京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据驱动公司业务智能化_数据分析师
在历时两个月、进行31次版本更新、完成3200多次登录测试后,被命名为“金融e管家”的民生银行客户关系服务平台日前正式上线。这是民生银行充分利用大数据分析挖掘技术、实施精准营销制导的又一大创新,将推动对公业务操作从“手工时代”升级到“智能时代”。
“大数据时代,银行业格局正在发生深刻变革。”民生银行党委委员林治洪表示,民生“金融e管家”以全新的管理、服务与开发理念,打造了集一站式服务、互联网思维和大数据分析于一体的客户关系管理与服务平台,将大幅提升公司业务营销管理水平和平台用户体验,显著增强公司业务的核心竞争力。
据介绍,民生银行“金融e管家”具有四大特征:一是大数据挖掘,结合上市公司数据、工商数据、征信数据等,整合了民生银行200多个系统的数据;二是供应链开发,对公司业务交易网络进行全网络分析,实现精准的客户推荐和产品推荐;三是完善的客户关系管理体系,客户经理可以正确运用平台的客户拜访、到期提醒、产品推荐、产品专家等功能和服务;四是科学的客户绩效评价体系,实现对客户绩效的全面评价,为不同特点的客户提供个性化金融服务。
民生银行相关部门负责人解释说,所谓“金融e管家”,就是提供深度的数据产品、成为交易的信息中心、提高客户的认可度,清晰回答了“巩固哪些客户?提升哪些客户?培育哪些客户?”三大公司业务转型的关键问题。
比如,民生银行有一个上市集团客户,总资产达80亿元,市值297亿元,但其2014年上半年净利润仅为1.5亿元。通过“金融e管家”平台分析发现,该集团有370家上下游企业,年往来资金量超过10亿元,但通过民生银行结算的仅占26%,集团整体的交易成本非常高。为了帮助该集团打通供应链,“金融e管家”分析了其资金往来特征,建立了交易网络模型和上下游客户推荐模型,并为其匹配了最佳的金融产品,推荐了优质伙伴。近半年来,该集团的盈利水平实现了大幅提升。
“从该案例中,我们可以看出民生银行运用大数据开展业务,进行业务模式创新的独到之处”。上述负责人解释说,首先是对线下业务资源的整合。“金融e管家”基于对客户信息更深层的探测,将有效信息放大,筛选出最高效的企业关系群体,优化、加速这一群体的资源配置。其次是系统具有前瞻性的整体架构意识,能够运用复杂的网络科学、力导向布局图等大数据分析手段,加大行内外数据资源的整合力度,构建客户基因图谱模型和智能产品推荐模型,实现客户价值的最大化。
“这是迄今所见的最好的银行客户关系管理与服务平台。”IBM大中华区全球企业咨询部副合伙人谢国忠评价说,“金融e管家”是一个可持续发展的金融生态环境,是一个智能化的融资理财和资源整合平台。“这一平台引入了‘体验至上’的互联网开发思维,开启了银行业管理理念、业务模式和服务手段转型的深层变革。”谢国忠表示。
据悉,为更好地适应公司业务转型的需要,民生“金融e管家”将围绕“聚焦重点行业、重点区域、战略客户”,同时聚焦核心大客户的交易融资等,持续推进二期、三期开发计划,加快推动大数据时代的业务作业模式变革。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在大数据时代背景下,海量行业数据亟需通过专业化工具挖掘潜在价值,辅助企业业务决策、优化运营模式、规避经营风险。Python凭借 ...
2026-08-28SQL是数据分析领域最基础、最核心的工具,承担着取数、清洗、统计、分层、归因的全流程工作。不同于单纯的语法练习,实战化SQL数 ...
2026-08-28 很多企业团队并非缺乏指标,而是陷入“指标失控”:仪表盘上堆满实时跳动的数据,却无法回答“当前瓶颈在哪、下一步该做什么 ...
2026-08-28随着新零售模式的快速普及,零售行业从传统的“货品驱动”全面转向“用户驱动”。门店交易数据、线上消费记录、浏览轨迹、复购频 ...
2026-08-27在数据分析、爬虫采集、接口开发、数据归档等场景中,JSON与CSV是两种使用率最高的数据存储格式。JSON为键值对结构化格式,适配 ...
2026-08-27 很多数据分析师每天都在计算指标、制作报表,但当被问到“什么叫指标数据元”“指标数据标准包含哪些核心维度”“指标数据质 ...
2026-08-27在数据分析工作中,时间序列是最常见的数据类型之一,订单时间、日志时间、交易时段、统计周期等数据均离不开时间处理。原始数据 ...
2026-08-26在数据分析与数据预处理工作中,原始数据普遍存在录入错误、系统故障、偶然极值等问题,极易产生异常数据。异常数据会严重干扰数 ...
2026-08-26 很多数据分析师能熟练写SQL、做透视表,但当被问到“数据是从哪里来的?经过哪些加工才进入数据仓库?ETL具体做了什么?”时 ...
2026-08-26在数理统计与数据分析领域,多因素方差分析与线性回归模型是研究变量关系、因素影响、数据差异规律的两大核心工具。二者均属于经 ...
2026-08-25数据分析的核心价值不在于数据计算与图表制作,而在于清晰、精准、有逻辑地输出结论、支撑业务决策。日常数据分析报告普遍存在结 ...
2026-08-25 很多数据分析师能熟练地写SQL、做透视表、算描述性统计,但当被问到“如何预测用户流失概率”“如何归因销量下滑的关键因素 ...
2026-08-25平均数是数据分析、数理统计与日常运算中最基础、最常用的统计量,核心作用是浓缩一组数据的整体水平、刻画数据集中趋势。在众多 ...
2026-08-24在MySQL数据库中,InnoDB存储引擎作为主流事务型引擎,默认事务隔离级别为可重复读(Repeatable Read,RR),这与SQL Server、Or ...
2026-08-24 很多数据分析师拿到数据就开始清洗、建模,但当被问到“这批数据属于什么类型——结构化还是非结构化?分类变量还是数值变量 ...
2026-08-24 很多数据分析师画过趋势图、做过业绩预测,但当被问到“这个月销售额增长20%,到底是长期趋势自然增长,还是促销活动的短期 ...
2026-08-21在数据分析与数据可视化工作中,直方图是展示数据分布特征、离散程度、集中区间的核心图表,能够直观呈现数值数据的频次分布规律 ...
2026-08-20在数据分析领域有一句核心准则:垃圾数据进,垃圾数据出。数据清洗是数据分析、数据建模、数据可视化之前的必经前置工序,也是保 ...
2026-08-20 很多数据分析师做过按月份的销售额趋势图,画过按天的流量折线图,但当被问到“时间序列和普通数据有什么本质区别”“季节性 ...
2026-08-20在Python数据分析与数据清洗工作中,Pandas是最核心的数据处理库,DataFrame是结构化数据的标准存储格式。在实时数据采集、循环 ...
2026-08-19