“數說”銀行業務經營本質與數據應用場景

課程背景：

銀行的信息化程度很高，數據質量基礎較好，很多銀行已經實現90%以上的業務電子化、數字化，銀行的數據“大集中”基本完成。銀行二十多年的信息化道路主要關注業務流程的自動化和風險控制，目的是提高內部效率，提升電子化水平，達到數字化運營銀行的目的。

銀行的數據主要來源于渠道系統，CRM，總賬系統，產品系統等。并不是所有的數據都稱之為數據資產，必須對這些數據進行整合和處理，結合外部采集的用戶行為數據，進行標簽化管理、資產化管理、場景化管理。當這些數據進行管理之后，能夠形成商業應用的數據，就將成為數據資產，才可以進行管理和數據應用。

要將銀行數據變成數據資產，并利用到業務經營管理中，需要打破數據安全“枷鎖”，允許進行數據分析，打破部門考核思維，從業務經營視角來應用數據，強化數據應用團隊的組建，在實戰中累計經驗，構建數據模型、客戶行為畫像、精準營銷名單、客戶分層分級管理等。

本課程采用“100%真實數據案例教學”，以真實銀行應用的場景進行授課，課程內容包含：銀行數據應用現狀、銀行業務經營本質、銀行數據應用場景。

課程收益：

ü 認識銀行數據應用價值與重要性

ü 改變考核式思維，理解業務經營本質

ü 提升銀行數據應用思維，讓數據變成數據資產

授課對象：銀行高層：董/理事長、行長/主任、副行長/副主任

            銀行中層：業務部門經理、副經理、支行行長

授課方式：互動式教學+數據應用流程與邏輯講解、案例推演

授課時長：2天

課程大綱：

第一部分：“數說”銀行數據應用現狀

1. 銀保監會明確數據治理的重要性

2. 銀行數據治理框架與流程

3. 銀行數字化轉型的關鍵與誤區

4. 銀行的“大數據”與“小數據”

5. 銀行客戶類數據的“三不用”現狀

? 不會用  不想用   沒有用

6. 束縛銀行數據應用的“枷鎖”

7. 用數據事實代替感性觀點

案例：該做的都做了，說明什么？

? 全行信貸業務覆蓋率

? 全行到期客戶續貸壓力測算

第二部分：“數說”銀行業務經營本質

一、 銀行經營的三個關鍵詞

二、 什么是“提質增效”？

三、 什么是“結構化調整”？

四、 手機銀行活躍度的經營本質與數據應用邏輯

1. 不同考核辦法下的員工思維和關注點

2. 案例：某銀行手機銀行考核的不同階段

3. 手機銀行活躍度客戶結構

4. 手機銀行活躍度客戶類數據標簽

5. 如何應用系統數據進行分級管理、精準引導，避免資源浪費

6. 手機銀行活躍度的不同對活期存款的影響

7. 手機銀行活躍度的直接貢獻與間接貢獻

8. 如何優化手機銀行考核項來進行客戶培育

1） 積分提升法

2） 結構提升法

五、 經營者與管理者的區別

六、 經營者與管理者的業務視角

七、 如何用好考核“指揮棒”

八、 案例：對公賬戶開戶考核指標的執行策略與三種結果

九、 案例：某銀行收單商戶考核辦法

1. 數據呈現：客戶構成說明了什么？

2. 數據模型：通過交易規律找出疑似人為操控清單

3. 大力發展低價值收單商戶的成本測算

4. 三個銀行收單商戶貢獻度數據分析

十、 銀行中高層真的了解考核指標間的關系？

十一、 銀行考核指標與目標制定流程與優化辦法

十二、 綜合考核的意義

十三、 考核指標變化的原因

十四、 為什么要進行存款結構化調整

1. 近4年銀行成本收入比走勢

2. 54家上市銀行關鍵指標分析

1) 存款成本率

2) 貸款收益率

3) 凈利差

3. 案例：省行成本收入比

4. 案例：XX銀行定期存款客戶結構

5. 案例：XX銀行近10年財務支出結構變化

6. 案例：XX銀行近3年存款付息率季度走勢

7. 優化存款結構化的達成路徑與指標設置

8. 存款結構化調整的關鍵舉措

9. 案例：存款結構化調整目標設置方法

10. 存款結構化考核下活期存款凈增策略與任務模型

11. 案例：利用數據監控存款結構變化

12. 案例：客戶儲蓄習慣與階梯存期法應用

第三部分：“數說”銀行數據應用場景

一、 銀行數據的價值與7個應用場景

場景一：數據輔助經營決策

場景二：數據輔助目標制定

場景三：數據支撐客戶管理

場景四：數據支撐精準營銷

場景五：數據預防客戶流失

場景六：數據支撐產品創新

場景七：數據支撐崗位評級

二、 數據在經營決策中的案例

1. 描述型分析：季度存款走勢，確定峰值判定“開門紅”時機

2. 描述型分析：同業存款走勢，判定業務節奏與競爭關鍵期

3. 描述型分析：存款到期視圖，明確宣傳部署與人員排班等

4. 描述型分析：自動轉存率，對存款結構化調整的重要性

5. 診斷型分析：根據不良貸款與關注類貸款交叉診斷高風險網點

6. 預測型分析：資本利潤率走勢與考核要求，明確改進辦法

7. 預測型分析：存款結構化走勢，預測存款付息率與成本收入比

8. ……

三、 如何建立目標制定模型

1. 銀行目標制定的三個原則

2. 銀行任務分解數據模型

3. 實例：目標分解工具

四、 如何通過數據實施客戶分級與管理

1. 客戶管理與營銷現狀

2. 交易營銷與關系營銷的差異

3. 客戶關系管理的基本內容

4. 銀行客戶利潤貢獻度結構

5. 銀行的客戶獲得—客戶保留—客戶叛離

6. 工具：優質客戶數據庫

7. 增量乏力，如何突破？

8. 案例：收單商戶分層分級管理

9. 案例：存款客戶分層分級管理

五、 如何利用數據輸出精準分層營銷名單

1. 案例：信貸營銷白名單的分層分級營銷

1) 客戶營銷優先級模型

2) 數據分析流程

3) 內外部數據交叉應用

4) 數據應用成效

2. 產能突破的基本邏輯

3. 客戶經營理念

4. 小組研討：觸點營銷場景與交叉營銷成功率

5. 輸出精準營銷名單的操作流程

1） 數據收集

2） 數據清洗與整合

3） 業務發展現狀與潛力分析

4） 確定ABC類精準營銷名單

6. 不同客群的精準營銷名單判斷標準

1） 收單無貸客戶

2） 無貸收單客戶

3） 按揭信貸交叉營銷客戶

4） ……

六、 如何利用數據來預防客戶流失

1. 貸款客戶流失率分析方法

2. 定期存款流失率分析方法

3. 收單商戶流失預警模型

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