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商业银行大数据价值挖掘深度应用与精准营销 梁力军 副教授 一. 培训主题与培训目的 本培训主题为“商业银行大数据价值挖掘：深度应用与精准营销”，培训的主线与核心为“大数据”，培训的重要构成要素包括大数据应用与大数据营销。 当前，互联网正在逐步取代传统金融运营、营销和风险防范的传统线下方式，成为新型的运营管理平台和渠道，随之在互联网平台上产生的各类大数据已成为全球性的热点关注问题。以商业银行为代表的金融机构在客户画像、客户营销和风险防范中，如何有效利用和运营大数据，成为经营者和监管者的重点思考。 在互联网金融快速发展和大数据应用如火如荼的背景下，传统金融机构正面临着转型的极大竞争压力、人员流动率日趋上升、金融产品与服务同质化问题，以及经营过程中不断出现的金融风险、经营违规等问题，如何使大数据成为商业银行的有效分析工具和运营工具，是商业银行当前的重大课题。 本培训以互联网金融发展作为主要背景，以大数据作为主线和切入点，从大数据画像与征信（产品画像、客户画像；客户征信）、大数据营销（营销渠道、营销模式和营销对象）、大数据风控（风险管控与金融欺诈防范等）和大数据运营（数据产生或数据输入、数据转化和数据输出）等视角，为金融机构及从业人员提供应对挑战和问题的措施与建议，全面提升参训金融从业人员的互联网理念与大数据思维、营销意识、运营意识和风险防范意识，以期为金融机构在互联网金融时代下全面提升综合管理与经营能力、实现有效转型发展提供重要参考。 本培训内容适合但不限于金融机构的信息技术部门、市场营销部门、业务运营部门与支持部门、会计核算、风险管理、内控与合规、内部审计等相关领域的管理人员和专职人员。 二. 培训内容设计 （一）主要内容要点 本培训内容将紧密结合我国以商业银行为主要代表的传统金融机构自身经营与管理的特点、营销与风险防范的现状等，并结合大量国际和国内商业银行关于金融科技的发展、金融大数据应用、大数据画像与营销、大数据征信与风控、大数据运营等方面的案例情景进行深度分析。培训将涵盖以下主要内容： 1. 什么是“大数据”，什么是大数据技术与大数据功能； 2. 什么是金融大数据，金融大数据数据源及其分类； 3. 什么是商业银行大数据，商业银行大数据特点与应用现状等； 4. 商业银行的内部数据与外部数据如何有机结合，并应用到金融机构中； 5. 商业银行大数据如何实现客户画像、产品画像；如何进行大数据营销；如何进行大数据征信分析、大数据风险管控。 6. 商业银行大数据运营概念，运营流程如何形成，数据运营部门如何实现大数据价值。 （二）具体内容设计 培训总体时间拟定为 6 小时，分为上半场和下半场。 上半场内容：（大数据+大数据金融+商业银行大数据+大数据画像） 一是，重点解析大数据的内涵与实质、功能与应用等，以及金融大数据的产生、应用与发展； 二是，重点是大数据金融及其应用领域、应用特点，以及其应用现状； 三是，对商业银行的大数据进行分析，包括商业银行大数据的来源、类型，互联网应用发展等，比较国际、国内商业银行大数据应用的优势、劣势等。 四是，重点解析大数据的画像数据依据（包括内部数据、外部数据等）和数据维度、客户画像与产品画像的流程及方式、画像的应用、场景与应用实例等，以及客户与产品的映射关联。 下半场内容：（大数据营销、征信、风控+大数据运营） 一是，重点讲解如何基于大数据进行市场定位，如何做好市场细分和客户细分，解析如何基于大数据和客户征信进行客户的主动营销、互联网营销和反馈式营销； 二是，重点讲解基于对公客户、个人客户的大数据征信评级（评价）过程； 三是，重点讲解如何运用大数据进行商业银行业务、交易方面的风险防控和反欺诈； 四是，基于数据产生、数据输入、数据加工与数据分析、数据输出的流程，讲解商业银行数据价值链的形成过程，以及不同数据拥有的部门如何进行协作。 （三）其他方面要求 培训现场需提供白板及黑色写字笔，以便进行相关的画图、板书讲解。 三. 培训提纲 1. 大数据认知及其技术与应用 n 大数据的内涵与实质 n 大数据的特征 n 大数据主要技术 n 大数据主要应用 n 大数据发展与未来 2. 金融大数据认知及其应用 n 金融大数据的产生与类型 n 大数据在金融领域的应用 n 金融大数据发展十大趋势 3. 商业银行大数据认知及其应用 n 商业银行大数据类型 n 商业银行大数据的优势与劣势 n 国际先进银行与国内银行的大数据应用 n 商业银行大数据应用场景 应用案例解析： 加拿大 TD 银行 中国银行 5G 智能+生活馆银行 建设银行 5G 银行 4. 基于大数据的客户画像与营销 n 基于大数据的客户画像流程 n 基于大数据的产品画像流程 n 客户与产品的映射流程 n 基于大数据的客户营销与精准营销 应用案例解析： 京东金融－京东白条+金条+金库 招商银行－摩羯智投 5. 基于大数据的客户征信分析 n 征信业发展现状 n 征信大数据采集平台 n 小微金融信用评估平台 n 征信中的内外数据应用 应用案例解析： 阿里巴巴－阿里小贷+芝麻信用 微众银行－微粒贷 京东金融－小白信用 6. 基于大数据的银行风险预警 n 风险预警模型与指标 n 风险预警应用 n 银行网销产品的风险管控 应用案例解析： 阿里巴巴－阿里小贷风控模型 上海银行－魔镜系统 7. 商业银行大数据运营 n 大数据运营流程 n 大数据运营关联部门 n 大数据运营过程中的协作 n 大数据运营如何创造价值 应用案例解析： 平安银行－运营体系 农业银行－运营管理体系
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