浅析商业银行智能分析平台的应用

穆天虹

【摘要】在当前经济新常态的发展形势下，尤其是资金成本日益高、客户资产配置日益多元化、客户金融服务要求不断提升等因素的影响下，银行各业务条线发展面临着前所未有的挑战。面对复杂的外部环境和内部全面指导分支行业务发展的压力，目前缺少有效的手段。

【关键词】商业银行;智能营销;风险管控

一、商业银行的智能营销分析平台

智能营销分析平台一款大数据分析平台，帮助商业银行高效率、低成本的建立数据应用体系，具有灵活、易用、高性能和一站式的特性，有助于商业银行轻松实现数据驱动的精细化运营，全面激活业务增长，提升经营绩效。在当前阶段，商业银行以客户为中心的转型过程中，对公业务是城市商业银行的重中之重，是商业银行利润的重要来源。如何进行精细化的客户管理，在满足对公客户需求的基础上开展营销和风险工作，也是商业银行营销管理的重点。随着大数据技术的不断发展，利用大数据进行分析决策已成为趋势。我行通过各业务处理系统、同业、第三方等平台获得了大量的数据。这些数据是我行经营决策和业务营销的依据，是商业银行的宝贵资产。随着商业银行不断的快速发展及数据运用在各分行的不断深入，对数据运用过程中所涉及的数据采集、数据可视化、自助分析、移动应用、灵活查询等各环节都提出了更高的要求。本质是让用户通过简单的拖拽实现复杂的数据分析，通过可视化图形展现分析结果。智能营销分析平台适用于商业银行的数据平台搭建，企业能够结合自身业务快速建立个性化数据体系，企业轻松实现数据化管理。一站式数据管理和分析平台。从数据接入整合，到数据处理、分析、挖掘，再到多终端可视化，对数据进行全价值链管理。灵活易用的可视化分析。无需任何预处理即可对数据做任意维度的多维分析，简单拖拽即可通过数据获得业务洞察，无需技术背景，业务人员也能自助分析数据。全方位的数据接入。从内部数据，到各种应用、互联网平台，再到需要监控的各类外部数据，上百种数据源，一键对接，强大的计算性能。智能营销分析平台构建有完备的数据服务器集群，提供强大稳定的数据计算能力，亿行数据，秒级响应，完善的服务体系。通过对商业银行现有报表系统使用现状和手工取数需求现状进行调研和分析，并收集了管理人员和业务人员对数据的业务诉求，基于诉求比较集中的几个问题积极开展了智能营销分析平台项目测试验证工作，通过验证，智能营销分析平台分析结果基本可满足当前业务人员的业务诉求，同时部分关键技术点也得以验证。以解决商业银行当前面临的问题为出发点，并借鉴案例商业银行的项目经验，提出符合商业银行现状的智能营销分析平台项目建设方案，包括项目建设目标，项目需求，项目建设内容等，综上，商业银行智能营销分析平台已具备项目立项条件。

智能营销分析平台是为商业银行提供数据管理、可视化探索分析以及终端可视化服务的一站式数据分析平台。它能够帮助商业银行快速建立行内的数据分析平台，通过其灵活、易用、高效的特性，迅速打造贴合业务的分析框架，让数据人员与业务人员形成高效响应闭环，快速应对业务发展和市场变化，真正实现数据驱动管理，提升经营绩效。首先，零售和公司条线挑战，及时了解客户资金动态变化趋势，采取有效跟踪措施;锁定目标客户群体，实现客户分层服务，及时跟踪客户的动态变化;及时了解产品购买的目标客户群体，便于支行明确营销客户;全面了解客户持有的产品结构，进行下一步的资产配置预测。电子商业银行条线挑战，了解客户的全面信息，包括行为信息;进行客户的全面场景分析，便于给客户实现精准营销。运营条线挑战，业务量的可追溯查找;历史数据的可追溯查询;满足运营需要、监管需要、数据档案管理需要。基于这种现状，及时了解全行资产负债规模、收益状况、资产质量情况，充分发挥对业务的全面指导和推动作用全面监测资金流动性、资金头寸、时点存贷款规模等情况，严防流动性风险、市场风险以及商业银行账户利率等风险。

二、商业银行场景应用的必要性分析

在信息化日趋深入的今天，现有的客户营销与风险防范越来越多依据客户行内外的多源异构信息流，进行整合和实时行为关联分析。为适应业务发展要求，满足市场变化的趋势，需要引入人工智能技术来支撑新的商业模式的创新。利用全球领先的智能分析技术，将商业银行内外各类复杂的知识通过数据挖掘、信息处理、知识计量和图形绘制等一系列方式表现出来，揭示商业银行营销与风险领域的动态发展规律，实现分析问题、发现风险和促进营销的效果。在适应目前市场环境和营销的基础上，通过企业内外部信息整合、企业信息关联、企业评价模型、企业营销与风险事件推送等手段，进行企业客户风险的及时防控、商机的第一时间发现和再营销，加快推进业务经营的战略转型，从而帮助提升提升业务竞争力和盈利水平，应对信息化时代带来的各种变革。首先，业务发展需要：目前业务处理相互独立，系统报表种类繁多，缺乏准确性，处理分散，较难快速按需获得银行管理信息视图，从而影响银行管理决策的效率和准确性。其次，客户经营需要：客户各业务数据比较孤立，无法全面、深入细致的展示对公客户业务发展情况，业务数据间的价值挖掘不够深入，此外无法与第三方平台客户相关数据整合不利于进一步挖掘客户潜在价值，以上对于对公客户精细化经营管理、促进对公客户业务增长有一定的阻碍作用。再次，日常工作需要：公司银行金融部目前缺乏数据提取和分析工具，导致业务人员花费大量时间精力投入报表工作，工作繁琐、重复性较高、投入与产出比较低，需借助有效的工具进一步提高效率。最后，风险管控需要：全面的业务情况展示及业务发展趋势分析有助于识别潜在业务风险、提高风险应对决策准确性、缩短风险响应时间，从而有利于对客户风险管控，降低风险发生概率，减少因风险发生造成的损失。

三、商业银行场景应用的可行性分析

各业务分析场景的建立有助于深入了解整体客户业务情况，关注重点目标客群，在此基础之有助于提高业务营销精准度，通过对业务数据的整合并结合平台易用性的特点能够灵活展示客户整体业务情况实现客户精细化管理;智能营销分析平台的搭建，实现业务人员自助分析，提高数据使用价值，增进对业务认知。项目建成投入运营之后，用户通过该平台简单的拖拽即可实现自主分析，使用人员易于上手，学习成本低，通过简单的培训即可实现知识的专递，此外系统提供在线、离线操作手册便于学习使用。直观的操作配置及管理界面很大程度上降低了系统上线之后的管理运维成本。项目实施过程需要下发业务数据并与信贷系统、客户管理系统、理财系统等进行部分业务数据核对，同时需要业务部门与科技部门共同配合来完成项目建设、运营目标，存在着因协调配合问题造成项目延期的情况存在，合理的实施计划与及时的沟通有助于降低此风险发生的概率，同时也要针对此风险设立相应的接驳时间。项目实施过程中需要引入平台研发公司作为项目外包方，外包方的引用有助于顺利推进平台环境搭建行业内较好业务场景的引入，同时也有助于降低项目实施过程中的风险，有助于相关有效信息的传递。

四、智能营销平台的广泛应用

通过使用该平台对业务经营分析、营销决策支持及客户精细化管理来实现提升客户价值、深入细致了解我行业务运行状况及业务发展趋势，管控风险，提高业务营销精准度，差异之处在于同业同类型项目跨越多业务条线。无论是商业银行信贷业务风控，还是零售、对公客户营销，都涉及对实体关系的辨别，以及判断风险或价值信号的传导。营销方面，通过存款主题分析，能够通过总行-管理行-支行层级一层层跳转分析存款涨跌原因，最终定位到对公存款或个人存款下跌的产品名称及客户情况;风控方面，风险控制主题主要是展示银行关注的风险和监管指标，并和标准值进行偏差对比，然后通过预警等方式，让业务人员对相关风险进行实时监控，并通过贷款行业的排名和占比，貸款最大的客户占比，贷款五级分类占比等指标进行分析，发现问题原因。

未来，利用智能营销分析平台，我们可以真正做到让机器读懂真实世界，通过分析、挖掘数据为人类的决策提供支持。

参考文献：

[1]王华榕.关于加强信贷风险管理的思考[J].经济师，2001（6）.

[2]李明强，柳忠生.信贷风险管理浅议[J].济南金融，2001（8）.

[3]刘姝威.信贷风险管理的几点新认识[J].新金融，2001（4）.