隨著經(jīng)濟(jì)全球化和技術(shù)革新的加速，銀行業(yè)務(wù)正面臨前所未有的挑戰(zhàn)和變革。在這個(gè)數(shù)字化時(shí)代，銀行業(yè)的傳統(tǒng)運(yùn)作模式受到挑戰(zhàn)，特別是在零售貸款領(lǐng)域。這一領(lǐng)域的核心挑戰(zhàn)在于如何在激烈的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)中實(shí)現(xiàn)有效的營(yíng)銷(xiāo)策略，同時(shí)保持嚴(yán)格的風(fēng)險(xiǎn)控制。

為此，作為自助式數(shù)據(jù)分析案例系列解讀文章的新篇，本文將探討一個(gè)具體案例——利用帆軟BI工具進(jìn)行銀行零售貸款營(yíng)銷(xiāo)與風(fēng)控平衡的數(shù)據(jù)分析。通過(guò)這個(gè)案例，我們將了解如何運(yùn)用數(shù)據(jù)分析工具和策略，以實(shí)現(xiàn)銀行業(yè)務(wù)在營(yíng)銷(xiāo)和風(fēng)險(xiǎn)控制之間的平衡，同時(shí)揭示其在推動(dòng)銀行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型過(guò)程中的關(guān)鍵作用。

銀行業(yè)經(jīng)營(yíng)壓力增大，零售貸款業(yè)務(wù)的精細(xì)化運(yùn)營(yíng)需求迫切

近年來(lái)，全球經(jīng)濟(jì)形勢(shì)的波動(dòng)對(duì)銀行業(yè)造成了深遠(yuǎn)影響。經(jīng)濟(jì)不確定性增加，導(dǎo)致信貸市場(chǎng)的波動(dòng)性加劇，客戶的貸款需求和償還能力出現(xiàn)了顯著變化。尤其是在零售貸款領(lǐng)域，這種不確定性對(duì)銀行的風(fēng)險(xiǎn)管理和市場(chǎng)策略構(gòu)成了挑戰(zhàn)?？蛻羰杖氩环€(wěn)定加劇了貸款違約風(fēng)險(xiǎn)，迫使銀行重新審視其貸款策略和風(fēng)控模型。

零售貸款業(yè)務(wù)是銀行業(yè)務(wù)的重要組成部分，對(duì)銀行的收入和增長(zhǎng)具有顯著影響。零售貸款包括個(gè)人住房貸款、汽車(chē)貸款、信用卡貸款等，涉及廣泛的客戶群體。在數(shù)字化轉(zhuǎn)型的背景下，銀行需要更加精準(zhǔn)地識(shí)別和滿足客戶需求，同時(shí)提高服務(wù)效率，以在競(jìng)爭(zhēng)激烈的市場(chǎng)中保持領(lǐng)先地位。

在銀行業(yè)，維護(hù)現(xiàn)有客戶（存量客群）和開(kāi)發(fā)新客戶（增量客群）都至關(guān)重要。存量客群為銀行提供穩(wěn)定的業(yè)務(wù)基礎(chǔ)和收入來(lái)源，而增量客群則是業(yè)務(wù)增長(zhǎng)和市場(chǎng)擴(kuò)張的關(guān)鍵。正確地平衡這兩個(gè)方面對(duì)于銀行來(lái)說(shuō)是一個(gè)細(xì)致且復(fù)雜的任務(wù)，特別是在經(jīng)濟(jì)動(dòng)蕩和市場(chǎng)變化的環(huán)境中。

在這樣的背景下，銀行業(yè)的一個(gè)主要挑戰(zhàn)是如何在積極的市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)和嚴(yán)格的風(fēng)險(xiǎn)控制之間找到平衡。一方面，銀行需要通過(guò)有效的營(yíng)銷(xiāo)策略吸引和保留客戶，推動(dòng)貸款業(yè)務(wù)的增長(zhǎng)。另一方面，為了確保資產(chǎn)質(zhì)量和長(zhǎng)期可持續(xù)性，必須嚴(yán)格控制信貸風(fēng)險(xiǎn)。這種平衡的藝術(shù)對(duì)于銀行的成功至關(guān)重要。

然而，傳統(tǒng)的零售貸款營(yíng)銷(xiāo)方式通常依賴(lài)于經(jīng)驗(yàn)判斷和一般化的市場(chǎng)策略，這在如今高度個(gè)性化和數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的市場(chǎng)環(huán)境中顯得不夠精準(zhǔn)和有效。此外，傳統(tǒng)方法在風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估和客戶分析方面也存在局限性，難以適應(yīng)快速變化的市場(chǎng)和客戶需求。

此外，有效的風(fēng)險(xiǎn)控制是銀行業(yè)務(wù)成功的關(guān)鍵。然而，設(shè)置合適的風(fēng)控規(guī)則是一個(gè)挑戰(zhàn)，特別是在動(dòng)態(tài)變化的市場(chǎng)環(huán)境中。過(guò)于嚴(yán)格的風(fēng)控可能抑制業(yè)務(wù)增長(zhǎng)，而寬松的風(fēng)控則可能導(dǎo)致貸款違約和資產(chǎn)質(zhì)量問(wèn)題。因此，銀行需要發(fā)展更加精細(xì)和動(dòng)態(tài)的風(fēng)控機(jī)制，以支持業(yè)務(wù)發(fā)展的同時(shí)保護(hù)其資產(chǎn)質(zhì)量。

那么，數(shù)據(jù)分析如何幫助銀行實(shí)現(xiàn)零售貸款精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)的同時(shí)有效控制風(fēng)險(xiǎn)呢？接下來(lái)，我們以一個(gè)實(shí)際應(yīng)用案例，來(lái)分析如何用帆軟BI這類(lèi)工具，來(lái)讓業(yè)務(wù)人員也能實(shí)現(xiàn)自助式數(shù)據(jù)分析。

便捷數(shù)據(jù)處理，構(gòu)建數(shù)據(jù)分析模型

本案例聚焦于“鳳起黃河”團(tuán)隊(duì)在帆軟舉辦的“2023BI數(shù)據(jù)分析大賽”中的參賽作品——銀行業(yè)零售貸款營(yíng)銷(xiāo)與風(fēng)控平衡分析，團(tuán)隊(duì)由具有豐富專(zhuān)業(yè)知識(shí)和實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)的成員組成，包括“冬神”、“四金真人”、“菊菊童鞋”、“鋒瑞童鞋”（都為網(wǎng)名）4人組成。他們共同的目標(biāo)是通過(guò)參賽，提升團(tuán)隊(duì)及個(gè)人的數(shù)據(jù)分析能力，深入學(xué)習(xí)并掌握BI工具的高效應(yīng)用。更重要的是，他們計(jì)劃將在比賽中學(xué)到的技巧和知識(shí)應(yīng)用于實(shí)際工作中，以提高工作效率和數(shù)據(jù)分析的質(zhì)量。

在這個(gè)案例中，所使用的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)是自行構(gòu)造的。這種自造數(shù)據(jù)的方式使團(tuán)隊(duì)能夠模擬真實(shí)的業(yè)務(wù)場(chǎng)景，同時(shí)確保數(shù)據(jù)的安全性和隱私性。自造數(shù)據(jù)包括10萬(wàn)條客戶級(jí)數(shù)據(jù)和4.5萬(wàn)條賬戶級(jí)數(shù)據(jù)，這樣的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)有助于模擬銀行業(yè)務(wù)的復(fù)雜性和多樣性。通過(guò)這種方式，團(tuán)隊(duì)能夠在一個(gè)受控的環(huán)境中測(cè)試和驗(yàn)證他們的分析模型和假設(shè)，而不必?fù)?dān)心涉及真實(shí)客戶數(shù)據(jù)所帶來(lái)的風(fēng)險(xiǎn)和道德問(wèn)題。

團(tuán)隊(duì)在使用帆軟BI工具的初步步驟中，首先專(zhuān)注于數(shù)據(jù)的整合和預(yù)處理。這是因?yàn)樵谌魏斡行У臄?shù)據(jù)分析過(guò)程中，數(shù)據(jù)清洗和預(yù)處理都是至關(guān)重要的步驟。他們使用了各種數(shù)據(jù)處理函數(shù)（如CONCATENATE, LEFT, MID, RIGHT等），來(lái)轉(zhuǎn)換和標(biāo)準(zhǔn)化日期格式，確保數(shù)據(jù)的一致性和準(zhǔn)確性。

此外，團(tuán)隊(duì)通過(guò)合并不同的數(shù)據(jù)表，構(gòu)建了一個(gè)包含本年數(shù)據(jù)的綜合數(shù)據(jù)集，這一步驟是為了分析貸款余額的變化趨勢(shì)和評(píng)估不同月份的貸款增長(zhǎng)情況。通過(guò)這種方法，他們能夠以更細(xì)致的方式來(lái)觀察和分析客戶行為和市場(chǎng)趨勢(shì)，從而為后續(xù)的深入分析打下堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。

通過(guò)數(shù)據(jù)探索分析業(yè)務(wù)特點(diǎn)，支撐業(yè)務(wù)決策

處理好數(shù)據(jù)之后，接下來(lái)就是構(gòu)建數(shù)據(jù)分析模型并進(jìn)行數(shù)據(jù)探索分析。團(tuán)隊(duì)運(yùn)用了多種分析方法，包括對(duì)比分析和漏斗模型，以多維度審視數(shù)據(jù)。對(duì)比分析法用于探究貸款的整體規(guī)模和時(shí)間趨勢(shì)變化，而漏斗模型則幫助團(tuán)隊(duì)理解不同客戶群體的構(gòu)成和比例。這些方法的應(yīng)用使他們能夠深入挖掘數(shù)據(jù)背后的洞察，為決策提供強(qiáng)有力的支持。此外，采用邏輯回歸等高級(jí)分析技術(shù)，團(tuán)隊(duì)對(duì)客戶潛力進(jìn)行了詳細(xì)分析。通過(guò)建立預(yù)測(cè)模型，他們能夠估計(jì)不同客戶群的貸款申請(qǐng)可能性，從而為精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)提供數(shù)據(jù)支持。

通過(guò)多種分析方法，“鳳起黃河”團(tuán)隊(duì)從現(xiàn)狀、營(yíng)銷(xiāo)、風(fēng)控三個(gè)維度來(lái)進(jìn)行業(yè)務(wù)分析。

那么，他們最終得到了哪些結(jié)果，又是如何得到這些結(jié)果的呢？

總體分析：貸款業(yè)務(wù)存在顯著的地區(qū)差異和季節(jié)性特點(diǎn)

通過(guò)全區(qū)各地市的貸款筆數(shù)、金額、不同維度的貸款金額及占比分析，分析團(tuán)隊(duì)發(fā)現(xiàn)貸款業(yè)務(wù)的地域差異明顯，如銀川地區(qū)貸款規(guī)模約占總貸款的39.6%，這種地區(qū)性差異為銀行制定區(qū)域特定的營(yíng)銷(xiāo)策略提供了依據(jù)。

此外，通過(guò)鼠標(biāo)點(diǎn)擊各維度分析餅圖又有進(jìn)一步的下鉆分析，可以發(fā)現(xiàn)一系列更加深入的內(nèi)容。例如，通過(guò)職業(yè)維度貸款結(jié)構(gòu)分析，發(fā)現(xiàn)農(nóng)民客戶貸款占比最高，為22.1%，并且農(nóng)戶貸款整體呈增長(zhǎng)趨勢(shì)；通過(guò)利率維度貸款結(jié)構(gòu)分析，發(fā)現(xiàn)3.4以下利率貸款占比34.0%，3.4-3.6區(qū)間利率貸款占比40.1%，剩余區(qū)間利率貸款占比25.9%；通過(guò)不良貸款趨勢(shì)分析，發(fā)現(xiàn)本年不良貸款余額有下降趨勢(shì)，其中三月下降較為明顯，后期不良有所提升，但整體提升幅度不大。

通過(guò)分析本年各月份的存量貸款與新增貸款趨勢(shì)，團(tuán)隊(duì)發(fā)現(xiàn)了銀行業(yè)務(wù)的季節(jié)性特點(diǎn)，這有助于銀行優(yōu)化貸款產(chǎn)品的推廣時(shí)機(jī)和策略。

營(yíng)銷(xiāo)分析：25-50歲、有穩(wěn)定工資、有公積金、電子渠道交易頻率高的為優(yōu)質(zhì)客戶群體。

分析團(tuán)隊(duì)通過(guò)應(yīng)用邏輯回歸模型和評(píng)分卡模型，對(duì)客戶的借貸潛力進(jìn)行了量化評(píng)估，從而區(qū)分出優(yōu)先營(yíng)銷(xiāo)對(duì)象、一般營(yíng)銷(xiāo)對(duì)象，以及非重點(diǎn)營(yíng)銷(xiāo)對(duì)象。分析顯示，年齡在25到50歲之間、有穩(wěn)定工資代發(fā)、有公積金、電子渠道交易頻率高、存款余額在0到1000的客戶群體，辦理貸款的可能性更大。

此外，通過(guò)多張表的綜合分析，還可以發(fā)現(xiàn)更多的細(xì)節(jié)信息。比如，在客戶的區(qū)域分析方面，發(fā)現(xiàn)吳忠市的客戶潛力和石嘴山市差距不大，但其今年的出單客戶數(shù)較石嘴山市有一定差距，而固原市現(xiàn)有客戶潛力不足；通過(guò)年齡、性別、貸款余額發(fā)現(xiàn)，年齡在30到50之間的客戶中男性的貸款余額普遍比女性高；歸行率（存款/貸款）大于0.01、公積金大于1000、有代發(fā)的客戶更容易貸款等。

這些發(fā)現(xiàn)能指導(dǎo)銀行針對(duì)這些群體進(jìn)行更精準(zhǔn)的營(yíng)銷(xiāo)，提高營(yíng)銷(xiāo)效果。

風(fēng)控分析：18-25歲的客戶貸款通過(guò)率低，風(fēng)險(xiǎn)大

風(fēng)控方面，通過(guò)分析貸款通過(guò)率和逾期率，團(tuán)隊(duì)發(fā)現(xiàn)了風(fēng)險(xiǎn)控制中的關(guān)鍵因素。例如，發(fā)現(xiàn)年齡在18-25歲之間的客戶群體在貸款通過(guò)率上表現(xiàn)較差，這提示銀行在該年齡段的貸款產(chǎn)品推廣上需要謹(jǐn)慎。

另外，通過(guò)逾期率分析，團(tuán)隊(duì)發(fā)現(xiàn)“其他職業(yè)”類(lèi)別的客戶逾期占比最高，這為銀行調(diào)整貸前風(fēng)控規(guī)則提供了依據(jù)；貸款逾期率最高在三月份，在8%等。

這一過(guò)程展示了數(shù)據(jù)分析在銀行業(yè)務(wù)中的核心價(jià)值，通過(guò)這些分析，銀行不僅可以實(shí)現(xiàn)營(yíng)銷(xiāo)與風(fēng)控的有效平衡，還能夠更深入地了解客戶需求和行為模式，從而提高業(yè)務(wù)效率和盈利能力。

在本案例中，帆軟BI產(chǎn)品（FineBI）的應(yīng)用在多個(gè)環(huán)節(jié)幫助業(yè)務(wù)人員實(shí)現(xiàn)自助式分析，比如：極大地簡(jiǎn)化了數(shù)據(jù)處理和清洗過(guò)程，無(wú)需復(fù)雜的SQL編碼即可完成；其強(qiáng)大的分析功能和便捷性，使非技術(shù)人員也能輕松進(jìn)行多維度數(shù)據(jù)分析；FineBI的數(shù)據(jù)可視化功能，如圖表鉆取、聯(lián)動(dòng)，增強(qiáng)了數(shù)據(jù)展示的直觀性和互動(dòng)性。此外，F(xiàn)ineBI促進(jìn)了團(tuán)隊(duì)合作和創(chuàng)新思維，提升了數(shù)據(jù)分析效率和效果。

“鳳起黃河”團(tuán)隊(duì)成員金鑫告訴數(shù)據(jù)猿他們使用帆軟BI產(chǎn)品時(shí)的感受，“目前各行各業(yè)的業(yè)務(wù)人員在做數(shù)據(jù)分析時(shí)，更多的還是通過(guò)固定樣式的報(bào)表進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，但是固定樣式的報(bào)表存在一些使用方面的問(wèn)題，比方說(shuō)時(shí)效性問(wèn)題，業(yè)務(wù)人員提出一個(gè)表樣需求，交給技術(shù)人員后，經(jīng)過(guò)分析、開(kāi)發(fā)、跑數(shù)后，具體的數(shù)據(jù)分析才能交給業(yè)務(wù)人員使用，這個(gè)過(guò)程往往需要一周左右的時(shí)間，對(duì)于臨時(shí)的或者很急的數(shù)據(jù)分析需求來(lái)說(shuō)，時(shí)效性一過(guò)，數(shù)據(jù)意義就基本不存在了，并且整個(gè)過(guò)程所需要耗費(fèi)的人力很大，對(duì)于使用如FineBI這類(lèi)自助分析工具時(shí)，業(yè)務(wù)人員可以直接通過(guò)明細(xì)數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)加工、分析，時(shí)效性可以有效的保障“

“業(yè)務(wù)人員做數(shù)據(jù)分析時(shí)往往會(huì)有很多Excel文件，通常Excel文件一多，容易讓人混亂，做數(shù)據(jù)分析之前還得把文件整理一遍，稍有差池，也會(huì)導(dǎo)致分析出來(lái)的數(shù)據(jù)不準(zhǔn)確，另外Excel也不是每個(gè)人都能運(yùn)用的很熟練，往往大部分人還需要一個(gè)學(xué)習(xí)過(guò)程才能上手進(jìn)行，但是在使用FineBI工具時(shí)，可以把所有不同的數(shù)據(jù)形成一個(gè)一個(gè)的數(shù)據(jù)集供業(yè)務(wù)人員使用，通過(guò)數(shù)據(jù)項(xiàng)篩選來(lái)快速的形成自己所需的數(shù)據(jù)集。”

自助數(shù)據(jù)分析，在銀行零售貸款業(yè)務(wù)中有廣闊應(yīng)用前景

隨著自助式數(shù)據(jù)分析技術(shù)的不斷進(jìn)步，銀行業(yè)特別是在零售貸款業(yè)務(wù)領(lǐng)域?qū)⒂瓉?lái)顯著的轉(zhuǎn)型。這種轉(zhuǎn)型將深刻影響營(yíng)銷(xiāo)和風(fēng)控策略，使銀行能夠更加靈活、高效地應(yīng)對(duì)市場(chǎng)變化和客戶需求。

具體來(lái)說(shuō)，在營(yíng)銷(xiāo)方面，自助式數(shù)據(jù)分析將使銀行能夠更加深入地理解客戶行為和偏好，實(shí)現(xiàn)更精準(zhǔn)的目標(biāo)客戶識(shí)別和個(gè)性化營(yíng)銷(xiāo)。這將大幅提升營(yíng)銷(xiāo)效果，降低營(yíng)銷(xiāo)成本。在風(fēng)控方面，自助式分析將幫助銀行更有效地識(shí)別和管理潛在風(fēng)險(xiǎn)，優(yōu)化貸款審批流程，實(shí)現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)和收益的平衡。

而且，自助式數(shù)據(jù)分析，還將顯著改變數(shù)據(jù)分析師與業(yè)務(wù)團(tuán)隊(duì)之間的協(xié)作方式。

正如金鑫所說(shuō)，“在我還沒(méi)有接觸自助式數(shù)據(jù)分析平臺(tái)工具時(shí)，我和業(yè)務(wù)老師之間的關(guān)系類(lèi)似于餐館與食客之間的關(guān)系，經(jīng)常都是業(yè)務(wù)人員告訴我，要吃什么菜，而我需要知道菜怎么做，然后做菜，再把菜端給業(yè)務(wù)人員；自助式數(shù)據(jù)分析工具就類(lèi)似一個(gè)萬(wàn)能炒菜鍋，我只需要準(zhǔn)備原始材料，一股腦的放進(jìn)這個(gè)萬(wàn)能鍋里，業(yè)務(wù)人員通過(guò)一些基本的操作就能得到自己想吃的菜，極大的減輕我的工作量。”

“前兩天我們?cè)谧鲎灾綌?shù)據(jù)分析工具時(shí)，我還跟業(yè)務(wù)人員開(kāi)過(guò)一個(gè)玩笑，我說(shuō)你們?nèi)绻堰@個(gè)工具用的特別熟練了以后，我可能就要下崗了，因?yàn)榈綍r(shí)候基礎(chǔ)數(shù)據(jù)在庫(kù)里已經(jīng)很全了，業(yè)務(wù)再也沒(méi)用基礎(chǔ)數(shù)據(jù)的需求提給技術(shù)，像技術(shù)原來(lái)做的一些數(shù)據(jù)加工，業(yè)務(wù)現(xiàn)在也基本都會(huì)了，技術(shù)在這個(gè)方面也就沒(méi)啥可干的了。”

未來(lái)，隨著人工智能、大數(shù)據(jù)等技術(shù)的進(jìn)一步融合，自助式數(shù)據(jù)分析的應(yīng)用將更加廣泛，帶來(lái)更深層次的業(yè)務(wù)流程優(yōu)化和決策智能化。銀行業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型將不斷加速，為客戶提供更加高效、個(gè)性化的服務(wù)，同時(shí)提升整體運(yùn)營(yíng)效率和風(fēng)險(xiǎn)管理水平。

來(lái)源：數(shù)據(jù)猿