在当今这个数据驱动的时代,银行业正面临着前所未有的转型机遇。随着“十四五”规划的提出,数字化转型已经成为国家战略,银行业作为国民经济的重要组成部分,其数字化能力的建设显得尤为重要。
近日,观远数据金融行业专家帅寅钰分享了银行业如何构建基于使用场景的数据分析体系,主要分为三大部分:
银行业数字化转型背景:银行业在数字化转型过程中的大背景和发展趋势。
数据分析场景与实践:探讨银行业中常见的数据分析场景以及最佳实践案例。
观远产品能力与客户案例:展示观远数据的核心产品功能,以及如何帮助客户实现业务目标。
以下为精彩内容分享节选:
“十四五”规划下,要求银行加快数字化发展
中国“十四五”规划明确提出了加快数字化发展,实现建设数字中国的战略目标。这一战略目标促使银行业提出了数字化转型和数字能力建设的相关指导意见。在“十四五”数字经济发展规划中,数字产业化和产业数字化转型的重要性被明确提出。目标是在2025年,使银行业保险业的数字化转型取得明显成效,实现数字化金融产品和服务方式的广泛普及。在这样的大背景下,无论是股份制银行、城市商业银行还是农村商业银行,都在积极推进数字化能力的建设。
数字化能力建设是银行业转型的关键,可以从六个核心维度全面展开:客户、产品、渠道、员工、风险和财务。这六个维度贯穿银行的整体架构,涵盖了从战略决策到产品设计、运营、客户营销、风险管理、合规监管、财务管理以及行政人事管理等各个层面。
在数字化转型过程中,许多银行面临着一个问题:尽管银行拥有大量的数据和报表,但真正将数据驱动决策的能力转化为实践的情况并不普遍。那么,当银行使用数据来驱动业务决策时,真正需要解决的问题是什么?数据究竟能为提供哪些帮助?
实际上,数据分析和数据驱动管理决策的最终目标是要实现战略落地的效果,观远数据总结了五个关键步骤:
理解业务:深入理解业务的运作和目标。
发现问题:在理解业务的基础上,识别存在的问题和挑战。
定位问题:明确问题的具体位置和影响范围,为解决方案的制定提供依据。
决策支持:利用数据分析来制定决策,支持业务的改进和发展。
复盘优化:通过数据来评估决策的效果,不断优化策略以确保其有效性。
在进行数字化建设时,数据分析必须围绕业务核心,深入洞察业务价值链的构建,并基于业务需求来设计分析场景。这样,数据分析才能真正贴合业务需求,发挥其价值。
银行四大业务场景实践:营销管理、运营管理、风控管理、员工管理
当下,数据分析的重要性在不断变化,这受到宏观经济环境、微观经济环境、业务侧重点以及科技发展和消费者行为变化等多方面因素的影响。金融机构是所有社会行业中数据应用最为广泛和深入的领域之一,银行也正从多个维度进行落地和建设。
观远数据凭借丰富的行业经验和最佳实践,积累了大量的数据分析场景。这些场景不仅涵盖了高频领域如营销、管理决策、风险控制等,还针对银行的不同业务线,如零售银行、公司银行、中间业务和普惠金融等,积累了大量实际应用案例,可以帮助银行从不同维度落地和建设数据分析体系。
以下将通过营销管理、运营管理、风控管理、员工管理四大具体场景实践,分享如何将数据分析与业务紧密结合,实现数字化转型和战略目标的达成。
1、 营销场景:客户360度视图场景
银行业在营销场景中最常见的数据分析需求是构建客户360视图。该视图不仅聚合客户信息,更解决深层次问题:
客户信息分散:信息分散在不同系统,如客户管理系统,导致缺乏全面视图。这使得一线营销人员难以全面了解客户状态,管理层也难以把握客户群体全貌。
数据聚合的意义:数据聚合后,关键在于如何应用。我们需要通过客户标签,无论是群体标签还是单个客户标签,来驱动决策,提升营销效能。这包括产品推荐、营销话术和策略匹配等。
客户价值贡献分析:银行在分析客户时,往往侧重于客户购买的产品数量,而忽视了客户对银行的实际价值贡献。每个产品的收益率、成本和投入精力都不同,因此,从客户价值贡献角度分析变得尤为重要。
基于这三个视角,可以进一步扩展客户360视图的应用场景和范围:
全面客户画像:构建全面的客户画像,帮助一线营销人员和管理层获得从策略到执行的完整视图。这不仅包括信息聚合,还包括通过营销管理工具和方法全面提升管理效能。
价值贡献分析:构建以价值贡献分析为核心的客户分析视图,帮助识别对银行贡献高的客户群体或单个客户,以及可能对银行贡献负向价值的客户。
营销策略和话术匹配:匹配营销策略和话术,并进行快速迭代,提高营销匹配度和整体效能。
2、 营销场景:活动效能分析
零售银行经常针对不同客群举办营销活动。对于高净值客户,更关注资产配置。在这种情况下,银行可能通过投资会议、沙龙等面对面活动来进行服务和接触;对于普通客户,资产配置的需求可能不那么高,更倾向于简单的理财产品。对于这类客户,银行可能通过电话或其他方式进行接触。
无论服务于哪一类客户群体,进行活动产能分析都是至关重要的。然而,银行在这一领域通常缺乏数据支持,也没有构建完善的活动分析链路,导致管理者难以追踪活动的参与情况和分层分群的贡献度。
在活动效能分析场景下,观远数据总结了以下解决方案:
基于分群的客户营销活动指标体系构建:根据不同客群的特征,对活动产能进行拆分,从产能明细、产能提升情况、引入的价值,到成本补贴情况,构建全面的指标体系。
业绩追踪一体化体系:构建了一个从总分支到客户经理的营销过程业绩追踪体系。这不仅评估活动的效能和投入产出比,还能细化到每个总分支行和客户经理的业绩追踪,实现过程管理。
3、 运营管理场景:客户旅程优化
在科技发展的今天,无论是通过手机APP、柜台服务还是亲自访问网点,客户旅程的每一个环节都至关重要,包括开户、购买理财产品等等。以APP上购买理财产品为例,客户在浏览过程中可能会遇到各种问题。银行需要了解客户购买产品的转化率,找出影响转化率的关键因素,并制定相应的策略和行动计划。
在客户旅程运营管理下,观远数据同样构建了一系列解决方案:
客户旅程指标体系:基于业务的核心和特性,拆解客户的整个旅程,建立客户旅程评价的指标体系。
关键指标分析:通过分析关键指标,可以识别旅程中的卡点,并分析造成这些问题的原因。
在过去的实践中,观远数据帮助银行对客户旅程的各个阶段,包括引流、促活和传播等,进行了全面的拆解和解决方案的实施,实现了客户申请量、客户成功转化率以及客户触达效率的提高。
4、 运营管理场景:网点效能提升
在数字化转型背景下,提升网点效能成为转型过程中的关键之一。传统网点作为客户触点,效能提升涉及多个方面,包括柜台处理业务的时间和客户服务满意度。为了解决这些痛点,观远数据提出了以下解决方案:
管理视角:构建从总行到分行、支行的全面视图,使各级管理层能够实时了解网点运营情况,提升客户满意度和资源配置水平。
客户群体分析:分析访问网点的客户群体特征,包括他们的消费习惯、使用习惯和接受程度。针对年轻客户群体,通过智能化终端简化常见业务流程,如办卡、开户、转账等,提升柜台运行效率,将柜台资源更多地分配给复杂业务处理或年长客户群体,通过人工服务提升满意度。
网点效能评估体系:建立全面的网点效能评估体系,包括分时段、分业务种类、分客群的评估。
最终将通过合理配置网点资源,提高运营效率。例如,分析哪些网点客流量饱和,可以考虑使用智能化设备替代人工服务。
5、 风控管理场景:风控管理驾驶舱
风险管理是银行业务重中之重,业内经常遇到的挑战包括:
数据分散:风险控制需要处理大量数据和报告,数据分散在不同的地方,难以集中管理。
数据访问困难:管理层和风险管理人员在需要访问特定数据时,往往没有一个集中的平台。
策略调整不精确:风险控制策略的调整往往缺乏精确性,需要更精细化的管理。
对此,观远提出了以下解决方案:
构建风控管理驾驶舱:通过建立一个集中的风险管理平台,将风险管理的各个环节进行整合,从贷前审批、贷中管理到贷后管理三个维度,全面构建风险分配和管理。
风险管理架构整合:一站式管理审批流程、模型规则优化、风险监控、违约分析等情况。
最终,业务人员可以方便地查看整个风险控制的全面视图,尤其是在信贷管理中,同样可以精确识别风险管理中的漏洞,例如模型是否需要调整,参数是否需要优化,最终实现提高风险管理效率,缩短决策链路。
6、 员工管理场景:员工工作台
在银行业,尤其是一线营销人员在业务拓展过程中,常常面临以下痛点:
过程管理缺失:一线营销人员缺乏有效的工作过程管理。
信息支持不足:在业务拓展过程中,缺乏及时和全面的信息支持。
移动办公能力不足:特别是对于需要外出办公的营销人员来说,无法及时获取客户信息和业务进展。
为了解决这些问题,可以通过观远BI平台实现PC端和移动端的打通:
移动端应用构建:通过一键构建移动端应用,快速生成数据产品,覆盖业绩考核、员工档案、发展情况到过程管理等多个方面。
综合工作台:构建综合性工作台,提供全面的业务支持。
特色业务场景实践:数据门户、移动驾驶舱、代发管理
除了上述常见的四大具体场景实践外,观远还积累了大量特色业务场景,包括数据门户、移动驾驶舱、代发管理等等。
1、 特色业务场景:数据门户
解构银行业务链时,很多银行存在数字化能力需进一步完善的场景:
一站式数据维护:随着数字化建设的深入,如何让不同层级的管理人员访问所需数据变得至关重要。数据门户作为重要的入口,需要提供一站式服务。
数据门户的挑战:传统数据门户面临权限配置复杂、开发周期长、交互体验差等问题。
观远数据对此提供一站式数据门户解决方案:
零代码构建:通过零代码方式快速构建数据门户,参考行业最佳实践进行布局分布。
信息共享与协作:实现信息共享,消除信息孤岛,促进管理和知识流程优化。
2、 特色业务场景:移动经营管理管理仓
另一个特色场景是经营管理仓,为管理层提供了一个全面视图:
角色配置:根据不同角色(决策层、管理层、执行层)配置信息逻辑。
全面概览与专题分析:提供银行整体业绩概览和专题分析,帮助定位问题。
智能应用:内嵌智能应用,快速进行智能归因分析。
在移动端下,更是实现了移动端与PC端的无缝连接,借助移动端页面布局和指标体系,沉淀行业最佳实践。
3、 特色业务场景:代发业务管理
代发业务是银行重要的业务之一,对私业务的AUM提升有显著影响,观远数据将助力银行通过数字化手段,提升银行业务的管理效能和决策质量:
价值链解构:从代发名单管理到产品购买、资金留存、流失预警等多维度解构。
数字化能力:通过数字化能力和数据分析体系建设,形成监控体系。
端到端管理:构建完整的指标体系,实现代发业务的全面管理。
观远BI一站式数据分析平台,助力银行提高数据应用效率
支撑以上观远数据场景实践解决方案的是观远BI扎实的产品能力。观远BI具有高度的应用性,覆盖数据准备、分析、应用和分发的全过程,构建一站式数据分析平台,具有以下亮点:
? 智能ETL能力:全拖拽式的自助数据准备和数仓构建能力。
? 高度兼容Excel:中国式报表Pro高度兼容Excel,一站式创建报表和可视化深度融合分析。
? 数据产品构建能力:全流程零代码构建数据产品,所见即所得。
? 自助式数据分析:不懂SQL不懂代码,也可以上手制作报表看板及分析报告。
? 移动端快速切换:可以快速搭建,无需代码或二次开发,只需在PC端进行简单切换。
通过这些产品能力,观远BI让业务用户能用,会用,爱用,帮助银行业务人员在不同的使用场景中,从数据分析到决策支持,贯穿整个银行在数据分析和业务发展过程中的关键步骤,实现价值创造。
分享一个真实案例,某城市商业银行,在采用观远数据产品并共同创造业务场景的过程中,实现了显著的管理效率提升:
构建了全行指标资产体系:建设管理驾驶舱、数据门户,实现人人用数。
提升数据分析和应用效率:从以往的2-4周缩短至2-4小时甚至更短的周期。
数据驱动决策:实现业财融合,全面覆盖个人、对公、风险、计财、金融市场等业务线。
在数字化转型的浪潮中,银行业正迎来新的机遇。观远数据以其专业的数据分析平台,助力银行实现从数据到决策的高效转化,推动业务的持续增长。
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