隨著大數據時代的到來，金融銀行的經營模式正在發生著深刻的變化：由過去單一的存貸匯服務向信息提供者、業務撮合者、財富管理者轉變。

為了讓銀行內部的流程變得更高效、更自動和智能化，各大銀行迫切需要有效的可視化工具，讓管理層能實時把控公司的運營情況。

永洪BI在這些年的發展歷程當中，積累了大量的客戶案例，服務過中、農、工、建、交五大銀行，也服務過浦發銀行、光大銀行、中信銀行等股份制商業銀行。

我們做過業務咨詢，做過數據中臺的搭建，也做過大量的純BI項目。通過這些項目，積累了很多在銀行領域的分析案例，并總結出一個個有代表性的場景，下面我們就來一睹這些模板場景的“芳容”吧。

01-網點客戶定位與服務

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客戶痛點：

誰是我們的客戶？他們在哪里？如何找到他們？如何留住他們？這是很多銀行從業者面臨的重要問題。

也正因如此，很多銀行網點的營銷活動根本沒法兒開展。因為沒有精準的客戶定位，就無法提供精準的產品和優質的服務。

解決方案：

我們想象一個場景，“一個客戶來到銀行網點，做了一筆交易，感覺如何，下次是否還會再來”。

針對這個場景我們做了進一步的拆分，從客戶定位、交易分析到服務質量全方面的梳理業務指標，協助網點實現智能化的運營。

指標體系：

1. 客戶特征分析：各年齡人數占比、各學歷人數占比、資產分層占比

2. 交易分析：交易類型(存款、貸款、理財、保險)、產品名稱、交易金額

3. 客流分析：取號數、叫號數、棄號數、交易總數

4. 服務質量分析：客戶滿意率、棄號率、客戶平均等待時間、業務平均辦理時間

5. 工作效率分析：柜員服務人數、柜員平均交易量、柜員平均交易時長、審核人員平均審核量

6. 廳外服務質量：短信發送量達成率、有效電話達成率、邀約客戶達成率、微信/公眾號

02-網點經營分析

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客戶痛點：

在銀行做經營分析的過程中，習慣以手工的方式來制作固定報表，這種傳統的方式導致員工耗費大量的精力，且時效性低。

其次在銀行內部存在數據孤島現象，很難將企業內數據整合，達成一個整體的營銷穿透分析。

解決方案：

從總行-分行-支行，構建分層級的目標導向型管理；從年-月的經營情況中發現銀行經營上的問題，可以一步步定位到具體的分行、支行、網點人員。

指標體系

1. 運營情況：交易總量、客戶數、轉介數

2. 經營情況：儲蓄余額、貸款余額、理財、中收總額、收入、零售成本

3. 網點營銷情況：轉介金額、轉介總數、轉介成功數、轉介成功率

03-零售業務分析

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客戶痛點：

由于銀行零售業務所包含的范圍非常的廣，包括提供存款、融資、委托理財、有價證券交易、代理服務、委托咨詢等各類金融服務的業務。

銀行在做零售業務數字化的過程當中，缺乏有效的手段，將整個零售業務串聯整合起來，搭建一個統一的監控平臺，對零售業務質量做一個實時透明化監控。

解決方案：

從金融高管層戰略關注的框架，到產品類、效益類、風險類、客戶類、網點類的五大業務體系出發，最后梳理出客戶全渠道服務體系，具體下層到效益、規模、客戶、網點四大視圖來進行分析。

指標體系：

1. 效益視圖：營收、中收、成本收入比、利潤

2. 規模視圖：AUM規模：管理資產、存款、貸款、電子銀行

3. 客戶視圖：客戶數、新增客戶數、月活人數、留存率

4. 網點視圖：經營（存貸款、理財、中收、成本、損益）、服務（客戶滿意度、棄號率...）、工作效率（服務人數、平均交易量...）

04-風控反欺詐分析

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客戶痛點：

以往大部分風險防控模式以事前防控與事后處置為主，事中實時監控偏弱，欺詐風險效果的管理有明顯的滯后性，缺乏便捷的可視化工具對攔截的效果做監控。

解決方案：

從預警總覽、預警分布、預警特征三個角度來對反欺詐攔截效果的全方位監控。

指標體系

1. 預警總覽：交易總數、預警總數、日攔截欺詐個數、日攔截欺詐金額、釣魚網站偵測數據、核查件與案件數據

2. 預警特征：預警處置分布、風險交易預警率、預警特征分布、預警客戶年齡分布

3. 預警分布：交易總數據、預警交易全國前五、預警交易7天趨勢、預警交易匯總分析、預警交易明細滾動

看完上述幾個永洪銀行分析場景模板套件，大家心動了么？

在近兩年的疫情沖擊下，金融機構的服務方式正在加速變革，“非接觸式”的線上數字化發展，已經成為業內共識。

在未來，銀行業將加快對場景和產業鏈滲透的步伐，特別是在高監管的態勢下，銀行需要自己構建面向場景化的風控模型和風控管理體系。

永洪科技也會緊跟步伐，后續不斷推陳出新，幫助各行業更快更好地數字化轉型。