《sas banking intelligence 方案》由会员分享，可在线阅读，更多相关《sas banking intelligence 方案（160页珍藏版）》请在金锄头文库上搜索。
1、银行业务智能分析系统建设 SAS公司建议方案,议程,SAS公司简介 银行业务智能分析系统的总体设想 银行业务智能分析应用概览 银行业务智能分析系统的构建 Q&A,银行快速发展可能面临的挑战,管理层 提高股东价值 衡量ROI 获取与挽留高价值客户的营销策略 管理风险资本 不准确的利润统计 政府法规与诚信政策 风险控制经理 信用评分卡开发 信用风险控制流程设计 反欺诈 反洗钱 巴塞尔协议内部评级,各业务部门经理 缺乏可重复性自动化流程 错过交叉 / 提升销售的机会 获取新客户和挽留现有客户的成本越来越高 不清楚客户的真正需求 IT部经理 数据整合 有太多的数据没有被利用 多样化、异构的数据源 系统
2、集成 大量的日常报表,银行业务智能分析需求,个金业务分析需求 贷款分析 银行卡分析 aCRM：客户细分、客户获取/挽留、交叉销售、提升销售 营销自动化 风险分析：信用评分 稽核分析需求 非现场审计 绩效考评需求 预测与预警 平衡记分卡,银行业务智能分析需求,风险分析需求 Basel II监察报告 信用风险分析 运营风险分析 市场与流动性风险分析 反欺诈 反洗钱 财务分析需求 法定报表 成本核算 预算与计划 批量报表,个金业务分析,稽核分析,风险管理应用,财务分析应用,如何构建银行业务智能分析系统？,数据来源：核心交易、信用卡、信贷、资金、总帐等,绩效考评应用,技术：数据仓库、商务智能、分析智能
3、等,银行业务智能分析系统的总体设想 分阶段、插件式应用开发,智能分析应用,银行智能架构,客户智能,分析智能平台,商务智能平台,数据服务平台,Market Risk Mgmt Credit Risk Mgmt Operational Risk Mgmt Sarbanes Oxley Patriot Act SEC Compliance Home Mortgage Dis. Act Fraud Prevention Account Management,Financial Mgmt Human Resource Mgmt Technology Performance Management,Cust
4、omer Retention Cross Sell / Up Sell Customer Acquisition Customer Service Offer Optimization Customer Profitability Web Analysis,业务智能信息门户,运作智能,风险管理,银行智能架构SAS Banking Intelligence Architecture,银行智能应用数据模型 分析智能平台 统计分析、预测分析、运筹优化、数据挖掘、文本挖掘 商务智能平台 即席查询、固定报表、灵活报表、多维分析、仪表盘展示、信息门户 数据整合平台 数据存储平台 元数据管理平台,什么是汇总
5、分析？ 描述性分析,Business Power 商业 用途,$ ROI 投資回報,Data 数据,Information 资料,Knowledge 知识,Intelligence 智能,发生了什么?,什么是智能分析？ 推论性分析（预测性分析）,Business Power 商业 用途,$ ROI 投資回報,Data 数据,Information 资料,Knowledge 知识,Intelligence 智能,发生了什么?,银行智能架构SAS Banking Intelligence Architecture,银行智能应用数据模型 分析智能平台预测性分析 统计分析、预测分析、运筹优化、数据挖掘
6、、文本挖掘 商务智能平台描述性分析 即席查询、固定报表、灵活报表、多维分析、仪表盘展示、信息门户 数据整合平台 数据存储平台 元数据管理,数据服务,应用服务,智能应用平台,核心 交易,信贷,绩效考评,个金分析,风险管理,财务分析,共用数据网,信息门户平台,数据整合平台,ETL,实时 数据整合,消息队列,作业调度,数据接口,数据服务平台,商务智能平台,综合报表,分析智能平台,预测预警,OLAP,总帐,资金,元数据管理平台,安全与系统管理平台,银行卡,数据挖掘,统计分析,稽核分析,合规,客户细分与透视,盈利能力分析,客户获取与挽留,交叉销售/提升销售与事件触发,市场营销管理与营销优化,运营风险,公
7、司治理,法定报表,预算与计划,资产负债管理,作业成本管理,绩效评分,现金管理与优化,人力资源计划与管理,IT管理,市场与流动性风险,欺诈识别与防范,信用风险,风险智能,客户智能,运营智能,财务智能,SAS银行智能应用概览,银行智能架构SAS Banking Intelligence Architecture 元数据管理、数据整合、数据存储、数据分析与数据展现,智能存储,商务智能,数据整合,分析智能,元数据管理,议程,SAS公司简介 银行业务智能分析系统的总体设想 银行业务智能分析应用概览 银行业务智能分析系统的构建 Q&A,SAS银行智能应用日常报表,对公业务 个金业务 风险类 监控类 总帐类
8、 基金 ,客户、资金变化表,结售汇日报,对公负债结构表,贴现授信额度控制表,反洗钱监控报表外币可疑交易,风险类报表按照信用等级统计,合规,客户细分与透视,盈利能力分析,客户获取与挽留,交叉销售/提升销售与事件触发,市场营销管理与营销优化,运营风险,公司治理,法定报表,预算与计划,资产负债管理,作业成本管理,绩效评分,现金管理与优化,人力资源计划与管理,IT管理,市场与流动性风险,欺诈识别与防范,信用风险,风险智能,客户智能,运营智能,财务智能,SAS银行智能应用概览,SAS Customer Profitability for Banking 客户赢利性分析与管理,成本、风险和收益的财务评估
9、基于价值的产品设计 组群进化跟踪 组群需求分析 盈利优化、定价弹性和渠道设置,计算并分配给客户或家庭一个获利性评分，并进行以下分析：,-10,20,10,0,30,1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,40,50,60,70,80,72,17,8,5,3,2,1,0,-0,-8,SAS Customer Profitability for Banking 客户赢利性分析与管理,客户供献度,SAS Customer Behavior Analysis for Banking 客户行为分析管理,风险记分变化追踪 历史资料分析(Vintage analysis) 交易分析,SAS Product
10、 Transactional Analysis for Banking 产品交易分析管理,SAS 金融机构产品交易分析管理软件提供产品层面的详细交易分析，可从多个维信息对交易进行分析。分析内容包括： 开销模式 交易量的趋势 每个周期的交易,SAS Customer Segmentation for Banking 客户细分管理,基于价值的客户细分，根据客户的价值（包括效益和风险）对客户进行分类，并找出各类客户的背景特征和消费模式； 基于行为方式的客户细分，根据客户的消费行为对客户进行分类，从而对不同消费偏好的客户进行定向的销售； 基于产品的客户细分，根据客户所拥有的产品、服务及其使用情况对客户
11、进行分类。,SAS Customer Segmentation for Banking 客户细分管理,雷达图(特征效应图): 反映各群落KPI的特征，以具体了解各群落的行为特征,SAS Customer Retention for Banking 客户挽留管理,了解影响客户获取和挽留的变量 识别那些客户会流失和其原因 预测模型工具以防范客户流失 大量现有的预测模型来针对已有的业务模式,SAS Customer Retention for Banking 客户挽留管理,SAS Cross-Sell and Up-Sell for Banking 交叉销售和提升销售管理,SAS金融机构交叉销售和提
12、升销售管理软件着眼于将客户定位为易于管理的资产，更精确地预测下一个最可能被采购的产品，从而提高客户保持力和赢利能力。具有以下突出特征： 预测今后的产品销售 自动化的数据挖掘，为完成市场预测分析模型的建立 通过市场一揽子分析（market basket analysis）在假定客户掌握产品历史数据的情况下，允许你预测高效客户采购的可能性 了解客户对产品的倾向，通过找出购买一种金融服务产品与另一种产品之间的联系，帮助用户理解产品之间的姻亲关系,为特定客户群寻找目标产品,SAS Cross-Sell and Up-Sell for Banking 交叉销售和提升销售管理,预测最相关的产品和服务,SA
13、S Cross-Sell and Up-Sell for Banking 交叉销售和提升销售管理,案例,背景：中国工商银行是中国最大的商业银行，已连续多年入选世界500强企业 业务需求：需要一套全行范围内的客户管理系统，以帮助工行实现先进的客户管理业务 解决方案：运用完整的客户智能解决方案提高市场竞争能力，提供更好的客户服务；提高银行的经营管理水平，降低成本，提高效率 效果: 有效建立了PCRM系统和CCRM系统 主题涵盖了银行卡、个人金融、住房贷款等等 成为工行日常运营的重要分析系统,银行卡业务功能,单客户查询分析 客户基本信息 客户存款和透支状况 客户用卡交易状况 客户贡献状况 客户群查询
14、分析 牡丹卡发卡结构分析 客户群存款状况分析 客户群透支状况分析 客户群用卡交易状况分析 客户群贡献度状况分析,客户筛选 定性分析 定量分析 深层分析 数据探索（EG） 数据挖掘（EM）,单客户查询（存款和透支分析 ）,客户群分析（发卡量分析）,SAS Campaign Management for Banking 市场营销活动管理,SAS 金融机构市场营销活动管理软件集成了前沿的SAS 软件与预定义的数据环境，以便将营销方法论和市场营销活动管理结合在一起。具有以下突出特征： 用于客户交叉销售/提升销售，客户再激活和客户保持市场营销活动的节选定义。 回应规则(Response rules)的定
15、义与应用 用于直接邮件（direct mail），对外营销，SMS讯息，财务报表插入，财务报表，电子邮件和web个性化所需的沟通模板,SAS Campaign Management for Banking 市场营销活动管理智能流程,SAS Campaign Management for Banking 市场营销活动管理,Segment strategy,Business / Market strategy,Customer Data Capture ( Single View Multiple Channel),Channel Optimisation,Customer Insight,Con
16、tact Strategy and Policy,Campaign Planning / Execution / Analysis,Product / Behaviour Events Customer Event Trigger,Campaign Strategy / Planning,SAS Campaign Management for Banking 与操作型CRM系统协同工作,案例,背景：全球知名金融服务公司，提供企业和零售金融服务、再保险、资产管理等业务 业务需求：需要针对企业及零售客户高效的营销产品。这样相比竞争对手，可以以更少的人员与资源，增加与客户接触的渠道和目标市场。 解决方案：利用自动化的营销流程，针对目标客户建
