『壹』 瞄準銀行存量客戶激活痛點，星橋數據打造區塊鏈高智能新模式
當前，隨著經濟增速放緩，息差收窄，監管趨嚴，金融科技企業全面跨界滲透，傳統銀行原有發展模式受到巨大挑戰生存環境日益嚴峻，除了面臨「獲客渠道單一、獲客難」等問題，銀行微利時代，「存量客戶」的價值挖掘已成為銀行工作的重中之重。
一方面，獲客渠道單一。對於傳統銀行來說，以往大量的物理網點解決了大部分的獲客問題，是最主要最集中的獲客渠道和營銷方式。然而面對席捲而來的互聯網浪潮和銀行業內外競爭加劇的新環境下，銀行依賴線下網點的傳統獲客方式開始出現「乏力」的局面。
而且，銀行線下龐大的網點數量意味著其成本的高昂，人工成本、店面成本、營銷成本等，獲客的高成本將對銀行之後的經營決策產生影響。
另一方面，銀行還是以傳統的存量客戶管理方式為主，這種方式難以適應互聯網+趨勢下的存量客戶管理的需求。
經過幾十年發展，國內銀行積累了大量忠實客戶，大型銀行有億級以上客戶，城商行也有百萬級以上的，為銀行帶來了豐富的客戶基礎數據，包括轉賬、匯款、貸款等資金往來的信息，但難以反映客戶的消費行為和個人消費偏好。
毫無疑問，金融科技是助力銀行轉型與創新的利器。一些新銳銀行已經在金融科技之路上進行了有益的探索與實踐，並取得初步成果。在2017年，中國農業銀行等國有大行與BAT等巨頭「聯姻」，在風險管控、智能顧投等領域進行合作。
行業實踐證明，金融科技的運用可以幫助銀行提升核心業務能力、業務效率、用戶體驗，挖掘存量用戶、降低風險與成本，是中小銀行實現轉型的必備能力。但大多數銀行在開展金融科技探索時往往面臨人才缺乏、技術落後、資金不足、運營無方、機制僵化等諸多困難。
星橋數據CEO丁卓認為：銀行業經久持續的業務模式是以線下網點體系為核心支撐，依託網點獲客、提供金融產品與服務。但隨著用戶行為線上化，互聯網及電商等平台積累了大量的數據，金融科技公司可以通過搭建數據模型、構建360度用戶畫像，從而更精準地幫助銀行機構分析、激活存量客戶的價值，這也是銀行一個新的利潤增長點。
金融科技全面助力銀行智能化轉型
對於銀行存量客戶挖掘、精準推薦等「棘手」業務，星橋可是有著獨門秘訣！作為一家國內領先的科技金融公司，星橋數據專注為銀行等金融機構提供全方位的行業技術解決方案和金融運營等定製化服務。
星橋數據能將銀行海量的、多維度的客戶數據信息，進行專業化處理(深度分析，挖掘，建模，聚類等)描繪出360度的客戶畫像，再將行內存量客戶分為不同的客群類型，如市場高感知度型，忠誠保守型等。再進一步通過大數據技術細化出不同客群的屬性特徵，然後再針對不同客群提供差異化、個性化的金融產品服務，徹底「喚醒」存量客戶。
星橋藉助大數據、人工智慧、機器學、區塊鏈、雲平台等先進科技對銀行信貸業務流程進行智能化改造，將全面推動傳統貸款模式在獲客、審核、審批及系統開發等幾個方面的革新。
據了解，星橋獨家打造的NBS智能貸款解決方案主要包含幾大核心產品，分別是壹貳信用、壹貳風控、壹貳運營、壹貳租賃、壹貳錢包、壹貳信用管家。該方案整合了數十項大數據與人工智慧、區塊鏈領域的前沿科技，同時基於千萬級貸款業務的實例檢驗，實現了貸款模式中渠道管理、反欺詐、數字身份（用戶畫像）、去中心化的信用評級、實時授信、機器防禦、數據服務等方面的高度智能化。系列產品全面覆蓋貸款業務的貸前、貸中與貸後的全流程，服務范圍涵蓋了場景式電子錢包、虛擬信用卡、住房租賃分期、汽車供應鏈金融、信貸用戶運營等業內主流信貸業務。
丁卓還介紹：這款產品是由星橋團隊歷時3年自主研發而成，全流程覆蓋，可直接嵌入銀行、電商、跨境電商、消費金融企業他們自身的業務系統里，重塑傳統業務流程，金融機構「拎包入住」即可開展與客戶使用場景結合更緊密的業務，整個流程下來，可全面提升金融機構獲客、風控、產品、運營等能力，快速降低運營成本與風險。
截止日前，星橋數據除了提供存量用戶挖掘、精準獲客服務外，還對外輸出智能風控等一系列解決方案。星橋核心技術團隊由數位國際資深計算機和金融海歸博士組成，均擁有多年零售銀行千億級業務條線的產品和風險管理實操經驗。在消費金融行業，星橋已積累了豐富的行業經驗，此前已與多家中小銀行、消費金融、金控集團達成戰略合作。
『貳』 大數據在金融領域的應用主要包括
主要包括以下方面：
1. 客戶的管理
金融機構內部也擁有大量具有價值的數據，如業務訂單數據、用戶屬性數據、用戶收入數據、客戶查詢數據、理財產品交易數據、用戶行為等數據，這些數據可以通過用戶賬號的打通，建立用戶標簽體系。在此基礎之上，結合風險偏好數據、客戶職業、愛好、消費方式等偏好數據，利用機器學習演算法來對客戶進行分類，並利用已有數據標簽和外部數據標簽對用戶進行畫像。進而針對不同類型的客戶提供不同的產品和服務策略，這樣可以提高客戶滲透力、客戶轉化率和產品轉化率。也就是說，通過大數據應用，金融機構可以逐漸實現完全個性化客戶服務的目標。
2. 產品的管理
通過大數據分析平台，金融機構能夠獲取客戶的反饋信息，及時了解、獲取和把握客戶的需求，通過對數據進行深入分析，可以對產品進行更加合理的設置。通過大數據，金融機構可以快速高效地分析產品的功能特徵和喜歡的狀態，產品的價值，客戶的喜好原因，產品的生命周期，產品的利潤，產品的客戶群等。如果處理得好，可以做到把適當的產品送到需要該產品的客戶手上，這是客戶關系管理中一個重要的環節。
3. 營銷的管理
藉助大數據分析平台，通過對形式多樣的用戶數據（基本信息數據、財富信息數據、教育數據、消費數據、瀏覽數據、購買路徑、客戶的微博、客戶的微信、客戶的購買行為）進行挖掘、追蹤、分析，以提升精準營銷水平。
拓展資料：
特徵
1.網路化的呈現。在大數據金融時代，大量的金融產品和服務通過網路來展現，包括固定網路和移動網路。
2.基於大數據的風險管理理念和工具。在大數據金融時代，風險管理理念和工具也將調整。
3.信息不對稱性大大降低。在大數據金融時代，金融產品和服務的消費者和提供者之間信息不對稱程度大大降低。
4.高效率性。大數據金融無疑是高效率的。許多流程和動作都是在線上發起和完成，有些動作是自動實現。
5.金融企業服務邊界擴大。首先，就單個金融企業而言，其最合適經營規模擴大了。由於效率提升，其經營成本必隨之降低。金融企業的成本曲線形態也會發生變化。
6.產品的可控性、可受性。通過網路化呈現的金融產品，對消費者而言，是可控、可受的。
『叄』 科普文：銀行業9大數據科學應用案例解析！
在銀行業中使用數據科學不僅僅是一種趨勢，它已成為保持競爭的必要條件。 銀行必須認識到，大數據技術可以幫助他們有效地集中資源，做出更明智的決策並提高績效。
以下我們羅列銀行業使用的數據科學用例清單，讓您了解如何處理大量數據以及如何有效使用數據。
（1）欺詐識別
（2）管理客戶數據
（3）投資銀行的風險建模
（4）個性化營銷
（5）終身價值預測
（6）實時和預測分析
（7）客戶細分
（8）推薦引擎
（9）客戶支持
（10）結論
1、欺詐識別
機器學習對於有效檢測和防範涉及信用卡，會計，保險等的欺詐行為至關重要。 銀行業務中的主動欺詐檢測對於為客戶和員工提供安全性至關重要。 銀行越早檢測到欺詐行為，其越快可以限制帳戶活動以減少損失。 通過實施一系列的欺詐檢測方案，銀行可以實現必要的保護並避免重大損失。
欺詐檢測的關鍵步驟包括：
獲取數據樣本進行模型估計和初步測試 模型估計 測試階段和部署。
由於每個數據集都不同，每個數據集都需要由數據科學家進行個別訓練和微調。 將深厚的理論知識轉化為實際應用需要數據挖掘技術方面的專業知識，如關聯，聚類，預測和分類。
高效欺詐檢測的一個例子是，當一些異常高的交易發生時，銀行的欺詐預防系統被設置為暫停，直到賬戶持有人確認交易。對於新帳戶，欺詐檢測演算法可以調查非常高的熱門項目購買量，或者在短時間內使用類似數據打開多個帳戶。
2、管理客戶數據
銀行有義務收集，分析和存儲大量數據。但是，機器學習和數據科學工具不是將其視為合規性練習，而是將其轉化為更多地了解其客戶以推動新的收入機會的可能性。
如今，數字銀行越來越受歡迎並被廣泛使用。這創建了TB級的客戶數據，因此數據科學家團隊的第一步是分離真正相關的數據。之後，通過准確的機器學習模型幫助數據專家掌握有關客戶行為，交互和偏好的信息，可以通過隔離和處理這些最相關的客戶信息來改善商業決策，從而為銀行創造新的收入機會。
3、投資銀行的風險建模
風險建模對投資銀行來說是一個高度優先考慮的問題，因為它有助於規範金融活動，並在定價金融工具時發揮最重要的作用。投資銀行評估公司在企業融資中創造資本，促進兼並和收購，進行公司重組或重組以及用於投資目的的價值。
這就是為什麼風險模型對於銀行來說顯得非常重要，最好是通過掌握更多信息和儲備數據科學工具來評估。現在，通過大數據的力量，行業內的創新者正在利用新技術進行有效的風險建模，從而實現更好的數據驅動型決策。
4、個性化營銷
市場營銷成功的關鍵在於制定適合特定客戶需求和偏好的定製化報價。數據分析使我們能夠創建個性化營銷，在適當的時間在正確的設備上為合適的人員提供合適的產品。數據挖掘廣泛用於目標選擇，以識別新產品的潛在客戶。
數據科學家利用行為，人口統計和歷史購買數據建立一個模型，預測客戶對促銷或優惠的反應概率。因此，銀行可以進行高效，個性化的宣傳並改善與客戶的關系。
5、終身價值預測
客戶生命周期價值(CLV)預測了企業從與客戶的整個關系中獲得的所有價值。 這項措施的重要性正在快速增長，因為它有助於創建和維持與特定客戶的有利關系，從而創造更高的盈利能力和業務增長。
獲得和維系有利可圖的客戶對銀行來說是一個不斷增長的挑戰。 隨著競爭越來越激烈，銀行現在需要360度全方位了解每位客戶，以便有效地集中資源。 這就是數據科學進入的地方。首先，必須考慮大量數據：如客戶獲得和流失的概念，各種銀行產品和服務的使用，數量和盈利能力以及其他客戶的特點 如地理，人口和市場數據。
這些數據通常需要大量清洗和操作才能變得可用和有意義。 銀行客戶的概況，產品或服務差異很大，他們的行為和期望也不盡相同。 數據科學家的工具中有許多工具和方法來開發CLV模型，如廣義線性模型(GLM)，逐步回歸，分類和回歸樹(CART)。 建立一個預測模型，以確定基於CLV的未來營銷策略，這對於在每個客戶的一生中與該公司保持良好的客戶關系，實現更高的盈利能力和增長是具有非常有價值的過程。
6、實時和預測分析
分析在銀行業中的重要性不可低估。機器學習演算法和數據科學技術可以顯著改善銀行的分析策略，因為銀行業務的每個使用案例都與分析密切相關。隨著信息的可用性和多樣性迅速增加，分析變得更加復雜和准確。
可用信息的潛在價值非常驚人：指示實際信號的有意義的數據量(不僅僅是雜訊)在過去幾年呈指數級增長，而數據處理器的成本和規模一直在下降。區分真正相關的數據和噪音有助於有效解決問題和制定更明智的戰略決策。實時分析有助於了解阻礙業務的問題，而預測分析有助於選擇正確的技術來解決問題。通過將分析整合到銀行工作流程中，可以實現更好的結果，以提前避免潛在的問題。
7、客戶細分
客戶細分意味著根據他們的行為(對於行為分割)或特定特徵(例如區域，年齡，對於人口統計學分割的收入)挑選出一組客戶。數據科學家的一系列技術如聚類，決策樹，邏輯回歸等等，因此它們有助於了解每個客戶群的CLV並發現高價值和低價值的細分市場。
沒有必要證明客戶的這種細分允許有效地分配營銷資源，並且為每個客戶群提供基於點的方法的最大化以及銷售機會。不要忘記，客戶細分旨在改善客戶服務，並幫助客戶忠誠和留住客戶，這對銀行業是非常必要的。
8、推薦引擎
數據科學和機器學習工具可以創建簡單的演算法，分析和過濾用戶的活動，以便向他建議最相關和准確的項目。這種推薦引擎即使在他自己搜索它之前也會顯示可能感興趣的項目。要構建推薦引擎，數據專家需要分析和處理大量信息，識別客戶配置文件，並捕獲顯示其交互的數據以避免重復提供。
推薦引擎的類型取決於演算法的過濾方法。協同過濾方法既可以是基於用戶的，也可以是基於項目的，並且可以與用戶行為一起分析其他用戶的偏好，然後向新用戶提出建議。
協同過濾方法面臨的主要挑戰是使用大量數據，導致計算問題和價格上漲。基於內容的過濾與更簡單的演算法一起工作，其推薦與用戶參考先前活動的項目相似的項目。如果行為復雜或連接不清，這些方法可能會失敗。還有一種混合類型的引擎，結合了協作和基於內容的過濾。
沒有任何方法是普適的，它們每個都有一些優點和缺點，正確的選擇取決於你的目標和情況。
9、客戶支持
傑出的客戶支持服務是保持與客戶長期有效關系的關鍵。作為客戶服務的一部分，客戶支持是銀行業中一個重要但廣泛的概念。實質上，所有銀行都是基於服務的業務，因此他們的大部分活動都涉及服務元素。它包括全面及時地回應客戶的問題和投訴，並與客戶互動。
數據科學使這一過程更好地實現了自動化，更准確，個性化，直接和高效，並且降低了員工時間成本。
結論
為了獲得競爭優勢，銀行必須承認數據科學的重要性，將其融入決策過程，並根據客戶數據中獲得可操作的見解制定戰略。 從小型可管理的步驟開始，將大數據分析整合到您的運營模式中，並領先於競爭對手。
由於這種快速發展的數據科學領域以及將機器學習模型應用於實際數據的能力，因此可以每天擴展此用例列表，從而獲得更多更准確的結果。
『肆』 對銀行大數據應用的一點思考
對銀行大數據應用的一點思考
在《大數據時代》廣為流行之時，就拜讀了該書。當時的第一感覺是，大數據時代是對傳統統計學的一大挑戰，因為大數據的分析無需取樣，直接避開了傳統統計學的一大前提，也就避免了因樣本取樣本身帶來的誤差。得益於當前發達的網路技術和計算機性能，大數據時代的數據分析是全量的數據分析。我想，這也是該書為什麼一經推出就如此火熱並迅速推廣至各行各業的原因。梳理一下近期的思路，談一談自己對大數據於銀行業務的一點思考。
一、銀行擁有得天獨厚的大數據優勢
看完書後的很長一段時間，我都在思索大數據的思維和方法如何運用在工作中。因為自己每天都在與大量的數據、各類的報表、不同的系統打交道，深感銀行數據的全面、多樣與深不可測。網上銀行、手機銀行、財富管理、信用卡平台等系統內的客戶交易數據，核心系統、信貸系統、客戶關系維護系統、計價系統等客戶的基礎信息，這些是多少外部咨詢公司可望而不可及的數據。如此豐富的信息，如果只是讓她們停留在數據階段，真是太可惜了。雖然，我已經通過不斷提升excel的操作水平來簡化和分析數據，但深感其用途遠遠不應該只是每日通報而已。如何科學利用這些數據，並以此來推動工作開展，是自己一直在思索但總有點心有餘而力不足的問題。銀行的大數據，內容龐大，超出一般人的數據處理能力;大數據於銀行，是新的競爭領域，是新的思路也是新的挑戰，理應是新的工作重點。
二、銀行大數據應用的主要方面
銀行歸根到底是金融服務業，產品的研發、服務的開展無疑都是為了吸引和留住客戶，提升綜合競爭力，而數據則是服務好客戶的前提和保障。就自己淺顯理解，我覺得大數據可在如下幾個方面促進業務開展。
一是區域化管理。不可否認，大到國家、省份、地市，小到不同城區、不同社區、不同單位，文化差異和生活習慣是有所不同的。我們所轄的網點分布在不同的地方，如何因地制宜地推出適合當地居民的產品和政策，必須對不同片區、不同社區、不同商圈的客戶進行統計分析，分析區域之間客戶存在的工作、消費、生活習慣差異，尋求區域內部客戶之間存在的工作、消費、生活習慣共性，以提供有針對性的營銷計劃，根據地域優勢來分配主要的業務經辦行，打造專業的隊伍服務特定的人群，促成資源的合理配置。
二是差別化服務。從IT藍圖上線起，我們中行就提出了經營模式從「以產品為中心」向「以客戶為中心」的轉變，服務模式從「標准化服務」向「個性化服務」的轉變，這些轉變落實到具體工作中，就是服務形態和方法的轉變。通過我行自身的各種渠道、各類系統整合客戶信息，已經形成了一個基本的資料庫，這個資料庫里包含了客戶的工作、家庭、賬戶、聯系信息等客觀數據，如果能通過藉助外部平台，引入客戶喜好、情緒等主觀因素，則可以更加精準地判斷客戶的態度立場、情感傾向等，進而可以相應地分析可向客戶推薦的產品、服務、定價政策，既能迎合客戶的需求，又能提高營銷的效率和效益，真正實現「精準化營銷」。
三是風險管控。這是目前為止，我的日常工作中做得最多的。對於風險控制我們多數時候是被動的，到了貸款出現逾期才意識到借款人資金、信用出現了問題，對於這類現象首先追究的是客戶經理的貸後管理工作不到位。但很多逾期的貸款客戶在其資金鏈斷裂前，其經營實體和抵押物情況等是沒有太多變化的，為了盡早地發現問題，現在的貸後管理，不能僅僅局限於上門回訪，而應通過系統監控和數據分析加強預警防控能力，及時地發現客戶的資金異動，以便採取及時有效的措施防範風險。隨著信用卡的普及，信用卡的消費和還款情況一定程度上反映了持卡人的資金實力，通過分析貸款客戶的信用卡使用情況及時發現潛在風險，盡早開展貸後催收和訴訟工作，避免逾期後再催收的措手不及。
三、銀行大數據運用可採取的措施
有了數據，如何運用數據才是更加具有挑戰性的工作。對於如何運用大數據，我覺得首先要豐富數據採集渠道，拓寬數據來源，我們掌握的客戶信息多為金融信息，數據准確可靠，但缺乏客戶行為方面的信息，可依託互聯網、電商、微博微信等社交平台充實數據資源，以更加全面了解客戶的真實需求;其次要加強內部數據的整合運用，雖然目前我們的數據多，但是數據較分散，各自為政，缺乏交叉運用，各部門各條線應加強數據的資源共享;最後是要建立和培養一支專門的數據分析隊伍，整合各專業領域的員工，負責數據的採集、簡化、分析和應用。在保護客戶隱私的前提下，還可以委託專門的數據處理公司開發專門的程序，以利於更加方便快捷地開展各項工作。
以上是小編為大家分享的關於對銀行大數據應用的一點思考的相關內容，更多信息可以關注環球青藤分享更多干貨
『伍』 如何利用大數據加強商業銀行客戶關系管理
銀行業使用的大數據是狹義的數據分析，主要針對客戶的消費記錄、信用記錄等歷史數據進行分析，以獲得交叉銷售、關聯銷售的機會，並強化客戶的忠誠度管理和控制客戶的流失風險。
這里的分析是通過使用分析方法，比如聚類、判別、分類預測、人工神經網路等分析、預測的演算法來進行的。
『陸』 如何利用大數據進行客戶關系管理
如何利用大數據進行客戶關系管理
近幾年「大數據」一直被炒得很火熱，如果你留心觀察，會發現我們身邊各行各業都在說「大數據」。大數據究竟是什麼？至今沒有一個被廣泛採納的明確定義。但 一般來說，大數據具備以下4個特點：第一，數據體量巨大，計算量大；第二，數據來源多樣，包含多種類型的數據；第三，數據價值密度低，整體價值卻彌足珍 貴；第四，數據收集、處理、分享、分析速度要求快。運用大數據進行客戶關系管理的企業有很多經典的例子，比如披薩店在客戶要求購買海鮮披薩時，根據客戶體檢記錄、借閱書 籍及家庭情況等等，向其建議更符合客戶的小一號蔬菜披薩；沃爾瑪根據數據挖掘發現，尿布和啤酒的聯系在於，太太讓先生買尿布時，先生會犒勞自己兩聽啤酒。 其中，我們不難發現運用大數據管理客戶關系，最重要的方面就是數據的統計分析。藉助客戶關系管理系統做數據分析，可以幫助你實時處理數據、預測分析、指導下一步行動，讓企業了解客戶需求、識別和利用商業機會、提高產品和服務質量，提高決策質量和速度，更快、更准地贏得客戶「芳心」。但要運用大數據進行客戶關系管理，必須做好以下幾個方面：1、建立全面、准確的海量數據。簡單了解客戶的姓名、聯系方式和住址是遠遠不夠的，那隻是了解客戶的基礎。如果企業自己都不了解哪些是新客戶、哪些是老客戶、客戶購買過什麼商品、參加過企業組織的什麼活動等等都一無所知，那麼客戶關系管理工作的實施註定會是失敗結尾。2、精細化管理。企業應該將經營管理中的每一個環節都精細化管理，比如藉助CRM將每一個任務都具體到事件，每一件工作都落實到底，每一個問題及時檢查，每一個數據都分析徹底，每一個客戶都服務到家，企業會在這樣的細節中成長。3、數據挖掘。分析數據是為了建立更有指導意義的戰略行動，挖掘更有價值的信息。通過CRM系統中挖掘的數據信息，企業可以用來提升產品質量、提高服務效率、開發符合市場需求的新產品、做更多符合地域、人群需求的營銷活動等等。
以上是小編為大家分享的關於如何利用大數據進行客戶關系管理的相關內容，更多信息可以關注環球青藤分享更多干貨