在实现数据资产化管理的基础上,区域性银行可通过打造数据智能服务体系,实现数据集中化、平台化、服务化、场景化运营,满足业务用户对数据“随处可见”、“随处可查”、“随处可用”等基础数据诉求,并为数字化风控、数字化营销、数字化运营、数字化决策等深度应用提供数据智能技术体系支撑。
打造基于业务场景的数据产品,实现数据价值赋能,是区域性银行数字化转型的关键。数据场景化的应用,不仅能够提升区域性银行的生产效率,同时也能够增加银行的客户服务能力。通过数字化场景丰富体验模式,打造基于业务场景的数据产品,实现数据价值赋能。区域性银行的数据场景化主要体现在智能营销、产品创新与智能运营等几个主要领域。
1)通过数据标签体系构建精准营销:通过客户画像和客户标签,构建基于场景的识别与洞察能力,基于客户全生命周期,针对不同阶段的应用场景进行客户综合数据的分析,实现客户价值最大化。
2)通过数据分析技术服务产品创新:搭建以大数据分析等新兴技术为基础的产品创新模式,精准地进行客户定位和客户需求把控,通过对产品创意、客户需求的归纳和提炼,快速满足客户需求和灵活应对市场变化。
3)通过数据分析服务助力运营决策:通过纵向从高、中、低层面,横向从时间、组织、区域及产品等维度,全面设计各层级核心决策需求的数据分析服务,优化运营决策,全面支撑场景化、客户化和风险管理及决策。
对于区域性银行,其在数据智能发展的道路上最大的难题是缺乏“既能管理数据又能运用到业务洞察上的人才”。因此,为了加速自身数据人才的培养,赶上大行数据智能的发展节奏,区域性银行可以通过与外部第三方合作,借用他们的平台、方法、经验和能力,快速积累自身的数据应用及分析能力,例如在信贷风险控制领域,区域性银行就可以选择引入外部金融风控产品,来提升自身风险管理能力。
【本文主要作者】
支宝才毕马威中国金融业战略咨询服务合伙人
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