金融智能在商业银行营销方面的应用PPT(共73页)

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人工智能在商业银行中的应用

人工智能在商业银行中的应用

人工智能在商业银行中的应用今天,在现代商业银行中,人工智能已经成为了一种必不可少的能力。

越来越多的银行正在利用人工智能技术,将人工智能应用于自己的经营和管理中。

人工智能技术为银行提供了许多完美的解决方案,例如风险管理、反欺诈、客户服务等。

首先,人工智能在风险管理方面的应用格外重要。

银行是处于资本市场中的一个重要参与者,面临的风险和挑战是严峻的。

如果一个银行不具备足够的风险管理能力,这个银行很快就会遇到巨大的危机。

人工智能技术能够帮助银行更好的处理这些风险,如监测交易,并根据历史的行为数据生成预测以识别潜在的欺诈或违规行为。

此外,人工智能在评估贷款风险方面也非常有效。

银行可以利用人工智能对客户的财务情况进行数据分析,透过获得的信息来决定是否为这个顾客提供信用援助。

其次,人工智能在反欺诈方面的应用也非常重要。

随着互联网的发展,诈骗和欺诈活动已经成为了商业银行面临的一项主要威胁。

银行可以利用人工智能技术来筛查客户的行为模式,将潜在的欺诈行为进行识别和预测。

同时,实时地搜集客户交易记录等信息,详细的分析风险因素,以保障客户的利益和银行的利益。

最后,人工智能还可以在客户服务方面做一些贡献。

随着出现更多的在线银行服务,银行与客户之间的互动也越来越浓密。

人工智能技术可以通过语音识别、自然语言处理等技术来智能地处理客户提出的问题,解决客户的困惑和不安,减轻银行员工的工作压力。

总之,人工智能在商业银行中的应用可以为银行带来多方面的益处。

它可以帮助银行更好地管理风险、更好的反欺诈以及提供更好的服务。

在过去,许多银行可能无法完全了解他们的客户,而现在,通过人工智能等技术,他们可以更深入的了解客户的需求,同时提高了工作效率,降低了成本。

随着人工智能技术的发展,商业银行将会以更快的速度进一步提高服务标准,为客户带来更优质的服务。

人工智能在金融领域的应用与前景培训ppt

人工智能在金融领域的应用与前景培训ppt

AI技术可以减少人力成本,降低金融机构 的运营成本,提高经济效益。
优化服务
增强风控能力
AI可以通过智能客服、智能投顾等方式提 供更加个性化、专业化的服务,提升客户 体验。
AI可以通过大数据分析、机器学习等技术 ,提高金融机构的风险识别、预警和防范 能力。
人工智能在金融领域的挑战
数据安全与隐私保护
随着AI技术的应用,数据安全 和隐私保护成为重要问题,需 要采取有效的措施来保障客户
智能投顾
个性化投资建议
智能投顾系统根据客户的投资偏 好、风险承受能力和财务状况, 提供个性化的投资建议和资产配
置方案。
市场分析
智能投顾系统实时监测市场动态 ,分析各类投资品种的价格走势 和风险因素,为投资者提供决策
支持。
动态调整
智能投顾系统能够根据市场变化 和投资者的实际情况,自动调整
投资组合,以实现最优收益。
• 案例分享:人工智能在金融领域的 成功应用案例
01
CATALOGUE
人工智能在金融领域的发展历 程
人工智能技术的起源与背景
人工智能技术的起源
人工智能技术起源于20世纪50年代 ,旨在通过模拟人类智能来处理复杂 的问题和任务。
人工智能技术的背景 随着计算机科学、统计学、数学等领 域的不断发展,人工智能技术逐渐成 熟,并在各个领域得到广泛应用。
提升数据分析能力
金融从业者需要具备数据分析能力,能够从海量数据中挖掘出有价 值的信息,为决策提供支持。
培养创新思维
金融从业者需要具备创新思维,能够不断探索新的业务模式和产品, 以适应快速变化的市场环境。
加强金融行业的监管与规范
制定相关政策法规
政府和监管机构需要制定相关政策法规,规范人工智能在金融领 域的应用,保障金融市场的公平、透明和稳定。

2024版商业银行营销概述PPT课件

2024版商业银行营销概述PPT课件

和服务效率。
2024/1/26
03
平安银行“零售转型”战略
聚焦零售业务,通过优化客户结构、提升资产质量、创新服务模式等措
施,实现零售业务的快速发展。
31
失败案例剖析及教训总结
某银行信用卡业务风险事件
由于风险管控不力、违规操作等原因,导致信用卡业务出现重大风险,给银行 声誉和财务造成严重影响。教训:银行应加强风险管理和内部控制,确保业务 合规稳健发展。
某银行理财产品“爆雷”事件
银行在理财产品设计和销售过程中存在误导和欺诈行为,导致投资者损失惨重。 教训:银行应严格遵守监管规定,加强投资者教育和保护,维护市场公平和诚 信。
2024/1/26
32
未来发展趋势预测
2024/1/26
数字化、智能化转型
随着科技的不断发展,商业银行将加速数字化、智能化转型,提 升服务效率和客户体验。
2024/1/26
客户需求分析
了解客户对金融产品和服务的需求,包括贷款、存款、投资、 保险等。
客户定位
根据客户需求和市场细分,确定目标客户群体,提供个性化的 金融产品和服务。
6
02
商业银行产品与服务体系
2024/1/26
7
存款业务
活期存款
定期存款
通知存款
大额存单
随时存取,灵活性高, 适合短期资金存放。
综合化金融服务
商业银行将向综合化金融服务方向发展,提供涵盖银行、证券、保 险、信托等多种金融服务的综合解决方案。
绿色金融、普惠金融发展
商业银行将积极响应国家绿色发展、普惠金融政策,加大对绿色产 业、小微企业和“三农”等领域的支持力度。
33
THANKS
感谢观看

金融科技在银行业务中的应用案例分享培训课件

金融科技在银行业务中的应用案例分享培训课件
金融科技的特点
金融科技具有数Βιβλιοθήκη 化、网络化、 智能化等特点,能够提供更加便 捷、高效、安全的金融服务。
金融科技的发展历程与趋势
金融科技的发展历程
金融科技的发展经历了从电子银行到 移动支付,再到人工智能和区块链等 技术的广泛应用,不断推动着金融业 变革。
金融科技的未来趋势
未来,金融科技将继续朝着更加智能 化、数字化、开放化的方向发展,为 银行业务带来更多创新和机遇。
大数据风控与反欺诈
总结词
大数据风控和反欺诈技术是金融科技在风险管理领域的典型应用,它们通过数 据挖掘和分析,有效识别和预防潜在的金融风险和欺诈行为。
详细描述
大数据风控利用多维度数据源,构建风险评估模型,对客户进行信用评估和风 险预测,降低信贷风险。反欺诈技术则通过实时监测交易行为、识别异常模式 等手段,及时发现并拦截欺诈行为,保障客户资金安全。
转型。
银行业务的未来发展方向
数字化转型
银行业务将更加注重数字化转型,利用金融科技 手段提升服务效率和客户体验。
开放银行
银行业务将更加开放,通过API、SDK等技术手段 与第三方合作,提供更加丰富的金融服务。
智能化服务
银行业务将更加智能化,利用人工智能、大数据 等技术手段提升客户服务质量和效率。
银行业务与金融科技的融合发展前景
04
金融科技在银行业务中的挑战与 机遇
金融科技带来的挑战
数据安全风险
竞争压力
随着金融科技的发展,银行业务涉及 的数据量大幅增加,数据泄露、网络 攻击等风险也随之增加。
金融科技的兴起使得银行业务面临来 自科技企业的竞争压力,传统银行需 要不断创新以保持竞争优势。
监管难题
金融科技的快速创新使得监管机构面 临监管难题,如监管政策滞后、监管 技术落后等。

人工智能在金融行业的应用培训ppt与实践

人工智能在金融行业的应用培训ppt与实践

区块链金融
总结词
区块链金融是基于区块链技术的金融应用, 通过去中心化和分布式账本技术,实现金融 交易的去中介化和高安全性。
详细描述
区块链金融可以实现跨境支付、数字货币、 供应链融资等应用场景。通过智能合约技术 ,可以自动化执行交易协议,降低交易成本 和风险。同时,区块链技术还可以提高金融 交易的透明度和可追溯性,减少欺诈和错误 。
利用区块链技术提高金 融交易的安全性和透明
度,降低欺诈风险。
面临的挑战与问题
数据安全与隐私保护
随着AI技术的应用,数据安全 和隐私保护成为重要问题。
技术更新与迭代
金融行业需要不断更新和迭代 AI技术,以适应市场变化和客 户需求。
监管政策与合规性
金融行业需遵守相关监管政策 ,确保AI应用合法合规。
人才短缺与培训
智能投顾
总结词
智能投顾是一种基于人工智能技术的投 资顾问服务,通过算法和数据分析,为 客户提供个性化的投资建议和资产配置 方案。
VS
详细描述
智能投顾利用大数据和机器学习技术,对 市场走势和资产价格进行实时监测和分析 ,根据客户的投资目标和风险偏好,提供 定制化的投资建议和资产配置方案。与传 统投顾相比,智能投顾具有更高的效率和 较低的成本,能够覆盖更广泛的客户群体 。
人工智能在金融行业的应用 培训PPT与实践
汇报人:可编辑 2023-12-23
contents
目录
• 人工智能在金融行业概述 • 人工智能在金融风控领域的应用 • 人工智能在客户服务领域的应用 • 人工智能在金融产品创新领域的应用 • 人工智能在金融行业的实践案例 • 未来展望与挑战
01
人工智能在金融行业概述
和纠纷。

人工智能在金融行业的应用培训ppt

人工智能在金融行业的应用培训ppt

反欺诈
总结词
反欺诈是金融行业的重要任务之一,而人工智能技术为这一任务的解决提供了新的思路 和方法。
详细描述
利用人工智能技术,金融机构可以对大量的交易数据进行分析和监测,及时发现异常交 易和欺诈行为。通过对交易数据的深度学习和模式识别,人工智能可以自动识别出潜在 的欺诈行为,并采取相应的措施进行防范和打击。这不仅可以保护客户的利益,还能有
人工智能在金融行业 的应用培训
汇报人:可编辑 2023-12-23
目 录
• 人工智能简介 • 人工智能在金融行业的应用 • 人工智能在金融行业的挑战与解决方案 • 未来展望 • 实际操作与案例分析
01
人工智能简介
人工智能的定义
人工智能
指通过计算机程序和算法,使机器能 够模拟人类的思维和行为,实现人机 交互和自主决策的技术。
智能投顾
总结词
智能投顾是一种基于人工智能技术的投资顾问服务,能够根据客户的投资需求和风险偏好,提供个性化的投资建 议和资产配置方案。
详细描述
智能投顾通过大数据分析和机器学习算法,对市场走势和资产表现进行实时跟踪和预测,为客户提供低成本、高 效率的投资服务。它可以根据客户的年龄、收入、投资期限、风险承受能力等因素,制定符合客户需求的投资策 略,并定期调整优化。
信贷审批自动化
总结词
信贷审批自动化是人工智能在金融行业中的又一重要应用,通过自动化审批流程,提高信贷业务的效 率和准确性。
详细描述
传统的信贷审批过程通常需要人工审核大量的申请材料和数据,效率低下且容易出错。人工智能技术 可以通过自然语言处理和机器学习算法,对申请材料进行自动分析和处理,快速准确地评估申请人的 信用状况和还款能力。这不仅可以大大缩短审批时间,还能有效降低信贷风险。

商业智能在商业银行的应用

商业智能在商业银行的应用【摘要】商业智能在商业银行的应用旨在提高银行的数据分析、风险管理、客户关系管理、营销优化和业务流程优化等方面的能力,以实现智能化和高效化。

通过商业智能技术,商业银行能够更好地了解客户需求,预测市场走向,降低风险,提升服务质量,优化营销策略,并加速业务流程。

商业智能技术的应用将成为商业银行发展的重要趋势,对未来发展具有重要意义。

商业银行在使用商业智能技术时需要不断积累数据,优化算法,提高数据处理能力和智能决策能力,以确保其在竞争中保持领先地位。

随着科技的不断发展,商业银行将更加依赖商业智能技术来实现创新发展和持续提升竞争力。

【关键词】商业智能、商业银行、数据分析、预测、风险管理、监控、客户关系管理、营销优化、业务流程优化、智能化、高效化、发展趋势、重要意义。

1. 引言1.1 商业智能在商业银行的应用概述商业银行在应用商业智能技术时,可以实现数据的快速分析和预测,识别市场趋势和客户需求,提升风险识别和管理的能力。

商业智能技术还可以帮助商业银行优化客户关系管理,实现个性化服务和精准营销,提升客户满意度和忠诚度。

商业智能技术还可以优化商业银行的营销策略和业务流程,提高效率和降低成本。

商业智能技术的应用已经成为商业银行发展的重要趋势,它不仅可以使商业银行更加智能化和高效化,还对商业银行的未来发展具有重要意义。

随着商业智能技术不断的发展和完善,相信商业银行将会在竞争激烈的市场中脱颖而出,实现更好的发展和增长。

2. 正文2.1 商业智能技术在商业银行的数据分析与预测商业智能技术在商业银行的数据分析与预测是一项关键的应用。

通过商业智能技术,银行可以更好地利用自身积累的大量数据,进行有效的数据分析和预测,从而为业务决策提供更有力的支持。

商业智能技术可以帮助银行对客户数据进行深度分析。

银行拥有大量客户的个人信息、交易记录等数据,通过商业智能技术可以对这些数据进行挖掘和分析,帮助银行更好地了解客户的需求和行为,从而精准地定制个性化的金融产品和服务。

人工智能在金融行业的应用培训ppt与实践

客户体验。
情感分析
通过对客户文本信息的情感分析 ,了解客户的需求和情绪,为金 融机构提供更加精准的服务和产
品推荐。
03
人工智能在金融产品设计创新
基于大数据和AI算法投资策略制定
数据驱动的投资决策
利用大数据分析技术,对海量金融数据进行处理和分析,挖掘潜 在的投资机会和风险。
AI算法辅助策略制定
应用机器学习、深度学习等AI算法,对历史数据进行学习和模拟, 生成有效的投资策略。
客户细分与个性化服务
通过机器学习算法对客户数据进行分 析,实现客户细分和个性化服务,提 高客户满意度和忠诚度。
深度学习在风险评估和信用评分中应用
风险评估
通过深度学习技术对大量数据进 行特征提取和模式识别,实现对 金融市场风险的准确评估和预警

信用评分
利用深度学习模型对客户的信用历 史、财务状况等数据进行学习,建 立准确的信用评分模型,提高信贷 决策的准确性和效率。
模型应用
将训练好的模型应用于新的信贷申请,预测申请人的违约风险。
反欺诈、反洗钱等合规性监管措施加强
反欺诈
利用人工智能技术对交易行为进行实时监测和分析,识别异常交易行为,防止金融欺诈行 为的发生。
反洗钱
通过大数据分析技术,对客户的资金流动进行监测和分析,发现可疑交易并及时报告,加 强反洗钱工作的有效性。
应用实践。
03
区块链与智能合约结合的优势
分析区块链技术与智能合约结合带来的信任机制、透明度和安全性等方
面的优势,以及其对金融产品创新的影响和推动作用。
04
人工智能在风险管理方面作用
风险识别、评估和预警系统建设
风险识别
01
利用自然语言处理(NLP)等技术,对海量非结构化数据进行

商业银行的智能营销解决方案

商业银行的智能营销解决方案随着科技的快速发展和互联网的普及,市场竞争不断加剧,商业银行也面临着巨大的压力和挑战。

为了在激烈的市场竞争中立于不败之地,商业银行需要寻求创新的营销手段和解决方案。

智能营销正是商业银行的一种有效解决方案,它利用人工智能和大数据分析等技术手段,提供精准的营销策略,帮助银行实现业务增长和客户服务的升级。

一、智能客户分析在智能营销中,商业银行可以通过对客户数据的深入分析,了解客户的需求和偏好,从而制定更加精准的营销策略。

利用大数据技术,银行可以收集、整理和分析海量的客户信息,包括客户的消费习惯、金融需求、风险偏好等。

通过对这些数据的全面挖掘和分析,银行可以洞察客户的真正需求,并为其量身定制个性化的金融产品和服务,提升客户满意度和忠诚度。

二、智能营销推荐基于智能客户分析的结果,商业银行可以向客户推送个性化的产品和服务推荐,提高营销效果。

通过人工智能算法的运用,银行可以将客户需求和银行产品进行匹配,准确预测客户下一步的金融需求,并及时向其推荐相应的金融产品和服务。

比如,对于一位刚结婚的年轻客户,银行可以根据其购房、购车等需求,向其推荐适合的贷款产品;对于已有投资需求的客户,银行可以提供股票、基金等金融产品的推荐。

通过智能营销推荐,银行可以更好地满足客户需求,提升客户转化率和销售额。

三、智能客户关系管理智能营销还可以帮助商业银行提升客户关系管理水平,增加客户粘性和忠诚度。

商业银行可以通过智能技术,实时监测和分析客户的行为变化,及时了解客户对产品和服务的评价和意见。

在客户出现问题或需求反馈时,银行可以及时做出响应,并提供个性化的解决方案,增加客户满意度和忠诚度。

同时,通过智能技术的应用,银行还可以对潜在客户进行积极跟踪和维护,提高客户开发成效和业务机会。

四、智能风险控制商业银行在营销过程中,需要考虑风险控制的问题。

智能营销技术可以帮助银行实时监测客户的风险偏好和金融行为,通过智能算法预判客户的信用风险和欺诈风险,降低不良资产产生的风险。

人工智能在银行业的营销与运营应用


跨界合作:与不同 行业的企业或机构 合作,共同开发新 产品和服务
竞争优势:提高效 率、降低成本、增 加市场份额和客户 满意度
未来趋势:人工智 能技术将持续推动 银行业与其他行业 的跨界合作和业务 创新
未来展望
人工智能技术的进一步发展
深度学习技术的发展 自然语言处理技术的突破 智能客服的普及 智能投顾的应用拓展
合规风险:如何确保人工智能应用 符合相关法规和监管要求,避免合 规风险。
添加标题
添加标题
添加标题
添加标题
监管要求:监管机构对银行业应用 人工智能的监管要求和标准,以及 如何应对监管挑战。
监管合作:银行和监管机构之间的 合作和沟通,共同推动人工智能在 银行业的健康发展。
创新业务与跨界合作
创新业务:人工智 能技术驱动的创新 型业务模式和产品
合作共赢:通过跨界融合和生态圈建设,实现多方合作共赢
感谢您的观看
汇报人:
社交媒体:利用人工智能技术分析用户在社交媒体上的行为和偏好,为银行提供精准营销策略
智能客服:运用自然语言处理和语音识别技术,提供24小时在线客服服务,提高客户满意度和忠诚度
人工智能在银行 业运营中的应用
智能风控与欺诈检测
简介
人工智能在风险评估和欺诈检测中 的应用
添加标题
添加标题
银行业务风险类型
银行业数字化转型的深入推进
人工智能技术推 动数字化转型
智能化风控模型 的应用
客户体验提升与 个性化服务
未来展望:数字 化转型持续深化
跨界融合与生态圈建设
跨界合作:银行与不同行业合作,共同开发创新产品和服务 生态圈构建:建立银行业生态系统,包括客户、供应商、政府等多方参 与 跨界思维:培养跨界思维,打破传统银行业务模式,创新发展
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金融营销的核心问题之一是根据客户的特点,提供 符合其个性化需求的金融产品与服务。
商业银行产品策略
商业银行产品策略指银行将各种产品和服 务进行组合的策略。银行产品的开发创新策略 就是根据市场的需要,通过不同的组合,向市 场提供全新产品、换代新产品、改进型新产品 和仿制型新产品的经营活动,以扩大市场占有 份额。 根据市场需要创新金融产品、工具和业务是 商业银行营销的关键所在。
进行产品盈利多维数据分析
从机构、产品、期限、定价方式、风险缓释方式、使用 渠道、适用客户群、交易限额等不同纬度根据实际需要 进行多维OLAP分析。
进行产品盈利影响因素分析,预测产品盈利趋势, 提高产品盈利水平。
利用多元回归分析、时间序列分析等预测技术建立预测 模型。
产品盈利分析的不同纬度和粒度
从机构范围来看,基于国内银行的组织架构体系,要覆盖 全行、一级分行、二级分行等至少三个层级。
从产品体系分类设计来看,产品第1级可包含贷款、存款、 中间业务等,贷款之下第2级包含对公贷款和个人贷款, 对公贷款之下第3级包含贴现和非贴现贷款,非贴现贷款 之下第4级包含流动资金贷款、固定资产贷款等,以此类 推到第N级(N级为最明细产品)。
从期限角度看,可分年、半年、季、月等多个层次。按照 国际经验,产品盈利计量的频率一般为“月”。
另外还可以从产品的定价方式、风险缓释方式、使用渠道、 适用客户群、交易限额等不同纬度进行分析。
产品盈利数据源
对存贷款产品:基于账户所带的业务种类、期限 等特征字段与产品对应关系将存贷账户的利息、 费用、减值损失等收支汇总为明细产品的各项收 支,进而计算产品盈利。
商业银行分销策略
分销是指通过不同的营销渠道把银行的产品传 递给客户的过程。银行营销渠道分为直接分销 渠道和间接分销渠道。
通过各分销渠道使用者的特征研究、行为模式 研究,在各分销渠道间优化资源配置,改善使 用环境。
商业银行促销策略
促销是指商业银行为赢得客户而进行的一种信 息沟通行为。商业银行促销方式主要有广告促 销、人员推销、营业推广直接营销、公共关系 促销四种。
金融业的混业经营逐渐发展。 居民和企业投资意识不断增强,金融脱媒现象出现。 电子商务的发展促使第三方支付的快速发展。
传统商业银行不仅要面对来自国内商业银行和外资银行的竞争压力, 与非银行金融机构甚至是非金融机构的竞争也在加剧。
在这种环境下,金融机构已经普遍关注客户流失率的问题。如果商 业银行依然采取粗放经营,以及粗略的数据分析、市场判断,将无法 与资本雄厚、管理先进、数据集中的外资银行进行竞争。
对于中间业务、资金交易类、其他类最明细产品: 通过收入流水中所带的科目信息或者根据明细科 目余额,将收入映射到相关产品,同时计算各明 细产品的费用、减值损失等成本再整合计算产品 盈利。
产品盈利分析
建立产品盈利分析数据集市
需要注意完善交易系统的最细粒度数据,将分析纬度以 字段化方式体现、标识在账户交易明细或者收入交易流 水中。
商业银行定价策略
银行产品的定价包括银行存贷款利率的确定和各项服务费 率的确定。
单项产品定价:研究影响金融产品定价的主要因素及其影响权重。 产品线定价:产品线定价是指企业将同一性质的不同档次、不同规
格的产品分别定价,从而满足不同需求的销售策略。 相关产品交叉定价: 搭配产品交叉定价:搭配产品是指那些既可以单独实现其功能也可
金融智能在产品策略方面的应用
通过建立营销数据仓库,对各个产品的销售情 况及实际盈利水平进行分析,研究影响产品盈 利的主要因素及其权重。
对客户进行科学的细分,针对每类客户的特征 和需求设置差别性产品;
分析产品历史销售信息,发现产品之间的关联, 从而开发复合性的金融产品,实利分析的整体框架
基于全覆盖、能细则细、自动取数的原则逐步建 成完整的产品盈利计量和分析体系。
“全覆盖”指计量框架要涵盖到全部经营机构和 全部产品,以及需要的时间期限。
“能细则细”指根据基础数据源的情况尽量减小 数据粒度,细化到最明细的层面,满足精细化经 营管理的需要。
“自动取数”是为了适应银行产品数量和交易数 量不断增长的现实,运用信息技术提升计量和分 析的效率与准确性。
金融营销
从银行角度设计产品的经营理念被以客户为中心的 银行经营理念代替。
为满足客户的需要,金融产品种类日益丰富,金融 营销受到金融业的高度重视。
金融营销指“金融企业以金融市场为导向,运用整 体营销手段向客户提供金融产品和服务,在满足客 户需要和欲望的过程中实现金融企业利益目标的社 会行为过程。”
金融智能在商业银行市场 营销领域的应用
内容
我国商业银行营销环境 产品盈利分析 交叉销售 精准营销 综合案例分析
我国商业银行面临的市场环境
2006年我国金融业全面对外资开放,商业银行开始应对来自外资银行 多方面的竞争。
近几年,我国股份制商业银行加快全国扩张步伐,城市商业银行经过 重组改制也开始效仿股份制商业银行向全国或跨区域扩张。
通过对客户的细分、产品定位、产品关联和产 品序列等分析为各种促销策略提供依据,实现 有效的交叉销售和精准营销。
二、商业银行产品盈利分析
产品盈利分析是产品盈利管理的主要内容。 产品盈利管理指通过自动量化反映商业银行各
类产品历史综合贡献,以此分析产品发展及相 关因素与银行整体价值贡献之间的关联,并进 而改善产品服务和管理能力,提升产品在下一 步和中长期的价值贡献。
以与主导产品配套使用,但结合并不紧密的产品。搭配产品的价格 既可以以高价纳入主导产品的价格之中,借助主导产品的价格基数 来给客户低价的感觉,也可以单独进行定价,以适应不同层次客户 的消费需求。如银行向企业提供了一笔外币贸易融资贷款,相应要 收取客户业务手续费和融资利息,业务手续费是主导产品收入,而 融资利息是搭配产品收入 群体组合产品交叉定价策略:群体组合产品是指那些虽然在功能上 并不连带,也无法搭配,但在使用时间或空间上比较接近,可以人 为地把它们组合在一起销售的产品。
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