帶來無限的希望及商機，在世界已經進入數據爆炸的大數據時代，那些能在數據之間發現聯系并將其轉化為商業機會的企業，不僅能給用戶帶來便利，還將賺得盆滿缽滿。