大資料時代銀行客戶社交關係圈研究與應用 [session]

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大資料時代銀行客戶社交關係圈研究與應用

講師：黃文宇 (廣發銀行股份有限公司)

14:50–15:30 Friday, 2017-07-14

企業應用 (Enterprise adoption)

地點： 多功能廳5B＋C（Function Room 5B+C)

觀眾水平: 中級 (Intermediate)

必要預備知識

銀行基礎知識、演算法建模知識

您將學到什麼

社群發現演算法應用場景、傳統銀行業務場景

描述

為加深對銀行客戶的洞察，提升銀行營銷獲客與風險管控能力，廣發銀行基於Hadoop大資料平臺，通過Hive on Spark、圖計算進行資料加工，結合LFM社群發現、增強決策樹等機器學習演算法構建了銀行客戶社交關係模型，挖掘出銀行客戶社交關係圈，並應用於銀行實際業務中。銀行客戶社交關係圈全面的反映了銀行個人客戶資金、社交等關係，以全新的視角實現銀行對客戶洞察從點到面、從單客到客群的擴充套件，填補銀行個人客戶社交關係研究與應用的空白。

銀行客戶社交關係圈簡要處理流程如下：首先，銀行整合加工了近6000萬存量個人客戶及1億個潛在個人客戶的一年內交易流水及其他關係資料，提取資金、社交、媒介及位置四類關係；其次，選擇以LFM社群劃分演算法為基礎，設計了權重、導率、歸屬度等指標，識別、挖掘客戶的個人圈及客群圈；最後，通過迴歸演算法進行客戶模式識別，形成客戶分類，並在銀行零售業務場景進行應用與推廣。

目前廣發銀行以銀行客戶資金關係圈為基礎，在信用卡及網路金融業務的失聯催收、精準營銷等方面開展與推廣：

失聯催收客戶聯絡率51.57%，其中銀行客戶資金關係圈作為唯一可聯資訊來源的客戶最高佔比10.07%，預計每年可增加失聯催收回款900萬。

信用卡分期業務營銷成功率提升15.67%，業務收益增加189萬元，預計每年增加分期收益約4500萬元。

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講師介紹：

黃文宇 (廣發銀行股份有限公司)

工學博士，現任廣發銀行資料中心總經理，銀行業資訊科技發展與風險管理專家，廣州市金融高階專業人才，曾任工商銀行北京資料中心資訊科技專家。黃先生作為銀行業科技條線的資深專家，在基礎設施與執行維護、資訊科技治理與管理、大資料研究及規劃等領域具有豐富經驗。