‘壹’ 瞄准银行存量客户激活痛点，星桥数据打造区块链高智能新模式
当前，随着经济增速放缓，息差收窄，监管趋严，金融科技企业全面跨界渗透，传统银行原有发展模式受到巨大挑战生存环境日益严峻，除了面临“获客渠道单一、获客难”等问题，银行微利时代，“存量客户”的价值挖掘已成为银行工作的重中之重。
一方面，获客渠道单一。对于传统银行来说，以往大量的物理网点解决了大部分的获客问题，是最主要最集中的获客渠道和营销方式。然而面对席卷而来的互联网浪潮和银行业内外竞争加剧的新环境下，银行依赖线下网点的传统获客方式开始出现“乏力”的局面。
而且，银行线下庞大的网点数量意味着其成本的高昂，人工成本、店面成本、营销成本等，获客的高成本将对银行之后的经营决策产生影响。
另一方面，银行还是以传统的存量客户管理方式为主，这种方式难以适应互联网+趋势下的存量客户管理的需求。
经过几十年发展，国内银行积累了大量忠实客户，大型银行有亿级以上客户，城商行也有百万级以上的，为银行带来了丰富的客户基础数据，包括转账、汇款、贷款等资金往来的信息，但难以反映客户的消费行为和个人消费偏好。
毫无疑问，金融科技是助力银行转型与创新的利器。一些新锐银行已经在金融科技之路上进行了有益的探索与实践，并取得初步成果。在2017年，中国农业银行等国有大行与BAT等巨头“联姻”，在风险管控、智能顾投等领域进行合作。
行业实践证明，金融科技的运用可以帮助银行提升核心业务能力、业务效率、用户体验，挖掘存量用户、降低风险与成本，是中小银行实现转型的必备能力。但大多数银行在开展金融科技探索时往往面临人才缺乏、技术落后、资金不足、运营无方、机制僵化等诸多困难。
星桥数据CEO丁卓认为：银行业经久持续的业务模式是以线下网点体系为核心支撑，依托网点获客、提供金融产品与服务。但随着用户行为线上化，互联网及电商等平台积累了大量的数据，金融科技公司可以通过搭建数据模型、构建360度用户画像，从而更精准地帮助银行机构分析、激活存量客户的价值，这也是银行一个新的利润增长点。
金融科技全面助力银行智能化转型
对于银行存量客户挖掘、精准推荐等“棘手”业务，星桥可是有着独门秘诀！作为一家国内领先的科技金融公司，星桥数据专注为银行等金融机构提供全方位的行业技术解决方案和金融运营等定制化服务。
星桥数据能将银行海量的、多维度的客户数据信息，进行专业化处理(深度分析，挖掘，建模，聚类等)描绘出360度的客户画像，再将行内存量客户分为不同的客群类型，如市场高感知度型，忠诚保守型等。再进一步通过大数据技术细化出不同客群的属性特征，然后再针对不同客群提供差异化、个性化的金融产品服务，彻底“唤醒”存量客户。
星桥借助大数据、人工智能、机器学、区块链、云平台等先进科技对银行信贷业务流程进行智能化改造，将全面推动传统贷款模式在获客、审核、审批及系统开发等几个方面的革新。
据了解，星桥独家打造的NBS智能贷款解决方案主要包含几大核心产品，分别是壹贰信用、壹贰风控、壹贰运营、壹贰租赁、壹贰钱包、壹贰信用管家。该方案整合了数十项大数据与人工智能、区块链领域的前沿科技，同时基于千万级贷款业务的实例检验，实现了贷款模式中渠道管理、反欺诈、数字身份（用户画像）、去中心化的信用评级、实时授信、机器防御、数据服务等方面的高度智能化。系列产品全面覆盖贷款业务的贷前、贷中与贷后的全流程，服务范围涵盖了场景式电子钱包、虚拟信用卡、住房租赁分期、汽车供应链金融、信贷用户运营等业内主流信贷业务。
丁卓还介绍：这款产品是由星桥团队历时3年自主研发而成，全流程覆盖，可直接嵌入银行、电商、跨境电商、消费金融企业他们自身的业务系统里，重塑传统业务流程，金融机构“拎包入住”即可开展与客户使用场景结合更紧密的业务，整个流程下来，可全面提升金融机构获客、风控、产品、运营等能力，快速降低运营成本与风险。
截止日前，星桥数据除了提供存量用户挖掘、精准获客服务外，还对外输出智能风控等一系列解决方案。星桥核心技术团队由数位国际资深计算机和金融海归博士组成，均拥有多年零售银行千亿级业务条线的产品和风险管理实操经验。在消费金融行业，星桥已积累了丰富的行业经验，此前已与多家中小银行、消费金融、金控集团达成战略合作。
‘贰’ 大数据在金融领域的应用主要包括
主要包括以下方面：
1. 客户的管理
金融机构内部也拥有大量具有价值的数据，如业务订单数据、用户属性数据、用户收入数据、客户查询数据、理财产品交易数据、用户行为等数据，这些数据可以通过用户账号的打通，建立用户标签体系。在此基础之上，结合风险偏好数据、客户职业、爱好、消费方式等偏好数据，利用机器学习算法来对客户进行分类，并利用已有数据标签和外部数据标签对用户进行画像。进而针对不同类型的客户提供不同的产品和服务策略，这样可以提高客户渗透力、客户转化率和产品转化率。也就是说，通过大数据应用，金融机构可以逐渐实现完全个性化客户服务的目标。
2. 产品的管理
通过大数据分析平台，金融机构能够获取客户的反馈信息，及时了解、获取和把握客户的需求，通过对数据进行深入分析，可以对产品进行更加合理的设置。通过大数据，金融机构可以快速高效地分析产品的功能特征和喜欢的状态，产品的价值，客户的喜好原因，产品的生命周期，产品的利润，产品的客户群等。如果处理得好，可以做到把适当的产品送到需要该产品的客户手上，这是客户关系管理中一个重要的环节。
3. 营销的管理
借助大数据分析平台，通过对形式多样的用户数据（基本信息数据、财富信息数据、教育数据、消费数据、浏览数据、购买路径、客户的微博、客户的微信、客户的购买行为）进行挖掘、追踪、分析，以提升精准营销水平。
拓展资料：
特征
1.网络化的呈现。在大数据金融时代，大量的金融产品和服务通过网络来展现，包括固定网络和移动网络。
2.基于大数据的风险管理理念和工具。在大数据金融时代，风险管理理念和工具也将调整。
3.信息不对称性大大降低。在大数据金融时代，金融产品和服务的消费者和提供者之间信息不对称程度大大降低。
4.高效率性。大数据金融无疑是高效率的。许多流程和动作都是在线上发起和完成，有些动作是自动实现。
5.金融企业服务边界扩大。首先，就单个金融企业而言，其最合适经营规模扩大了。由于效率提升，其经营成本必随之降低。金融企业的成本曲线形态也会发生变化。
6.产品的可控性、可受性。通过网络化呈现的金融产品，对消费者而言，是可控、可受的。
‘叁’ 科普文：银行业9大数据科学应用案例解析！
在银行业中使用数据科学不仅仅是一种趋势，它已成为保持竞争的必要条件。 银行必须认识到，大数据技术可以帮助他们有效地集中资源，做出更明智的决策并提高绩效。
以下我们罗列银行业使用的数据科学用例清单，让您了解如何处理大量数据以及如何有效使用数据。
（1）欺诈识别
（2）管理客户数据
（3）投资银行的风险建模
（4）个性化营销
（5）终身价值预测
（6）实时和预测分析
（7）客户细分
（8）推荐引擎
（9）客户支持
（10）结论
1、欺诈识别
机器学习对于有效检测和防范涉及信用卡，会计，保险等的欺诈行为至关重要。 银行业务中的主动欺诈检测对于为客户和员工提供安全性至关重要。 银行越早检测到欺诈行为，其越快可以限制帐户活动以减少损失。 通过实施一系列的欺诈检测方案，银行可以实现必要的保护并避免重大损失。
欺诈检测的关键步骤包括：
获取数据样本进行模型估计和初步测试 模型估计 测试阶段和部署。
由于每个数据集都不同，每个数据集都需要由数据科学家进行个别训练和微调。 将深厚的理论知识转化为实际应用需要数据挖掘技术方面的专业知识，如关联，聚类，预测和分类。
高效欺诈检测的一个例子是，当一些异常高的交易发生时，银行的欺诈预防系统被设置为暂停，直到账户持有人确认交易。对于新帐户，欺诈检测算法可以调查非常高的热门项目购买量，或者在短时间内使用类似数据打开多个帐户。
2、管理客户数据
银行有义务收集，分析和存储大量数据。但是，机器学习和数据科学工具不是将其视为合规性练习，而是将其转化为更多地了解其客户以推动新的收入机会的可能性。
如今，数字银行越来越受欢迎并被广泛使用。这创建了TB级的客户数据，因此数据科学家团队的第一步是分离真正相关的数据。之后，通过准确的机器学习模型帮助数据专家掌握有关客户行为，交互和偏好的信息，可以通过隔离和处理这些最相关的客户信息来改善商业决策，从而为银行创造新的收入机会。
3、投资银行的风险建模
风险建模对投资银行来说是一个高度优先考虑的问题，因为它有助于规范金融活动，并在定价金融工具时发挥最重要的作用。投资银行评估公司在企业融资中创造资本，促进兼并和收购，进行公司重组或重组以及用于投资目的的价值。
这就是为什么风险模型对于银行来说显得非常重要，最好是通过掌握更多信息和储备数据科学工具来评估。现在，通过大数据的力量，行业内的创新者正在利用新技术进行有效的风险建模，从而实现更好的数据驱动型决策。
4、个性化营销
市场营销成功的关键在于制定适合特定客户需求和偏好的定制化报价。数据分析使我们能够创建个性化营销，在适当的时间在正确的设备上为合适的人员提供合适的产品。数据挖掘广泛用于目标选择，以识别新产品的潜在客户。
数据科学家利用行为，人口统计和历史购买数据建立一个模型，预测客户对促销或优惠的反应概率。因此，银行可以进行高效，个性化的宣传并改善与客户的关系。
5、终身价值预测
客户生命周期价值(CLV)预测了企业从与客户的整个关系中获得的所有价值。 这项措施的重要性正在快速增长，因为它有助于创建和维持与特定客户的有利关系，从而创造更高的盈利能力和业务增长。
获得和维系有利可图的客户对银行来说是一个不断增长的挑战。 随着竞争越来越激烈，银行现在需要360度全方位了解每位客户，以便有效地集中资源。 这就是数据科学进入的地方。首先，必须考虑大量数据：如客户获得和流失的概念，各种银行产品和服务的使用，数量和盈利能力以及其他客户的特点 如地理，人口和市场数据。
这些数据通常需要大量清洗和操作才能变得可用和有意义。 银行客户的概况，产品或服务差异很大，他们的行为和期望也不尽相同。 数据科学家的工具中有许多工具和方法来开发CLV模型，如广义线性模型(GLM)，逐步回归，分类和回归树(CART)。 建立一个预测模型，以确定基于CLV的未来营销策略，这对于在每个客户的一生中与该公司保持良好的客户关系，实现更高的盈利能力和增长是具有非常有价值的过程。
6、实时和预测分析
分析在银行业中的重要性不可低估。机器学习算法和数据科学技术可以显着改善银行的分析策略，因为银行业务的每个使用案例都与分析密切相关。随着信息的可用性和多样性迅速增加，分析变得更加复杂和准确。
可用信息的潜在价值非常惊人：指示实际信号的有意义的数据量(不仅仅是噪声)在过去几年呈指数级增长，而数据处理器的成本和规模一直在下降。区分真正相关的数据和噪音有助于有效解决问题和制定更明智的战略决策。实时分析有助于了解阻碍业务的问题，而预测分析有助于选择正确的技术来解决问题。通过将分析整合到银行工作流程中，可以实现更好的结果，以提前避免潜在的问题。
7、客户细分
客户细分意味着根据他们的行为(对于行为分割)或特定特征(例如区域，年龄，对于人口统计学分割的收入)挑选出一组客户。数据科学家的一系列技术如聚类，决策树，逻辑回归等等，因此它们有助于了解每个客户群的CLV并发现高价值和低价值的细分市场。
没有必要证明客户的这种细分允许有效地分配营销资源，并且为每个客户群提供基于点的方法的最大化以及销售机会。不要忘记，客户细分旨在改善客户服务，并帮助客户忠诚和留住客户，这对银行业是非常必要的。
8、推荐引擎
数据科学和机器学习工具可以创建简单的算法，分析和过滤用户的活动，以便向他建议最相关和准确的项目。这种推荐引擎即使在他自己搜索它之前也会显示可能感兴趣的项目。要构建推荐引擎，数据专家需要分析和处理大量信息，识别客户配置文件，并捕获显示其交互的数据以避免重复提供。
推荐引擎的类型取决于算法的过滤方法。协同过滤方法既可以是基于用户的，也可以是基于项目的，并且可以与用户行为一起分析其他用户的偏好，然后向新用户提出建议。
协同过滤方法面临的主要挑战是使用大量数据，导致计算问题和价格上涨。基于内容的过滤与更简单的算法一起工作，其推荐与用户参考先前活动的项目相似的项目。如果行为复杂或连接不清，这些方法可能会失败。还有一种混合类型的引擎，结合了协作和基于内容的过滤。
没有任何方法是普适的，它们每个都有一些优点和缺点，正确的选择取决于你的目标和情况。
9、客户支持
杰出的客户支持服务是保持与客户长期有效关系的关键。作为客户服务的一部分，客户支持是银行业中一个重要但广泛的概念。实质上，所有银行都是基于服务的业务，因此他们的大部分活动都涉及服务元素。它包括全面及时地回应客户的问题和投诉，并与客户互动。
数据科学使这一过程更好地实现了自动化，更准确，个性化，直接和高效，并且降低了员工时间成本。
结论
为了获得竞争优势，银行必须承认数据科学的重要性，将其融入决策过程，并根据客户数据中获得可操作的见解制定战略。 从小型可管理的步骤开始，将大数据分析整合到您的运营模式中，并领先于竞争对手。
由于这种快速发展的数据科学领域以及将机器学习模型应用于实际数据的能力，因此可以每天扩展此用例列表，从而获得更多更准确的结果。
‘肆’ 对银行大数据应用的一点思考
对银行大数据应用的一点思考
在《大数据时代》广为流行之时，就拜读了该书。当时的第一感觉是，大数据时代是对传统统计学的一大挑战，因为大数据的分析无需取样，直接避开了传统统计学的一大前提，也就避免了因样本取样本身带来的误差。得益于当前发达的网络技术和计算机性能，大数据时代的数据分析是全量的数据分析。我想，这也是该书为什么一经推出就如此火热并迅速推广至各行各业的原因。梳理一下近期的思路，谈一谈自己对大数据于银行业务的一点思考。
一、银行拥有得天独厚的大数据优势
看完书后的很长一段时间，我都在思索大数据的思维和方法如何运用在工作中。因为自己每天都在与大量的数据、各类的报表、不同的系统打交道，深感银行数据的全面、多样与深不可测。网上银行、手机银行、财富管理、信用卡平台等系统内的客户交易数据，核心系统、信贷系统、客户关系维护系统、计价系统等客户的基础信息，这些是多少外部咨询公司可望而不可及的数据。如此丰富的信息，如果只是让她们停留在数据阶段，真是太可惜了。虽然，我已经通过不断提升excel的操作水平来简化和分析数据，但深感其用途远远不应该只是每日通报而已。如何科学利用这些数据，并以此来推动工作开展，是自己一直在思索但总有点心有余而力不足的问题。银行的大数据，内容庞大，超出一般人的数据处理能力;大数据于银行，是新的竞争领域，是新的思路也是新的挑战，理应是新的工作重点。
二、银行大数据应用的主要方面
银行归根到底是金融服务业，产品的研发、服务的开展无疑都是为了吸引和留住客户，提升综合竞争力，而数据则是服务好客户的前提和保障。就自己浅显理解，我觉得大数据可在如下几个方面促进业务开展。
一是区域化管理。不可否认，大到国家、省份、地市，小到不同城区、不同社区、不同单位，文化差异和生活习惯是有所不同的。我们所辖的网点分布在不同的地方，如何因地制宜地推出适合当地居民的产品和政策，必须对不同片区、不同社区、不同商圈的客户进行统计分析，分析区域之间客户存在的工作、消费、生活习惯差异，寻求区域内部客户之间存在的工作、消费、生活习惯共性，以提供有针对性的营销计划，根据地域优势来分配主要的业务经办行，打造专业的队伍服务特定的人群，促成资源的合理配置。
二是差别化服务。从IT蓝图上线起，我们中行就提出了经营模式从“以产品为中心”向“以客户为中心”的转变，服务模式从“标准化服务”向“个性化服务”的转变，这些转变落实到具体工作中，就是服务形态和方法的转变。通过我行自身的各种渠道、各类系统整合客户信息，已经形成了一个基本的数据库，这个数据库里包含了客户的工作、家庭、账户、联系信息等客观数据，如果能通过借助外部平台，引入客户喜好、情绪等主观因素，则可以更加精准地判断客户的态度立场、情感倾向等，进而可以相应地分析可向客户推荐的产品、服务、定价政策，既能迎合客户的需求，又能提高营销的效率和效益，真正实现“精准化营销”。
三是风险管控。这是目前为止，我的日常工作中做得最多的。对于风险控制我们多数时候是被动的，到了贷款出现逾期才意识到借款人资金、信用出现了问题，对于这类现象首先追究的是客户经理的贷后管理工作不到位。但很多逾期的贷款客户在其资金链断裂前，其经营实体和抵押物情况等是没有太多变化的，为了尽早地发现问题，现在的贷后管理，不能仅仅局限于上门回访，而应通过系统监控和数据分析加强预警防控能力，及时地发现客户的资金异动，以便采取及时有效的措施防范风险。随着信用卡的普及，信用卡的消费和还款情况一定程度上反映了持卡人的资金实力，通过分析贷款客户的信用卡使用情况及时发现潜在风险，尽早开展贷后催收和诉讼工作，避免逾期后再催收的措手不及。
三、银行大数据运用可采取的措施
有了数据，如何运用数据才是更加具有挑战性的工作。对于如何运用大数据，我觉得首先要丰富数据采集渠道，拓宽数据来源，我们掌握的客户信息多为金融信息，数据准确可靠，但缺乏客户行为方面的信息，可依托互联网、电商、微博微信等社交平台充实数据资源，以更加全面了解客户的真实需求;其次要加强内部数据的整合运用，虽然目前我们的数据多，但是数据较分散，各自为政，缺乏交叉运用，各部门各条线应加强数据的资源共享;最后是要建立和培养一支专门的数据分析队伍，整合各专业领域的员工，负责数据的采集、简化、分析和应用。在保护客户隐私的前提下，还可以委托专门的数据处理公司开发专门的程序，以利于更加方便快捷地开展各项工作。
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‘伍’ 如何利用大数据加强商业银行客户关系管理
银行业使用的大数据是狭义的数据分析，主要针对客户的消费记录、信用记录等历史数据进行分析，以获得交叉销售、关联销售的机会，并强化客户的忠诚度管理和控制客户的流失风险。
这里的分析是通过使用分析方法，比如聚类、判别、分类预测、人工神经网络等分析、预测的算法来进行的。
‘陆’ 如何利用大数据进行客户关系管理
如何利用大数据进行客户关系管理
近几年“大数据”一直被炒得很火热，如果你留心观察，会发现我们身边各行各业都在说“大数据”。大数据究竟是什么？至今没有一个被广泛采纳的明确定义。但 一般来说，大数据具备以下4个特点：第一，数据体量巨大，计算量大；第二，数据来源多样，包含多种类型的数据；第三，数据价值密度低，整体价值却弥足珍 贵；第四，数据收集、处理、分享、分析速度要求快。运用大数据进行客户关系管理的企业有很多经典的例子，比如披萨店在客户要求购买海鲜披萨时，根据客户体检记录、借阅书 籍及家庭情况等等，向其建议更符合客户的小一号蔬菜披萨；沃尔玛根据数据挖掘发现，尿布和啤酒的联系在于，太太让先生买尿布时，先生会犒劳自己两听啤酒。 其中，我们不难发现运用大数据管理客户关系，最重要的方面就是数据的统计分析。借助客户关系管理系统做数据分析，可以帮助你实时处理数据、预测分析、指导下一步行动，让企业了解客户需求、识别和利用商业机会、提高产品和服务质量，提高决策质量和速度，更快、更准地赢得客户“芳心”。但要运用大数据进行客户关系管理，必须做好以下几个方面：1、建立全面、准确的海量数据。简单了解客户的姓名、联系方式和住址是远远不够的，那只是了解客户的基础。如果企业自己都不了解哪些是新客户、哪些是老客户、客户购买过什么商品、参加过企业组织的什么活动等等都一无所知，那么客户关系管理工作的实施注定会是失败结尾。2、精细化管理。企业应该将经营管理中的每一个环节都精细化管理，比如借助CRM将每一个任务都具体到事件，每一件工作都落实到底，每一个问题及时检查，每一个数据都分析彻底，每一个客户都服务到家，企业会在这样的细节中成长。3、数据挖掘。分析数据是为了建立更有指导意义的战略行动，挖掘更有价值的信息。通过CRM系统中挖掘的数据信息，企业可以用来提升产品质量、提高服务效率、开发符合市场需求的新产品、做更多符合地域、人群需求的营销活动等等。
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