大数据精细理财 优化共生共赢

赵欣

随着经济的发展和收入的提升，理财观念已经深入人心，成为人们财富保值的重要手段之一。目前，许多银行已经将理财作为吸纳客户，提升竞争力的重要手段，市场上各种投资理财产品种类繁多，并不断推陈出新。如何设计出既有竞争力，又能保证银行利益的理财产品，对银行来说非常重要。中国民生银行股份有限公司市场总监胡北研发出目标客户识别技术和客户需求分析技术，可快速准确地定位目标群体，有针对性地根据每个客户的不同情况制订切实可行的理财计划，推出一系列优质的理财产品和服务，提升民生银行在整个银行业中的竞争能力。

银行理财产品作为一项重要的银行产品，是客户向银行购买的一项金融服务，其核心是银行向客户出售理财服务或与客户分担投资风险，同时向客户收取服务佣金或分享其投资收益。胡北表示，银行理财产品是银行在对潜在目标客户群分析研究的基础上，针对特定目标客户群开发和设计并销售的，不同资产拥有量的客户具有不同的风险偏好和承受能力，对金融产品的特性具有不同的要求。因此，不同的客户群体需要银行提供不同的理财产品，只有符合客户的需求及合理收益预期的理财产品才会具有市场竞争力。目前，我国商业银行理财资金的投资渠道比较单一，对投资对象没有明显的区分，理财产品的设计也基本相同，同质化趋势比较明显。银行大多采用“跟随策略”，难以根据自己产品的特色进行灵活调整，很多產品预期收益率就是银行支付的实际收益率，使理财市场陷入一种无序的恶性竞争，不但会抬高资金成本，影响银行经营效益，还可能引发诸多风险。因此，银行理财产品研发与设计的水平高低，直接影响到银行风险与收益的平衡、客户对理财产品的欢迎程度。不同的客户群体对理财产品的需求是不一样的，精确分析每一类客户的理财需求，并设计研发出相应的理财产品，对银行来说至关重要。

在胡北看来，银行的客户信息是一座巨大的数据宝库，但由于目前我国银行的客户信息存储分析系统大多处于分散状态，并没有形成一个高度集成的互联系统，使海量的客户信息无法集中到一起被高效利用，即使出现一些少量的专门化系统也往往功能单一，只能解决其中一项问题，无法对客户信息进行系统化的分析利用。究其原因是目前银行数据分析处理系统的架构设计结构复杂、效率低、针对性不强，无法解决数据量大、结构形式多样和实时性等多样化的问题，很难实现精确分析每一类客户的理财需求，更无法满足客户综合化和高效的理财业务需求。

如何有效利用客户信息这一巨大的宝库，充分发挥海量客户信息的优势，实现客户理财需求的精准分析？胡北为解决这一问题，进行了潜心的研究与大量的实践调查，并利用大数据分析、云计算、数据挖掘等先进技术，研发出一系列先进的目标客户识别技术和客户需求分析技术，并成功应用于多种银行智能数据分析处理系统中。

胡北依托大数据平台，研发出银行目标客户群体智能挖掘识别系统，可对银行内部数据、外部数据进行沉淀整合，建立内容丰富的客户信息库，实现银行客户信息的高度集成。该系统可进行深层次的目标客户识别处理，利用客户贡献度数据测量、客户重要度数据测量和客户价值数据测量等三个测量模型，以及基于决策树的分类器，从多方面对目标客户信息进行提取，不仅实现了基于对个人金融客户信息挖掘的客户信息维护、信息查询、贡献度测量等功能，还大大提升了目标客户数据挖掘、提取和相关处理的准确性，为客户分类、精确分析提供了最详实、精确、全面的信息。

同时，胡北还利用机器学习算法、预测模型等技术，在底层算法环境搭建、中层算法引擎完善的基础上，将顶层算法应用于数据统计分布中，研发出银行客户信息智能存储及分析系统，可以按多维特征对客户进行分类并存入相应的数据仓库，对信息数据集中的海量数据进行分析、处理、推理、预测，然后对客户进行整体盈利性分析和单一盈利性分析，有效提高数据资源利用效率及分析准确性，最终根据用户设定的条件，更有针对性地为合适的客户提供合适的产品，实现最优理财方案的自动推送，为客户赢得最佳的利润值。

胡北的研发成果可快速准确地定位目标群体、有针对性地根据每个客户的不同情况制订切实可行的理财计划和精准的营销方案，解决整个银行业及从业人员面临的重大难题，实现银行业务“以产品为中心”到“以客户为中心”的模式转变。目前这些新技术和新系统已广泛应用于客户需求分析领域，并发挥出了重要作用，为银行实现理财产品的精准营销提供了可靠的方法和手段，明显提高了银行的工作效率和营销效率。胡北认为，理财产品的同质化竞争，损害的是银行的整体利益，只有在这种恶性竞争中寻找出更加科学和完善的理财体系，才能实现银行与客户之间良好的共生、共赢关系，也才能促进金融体系健康发展。