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近年来,随着国内互联网金融概念的兴起,国内商业银行纷纷试水直销银行这一新型银行模式,直销银行区别于传统的电子银行,并不定位为银行业务办理的辅助渠道,而是定位为拥有独立的账务体系,可以支持远程开立电子账户,进行独立核算和考核的纯线上银行。
随着科学技术的不断发展和数据库管理系统的广泛应用,现代社会在运转过程中积累的数据越来越多,数据挖掘技术也在不断成熟并应用于金融、经济、医学等行业并获得巨大的经济效益和社会效益。直销银行作为纯线上、自动化办理业务的银行模式,在运行过程中将积累大量及完整的运行数据,合理的利用数据挖掘技术,将大大提高直销银行的运营水平,具体如下:
一、直销银行的基本运营模块
直销银行的基本运营模块如图1所示:
1、账务核心
账务核心是直销银行的基础,其主要作用包括:(1)为每个客户开立电子账户,进行记账、计息;(2)核算直销银行资产负债明细;(3)核算直销银行的损益情况;(4)核算直销银行的营运现金情况;(5)核算与直销银行相关的第三方支付机构、金融公司的账务情况。
2、支付结算
支付结算是直销银行的重要辅助,其主要作用包括:(1)转账:客户电子账户提现;(2)支付:客户通过第三方支付机构完成线上支付;(3)来账:电子账户充值。
3、金融服务
金融服务是直销银行的运营核心,目前直销银行金融服务的主要产品分为(1)投资类产品:各种理财产品的销售,主要包括各种类型的理财、基金、贵金属、保险、银行存款产品;(2)贷款类产品:接受贷款申请、发放贷款,进行贷款核算。
二、直销银行的运营目标
直销银行作为独立核算和考核的经营机构,其运营的主要目标包括:
1、盈利性
直销银行在国内作为新兴的银行经营方式,其远期经营目标是实现盈利,而若要实现盈利,则需要扩大客户群体、细分客户群体、提高金融产品销售量、降低经营成本。
2、稳健性
直销银行作为银行的经营机构,应该保证业务运行稳健,保护客户权益,防范声誉风险。直销银行是7*24小时对外营业,纯自助业务受理,无人值守的线上银行,需要提前预测营运资金,同时快速识别业务办理的异常行为。
三、可应用于直销银行的数据挖掘工具
当前国内直销银行的运营还处于相对初级的阶段,可用于提高直销银行运营水平的数据挖掘工具包括数据降维、聚类、关联规则、分类、聚类、预测、诊断,具体如下:
1、数据降维
数据降维将一系列具有相关性的变量转化为具有代表性的变量,并确认变量的权重,可以用于简化问题分析,或者进行综合评价。
2、聚类
聚类通过物以类聚的方式,将当前不知道类别的样本聚集成不同的组,可以用于客体的细分。
3、关联规则
关联规则可以分析出交易数据库中项集间的关联关系,可以用于了解哪些商品最经常被顾客同时选择,用于指导精准营销,提高相关关联商品的销售数量。
4、分类
分类通过对已知相关类别的训练集的分析和学习,发现分类规则,可以用于对新的数据类别进行分类。
5、预测
预测是对含有不确定因素的系统进行预测的方法。可以用于根据现有的数据预测未来的数据。
6、诊断
诊断是对离群点进行挖掘,发现远离事物一般水平的极端大值和极端小值,从而及时提出预警,指导业务处理,尤其是提早采取措施防范异常情况的发生。
四、数据挖掘工具在直销银行的具体应用方式初探
当前,国内直销银行的产品主要包括投资产品和贷款产品,主要的盈利来源在于销售投资产品的中间业务收入以及吸收存款发放贷款的息差收入,从提高营利性角度,可以从扩大客户群体,细分客户群体、提高金融产品销售量,降低经营成本四个方面进行运营,从提高稳健性角度,应该预测财务数据,识别明显的交易异常,及时采取必要的措施。
1、盈利性
(1)利用数据降维对客户进行综合评价,及时反馈客户,以扩大客户群体
从扩大客户群体来看,应该根据不同客户的综合评价,及时反馈客户。客户通过直销银行可以购买基金、购买理财、进行贵金属投资、申请贷款、推荐客户等等,对客户的综合评价除了传统的AUM,综合收益贡献以外,针对直销银行这一互联网金融平台,还可以引入购买产品次数,推荐客户数等相关指标,而一个客户的不同指标之间可能存在较强的相关性,对客户进行综合评价需要利用数据降维的方法,降低数据的相关性,确定相应的权重。
当直销银行记录的客户相关数据(数据仅为直观描述数据挖掘使用方法的模拟数据,以下同)如表1所示时,可引入主成分分析法进行降维并进行综合评价,得出综合评价值如表2所示:
根据表2可得出客户的综合评价排名如表3所示:
直销银行可根据客户的综合评价及时反馈客户,提高客户忠诚度,扩大客户群体。
(2)利用聚类方法细分客户群体,提供针对性服务
从细分客户的角度,通过客户数据对客户进行细分,为不同类别的客户提供针对性的方案:
以上述表1的数据为例,可通过聚类方法K-均值为例进行聚类,并根据聚类结果对客户进行针对性的营销规划,如表4所示:
根据聚类结果,可以深入分析客户的类型差别,为客户提供针对性的直销银行服务。
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