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基于数据挖掘提高直销银行运营水平分析

2016-11-23 16:11:01作者:福建海峡银行互联网金融部业务副理 江元编辑:金融咨询网
直销银行是国内商业银行在互联网金融领域的一个大胆尝试,其区别于传统的电子银行而定位于独立考核和核算,本文以直销银行的运营目标为导向,分析和描述了数据挖掘技术在提高直销银行运营水平上的部分应用方式。

  
  (3)利用关联规则进行产品交叉销售,提高金融产品销售量
  
  从提高金融产品销售量的角度,应该优化产品展示,尤其是为购买产品的客户推荐其最有可能购买的相关金融产品:
  
  当直销银行记录的客户购买金融产品的相关数据(1代表购买过,0代表没有购买过)如表5所示时,可利用关联规则进行分析:

图片6.jpg

  如表6所示,通过关联规则分析,当客户购买货币市场基金时,进行智能存款的支持度(0.23)和置信度(0.56)较高,可在客户购买货币市场基金后,为客户推荐智能存款产品。

图片7.jpg

  (4)利用分类降低贷款不良率,降低经营成本
  
  从降低经营成本的角度,客户通过直销银行办理贷款时,可以利用客户有限的信息和不良贷款情况,建立分类模型,指导贷款审批:
  
  当直销银行贷款情况如表7所示时,以分类工具决策树为例进行分类,可得出参考模型如图2所示:

图片8.jpg

  根据图2的决策树分类结果,对于一个新的贷款人,可以根据其年收入和职业进行初步评估,指导贷款的发放。

图片9.jpg

  2、稳健性
  
  (1)利用预测预估营运资金走势,提早准备
  
  直销银行在运营的过程中,客户通过第三方支付机构进行充值业务将让直销银行存在一定量的垫资,作为24小时无人值守,独立核算的银行机构,应该提早预测垫资资金:

图片10.jpg
图3直销银行运营资金走势图

  如图3所示,当前十个月的日均垫资(892730,912322,956525, 983333, 1058432, 1093724,1123515,1192037,1224195,1246702),可预测后面十个月的日均垫资金额,可根据预测结果提前准备营运资金。
  
  (2)利用诊断识别客户异常行为,及时采取措施。
  
  从识别客户异常交易的角度,直销银行应该自动识别明显的客户异常交易行为,及时采取措施:

  图片11.jpg

  当直销银行当日提现金额如表8所示时,根据统计方法诊断离群点为1700.25和2000,如图4所示:

图片12.jpg

  可根据诊断结果,与客户进行核实,避免产生较大的资金损失。
  
四、结语
  
  直销银行是一个纯自动化的、独立的银行经营模式,其在运营过程中会产生大量的、有价值的业务数据,利用数据挖掘技术可以大大提高直销银行的运营水平,也可以促进商业银行其他业务的发展。
  
  但是,数据挖掘技术并不能完全独立的指导直销银行的运营,而必须与直销银行的实际运营目标相结合,与直销银行所处的市场环境相结合,数据挖掘的结果也必须与实际相结合找出数据挖掘结果的实际意义,才能更好的指导实践,最大限度的提高直销银行的运营水平。

(文章来源:《福建金融》杂志)

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