隨着互聯網金融的迅速發展,傳統銀行業受到了巨大的衝擊。螞蟻金服下餘額寶的誕生加速了銀行業利率市場化的進程;伴隨着支付寶、財付通等第三方支付盛行,互聯網金融打破了時間和空間的限制,至關程度上影響商業銀行的支付中介地位,加速商業銀行的金融脫媒;隨着螞蟻花唄、螞蟻借唄、京東白條以及P2P公司的問世,互聯網金融又互補商業銀行的信貸業務。互聯網金融正在倒逼商業銀行改革,就如馬雲所言,「若是銀行不改變,咱們就改變銀行」。面對互聯網金融的衝擊,大數據平臺和業務多元化將是商業銀行將來的發展趨勢。網絡
互聯網金融加速商業銀行產品創新,使商業銀行懂得要將「以產品爲中心」理念向「以客戶爲中心」轉變,將「以客戶爲中心」理念向「以服務爲中心」轉變。提供更優質、更貼心的服務須要龐大的信息數據來支撐。大數據平臺將是將來的發展趨勢。圖一展現了大數據據可在銀行業中潛在的應用。佈局
圖一:大數據在銀行業應用大數據
大數據平臺其優點在於:優化
(1) 個性化服務人工智能
銀行能夠根據客戶的喜歡進行服務或者銀行產品的個性化推薦,如根據客戶的年齡、資產規模、消費能力、理財偏好等,對客戶羣進行精準定位,分析出其潛在金融服務需求,進而提供個性化服務,個性化產品進行營銷和推廣,既能迎合客戶的需求,又能提升營銷的效率和效益。同時,商業銀行經過對特定數據進行提取和分析、產品覈算,清晰對比各種客戶的產品覆蓋率、產品使用率、產品黏度、產品收益,進而針對不一樣的客戶羣提出差別化的產品創新需求。blog
(2) 精準營銷生命週期
實時營銷是根據客戶的實時狀態來進行營銷,好比客戶當時的所在地或者客戶最近一次消費等信息來有針對地進行營銷。進程
客戶生命週期管理包括新客戶獲取、客戶防流失和客戶贏回等。經過大數據平臺構建客戶流失預警模型,對流失率等級前20%的客戶發售高收益理財產品予以挽留,下降優質客戶的流失率。圖片
(3) 風險管控支付寶
商業銀行可經過企業的生產、流通、運營、財務、銷售和相關產業鏈上下游等數據,結合大數據挖掘方法進行貸款風險分析,量化企業的信用額度,更有效的開展中小企業貸款。另外,商業銀行能夠利用持卡人基本信息、卡基本信息、交易歷史、客戶歷史行爲模式、正在發生行爲模式(如轉帳)等,結合智能規則引擎進行實時的交易反欺詐分析。
商業銀行更具有更多精準的線下交易數據,另外,在社會層面還有稅務、工商、法院、電商、徵信中心等大量外部數據,商業銀行能夠積極推動行內與行外數據的跨界融合,經過及時更新數據和對客戶的約束來確保數據的有效「閉環」,解決信息孤島問題,從而創建起一套屬於本身的信用體系平臺。
傳統商業銀行業務主要有:存款、貸款以及中間業務三大模塊,但隨着各種「寶寶」、P2P平臺以及第三方支付的問世,此三塊業務收入都受到極大衝擊。銀行要從原來作的帳務性的、交易性的處理轉向可以滲透到經濟生活的方方面面,銀行須要開展更多業務、更多渠道去知足客戶的各種需求,不然,銀行就要被互聯網金融顛覆或者管道化。
(1) 線上銀行
傳統商業銀行的網點都在線下,新客戶只能到實體網點辦理開戶以後,才能辦理各類存取款以及中間業務。「線上銀行」能夠打破時間和空間的限制,經過線上商城以及線上各類服務知足客戶需求(如支付寶最近上線的「到位」功能)。
(2) 社區銀行
大數據分析下,商業銀行可以把網點多從「劣勢」再次轉變爲優點。傳統商業銀行擁有遍地的物理渠道,能夠經過大數據分析對網點進行再認識,進行優化整合,將網點進行從新佈局,在互聯網時代讓線下渠道煥發出新的生命力。能夠作好線上、線下的互動,把網點做爲銀行服務的體驗店;銀行網點能夠從銷售中心向金融服務和生活中心轉型,好比社區銀行能夠被打形成客戶身邊的健康、醫療、家政、快遞、水電燃氣、兒童遊樂等綜合生活服務平臺;更重要的是,利用銀行信息資源豐富的特色,能夠全面接入、整合、挖掘、經營網點服務半徑內的本地化客戶以及信用卡特約商戶等各類工做、生活、服務數據信息,經過線上和線下展現,讓網點成爲周邊商業服務數據交互平臺,並用這些數據去創造增值服務,使網點成爲一個客戶全方位生活需求的O2O平臺。
(3) 信用中介
埃森哲發佈了一份《物聯網銀行將如何改變金融服務》報告,報告提出「物聯網銀行」概念。銀行做爲物聯網的信用中介,爲物物相連提供保障。圖二展現銀行在物聯網中的做用。
圖二:銀行在物聯網中做用
在互聯網金融迅速發展的大環境下,傳統銀行業須要立刻作出應變。數據是銀行的資產,也將是將來銀行的核心競爭力之一。逐步建設大數據平臺,經過數據挖掘、人工智能等技術,讓數據真正成爲銀行的有效資產。
大數據平臺能夠爲客戶提供最優質、最貼心的服務,知足客戶各種需求,推進銀行業務的產品創新,削弱互聯網金融對銀行自身的衝擊。
業務多元化將銀行深刻百姓生活的方方面面,作百姓的萬能錢包。
本文整理將來銀行的發展方向,部分圖片來自於網絡。