金融行业中大数据应用经典案例

BCG的研究指出,已有三分之一的海外银行在组织流程中嵌入了匹配大数据的工作方式,识别出更多的商业机会。他们在多年的实践和不断试错后,运用成熟的分析手段,持续地获得有价值的商业洞察。

与此同时,中国金融业也步入了大数据时代的初级阶段。有研究统计,经过多年的发展与积累,国内商业银行的数据量已经达到100TB以上级别,并且正在以更快的速度增长。日渐成熟的大数据技术与金融业务呈现快速融合的趋势,给未来金融业的发展带来重要机遇。

在发展大数据能力方面,银行业堪称是“领军者”。纵观银行业的六个主要业务板块(零售银行、公司银行、资本市场、交易银行、资产管理、财富管理),每个业务板块都可以借助大数据来更深入地了解客户,并为其制定更具针对性的价值主张,同时提升风险管理能力。其中,大数据在零售银行和交易银行业务板块中的应用潜力尤为可观。

以下我们通过几个实际案例来看国内外银行业大数据应用场景都有哪些:

金融行业中大数据应用案例介绍

一、客户管理

1.改善产品,提升服务

巴克莱银行自从发布了新的移动银行应用程序后,便能够从实时社交媒体分析中挖掘出可操作的见解。

预测哪个客户会流失应该成为一个组织客户导向战略的关键部分,因为获取一个新客户的成本远比留住一个现有客户要高得多。

2.降低客户流失率

捷克斯洛伐克的第一家私人银行塔特拉银行通过使用预测模型几乎达到了减少其信用卡客户的流失率到30%的目标。这家银行细分客户,并已经为其客户群选择了高度个性化的留存活动。

通过正确的渠道发送正确的信息就跟正确的信息本身一样重要。

大数据分析可以被用来精确查找客户使用的渠道以及他们使用这些渠道的方式。这种知识可以形成战略优势,以最符合成本效益的方式和最大化市场营销预算来达到特定目标细分。客户使用渠道的方式也会突出显示需要银行集中资源的领域,比如哪个渠道是用来抱怨的,或者哪些渠道主要是用来做研究的。

3.通过不同的渠道提供高质量的服务

总部位于新加坡的华侨银行拥有超过大约590亿英镑的资产。该银行识别出一个显著的细分市场正在转移到在线渠道,同时预计这些渠道将随着技术的快速进步而成长。华侨银行的一个核心原则是把高质量的服务通过所选择的渠道传递出去,以符合客户的期望。

了解每个客户的个人档案以发送个性化的市场营销信息。一个小小的个性化触动能提高客户的参与度、安全感和忠诚度。

市场营销信息里的个性化能被用来实现很多目标。这些可以简单到在信息的开头加上客户的名字以显得更为友好,或者加入只有组织知道的客户细节信息来避免欺诈性营销。更有雄心的银行将在信息里加入个性化的内容,这些内容会直接让客户感兴趣,提高参与度。

1.识别客户

(1)HDFC银行

HDFC银行利用客户生命周期活动来促进信用卡的激活。这个通过用个性化的消息相对HDFC银行确认的每一个生命周期阶段进行有针对性的促销实现。

结果是在信用卡的激活次数上有了显著的提高,降低了每次获得每个客户的成本。

客户使用或不使用一个产品的方式可以是如何调整市场营销信息的一个信号。

了解客户在产品周期中所处的位置可以对所使用的市场营销传播方式有显著的影响。例如:在获取阶段的客户比坚定的老客户更容易受到市场营销和产品研发消息的影响。一个即将流失的客户相比于一个忠诚的客户会是挽留促销更好的候选人。大数据有助于确定客户处在产品生命周期的哪个阶段,有助于相应地调整市场营销方向。

(2)国内某大型商业银行

同样基于外部数据,比如芝麻信用、学信网、房产、运营商等数据,挖掘出哪些用户可能是高价值用户但还不是本行用户。营销部门针对这些高价值的用户数据,做定位的产品营销服务,大数据平台的应用为该行挖掘出大量潜在客户,并已经获得较高的转化。

同样,此类场景也适用于信用卡业务,根据银行内部消费数据,做好用户信用卡分期推荐等。

2.产品周期

奥地利银行利用对产品生命周期的了解来留住客户。当一个客户显示出取消与某个产品的关联的特定行为时,该银行的职员检测到这个信号,并采取相应的行动来做个更新。

根据信用卡的使用习惯,可以容易地把客户分组,使用习惯能被用来给他们提供更个性化的忠诚度促销计划。

在一般交易数据,如支付频率和支付习惯上的细分市场能够揭示生活方式的细分,例如跟随潮流的、家庭导向的或面向旅行的团体。这能让市场营销团队和垂直合作伙伴设计围绕其客户真正所求的忠诚度计划。例如,家庭导向的客户也许喜欢在超市和加油站的回扣。

3.开发特定产品

(1)美国银行

美国银行正在通过其Bankamerideals忠诚度计划,采用有针对性的市场营销方案来增加其客户的信用卡使用率。这个Bankamerideals忠诚度计划包括量身定制的以客户为中心的奖励和选择性的慈善捐赠。

(2)澳大利亚某银行

三、提升内部效率

国内某城市商业银行

比如中国式复杂报表需求,可事先定义众多业务可能会用到的维度和指标,定制好模板,业务部门通过选择灵活生成所需的数据应用。在业务用户逐渐熟悉永洪产品后,可基于永洪快速实现数据探索、自助分析。

四、交易风险控制

国内某大型商业银行

网上银行、手机银行、第三方支付应用等新兴电子渠道的高速发展,给消费者带来便利的同时也带来了一定的威胁。因此通过数据分析了解用户消费支付习惯、规避交易风险成为构建银行风险交易分析系统的关键。

总结

从以上案例来看,数据分析和运营正在为金融业创造巨大价值。正因为数据有巨大的价值,很多金融企业采取数据驱动业绩这样实时交互式的探索式分析方式的模式,在用户审计、系统调优、资源调度、安全控制等方面拥有更多的掌控力。

THE END
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2.大数据商业银行应用实践案例关联分析 ,结合业务特征 的行为,并通过深度学 实时需求,将消费场景转 融机构更 充分地 了解客 户 , 法 客户端清晰的定 位和 紧 交叉营销 ,增强 客户粘 性 , 习模型, 预测用户多元 降低业务风险 。 化成银行的营销场景 。 密协作,是移动 端信 用 http://www.360doc.com/document/24/0627/16/79930059_1127287328.shtml
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4.大数据商业银行应用实践案例银行发展大零售业务面临新的业务环境:大零售业务” 是大势所趋,普惠金融庞大的长尾市场对银行的运营提出了新的要求 渠道多元化 :移动互联网带来了新型互联网金融机构的挑战,新形势下,商业银行一方面加强自身的线上渠道建设,一方面试图与各类机构进行业务合作 https://blog.csdn.net/huaxi20089/article/details/135604338
5.大数据金融(金融+大数据)行业发展分析报告2.5.1 全球金融+大数据发展现状——银行业 1、银行大数据发展分析 2、银行大数据建设案例分析 2.5.2 全球金融+大数据发展现状——保险业 2.5.3 全球金融+大数据发展现状——证券业 2.6 全球金融机构金融+大数据发展 2.6.1 全球金融机构竞争格局 2.6.2 全球金融机构大数据应用现状 2.7 全球金融区域金融+大数据发展 2.https://bg.qianzhan.com/report/detail/9a6c7b6cbf69492b.html
6.招聘重金招人才!天津35w+年薪等你来→澎湃号·媒体平安银行天津分行 天津泰达智慧城市公司 天津泰达智慧城市科技有限公司(以下简称“智慧城市公司”)成立于2017年11月,坐落在天津滨海新区经开区第一大街2号,由天津经济技术开发区国资公司出资成立,注册资本2亿元,是天津开发区直属国有企业。现因工作需要,招聘高级城市规划架构师1-2人,大数据架构师3人,数据挖掘分析工程https://www.thepaper.cn/newsDetail_forward_4252038
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9.银行长尾客户营销方案银行长尾客户营销计划旨在通过针对长尾客户的策略,提高用户留存率和增长曝光率。本文从大数据分析、利润驱动和客户关系管理三个角度探讨银行长尾客户营销计划的实施,并提出针对这三个方面的具体策略。通过本文的介绍,银行可借鉴和参考这些策略,制定更有效的营销策略,提高长尾客户留存率和增长曝光率,实现业务增长。 http://www.chinauci.cn/news/design/26481.html
10.某大型股份制商业银行大数据营销案例某大型股份制商业银行大数据营销案例 作为银行业转型发展的突破点之一,互联网金融已成为行业和客户评价银行服务体系、预判其发展前景的重要指标。多家银行制定了互联网金融发展战略,手机银行则成为战略核心。为在互联网金融领域抢占制高点,各商业银行争相加大投入,开展手机银行平台建设、产品服务开发和业务市场竞争将更为http://www.zgc-bigdata.org/nd.jsp?id=182&_np=2_377
11.中国大数据金融行业现状调研分析及市场前景预测报告(2024年版)2.5.1 银行大数据全球发展现状 (1)海外银行大数据发展分析 (2)银行大数据建设案例分析 2.5.2 保险大数据全球发展现状 (1)海外保险大数据发展分析 (2)保险大数据建设案例分析 2.5.3 国外大数据金融发展启示 第三章 大数据金融创新分析 3.1 大数据金融三大创新支点 3.2 大数据金融基础设施创新 3.2.1 支付体系建设分析 https://www.cir.cn/R_ITTongXun/72/DaShuJuJinRongDeFaZhanQuShi.html
12.2019风向趋势分析报告——覆盖5G人工智能金融科技等领域案例分析参考: 拼多多:拼团快速获得用户和订单,反向刺激上游,规模化带动生产侧成本降低。好衣库:平台、品牌方、代购、消费者之间建立协同体系,加快信息和资金的周转。 广告营销 AI视频营销 / 大数据精准营销 / 原生广告 背景: 广告是追随注意力的经济,随着全民注意力向互联网转移,线上广告规模呈现出快速增长的态势,广https://www.ucloud.cn/yun/19987.html
13.从获客到活客,银行该如何解决行业痛点,提升客户转化?而基于盈鱼MA平台来搭建客户管理体系,不仅具备灵活、弹性的优势,还可以将客户数据平台作为基础快速融入业务系统。同时,通过全渠道客户管理也将充分发挥大数据的整合、分析、决策支持作用,实现线上线下营业部门整合管理营销数据,打破数据孤岛的全面创新。 因此,在综合考虑产品体系完善度等指标之后,盈鱼MA选择了分阶段为其稳步https://maimai.cn/article/detail?fid=1586708160&efid=ocjc94BYxUDdPNmpksGePw
14.银行客户画像大数据分析袋鼠社区银行客户画像大数据分析是一种利用先进的数据挖掘和机器学习技术,通过整合、处理和分析银行内部及外部海量数据,形成对单个客户或客户群体的精准描述的过程。这种描述不仅仅包括基本信息,更深入到客户的金融行为习惯、消费能力、信用状况、风险偏好、兴趣爱好等多个维度,为银行提供个性化的服务、营销策略以及风险管理决策支持。https://www.dtstack.com/bbs/article/15461
15.银行+金融科技案例解析:以北京上海杭州徽商银行等城商行为此外,江苏银行积极推进人工智能、大数据和云计算的建设,譬如构建人工智能技术基础平台、“智慧大脑”和数据管理平台,实现智能风控和智能营销,自主设计大数据风控产品,结合传统风控的功能,升级风控模式,而且以精准发掘客户、精准分析客户需求和精准提供服务方案为指导,提供定制化服务。在江苏银行特色场景服务“车生活”中,就依https://www.treasurychina.com/post/4825.html
16.从全局数据分析到实时智能营销,浦发银行CRM建设重塑客户价值挖掘浦发银行以新一代信息系统建设为契机,瞄准客户价值挖掘,通过全局性数据分析,进而部署跨渠道的营销自动化及实时决策平台,构建新型客户关系管理生态环境,重塑客户价值挖掘。https://www.sas.com/zh_cn/customers/spd-bank.html
17.金融行业5个大数据应用案例及案例解析汇丰银行利用SAS 系统,通过收集和分析大数据解决复杂问题,并获得非常精确的洞察,以加快信息获取速度和超越竞争对手。因此,汇丰银行还将继续采用SAS 告警管理、例程和队列优先级软件,提高运营效率,以便迅速启动紧急告警。 案例解析:在当今这个海量数据的时代,如何找到大数据中蕴含的前所未有的商业价值?笔者认为高性能分析就https://tjifa.com/index.php?m=home&c=View&a=index&aid=283
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19.现实生活中的十大大数据应用金融机构分析网站使用和交易的大数据,以提高客户转化率,并发现欺诈交易和洗钱等非法活动。例如,美国银行使用数据分析来识别可疑交易,并分析客户数据。 8、零售业的大数据 零售业利用大量数据预测趋势,针对正确的客户,降低营销成本,改善客户服务。例如,沃尔玛利用大数据来确定商店的高峰时间,优化员工的时间表,创造个性化的购https://www.fromgeek.com/telecom/636669.html