作为全球数据最为密集的行业之一,金融业对大数据战略的重视程度与日俱增,许多机构凭借先发优势已脱颖而出。在全美前十大银行中,有九家是百年老店,只有一家崛起于近30年内,它就是Capital One(美国第一资本金融银行)。这家由美国弗吉尼亚州Signet银行信用卡部门发家而起的金融机构,如今已成美国最大的金融控股公司之一。其逆袭和崛起的奥秘,均与两个字密不可分:数据。
早在1988年,Capital One董事会主席瑞奇·菲尔班克(Rich Fairbank)创立公司时就认识到了数据的重要性,坚信金融机构的竞争力是对信息的收集与处理能力。前瞻性的战略令数据思维渗透进了Capital One日常工作的方方面面,包括产品、客服、风控、企业文化、内部沟通等,帮助其成功崛起。
利用大数据打通“任督二脉”
让我们回溯 Capital One的大数据发展之路,看看这家曾经名不见经传的小银行,如何依靠大数据实现华丽逆袭。
首先是产品。上世纪90年代,美国信用卡市场个体利润率千差万别,但定价却统一僵化,未能实现有效的用户分层。Capital One以此为切入口,采用“边测试边学习”策略,推出上千款产品进行无数次测试,采集接受度、转化率、用户生命周期价值、坏账率等大量数据进行分析,从而规避高坏账率及风险较低、但很少发生利息收入的群体,找到真正的利润贡献者——保持较高欠款余额、持续缴纳利息的用户,并设计出符合其需求的产品,迅速扩大规模。
这是大数据思维在产品分类、用户分层领域的成功应用,Capital One也得以拥有了明显高于竞争对手的单账户营收和利润。
其次是客服。客服是每个服务型机构与客户接触最为频繁的部门,Capital One将大数据思维发挥得淋漓尽致。起初,客户电话咨询的时间冗长且无效沟通过多,Capital One研究人员为此花了数月时间,分析所有可能的通话模式,研究海量客户来电数据和行为,进而优化系统,对客户可能提出的问题进行预判、归类,甚至在接通前就可回答客户问题。
由此,通过大数据运营,该系统成为Capital One的竞争优势,降低了整体成本、增强了服务品质,系统运营几个月后准确率就已达40%左右,一年后达到了60%-70%,充分彰显大数据的巨大能量。
再次是风控。Capital One的用户风险决策模型涵盖了众多数据,包括美国三大征信局数据、平台沉淀的用户数据、用户社交数据、违约记录等。公司还会每个季度验证模型,综合风险与盈利性对不同客户制定策略,底线是不给公司带来亏损。Capital One还可循环贷款,借款人需重新进行风险评估。若风险低则直接自动处理,进行再贷款,风险高则需借款人提供最近信用资料,再进行评估。这一模型的风控效果,明显较单看FICO分数好,它也被Lending Club所借鉴,成为当前较为成熟的风控模型。
此外,数据思维也融化于Capital One整个企业文化中,成为聚焦的中心。在Capital One,IT经理经常向业务部门了解用户情况,并参与到公司的重大规划决策中,IT和业务员工一起办公,传统藩篱不再存在;在岗位设置上,公司也体现了鲜明的大数据特色。比如“留存专家”岗位人员,可在保证边际利润的前提下,根据数据分析结果,自主为有销卡倾向的客户修正利率,降低流失率;在员工培养机制上,Capital One始终将数据与信息技术作为人才培养的重心,从该公司出走的诸多大数据方面的人才,如今已成国内金融科技领域的领军人物。
谁将成中国版Capital One?
可以看出,大数据思维渗透进了这家金融机构运营的方方面面,成为其鲜明的基因和文化。当前,金融科技的浪潮席卷全球,互联网金融在中国方兴未艾,大数据成为每个企业关注的焦点。那么,哪些企业有望成为中国版的Capital One呢?
我们看到,陆金所、PPmoney万惠等平台已有所布局。陆金所正筹备KYC 2.0(Know your customer,充分了解你的客户),即新的投资者与产品风险适配体系。该平台试图引入大数据、机器学习等技术,对投资人进行更精确的风险承受能力测评,在此基础上实现资金端与资产端更精准的匹配,进一步提升运营和风控效率。
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或许在不远的将来,互金行业将诞生中国版的Capital One。更多最新市场调研报告,投资分析报告,行业分析,市场分析报告,市场调查报告,调查报告请访问灵核网。
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