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2.客户关系管理
通过对客户价值的分析发现,真正给银行带来利润的客户往往只占20%,而随着同业竞争的加剧,市场上优质的客户资源已经所剩无几,中小银行需在牢牢锁定高端客户的同时,进一步挖掘自身客户资源,而基于数据仓库技术的客户关系管理将能实现客户信息的统一视图和细分管理,深入挖掘80%客户中具有营销提升潜力的客户资源,并为其提供优质的个性化服务和产品,提高营销机会,增强银行的市场竞争力。
通过运用数据仓库技术,北京银行在ODS平台上整合了取自核心、个贷、理财等系统的零售业务客户、产品、交易等方面的数据,构建了零售客户统一视图。利用ODS平台在海量数据处理和历史数据加工方面的优势,汇总加工客户在一段时期内存款、理财、基金、国债、三管等账户数据,计算不同产品及度量指标的权重得分,得出客户贡献度等指标,并以此进行客户细分:将细分结果下发至CRM系统中并经过个性化地再加工,能够挖掘出80%非VIP客户中最有潜力升级为VIP客户、最有潜力购买理财产品、最有潜力成为个贷客户、最有潜力将其他银行资产转移至北京银行账户、最具忠诚度的客户等客户名单,并针对具体的客户群进行个性化的营销及服务,提升客户体验,有力拓展了优质客户数量。
3.统一监管报送平台
统一监管报送平台是北京银行向监管部门报送业务指标的重要渠道,它具有金融统计覆盖范围全面、指标关联性强、风险监测手段充足、信息共享高效等特点。随着中小银行规模的扩张,网点分布日益广泛,监管报送对频度的要求也越来越高,对数据的要求也越来越精确。为了满足北京银行经营管理活动的需要,全行层面的监管报送系统必不可少。
数据仓库技术为北京银行的监管报送工作提供了整合后的存款、贷款、中间业务以及客户信息等基础数据,并对基础信息进行校验、清洗、转换、存储及分发;根据监管报送要求汇总加工了存、贷款账户的利息收支、中间业务收入、各渠道交易笔数、产品销售等信息,为全行范围内推行精细化管理提供了有力的技术保障、此外,ODS平台为统一监管报送系统提供了总账、理财、个贷、信贷、网银等多个系统或渠道的数据支持,为目前人行金融统计大集中报送和金融标准化、银监会1104监管报送、行内区域特色报表等总共200余张报表的统计工作提供了有力的依据。
4.分行数据集市
近年来,随着中小商业银行经营规模的不断扩大,北京银行、上海银行、宁波银行等中小商业银行先后在异地开设分支机构,实现了跨区域经营,同业竞争日趋激烈。迫于市场竞争的压力,异地分行对于及时、准确了解自身经营状况的需求越来越迫切,中小银行总行科技部门“包办一切”的模式已经不能满足分行发展的需求。
成熟的数据仓库平台除具备海量数据处理能力外,还应提供完善的数据交换子系统,用以完成与上下游系统的数据交互。北京银行在ODS平台实施之初就开始收集归纳各分行的数据需求,在总行层面对分行数据需求进行了整合加工,制定了分行统一的数据集市模型,屏蔽了数据源的复杂加工逻辑,将分行所需的存贷款日均、计提利息、贷款不良率等业务数据进行统一计算处理,通过数据交换子系统下发至分行接口服务器,分行科技团队根据数据模型说明,建立自己的数据集市并实现绩效考核、分行监管报送等需求开发,有效解决了分行间个性化需求的差异。
5.数据仓库技术应用发展趋势
从数据仓库技术在北京银行的应用可以看到,目前还处于报表和分析为主的阶段,通过数据仓库技术进行数据整合及展现,方便业务部门和管理者了解业务状况并做出相应决策:随着数据仓库应用的不断深入,业务人员已开始具备数据分析及应用能力,并主动开始了解报表反映出业务问题的原因,这主要体现在业务灵活性、临时性的查询需求大量增加。
可以预见,数据仓库技术将促进各级管理者由被动应对的决策状态向主动积极的管理决策状态转变。未来管理层关心的是正在发生什么,要求的决策支持时间更短,以适应快速变化的市场情况及客户的个性化需求。通过引入实时数据仓库技术,缩短信息更新周期,使各级用户能更及时有效地利用信息。例如:某普通级别客户来北京银行购买理财产品,按照传统模式,他只能购买非贵宾专属的理财产品。如果未来利用实时数据仓库技术,该客户的信息将被提交至数据仓库,数据仓库将综合计算该客户的历史贡献度和购买该理财的收益并对其进行准实时地评级计算,若评级结果为贵宾客户,将通过短信或客户经理告知客户可以购买贵宾专属理财产品,主动为其提供优质服务,真正实现“以客户为中心”的服务理念,提升客户体验。
银行数据仓库的构建和业务管理能力的提升是一项长期和复杂的系统性工程。在实践中,中小商业银行须结合自身特点,选择成本可控的实施方案及技术架构,结合业务需求进行分阶段开发,重视数据管控工作,培养本行专家团队,掌握核心技术,从而实现稳健和持续地提升各项业务管理能力的目标,推动业务发展,提升整体服务水平。
(文章来源:中国金融电脑)
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