大数据银行应用(PPT 45张)
商业银行的大数据应用与分析
风险评估
通过对借款人的历史信用记录、经营状况、行业风 险等因素进行大数据分析，评估其信用风险和还款 能力。
信贷决策
基于风险评估结果，商业银行可以制定更加 科学、合理的信贷政策，提高信贷审批效率 和风险控制水平。
运营优化与成本控制
总结词
01
通过大数据分析，商业银行可以优化运营流程，降低成本，提
高盈利能力。
基于客户画像，商业银行可以制定个 性化的营销策略，通过定向推送、定 制化产品等方式提高客户满意度和忠 诚度。
客户画像
利用大数据技术，对客户的基本信息 、交易行为、偏好等进行全面分析， 形成具有代表性的客户画像，为精准 营销提供依据。
风险管理与信贷决策
总结词
大数据分析可以帮助商业银行更准确地评估 信贷风险，优化信贷决策，降低不良贷款率 。
仪表盘
提供实时的数据监控和预警，帮助管 理者快速了解业务状况和做出决策。
大数据安全与隐私保护
数据安全
保障数据不被未经授权的人访问和使用，例如数据加密、访问控制等。
隐私保护
保护客户的个人隐私信息不被泄露和滥用，例如匿名化处理、数据脱敏等。
04
商业银行大数据的挑战与对策
商业银行大数据的挑战与对策
• 请输入您的内容
商业银行的大数据应 用与分析
汇报人：可编辑 2024-01-05
目 录
• 引言 • 商业银行大数据的应用领域 • 商业银行大数据的分析技术 • 商业银行大数据的挑战与对策 • 案例分享
01
引言
大数据的定义与特性
定义
大数据是指数据量巨大、类型多样、处理复杂的数据集合。
特性
大数据具有4V特点，即体量（Volume）、速度（Velocity）、多样（Variety） 和价值（Value）。
【精品】2019年中国银行业创新大数据报告PPT(完整版)图文
验 (ABCDE) 等各类技术正在产生深远的影响，在中国更是 如此。广大企业，甚至是那些传统上远离创新前沿的行业 企业，都正在拥抱数字化转型和重塑。领先企业纷纷积极 寻找新的机会，打造新的市场环境，构建平台，并激励一 系列不同的生态系统合作伙伴。六家加拿大主要银行（蒙 特利尔银行、加拿大帝国商业银行、德信集团、加拿大皇 家银行、丰业银行和道明银行）共同在区块链平台上建立 数字身份验证服务。每家银行都贡献出为遵守“了解客户” 法规而必须保留的客户身份属性。客户可以在新的服务实
支付宝
从解决迫在眉睫的消费者问题，逐渐发展成
为中国支付领域的领头羊 8
成立于 1999 年的跨国集团阿里巴巴，在短短 20 年内 就成为了全球营收排名第 18 位的企业。2004 年，阿 里巴巴（或其 B2C 子公司淘宝）创立了支付宝，支付 宝最初是一个买家和卖家之间的代管账户，只有在成 功交付产品后才会向卖家进行支付。从早期开始到现 在，支付宝已经发展成为一个完全整合的以用户为中 心的交易解决方案，通过该方案，用户可以将银行账 户与移动钱包和移动应用连接起来，在包括便利店和 超市在内的一系列商户进行即时支付。支付宝已经成 为全球最大的移动支付平台之一，拥有超过 10亿注册 用户，其中至少 50% 是月活跃用户。支付宝现在处理 着中国超过 50% 的移动支付交易。
那些不断稳固现有客户关系，同时积极参与新业务生态系统 和平台的企业将获得最大的成功。
1
88%
的中国高管认识到需要 更多地关注客户体验
65%
的中国平台运营者打算
借助合作伙伴来理解和 改善客户体验
30%
的中国受访高管已经积 极参与推动平台业务模 式的发展
金融大数据案例PPT(30张)
2 国泰安金融大数据案例
【案例主题】私募排排网金融数据可视化分析 【案例目的】用数据采集工具从网络上抓取大量的金融数据，将抓取的大量数据保存到 本地，然后采用数据可视化分析工具，将采集到的数据用图表的形式展现出来。 【案例结果】利用大数据分析的手段将私募网上大量的金融数据用很快速的方式获取， 并且将这些大量的复杂的数据，快速的通过图表方式展示出来，通过大数据分析手段可 以轻松的看出各个不同策略的平均年收益情况比较，以及各个产品年收益情况表现等。
金融大数据案例
1
金融大数据背景介绍
2
金融大数据案例简介
3
案例流程
4
案例结果展示与总结
1 金融大数据背景
数据显示，中国大数据IT应用投资规模以五大行业最高，其中以互联网行 业占比最高，占大数据IT应用投资规模的28.9%，其次是电信领域（19.9%）， 第三为金融领域（17.5%），交通第四，政府和医疗分别为第五和第六。
（二）配置采集流程（分四步完成）
2.2 私募排排网数据抓取过程
（三）开始单击采集或者开启云采集：
单机采集过程：
金融大数据案例PPT(30张)培训课件培 训讲义 培训教 材工作 汇报课 件PPT
2.2 私募排排网数据抓取过程
云采集过程：
金融大数据案例PPT(30张)培训课件培 训讲义 培训教 材工作 汇报课 件PPT
金融大数据案例PPT(30张)培训课件培 训讲义 培训教 材工作 汇报课 件PPT
金融大数据案例PPT(30张)培训课件培 训讲义 培训教 材工作 汇报课 件PPT
3.1 数据可视化软件-tableau
简单易用
极速高效
美观交互的 视图与界面
轻松实现 数据融合
大数据技术在银行业中的应用
大数据技术在银行业中的应用随着科技的飞速发展，大数据技术已经成为各个行业发展的重要推动力量之一，银行业也不例外。
银行业作为一个资金管理领域的特殊行业，绝大部分业务都与数据紧密相关，而大数据技术能够通过收集、分析和利用银行业数据，为银行业提供更为丰富的管理手段和发展空间。
本文将从数据管理、风险管理、营销等方面探讨大数据技术在银行业中的应用。
数据管理方面，随着银行业务量的不断扩大和银行网络的覆盖范围的不断扩大，银行面对的数据量也会不断增多，不仅仅来自于客户提供的数据，也会有来自于社交媒体、第三方支付等渠道的数据。
这些数据需要及时的记录、分类、分析处理，为银行业务发展和决策提供支持。
在这个方面，大数据技术可以为银行业提供高效、稳定、安全的数据存储、传输和处理的技术平台。
大数据技术可以对数据进行多维度分析，包括数据的来源、用途、类型、频率、特征等，同时大数据技术还可以基于银行的需求，提供定制的分析模型，从而更好地帮助银行管理宏观和微观数据。
风险管理方面，银行业的风险管理一直是其业务的核心所在，银行的稳健和可持续发展的基础是风险控制与管理。
然而，随着经济全球化进程和投机性交易增加，银行面临的风险量和风险类型也在日益不断的增加。
在风险管理方面，大数据技术可以对银行所面临的各类风险做出更为准确全面的风险识别和分析，通过大数据分析，银行可以识别出潜在的、隐藏的或较小的风险，对风险进行有效的管理和控制。
同时，大数据技术也可以根据历史数据对风险进行预测和预警，为银行提供更为精准、实时的风险管理决策。
营销方面，银行业利用各种数据和算法，进行借贷、信用评估、客户推荐、定价、营销等活动。
然而，传统的策略和手段已经难以适应当前市场的变化和客户的需求，银行必须通过更好的数据分析和预测来了解客户需求，为客户提供更加个性化的产品和服务。
借助大数据技术，银行可以对客户的行为和历史数据进行深入分析，了解客户的兴趣爱好、财务状况、家庭结构等，为银行提供更加个性化的金融服务。
银行大数据应用
银行大数据应用随着科技的不断发展，大数据技术在各行各业都得到了广泛应用，其中银行业也不例外。
银行大数据应用已经成为银行业务发展的重要支撑，为银行提供了更精准的客户服务和风险管理。
本文将从不同角度探讨银行大数据应用的重要性和优势。
一、客户服务优化1.1 个性化推荐：银行可以通过大数据分析客户的消费习惯和需求，为客户提供个性化的产品推荐，从而提高客户满意度。
1.2 客户画像：通过大数据分析客户的行为数据，银行可以建立客户画像，更好地了解客户需求，提供更精准的服务。
1.3 服务升级：银行可以通过大数据分析客户反馈和投诉数据，及时调整服务策略，提升服务质量。
二、风险管理提升2.1 信用评估：银行可以通过大数据分析客户的信用记录和行为数据，更准确地评估客户的信用风险，降低不良贷款率。
2.2 反欺诈监测：大数据技术可以帮助银行监测和识别潜在的欺诈行为，保护银行和客户的资金安全。
2.3 风险预警：银行可以通过大数据分析市场数据和宏观经济数据，提前预警风险，采取相应的风险控制措施。
三、营销推广增效3.1 精准营销：银行可以通过大数据分析客户的消费行为和偏好，制定精准的营销策略，提高营销效果。
3.2 跨渠道营销：大数据技术可以帮助银行实现跨渠道的营销推广，提升客户转化率和留存率。
3.3 数据驱动决策：银行可以通过大数据分析市场数据和客户数据，为决策提供数据支持，提高决策的准确性和效率。
四、产品创新加速4.1 产品定制：银行可以通过大数据分析客户需求，定制个性化的金融产品，提高产品的市场竞争力。
4.2 快速迭代：大数据技术可以帮助银行快速收集和分析市场反馈数据，及时调整产品策略，加速产品迭代。
4.3 创新孵化：银行可以通过大数据技术挖掘潜在的创新机会，推动产品创新和业务转型。
五、成本效益提升5.1 自动化流程：银行可以通过大数据技术实现业务流程的自动化和智能化，降低运营成本。
5.2 精细管理：大数据技术可以帮助银行精细管理各项业务指标，提高运营效率和成本控制能力。
银行大数据应用
银行大数据应用银行大数据应用是指银行机构利用大数据技术和分析方法，对海量的数据进行采集、存储、处理和分析，以获取有价值的信息和洞察力，从而支持银行业务的决策和运营。
银行大数据应用可以匡助银行提高客户服务质量、降低风险、提升营销效果、优化运营成本等方面的业务目标。
一、银行大数据应用的背景和意义随着信息技术的迅速发展和互联网的普及，银行业面临着海量的数据和信息的挑战和机遇。
银行大数据应用可以匡助银行从庞杂的数据中发现规律和趋势，提供精准的决策支持和业务洞察。
同时，银行大数据应用也可以匡助银行实现业务的创新和转型，提高竞争力和盈利能力。
二、银行大数据应用的主要场景1. 客户关系管理：银行可以通过大数据分析客户的消费行为、偏好和需求，精准推送个性化的产品和服务，提高客户满意度和忠诚度。
2. 风险管理：银行可以通过大数据分析客户的信用状况、还款能力和风险偏好，制定更加科学和准确的风险评估模型，降低信用风险和不良资产的风险。
3. 营销推广：银行可以通过大数据分析客户的购买行为和消费习惯，精准定位潜在客户和目标客户群体，制定个性化的营销策略，提高营销效果和转化率。
4. 运营效率优化：银行可以通过大数据分析业务流程和操作环节，发现瓶颈和问题，提出改进措施，优化运营效率和降低成本。
5. 防欺诈和安全管理：银行可以通过大数据分析客户的交易行为和模式，发现异常和风险信号，及时采取措施，防范欺诈和安全风险。
三、银行大数据应用的关键技术和方法1. 数据采集和存储：银行需要建立完善的数据采集和存储系统，实时、准确地采集和存储各类数据，包括客户信息、交易数据、市场数据等。
2. 数据清洗和预处理：银行需要对采集到的数据进行清洗和预处理，去除错误和异常数据，提高数据的质量和准确性。
3. 数据挖掘和分析：银行需要运用数据挖掘和分析技术，对海量的数据进行模式发现、关联分析、预测建模等，提取有价值的信息和规律。
4. 数据可视化和报表分析：银行需要将分析结果以直观和易懂的形式展示给决策者和业务人员，匡助他们理解和利用分析结果。
高教社2024金融大数据分析教学课件-03 项目三 大数据在银行业的应用
23
03 大数据技术与银行精准营销
精准营销
➢ 精准营销是针对目标客户群体的个性化和定向化营销策略，旨在通过深入理解客户需求和行为，提 供定制化的营销信息和服务。
➢ 精准营销基于大数据分析、人工智能等技术，识别客户特征、行为模式、需求、兴趣习惯等，以数 据为支撑制定营销决策。
➢ 通过精准定位和个性化沟通，有针对性的向客户提供产品服务，以提高营销活动的转化率，实现 资源的最优化利用。
大数据技术应用于精准营销
数据收集与分析
➢ 收集用户行为数据 ➢ 数据整合 ➢ 数据分析与挖掘
个性化推荐
➢ 用户行为分析 ➢ 精准广告投放 ➢ 提升用户满意度
客户画像构建
➢ 理解客户需求 ➢ 细分目标市场 ➢ 建立客户画像
交叉营销
➢ 挖掘潜在需求 ➢ 推荐产品和服务 ➢ 整合优化资源
26
用户画像
➢ 用户画像是一种数据驱动的抽象模型，代表了典型或目标用户的关键特征和行为。 ➢ 通过用户画像，帮助企业理解用户需求，优化产品设计，制定更精准的营销策略
衰退期：交易量下 降
流失期：客户关系 终止
大数据技术在客户生命周期管理中的应用
01
02
客户获取
对新进客户的主 要特征及关键购 买因素进行分析， 从而发现潜在客 户群并选择有效 的营销渠道来获 取潜在客户
客户提升
分析业务使用情 况和客户行为特 征，发现客户潜 在需求和客户价 值提升障碍。适 时地推出满足潜 在需求的新产品 以及适应各类客 户群的个性化服 务。
研究客户对不同类型金融产品的需 求和偏好，如更倾向于投资还是储 蓄，以定制个性化服务。
评估客户对风险的接受程度，帮助 银行在推荐投资产品时做出更合适 的选择。
银行大数据应用
银行大数据应用引言概述：随着信息技术的快速发展，大数据已经成为银行业务中的重要组成部分。
银行大数据应用可以帮助银行更好地了解客户需求、提高风险管理能力、优化运营效率等。
本文将从四个方面详细阐述银行大数据应用的重要性和具体内容。
一、客户需求分析1.1 数据挖掘技术：银行可以通过数据挖掘技术对客户的交易数据、信用记录等进行分析，从中挖掘出潜在的需求和消费习惯。
这样银行可以根据客户的需求，精准推送相关产品和服务，提高客户满意度和忠诚度。
1.2 个性化营销：通过大数据分析，银行可以对客户进行细分，制定个性化的营销策略。
例如，针对不同客户群体推出不同的优惠活动，提供个性化的金融规划建议等，从而更好地满足客户需求。
1.3 客户关系管理：银行可以通过大数据分析客户的消费行为和需求变化，及时调整产品和服务，提高客户满意度。
同时，通过分析客户反馈和投诉数据，银行可以及时解决问题，改进服务质量，增强客户黏性。
二、风险管理2.1 信用评估：银行可以通过大数据分析客户的信用记录、还款能力等，更准确地评估客户的信用风险。
这有助于银行制定更合理的信贷政策，减少坏账风险。
2.2 欺诈检测：大数据分析可以帮助银行及时发现异常交易和欺诈行为。
通过对大量交易数据的实时监控和分析，银行可以及时采取措施，防止金融欺诈事件的发生。
2.3 交易监控：银行可以通过大数据分析客户的交易数据，及时发现异常交易行为。
这有助于银行提高对洗钱、资金流动性等风险的监控和控制能力。
三、运营效率优化3.1 营销活动效果评估：通过大数据分析，银行可以对各种营销活动的效果进行评估。
这有助于银行了解哪些活动更具吸引力和效果，从而优化营销策略，提高投资回报率。
3.2 资源调配优化：银行可以通过大数据分析客户的需求和行为，合理调配人力和物力资源，提高运营效率。
例如，根据客户使用移动银行的情况，银行可以决定是否增加移动银行的投入。
3.3 风险控制优化：通过大数据分析，银行可以对风险控制过程进行优化。
大数据在银行、保险、证券等金融行业的应用
18
将定量的信息归类为定性的信息 • 定量的信息不利于对客户进行筛选，需要将定量信息转化为定性信息，通过信息类
别来筛选人群 • 可以将年龄段对客户进行划分，18岁-25岁定义为年轻人，25岁-35岁定义为中青年，
客户画像应用
• 客户画像应用主要分为个人客户画像和企业客户画像 • 个人客户画像：包括人口统计学特征、消费能力数据、兴趣数据、风险偏好等 • 企业客户画像：包括企业的生产、流通、运营、财务、销售和客户数据、相关产
业链上下游等数据
女性 起居：晚12
点-早7点 喜欢瑜伽/常慢跑
居住地 北京 80后 白领 常去 星巴克 常去上海 宾馆 ：中高 档 中国移动 4G高流量用户
1 客户画像
个人客户画像 企业客户画像
银行大数据
风险管控
中小企业贷款风险评估
实时欺诈交易分析
反洗钱业务分析
3
2 精准营销
交叉营销 个性化推荐 客户生命周期管理
银行大数据应用可以分为四大方面：客户画像，精准营销，风险管控，运营优化。
11
PART 02.1 银行客户画像应用
银行的大数据应用场景比较丰富，比较典型的集中在数据库营 销、用户经营、数据风控、产品设计和决策支持等。目前来讲， 大数据在银行的商业应用还是以其自身交易数据和客户数据为 主，外部数据为辅；描述性数据分析为主，预测性数据建模为 辅；经营客户为主，经营产品为辅。
13
客户画像背后的原因
• 客户消费习惯的改变，企业无法接触到客户，无法了解客户需求;
大数据在金融领域的应用 PPT
人类活动
人类活动的数据
信息系统
信息系统产生的数据
硬件设备
物理世界产生的数据
金融大数据简介
发展趋势
大数据应用水平正在成为金融企业竞争力的核心要素 金融的核心是风控，风控以数据为导向。金融机构积累了大量的数据，分散在各个系统中，利用
大数据技术和平台实现数据统一管理，帮助企业做出更好的决策
金融行业数据整合、共享和开放成为趋势 数据越关联越有价值，越开放越有价值。大数据的发展需要所有组织和个人的共同协作，将个人、
分析与下游商户的关系
上游供应商
核心优质企业
下游商户
以核心企业为切入点，将供应链上的多个企业作为一个整体，建立交往圈模型，通过分析企业间的交往数据的变化， 评估供应链的健康度等。
银行大数据应用
精准营销
银行基于用户大量的社交和电商消费数据，建立客户画像，在客户画像的基础上银行可以有 效的开展精准营销
实时营销
金融大数据拥有着广阔的发展前景。然而，金融大数据应用也 面临着数据资产管理水平不足、技术改造难度大、行业标准缺失、 安全管控压力大和政策保障仍不完善等一系列制约因素。为推动金 融大数据更好发展应用，必须从政策扶持保障、数据管理能力提升、 行业标准规范建设和应用合作创新等多个方面入手，不断强化应用 基础能力，持续完善产业生态环境。
保险行业的大数据应用可以分为三大方面： 客户细分及精细化营销 欺诈行为分析 精细化运营
保险大数据应用
客户细分及精细化营销
客户细分和差异化服务
风险偏好是确定保险需求的关键。风险喜好者、风 险中立者和风险厌恶者对于保险需求有不同的态度。 一般来讲，风险厌恶者有更大的保险需求。在客户 细分的时候，除了风险偏好数据外，要结合客户职 业、爱好、习惯、家庭结构、消费方式偏好数据， 利用机器学习算法来对客户进行分类，并针对分类 后的客户提供不同的产品和服务策略
银行大数据应用
银行大数据应用随着信息技术的不断发展，大数据技术在各行各业得到了广泛的应用，其中银行业也不例外。
银行大数据应用已经成为银行业务发展的重要方向，通过大数据技术的应用，银行可以更好地了解客户需求、提升服务质量、降低风险等。
本文将从不同角度探讨银行大数据应用的重要性和实际应用情况。
一、客户需求分析1.1 客户画像构建银行可以通过大数据技术对客户进行深度分析，构建客户画像。
通过分析客户的消费习惯、财务状况、风险偏好等信息，银行可以更好地了解客户需求，为客户提供个性化的金融服务。
1.2 产品推荐基于客户画像和行为数据，银行可以利用大数据技术精准地推荐产品。
通过智能算法分析客户需求，银行可以为客户提供更合适的金融产品，提升客户满意度和忠诚度。
1.3 营销策略优化银行可以通过大数据技术对营销活动进行优化。
通过分析客户反馈数据和市场趋势，银行可以及时调整营销策略，提升营销效果。
二、风险管理2.1 信用风险评估银行可以利用大数据技术对客户的信用风险进行评估。
通过分析客户的历史数据和行为数据，银行可以更准确地评估客户的信用风险，降低不良贷款率。
2.2 欺诈检测银行可以通过大数据技术实现欺诈检测。
通过分析大量的交易数据和行为数据，银行可以及时发现异常交易行为，提升欺诈检测的准确性和效率。
2.3 业务风险预警银行可以利用大数据技术对业务风险进行预警。
通过监控大量的数据指标，银行可以及时发现业务风险，采取相应措施降低风险损失。
三、运营效率提升3.1 客户服务优化银行可以通过大数据技术提升客户服务效率。
通过智能客服系统和智能机器人，银行可以实现客户服务的自动化和智能化，提升客户体验。
3.2 营销效率提升银行可以通过大数据技术提升营销效率。
通过分析客户行为数据和市场数据，银行可以更精准地制定营销策略，提升营销效果。
3.3 风险管理效率提升银行可以通过大数据技术提升风险管理效率。
通过智能风险管理系统和数据分析工具，银行可以更快速地发现和应对风险，降低风险损失。
银行大数据应用
银行大数据应用一、引言随着信息技术的快速发展，银行业面临着大数据时代的挑战和机遇。
大数据应用已经成为银行业改进业务流程、提升风险管理能力、优化客户体验的重要手段。
本文将详细介绍银行大数据应用的标准格式，包括背景介绍、数据收集与处理、数据分析与挖掘、应用场景以及效果评估等方面的内容。
二、背景介绍银行作为金融行业的重要组成部分，每天都会产生大量的交易数据、客户数据和市场数据等。
这些数据蕴含着宝贵的信息，通过合理的收集、处理和分析，可以为银行业提供更好的决策依据和业务优化方案。
三、数据收集与处理1. 数据收集银行可以通过多种方式收集数据，如交易记录、客户信息、市场数据等。
这些数据可以来自于银行内部系统、第三方数据供应商、社交媒体等渠道。
在收集数据时，需要确保数据的准确性和完整性。
2. 数据清洗与整合收集到的数据往往存在噪声和缺失值，需要进行数据清洗和整合。
数据清洗包括去除异常值、填补缺失值等操作；数据整合则是将来自不同来源的数据进行统一格式化和融合，以便后续的分析和挖掘。
四、数据分析与挖掘1. 数据分析银行可以利用统计学和数据分析方法对数据进行分析，以发现其中的规律和趋势。
常用的数据分析方法包括描述性统计分析、回归分析、聚类分析等。
通过数据分析，银行可以了解客户需求、产品销售情况、市场趋势等。
2. 数据挖掘数据挖掘是通过自动化的算法和模型，从大规模数据中发现隐藏的模式和关联规则。
在银行大数据应用中，数据挖掘可以用于风险评估、客户分类、推荐系统等方面。
常用的数据挖掘技术包括关联规则挖掘、分类与预测、聚类分析等。
五、应用场景1. 风险管理银行面临着各种风险，如信用风险、市场风险、操作风险等。
通过大数据应用，银行可以对风险进行实时监控和预测，提高风险管理的准确性和效率。
2. 客户关系管理银行可以利用大数据分析客户的消费行为、偏好和需求，为客户提供个性化的金融产品和服务。
通过精准的客户关系管理，银行可以提高客户满意度和忠诚度。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
构建银行业 大数据分析 平台
培养银行业 的大数据分 析人才
1
数据挖掘是什么？ 模型+算法 数据挖掘实践分享
2
3
心得与总结
从运筹帷幄到决胜千里…
…… 樯谈羽 橹笑扇 灰间纶 飞 巾 烟 灭 ......
大数据在银行业的应用场景
很多互联网公司愿意将自己定位为数据企业
未来银 行更加 倾向于 数据分 析挖掘
• 数据成为经营决策的强有力依据，给企业带来 发展和引领行业的机遇。 • 数据意味着巨大的商机，可强化客户体验，提 高客户忠诚度 • “数据的收集能力+数据的分析能力=企 业智 商”
在大数据背景下面临的挑战
大数据时代银行业的应对策略
银行业开始尝试接入和整合外部数据资源
国际同行业 大数据运用的 经验教训
推动大数据应用的策略
建立完善的 大数据工作 管理体系
增强数据 挖掘与分析 运用能力
以大数据技 术促进智慧 银行建设
建立基于 大数据分析 的定价体系
依托大数据 技术提升风 险管理水平
大数据在银行业的应用场景
未来银行业的发展趋势
客户是驱动零售企业生存发展的核心资源
未来银 行业更 加倾向 于零售 营销
• 银行依赖存贷款利差创造利润的盈利方式须调整。 • 零售及中间业务在未来银行经营中会占有越来越 大的比重。 • 大部分客户数据通常是用户在社交网络、移动终 端 设备等媒介留下的海量碎片化数据，收集数据 并对客户的行为属性进行有效的分析，是支撑以 客户为中心发展模式的重要手段。 • 构建以客户为中心的精确的银行运营全景视图就 显得尤为重要。
大数据应用
主要内容
大数据在银行业的应用场景 未来银行业的发展趋势
在大数据背景下面临的挑战
你使用过信用卡吗？
卡应该发给谁？
哪些持卡人会拖欠？ 哪些拖欠的客户会还款？
影响 资产组合 （Portfolio）
1、根据历史，预测将来 2、目标是一个分类变量 3、预测结果是一个统计意义下的概率
1、哪些人可以发卡，额度是多少？ 2、持卡人拖欠的概率是多少？ 3、该对谁催收？
其他终端设 备等媒介
大数据在银行业的应用场景
客户管理
案例1：花旗银行工作人员可以利用大数据分析获取 银行客户信息并且分析客户的下一步需求，进而向客 户营销相关金融产品。比如，某人为自己的孩子开办 了一款 信用卡，当孩子上大学后，就会分析这位顾 客所需要的金融产品。如果之后家长有装修厨房的计 划，那么花旗银行的工作人员会向这位家长推荐适合 装修的贷款，满 足客户各方面的潜在需求。
利用大数据的集成挖掘分析客户的消费、投资习惯，为客
户量身定做金融产品与服务。（支付、融资）
“专业市场”的产品运用
电商——“大数据” 为企业及其下游商家提供覆盖整个销售链的融资服务， 解决买卖双方的资金需求，帮助企业度过难关，扩大经营。 建行“善融商务”、交行“交博汇”等银行电商平台。
大数据在银行业的应用场景
大数据在银行业的应用场景
创新是银行实现差异化发展的驱动力
未来银 行更加 倾着同质化严重的问题，因此需要通过技术 创新来不断增强银行业的核心竞争力—— 帮助银行改进金融系统，改善与顾客之间的 交互，改进并简化客户的银行业务体验。大 数据时代为银行业务发展和技术创新带来了 新机遇。
银行需要借助由大数据构 建的企业经营全景视图来 进行活动，进而寻找最优 的模式支持商业决策。
客户管理
营销管理
风险管理
大数据在银行业的应用场景
客户管理
社交网络 电子商务
收集、分析、甄别
客户进行分类
根据用户行为对 用户进行聚类分 析，进而可以有 效的甄别出优质 客户、潜力客户 以及流失客户
银行可以通过大 数据分析平台， 接入客户通过社 交网络、电子商 务、终端设备等 媒介产生的非结 构化数据
营销管理
用户消费数据 浏览记录
获取用户消费 习惯、风险收 益偏好等特征 信息
银行大数 据平台
挖掘、追踪、分析 ，将不同客户群体 进行聚类
金融商品购买路径等
大数据在银行业的应用场景
营销管理
以主动营销和个性化营销 打破传统无 差异的、被动的产品服务营销方式。
根据不同客户 特性打造个性 化的产品营销 服务方案，将 最适合的产品 服务推介给最 需要的客户。
大数据在银行业的应用场景
客户管理
案例2：客户流失分析。借助大数据平台搜集到客户 行为记录，通过对已流失客户的行为进行分析，找到 客户流失发生时的关键路径，进而能够利用流失客户 的行为模式有效定位有流失倾向的客户，以便银行工 作人员能够在客户流失前进行挽回工作。
大数据在银行业的应用场景
电商——“大数据” 让客户多一个网上的渠道，形成和客户在支付结算、 传统银行业务上的对接、捕获更多的信息。 提供销售货物的渠道，同时提供多种企业融资产品。
提升银行产品的精准营销水平。
提升客户对银行服务的认可程度以及 客户经理 在营销过程中的专业程度。
大数据在银行业的应用场景
营销管理
例如，银行针对不同的客户分类推荐相应的理财产品 ，根据客户的购买习惯和风险偏好进行产品组合营销 ；根据客户的产品清单和浏览记录进行路径分析，主 动推送关联产品营销等，真正做到个性化的主动营销 服务。
技术和数据平台：可以加深对消费者的了解、增强针对性以及提高利润。 数据科学——深度学习、大批量处理以及实时分析。 数据库———独有的分布式相关数据库。 安全————为交易安全提供有力保护。 搜索————能生成个性化结果的搜索引擎。 定向营销——给消费者加标签，提高针对性。 移动————提供多台设备之间流畅无缝的数据和服务体验。
大数据在银行业的应用场景
风险管理
大数据分析
建立完善 的风险防 范体系。
客户行为、 客户信用度、 客户风险以 及客户的资 产负债状况 自然属性 、 行为属性
大数据在银行业的应用场景
风险管理
Wonga是英国一家小额贷款公司，他们利用海量数 据挖掘算法来做一些贷款业务。Wonga对过去客户 的各种碎片化信息进行数据获取和整理，用大量的数 据串成了客户特征的全貌，同时根据不良贷款等风险 信号不断完善调整模型，有效控制风险。如今它已获 得了5亿美金的年利润，其风险管理能力也获得业界 的认可。