银行业的大数据+

1、银行业的“大数据+”、银行业数据分析现状2013年作为大数据元年，到现在已经三年时间。几年过去，大数据影响了社会的 方方面面，从最先受益的互联网行业到传统的医疗、教育、交通等社会领域，整个社 会都处于“大数据+”的风暴当中。然而，作为国民经济重要组成部分的银行业在大数据面前还显得比较迟缓，数据 利用基本上处于应付监管的简单查询、报表、多维分析层面，主要是对现有数据的简 单加工，很少涉及数据挖据等深层应用。数据分析意识不强，理念较旧，转型较慢， 缺乏高瞻远瞩的定位。在基础数据源管理、平台整合、外部数据拓展、数据分析人才 储备与培养等各方面仍存在较大差距，基于大数据对精准营销的支撑和经营决策作用亟

2、待加强。二、银行业数据分析工作的重要性数据化时代，数据作为一种无处不在的矿藏等待着我们去挖掘。利用大数据分析可以将零散的市场数据、用户数据以及传统分析方法中利用率非常低的非结构化数据迅速 高效地转化成决策支持数据，帮助银行机构把握市场环境变化，快速灵活做出反映，提 升银行核心竞争力。三、数据分析如何跟银行业结合点面对如火如荼发展的大数据，面对海量的信息资源，银行业该从哪些方面着手作为 切入点来应对日益激烈的业务竞争，寻找最优方案支撑商业决策。.客户管理：随着竞争加剧，传统的以产品为中心必然会转向以客户为中心，因此了解客户特征及客户需求是银行迫切需要研究的问题。例如基于用户行为进行客户生命周期研

3、究，进 行全生命周期分析并维护，进而有效甄别优质客户、潜力客户以及流失客户。.营销管理：基于客户消费数据发掘潜在场景，实现实时营销、个性化营销、交叉营销等与场景 营销的有效结合，实现营销效率与用户体验的双重提升。.风险管理：银监会公布银行业今年第三季度不良率为1.59%,而部分研究机构预估实际值可能是这个值得几倍， 总之，随着银行业务的快速发展，银行风险也越来来多。大数据分析帮助银行了解客户的基础属性，结合客户行为特征、信用特征、社交关 系及客户的资产负债状况，基于数据挖掘算法实现客户风险的规则化、定量化，建立完 善的风险评估体系。然而银行业现在数据分析方面基本处于荒原状态，客户资产、理财偏好

4、、信用历史等信息都是一笔笔沉睡的宝藏， 当中蕴含着大量的信息。 基于这些信息实现营销上的价 值转换以及ACR而能型平台的进一步开发意义重大，因此，开拓银行业的数据分析工作是我们的一大机遇，同时也是我们工作室的成立的基础。四、我们在数据分析方面的探索以下案例以某大型银行个人客户为例，从客户基础信息、存款、贷款、贷记卡、理 财、渠道使用等维度对客户展开初步分析，以求对客户整体概况有基本了解，为后期专 题性深入挖掘分析做准备。客户年龄结构：银行客户以中老年居多，40岁以上客户占55.3%。（35 40年龄结构类别名称】百（，分比9.5%类别名称百8.8%类别名称百 分比（25,301 类别名称百9%

5、 彳 5*，,16.5%类别名称百分比类别名称百分比客户职业结构：第一产业客户居多：不算未知职业者，农、林等第一产业客户占比最多，达 36.3%（除开未知职业及不便分类类型不算，占比达 8.57%）,其它细分类占比均在4%Z下。 在农民涌向城市，传统客户群日益减少的背景下，城市群体拓展显得尤为重要。职业结构农、林、牧、渔、水利业生产人员不便分类的其他从业人员20.5%生产、运输设备操作人员及有关人员 2.5%商业服务业人员 2.0%办事人员和有关人员1 0.7%专业技术人员0.6%国家机关企事业单位负责人0.3%军人0.01%未知37.2%客户学历结构：低学历为居多：超过6成以上客户学历信息不

6、明，已知学历的客户中又以初中及以5%高学历客户相对较少下为主，占已知学历客户中的 76%大专及以上客户较少，占已知学历信息客户的学历结构类别名称学已知学历状况百分比百分比，高中以及中专7.3%-1年龄与存款：年龄越大，存款意识越强。存款额随年龄增长呈倒额随年龄走势相似，随年龄土普长，存款额不断增加，到( 峰，随后降低。年龄与存款T一人均定期存款(万)一一人土12QQ 10.4 10.39.19.99107.786.764.74jr20 A2.20.20，,6060 未知 全量年龄与贷款：贷款客户比重随年龄呈两头低中间高状态，(35,40这一群体贷款比重最高；人均贷款余额16.1万，人均贷款额度

7、峰值出现在(50,55区间，这一群体资金需求多，获贷款能力强不良贷款率：信用 保证 抵押 质押；不良贷款随年龄升高：保证、抵押类贷款不良贷款率在随年龄增长呈缓慢增长趋势, 到60岁后突增；信用贷款随年龄增长趋势与保证、抵押类相似，但这类群体不良贷款率随年龄增长 升高速度较快；20%15%10%5%0%V5(25,30 (30,35 (35,40 (40,45 (45,50 (50,55 (55,6060 全量25%不良贷款率贷记卡使用情况：中年贷记卡客户消费水平高，青年依赖性强：26.5%的中老年(35,50)客户使用了贷记卡透支金额的61%贷记卡客户透支率整体随年龄增长而降低，消费额随年龄增

8、 长先升高后降低，在(45,50年龄段达到最高。贷记卡使用情况理财产品：整体购买率：保本型是是非保本型的4倍；保本型理财产品：0.08%非保本型理财产品：0.02%购买欲望：理财产品购买率随着年龄增长呈上升趋势，60岁以后降低；保本型理财产品：购买率随着年龄呈线性增长，在(50,60这个年龄区间购 买率达到最高；非保本型理财产品：购买率随着年龄呈波浪形增长，(40,45这一年富力强的年龄段购买率最高。理财V5(25,30 (30,35(35,40 (40,45 (45,50 (50,55 (55,6060 整体购买率保本型0.02%0.07%0.08%0.10%0.11%0.13%0.14%0

9、.14%0.10%0.08%非保本型0.01%0.03%0.03%0.03%0.04%0.04%0.04%0.04%0.02%0.02%25岁以下：投资型，25岁以下年轻人是唯一保本型理财比非保本型购买金 额还高的群体，这个群体可能是家长代为购买，长期投资性理财。(35,40:激进型，这个年龄段非保本型理财金额与保本型理财金额差距最 大的，这个年龄段客户更为激进；(50,55实力型，这个年龄区间不管是保本型还是非保本型购买力都是最强 的；人均已全量3 2601Jr(55,60(50,551财余额(万)250.0保本型(25,300.0非保本型0 0(30,350.0另(35,401(40,45

10、(45,50渠道交易量手机银行占据1/4交易量：手机银行每日电子渠道交易笔数占电子渠道的25%但贡献了 35%勺交易额；网银单笔交易金额大： 网银交易额占比大，但是交易笔数相对较少，通过网银渠道 交易金额都比较大；ATM&CRS目前最大的电子交易渠道：ATM&CRS据每日交易量的53%但交易额仅占电子渠道的22%客户从ATM&CFRS道存取金额一般相对较小。渠道交易50.0%30.0%10.0%10.0%30.0%50.0%网银 手机银行 ATM&CRSPos电话&微信&居家&短信 自助终端 小额便民37.2%5.6%34.6%25.3%21.5%5.8%1.0%0.4% . 7.5%0.3%0.2%0.3% 7.5%交易金额占比交易笔数占比为什么做这些分析？分析这些东西的价值何在？以理财产品为例：我们发现保本型理财产品客户购买率随着年龄呈线性增长，在(50,60这个年龄区间购买率达到最高。我们知道这个年龄群的用户买的比较多，这个群体能接受什么价格区间的呢？周期多长最受欢迎呢？我们根据客户信息设计最适合客户的理财产品，在同等成本付出条件下， 这样购买率会不会更高一些呢？上文只是对银行整体情况的粗略梳理，由于篇幅原因并只列出部分，基于业务层面需要专业数据分析、挖掘的工作还