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大数据时代信用卡产业的发展方向

2013-10-15 00:19   来源: 金融时报   作者: 郑申

基本信息

面向行业
应用领域

       IBM称,全球所有计算机每天产生250亿亿个字节的数据。而这些数据对各行各业的意味都不同。有人喜欢把当下称为“大数据时代”,他们深信感知化、互联化和智能化将会带来了数据使用的全新革命。时至今日,大数据浪潮已经滚滚而来。无论企业是否做好准备,这些价值堪比黄金和石油的庞大数据都将会为它们提供一种全新的思考方式。有人断言,当下的社会是“得数据者得天下”。

       经过多年的发展与积累,国内各发卡行都拥有大量的客户数据,但是,数据能为信用卡带来什么?意味着什么?在此背景下,信用卡产业如何发展?


 

大数据时代信用卡如何发展

       不可否认的是,大数据时代的到来,给信用卡行业发展带来契机的同时也带来了挑战,如果不能积极面对,就会被这个时代所抛弃。

       在美国有一句谚语:除了上帝,任何人都必须用数据说话。对于企业而言,“大数据”实质上意味着效益的提升。

       大数据能够产生出巨大的商业价值,麦肯锡更指出:大数据将是传统4大生产要素之后的第5大生产要素。大数据对市场占有率、成本控制、投入回报率和用户体验都会起到极大的促进作用,大数据优势将成为企业最值得倚重的比较竞争优势。

        中国光大银行信用卡中心总经理戴兵表示,信用卡行业已经进入了精耕细作的时代,各行在数据挖掘方面已不是新手,利用数据挖掘与客户关系管理相结合,深入挖掘客户信息,对客户进行细分,针对不同客户提供差异化服务,满足客户不同需求。

       大数据对信用卡产品营销具有很大的促进作用。通过数据分析,对持不同卡种、不同产品的持卡人,采用不同的营销策略。比如,如果一位持普通信用卡的用户,所持信用卡是没有附加航空意外险和航空里程积分的产品,但是当持卡人使用该卡购买了机票,作为发卡银行关注到这样的一个细节后,就可以向客户推荐带有航空意外险和航空里程积分的航空公司联名信用卡。那么客户接受这个产品的概率要比盲目推荐其他产品高得多。

       大数据时代,信用卡行业可以利用先进的互联网、云计算等新兴技术,对消费者的刷卡行为进行数据化的分类、统计,通过整理获取消费者的消费习惯、消费能力、消费偏好等非常重要的数据信息,进行深入的数据挖掘,开展精准营销。与以往运用的数据挖掘技术不同,大数据需要更庞大的数据仓库、新兴技术来存储与支撑,这也是信用卡行业需要进一步去提高的。当然,信用卡行业也很期待大数据的来临,利用新兴技术,结合丰富的数据,深入挖掘有效信息,通过细分客群,为客户提供更好的服务。
 

应用难点不可忽视

      那么,在应用大数据时,存在怎样的难点?戴兵表示,大数据时代向我们提供了丰富大量的数据,将对全面了解客户行为起到积极的作用,但对数据的辨别取舍,以及进一步洞悉数据背后客户的喜好和心理则也提出了更高的要求。也就是说,即使我们看到相同的客户行为和数据表现,但客户的目的可能不尽相同,客户的所思所想则是我们急需但难以获取的。同时,随着大数据时代的到来,如何有效管理并整合海量数据成为信用卡行业面临的挑战。大数据平台需要可以处理不同种类数据的数据整合技术,非结构化数据的海量增长使得数据整合和处理的难度成倍增加,未来能否实现不同类型数据的整合是信用卡行业面临的一大问题。同时,如何在复杂的数据环境下实现高效的数据安全,尤其是如客户网络浏览、社交媒体等隐私数据如何合理使用。这都是信用卡行业面对大数据时代所带来的考验。

       虽然国内信用卡行业涉足数据挖掘、分析已经有很长时间,但是目前看,针对客户差异化的服务还没有体现得很明显,这是什么原因呢?

       戴兵对此表示,这主要是由于大环境下,市场成熟度不高,信用卡行业正处于快速发展时期,逐步走精益化管理道路。在客户细分方面,我国信用卡市场相对于数据挖掘技术成熟的美国市场来说,还存在一定的差距。同时,国内信用卡行业一直在致力于针对不同客户提供差异化服务的研究,已经探索性地向客户提供了精准化营销。此外,由于单个客户仅能体验到本人的感受,无法感知银行对不同客户提供的差异化服务,也导致了这种感受不明显。客户细分研究是一个循序渐进的过程,随着业务的不断发展,在不久的将来,信用卡行业一定会真正实现更有针对性的差异化服务。


全面提升信用卡业务

       对于数据的积累非一日之功。同时,数据不是仅仅在于积累,更需要进行深度挖掘,提取数据背后的逻辑才是大数据存在的价值。

       据介绍,光大银行信用卡中心利用数据挖掘技术也取得了较好的成果,2007年就已建立数据仓库,并以数据仓库为基础,开展了客户价值分层、客户生命周期管理计划、营销活动管理平台等项目。为进一步满足客户需求,提供个性化服务,2012年基于马斯洛需求层次理论,从客户不同层次的需求出发,系统性地提出信用卡客户的需求层次体系。此外,开发了大量数据挖掘模型,向客户推荐更合适的产品,有效拉动了业务的盈利能力,识别了风险客户,提早判断和锁定了风险,业务精准度显著提升。

       光大银行信用卡中心将数据挖掘分析技术充分应用于包括系统、产品、客户服务在内的多个方面。比如在产品方面,为解决客户的资金需求,帮助客户从“人情债”中解脱出来,创新性地推出了“轻松及时贷”产品——乐惠金卡。乐惠金在客户中反响强烈,被亲切的称之为“及时雨”。同时推出的瞬时贷业务是一种审批便捷的信用卡服务,颠覆了有卡才能消费的传统模式。当客户产生信贷消费需求时可以通过移动电子营销平台——PAD现场办理申请,实时审批通过后,扣除相应的信用额度即可完成支付,而此过程仅需要20分钟,“瞬时办理”、“瞬时消费”,大大提升了客户用卡体验度和满意度。近期,为了满足客户的个性化需求,光大银行又推出了DIY信用卡,客户可根据自己意愿,制作本人的信用卡卡样,更深层次地为客户提供贴心服务。

       浦发银行信用卡中心有关负责人对记者表示,目前,浦发卡中心已将数据分析应用于诸多方面,从精准营销到客户细分,从前端获取授信到贷后客户经营、风险管理,乃至整个信用卡中心的管理决策,数据挖掘及分析都紧密贯穿其中,起到了不可或缺的作用。尤其在以下几个方面取得了良好的应用效果。

       首先,市场营销方面,数据挖掘和分析被应用和贯穿于活动项目管理整个过程中。其次,客户分层经营方面,借助数据分析技术根据客户的消费水平和动卡情况对客户进行分层,针对不同的持卡人采取不同的营销策略,并结合客户贡献度等方面制定针对性的客户经营策略,提供相应的产品和服务。第三,在风险管理方面,利用数据挖据及分析工具,建立申请风险评估模型,甄别风险客户,提高申请质量,降低坏账产生的风险;挖掘逾期客户数据,建立催收评分卡,对产生不同程度逾期和坏账的客户采取不同的催收措施,提高催收工作针对性。

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