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“数”欲静而风不止:数据要素化趋势下银行分行的三大破局策略

发布日期:2022-01-14 18:45   来源:未知   阅读:

  银行数字化转型是银行业伴随金融科技发展的必然趋势,而数据治理是实现银行数字化转型的基础,没有数据治理,就谈不上推进数字银行建设。作为一种新型“生产要素”,数据已成为未来银行重要的资产和核心竞争力,只有做好大数据治理工作,才能开展更为精准的客户营销、风险管理、运营优化等,实现从数据向价值的升华。

  数据治理是一项自上而下推动的,需要统一规划、统一协作的工作,但由于商业银行主要以条线管理为主,总行和分行在推进数据服务建设过程中存在必然的数据资源分散和技术壁垒等问题,导致在实施过程中面临各自为政、协同效率低,以及无法有效打通全渠道链路、数字化愿景难落地、大数据管理人才稀缺等种种困难。

  结合毕马威在商业银行数据治理工作中积累的丰富实战经验以及在治理方法上的研究和探索,我们总结了以下三大关键点,以切实、有效地推进并落实分行数据服务建设,提升银行内部整体数据治理水平和应用服务能力,实现对业务经营管理的数字化赋能。

  建立起包括零售、对公客户全生命周期管理体系、客群经营策略、资源匹配、渠道接触、营销活动评估等环节的客群数字化经营的闭环流程。通过营销规划、盈亏分析、目标客户筛选、六合十二生肖来源跟踪监控、事后总结、控制组和测试组的设计,测算营销要素的最佳组合和投入产出比,验证客群数字化分析效果,提升经营效益。

  借助标签的建设,统一客户认知和偏好,助力客户站在全行视角,形成企业级标签的统筹整合与规范管理,实现全量客户、全面客户洞察。

  依据客户价值、所处客户生命周期阶段、产品偏好等方面,结合经典客户分群方法论和机器学习算法对客户进行科学分层分群,精准洞察客户需求,匹配高响应率产品,助力银行对客户的精准营销。

  根据新的业界趋势与战略定位,设计新领域指标以引领业务转型,为客户提供自上而下勾稽联动、分类覆盖全面、可量化可对比、业务定义明确、数据加工口径透明的经营决策指标体系。

  指标体系针对不同层级的管理者和业务角色,支持个性化、场景化的经营分析决策支撑,提升管理洞察能力。

  为了精准沉淀分行数据资产,解决数据分散和壁垒的问题,在数据盘点的基础上,结合总行数据资产,开展银行数据资产整合,形成支持银行日常管理能力的数据框架和数据范围,支付数据服务共享。

  将数据质量作为分行数据分析和应用的基础建设,对分行各业务部门、分支行和网点开展数据质量提升。

  1) 针对不同层次、不同背景的员工,根据能力基础,设计差异化的课程体系,分为必修课程和选修课程。

  2) 通过集中的项目孵化,指导有一定数据分析基础的学员,完成从业务理解、数据提取、特征工程、模型构建、到落地应用的全流程。

  可以预见,分行的数据服务建设对商业银行数字化转型绝不是可有可无,而是势在必行,若能攻下分行数据“碉堡”,对其自身发展将有更加长远的意义:总、分行职能将更加清晰,总行可以从工具、平台、管理全渠道层面统筹为分行提供更多优质资源,分行则摆脱了在技术架构和运维方面的负担,可以专注自身领域,开展业务创新。

  对银行来说,人员、资金、技术在未来一段时间内均是可替代的,只有数据是长期积累、不可替代的关键因素,如果不能将数据作为银行的战略性资产予以全面开发利用,未来在激烈的市场竞争中将处于落后地位,甚至失去核心竞争力。只有联合各方力量,才能全面推动银行业数据治理的蓬勃发展,为广大银行客户打开挖掘数据价值的全新空间。