多家银行推信用分发力差异化 大数据提供依据

简介:

从2016年6月开始,银行将推出“信用分”的消息接连传来,个人征信3.0时代何时落地成为市场关注的焦点。近日,记者走进中信银行深圳分行的信用卡金融产品创新体验中心,体验了利用大数据为客户“画像”,同时对客户的征信水平进行全面打分的过程。而就在一个月前,广发信用分“精彩信用”已正式在客户端推出,宣告旗下的个人征信3.0时代迈出了实质性的一步。

业内人士指出,一直以来,银行的信用卡同质化现象严重,客户的体验也较差,而通过大数据了解客户信用情况,不仅可以降低持卡人的信用风险,还有利于推动信用卡产品和服务的差异化。

大数据为差异化竞争提供依据

在中信银行深圳分行的信用卡金融产品创新体验中心,记者体验了大数据的工作过程。“大数据从客户的基本属性、资产特征、交易特征、关联关系、兴趣偏好等多个维度进行勾画客户的 画像 ,这个客户画像可以说是360度标签体系下的勾画,包括了客户静态、行为和倾向三个层次的特征。”该中心的工作人员介绍。

该工作人员告诉记者,在大数据分析这一块,银行进行了工具、模型、数据的全面更新换代。“过去是传统分析工具,现在是大数据平台;过去是统计模型,现在是自学习、自更新的组合模型;过去是抽样数据,现在是全量数据。”

而就在一个月前,广发银行的信用卡客户可以在“精彩信用”App上陆续查到自己的信用分,并通过消费用卡、还款信用、身份特征、银行互动等四个维度清楚了解个人近期征信情况。而银行不仅能透过信用分了解客户的风险状况,更可以利用信用分精准地为客户“画像”,根据客户的消费偏好、习惯等提供有针对性的产品和服务。

早在2016年上半年,广发信用卡就首批在业内提出“信用分”的概念。经过几个月的数据测试,广发“信用分”终于从幕后走到台前。据广发信用卡相关负责人介绍,“精彩信用”是通过相关数据模型算法,在综合了客户价值评分、行为评分、人行征信评分的基础上,考虑客户与银行的互动行为计算得到的综合评分。

“ 精彩信用 的分值范围为300-850分,分值越高代表信用越好。目前,客户可以通过这个APP查询自己的信用分、分值对应的评价,以及消费用卡、还款信用等四个维度的相应信息,这个 信用分 我们每月更新一次。”该行相关分责人介绍。

“信用分”有何用?广发信用卡相关负责人表示,信用分越高,持卡人可获得的权益越多。持卡人通过优化自己的用卡行为,如按时还款、提高刷卡消费频率、及时更新个人在银行的预留信息等,可以提高信用分。

“这其实是一个双向互动的过程。通过信用分,客户可以了解自身个人信用情况,并以此优化用卡行为,降低信用风险;对于银行来讲, 信用分 能够多维度、更精确地展现每个客户的信用消费行为,为银行差异化竞争提供依据。”上述负责人说。

上述业内人士指出,无论是产品的差异化,还是服务的差异化,信用卡业务竞争的核心就是对客户差异化需求的把握。“真正的差异化竞争,是基于大数据模型对客户进行差异化管理,进而推动产品和服务的差异化,大数据在这个过程中扮演了非常重要的角色。”

为客户提供个性化服务

一直以来,银行的信用卡同质化现象严重,客户的体验也较差。随着利率市场化,信用卡市场的竞争日趋激烈,差异化竞争逐渐成为各大商业银行在信用卡领域的发力重点。一些银行纷纷通过广泛的异业结盟与航空、通信、零售、旅游、电商等各个领域的巨头进行战略合作,在不同的消费领域定位消费群体,为客户提供有特色的产品和个性化服务。

随着信用卡发展进入“精耕细作”的时代,这种模式也开始受到挑战。“最重要的是,我们发现,80、90后更多习惯在网上消费,截至目前,通过网端获取的信用卡客户数量在我行占到的比值超过了50%。信用卡如何满足这些群体的个性化需求,如何对这些年轻群体进行更有效的征信评定,成为我们信用卡业务未来发展的核心。”中信银行信用卡中心的工作人员如是说。

记者了解到,广发信用卡在业内率先运用SAS数据分析平台,并引入国内首套Probe探针系统,对客户数据进行归类、分析、管理,以此预测海量客户的不同需求。

“通过大数据实现对客户的精细化、差异化管理,从而在获客、服务、产品、营销等多个方面都保持差异化竞争优势。”广发银行相关负责人这样告诉记者。

2017年是信用卡新政实施的第一年,按照新政“让市场的回归市场”原则,信用卡行业的几项重要费率由此前的央行固定改为由发卡机构自主确定,如信用卡透支利率、免息期、最低还款额、违约金等。

“过去,信用卡业务同质化程度较高,如果缺乏差异化竞争优势,那么所谓的自主定价必然会沦为价格竞争。这一方面将对信用卡的收入和利润产生较大冲击,另一方面也不利于信用卡产品和客户服务的提升。”广发银行一位业内人士指出,差异化竞争能力的高低在未来将对发卡行产生深远影响。商业银行利用大数据“杀入”个人征信市场,可以视为在利率市场化大背景下,传统银行在为差异化竞争提前布局。

本文转自d1net(转载)

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