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隨著大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來，金融銀行的經(jīng)營模式正在發(fā)生著深刻的變化：由過去單一的存貸匯服務(wù)向信息提供者、業(yè)務(wù)撮合者、財(cái)富管理者轉(zhuǎn)變。
為了讓銀行內(nèi)部的流程變得更高效、更自動和智能化，各大銀行迫切需要有效的可視化工具，讓管理層能實(shí)時(shí)把控公司的運(yùn)營情況。
永洪BI在這些年的發(fā)展歷程當(dāng)中，積累了大量的客戶案例，服務(wù)過中、農(nóng)、工、建、交五大銀行，也服務(wù)過浦發(fā)銀行、光大銀行、中信銀行等股份制商業(yè)銀行。
我們做過業(yè)務(wù)咨詢，做過數(shù)據(jù)中臺的搭建，也做過大量的純BI項(xiàng)目。通過這些項(xiàng)目，積累了很多在銀行領(lǐng)域的分析案例，并總結(jié)出一個(gè)個(gè)有代表性的場景，下面我們就來一睹這些模板場景的“芳容”吧。
01-網(wǎng)點(diǎn)客戶定位與服務(wù)
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客戶痛點(diǎn)：
誰是我們的客戶？他們在哪里？如何找到他們？如何留住他們？這是很多銀行從業(yè)者面臨的重要問題。
也正因如此，很多銀行網(wǎng)點(diǎn)的營銷活動根本沒法兒開展。因?yàn)闆]有精準(zhǔn)的客戶定位，就無法提供精準(zhǔn)的產(chǎn)品和優(yōu)質(zhì)的服務(wù)。
解決方案：
我們想象一個(gè)場景，“一個(gè)客戶來到銀行網(wǎng)點(diǎn)，做了一筆交易，感覺如何，下次是否還會再來”。
針對這個(gè)場景我們做了進(jìn)一步的拆分，從客戶定位、交易分析到服務(wù)質(zhì)量全方面的梳理業(yè)務(wù)指標(biāo)，協(xié)助網(wǎng)點(diǎn)實(shí)現(xiàn)智能化的運(yùn)營。
指標(biāo)體系：
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客戶特征分析：各年齡人數(shù)占比、各學(xué)歷人數(shù)占比、資產(chǎn)分層占比
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交易分析：交易類型(存款、貸款、理財(cái)、保險(xiǎn))、產(chǎn)品名稱、交易金額
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客流分析：取號數(shù)、叫號數(shù)、棄號數(shù)、交易總數(shù)
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服務(wù)質(zhì)量分析：客戶滿意率、棄號率、客戶平均等待時(shí)間、業(yè)務(wù)平均辦理時(shí)間
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工作效率分析：柜員服務(wù)人數(shù)、柜員平均交易量、柜員平均交易時(shí)長、審核人員平均審核量
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廳外服務(wù)質(zhì)量：短信發(fā)送量達(dá)成率、有效電話達(dá)成率、邀約客戶達(dá)成率、微信/公眾號
02-網(wǎng)點(diǎn)經(jīng)營分析
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客戶痛點(diǎn)：
在銀行做經(jīng)營分析的過程中，習(xí)慣以手工的方式來制作固定報(bào)表，這種傳統(tǒng)的方式導(dǎo)致員工耗費(fèi)大量的精力，且時(shí)效性低。
其次在銀行內(nèi)部存在數(shù)據(jù)孤島現(xiàn)象，很難將企業(yè)內(nèi)數(shù)據(jù)整合，達(dá)成一個(gè)整體的營銷穿透分析。
解決方案：
從總行-分行-支行，構(gòu)建分層級的目標(biāo)導(dǎo)向型管理；從年-月的經(jīng)營情況中發(fā)現(xiàn)銀行經(jīng)營上的問題，可以一步步定位到具體的分行、支行、網(wǎng)點(diǎn)人員。
指標(biāo)體系
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運(yùn)營情況：交易總量、客戶數(shù)、轉(zhuǎn)介數(shù)
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經(jīng)營情況：儲蓄余額、貸款余額、理財(cái)、中收總額、收入、零售成本
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網(wǎng)點(diǎn)營銷情況：轉(zhuǎn)介金額、轉(zhuǎn)介總數(shù)、轉(zhuǎn)介成功數(shù)、轉(zhuǎn)介成功率
03-零售業(yè)務(wù)分析
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客戶痛點(diǎn)：
由于銀行零售業(yè)務(wù)所包含的范圍非常的廣，包括提供存款、融資、委托理財(cái)、有價(jià)證券交易、代理服務(wù)、委托咨詢等各類金融服務(wù)的業(yè)務(wù)。
銀行在做零售業(yè)務(wù)數(shù)字化的過程當(dāng)中，缺乏有效的手段，將整個(gè)零售業(yè)務(wù)串聯(lián)整合起來，搭建一個(gè)統(tǒng)一的監(jiān)控平臺，對零售業(yè)務(wù)質(zhì)量做一個(gè)實(shí)時(shí)透明化監(jiān)控。
解決方案：
從金融高管層戰(zhàn)略關(guān)注的框架，到產(chǎn)品類、效益類、風(fēng)險(xiǎn)類、客戶類、網(wǎng)點(diǎn)類的五大業(yè)務(wù)體系出發(fā)，最后梳理出客戶全渠道服務(wù)體系，具體下層到效益、規(guī)模、客戶、網(wǎng)點(diǎn)四大視圖來進(jìn)行分析。
指標(biāo)體系：
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效益視圖：營收、中收、成本收入比、利潤
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規(guī)模視圖：AUM規(guī)模：管理資產(chǎn)、存款、貸款、電子銀行
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客戶視圖：客戶數(shù)、新增客戶數(shù)、月活人數(shù)、留存率
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網(wǎng)點(diǎn)視圖：經(jīng)營（存貸款、理財(cái)、中收、成本、損益）、服務(wù)（客戶滿意度、棄號率...）、工作效率（服務(wù)人數(shù)、平均交易量...）
04-風(fēng)控反欺詐分析
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客戶痛點(diǎn)：
以往大部分風(fēng)險(xiǎn)防控模式以事前防控與事后處置為主，事中實(shí)時(shí)監(jiān)控偏弱，欺詐風(fēng)險(xiǎn)效果的管理有明顯的滯后性，缺乏便捷的可視化工具對攔截的效果做監(jiān)控。
解決方案：
從預(yù)警總覽、預(yù)警分布、預(yù)警特征三個(gè)角度來對反欺詐攔截效果的全方位監(jiān)控。
指標(biāo)體系
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預(yù)警總覽：交易總數(shù)、預(yù)警總數(shù)、日攔截欺詐個(gè)數(shù)、日攔截欺詐金額、釣魚網(wǎng)站偵測數(shù)據(jù)、核查件與案件數(shù)據(jù)
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預(yù)警特征：預(yù)警處置分布、風(fēng)險(xiǎn)交易預(yù)警率、預(yù)警特征分布、預(yù)警客戶年齡分布
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預(yù)警分布：交易總數(shù)據(jù)、預(yù)警交易全國前五、預(yù)警交易7天趨勢、預(yù)警交易匯總分析、預(yù)警交易明細(xì)滾動
看完上述幾個(gè)永洪銀行分析場景模板套件，大家心動了么？
在近兩年的疫情沖擊下，金融機(jī)構(gòu)的服務(wù)方式正在加速變革，“非接觸式”的線上數(shù)字化發(fā)展，已經(jīng)成為業(yè)內(nèi)共識。
在未來，銀行業(yè)將加快對場景和產(chǎn)業(yè)鏈滲透的步伐，特別是在高監(jiān)管的態(tài)勢下，銀行需要自己構(gòu)建面向場景化的風(fēng)控模型和風(fēng)控管理體系。
永洪科技也會緊跟步伐，后續(xù)不斷推陳出新，幫助各行業(yè)更快更好地?cái)?shù)字化轉(zhuǎn)型。
工商網(wǎng)監(jiān)
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