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銀行業要如何獲得見解和洞察力?  
  2019/11/19
CRIF數據團隊/楊雅雯編譯
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關鍵字:銀行業洞察力;預測分析;數據分析;風險等級;信用評分;評分模型;自動化決策
圖片來源:CRIF圖庫

  現今的銀行業,面臨著無數挑戰–嚴厲的法規,不斷變化的客戶需求,不斷增長的交易量,日益增加的 高科技金融犯罪以及快速的技術變革等等。要應對並管理這些挑戰,需要及時,深入地了解風險,客戶關係,成本,營收和其他關鍵參數。銀行要如何獲得這些見解和洞察力?答案是-使用預測分析(Predictive Analytics)。

  預測分析是一系列高階分析,使用新數據和歷史數據來預測活動、行為和趨勢以預測未來。這涉及數據挖掘,建模,採用統計分析技術和自動機器學習算法來進行預測。它可以幫助組織及時發現業務問題,並在適當的時間解決這些問題以獲得最佳結果。

預測分析可以應用在哪四個方面,幫助銀行業提升策略制定的能力?
  1. 信用評分:金融科技技術的進步,使銀行和金融貸款機構,可以利用各種有關客戶的數據來降低借貸風險。利用統計和機器學習技術,對可用數據進行分析並將其歸結為一個單一值,即代表信用風險的信用評分。信用評分越高,貸方就越能確定客戶的信用程度是可靠的。信用評分是一種基於預測模型的人工智能形式,該預測模型確定客戶違約信用債務,拖欠債務或破產的可能性。信用評分的最大好處是能夠以快速有效的方式做出決策的能力,例如接受或拒絕客戶或增加或減少貸款額度,利率或期限。
  2. 欺詐檢測:隨著無現金交易的發展,大多數實體通路的手續和耗時的流程已被快速,便捷的即時支付所取代。但是,所有這些便利已導致網絡欺詐活動(如網絡釣魚,欺詐申請,身份欺詐和卡片竊取)的增加。結合多種分析方法可以作為有效的反欺詐解決方案,並通過改進的詐欺模式檢測來防止犯罪行為。由CRIF(印度的信用資訊公司)開發了兩個此類的解決方案:IDENCHECK和SHERLOCK。前者旨在通過提供數位功能來檢查政府和其他公共數據庫,從而增強您現有的KYC驗證流程,而後者則帶來了功能強大的反欺詐解決方案,可幫助您檢測和調查申請案件和身份欺詐,這是前所未有的。
  3. 催收:每家銀行都有一些客戶,他們延遲付款,因此催收成為一項不可或缺的活動。不過,需要的是從正確的方向著力。預測分析可通過優化催收流程,幫助銀行有效區分各種客戶組合的風險。它可以幫助銀行將「高風險客戶」與「無風險客戶」區分開。這可以幫助銀行製定行動和策略以取得積極成果。
  4. 交叉銷售:提供多種金融產品的銀行,可以通過分析現有客戶行為模式來進行有效的產品交叉銷售。該分析可以幫助確定將哪些特定產品銷售給誰,並幫助銀行安排其銷售和行銷工作。所有這些都導致更有效的交叉銷售,從而提高了獲利能力並加強了客戶關係。如今,保留一個高獲利的客戶對於銀行來說是一項艱鉅的任務,因此向現有客戶交叉銷售另一種產品會大有幫助。
  以上多項好處只是銀行使用預測分析(Predictive Analytics)所能實現的一小部分。為了獲得競爭優勢,銀行應認識到數據科學的重要性,將其納入決策過程,並根據客戶數據中可行的見解來制定策略。


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