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预测分析如何帮助优化信用卡产品定价

2016-08-08 14:27:56作者:IBM实验室业务分析解决方案架构师 王恩重编辑:金融咨询网
随着利率市场化的发展,风险定价的理念、方法和技术将逐渐成为国内同业最关注的经营和管理内容。各家商业银行,尤其是大中型商业银行需要尽早储备人才,开展相应的对策研究。只有不断细分客户、细分产品和业务条线,在不断降低资金成本和风险损失的情况下,才能实现资产收益率目标。

当前,数据已经成为现代企业的核心资产之一,影响到企业运行的各个方面。如何有效地利用数据已经成为决定企业竞争力的重要因素之一。

业务分析

        业务分析能够帮助企业从数据中发现隐藏的价值和规律,并据此优化企业的运营。按照计算复杂度能够带来的竞争优势划分,业务分析分为多个阶段,如下表所示。

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        报表阶段——包括标准报表、定制报表以及为了定位问题使用的查询/下钻技术,这几个阶段需要访问大量的数据并使用数据统计技术发现数据中的规律。

        分析阶段——包括警告、模拟、预测、优化等多个阶段,除了对历史数据的分析,还通过复杂的计算对未来的事件做出预测并给出相应的优化方案。

        目前,大部分企业仍然停留在报表阶段,已经不能满足日益激烈的竞争需求。调查结果显示80%的市场部门给所有用户发送相同的信息,银行业每年因违反合规造成的罚款高达数亿元人民币……这些问题不能仅仅通过业务线和传统技术手段解决,必须采用更高级的分析技术。而预测分析是业务分析中最重要而且应用范围最高的技术手段之一。

预测分析

        基于对数据的深入分析,预测分析可以针对当前条件和未来事件得出可靠的结论,从而帮助使用者作出基于数据的有效响应。

        预测分析可以应用到企业运营的多个方面。

        客户分析——客户获取:开拓和获取新客户对任何企业都是至关重要的,通过预测分析技术,比如聚类和关联分析,找出客户群体的特征或者消费行为特征,从而提供有针对性的营销或者服务来提高客户相应率。客户保留:预测分析技术可以帮助企业发现流失客户的特征,从而预测某个客户是否会流失的可能性,这样企业可以对有可能流失的客户提供有针对性的措施从而在客户流失之前留住客户。优化客户服务:随着市场竞争的日益激烈,客户服务的质量已经成为关系企业发展的重要因素。预测分析技术可以帮助企业进行更细粒度的客户细分从而能够提供更加个性化的服务和营销策略,这也是客户增长的重要前提。

        风险分析——即可疑行为检测,帮助企业发现欺诈行为的模式,识别出可疑的用户或者商户,从而采取有效的预防性措施提前终止可疑行为,达到减少成本,提高利润的目的。

        其他——运营管理,基础架构维护,环境监控等。

预测分析在银行信用卡产品定价中的应用

        以银行信用卡产品定价为例,我们看预测分析如何帮助银行优化信用卡产品定价。

        早在20世纪90年代初期,宏观决策层就已经决定推动国内利率市场化,但受制于各方面因素,尤其是国内商业银行硬约束机制尚未有效形成,利率市场化进展极其缓慢。国家“十二五”规划中再次明确提出要加快利率市场化进程,切实提高价格信号对于金融资源配置的基础性和指导性作用。在此背景下,国内商业银行开始通过各种创新活动自下而上的推动利率市场化进程。

        作为20世纪最具创新性的银行产品,信用卡很有可能是继商业银行理财产品后的又一个市场化试验田。

        1.风险定价。风险定价是基于欠款风险制定的价格和其他信用条款。对于高风险客户,银行会保留不良的信用历史和提供较差的信用条款。这种定价方式在贷款业务中应用了很多年,最近引入到信用卡行业,而且是业内,尤其是欧美市场主流的定价方式。

        从运营角度看,信用卡在决定风险定价时应主要考虑以下方面。

        成本管理——包括对资金成本、风险成本和运营成本等的管理。这是涉及跨部门、跨业务条线的一些最高层面的决策和管理,体现的是银行最核心的管理能力和执行效率。

        客户(潜在)风险——对持卡人的风险判断,是最核心、最重要的决策。风险评分卡就是一个非常关键的决策工具,信用卡业务最终都要借助于风险评分模型这一智能化的量化工具。

        客户的综合贡献——在做定价模型时,除充分考虑客户的信用评分,还要参考客户的潜在价值和综合贡献。比如,客户在银行已有的资产、客户职业所蕴藏的潜在价值等。这也是对不同客户群进行差异化定价的重要一点。

        客户交易行为——根据客户的付款和还款行为,把客户划分为不同的类型。

        其他——在制定定价策略时,也要充分考虑诸如地域,信用卡促销活动等因素。研究表明,这些都是对定价策略的有效补充。

        不同于目前国内信用卡市场的统一定价,风险定价采用基于客户的差异化定价方式,非常有利于银行提高利润和控制风险。

        2.预测分析和风险定价。从上面的描述可以看出,风险定价的关键在于制定针对客户个性化的风险模型,对于中大型银行,只采用人工手段是不可能支撑的,预测分析技术可以有效帮助银行做出更加准确和细粒度的客户细分。

        一般来说,持卡人的基本风险度量因素包括:信用评分(大部分银行都会根据客户的信用卡申请信息建立信用评分模型,但仍然往往比较孤立);过去一段时间的逾期记录(比如过去12个月或者24个月的逾期记录);当前欠款。

        还有一些其他因素也和客户细分有关,比如过去一段时间的日均账户余额,消费总次数和产生的总利润等。不同的银行可以根据自己的业务特点采用不同的度量因素。

        在确定客户风险度量因素以后,可以采用预测分析中的分类算法,比如K—means算法等进行客户细分。这并不是一个一次性的过程,建议采用循序渐进迭代的方式,试验不同的度量因素组合和不同的预期分组数量。

        在每次分组计算结束后,业务专家需要检查不同的分组结果,确定每个组内客户所呈现的特征,下面是几种常见的客户群体特征。

        ★休眠客户——用卡频率低,贡献低,风险高于平均。

        ★潜在客户——用卡频率低,多为高价值交易,贡献低,风险低。

        ★普通客户——用卡频率平均,很少逾期,贡献低,风险低。

        ★普通取现客户——多为取现交易,很少逾期,贡献低,奉献低。

        ★高更险取现客户——多为取现交易,滞纳金高,贡献高,风险高。

        ★优质客户——用卡频率高,贡献高,风险低。

        在多次迭代以后,确定了最适合的风险度量因素并找出最适合客户分组以后,就可以使用该分组结果作为风险定价的基础,为不同的客户群体制定相应的定价策略。

        随着客户消费行为的变化,定价策略并不是一成不变的,预测分析技术可以根据客户消费历史等的变化适当调整客户所属的客户分组,银行也可以根据市场的变化加入新的风险度量因素并重新进行客户分组,从而为该客户指定最合适的定价策略。

小结

        随着利率市场化的发展,风险定价的理念、方法和技术将逐渐成为国内同业最关注的经营和管理内容。各家商业银行,尤其是大中型商业银行需要尽早储备人才,开展相应的对策研究。只有不断细分客户、细分产品和业务条线,在不断降低资金成本和风险损失的情况下,才能实现资产收益率目标。

(文章来源:《金融电子化》杂志)

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