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征文选登 | 银行大数据的创新发展之路

2019-10-16 点击:1503
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2019年7月至10月,由中国电子银行网(微信公众号:cfca-cebnet)主办,《银行家》杂志,今日头条共同赞助的《报告总裁》,银行和金融技术行业创新实践文本竞赛第三季度“年度和梦想与现实的延续”活动中的活动如火如荼,以下是热情用户提交的手稿。

作者:丁仁

作者:中国建设银行合肥电子银行业务中心

中央银行最近公布的金融银行发展计划已全部公布,计划中已提及14次大数据。其中一位特别提到需要在科学规划中使用大数据,加强大数据的战略规划和整体部署,并充分释放大数据作为基础。性战略资源的核心价值。建行董事长田国立和刘桂平行在最近的一次内部讲话中也指出:“大数据应用和平台建设为商业模式开辟了新途径。”

这表明金融技术的发展是基于大数据的。银行拥有许多大数据,包括客户信息和交易信息。对于银行来说,如何依靠手中的海量数据来改善客户服务能力已经成为一个问题。专注和困难。本文通过建立行为实例来分析研究银行的大数据研究路径,并期待未来数据的研究与开发。

2013年被称为“大数据年”,已经存在了六年。根据摩尔定律,计算机的性能可以每18-24个月加倍。我认为,过去六年来,该银行的大数据分析能力也发生了质的变化。在构造行为方面,大数据分析之路已经经历了基础信息分析应用阶段和交互信息分析应用阶段,并逐渐向多维信息融合分析应用阶段发展。

首先是基本信息分析阶段

基本信息分析阶段是银行大数据分析的初始阶段。一般而言,结构化信息是主要的分析对象,分析后的数据包括客户的静态信息和动态信息。

1。静态信息

分析信息通常仅限于客户的年龄,生日,AUM值,职业,地理位置和其他基本信息。通过对基本信息的分析,客户可以制作一张简单的肖像:北京IT男小张,生日:198X年X在每月的某天,月收入为20,000,银行中有200,000财务管理即将到期。对于合理使用静态信息,银行的服务具有一定的亲和力和初步情报。例如,每年生日时,客户都会收到大型银行的祝福消息。当银行找到客户银行卡时,就会有一张。当进行大量的活期存款时,将根据风险评估的结果推荐相应的理财产品,从而为客户的财富增值。以上是客户静态信息的基本应用。

2。动态信息

动态信息是客户在银行各种渠道中留下的行为数据。他们可以掌握客户访问银行渠道的行为,例如单击那些菜单,浏览哪些页面,停留多长时间等。应用程序可以准确地掌握客户习惯,为客户提供精确的推送服务,并且比客户更了解客户。淘宝和其他相关购物网站最好做到这一点。目前,消费者在淘宝上搜索产品。淘宝会根据他们以前的购买和搜索记录向客户推荐相关产品,消费者经常会发现淘宝推荐的产品非常适合您的购买意愿,这是动态数据的应用。当前,银行还积极地应用动态数据,例如移动银行用户浏览热点分析,关键业务关键路径分析,渠道分析,关联的链接分析以及按阶段计费的动态数据。动态数据的应用可以从多个维度还原客户的行为场景,准确定位客户的痛点,重现操作过程中的障碍,不断改善产品问题,并有效地提高客户满意度。

第二个交互式信息分析阶段

传统的基本信息分析主要基于结构化数据的应用。通过相关性分析来了解客户,并且更多信息和业务价值隐藏在非结构化数据中。目前,建行的客户服务文本数据是每月一次。超过1亿人次,使用文本挖掘技术分析客户的声音,可以有效地识别客户的痛点,改善客户体验,深入了解客户需求,集成结构化数据,并实现价值信息应用程序,例如热门主题分析和跟踪,用户体验的优化与创新,商机的洞察与挖掘,对等竞争情报的外部舆论监测,事件监测与预警等。目前,建行已对客户服务文本数据进行了深入研究,精准营销和客户保留方面的一些突破。

以建行研究的客户流失预警项目为例,该项目分析了客户与客户服务的互动文本,分析了客户流失的原因,全面准确地定位了客户流失的原因。非结构化数据的应用,对项目中非结构化数据的分析更加深入,提高了数据的应用价值。第一次,将客户的情绪量化并添加到分析模型中。目前,大多数行业情绪分析和应用都停留在定性阶段,并且通常区分积极,消极和中性。该项目将情感价值量化,并根据业务需求将其分为五个级别,从而更准确地恢复客户的真实情感。此外,在提取和判断情感词的过程中,许多研究人员仅限于单词本身的含义,以区分单词的歧义性,而忽略了单词上下文的影响,该项目结合了商业环境和情绪被判断。任务深入细致,构建了较为完整,完整的情感评价体系。

对交互式数据的深入分析可以有效节省客户管理成本并提高营销成功率。从非结构化数据营销经验来看,应用非结构化数据的精确营销成功率是每日营销成功率的1-3倍,而相同的成本可以产生更大的经济效益。客户的成本是保留客户成本的3到10倍。通过提高营销成功率,可以大大降低商业银行的管理成本,减轻商业银行的压力。

对非结构化数据的深入分析还可以帮助确定客户的痛点和产品改进机会,从而有效提高客户满意度和银行品牌价值。通过查明客户流失的原因,我们可以发现客户在使用银行产品时遇到的一些问题,以及产品流程中的一些缺点。这些发现是我们改进的方向。同时,我们可以结合各分行的特色营销活动和客户流失因素,制定有特色的个性化营销计划,使银行具有更强的亲和力,有效提高银行业产品在行业中的竞争力。

三维信息融合分析应用阶段

随着5G时代和物联网时代的到来,还引入了更智能,更具情感的银行服务。 5G第五代移动通信技术,具有高数据速率,减少延迟,节省能源,降低成本,增加系统容量以及大规模设备连接的特点。峰值速率需要达到Gbit/s标准才能满足高清视频,虚拟现实等的大数据量。空中接口的延迟水平需要在1ms左右,这可以满足自动驾驶和远程医疗等实时应用。庞大的网络容量,可提供1000亿个设备的连接能力,以满足IoT通信的需求。

这些功能使银行可以为其客户提供更多的金融服务。例如,将物联网技术与自动驾驶技术相结合,我们可以在汽车自动感应到燃料不足时向汽车添加一个支付模块。它可以自动搜索最近的加油站,为车主加油。汽车上的支付模块可以与加油站的支付模块自动对接,实现自动加油,自动支付和自动返还。

除此之外,银行的系统中还包含各种生物识别信息,现已在安全认证领域中取得了良好的应用。生物特征认证是一种利用人体固有的可测量生理特征进行个人识别的技术。它可以有效避免丢失,遗忘,复制和被盗等不利因素,并有效平衡安全性和便利性。当前,诸如指纹,语音,虹膜和面部的生物信息被应用于银行安全认证系统。例如,刷脸支付,刷脸取款已经是一个相对成熟的应用程序。未来,通过与智能手表制造商的合作,将包括心跳,日常步数,卡路里消耗等更多数据,并与相应的业务相结合,为客户扩展更多的金融服务。

总而言之,可以看出,银行在金融技术领域的突破与数据分析的发展密不可分。与中央银行在金融技术发展计划中明确指出:在确保客户信息安全的前提下,利用大数据,物联网等技术来分析客户的金融需求,借助机器学习,生物识别技术,自然语言处理和其他新一代人工智能技术增强金融多媒体数据处理和理解的能力,并创建能够“看到文字”和“理解语言”的智能金融产品和服务。未来,银行将依法使用海量数据为客户提供更多的金融服务!

本文最早在微信公众号:中国电子银行网发布。本文内容属于作者个人观点,并不代表Hexun.com的立场。投资者应采取相应的行动,风险自负。

(编辑:董云龙)

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