金融行业

金融行业同质化竞争愈发严重,各个企业也都在积极探索新的业务形式和经营方式,希望通过差异化的竞争、精益化的运营来改善用户体验,降低运营成本、增强风险抵抗能力等。

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行业背景

随着我国经济结构的调整,银行原有的重点客群发展进入瓶颈期,于是银行将业务焦点由少数的“头部”转向普惠大众的“长尾”,也就是中小企业和零售业务。其次,近年第三方支付的异军突起,一方面让银行的危机感油然而生,业务转型的动力更足,另一方面又从技术创新角度给银行提供了经验借鉴,打开了银行在“长尾”客群的经营方面的思路。
最后,客户的需求已发生了改变,对于金融服务的期望和要求日益提升,在全渠道体验、定制化内容、智能数据、实时便捷及移动化等方面,对银行都提出了更高要求。

而数字化经营模式正是针对“长尾”客群数量多、量级小的特征,以数字化技术为依托,解决“长尾”客群经营中边际获客成本高和信息不对称这两个根本问题。因此数字化转型成为银行零售业务升级发展的“第一动力”。通过加强数据化思维和数字化运营,以打破边界、赋能业务创新,最终实现精细管理、优化客户体验。

业务痛点

1、同质化严重。伴随着国内金融行业数十年的发展,行业内同质化竞争日趋严重,各金融机构都在传统经营模式的基础上,积极探索新的运营形式和新的业务拓展,力图通过差异化竞争和多渠道的收入来源增强自身优势,降低企业经营风险。

2、整合数据难。金融企业业务系统繁多,这些业务系统有效地支撑着公司的业务开展,并且每天产生大量的数据。如何打通各业务系统之间的数据关联,整合内部数据和外部数据,并对大数据进行分析,通过数据驱动业务,以提升自身的市场分析能力、客户服务能力、产品设计能力、利润增值能力和风险抵抗能力,实现“降本增效,业务创新”的目标,成为行业内各大公司关注的焦点。

3、获客成本高。高昂的获客成本一直是金融企业的老大难问题,然而,成本高的背后,却是较低的转化率和成交量。用户无法规模化增长,是影响金融企业发展最大的瓶颈。

4、风险管控难。 风控管理是金融企业的生命线,如何更精准地识别用户欺诈,如何构建更合理的信用等级,是当前金融企业急需考虑的问题。

解决方案


金融行业大数据建设架构图

1、 DataHunter智能营销大脑方案可以帮助银行信用卡中心打造营销闭环,以客户为中心,在数据驱动下实现批量获客、精准营销、活动效果评估、活动数据监测、营销成本费用预估等效果。
2、 风险评估方案可以根据客户信用记录、消费记录、资金量情况、交易时间、标的偏好等内外部数据,建立风险评估模型,动态确定投资者融资融券额度、利息以及费率。
3、 精细化数据运营。提高用户转化,根据用户购买行为数据和用户行为数据优化产品,合理选择最优渠道、确定渠道投放策略,达到降低营销成本、提高转化基数的目的。

方案优势

1、 统一的数据平台。有效整合金融行业众多的信息系统,设置统一的监控及指标管理,为金融业信息交流、数据分析决策提供有力的支撑。
2、 全面的分析场景。基于稳定的数据中台之上,建立了全面、直观的业务分析场景,包括经营、财务、人员、绩效、风险管控等各个方面,可以使领导能够便捷准确地获取到公司经营状况,及时作出业务决策。
3、 自助式数据分析。释放金融企业IT部门的工作压力,真正赋能业务人员进行自助式数据分析,让最懂业务的人去主动挖掘数据价值。