数字化时代商业银行零售客户动态分层

作者:赵志宏 日期:2020-10-19 12:46:31

  导读  

只有在把握“i世代”特征的基础上,充分利用技术手段提升客户动态分析和预判能力,提早洞察“i世代”对金融产品和服务的偏好,才能有效精准地布局客群营销,实现智能风控为核心的数字化分析和决策支持,在未来竞争中立于不败之地。本文为《数字化时代商业银行零售客户动态分层——以“i世代”群体为例》的下半部分。


  正文  

  当前商业银行的客户分层能力适应“i世代”吗  

随着人口红利向消费红利的转变,商业银行零售业务成为商业银行重要的利润增长点,对个人客户资源的合理利用成为商业银行的核心工具。“i世代”是基于场景的金融服务大众客户化定制原住民,在未来的3~5年内,将逐渐成为商业银行零售营销的主力社会群体。纵观当前商业银行零售业务的发展环境,结合“i世代”的相关特征,传统的营销模式和单一的产品服务已经无法满足多样化的零售金融服务需求,缺乏覆盖客户关系全周期的客户管理体系。

不适应外部需求多样性

相较于商业银行的其他业务来说,零售业务的客户资源多为个人,客户资源本身就很分散,且具有多样性和不确定性。同时,随着“i世代”群体的成长,零售业务的客户需求以及消费行为逐渐趋于复杂个性化,个人对于产品和服务的高标准要求也日益凸显。而单一化、同质化的产品和服务,毫无吸引力的移动终端App,无法适应“i世代”多样性需求,更不用提从用户到客户的转化,成为商业银行在拓客和获客方面相较于互联网头部机构的重大劣势,传统的线下渠道需要新的存在意义。

不适应内部客户管理新情况

本来,商业银行零售业务具有拥有广泛客户群体的优势。但客户群体是“千人千面”的,包含不同社会处境、地理区域的个体;特别是“i世代”的个性化突出,在消费偏好、消费能力、风控意识等方面千差万别。因此,缺乏正确的客户管理,无法准确发掘每个个体的特殊性,不能有针对性地推出个性化服务,进而造成客户资源的流失,是商业银行在稳客、黏客及风控中亟待解决的一大问题。

不适应数字经济时代的要求

商业银行零售业务的客户数量庞大,属于典型的数据驱动型业务,实现客户的精准管理离不开大数据和算法的加持。而随着数字经济时代的到来,商业银行的计算力明显不足,对“i世代”产生的海量信息缺乏有效挖掘手段,造成了数据资源的浪费。例如,目前为了维护和管理客户,很多商业银行研发了基于客户属性的客户关系管理系统(CRM系统)。但是,一方面,客户除存款、购买产品之外,客户主动发起的通过银行完成的其他业务,如业务咨询、浏览银行资讯、查看账户余额变动等,却没有纳入CRM系统管理,而这些行为的产生,实际上意味着客户对于银行产品或服务存在黏性,具有很高的潜在价值;另一方面,CRM系统一般只能针对综合贡献度较高的客户提供专属服务如配置客户经理等,对于低贡献度的客户往往仅提供最基础的通用服务,更无法针对不同类型客户做出差异化服务。此外,当前商业银行数字化风控体系并不完善,传统风控体系对潜在风险、关联关系、担保圈等风险传染链识别困难,贷后检查和预警主要依赖人工完成,在重复性的工作上投入过多资源且效率低下,这都与“i世代”对服务的“便捷”“快”等方面需求不匹配。


  商业银行视角下“i世代”客户的分层维度  

基于“i世代”客户的复杂性、多样性和多变性,商业银行不应“一刀切”地按照年龄、职业、收入等单一标签进行客户分层,充分利用大数据、云计算等技术手段,全面提升计算力,做好“千人千面”侧写,实现高效拓客、精准获客、多维活客、质量稳客、定向黏客。

整合客户信息,设定多维度标签

通过整合商业银行内部各条线分散的客户信息,结合“i世代”个体终日漫游网络的轨迹信息,与来自市场监管、司法、税务、征信、教育等外部数据结合,形成多维度标签。标签主要包括以下几个方面:一是客户基本特征,包括基本信息、所属行业、客户资质等客户身份特质。 二是客户关联信息,考察客户关联关系的复杂性和多样性。三是客户履约能力,用以考察客户履行合同的实际能力、支付能力。四是客户行为偏好,考察客户的消费行为、交易行为、投资行为、公共行为中存在的规律或习惯。五是客户信用历史,通过征信部门、行政部门以及司法部门对客户的信用评价,了解客户过往是否存在不良行为。

结合标签构建有效数据模型

大数据技术的应用可以实现客户分层精准动态管理。首先,商业银行自身就是一个大数据的生产者,不论是银行的各个网点还是网上银行、手机银行等,都是重要的数据来源,里面都大量地存储着客户的有效信息。这些数据成为商业银行的宝贵资产,加以充分有效地应用,可以有效地为商业银行创造价值。为此,商业银行应加快打造智慧化的数据信息聚合平台,通过大数据分析和客户信息的精准描绘,刻画出清晰的客户印象,挑选出优质的客户群,有效提升单位客户的综合价值贡献。在短期,加强数据分析能力和数据积累,提升对合作平台以及导入客群的风险分层能力;在中长期,加强自主生态建设,提高科技金融生态圈的主导权和议价地位,加强自营产品的客群建设。

量化分析标签的情感倾向

此外,由于“i世代”个体行为和心理的多样化、多变化特征,商业银行应围绕情感倾向对标签进行分类,以支持客户画像的直观展现。例如,客户拥有的良好信用、优质资产、稳定收入、较高学历等特征体现了客户的优势,标记为正面标签;客户个人的违约行为、财务状况恶化、欠税、涉诉及行政刑事处罚等特征体现了客户的劣势,标记为负面标签;客户借贷习惯、交易频率、上网时长等特征的客观描述,标记为中性标签。通过量化分析客户标签的情感倾向程度,并将客户多维度标签按场景进行汇总,即可形成完整、立体的客户画像,有助于商业银行快速认知客户,实现差异化营销及智能化风险预警,以可视化方式支持客户画像在业务流程各环节的应用。基于此,以客户为中心,商业银行可以加强信贷和非信贷产品协同,结合自建和共建生态,嵌入消费场景,推出实时智能的客户化定制产品服务,快速推进储蓄、理财等存量客群的信贷产品转化,提升客户综合价值和黏性。

基于客户全景画像实现智能风控

针对部分“i世代”个体的“超前消费”“过度借贷”“忽视风险”等不良金融习惯,商业银行应进一步加强大数据分析和透视的主动预警和AI工具助力催收增效,加快打造以智能风控为核心的综合数字化分析能力和全流程决策支持,充分利用“i世代”客户的多维标签体系,描绘其现存及潜在风险因素并识别风险传导路径,进行差异化定价和风险溢价计算,推进零售客户自动化审批决策。为此,要加快推进申请流程和预警流程的系统自动化实现,提高申请评分卡、行为评分卡的客户区分能力,配套提升自动通过/拒绝、贷后预警的自动化规则集,以策略引擎的方式进行IT部署。

挖掘关联路径形成客群画像

基于多维度大数据,以客户为中心,以信息传递为路径,从线上线下的资金往来、购买行为、行踪轨迹、信息浏览等维度绘制关联关系图谱。在关联路径上的每个节点就是一个客户,将每个客户特有的画像链接起来,形成关联客群的画像体系,体现出群体特征属性。通过客群画像可以挖掘出关联关系链上有价值、有潜力的客户,特别是针对“i世代”客户特征及服务需求,把握智慧医疗健康、智慧城市等上升通道的场景,结合产品和服务创新进行高效而有针对性的群体拓客,提前占领场景客群。同时,关联关系的挖掘可以使客户画像的有效信息得以延展,突破个体自身信息的限制,并精准识别出关系链上的风险因素,实现客户价值的有效挖掘和风险预判。

动态跟踪客户行为变化

在信息爆炸的互联网时代,“i世代”的一些特征变化或处于“绝对运动”的哲学范畴,因此商业银行客户画像绝不能是“静止”的。这就要求客户画像体系不能仅限于合成客户的时点“快照”,还要通过对客户的特征变化进行持续跟踪,描绘客户特征随时间序列的变化,逐步丰富客户画像和自主风控模型,并通过预测模型研究其未来的趋势,预判客户金融需求及风险因子,压实个性化服务及风控能力,为客户结构优化提供精准的全流程支持。

同时,商业银行需要依据客户需求的动态变化,做好客户满意度管理,根据客户的信息及时进行加工整理,反馈至产品创新、业务调整和流程改善之中。这就要求银行工作人员与客户建立良性的对话机制,对客户真实有效需求进行有效收集。通过对客户满意度进行跟踪,在获得客户对于金融产品服务意见的同时,也能在此过程中进一步完善客户数据信息,汇集至数据信息聚合平台进行加工,为前台提供有效作业工具,使得商业银行能够更加主动精确地为客户提供个性化且周到、贴心的服务,提高客户忠诚度。

优化后疫情时代的品牌建设和产品创新

在疫情之下,“i世代”内心深处的民族自尊心和国家意识被有效唤醒,社会信任感整体上升,摩擦成本下降。这些思想和文化趋势的变化不仅有对经济、市场和个体消费行为潜在的深层的影响,也会直接影响很多消费品牌在塑造自身文化、传递价值观时的表达方式和内容。因此,对商业银行而言,在针对“i世代”客群打造相关产品或业务的品牌中,不只需要关注到个性、自我、叛逆等标签,更要广泛和深入地将集体、互助、奉献等观念融入品牌价值宣传和产品设计中,符合和传播这类价值观的产品与品牌也会更加受到客户的青睐。

最后,同样重要的是,面对“i时代”对金融认识的匮乏,商业银行在进行客户动态分层、产品与业务创新的同时,做好客户教育并借此推进活客、稳客和黏客,是实现社会责任与自身发展双赢的重要途径。     


(本文仅代表作者个人观点,不代表其所供职机构意见)






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当代金融家 2021年1期 总第187期
出版时间:1970年01月01日
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