赋能智慧金融,挖掘银行业数据金矿

  授权智能金融,矿业银行数据黄金

  技术新闻12月13日消息,近日,中国金融认证中心(CFCA)和本行成员举行了第十三届中国电子银行年度盛会,在北京举行了近百家银行电子银行部,财政部网络技术部负责人人,还有金融科技公司,大咖啡的学术参与者。 TalkingData首席传播人,清华大数据行业联合会专家成员鲍铁忠在会上发表讲话,分享“数据赋权,智慧金融”的主题,分享银行业如何深入挖掘价值数据。智慧金融时代的挑战鲍中铁首先分析了智慧金融:智慧金融的延伸是智能技术在金融行业的应用,包括生物识别,智能客户服务,智能客户服务,智能推荐等。智慧金融,就是利用金融技术解决具体的业务问题,包括增强客户体验,降低服务成本,提高服务效率,增强客户活动。目前,银行面临着沉睡客户比例高,网点服务客户年龄大,数据应用成本高,客户活跃度低,数据营销效率低等诸多挑战。要解决这些具体的业务问题是智慧金融的价值所在,鲍忠忠强调:“不管数据,技术还是情报,最终目标都是帮助企业改善业务。那么,如何解决金融业务呢?如何使数据使智慧和财务?宝中铁也提出了建议 - 数据分析和应用。授权智能数据数据的五个步骤1.使用指标分析和指导业务运营Peter Drucker曾经说过,没有指标的管理是无效的。鲍中铁认为,要提高金融业的效率,首先要了解产品,渠道,用户,活动,运营等指标。这些指标可以实时,可视化,量身定制地显示银行业务数据的各个方面,使银行及时了解所出现的业务问题,从而做出及时决策,提高效率,降低成本。 “2应用行为数据分析与应用包忠铁指出,应用行为数据在很多场景下可以帮助银行有效营销,例如通过客户体验热点,分析购买路径,将产品放在客户的最爱路径提高销售率,也可以做营销漏斗在转化漏斗上做二手营销。3,建立业务运营需要场景标签的用户写照,建立场景标签,就是特色和优势在移动互联网时代的数据业务。建立8类标签,如产品回购,应用行为,机器学习,会员销售,特征分析,客户价值,营销信函和账户属性,从数据中挖掘潜在商机。闭环财务行业效率往往不高,原因不在于闭环数据。在数据驱动的过程中,闭环不可或缺,它是数据应用的基础,有助于提高转化率,减少营销成本。银行应该有闭环的想法和工具来分析营销在哪里做,哪里做好。实时分析和指导运营。5,基于数据科学平台模型完成前四步强相关数据分析,此外,还有很多像LBS数据,社会心理数据等弱相关数据。想要使这些数据的价值,通过数据科学平台,t他利用机器学习技术来实现客户流失,高价值客户等。挖掘银行数据黄金在数据驱动,金融业解决什么问题以及如何实现对业务的提升呢?鲍忠铁分享了TalkingData Bank服务的几个实际案例。对于客户外泄的二次营销:很多客户在营销转型中的损失,比如下载未绑定的卡片,点击未缓存,点击这些客户端仍然有很大的潜力价值。一家银行通过数据发现了这些潜在客户,二级市场转换率为10%,用于下载未绑定的客户。对于点击管理和贷款不适用的客户,二级营销转化率为5%-15%;针对应用程序放弃客户的过程,二级营销转化率约为10%。来自App行业数据的商机:一般来说,银行的营销主要集中在App用户最活跃的白天工作时间。 App行为数据发现,当晚有30%-40%的用户打开App,而长时间停留在Money Management页面上,一家银行针对财富管理产品推荐,并在一周后实现了20%的转换。发现前景:根据TalkingData的数据,3%的银行客户拥有73%的资产。借助TalkingData机器学习Lookalike算法,银行能够挖掘更多潜在的高价值客户和理财产品来购买客户,并在三个月内销售价值40亿元的理财产品。鲍仲铁指出,秘密来实现互联网企业的数据资产,就是不断地,主动的,准确的营销。为了更好的提升自己的业务,银行需要更积极地挖掘客户需求,精准营销客户。过去数据应用工具有两方面:技术人员在一边,企业工人在另一边;技术人员专注于元数据,数据流,数据算法和数据模型;业务人员专注于业务场景,业务指标和营销人群,转化率。 TalkingData说,TalkingData现在有一个重要的目标,就是降低数据应用的门槛和成本,让数据科学“平民化”,并实现TalkingData智能数据平台(SmartDP)智能数据平台技术与业务整合,开辟了两种不同的数据世界,让银行人员也可以方便的使用数据科学的功能和工具。在全球范围内设立分支机构,在国内外设立更多的分支机构,重点引进最先进的金融技术,特别是数据科学和技术,包括数据处理,数据处理和数据标签,帮助更多的公司降低成本,有效挖掘数据的价值,并利用数据来推动财务。