淺析商業銀行智能分析平臺的應用

穆天虹

【摘要】在當前經濟新常態的發展形勢下，尤其是資金成本日益高、客戶資產配置日益多元化、客戶金融服務要求不斷提升等因素的影響下，銀行各業務條線發展面臨著前所未有的挑戰。面對復雜的外部環境和內部全面指導分支行業務發展的壓力，目前缺少有效的手段。

【關鍵詞】商業銀行;智能營銷;風險管控

一、商業銀行的智能營銷分析平臺

智能營銷分析平臺一款大數據分析平臺，幫助商業銀行高效率、低成本的建立數據應用體系，具有靈活、易用、高性能和一站式的特性，有助于商業銀行輕松實現數據驅動的精細化運營，全面激活業務增長，提升經營績效。在當前階段，商業銀行以客戶為中心的轉型過程中，對公業務是城市商業銀行的重中之重，是商業銀行利潤的重要來源。如何進行精細化的客戶管理，在滿足對公客戶需求的基礎上開展營銷和風險工作，也是商業銀行營銷管理的重點。隨著大數據技術的不斷發展，利用大數據進行分析決策已成為趨勢。我行通過各業務處理系統、同業、第三方等平臺獲得了大量的數據。這些數據是我行經營決策和業務營銷的依據，是商業銀行的寶貴資產。隨著商業銀行不斷的快速發展及數據運用在各分行的不斷深入，對數據運用過程中所涉及的數據采集、數據可視化、自助分析、移動應用、靈活查詢等各環節都提出了更高的要求。本質是讓用戶通過簡單的拖拽實現復雜的數據分析，通過可視化圖形展現分析結果。智能營銷分析平臺適用于商業銀行的數據平臺搭建，企業能夠結合自身業務快速建立個性化數據體系，企業輕松實現數據化管理。一站式數據管理和分析平臺。從數據接入整合，到數據處理、分析、挖掘，再到多終端可視化，對數據進行全價值鏈管理。靈活易用的可視化分析。無需任何預處理即可對數據做任意維度的多維分析，簡單拖拽即可通過數據獲得業務洞察，無需技術背景，業務人員也能自助分析數據。全方位的數據接入。從內部數據，到各種應用、互聯網平臺，再到需要監控的各類外部數據，上百種數據源，一鍵對接，強大的計算性能。智能營銷分析平臺構建有完備的數據服務器集群，提供強大穩定的數據計算能力，億行數據，秒級響應，完善的服務體系。通過對商業銀行現有報表系統使用現狀和手工取數需求現狀進行調研和分析，并收集了管理人員和業務人員對數據的業務訴求，基于訴求比較集中的幾個問題積極開展了智能營銷分析平臺項目測試驗證工作，通過驗證，智能營銷分析平臺分析結果基本可滿足當前業務人員的業務訴求，同時部分關鍵技術點也得以驗證。以解決商業銀行當前面臨的問題為出發點，并借鑒案例商業銀行的項目經驗，提出符合商業銀行現狀的智能營銷分析平臺項目建設方案，包括項目建設目標，項目需求，項目建設內容等，綜上，商業銀行智能營銷分析平臺已具備項目立項條件。

智能營銷分析平臺是為商業銀行提供數據管理、可視化探索分析以及終端可視化服務的一站式數據分析平臺。它能夠幫助商業銀行快速建立行內的數據分析平臺，通過其靈活、易用、高效的特性，迅速打造貼合業務的分析框架，讓數據人員與業務人員形成高效響應閉環，快速應對業務發展和市場變化，真正實現數據驅動管理，提升經營績效。首先，零售和公司條線挑戰，及時了解客戶資金動態變化趨勢，采取有效跟蹤措施;鎖定目標客戶群體，實現客戶分層服務，及時跟蹤客戶的動態變化;及時了解產品購買的目標客戶群體，便于支行明確營銷客戶;全面了解客戶持有的產品結構，進行下一步的資產配置預測。電子商業銀行條線挑戰，了解客戶的全面信息，包括行為信息;進行客戶的全面場景分析，便于給客戶實現精準營銷。運營條線挑戰，業務量的可追溯查找;歷史數據的可追溯查詢;滿足運營需要、監管需要、數據檔案管理需要。基于這種現狀，及時了解全行資產負債規模、收益狀況、資產質量情況，充分發揮對業務的全面指導和推動作用全面監測資金流動性、資金頭寸、時點存貸款規模等情況，嚴防流動性風險、市場風險以及商業銀行賬戶利率等風險。

二、商業銀行場景應用的必要性分析

在信息化日趨深入的今天，現有的客戶營銷與風險防范越來越多依據客戶行內外的多源異構信息流，進行整合和實時行為關聯分析。為適應業務發展要求，滿足市場變化的趨勢，需要引入人工智能技術來支撐新的商業模式的創新。利用全球領先的智能分析技術，將商業銀行內外各類復雜的知識通過數據挖掘、信息處理、知識計量和圖形繪制等一系列方式表現出來，揭示商業銀行營銷與風險領域的動態發展規律，實現分析問題、發現風險和促進營銷的效果。在適應目前市場環境和營銷的基礎上，通過企業內外部信息整合、企業信息關聯、企業評價模型、企業營銷與風險事件推送等手段，進行企業客戶風險的及時防控、商機的第一時間發現和再營銷，加快推進業務經營的戰略轉型，從而幫助提升提升業務競爭力和盈利水平，應對信息化時代帶來的各種變革。首先，業務發展需要：目前業務處理相互獨立，系統報表種類繁多，缺乏準確性，處理分散，較難快速按需獲得銀行管理信息視圖，從而影響銀行管理決策的效率和準確性。其次，客戶經營需要：客戶各業務數據比較孤立，無法全面、深入細致的展示對公客戶業務發展情況，業務數據間的價值挖掘不夠深入，此外無法與第三方平臺客戶相關數據整合不利于進一步挖掘客戶潛在價值，以上對于對公客戶精細化經營管理、促進對公客戶業務增長有一定的阻礙作用。再次，日常工作需要：公司銀行金融部目前缺乏數據提取和分析工具，導致業務人員花費大量時間精力投入報表工作，工作繁瑣、重復性較高、投入與產出比較低，需借助有效的工具進一步提高效率。最后，風險管控需要：全面的業務情況展示及業務發展趨勢分析有助于識別潛在業務風險、提高風險應對決策準確性、縮短風險響應時間，從而有利于對客戶風險管控，降低風險發生概率，減少因風險發生造成的損失。

三、商業銀行場景應用的可行性分析

各業務分析場景的建立有助于深入了解整體客戶業務情況，關注重點目標客群，在此基礎之有助于提高業務營銷精準度，通過對業務數據的整合并結合平臺易用性的特點能夠靈活展示客戶整體業務情況實現客戶精細化管理;智能營銷分析平臺的搭建，實現業務人員自助分析，提高數據使用價值，增進對業務認知。項目建成投入運營之后，用戶通過該平臺簡單的拖拽即可實現自主分析，使用人員易于上手，學習成本低，通過簡單的培訓即可實現知識的專遞，此外系統提供在線、離線操作手冊便于學習使用。直觀的操作配置及管理界面很大程度上降低了系統上線之后的管理運維成本。項目實施過程需要下發業務數據并與信貸系統、客戶管理系統、理財系統等進行部分業務數據核對，同時需要業務部門與科技部門共同配合來完成項目建設、運營目標，存在著因協調配合問題造成項目延期的情況存在，合理的實施計劃與及時的溝通有助于降低此風險發生的概率，同時也要針對此風險設立相應的接駁時間。項目實施過程中需要引入平臺研發公司作為項目外包方，外包方的引用有助于順利推進平臺環境搭建行業內較好業務場景的引入，同時也有助于降低項目實施過程中的風險，有助于相關有效信息的傳遞。

四、智能營銷平臺的廣泛應用

通過使用該平臺對業務經營分析、營銷決策支持及客戶精細化管理來實現提升客戶價值、深入細致了解我行業務運行狀況及業務發展趨勢，管控風險，提高業務營銷精準度，差異之處在于同業同類型項目跨越多業務條線。無論是商業銀行信貸業務風控，還是零售、對公客戶營銷，都涉及對實體關系的辨別，以及判斷風險或價值信號的傳導。營銷方面，通過存款主題分析，能夠通過總行-管理行-支行層級一層層跳轉分析存款漲跌原因，最終定位到對公存款或個人存款下跌的產品名稱及客戶情況;風控方面，風險控制主題主要是展示銀行關注的風險和監管指標，并和標準值進行偏差對比，然后通過預警等方式，讓業務人員對相關風險進行實時監控，并通過貸款行業的排名和占比，貸款最大的客戶占比，貸款五級分類占比等指標進行分析，發現問題原因。

未來，利用智能營銷分析平臺，我們可以真正做到讓機器讀懂真實世界，通過分析、挖掘數據為人類的決策提供支持。

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