Big Data Solución Bancaria
SOLUCIÓN BIG DATA PARA INSTITUCIONES FINANCIERAS
Gestión de activos de datos y abundantes modelos de aplicaciones de datos y escenarios
Información General
En la época de los grandes datos, los bancos se enfrentan a desafíos comerciales desalentadores que incluyen competiciones de diferentes partes, el desempeño del mercado insatisfactorio, el aumento de la presión financiera y la dificultad para mantener las relaciones con los clientes, etc. Dentro de la cadena de transacciones en línea, los bancos son gradualmente marginados y canalizados. al hecho de que sus negocios están siendo mordidos por varios métodos de pago móvil y finanzas de Internet.
Ante diversos desafíos comerciales, los bancos pueden, en virtud de la tecnología de datos de licitación, desarrollar estrategias individualizadas para la minería, ganando, manteniendo y expandiendo la base de clientes empleando información de clientes y mercados. Al hacerlo, los bancos pueden mejorar su comercialización y la eficiencia del control de riesgos, reducir los costos de operación y mejorar la experiencia del cliente.
PERCENT, basado en ocho años de investigación teórica y práctica de aplicaciones en el dominio de big data, se dedica a proporcionar una solución global de extremo a extremo para los clientes de la industria bancaria y a ayudar a los bancos a realizar la recopilación e integración de múltiples fuentes masivas datos heterogéneos. Al aplicar el análisis de big data y las tecnologías de extracción de datos, los bancos también podrán profundizar en las características y demandas de los clientes. La solución ofrece a los bancos soporte de datos para su servicio diferenciado y desarrollo de productos individualizados, innovación de productos, implementación de estrategias de marketing y supervisión de todo el proceso y otras actividades.
Ventajas de la Solución de Seguridad Pública
Sistema de gestión de activos de datos bien establecido
La plataforma de gestión de activos de datos grandes desarrollada de forma independiente por PERCENT es un sistema operativo de datos grandes distribuido y habilitado por múltiples profesiones para la gestión de todos los recursos y tareas involucradas en los procesos de recolección, procesamiento y aplicación de datos grandes. La plataforma podría construir un almacén de datos de nueva generación para los bancos, así como ayudar a estos últimos a gestionar los activos de datos y generar valores comerciales. La plataforma de gestión de activos de Big Data, basada en una base de datos distribuida, presenta las características de operación conveniente, administración segura del ciclo de vida de los datos y procesamiento de datos rápido y estable.
Abundantes modelos de aplicaciones de datos y escenarios
Basado en los datos de múltiples fuentes integrados desde la plataforma de gestión de activos de Big Data, PERCENT proporciona a los bancos una solución de aplicación de datos de múltiples escenarios y múltiples modelos, lo que les permite establecer un sistema inteligente de análisis y aplicación de datos de capa superior. Incluye modelos de inteligencia empresarial, modelos de minería de datos, modelos de predicción y modelos de toma de decisiones, como el análisis y el retrato de la etiqueta del cliente, el análisis del ciclo de vida del cliente, el análisis de texto, el tamaño de los activos del cliente y la predicción de la escala de responsabilidad, y los posibles modelos de minería del cliente.
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Escenario de aplicación
Los bancos se han visto desafiados durante mucho tiempo por problemas de marketing, como transacciones de clientes inactivos, valor no publicado, canales limitados para la adquisición de nuevos clientes y un bajo índice de conversión. La solución de marketing de precisión bancaria de PERCENT está orientada al cliente y puede integrar una amplia gama de datos internos y externos de los bancos, identificar las características de navegación por red de cada cliente, su preferencia por el consumo de productos financieros, por canal financiero, riesgos financieros, consumo en línea, y para contenidos de Internet, redes sociales de clientes y otra información de características. Con la información mencionada a la mano, la solución combinará las características de los clientes con las de los productos del banco, a fin de recomendar productos adecuados para clientes individuales.
Potencial de extracción de clientes: en función de los datos internos y externos de los bancos recopilados, y al realizar un análisis intensivo de las características de los productos y servicios de los bancos, la solución podría analizar las características de los clientes y, por lo tanto, ubicar a los clientes de alto valor y alto patrimonio adecuados. para los productos y servicios del banco con gran precisión de usuarios masivos en Internet, aplicaciones y correos electrónicos, etc. Además, la solución podría realizar un monitoreo de mercadotecnia de todo el proceso mediante el uso de tecnologías como el seguimiento de eventos y desplegar las estrategias correspondientes en el enlace de rotación para retener clientes potenciales.
Mercadeo cruzado entre clientes existentes: la solución podría ser una herramienta ideal para que los bancos se centren en el cliente y en el producto, analicen las características de los productos y los clientes e identifiquen clientes adecuados para sus productos y viceversa, utilizando el boca a boca y los modelos. incluyendo parecidos. Esto permitirá la comercialización cruzada entre los clientes existentes, la mejora de la satisfacción y la lealtad del cliente.
Servicio individualizado y recomendación de información: a través de anuncios de licitación en tiempo real, EDM, marketing de búsqueda y otros métodos, los productos, servicios o información adecuados se enviarán a clientes coincidentes, lo que permitirá a los bancos obtener clientes de alto valor de forma inmediata. Además, con la ayuda del análisis de big data y las tecnologías de minería, la información histórica del cliente cuando utilizaban los productos y el servicio del banco, y su información en tiempo real que se deja en el sitio web oficial del banco / APP se utilizarán para analizar los clientes a largo plazo y las preferencias y demandas a corto plazo, que predicen las preferencias y demandas subyacentes del cliente en el presente. Al hacerlo, los bancos estarán capacitados para recomendar servicios e información individualizados a los clientes.
La solución podría utilizar tecnologías de automatización para ayudar a los bancos a analizar e identificar el cumplimiento de los requisitos del cliente, las demandas y los requisitos comerciales del audio del cliente, el cuestionario y la opinión pública en línea, etc., lo que a su vez podría permitir a los bancos desarrollar estrategias de servicio específicas para los clientes y proporcionar información. , productos y servicios que pueden satisfacer las expectativas de los clientes en una etapa posterior del compromiso del cliente. Al hacerlo, mejorará drásticamente la capacidad de los bancos para procesar y analizar datos de múltiples fuentes.
La solución de retrato de la etiqueta del cliente por PERCENT proporciona una imagen completa del cliente para los bancos, de modo que estos últimos puedan comprender mejor a los clientes y obtener asistencia para su eficiente marketing y gestión de la precisión del cliente. En función de la vista unificada de 360 ° de la imagen del cliente, los equipos de servicio al cliente en los bancos podrían obtener ampliamente la información básica de los clientes, su información de riesgos, historial de compras, etc. Por lo tanto, el equipo de servicio al cliente en los bancos podría utilizar la información mencionada anteriormente para recomendar productos , servicios y acciones aptas para cada cliente individual.
Análisis del producto: la solución podría crear retratos para todos los productos de los bancos y luego establecer un sistema unificado de retratos de productos. El sistema proporcionará información de referencia sobre productos, incluidas características de productos, ventas de productos, beneficios de productos, investigación y desarrollo de nuevos productos, etc. La información de retrato de producto incluye información básica, categoría de activos y pasivos, clasificación de objetivos de servicio, clasificación de características de negocios, información de evaluación de productos, ventas canales, y escala de producto etc.
Innovación de productos: para satisfacer los requisitos de innovación de productos diferenciados que plantean los diferentes grupos de clientes, se espera que los bancos extraigan y analicen datos específicos, organicen el conteo de productos, comparen cuidadosamente las tasas de cobertura de productos en cada grupo de clientes, analicen la tasa de uso del producto, la lealtad del cliente para un determinado producto, los beneficios del producto, y también tienen en cuenta la opinión pública en línea y la información de los productos de la competencia por parte de los competidores.
Evaluación del producto: se establece un modelo de evaluación basado en el índice de evaluación del producto para implementar un sistema sistemático de evaluación del producto. Los bancos deben obtener todos los índices de cada producto individual y estandarizar los datos por medio de la calificación, de modo que la clasificación de cada índice para cada producto pueda reflejarse dentro de su grupo específico. Los índices de evaluación incluyen el índice de grado de desviación esperado del producto, el índice de beneficios integrales del producto, el índice de escala del producto y el índice de calidad del producto.
Con el surgimiento de la financiación por Internet y el pago a terceros, los bancos se ven privados de una gran cantidad de clientes, mientras enfrentan el desafío de no comprender los requisitos de los clientes. Al implementar códigos en los sitios web y aplicaciones oficiales de los bancos, los bancos pueden recopilar datos de actividades en tiempo real de los usuarios visitantes y, por lo tanto, comprender los comportamientos y los requisitos en línea de los clientes. Con tal conocimiento a la mano, los bancos pueden establecer un sistema de retrato de etiqueta de cliente y un modelo de análisis de datos que se construye en el sistema. El sistema, junto con el modelo, podría ayudar a los bancos a administrar mejor a los clientes por grupos, a tomar decisiones oportunas de mercadeo y a realizar la administración de precisión del cliente.
La prevención y control de riesgos se centra principalmente en mantener una estrecha vigilancia sobre el historial negativo de los clientes dentro y fuera del sistema bancario. Los registros negativos dentro del sistema bancario incluyen la morosidad de las tarjetas de crédito, la morosidad del préstamo, el registro de la lista negra, etc. Mientras que los registros negativos fuera del sistema bancario incluyen el registro de la lista negra de P2P / pequeña empresa de préstamos, el registro de demandas de los órganos de seguridad pública, el registro punitivo de los órganos administrativos nacionales Órganos industriales y comerciales, autoridad fiscal, Banco Popular de China, CBRC, CSRC, CIRC y asociaciones competentes, etc.), así como opiniones públicas negativas en línea (incluidos los registros de publicidad y comportamientos falsos de clientes engañosos), etc. Utilizando lo mencionado anteriormente datos, los bancos pueden evaluar el nivel de riesgo de los clientes,