近年來(lái)，國(guó)家大力推動(dòng)城鄉(xiāng)均衡發(fā)展、促進(jìn)中小企業(yè)成長(zhǎng)，監(jiān)管也頒布了《關(guān)于2022年銀行業(yè)保險(xiǎn)業(yè)服務(wù)全面推進(jìn)鄉(xiāng)村振興重點(diǎn)工作的通知》等系列政策，強(qiáng)調(diào)商業(yè)銀行要結(jié)合業(yè)務(wù)特長(zhǎng)開(kāi)展農(nóng)村金融服務(wù)，加大首貸戶拓展力度，提升縣域貸存比等要求。
受政策、業(yè)務(wù)拓展規(guī)劃影響，大行業(yè)務(wù)下沉，面臨獲客成本高、服務(wù)成本高、風(fēng)險(xiǎn)成本高等“三高”問(wèn)題。合合信息旗下啟信寶企業(yè)端產(chǎn)品“啟信慧眼”針對(duì)銀行業(yè)務(wù)中長(zhǎng)期存在的數(shù)據(jù)治理及應(yīng)用問(wèn)題，推出對(duì)公信貸專項(xiàng)解決方案，助力各規(guī)模銀行更好地“滲透”下沉市場(chǎng)，服務(wù)實(shí)體經(jīng)濟(jì)發(fā)展。
總體來(lái)看，部分銀行在縣域等“下沉”市場(chǎng)的推進(jìn)中遇到阻礙，實(shí)質(zhì)上是其公業(yè)務(wù)數(shù)字化體系建設(shè)里存在的短板所致。目前，銀行雖然已經(jīng)建立了一定的數(shù)據(jù)資產(chǎn)，但這些數(shù)據(jù)需要專業(yè)人才和工具對(duì)其進(jìn)一步的深度挖掘，以及在業(yè)務(wù)場(chǎng)景中應(yīng)用落地。與此同時(shí)，外部數(shù)據(jù)在銀行對(duì)公信貸業(yè)務(wù)中的價(jià)值釋放還有明顯的提升空間。
數(shù)據(jù)價(jià)值挖掘難，阻礙銀行“下沉”進(jìn)展
銀行在日常經(jīng)營(yíng)活動(dòng)中沉淀了大量的內(nèi)部數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)除了支持銀行前臺(tái)業(yè)務(wù)流程運(yùn)轉(zhuǎn)之外，越來(lái)越多地被用于決策支持領(lǐng)域，例如精準(zhǔn)營(yíng)銷、產(chǎn)品定價(jià)、風(fēng)險(xiǎn)管理、績(jī)效考核等管理決策過(guò)程，都需要大量高質(zhì)量數(shù)據(jù)支持。近幾年各大銀行紛紛建設(shè)數(shù)據(jù)中臺(tái)，整理自身的數(shù)據(jù)資產(chǎn)目錄，但是這些數(shù)據(jù)大多沒(méi)有被充分利用，反而產(chǎn)生了越來(lái)越高的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和運(yùn)維成本。
造成這種現(xiàn)象的主因，是銀行前期做數(shù)據(jù)建設(shè)和治理時(shí)，只考慮了數(shù)據(jù)歸集和標(biāo)準(zhǔn)化治理本身，從業(yè)務(wù)需求層面考慮不夠。例如，同樣是數(shù)據(jù)表，業(yè)務(wù)應(yīng)用需要的表結(jié)構(gòu)和當(dāng)時(shí)數(shù)據(jù)治理時(shí)存儲(chǔ)的表結(jié)構(gòu)可能有較大區(qū)別，對(duì)數(shù)據(jù)的歸類和計(jì)算邏輯可能也不符合業(yè)務(wù)應(yīng)用的需求。
除了內(nèi)部數(shù)據(jù)應(yīng)用困難，繁雜的外部數(shù)據(jù)也挑戰(zhàn)著銀行的數(shù)據(jù)處理能力。當(dāng)前，銀行對(duì)公業(yè)務(wù)面向的企業(yè)客戶，呈現(xiàn)出客戶主體多元化、集團(tuán)客戶跨區(qū)域、業(yè)務(wù)范圍跨行業(yè)等特征，再加上企業(yè)信息識(shí)別不充分、客戶信用狀況參差不齊、企業(yè)關(guān)聯(lián)關(guān)系錯(cuò)綜復(fù)雜、貸后風(fēng)險(xiǎn)管理存在時(shí)滯等原因，如何將外部數(shù)據(jù)的價(jià)值提煉出來(lái)也是難點(diǎn)所在。
對(duì)于銀行而言，若能借助和引入外部成熟的企業(yè)商業(yè)大數(shù)據(jù)，同時(shí)考慮內(nèi)外部數(shù)據(jù)的融合應(yīng)用，將最大化發(fā)揮數(shù)據(jù)的價(jià)值，才能實(shí)現(xiàn)真正的數(shù)字化轉(zhuǎn)型。比如在貸后管理中，行內(nèi)定期排查的企業(yè)經(jīng)營(yíng)狀況、財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)，與外部的工商、司法、高頻輿情風(fēng)控大數(shù)據(jù)結(jié)合，更能全面地監(jiān)測(cè)、及早地識(shí)別企業(yè)客戶潛在的違約風(fēng)險(xiǎn)。
商業(yè)大數(shù)據(jù)技術(shù)助力銀行對(duì)公業(yè)務(wù)全流程“提速”
據(jù)合合信息啟信數(shù)據(jù)專家介紹，數(shù)據(jù)應(yīng)用的關(guān)鍵，是了解這些數(shù)據(jù)的種類，以及數(shù)據(jù)在具體的業(yè)務(wù)場(chǎng)景和具體的環(huán)節(jié)中可以發(fā)揮的作用。以銀行對(duì)公業(yè)務(wù)為例，啟信慧眼在實(shí)踐中將該場(chǎng)景服務(wù)流程初步歸納為“存客盤點(diǎn)->潛客挖掘->客戶分層->商機(jī)線索挖掘->客戶分配和觸達(dá)營(yíng)銷->準(zhǔn)入盡調(diào)->授信和用信->貸后監(jiān)控->存客拓新”，其中每一個(gè)環(huán)節(jié)都能夠通過(guò)外部數(shù)據(jù)的賦能，大幅提高數(shù)字化效果。
合合信息-啟信慧眼數(shù)據(jù)服務(wù)對(duì)公信貸全流程
例如，銀行在拓客時(shí)會(huì)獲取潛客名單，但名單中出現(xiàn)的企業(yè)數(shù)量往往十分龐大，數(shù)據(jù)顆粒度卻不夠細(xì)致，營(yíng)銷人員無(wú)法判斷哪些潛客價(jià)值更高，實(shí)際賦能效果有限，因此，利用商業(yè)大數(shù)據(jù)構(gòu)建客戶分層評(píng)分模型至關(guān)重要?？蛻舴謱雍蜕虣C(jī)線索的優(yōu)先級(jí)排序都需要模型支撐，包括客戶價(jià)值模型、線索有效性模型等。
在處理信息冗雜的潛客名單時(shí)，高質(zhì)量的外部數(shù)據(jù)也可以幫助銀行對(duì)名單做批量排查，提前篩掉有風(fēng)險(xiǎn)的企業(yè)，避免浪費(fèi)業(yè)務(wù)人員的精力和時(shí)間。
啟信慧眼基于啟信寶旗下商業(yè)大數(shù)據(jù)技術(shù)和境內(nèi)2.3億家企業(yè)等組織機(jī)構(gòu)的超過(guò)1,000億條實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)商業(yè)大數(shù)據(jù)，研發(fā)了系列數(shù)據(jù)和解決方案產(chǎn)品，如營(yíng)銷線索數(shù)據(jù)，用戶畫(huà)像數(shù)據(jù)，產(chǎn)業(yè)鏈/供應(yīng)鏈數(shù)據(jù)，科創(chuàng)信貸等各類專項(xiàng)數(shù)據(jù)，能夠幫助銀行去解決具體場(chǎng)景中數(shù)據(jù)缺乏、數(shù)據(jù)質(zhì)量不高的問(wèn)題。
深耕“網(wǎng)格營(yíng)銷”，優(yōu)化金融服務(wù)最后一公里
面對(duì)銀行下沉趨勢(shì)，啟信慧眼還推出了網(wǎng)格化營(yíng)銷方案，基于分支行地理位置及輻射范圍，自動(dòng)挖掘分支行周邊企業(yè)、園區(qū)、協(xié)會(huì)、新增企業(yè)、新商機(jī)、存量客戶商機(jī) ，助力銀行采取差異化、網(wǎng)格化的經(jīng)營(yíng)策略，實(shí)現(xiàn)資源精準(zhǔn)分配。
合合信息-啟信慧眼網(wǎng)格化營(yíng)銷解決方案-新增企業(yè)挖掘功能
“下沉”市場(chǎng)的機(jī)會(huì)窗口已經(jīng)打開(kāi)，運(yùn)用科技手段、充分釋放數(shù)據(jù)價(jià)值為業(yè)務(wù)拓展賦能，終將成為降低銀行機(jī)構(gòu)運(yùn)營(yíng)開(kāi)發(fā)成本、提升效率的現(xiàn)實(shí)選擇。合合信息啟信慧眼將持續(xù)通過(guò)商業(yè)大數(shù)據(jù)技術(shù)和高質(zhì)量產(chǎn)品，助力銀行深度挖掘數(shù)據(jù)價(jià)值，賦能對(duì)公業(yè)務(wù)全流程數(shù)字化轉(zhuǎn)型，實(shí)現(xiàn)行業(yè)共贏。
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