京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
零售银行的“制胜秘籍”:大数据驱动营销及管理
随着国内利率市场化加快推进、经济增速放缓、国民收入和财富逐步上升,零售业务对银行收入及利润的贡献日益见长,科学有效地引领零售业务持续增长已成为国内领先银行的首要任务。然而,零售客户的需求日趋复杂和个性化,市场竞争愈加激烈。在此背景下,有效利用核心技术、业务的集约式增长以及前线产能的加速提升,成为各家银行互争雄长的制胜关键。
麦肯锡近年来成功帮助多家国内外领先银行完成大数据驱动的零售银行转型。大量实战经验证明,这是一场以技术变革驱动的精益增长之战,而取胜“法宝”就是以客户为中心的全周期、多渠道精细化管理,更为敏捷的产品开发与客户体验创新,更为高效的风险管理,以及全程的销售留痕与产能提升。以大数据驱动营销及管理的精益提升,将把商业资源有效引向价值和潜力最大的客户,最大限度地释放前线产能,并将重定义客户与银行间全周期、多渠道、多触点的紧密关系。
在我们近年的大数据转型项目中,麦肯锡的银行咨询专家团队携手近千名数据科学家、产品软件工程师与客户的零售行长、CIO、CDO及其业务、科技团队紧密合作,实现快速迭代和敏捷开发,以及众多超常规、全方位的零售银行精益增长。其中以大数据推动的客户精益管理、流程、客户体验再造,实现了银行15%-25%的收入增长;根据交易数据、需求预测和前线人员的实时匹配,释放产能,降低了前、后台5-15%的运营成本;新建的大数据预测系统削减了30-35%的不良贷款流入总量和15-20%的风险加权资产(RWA)。
长期以来,国内银行皆以产品驱动增长、数据基础薄弱零散、数据科学家团队匮乏,这些是否会阻碍我们形成精准的客户洞见并实现弯道超车呢?在大数据算法和机器学习逐步成熟的今天,巨大的机会窗口凸显。银行可在数据治理、组织架构和双速IT三大基础设施之上,通过大数据驱动的业务用例发掘价值,用模型/销售留痕/闭环反馈实现价值,并固化为自身的标准化作业。客户思维、敏捷开发,搭建智能化、轻型化、规模化的数据链路是大数据驱动零售银行转型的必备元素。
放眼未来,全球的银行业正在大数据技术的带领下,进行精益增长的重组和变革,同时搭建全新的能力平台。本书以麦肯锡在零售银行的实践经验抛砖引玉,探讨在中国实现大数据零售精益增长的核心能力及有效路径。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数据分析中,“正态分布” 是许多统计方法(如 t 检验、方差分析、线性回归)的核心假设 —— 数据符合正态分布时,统计检验的 ...
2025-10-28箱线图(Box Plot)作为展示数据分布的核心统计图表,能直观呈现数据的中位数、四分位数、离散程度与异常值,是质量控制、实验分 ...
2025-10-28在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作中,“分类变量关联分析” 是高频需求 —— 例如 “用户性别是否影响支付方式 ...
2025-10-28在数据可视化领域,单一图表往往难以承载多维度信息 —— 力导向图擅长展现节点间的关联结构与空间分布,却无法直观呈现 “流量 ...
2025-10-27这个问题问到了 Tableau 中两个核心行级函数的经典组合,理解它能帮你快速实现 “相对位置占比” 的分析需求。“index ()/size ( ...
2025-10-27对 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言,“假设检验” 绝非 “套用统计公式的机械操作”,而是 “将模糊的业务猜想转 ...
2025-10-27在数字化运营中,“凭感觉做决策” 早已成为过去式 —— 运营指标作为业务增长的 “晴雨表” 与 “导航仪”,直接决定了运营动作 ...
2025-10-24在卷积神经网络(CNN)的训练中,“卷积层(Conv)后是否添加归一化(如 BN、LN)和激活函数(如 ReLU、GELU)” 是每个开发者都 ...
2025-10-24在数据决策链条中,“统计分析” 是挖掘数据规律的核心,“可视化” 是呈现规律的桥梁 ——CDA(Certified Data Analyst)数据分 ...
2025-10-24在 “神经网络与卡尔曼滤波融合” 的理论基础上,Python 凭借其丰富的科学计算库(NumPy、FilterPy)、深度学习框架(PyTorch、T ...
2025-10-23在工业控制、自动驾驶、机器人导航、气象预测等领域,“状态估计” 是核心任务 —— 即从含噪声的观测数据中,精准推断系统的真 ...
2025-10-23在数据分析全流程中,“数据清洗” 恰似烹饪前的食材处理:若食材(数据)腐烂变质、混杂异物(脏数据),即便拥有精湛的烹饪技 ...
2025-10-23在人工智能领域,“大模型” 已成为近年来的热点标签:从参数超 1750 亿的 GPT-3,到万亿级参数的 PaLM,再到多模态大模型 GPT-4 ...
2025-10-22在 MySQL 数据库的日常运维与开发中,“更新数据是否会影响读数据” 是一个高频疑问。这个问题的答案并非简单的 “是” 或 “否 ...
2025-10-22在企业数据分析中,“数据孤岛” 是制约分析深度的核心瓶颈 —— 用户数据散落在注册系统、APP 日志、客服记录中,订单数据分散 ...
2025-10-22在神经网络设计中,“隐藏层个数” 是决定模型能力的关键参数 —— 太少会导致 “欠拟合”(模型无法捕捉复杂数据规律,如用单隐 ...
2025-10-21在特征工程流程中,“单变量筛选” 是承上启下的关键步骤 —— 它通过分析单个特征与目标变量的关联强度,剔除无意义、冗余的特 ...
2025-10-21在数据分析全流程中,“数据读取” 常被误解为 “简单的文件打开”—— 双击 Excel、执行基础 SQL 查询即可完成。但对 CDA(Cert ...
2025-10-21在实际业务数据分析中,我们遇到的大多数数据并非理想的正态分布 —— 电商平台的用户消费金额(少数用户单次消费上万元,多数集 ...
2025-10-20在数字化交互中,用户的每一次操作 —— 从电商平台的 “浏览商品→加入购物车→查看评价→放弃下单”,到内容 APP 的 “点击短 ...
2025-10-20