银行客户数据分析课件
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蓝灰建设银行数据分析ppt模板
PART 03
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商业银行客户关系管理系统分析PPT(39张)
客户经理子系 统
工行CRM系 统
品进行重新设计，对业务流程进行重组、再造， 从而为商业银行提供全方位的管理视角，使其获 得更加完善的客户交流能力，实现最大化的客户 收益率。它的目标是有效降低商业银行的经营成
背景
本，增加收入，寻找扩展业务所需要的新的市场
系统构成
和渠道以及提高客户的价值、满意度、忠诚度和
（2）实施客户经理制是银行有效地开展市场营销，加强自身 实力的需要
市场营销就是对适当的对象，以适当的价格，在适当的 时间和地点提供适当的产品和服务。
（3）实施客户经理制是银行有效控制风险的需要 银行业风险高度集中，而银行风险又与客户风险紧密相
关，银行必须高度关注客户风险，对其进行科学评价，帮 助客户分析、管理和控制风险，实现银企双赢。
商业银行CRM
基本内涵 本章主要内容：
客户经理制度
银行CRM系 统
框架 软件技术
•商业银行客户关系管理
实施过程
总体功能
•商业银行CRM系统 •商业银行CRM系统分析（实例）
客户经理子系
统 工行CRM系
统
背景
系统构成 系统实施
16.1商业银行客户关系管理
商业银行CRM 16.1.1商业银行客户关系管理
5）数据挖掘
数据挖掘(data mining)是从大量的、不完全 的、有噪声的、模糊的、随机的数据中提取隐 含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在
有用的信息和知识的过程。
商业银行CRM
基本内涵
客户经理制度 银行CRM系
统 框架
软件技术
实施过程
总体功能
客户经理子系 统
工行CRM系 统 背景
系统构成 系统实施
统 框架
工行CRM系 统
品进行重新设计，对业务流程进行重组、再造， 从而为商业银行提供全方位的管理视角，使其获 得更加完善的客户交流能力，实现最大化的客户 收益率。它的目标是有效降低商业银行的经营成
背景
本，增加收入，寻找扩展业务所需要的新的市场
系统构成
和渠道以及提高客户的价值、满意度、忠诚度和
（2）实施客户经理制是银行有效地开展市场营销，加强自身 实力的需要
市场营销就是对适当的对象，以适当的价格，在适当的 时间和地点提供适当的产品和服务。
（3）实施客户经理制是银行有效控制风险的需要 银行业风险高度集中，而银行风险又与客户风险紧密相
关，银行必须高度关注客户风险，对其进行科学评价，帮 助客户分析、管理和控制风险，实现银企双赢。
商业银行CRM
基本内涵 本章主要内容：
客户经理制度
银行CRM系 统
框架 软件技术
•商业银行客户关系管理
实施过程
总体功能
•商业银行CRM系统 •商业银行CRM系统分析（实例）
客户经理子系
统 工行CRM系
统
背景
系统构成 系统实施
16.1商业银行客户关系管理
商业银行CRM 16.1.1商业银行客户关系管理
5）数据挖掘
数据挖掘(data mining)是从大量的、不完全 的、有噪声的、模糊的、随机的数据中提取隐 含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在
有用的信息和知识的过程。
商业银行CRM
基本内涵
客户经理制度 银行CRM系
统 框架
软件技术
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总体功能
客户经理子系 统
工行CRM系 统 背景
系统构成 系统实施
统 框架
银行数据分析报告PPT
80 60 40 20 0 1 2 系列1 系列2 系列3 3 系列4 4
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0 1900/1/1
2 .
商业银行统计分析(ppt114页)
报告期内每日存款余额总和/报告期日历日数 (5)存款周转次数 （基期存款余额+报告期存款收入发生额）/报告期存
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
11
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
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
11
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)
挑 战
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
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
信用卡客户专题分析报告(课堂PPT)
卡交易客户占20%,为D类客户(低)。
Page 28
信用卡客户利息收入贡献度 2、从年龄段上看，各类客户分布情况
数据显示，整体四类客户主要集中在22岁至42岁；其中32岁以 下A类客户相对其他三类客户占比较少，32岁以上A类客户占比高于 其他三类客户。
Page 29
信用卡客户利息收入贡献度 3、从性别上看，各类客户分布情况
信用卡客户专题分析报告
上海陆鹰 2014-12
Page 1
目录
➢ 信用卡存量客户分析
– 信用卡客户发展现状 – 信用卡客户分布情况 – 信用卡客户资产结构分析 – 信用卡客户交易行为分析 – 信用卡客户贡献度分析
➢ 信用卡激活客户特征分析 ➢ 信用卡专题分析总结 ➢ 信用卡潜在客户挖掘模型评估 ➢ 信用卡逾期客户风险模型评估
户(偏低);基本没有分期收入贡献的信用卡交易客户占10%,为D类
客户(低)。
Page 36
信用卡客户分期收入贡献度 10、从年龄段上看，各类客户分布情况
数据显示，整体四类客户主要集中在22岁至42岁；其中32岁以 下A类客户相对其他三类客户占比较少，32岁以上A类客户占比高于 其他三类客户。
Page 37
Page 18
信用卡客户交易行为分析 3、各年龄段激活卡数中交易卡数占比情况
数据显示，各年龄段激活卡数中交易卡数占比差异不大，其中 22岁以下及32至47岁年龄段的交易卡数占比略高于其它年龄段。
Page 19
信用卡客户交易行为分析 4、各卡龄段激活卡数中交易卡数占比情况
数据显示，卡龄段在1个月之内的交易卡数占比最高，约85% 左右；卡龄段在两年至三年的交易卡数占比最低，约28%；整体来 看，随着卡龄的增加，交易卡数在激活卡数中占比逐渐下降。
银行存取款数据流图课件
控制流
02
银行存取款业务概述
存取款业务简介
存取款业务是银行的基本业务之 一，为客户提供存款和取款服务。
存款是指客户将资金存入银行， 银行向客户提供存款账户和存折。
取款是指客户从银行取出存款， 银行根据客户的要求进行支付。
存取款业务流程
01
客户到银行柜台或自助 设备进行存取款操作。
02
银行员工或自助设备对 客户身份进行验证。
数据流图的优化与完善
总结词
数据流图的优化策略
详细描述
在绘制完分层数据流图后，需要对数据流图进行优化和完善。优化过程包括简化流程、调整数据流向、合并或拆 分功能等，以提高数据流图的清晰度和可维护性。同时，需要确保数据流图与实际业务处理流程的一致性。
04
数据流图在银行存取款业务中的应用
业务需求分析
需求调研 需求整理
系统功能设计
功能划分
功能详细设计
对每个功能模块进行详细设计，包括 业务流程、数据流程、界面设计等。
数据流程优化
数据流梳理 数据流优化
05
数据流图绘制工具介绍
Microsoft Visio
总结词
详细描述
Lucidchart
总结词 详细描述
SmartDraw
总结词 详细描述
03
银行系统记录客户的存 款或取款信息。
04
银行向客户支付存款或 从客户账户中扣除取款 金额。
存取款业务数据流
01
02
03
04
03
银行存取款数据流图绘制
确定顶层数据流图
总结词
详细描述
绘制分层数据流图
总结词
分层数据流图的构建
详细描述
《银行客户数据分析》课件
第三方数据
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
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