金融企业如何构建有效的数据分析体系？1000+案例经验汇总
【摘要】 永洪科技在多年的金融项目经验中，总结沉淀了以下五大业务解决方案，分别针对客户，零售业务，信用卡，网点以及风险进行体系化的分析。本文以客户和零售为例，帮助金融企业构建完善有效的指标体系。
随着线上消费内容和场景的不断丰富，居民线上消费习惯日渐养成，传统金融行业发展模式也被逐步打破，强化线上渠道粘性成为金融行业发展的普遍共识。金融企业推动线上化，既要构建在线触达客户、识别客户、推荐产物、完成销售的全线上营销体系，还要做盈亏线运营、风险防控、成本管控等线上运营治理。如何实现？就需要对客户的各种数据举行分析，并在分析的基础上实现大数据在金融行业的规模化应用。
数据在金融领域的作用
众所周知，金融领域对于数据有着严格的机制，运用涉及的范围交广，并且在预警和预测方面有着较高的要求。随着数据技术的进一步提升，数据在金融领域发挥着越来越重要的作用：
一是大数据广泛应用在金融业务营销、风控治理、运营治理、后台治理等各环节，数据融入金融整个运转历程，提升了金融风险治理的有效性，提高了市场营销的精准性，降低了运营成本，数据已经成为金融生存的“血液”。
二是建设数据驱动模式，即业务治理中从市场研判到决议部署，再到机制体制建设等各流程，都以数据分析作为主要驱动力，使数据成为推动金融企业生长的“能源”。
三是促进金融企业数据分析与应用能力的提高，数据分析必须同业务联合才能产生价值，并产生新的洞见。金融企业在多维度的、实时的数据分析历程中，不停富厚数据分析的模型和治理工具，促使数据和业务进一步融合，数据成为金融企业创新和转变模式的“催化剂”。
四是金融企业的应用效果不停提高，使数据的应用价值不停提高，通过数据分析能够大幅度提升金融企业的谋划结果，使数据酿成金融谋划治理的“矿山”。
永洪科技在多年的金融项目经验中，总结沉淀了以下五大业务解决方案，分别针对客户，零售业务，信用卡，网点以及风险进行体系化的分析。本文以客户和零售为例，帮助金融企业构建完善有效的指标体系。
如何让指标体系实现客户价值
永洪BI的用户画像构建了七大视图，包括基本信息、行为、业务、洞察、风险、价值、关系视图，针对的是包括机构客户和个人客户在内的所有金融行业的客户类型，可以实现客户信息的唯一识别，以及完整的客户信息展示，这七大视图将近会有1000多个指标。
银行用户画像
以客户价值为例。通常客户价值可以分为当前价值和潜在价值两个部分。客户当前价值指的是因为客户使用金融产品或服务对企业实际贡献的直接金融价值。对客户当前价值的衡量，将基于企业对客户盈利业绩的计量方法，从业务收入计量与各类成本计量两方面形成客户的当前价值，帮助企业筛选出目前应重点支持的高价值客户。
客户的潜在价值是指从当前时点至客户关系生命周期终止前所有可能购买的金融产品或服务，因为使用这些产品或服务带来的经济价值贡献，以及其它可能间接为金融带来收益的行为。
潜在价值以客户关系分析预测模型评估出的客户在两年内可能购买的产品及服务，并按客户维度归集到客户、集团、客户群。对客户潜在价值的分析将帮助金融企业筛选出与战略规划所契合的高潜在价值客户。
客户价值细分模型以客户的当前价值及未来的潜在价值为价值基础，同时考虑客户风险、客户忠诚度、及企业所划定的战略客户名单，综合形成了对客户的价值细分模型。如下图所示，以客户价值对客户的细分，有助于针对不同层级客户群体以提供针对性产品、服务和营销模式的精细化管理模式的实现。
如何构建一套完善的零售数据指标体系
随着国内利率市场化加快推进、经济增速放缓、国民收入和财富逐步上升，零售业务对金融收入及利润的贡献日益见长，科学有效地引领零售业务持续增长已成为国内领先金融的首要任务。然而，一方面，零售客户的需求日趋复杂和个性化，市场竞争愈加激烈。另一方面，互联网金融业务的爆发重构了金融零售市场，金融零售业务作为新的潜力市场成为金融在竞争中的关键业务板块，尤其对中小金融而言，这块业务或许是弯道超车的好机会。
因此，多数金融持续对零售业务进行投入，且牢牢抓住个人消费金融、信用卡、私人金融等业务重点发力，收获颇丰，取得了预期的效果。在此背景下，金融应该有效利用大数据技术将决策方从“业务经验驱动”向“数据量化驱动”转型，决策模式的变化将成为各家金融互争雄长的制胜关键。
永洪科技在过去几年中与众多金融行业中的领先机构进行合作，帮助金融机构通过数据驱动业务发展，在不断的摸索中整理出了一套切实可行的数据驱动零售业务增长解决方案，从客户，全服务渠道，差异化品牌营销，风险管控等金融零售业务转型的重点出发，从全行的角度思考并梳理指标体系，不同的机构会有不同的侧重点，从C-level战略关注的框架开始往下拆分，我们提炼了一些具有代表性的指标，总共包括5大业务主题，160+指标的分析体系：
1、客户为导向, 产品适应需求
①对客户需求精准定位,对客户进行聚类分析,制作客户画像,细分客户,提供个性化产品及服务；
②通过大数据技术提升客户满意度,线上与线下结合,为客户提供更专业,个性化的理财产品组合。科技与业务结合，提供更高质量，定制化的产品与服务。如智能投顾国内比较多的应用，AI精准营销平台，创新反欺诈，完善贷款审批流程等方向。围绕消费行为，针对碎片化场景设计金融产品与服务，融入生活，主导生态圈建设。
2、扩展全服务渠道，完善客户体验
互联网时代，由传统网点向数字化销售渠道转型，在扩展线上服务渠道的同时，也要优化线下网点运营，整合多渠道资源。如网上预约，开户，贷款审批。线下部署智能化自助服务设备。
3、差异化品牌营销，深化客户关系
4、注重风险管理，稳健经营
贷前贷中贷后的有效管控机智和流程，借助大数据技术进行全面的风险控制，识别和预警。
从业务出发，梳理出了全行零售指标体系五大主题：
1、效益类：营收分析、中收分析、成本收益交叉分析；产品结构、产品持有；客户贡献、网点贡献、客户迁移矩阵等。
2、客户类：分层客户、分群客户、客户获取；客户忠诚度、防流失、长尾用户价值提升；事件分析以及交叉销售。
例如：客户类分为两类，即分层和分群客户。分层客户：按资产规模分1w以下，1w-50w,50-500w,500w以上；分群客户按持有产品类别可分理财、保险、信用卡等持有产品分群。
3、产品类：产品持有 产品渠道 产品渗透； 产品贡献、产品特征；分群客户、分层客户产品营收。
例如：产品只持有1种，其客户不是银行认为的有效客户，其流失率很高。一般银行定义有效用户数其持有产品要大于等于4种。例如客户持有网银，电子银行，微信银行，信用卡，储蓄卡等超过等于4个认为是有效用户。若客户持有很多产品其流失不容易。银行做产品是交叉模式。
4、网点类：网点对银行来说是成本的一个中心，对网点的选址，人和网点之间的匹配，很多年轻用户不太去网点等情况使网点面临很大的挑战。在这种情况下，对网点进行网点业务类型、网点产能、网点效能、网点成本收益比、网点人员、网点运营等方面进行细分，对银行网点进行分析。
5、风险类：我们从信用，盈利，流动性，资本充足这四个方面去分析。
此外，永洪科技打造的自服务解决方案，让非技术人员也可以便捷的完成数据分析和可视化报告，很好的为银行、保险、证券等企业解决了从总部到分公司数据架构、权限架构的搭建，也真正做到了“解放”技术部，让业务部门灵活的对数据进行应用和探索。目前，永洪科技在银行Top20企业客户的覆盖率达80%，在金融领域市场占有率排第一。
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