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商业银行对公客户画像的实际应用

作者:admin 浏览量: 时间:2020-11-14 13:53:08

  客户画像体系既能描述单一客户特征,又能通过对客户群体的全覆盖,实现按共性特征分层,完成客群快速识别与筛选。在此基础上,再通过目标客群与产品属性的交叉匹配,可提升客群分类拓展的效率,并助力客户结构优化。通过对标签情感倾向的量化分析,结合负向标签与风险特征的匹配,可筛查具备潜在风险隐患的客群及其关联名单,强化风险预警的时效性,防范风险沿关联关系传导。结合客户正向标签分析客户行为特征,通过关联关系挖掘业务机会,锁定优质客群。   (一)粗细结合刻画客户特征“速描”   在新形势下,商业银行面对的既有跨区域、跨行业的大型集团企业,又有成千上万生命周期快速更迭的小微企业。这导致银行的客户信息分散、银企信息不对称、集团客户信息整合度不够等问题,使银行在营销获客和风险识别方面较为被动。通过建立以客户为中心的系统,可以运用技术实现抽取内外部多渠道数据的客户“速描”功能,便于既概要、又直观地掌握客户特征。   以客户A为例,该企业处于高端制造装备行业,是新三板上市的民营公司,具有高资产、股权集中的特点;薪资水平高于【关键词8】行业平均;拥有资质和专利,被纳入政府支持的名单;与多家银行有授信合作,授信产品以贷款为主,为银行产生了较高的利润贡献。通过对该客户的画像分析,基本可以判断该客户具有较高的行业地位,符合国家政策指导方向,处于企业成长周期,是金融机构争抢的对象,应该匹配相应的信贷产品并针对性地加强对该客户的支持力度;同时,还可以通过税务、海关以及银行内部交易记录等数据,分析其业务往来对象,进行拓客营销。   除了客户的基础特征画像,为了实现业务需求以及管理目标,还可以将多维度标签指标通过模型进行量化、分类、组合,最终形成适用特定场景的客户专业画像,包括高潜质客户画像、流失客户画像、财务欺诈画像等。此类客户专业画像可用于客户维护、产品推荐、预警识别、反欺诈、数字化运营等众多领域。例如,可基于已流失客户的行业属性、账户交易等数据,挖掘特征标签绘制流失客户画像,协助业务人员分析客户流失的原因;也可通过预警类标签,筛选出有潜在流失趋势的客户,再结合营销和产品推荐类标签,为业务人员提供流失客户找回的可行性建议。   (二)客群打标支持客户结构优化   商业银行面对宏观经济环境和行政指导政策的不断变化,必须随时把握航向,检视业务发展与战略规划的实际偏差。通过客户画像可以“见微知著”地描绘存量客户结构特征,了解存量客户的结构分布,从行业、地区、产品、资产、交易、财务等多维度快速圈定待调整客群。   为某商业银行一级分行对公客户的标签样本分布。该图显示,该行客群特点为国有企业占比相对较大,具有高资产、股权较集中的特点;集团成员客户较多,拥有的行业资质较多,授信产品以贷款为主。   基于上述客群特点,通过客户类型、价值信息、授信情况等标签可快速检索出目标客群,从正、负两个维度进行客户结构优化:一是拓展客户类型,如把上市公司、军民融合、国企改革、高端制造、住房租赁等作为重点客群拓展方向;二是提高客户粘性,如对高资产、低贡献客户,以及具有技术创新能力较强、盈利能力较好、行业符合政策指导北京信用贷款公司等画像特征的客户,可通过分析其交易习惯调整对其的授信产品,提高资本利用率;三是圈定风险客户,对具有环保不达标、外部负面信息集聚、涉及担保圈和关键诉讼,股票质押比例较高、经营状况恶化等画像特征的客户,在存量上主动压降,增量则避而远之。   (三)挖掘关联路径形成客群画像   基于多维度数据,以客户为核心,以信息传递为路径,从股权、投资、资金往来、业务往来、担保、被担保、核心管理层、集团等八个维度绘制关联关系图谱。在关联路径上的每个节点就是一个关联企业(或其控股股东、实际控制人),每个企业特有的客户画像,形成关联客群的画像体系,体现出群体特征属性。通过此类客群画像可以挖掘出关联关系链上有价值、有潜力的客户,针对客户特征及其业务需求,结合产品和服务进行有针对性的营销拓展。同时,关联关系的挖掘还可以使客户画像的有效信息得以延展,突破企业自身信息的限北京汽车抵押贷款制;此外,也可以识别出关系链上的风险因素,及时排查风险,实现客户价值的有效挖掘和风险预判。   (四)动态画像跟踪客户变化   随着外部环境和市场条件的变化,客户的状态也会处于动态变化之中,因此客户画像不会是一成不变的。这就要求客户画像体系不能仅限于合成客户的时点“快照”,还要追溯研究客户的历史相册,通过定期抓取客户特征标签,绘制其时点画像。通过对客户的特征变化进行持续跟踪,可以描绘客户特征随时间序列的变化,并通过预测模型研究其未来的趋势,为客户的增持、减退提供决策依据。   当前,商业银行存在客户信息分散、营销粗放等问题,而对公客户画像不仅可以对单一客户进行快速识别和特征定位,还可以实现客群的分层与筛选。基于特征标签的对公客户画像体系的建设,有助于商业银行精准实施对公客户的个性化服务以及客群的分层管理,为客户结构优化提供精准的全流程支持。
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