基于大数据的财富管理平台

佚名

恒丰银行股份有限公司是12家全国性股份制商业银行之一。近年来，恒丰银行稳健快速发展，秉承“恒必成 德致丰”的核心价值观，打造“精品银行、全能银行、百年银行”愿景，力求打造令人瞩目、受人尊敬的商业银行，为客户和社会提供效率高、体验最佳的综合金融服务。为整合优化资源，打造高效诚信、时尚至尊的财富管理服务品牌，加强运营管理和风险管理，推动全行个人金融业务的战略转型，提高客户的贡献度、忠诚度和满意度，增强财富管理业务的核心竞争力，2016年年初，恒丰银行启动了基于大数据的财富管理系统的建设，通过优质专业和更加全面的财富管理服务提升恒丰银行在市场中的竞争能力。

财富管理系统是基于恒丰银行自主设计开发的企业级大数据应用平台，利用海量结构与非结构化数据的低成本加工存储、快速统计分析、业务模型探索、实时分析与决策等能力，提供各类专业化服务工具、规范的理财服务流程，大力提升顾问式销售能力和专业化理财服务水平。

大数据的综合运用

多渠道获客。基于内外部数据综合获客，内部数据包括行内客户对外的交易数据等进行潜在客户挖掘，同时根据客户持有产品进行交叉销售；外部数据包括应用行内公司客户工商数据获得高价值个人客户等，从多种公开渠道进行信息挖掘；通过社交媒介中识别出对投资感兴趣的客户，根据地理信息为每个分行做获客分析，分别构建分行属地的客户信息库。

多渠道全方位的客户画像。系统将数据采集的着眼点从行内交易和维护数据，扩展到社交媒体等多种数据源，构建出立体的多维用户画像标签体系，基于各类数据基础，系统给予使用者最大的操作灵活性，利用自由组合标签创建目标客群，由专业的产品经理制定对应的财富规划方案模板。营销人员可准确定位客户所属客群，并使用对应的方案模板开展精准营销，既提高了系统运行的灵活性和适应性，又减少了一线营销人员的学习成本，达到了非常好的应用效果。

智能产品推荐。系统突破传统营销手段，在建设传统的理财经理使用版本的财富操作系统的同时，将财富管理服务扩展到全渠道，推出面向客户的财富系统，即智能投顾服务。智能投顾服务在市场配置的基础上，实現了完整的产品推荐模型。

紧随市场的动态资产配置管理。为使业务人员能够简单有效地进行参数设置，系统接入市场资讯数据，编制国内外市场指数池，由产品经理针对不同市场方向选择配置不同指数，来确定各市场方向的相关参数值，包括各市场方向的收益率、标准差以及各市场方向间的相关系数，数据保持每月更新，保证系统给出的配置建议贴合市场实际情况。

增强线上客户体验。借鉴股票模拟账户投资的理念，线上智能投顾功能提供投资组合模拟交易器，为客户设置虚拟账户，提供虚拟货币，客户可在该虚拟账户中模拟交易，验证投资组合的有效性。系统根据客户现有资产配置结构，结合对应市场方向的综合收益率和风险系数，向客户推荐个性化产品投资组合，以帮助优化客户的资产结构。系统利用历史数据，进行数据回归，模拟计算建议资产配置在不同投资方式下的预期收益率，同时采用蒙特卡罗模拟模型模拟该投资组合的不同收益的实现概率，让客户的投资和交易不再盲目。同时，为与客户建立长期财富服务关系，系统在建设之初就考虑到能为客户提供完善的售后服务体系。利用大数据监控各金融市场动态，通过定义牛熊市等市场指标，监控各市场指数的运行情况，定义市场形势，并根据市场指标动态调整系统参数配置，实现对市场方向的及时跟踪。当市场行情发生趋势变化的时候，及时通知客户进行仓位调整，实现规避风险，提升收益的目标。

丰富的资讯信息推荐。针对微博、微信和新闻网站上的财经热点和资讯，实现内容聚合分析及个性化推荐。另外利用流技术，针对互联网上各种突发或者正在爆发的热点信息，进行实时的监测。结合语义分析技术实现对文本内容关键信息的提取和分析，及时向客户进行推送，及时规避风险或挖掘潜在投资机会。此外，为了让理财经理便捷掌握同业产品动态，通过对外部数据的爬取，获取国内几乎所有同业的理财产品的发布信息，让理财经理足不出户了解同业理财产品与本行理财产品的差异；系统还提供大量的基金数据，结合多种基金类理财工具，多样化检索与展示，帮助理财经理更好地销售各类产品。

降低客户流失率。综合分析客户的产品签约和持有情况、各渠道交易类型和频度、同名账户交易情况、客户基本特征、生命周期、等级、贡献度、活跃度等维度的变动情况及取消自动付款等行为数据。同时，接入客户在客服、社交渠道的信息，通过语音识别和文本分析识别负面意见，在客户真正流失前进行预见，做到对潜在客户流失未雨绸缪，及时推出增值业务，提升客户忠诚度。

系统面临严峻的挑战

基于大数据平台建设的财富管理应用系统，目前在国内金融行业鲜有成熟、可借鉴的模型。如何依托大数据实现客户服务和业务创新，成为提升核心竞争力、实现以客户为中心、以资产配置服务为核心的财富管理的关键。恒丰银行要实现弯道超车、跨越式发展的目标，需要更多地依托外部数据进行客户获取，进而构建完善的客户画像。如何从各渠道获取海量数据，并从纷繁复杂的数据中提取有价值的信息，进行精细化的分析和判断，定位潜在客户并有针对性地开展营销活动，是系统建设中亟须解决的现实问题。如何通过新技术实现精准客户营销，向客户推荐既适合其风险承受能力又符合其购买习惯，构建千人千面的产品推荐和个性化的产品配置体系，同时推动利润增长，也是系统的实施过程中面临的挑战。

为此，系统对客户进行了九大特征数百个的标签设置，对客户持有的产品赋予不同的属性以便更好地分析资产状况。在计算不同资产在实际持有过程中产生的损益和价值波动时，需将所有产品细分类根据市场行情和产品特性赋予其流动性、风险性、收益性和市场方向等属性，每个资产类分别定义一套收益的定义和计算方法，并对所有的产品和资产以多种维度进行多方位的统计。系统通过组合运用云计算、大数据相关技术，基于大数据应用平台，实现了海量结构化与非结构化数据的低成本加工存储、快速统计分析、业务模型探索、实时分析与决策等需求。

取得显著成效

自系统上线以来运行平稳，取得了显著的成效。不但满足了全行零售条线理财经理的营销需求，更通过加强对客户的深度洞察，提升了营销效果。经过一段时间的积累，市场反应明显，在客户量、客户结构、客户活跃度、客户资产结构和理财经理创利收益等方面，都有明显改善。系统自2016年12月份投产以来，零售客户体量显著增长，总客户数增长17.4%，同时全行客户整体AUM和贡献度增长明显，贡献度中级以上的客户数量增长4.4%。客户持有资产呈现多样化趋势。除去传统的银行存款、理财和国债以外，中高端客户的保险、基金和贵金属的持有量上升，普通客户的货币基金持有量、基金定投和保障型保险产品的持有也在稳定增加。

系统的上线为客户经理的营销活动提供强有力的数据支持，改变以往需要大量沟通来了解客户的方式，有效提升了客户经理的工作效率，也为客户节省了时间，提升了客户体验。系统通过专业的理财工具，为客户经理提供了有效手段，让客户经理的专业知识得到最大发挥，有助于对客户进行财富管理理念的传导，客户也能享受到规范化的产品服务。endprint