金融智能的應用方案

金融智能應用第1頁智能化自適應網站設計1.自適應網站工作流程

自適應網站是一個依據用戶訪問習慣、個性化顯示網站，是商務/金融智能技術在網站開發(fā)中一個應用。自適應網站是商務網站發(fā)展方向，能夠實現為客戶提供個性化服務，能夠增加營銷成功機率，留住客戶，從而帶來企業(yè)利潤提升。

自適應網站主要是利用服務器上訪問日志信息，經過對這些日志信息實施Web使用挖掘，發(fā)覺用戶慣用訪問模式，并預測用戶下一次想要訪問頁面或可能訪問路徑，并把這些頁面和路徑以各種方式推薦給用戶，以自動改進網站結構，或向網站管理員提出提議等。第2頁智能化自適應網站設計2.自適應網站設計標準 智能化自適應網站應用遵照以下標準。

1）防止增加用戶額外工作（移動vs惠普金牌）

2）最小化網站管理者工作量（分辨率、平臺etc.）

3）不造成網站原始信息丟失（www.tlj.co.kr，

www.khu.ac.kr,www.korea.ac.kr,www.ox.ac.uk,)

4）確保響應時間3.自適應網站系統(tǒng)結構

1）自適應網站設計分析（外觀布局）

2）自適應網站系統(tǒng)結構（推薦系統(tǒng)等）第3頁商務/金融智能技術在移動商務方面應用移動商務（1）移動商務特點開放性、包容性（手機，平板，筆記本）無處不在、隨時隨地（地鐵、公交等）潛在用戶規(guī)模大能很好確認用戶身份（指紋etc.）定制化服務易于推廣使用（電腦軟件vs手機APP）易于技術創(chuàng)新（新奇APP層出不窮）第4頁商務/金融智能在移動商務方面應用（2）移動商務應用移動銀行移動支付（微信，NFC支付）移動營銷（LBS）第5頁商務/金融智能在CRM中應用客戶關系管理是適應企業(yè)“以產品為中心”到“以客戶為中心”經營模式戰(zhàn)略轉移而迅猛發(fā)展起來新管理理念，是把追求客戶滿意和客戶忠誠作為最終目標。1、客戶智能客戶智能定義

客戶智能（CustomerIntelligence，簡稱CI）是客戶知識從產生，到分發(fā)、使用過程，是創(chuàng)新和使用客戶知識、幫助企業(yè)提升優(yōu)化客戶關系決議能力和整體運行能力概念、方法、過程以及軟件集合。以商務/金融智能所提供決議支持工具為技術支撐，為CRM構建了一個含有可操作性、科學信息結構。第6頁商務/金融智能在CRM中應用詳細來說客戶智能工作主要表達在以下幾方面1）定制化營銷2）客戶流失分析3）忠誠和利潤分析4）客戶行為根本原因分析5）提升企業(yè)學習能力2.客戶智能本質（eg.不吐錢，一拖再拖多吐錢，立馬出現）客戶價值分析客戶知識客戶智能創(chuàng)造客戶價值獲取競爭優(yōu)勢深入分析第7頁商務/金融智能在CRM中應用3.客戶智能意義1）實現企業(yè)收入和利潤最大化2）穩(wěn)定地提供優(yōu)質服務（eg.電商退貨）3）開發(fā)可重復銷售過程（eg.欺詐銷售）4）傳遞價值、提升忠誠度（eg.蘋果極簡化、小米價值共創(chuàng)）2、客戶智能系統(tǒng)客戶智能體系框架依據客戶智能定義，客戶智能體系框架包含理論基礎層面、信息系統(tǒng)層面、數據分析層面、知識發(fā)覺層面以及戰(zhàn)略決議層面等5個方面。第8頁商務/金融智能在CRM中應用客戶智能擴展體系如圖所表示，客戶智能系統(tǒng)是以數據、客戶理論為基礎，加上智能分析工具而形成系統(tǒng)。在該系統(tǒng)得到分析結果之上，應用客戶基礎理論進行詳細分析，能夠明確相關客戶知識和企業(yè)戰(zhàn)略管理理論，從而做出正確決議以及客戶發(fā)展戰(zhàn)略?？蛻衾碚撝R是貫通客戶智能整個過程，客戶智能在其基礎上進行數據收集、整理、分析和預測，其結果利用也必須依靠客戶管理和企業(yè)戰(zhàn)略管理知識?？蛻魯祿}庫智能分析工具客戶價值分析客戶滿意客戶忠誠客戶分類客戶差異CRM發(fā)展戰(zhàn)略企業(yè)戰(zhàn)略客戶信息系統(tǒng)層面客戶數據分析層面戰(zhàn)略決議層面客戶知識發(fā)覺層面第9頁商務/金融智能在CRM中應用應用層BI技術支持層數據源層數據存放層數據倉庫管理工具（清洗、抽取、轉換）客戶商業(yè)活動管理數據挖掘OLAP報表數據倉庫建模工具外部信息、內部事務處理系統(tǒng)數據倉庫數據集市客戶智能系統(tǒng)架構第10頁商務/金融智能在企業(yè)決議中應用1.智能決議支持系統(tǒng)結構(1)智能決議支持系統(tǒng)結構

1）增強了決議支持系統(tǒng)決議客觀性

2）增強了決議支持系統(tǒng)實用性

3）提升了數據查詢、分析效率

4）含有強大數據分析工具

5）含有動態(tài)擴展性能(2)智能決議支持系統(tǒng)優(yōu)勢

1）智能決議支持系統(tǒng)能夠幫助企業(yè)實現商業(yè)信息搜集和處理自動化，以降低運行成本。第11頁商務/金融智能在企業(yè)決議中應用

2）智能決議支持系統(tǒng)能夠幫助企業(yè)真實地分析財務情況和盈利水平，規(guī)范企業(yè)業(yè)務行為和管理行為，使企業(yè)管理決議實現由人為經驗型到科學決議型轉變。3）許多企業(yè)已經實施了一些如ERP、CRM之類集成應用系統(tǒng)，不過還沒有取得收益，金融/商務智能引入能夠幫助企業(yè)整合這些集成應用系統(tǒng)，使這些相對獨立、各自為戰(zhàn)系統(tǒng)發(fā)揮更大作用，使數據信息得到更有效利用。第12頁商務/金融智能在金融領域應用銀行當前銀行基于經營績效和風險控制要求，都十分重視金融智能技術應用。銀行金融智能體系金融智能處理方案依據業(yè)務應用普通歸納為四種類別：統(tǒng)計分析類、業(yè)務專題類、決議支持類、企業(yè)報表類。銀行金融智能應用目標可歸納為五大功效：綜合經營分析、績效管理、客戶關系管理、信貸風險控制、統(tǒng)計報表管理：1）綜合經營分析。

系統(tǒng)銀行管理綜合層面生成各種管理統(tǒng)計指標，供各業(yè)務管理部門查詢分析，包含資產、負債、資金、財務等各方面數據。第13頁商務/金融智能在金融領域應用2）績效管理。

績效考評系統(tǒng)經過對銀行利潤進行計算，對銀行運行成本進行分攤，對關鍵指標進行分析，計算出銀行機構、部門、柜員、客戶經理、產品等各個層面業(yè)績經營情況，從而實現銀行經營業(yè)績全方面考評機制。3）客戶關系管理。

系統(tǒng)經過建立單一客戶視圖，對客戶基本情況、持有產品、交易行為、客戶分布等進行分析，方便留住高價值客戶，發(fā)覺和開發(fā)潛在優(yōu)質客戶，對現有客戶提供交叉銷售服務，系統(tǒng)功效分為基礎客戶關系管理和綜合客戶關系管理兩個層面。第14頁商務/金融智能在金融領域應用4）信貸風險管理。

從行業(yè)、區(qū)域和客戶等角度分析銀行面臨信貸風險，幫助銀行建立先進信用評級和風險評定體系，從而提升貸前分析效率、貸中決議質量和貸后管理技術。5）企業(yè)報表系統(tǒng)。

系統(tǒng)搜集整理各管理部門報表要求，歸納整理各種報表格式和數據起源，經過合理設計來滿足銀行及監(jiān)管部門紛繁復雜報表要求。第15頁商務/金融智能在金融領域應用金融智能在銀行中應用層次（1）銀行績效考評。

基于數據倉庫全方面考評銀行績效，以賬戶為基礎計算每個賬戶平均余額、直接收益、應分攤資金成本和非資金成本、風險成本和資本成本，再依據賬戶逐層匯總到客戶、產品、渠道和業(yè)務單元，從而準確、客觀、多角度地考評客戶、產品、渠道和業(yè)務單元經濟附加值和風險調整資本回報率情況，進而識別高收益客戶和產品，并有效考評機構業(yè)績，更加好配置銀行職員，提升銀行贏利能力，并降低成本。第16頁商務/金融智能在金融領域應用（2）銀行風險管理。金融智能還可以解決銀行經常面臨詐騙行為，如信用卡惡性透支及可疑信用卡交易等。經過對數據挖掘，人們可以得到這樣判斷“什么樣人使用信用卡屬于什么樣模式，因為一個人在相當長一段時間內，其使用信用卡習慣往往是較為固定。所以，一方面，經過判別信用卡使用模式，可以檢測到信用卡惡性透支行為，其次，根據信用卡使用模式，可以識別正當用戶，如此可以得到詐騙行為一些特征。當某項業(yè)務符合這些特征時，就可以向決策人員提出警告。這方面應用非常成功系統(tǒng)有FALCON系統(tǒng)和FAIS系統(tǒng)。第17頁商務/金融智能在金融領域應用（3）銀行信用等級評定。

金融業(yè)風險與效益并存，分析賬戶信用等級對于降低風險、增加收益非常主要。

利用金融智能進行信用評定最終目標是：從已經有數據中分析得到信用評定規(guī)則或標準，即得到“滿足什么樣條件賬戶屬于哪一類信用等級”，并將得到規(guī)則或評定標準應用到對新賬戶信用評定。第18頁商務/金融智能在金融領域應用（4）銀行客戶關系管理。

銀行由傳統(tǒng)重視交易轉變?yōu)橹匾暱蛻絷P系和客戶價值，比如美國BankOne銀行對自己客戶進行調查發(fā)覺，20%客戶創(chuàng)造銀行利潤，其它80%客戶并沒有給銀行創(chuàng)造利潤。

其從復雜客戶信息中建立模型，對客戶統(tǒng)計信息進行動態(tài)追蹤和監(jiān)測，計算客戶價值，鎖定特定客戶群，分析潛在客戶群，制訂針對不一樣市場需求、不一樣客戶群市場戰(zhàn)略，依據客戶價值選定服務產品配置，從而與創(chuàng)造利潤優(yōu)良客戶建立長久關系。這些模式大大幫助提升了客戶忠誠度。第19頁商務/金融智能在金融領域應用（5）銀行服務分析和預測。

Mellon銀行使用IntelligentMiner對銀行數據進行分析，發(fā)覺其數據模式及特征，然后可能發(fā)覺某個客戶、消費群體或組織金融和商業(yè)興趣，并可觀察金融市場改變趨勢。

比如，當銀行對業(yè)務數據進行分析后，發(fā)覺一個銀行賬戶持有者突然要求申請雙人聯(lián)合賬戶，而且確認該消費者是第一次申請該類賬戶，銀行能夠推斷該用戶可能要結婚了，它會向該用戶定向推銷用于購置房屋、支付兒女學費等長久投資業(yè)務。第20頁商務/金融智能在金融領域應用金融智能在證劵中應用證券市場存在巨大風險，受多方面原因影響，卷商經營對數據正確、實時、安全性要求極高。金融智能作為分析與輔助決議工具已經越來越得到國內券商重視。（1）客戶關系管理證券業(yè)因為行業(yè)特殊性，其多項關鍵業(yè)務都與客戶有親密關系。客戶關系管理對于證券業(yè)大有用戶之地，所以越來越成為證券業(yè)管理焦點和關鍵。

證券CRM能夠對交易數據進行數據總結，生成客戶股票交易行為數據系統(tǒng)。股票交易庫中保留有用戶交易歷史數據，能夠利用這些數據按聚類方法對用戶進行分類，考查每類客戶對證券企業(yè)貢獻情況。這么能夠依據客戶類別產生交易行為等特點，知道該類用戶是否對企業(yè)最有價值，而證券企業(yè)依據客戶行為等特點，對貢獻度大客戶類采取對應政策照料，這么能吸引一些行為類似貢獻度較低客戶，并將其發(fā)展為較高貢獻客戶。（eg.男性朋友->男朋友）第21頁商務/金融智能在金融領域應用（2）股市基本面分析對龐大數據進行主成份分析，剔除無關甚至是錯誤、相互矛盾數據，能夠更有效地進行金融市場分析和預測。不一樣投資策略投資者，對報表分析側重點也不一樣。短線投資者通常關心企業(yè)利潤分配情況以及其它信息如：資產重組，產品價格波動等，長線投資者關心企業(yè)發(fā)展前景。所以，在各類企業(yè)財務報表基礎上進行有效知識發(fā)覺有兩個要求：一是需要長久、動態(tài)企業(yè)財務數據；二是需要面向不一樣用戶知識挖掘工具。第22頁商務/金融智能在金融領域應用（3）進行股市技術分析金融智能主要利用時間序列來預測股票價格。其使用數據挖掘技術是對大量歷史數據進行處理和分析，提煉出有價值信息（表現為規(guī)則、模型等模式信息），其中時間序列模型，能夠用于股票價格預測。第23頁商務/金融智能在金融領域應用（4）金融突發(fā)事件預警當代金融體系含有非常復雜特點，不可能經過一兩個確定性數學模型或一兩條規(guī)則和有限數據來完全了解金融市場。建立一個完整財經數據倉庫和含有開放特征數據挖掘模式，是正確決議有力保障。

比如近年來屢次出現金融危機，促使人們研究突發(fā)事件對金融市場影響，實際上，人們有可能對全球范圍財經數據，經過分析來研究其機理和特點，從而為金融預警做出貢獻。第24頁商務/金融智能在金融領域應用突發(fā)事件按其機制大致分為以下兩大類：（1）“能量”積累型。泡沫經濟破滅能夠看做是“能量”積累型，這里“能量”是被人為抬高產業(yè)之虛假價值。這種虛假價值不停積累，直至其經濟基礎無法承受時，就會突然瓦解。積累虛假價值越多，突發(fā)事件威力就越大。日本泡沫經濟在1990年初瓦解，其主要原因之一就是房地產說積累虛假價值過分龐大。（2）“放大”型。比如企業(yè)間連鎖債務就有可能造成“級聯(lián)放大”，即因為一家倒閉而引發(fā)一系列債主相繼倒閉，甚至可能觸發(fā)金融市場瓦解。金融界所謂“杠桿作用”利用期貨交易到交割時才需付款要求，大做買空賣空無本交易，使其利用“杠桿作用”投資資金能夠提升，一旦出問題，這種突發(fā)事件震撼力是驚人。第25頁商務/金融智能在金融領域應用突發(fā)事件復雜性（1）多原因性。金融突發(fā)事件除了金融諸原因外，還包括政治、經濟、軍事、社會等各種原因。（2）非線性。影響金融突發(fā)事件不但有各種原因，而且各個原因之間普通含有錯綜復雜相互作用，即為非線性關系。比如，大戶動作會影響到市場及散戶行為，各種原因共同作用所產生結果，并不等于各個原因分別作用時結果線性疊加。突發(fā)事件理論模型必須包含非線性項，這種非線性理論處理起來比線性理論復雜得多。（3）不確定性。金融現象普通都帶有不確定性，而突發(fā)事件尤甚。怎樣處理這種不確定性是研究突發(fā)事件關鍵之一。第26頁商務/金融智能在金融領域應用金融智能在保險中應用保險也作為數據密集型行業(yè)，其數據類型多、動態(tài)改變、數據量大。數據挖掘尤其是針對這些特點分析工具，它能夠對大量數據進行深層次分析和挖掘，讓海量數據發(fā)揮巨大增值作用。金融智能在保險領域應用主要集中以下幾個方面：第27頁商務/金融智能在金融領域應用（1）醫(yī)療保險欺詐與濫用（什么是欺詐）伴隨保險競爭越來越激烈，理賠服務效率成為民眾選擇保險企業(yè)主要原因。精簡理賠審核流程后后續(xù)問題是，有些人利用漏洞濫報保險金，造成保險企業(yè)沉重財務負擔。成功醫(yī)療保險預測模型應含有以下功效：1）能夠找出可疑濫用案件，2）理賠部門不需了解詳細技術便能直接應用，3）基于每個理賠案件濫用分數，讓理賠人員能夠依據分數高低來快速處理核發(fā)理賠金或決定追查，4）提供給理賠人員明確追查方向，5）提供醫(yī)院地理信息系統(tǒng)，幫助理賠人員找出異常就診情況及幫助病歷調閱。第28頁商務/金融智能在金融領域應用（2）車險欺詐分析車險理賠欺詐事件層出不窮，經過金融智能分析，能夠利用過去欺詐事件建立預測模型，將理賠申請分級處理，處理惱人詐騙案。

金融智能主要作用在車險理賠申請欺詐偵測、業(yè)務員及修車廠勾結欺詐偵測以及顯示理賠欺詐追查方向等方面。經過瀏覽器接口，車險理賠調查人員無需解讀繁復模型，就能夠給予每個理賠案件評級，作為案件審理以及欺詐追查依據。第29頁商務/金融智能在金融領域應用（3）業(yè)務風險分析在分析保險業(yè)務時，索賠率是我們最關心問題。我們能夠判斷具備一定條件投保人或被保險人發(fā)生風險事件而索賠概率。另外，假如發(fā)覺投保人總索賠率高人群含有什么樣特征。比如，假如得出在某一地域、某年紀段、對某險種投保投保人有比較高索賠率，那么就能夠看出該險種在這個地域含有比較大風險，保險人能夠經過提升保費和審慎保險來降低風險。另外，為防止保險欺詐，一味提升保費或過分惜保并不明智，正確做法是確定一個臨界值，使有欺詐動機投保人老實投保收入大于欺詐投保收入而降低欺詐動機，此臨界值主要由保險欺詐被發(fā)覺概率以及對保險欺詐處罰度決定。所以經過金融智能正確確定這兩個決定原因十分主要。第30頁商務/金融智能在金融領域應用（4）維持保單持有率一個好客戶流失會嚴重影響企業(yè)獲利?？蛻袅魇式档?%，利潤將由100%增長。經過金融智能來確定流失預警分數，以協(xié)助行銷人員制定行銷策略來挽回可能流失顧客。同事，根據由金融智能所找出規(guī)則，也可以協(xié)助行銷人員改進企業(yè)問題。例如：某家保險公司在流失模型中找出一群顧客因為等待客服專線而造成流失，該公司便在這些客戶保單上打印出與其他客戶不一樣專線號碼，用這種成本不高措施來降低顧客不耐久候問題，成功地提升了顧客忠誠度。其次，研究發(fā)現，如果一名消費者向金融機構多購買一項金融商品服務，該名顧客流失概率就會降低15%~35%，所以，這為交叉銷售模型應用開辟了市場，使經過交叉銷售來提升顧客保單持有率成為可能。第31頁論金融智能對互聯(lián)網金融創(chuàng)新意義？

（1）小微企業(yè)與個人融資需求（2）客戶體驗需求（eg.成績穩(wěn)定）（3）信息不對稱問題（eg.中國認識）第32頁模式滿足市場需求社會意義尚待處理需求及問題處理方向P2P借貸1.一定程度上處理了小微企業(yè)及個體工商戶融資需求；2.滿足了一部分客戶投資理財需求；3.規(guī)范民間借貸，抑制高利貸傳統(tǒng)金融系統(tǒng)有益補充1.促進民間金融陽光化、規(guī)范化；2.引導資金按照市場規(guī)律合理高效進行重新配置安全性及隱私保護方面需求利用新技術，新方法管理安全性及隱私方面風險，經過商業(yè)保險保障客戶利益缺乏權威渠道取得個人信用信息（如：央行未開放征信系統(tǒng)接口）廣泛對接和利用各種征信系統(tǒng)如FICO評分、全國公民身份信息中心、學歷信息中心、工商信息中心，推進全國征信系統(tǒng)建設未完全處理信息不對稱問題，信息中可能存在主觀原因甚至惡意欺詐廣泛利用大數據，加大信息搜集，整理力度，提升數據處理、分析能力，利用商業(yè)保險等市場化方式管控風險無準入門檻、無行業(yè)規(guī)則、無監(jiān)管機構設置準入門檻，價錢政府監(jiān)管，成立債權登記平臺躲避道德風險、操作風險加強資金監(jiān)管，第三方資金托管，清結算分離第33頁眾籌1.提供了低門檻、成本低廉、流程簡單融資路徑；2.便于把好創(chuàng)意快速轉變成產品；3.無償市場推廣，可用于調研市場需求1.利于中小企業(yè)發(fā)展；2.有利于提升國家創(chuàng)新能力人與人之間信任度較低，眾籌平臺上創(chuàng)意項目真實性易遭到質疑構建針對健全信用體制，提醒法律風險、信用風險和道德風險，利用第三方支付平臺資金管理及分期打款山寨文化知識產權保護需求加強知識產權立法及宣傳專業(yè)、按產業(yè)與項目分類平臺需求構建垂直型、專業(yè)化方向眾籌平臺使創(chuàng)新產品盡快融入市場提升著名度需求開發(fā)適適