银行客户数据分析 PPT
银行行业客户数据分析与应用方案

银行行业客户数据分析与应用方案第1章客户数据采集与整合 (4)1.1 数据采集方法与途径 (4)1.1.1 客户信息采集 (4)1.1.2 数据采集途径 (4)1.2 数据整合与清洗 (4)1.2.1 数据整合 (4)1.2.2 数据清洗 (4)1.3 数据质量评估与监控 (5)1.3.1 数据质量评估 (5)1.3.2 数据监控 (5)第2章客户画像构建 (5)2.1 客户基本信息分析 (5)2.1.1 性别与年龄分布 (5)2.1.2 职业与教育程度 (5)2.1.3 地域分布 (5)2.2 客户消费行为分析 (5)2.2.1 消费特征分析 (6)2.2.2 消费偏好分析 (6)2.2.3 消费趋势分析 (6)2.3 客户风险偏好分析 (6)2.3.1 风险承受能力分析 (6)2.3.2 风险偏好类型划分 (6)2.3.3 风险偏好与金融产品匹配 (6)2.4 客户生命周期分析 (6)2.4.1 客户生命周期划分 (6)2.4.2 生命周期各阶段特征分析 (6)2.4.3 生命周期管理与金融服务策略 (6)第3章客户细分与市场定位 (7)3.1 客户细分方法与策略 (7)3.1.1 客户特征细分 (7)3.1.2 客户需求细分 (7)3.1.3 数据挖掘与智能分析 (7)3.2 市场定位与目标客户群体 (7)3.2.1 市场定位策略 (7)3.2.2 目标客户群体 (7)3.3 客户价值评估与潜力挖掘 (8)3.3.1 客户价值评估体系 (8)3.3.2 客户潜力挖掘 (8)第四章信用风险评估与管理 (8)4.1 信用风险建模与验证 (8)4.1.1 数据准备与预处理 (8)4.1.3 信用风险建模 (9)4.1.4 模型验证与优化 (9)4.2 信用评分与信用额度 (9)4.2.1 信用评分 (9)4.2.2 信用额度 (9)4.3 逾期预测与催收策略 (9)4.3.1 逾期预测 (9)4.3.2 催收策略 (9)4.3.3 催收策略优化 (9)第5章营销策略制定与优化 (9)5.1 营销活动数据分析 (9)5.1.1 客户细分 (9)5.1.2 营销活动数据挖掘 (10)5.2 营销策略制定与实施 (10)5.2.1 确定营销目标 (10)5.2.2 制定针对性营销策略 (10)5.2.3 营销策略实施 (10)5.3 营销效果评估与优化 (10)5.3.1 营销效果评估指标 (10)5.3.2 营销效果分析 (10)5.3.3 营销策略优化 (11)第6章客户关系管理 (11)6.1 客户满意度分析 (11)6.1.1 客户满意度调查方法 (11)6.1.2 客户满意度评价指标 (11)6.1.3 客户满意度数据分析 (11)6.1.4 提升客户满意度的策略 (11)6.2 客户忠诚度分析 (11)6.2.1 客户忠诚度评价指标 (11)6.2.2 客户忠诚度影响因素 (11)6.2.3 客户忠诚度数据分析 (12)6.2.4 提升客户忠诚度策略 (12)6.3 客户流失预测与挽回策略 (12)6.3.1 客户流失预测模型 (12)6.3.2 客户流失影响因素 (12)6.3.3 客户流失预警机制 (12)6.3.4 客户挽回策略 (12)第7章个性化服务与推荐系统 (12)7.1 个性化服务设计 (12)7.1.1 客户分群 (12)7.1.2 需求分析 (13)7.1.3 服务内容定制 (13)7.1.4 服务渠道优化 (13)7.2.1 协同过滤算法 (13)7.2.2 内容推荐算法 (13)7.2.3 深度学习算法 (13)7.2.4 多模型融合推荐 (13)7.3 交叉销售与增值服务 (13)7.3.1 产品组合推荐 (13)7.3.2 生命周期管理 (14)7.3.3 增值服务设计 (14)7.3.4 客户关系维护 (14)第8章银行产品优化与创新 (14)8.1 产品需求分析 (14)8.1.1 客户需求挖掘 (14)8.1.2 市场需求分析 (14)8.1.3 产品功能需求 (14)8.2 产品优化与竞争力分析 (14)8.2.1 产品优化策略 (14)8.2.2 竞争力分析 (14)8.2.3 客户满意度评价 (14)8.3 产品创新与实验设计 (15)8.3.1 创新策略 (15)8.3.2 实验设计 (15)8.3.3 风险管理 (15)第9章风险控制与合规管理 (15)9.1 欺诈检测与防范 (15)9.1.1 欺诈行为特征分析 (15)9.1.2 欺诈检测模型构建 (15)9.1.3 欺诈防范策略 (15)9.2 合规风险监测与评估 (15)9.2.1 合规风险识别 (15)9.2.2 合规风险监测指标体系 (15)9.2.3 合规风险评估与报告 (15)9.3 风险控制策略与内控体系建设 (16)9.3.1 风险控制策略制定 (16)9.3.2 内控体系构建 (16)9.3.3 内控体系优化与持续改进 (16)第10章数据驱动决策与未来发展趋势 (16)10.1 数据驱动决策框架 (16)10.1.1 数据收集与整合 (16)10.1.2 数据分析与挖掘 (16)10.1.3 决策支持系统 (16)10.1.4 决策实施与优化 (16)10.2 数据分析与决策案例 (16)10.2.1 客户细分与精准营销 (17)10.2.3 跨界合作与数据应用 (17)10.3 银行业未来发展趋势与数据应用前景 (17)10.3.1 金融科技驱动下的银行业变革 (17)10.3.2 数据驱动的智能化服务 (17)10.3.3 开放银行与生态圈构建 (17)10.3.4 金融监管与合规要求 (17)第1章客户数据采集与整合1.1 数据采集方法与途径银行行业客户数据的采集是数据分析与应用的基础,本节将详细介绍数据采集的方法与途径。
银行数据分析报告

银行数据分析报告1. 引言本报告旨在对银行数据进行分析,以揭示其中的潜在趋势和洞察。
通过对银行数据的深入分析,我们可以更好地了解银行业务的发展状况,并为银行制定未来的战略决策提供依据。
2. 数据概况我们所分析的银行数据包含了过去三年的交易记录、客户信息、贷款情况等内容。
数据规模庞大,包含了数百万条记录。
我们将通过对这些数据的整理、加工和分析,提取出有用的信息。
3. 客户分析3.1 客户画像在银行数据中,客户信息是一个重要的维度。
通过对客户信息的分析,我们可以了解银行的客户构成,并根据不同类型的客户制定差异化营销策略。
3.1.1 年龄分布我们首先对客户的年龄分布进行了统计,得到了以下结果:年龄段客户人数占比20-30岁5000 25%30-40岁8000 40%40-50岁4000 20%50岁以上3000 15%可见,银行的主要客户集中在30-40岁之间,占总客户数的40%。
这一结果对于银行制定产品和服务策略具有重要的参考价值。
3.1.2 职业分布我们进一步对客户的职业分布进行了统计,得到了以下结果:职业客户人数占比白领6000 30%学生4000 20%自由职业者3000 15%其他7000 35%可见,白领是银行的主要客户群体,占总客户数的30%。
银行可以根据不同职业的客户需求,开发相应的金融产品和服务。
3.2 客户消费行为分析我们进一步分析了客户的消费行为,以了解客户的偏好和消费习惯。
3.2.1 消费频率我们统计了客户的消费频率,以了解客户的活跃程度。
结果如下:消费频率客户人数占比高频6000 30%中频8000 40%低频6000 30%可见,大部分客户的消费频率处于中频水平,占总客户数的40%。
银行可以通过刺激高频消费,提高客户活跃度和忠诚度。
3.2.2 消费偏好我们还对客户的消费偏好进行了分析。
通过挖掘客户的消费偏好,银行可以针对不同客户提供个性化的产品和服务。
4. 贷款分析4.1 贷款额度分布我们对银行的贷款额度进行了统计,以了解贷款的规模和分布情况。
银行流水全面深度分析

关联交易定义及类型划分
关联交易定义
指银行与其关联方之间发生的转移资源或义 务的事项,而不论是否收取价款。
根据交易金额及占比划分
重大关联交易、一般关联交易等。
根据交易性质划分
包括购买或销售商品、提供或接受劳务、代 理、租赁、提供资金等。
根据交易对象划分
与股东、高管、实际控制人等进行的交易。
识别方法与技巧分享
数据来源与采集方法
数据来源
银行流水数据主要来源于银行核心业务系统、支付系统、网银系统等。
采集方法
通过数据接口、数据抽取、数据爬取等多种方式采集银行流水数据,确保数据 的完整性、准确性和时效性。同时,对采集到的数据进行清洗、整理、转换等 预处理工作,以便于后续的分析和挖掘。
02
汇总验真
数据清洗与整理
05
隐性负债挖掘与风险提示
隐性负债概念及表现形式
隐性负债定义
指未在财务报表或合同中明确体现,但实际上存 在的债务。
表现形式
包括但不限于民间借贷、担保责任、未决诉讼等 。
对企业的影响
可能导致企业资金链断裂、信誉受损等风险。
挖掘方法和工具介绍
财务报表分析法
通过分析财务报表中的异常科目和勾稽关系 ,发现隐性负债线索。
资金监控与预警
通过对企业流水数据的实时监控,可以及时发现 异常交易和资金流动,从而防范潜在风险。
3
信贷审批参考
在信贷审批过程中,银行流水可以作为评估企业 还款能力的重要依据,有助于银行做出更准确的 信贷决策。
提升经营管理水平建议
完善流水数据管理制度
企业应建立完善的流水数据管理制度,确保数据 的真实性和完整性。
识别方法 通过审查银行财务报表附注及相关信息披露文件进行识别。
商业银行统计分析(ppt114页)

款平均余额。 (6)存款稳定率
=报告期最低存款余额/报告期存款平均余额。 (7)存款增长率。
32
负债统计分析
(1)各项负债余额统计分析 分析报告期上各项负债项目的数额,用以反映 商业银行资金来源状况和可用资金额度。 负债余额分析要结合近期余额的变化进行分析。
对资产进行利率敏感性分析的主要目的 是分析资产隐含的利率风险。
21
【例】
对于两家面临相同的经营环境和竞争环境的A、B银行, 假定其利率敏感性资产的收益率等于市场利率,它们资 产结构不同:A银行资产的50%为利率敏感性资产,而B 银行中利率敏感性资产占70%。假定初期市场利率为 10%,同时假定两家银行利率非敏感性资产的收益率是 8%。现在市场利率发生变化,从10%降为5%,分析两 家银行的收益变动情况。
利率非敏感性资产则指对利率变化不敏感,或者 说利息收益不随市场利率变化而变化的资产。
(固定利率贷款)
20
利率敏感性与否是根据该资产在考察期内是否可能重 新定价来划分的,所以讨论利率敏感性一定要给出考 察期限才有意义。若在考察期T内,资产可能重新定 价,则属于利率敏感性资产;相反,则属于非利率敏 感性资产。对于同一资产,考察期限不同,会得出不 同的结论。
析 析 析计 析 析
预
分
测
析
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数据的主要来源
业务经营数据 信贷数据 金融市场和同业数据 宏观经济数据 专门调查所得数据
第二节 商业银行主要业务统计分析
资产业务统计分析 负债业务统计分析 银行的账面价值与市场价值的
统计分析
13
大数据银行应用(PPT 45张)

构建银行业 大数据分析 平台
培养银行业 的大数据分 析人才
1
数据挖掘是什么? 模型+算法 数据挖掘实践分享
2
3
心得与总结
从运筹帷幄到决胜千里…
…… 樯谈羽 橹笑扇 灰间纶 飞 巾 烟 灭 ......
大数据在银行业的应用场景
很多互联网公司愿意将自己定位为数据企业
未来银 行更加 倾向于 数据分 析挖掘
• 数据成为经营决策的强有力依据,给企业带来 发展和引领行业的机遇。 • 数据意味着巨大的商机,可强化客户体验,提 高客户忠诚度 • “数据的收集能力+数据的分析能力=企 业智 商”
在大数据背景下面临的挑战
大数据时代银行业的应对策略
银行业开始尝试接入和整合外部数据资源
国际同行业 大数据运用的 经验教训
推动大数据应用的策略
建立完善的 大数据工作 管理体系
增强数据 挖掘与分析 运用能力
以大数据技 术促进智慧 银行建设
建立基于 大数据分析 的定价体系
依托大数据 技术提升风 险管理水平
大数据在银行业的应用场景
未来银行业的发展趋势
客户是驱动零售企业生存发展的核心资源
未来银 行业更 加倾向 于零售 营销
• 银行依赖存贷款利差创造利润的盈利方式须调整。 • 零售及中间业务在未来银行经营中会占有越来越 大的比重。 • 大部分客户数据通常是用户在社交网络、移动终 端 设备等媒介留下的海量碎片化数据,收集数据 并对客户的行为属性进行有效的分析,是支撑以 客户为中心发展模式的重要手段。 • 构建以客户为中心的精确的银行运营全景视图就 显得尤为重要。
大数据应用
主要内容
大数据在银行业的应用场景 未来银行业的发展趋势
.高净值客户需求分析PPT课件

份两会召开,3月1日注册制开始实施,建议减少个人操作,可选择符合当前主题的机构产
品,以防范不确定风险。
图:沪深300走势图
数据源:WIND
.
17
大宗商品—增加黄金配置,关注石油
短期黄金价格大幅上涨主要逻辑来自避险需求,美联储加息预期延后,整体利率水平
预期下降,实际利率下行,有利于黄金上行。从大类资产上看,全球权益类资产股价较高
• 家族信托
• 全权资产委托管理:智信、晟信
供应单位:行内相关部门
• 结构化产品
合作机构:信托、券商、基金等
• 项目融资类
【类固定收益类】
• 共赢-周周赢、月月赢、步步高升、天天快车 • 天天快车/超快车 • 货币市场基金 • 7天通知存款
【现金管理类】
供应单位:行内相关部门 合作机构:基金等
风险
.
近期市场风险经过释放后,虽然风险资产有了一定好转,但需保留一部分现金,
保持流动性,以应对后期市场的不确定因素,例如股市仍然可能有新低。
图:上证综指走势图
数据源:WIND
.
14
类固收类—尽早配置中长期产品
《银行客户数据分析》课件

来自其他金融机构、征信机构等 的客户信用评分、消费行为等信 息,有助于评估客户的信用风险 和消费潜力。
80%
社交媒体数据
通过分析社交媒体上的客户评论 、反馈等信息,了解客户对银行 的评价和需求,有助于改进服务 质量。
数据质量与清洗
数据完整性
确保数据的完整性和准确性, 避免缺失值和异常值对分析结 果的影响。
银行客户数据分析
目
CONTENCT
录
• 引言 • 数据分析方法 • 客户数据来源 • 客户画像构建 • 客户分群与细分 • 客户价值评估与客户获取策略 • 数据可视化与报告
01
引言
目的和背景
目的
通过数据分析,深入了解银行客户的消费行为、偏好和需求,为 银行提供更有针对性的产品和服务。
背景
随着科技的发展和市场竞争的加剧,银行客户数据分析已成为银 行业务发展的重要支撑。通过对客户数据的分析,银行可以更好 地满足客户需求,提高客户满意度,增加业务收入。
提高运营效率
通过对业务流程数据的分析, 银行可以发现潜在的优化点, 提高运营效率。
02
数据分析方法
描述性分析
总结:描述性分析是对数据进行简单的描述和整理,以揭示数据 的基本特征和规律。
通过统计指标如均值、中位数、众数、方差等,对客户数据进行 汇总和展示,帮助银行了解客户的基本情况,如年龄、性别、职 业等。
通过对比行业标准和最佳实践,分析银行客户数据的优劣势,提出针对性的优化建议,例如优化产品设计、提升服务质量等 。
03
客户数据来源
银行内部数据
存款数据
包括各类存款的金额、期限、利率等信息,反映 客户的资金状况和投资偏好。
交易数据
银行客户群体分析

谢谢
THANK YOU
支行存款储户客群结构
截止8月10日支行的存款结构
对公存款为: 储蓄存款为:
131385
活期 存款
131385
5 4
3
2 1
0 类别 1 类别 2 类别 3 类别 4
乐慧 存
这是从CRM系统中统计出的数据,目前支行活期存 款占比为50.21%,在成都分行辖类各网点中是最 高的;
支行存款储户客群结构
这能证明什么呢?这足以说明,这部分客户就是我们所说的长尾客户。
很显然,睡客唤醒,激活这一大部分群体,是我们接下来要更用心做的事情。
根据调查,这部分客群大多 数都来自我们周边的居民
大约有30%为政府拆迁户 有40%以上为当地航天类、汽车类的 厂矿工人 有一小部分为龙泉本地人和外来居民
虽然在这条街上 我们处在较劣势 的地位
但是我们的优质 服务和产品的优 势还是赢得了很 多客户的信赖。
除了我们所处地方为金融一条街外,我们还处在一个名叫:“东方华大广场” 的商圈里,整个商业体现在有143家商户。多为个体商户。每日平均营业额在 几千到几万不等。所以每天来我们这里换零钱和存营业款的商户也是构成了 我们的主流客户群体。
我们如果能激活这一部分长尾客户,在巩固支行 储蓄存款的基础上,还会到更多的增长空间. 其次,大家请看一下我们3-5级的客户,只有83 个人。占客户总量不到10%,然而。却贡献了支 行大于80%的个人存款。 这部分人,是我们的理财客户,以及我们周围的 个体商户。也就是说,这部分客户才是目前个人 存款贡献的主力部队。
支行地理位置
7家银行结构
国有银行有三家
建设银行
交通银行 邮政储蓄银行 兴业银行 长城华西银行
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数据预处理
• 我们选用Weka数据挖掘工具来对客户的账户数据进 行分析,因此所有的原始数据都必须转换成能被 Weka处理的数据集格式。
• 原始数据集的特征主要有四种类型的,分别是:数 值型(numeric)、标称型(nominal)、日期型(date) 和字符串型(string)。
• 对于缺失的属性值,因为Weka中的算法能自动处理 属性值缺失的情况,所以按Weka数据集的格式要求 用“?”表示。
银行客户数据分析
2007-09-01
背景
➢ 数据客户群服务盈利 • 商业银行拥有大量的个人客户交易数据、个人客户
服务数据和个人客户基本资料数据。在这些海量数 据中,隐藏着大量的有价值的客户信息。运用数据 挖掘中的聚类分析技术可以从这些数据集中提取客 户的分类知识。聚类分析技术可以将性质、特征近 似的数据对象归属在相同的群集中。商业银行可以 利用此技术分辨出能有效为之服务的最有价值的客 户,为他们提供更为个性化的服务,从而影响相关 的客户行为并最终达到提高盈利的目的。
数据集(属性)
• Count of Debit this Month(这个月取款的次数) • Count of OD(透支的次数) • Amount of Deposit this Month(本月存款的账目) • Amount of Withdraw this Month(本月取款的账目) • Last Transaction Date(上一次交易的日期) • Country Code(客户所属的国家) • Birthday(生日) • Sex(性别)
大聚类可以再继续细分 (作为一个数据集再继续进行 聚类操作, 或直接提高聚类个数)
对各聚类结果的处理
• 聚类后的各聚类结果的数据是规格化处理后的数据的结果, 我们要直观地分析各聚类的特点,必须把规格化的数据还 原为原始数据。例如,最小值为-10,000,最大值为1,000, 000的当前账户余额规格化为[0,1]后就难以理解各账户间 存在的巨大差距,只有把它还原为原始的[-10000, 10000 00]才能使人直观地理解其存在的差距。
数据预处理(规格化)ຫໍສະໝຸດ • 数值型特征: 采用如下公式规格化到[0, 1]区间
x' x xmin xmax xmin
• 标称型特征、日期型特征和字符串型特征保持不变
聚类分析
• 目标
• 我们的目的是对客户进行分群,从而使银行可以对不同群体的客户提 供不同的服务。因此聚类分析是对客户进行自动分群的有效方法。
数据集
• 客户数据集包含10,000条客户数据 • 包含有31个特征(属性), 分别为:
• Bank No(银行代码,其值有:004,024,077等) • Account num(账户代码) • Short Name(客户名字) • First Contact Date(第一次接触日期) • account open date(账户开户日期) • account balance(账户当前余额) • account low balance(账户曾经最低余额) • account high balance(账户曾经最高余额) • balance category(余额类型) • Statement Low Balance(最低交易账目,有正有负)
• 方法
• k-means算法
• 选取的特征
• 从31个原始属性值中选取23个属性用作聚类(都是数值型或标称型的)
• 聚类参数
• 在经过规格化处理后的数据集中,用k-means算法在选定的23个属性上 进行聚类,设定聚类数为10.
大家应该也有点累了,稍作休息
大家有疑问的,可以询问和交
各聚类大小
• 各聚类所包含的客户数量如下表
• 把各聚类的数据集还原为原始数据后,再计算各特征的均 值和标准差(数值型的特征);或者各标称量的数量(标 称型的特征)。
聚类结果分析(账户当前余额 )
• 下表所示为10个聚类中各聚类的账户当前余额的正负及账户当 前余额的均值和标准差
聚类结果分析(账户当前余额 )
• 最明显的特殊客户群有两个 :
数据集(属性)
• Statement High Balance(最高交易账目) • Statement Aggregate Debit Balance(聚集透支账目) • Statement Aggregate Debit Day(透支账目的天数) • Statement Aggregate Credit Balance(聚集存款账目) • Statement Aggregate Credit Day(存款账目的开数) • Return Check Count(退回支票的次数) • Status(客户状态) • Audit Granding(授权级别,越高则风险越低) • Salary Before Last Month(上一个月之前自动付款的账目) • Salary last Month(上一个月自动付款的账目) • Salary this Month(这一个月自动付款的账目) • Count of Credit this Month(这个月存款的次数)
• 一个是聚类3的客户群,该聚类的当前余额均值达十五万左 右,比其他聚类的当前余额均值高出一个数量级。所以可 以初步判断该聚类的客户是存款额高或者说是高收入的客 户群。另外,该聚类当前余额的标准差也很大,这说明在 富有的客户群中各客户的收入差距也是很大的,有的达百 万、千万、甚至上亿.
• 另一个明显的特殊客户群是聚类9所示的客户群。该客户群 中的413个客户当前账户余额都为负值,且其均值达负两万 多元。因此可以认定该客户群是高透支的客户群。后面还 会分析的透支额、透支次数、透支时间等属性的分析同样 可以印证我们这个结论.
表1
对聚类大小的分析
由表1可知,各聚类有大有小,且大小悬殊,但也合乎 客户关系处理的目的。客户关系管理的往往是找出一小部 分的特殊客户(占20%左右)来进行特别地对待。在上表 所示的10个聚类中,除去最大的聚类4后其余9个聚类的客 户数达3818人,占总客户量的38.18%;除去最大的两个聚 类(聚类4和聚类5)后其余8个聚类的客户数达1833人, 占总客户量的18.33%.