获客成本大大降低
2020-11-13 19:14
来源:未知
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另一方面,银行也可以通过大数据构建个人和企业的金融服务生态,从更深层面锁定客户。比如大数据使处于供应链上下游的企业联系更为密切,银行获取了供应链的核心客户,即可通过大数据与众多企业建立业务关系。供应链上下游企业基于供应链金融无意愿转换银行,客户粘性反而增强。大数据也使银行对个人、企业的交易信息更加清晰,银行对客户的把控力度更高,提供金融产品的针对性更强,也更贴心、细致地服务客户。

大数据在金融领域的应用以互联网金融来实现,银行业发展互联网金融有两种可行的模式,即“银行+互联网”和“互联网+银行”。“银行+互联网”就是传统银行业务的互联网化,包括构筑线上线下立体化网络,通过互联网技术,推进移动支付、直销银行等新型终端的发展,持续提升网点智能化水平,推动物理网点到智能网点的全面升级,实现存贷、支付、结算传统业务的互联网化;从内部管理来看,则是打造数据驱动的运营模式,依靠数据积累实现管理模式从“经验依赖”到“数据依据”转化。

银行是管理风险的专业机构,这在大数据时代依然成立。大数据无疑为银行管理风险打开了一个新的局面:面对互联网上陌生个人与企业,大数据通过多维信息的交叉验证,包括征信信息、资金流向信息、实时经营信息等,对客户进行全息画像,为银行贷前、贷中、贷后提供全面的风控信息,无疑提升了银行的风控水平和效率。

对此,我们要有清醒的认识。据花旗银行预测,2015年到2025年间由于业务互联网化欧美银行将削减30%的从业人员,远超金融危机导致的裁员量。而在中国,2015年互联网金融的客户数量已追平传统银行。更严重的是,银行客户越来越老龄化,年轻人已经越来越少去银行网点,购物、支付、信贷、理财等需求几乎全部通过互联网来完成。新一代人群更加注重自我实现的需求,关注产品的个性化,长尾效应越发明显。同样在对公领域,企业通过线上供应链系统交易愈发频繁,交易量呈几何级数增长。

大数据也在从本质上改变银行的盈利模式。存贷差是传统银行的基石,而通过在互联网上开发资产端、负债端,为互联网生态提供综合化金融服务,将有助于银行向轻型银行、交易型银行、中收型银行转型。例如通过与不同消费场景下的互联网电商合作,银行一方面可以发放消费贷、供应链贷等形成资产,另一方面将资产打包、资产证券化做成结构化产品,在互联网作为理财产品直接销售,银行作为互联网资产的承销商、做市商和流动性提供商获取中间业务收入,也是银行中长期转型的发展趋势。

大数据的核心价值之一,在于弥合信息不对称。而传统银行模式作为间接金融的代表,其存在的基础是什么?金融中介理论认为,信息不对称是金融中介存在的基石。信息不对称造成道德风险和逆向选择,金融中介可以部分降低信息不对称,减少上述风险的发生。而随着大数据时代的到来,跨区域、跨企业、跨个人的信息不对称问题逐步得以缓解,金融中介存在的基石因此产生动摇,传统银行模式在不同层面必然面临巨大挑战。

天下大势,顺之者昌、逆之者亡、领之者强。互联网在改变实体经济的交易行为,在改变个人的衣食住行娱,在改变企业的上、中、下游交易,也必然改变银行的现在和未来。过去银行通过网点服务的模式日趋受限,甚至网上银行、手机银行等也仅是银行业务互联网化,而如何在互联网上重塑银行业务,为线上交易提供内嵌式的金融服务,是传统银行必须思考的问题。在这方面,蚂蚁金服、陆金所、京东金融等模式值得银行研究。他山之石,可以攻玉,传统银行可以走得更远。

继国务院颁发《促进大数据发展行动纲要》后,贵州省获批成为首个“国家大数据综合试验区”,贵州银行业面前展现出一条新的发展路径和广阔的市场空间,贵阳银行选择成为数博会长期伴行者,就是要借此东风,运用大数据金融的全新理念和运行机制,重塑自身的经营模式。

贵阳银行的大数据金融,首先就是要以大数据风控方为着力点和突破口。贵阳银行与全国领先的专业机构合作,就互联网消费信贷、小微信贷、供应链金融等各类场景下的风险控制,开发信用评分模型、风险模型、破产预测模型、收入模型、信用申请欺诈模型、损耗模型、贷款回收模型等,利用大数据技术控制风险。同时贵阳银行将与监管部门、专业数据公司、区块链技术公司等全面合作,针对互联网金融可能带来的波动性,向互联网企业输出“银行级风控”,真正用好大数据预测风险、管理风险、防范和化解风险。

“互联网+银行”就是互联网业务加载银行功能。互联网企业具有互联网技术和大量基础数据的优势,银行可与其加强合作互利,进行数据和信息的共享和利用,在互联网企业业务链中介入金融功能的同时,全面整合客户有效信息,通过大数据分析精细化营销方式,对线上线下客户的金融需求、消费偏好、征信情况等进行汇总分析,向客户提供差异化、个性化服务,丰富金融产品,提升客户的粘性并以此实现自身业务的快速发展。

硬币是两面的,大数据在弥合信息不对称的同时,也可能同时在加剧波动性。比如,传统银行极端情况下的“挤兑”需要在网点排队完成,而在大数据时代谣言线上传播、在线挤兑产生的风险,远非传统金融可以想象。互联网上某个端点的不良金融信息可实时传递至任何角落,对整个金融体系产生扰动,个人和金融机构对信息的一致反应则进一步放大波动,大数据由此可能加大整个银行体系的脆弱性。

大数据改变了银行的获客方式、客服模式。首先,传统银行通过分行、网点等物理渠道,主要面向有限的“熟客”,而互联网突破了时空限制,提供了面向海量“生客”的机会,获客成本大大降低,效力成倍提升。其次,传统银行主要通过网点等向客户销售标准化产品,而大数据金融下,银行可以针对特定场景设计专门的产品,然后面向海量客户定向筛选、定向推送、定向客服、定向催收等,客户服务方式发生根本改变。当然,互联网获客也存在客户忠诚度和服务深度不足的问题,互联网降低了c端客户的转移成本,客户的粘性明显降低。货比三家、资金搬家将呈常态,资金快速流动将是大数据金融的典型特征。

大数据时代已然到来,其与金融的结合,将会在支付、征信、信贷、理财、投行等各个条线改变传统银行模式,在住房、汽车、家电、旅游、教育、医疗等各个方面创新银行产品,在风控、营销、客服、薪酬、激励等各方面冲击传统银行模式……面对大数据金融对传统银行的冲击,什么样的形式和管理机制更适合这一业态?这是银行要着力解决的问题。

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