数据分析平台辅助银行业日常决策

为了更好地了解银行的运营情况，银行的管理者和业务人员需要利用数据分析平台对各种运营数据进行分析。并且对数据进行分析，需要不同的分析主题和一整套指标体系。



比如对“银行竞争力”的分析，就应该分析吸收存款、发放贷款等相关指标，因为这是银行生存的基础，好的银行应该是吸收存款成本低，发放贷款质量高的银行。该指标可以用来分析利率最低的活期存款所占比例，比例越高，其吸收存款的成本就越低，总资产收益率和净资产收益率就越高。贷款发放指数可以分析个人贷款所占比例。个人贷款与公司贷款相比，银行贷款的风险较低，个人贷款越高，贷款损失的可能性越小。另外，还可以对逾期贷款率、坏账率等指标进行分析。这类指标数据首先需要通过 ETL从银行各种业务系统中收集，然后放置于数据仓库中，按照不同的主题进行分类、汇总，最后以报表、仪表盘等数据分析工具的形式呈现出来，用户可以通过 PC或移动终端进行浏览。

传统的数据分析应用中，用户一般是银行的各级管理者，对其以项目形式构建的决策需求更为突出和具体，对银行改进其核心业务流程、提高市场反应速度和业务管理水平具有重要作用。

不管是报表，仪表板，还是自主分析，揭示的都是过去的和已知的数据之间的关系，主要是利用计算机技术。随着数据分析技术的发展，对数据分析提出了更高的要求，将计算机技术、统计学、模型算法相结合的技术也随之产生，即“数据挖掘”。它能进一步挖掘数据的价值，提示数据之间未知的关系，能用来预测未来，是数据分析的一个深度扩展。数据挖掘技术被银行广泛应用于精准营销、风险管理、信用服务、精细管理等领域。比如，某银行的“企业违约风险预警”项目，以对公客户结算行为为基础，以交易频率、交易金额、交易对手等信息为重要基础，根据客户行业、规模、经营状况，绘制客户画像，用逻辑回归模型构建客户逾期、违约预警。当模型成熟后，利用 CRM系统打通了客户通知渠道，及时将预警数据发送给客户经理，做好风险管理。

基于数据分析平台的银行业辅助决策前景

将数据分析的发展过程划分为三个阶段：传统数据分析、自助数据分析和智能数据分析，这三个阶段与银行数据分析应用的发展方向相一致。但不同类型的数据分析并不具有互斥性，而是在银行实际应用中普遍存在，满足了不同场景下的分析需求。在银行同业竞争日趋激烈，面临着金融科技巨头的挑战的今天，各大银行迫切需要突破传统业务模式，转变思维方式，加大科技创新力度，以更好的产品和服务满足客户需求，努力实现银行的数字化转型。这不仅要求银行业务流程的数字化，而且要求建立“数据驱动业务”的新模式，运用数据化操作思想，进一步提高银行的管理效率和经营效益。作为数据化操作的重要手段，数据分析应用将继续在银行内部得到推广和深化，为银行转型升级服务。