盘点：银行大数据价值变现10大案例

DT时代的到来，使得金融数据呈现出爆炸式增长，BCG曾有报告指出，银行业每创收100万美元，平均就会产生820GB的数据。庞大的数据体系所蕴含的价值也在不断体现，金融业对数据的依赖越发加强，众多的金融环节都需要通过对数据的收集和分析后完成。

BCG的研究指出，已有三分之一的海外银行在组织流程中嵌入了匹配大数据的工作方式，识别出更多的商业机会。他们在多年的实践和不断试错后，运用成熟的分析手段，持续地获得有价值的商业洞察。

与此同时，中国金融业也步入了大数据时代的初级阶段。有研究统计，经过多年的发展与积累，国内商业银行的数据量已经达到100TB以上级别，并且正在以更快的速度增长。日渐成熟的大数据技术与金融业务呈现快速融合的趋势，给未来金融业的发展带来重要机遇。

在发展大数据能力方面，银行业堪称是“领军者”。纵观银行业的六个主要业务板块(零售银行、公司银行、资本市场、交易银行、资产管理、财富管理)，每个业务板块都可以借助大数据来更深入地了解客户，并为其制定更具针对性的价值主张，同时提升风险管理能力。其中，大数据在零售银行和交易银行业务板块中的应用潜力尤为可观。

如下表所示，大数据的应用能帮助银行在零售与公司业务中实现个性化定价和交叉销售，进行客户细分以及预见客户流失，及时推出增值业务，提升客户忠诚度。

在资本业务中提供现金的模式和信号识别，对非结构化的数据的数据挖掘。在交易银行业务中实现客户细分，为第三方总结深入洞察。在自产管理业务中提供个性化定价。在财富管理业务中实现更具成本效应的财务建议。

　　以下我们通过几个实际案例来看国内外银行业大数据应用场景都有哪些：

金融行业中大数据 应用案例介绍

一、客户管理

如果存在和客户的直接交流，许多产品和服务能够容易地得到改善。社交媒体平台是极好的交流来源，可以发现改善的机会，银行只需要从信息洪流中过滤出这些有价值的数据。

传统市场研究工具，比如客户调查或焦点人群不只花费时间和成本，而且也不精确，因为样本群体相当有限。情感分析工具可以利用社交媒体网络及日志中的巨量通信数据，帮助及时改善产品和服务。

1.改善产品， 提升服务

巴克莱银行自从发布了新的移动银行应用程序后，便能够从实时社交媒体分析中挖掘出可操作的见解。

这个应用程序不允许18岁以下的年轻客户转账或收款。这个限制引发了来自青少年以及他们父母的负面评论，原因是父母亲无法转账给他们的子女。在数据揭示了这个问题后，巴克莱银行及时改善了它的应用程序，添加了16到17岁的客户的使用权。

预测哪个客户会流失应该成为一个组织客户导向战略的关键部分，因为获取一个新客户的成本远比留住一个现有客户要高得多。

当一个组织以一种全面的方式了解客户时，留住客户就容易多了。那些意味着有摩擦的指标也许是取消自动付款、在客户电话或是社交媒体上的抱怨。通过分析这些不同的指标，潜在的客户流失能在为时已晚前被识别。

2.降低客户流失率

捷克斯洛伐克的第一家私人银行塔特拉银行通过使用预测模型几乎达到了减少其信用卡客户的流失率到30%的目标。这家银行细分客户，并已经为其客户群选择了高度个性化的留存活动。

通过正确的渠道发送正确的信息就跟正确的信息本身一样重要。

大数据分析可以被用来精确查找客户使用的渠道以及他们使用这些渠道的方式。这种知识可以形成战略优势，以最符合成本效益的方式和最大化市场营销预算来达到特定目标细分。客户使用渠道的方式也会突出显示需要银行集中资源的领域，比如哪个渠道是用来抱怨的，或者哪些渠道主要是用来做研究的。

3.通过不同的渠道提供高质量的服务

总部位于新加坡的华侨银行拥有超过大约590亿英镑的资产。该银行识别出一个显著的细分市场正在转移到在线渠道，同时预计这些渠道将随着技术的快速进步而成长。华侨银行的一个核心原则是把高质量的服务通过所选择的渠道传递出去，以符合客户的期望。

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