5种大数据分析方法帮助银行重拾客户信心

我们正处在经济下滑的环境中，这是显而易见的。

银行的问题总是循环往复地出现。打开任何一家新闻网站或者报纸，我们都能看到一篇又一篇关于银行问题的报道。欺诈、英国退欧引发的不良影响、各式各样的金融危机和违规行为、事实描写中掺杂着谣言与暗讽……好像银行总是在向公众粉饰自己真正在做的事情。

这也就不难解释虽然这个行业的发展十分强劲迅猛，也是过去几百年间社会不可或缺的一部分，但人民群众却依然对银行业界充满了怀疑。银行的客户们更在意的是安全性违规、服务范围没有增加还有他们糟糕的服务质量；但有些银行人士却仰头看天，对这种担忧表示了蔑视。

赢回顾客的心

为了赢回客户的信心，在数字化变革中维持自己的地位，各个银行（以及整个银行业）都必须认真考虑自己传统的业务模式和运营方法。一些银行已经开启了自己的数字化转型旅程，采用了新兴技术并利用现有的数据源来开发出更好的产品和服务。大数据和分析技术是其中的关键，但这两者的潜力都没有被发挥到极致。银行必须采取一些切实手段，改变客户认知的障碍，获取数据驱动的业务机会。

支付数据

首先从最被低估的一种数据集说起。支付数据能够反映出每个客户的大量信息，例如他们付了多少钱、购买了什么、收款方是谁、参与业务的银行是哪家、交易的时间、地点等等信息。事实上，一个人的购买交易记录比他/她在社交媒体上的表现更能说明这个人是谁。交易数据的获取方式非常简单，但却可以精确描绘出一个人的生活方式、发现哪些公司参与到了商品的供应链中、并绘制出根据时间和地点而变化的消费曲线。与此同时，虽然客户本身的数据并不像交易数据一样多变，但在银行系统中却可以将客户数据和其他资料进行结合，例如交易数据、信用卡历史数据等，以此加强分析、推出成功的“次优选择”。

了解金融技术

银行只需要采取一些金融技术的思维，尝试这些简单而实用的技巧，在短期内就会获得重大的改变。

利用推荐引擎相关的数据 – 可以采取针对少部分人进行试验的方法进行。根据喜好对消费者进行分组、根据消费者对产品进行分组、再根据模式的相似程度对交易数据进行分组。每个人都想着要建立起独一无二的“单一客户视图”，但你知道吗，一个连接起2-3个产品组合的“局部客户视图”对于刚开始起步的企业开始就已经足够用了。

更关注交易及行为数据 – 交易数据更能帮助银行了解客户流失前发生过哪些事情，它能揭示出银行产品组合间相互的网络关系，客户对客户、客户对商户、公司对公司、产品对产品……了解这些以后银行下一步能做什么呢？

欺诈与合规 – 就像之前我提到的，银行异常熟练于管理合规和避免欺诈，但这整个行业都需要开展更好的文本分析工作，利用网络行为发现高风险的行为模式。例如“谁点击了哪些网站后就出现了欺诈行为”等洞察有时非常具有启发意义。现在，一些公司已经可以将网志数据和支行数据进行匹配，发现客户在网上和实体银行内的行为差异。

服务体验 – 在实体经营的年代里最重要的是“位置、位置和位置”；而在现在这个数据化年代里最重要的却变成了“客户、客户和客户”。利用事件数据发现造成问题的流程，再为客户们解决这些问题流程。呼叫中心记录也是一个隐藏的数据洞察来源。要分析这些呼叫记录的语义、发现重复出现的问题并不复杂，银行可以从这些投诉记录中获取新产品开发的灵感，只要他们想这么做的话。

改善移动端体验 – 很多银行都有自己的移动端APP但这些应用的功能通常都集中局限于辅助交易、转账和账户管理上面。但如果可以把银行的APP像Mint等其他APP那样，为客户提供更酷的预算管理、清晰地展现财务状况甚至是提供更有帮助的建议呢？银行可以针对移动运营商进行分析，发现数据中隐藏的模式（例如地点、客户属性、IP地址、移动上网等数据），了解带来客户满意的“指迹”。

单纯凭借以上五条建议其实并不能扭转银行与客户之间充满问题的关系，但它们却可以成为银行与客户间关系缓和的第一步、也是试验性的一步。

在“关系”和“信心”的围墙被修复以后，加上银行的企业级数字化转型策略，他们就可以重新回到建立长期的且有意义的数据驱动的客户关系中，而不是将就着建立不断减弱的、只有在特定情况下才会发生的、一次性交互关系。

作者：Dominic Vincent Ligot（美国）来源：Teradata Voice，福布斯

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