SAS金融行业解决方案.ppt

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1、,SAS金融行业解决方案,Mr.Bill Gibson 亚太区技术长官 美国赛仕软件研究所,中国的银行和金融业,改革工作将继续 外资金融行业加入竞争行列：中国即将加入WTO 企业金融服务 消费者金融服务 非人寿保险 人寿保险,急剧变革,全球环境变化,我们已进入电子商务时代，变革的步伐越来越快 “E”将带来机遇及挑战 企业如何从生存危机跃向行业主导?,Gartner Group Symposium 24 October 2000,愈加快速的变革,“全球电子商业交易额在2004年将达到1.4万亿美元.” IDC,怎样面对120万万亿个数据信息？,怎样处理2400万亿个详细交易数据?,赛仕软件研究所

2、的核心能力,赛仕是全球电子商务智能软件和服务的领导者，它帮助企业把原始数据-包括电子商务造成的大量数据转换成为有用知识。 当人们需要快速地作出正确的决定时，赛仕将带给你 这股知识的力量。,信息全景,事物处理,企业应用,个体生产力,信息发布,信息全景,事物处理,企业应用,个体生产力,赛仕在金融领域之应用,与世界主要银行建立了牢固的合作关系 美国 欧洲 包括中欧与东欧 亚洲 提供技术与解决方案 数据仓库技术及分析能力方面处于领袖地位,日程安排,赛仕技术架构 赛仕解决方案 报表 分析型客户关系管理 风险管理 平衡记分卡 欺诈行为发现 案例分析 演示,供应商,企业本身,客户,赛仕全貌,赛仕技术解决方案

3、,风险尺度,客户关系管理解决方案,供应商关系管理解决方案,信息资源管理,CFO,人力资源,战略决策,强大的技术,供应商,企业本身,客户,运行环境,企业数据仓库,数据集市,主机,Unix,企业服务器,Unix,NT,NT,效益分析,客户报表,销售分析,数据仓库创建流程,赛仕数据抽取,存取上百个数据资源 本地存取引擎 本地SQL支持 对ERP系统存取,DB2,VSAM,IMS,R/3,运行环境,企业数据仓库,数据集市,主机,Unix,企业服务器,Unix,NT,NT,ERP,收益分析,客户报表,销售分析,赛仕数据仓库流程图,数据确认 数据整合 数据汇总 数据扩展 跨平台,赛仕转换引擎,运行环境,企

4、业数据仓库,数据集市,主机,Unix,企业服务器,Unix,NT,NT,ERP,收益性分析,客户汇报,销售分析,数据仓库流程图,SAS 数据仓库装载,完全更新 Delta文件 增量汇总 从数据库下载,SAS数据仓库管理器,SAS数据仓库管理器,METADATA,企业引导生成转换开放性,运行环境,公司数据仓库,数据集市,主机,Unix,公司服务器,Unix,NT,NT,ERP,赛仕数据仓库管理器,SAS数据仓库存放海量数据,结构化的 开放的 可扩展的 抽取/转化/装载 ERP,历史的主机系统 e-服务器,e-市场 SFA 系统,呼叫中心 电子智能化存储 快速的,OLAP和其他报表,关联/顺序，连

5、接分析,探索,聚类: SOM, K-Means*,决策树,回归,基于记忆的推理 ,文本 归类，协同过滤器,预测,模糊匹配,神经元网络，综合模型，支持矢量机器,*建立实时或接近实时的模型,需要丰富的数据,信息的力量,SAS 电子智能化电子多功能分析,OLAP 报表浏览,webEIS软件 基于Java的解决方案,MDDB 报表浏览器 基于CGI的解决方案,The SAS 数据挖掘项目方法论,SAS数据挖掘解决方案,高度集成 以SEMMA方法论为建立基础 可扩展 强大的分析技术 全球首选产品,客户关系管理 (CRM),传统银行（及其他）已由产品组成 今日银行的趋势已聚焦于客户 重点: 策估每一个客户

6、 综合看待所有交互 对每一个客户策估目前的收益性 建立每一个客户的终生效益模型,与被选择的客户建立长久的及有利益的关系 与这些客户在每一次接触中建立更为接近的关系 增强利益分享,CRM 的目的?,综合看待客户,Source: Forrester Research, 1999,商务数据/系统线路,客户视图: 当我们想得到客户的信息时就象是和一群乌合之众交流这些系统就象来自不同的公司-不同的系统给出不同的回答。,Gartner集团 CRM 体系机构,* Gartner Group CRM Overview 2000,运作CRM - 获取定单, 处理事物, 调查,回答卡片, 流线操作 分析CRM -

7、 对运行的数据进行交叉销售，客户分割等分析 项目管理 协同CRM - 使用与客户接触中得到结果,CRM - 生态系统,Source: META Group,CRM 部件,人员 行业知识，文化背景,科技 数据模型,挖掘摸板, 报表摸板,操作步骤 方法论和解决方案,客户数据库,后台数据存储,外部数据, 电子商务数据,ERP,以前的系统,OLTP,市场自动体系机构,客户分割,对不同的客户组分别对待 分割原则 人口统计因素 年龄, 婚姻状况, 子女 银行交易行为 余额 处理事物 终生获利模型,分割-需要不断了解客户移动规律,停止活动,交易次数,交易额,次数,额度,低,中,高,高,高,低,低,中,中,分

8、割,分割,分割,分割,分割,分割,分割,分割,背叛者,分割,分割,分割,根据行为进行分割的收益性分析,20%的帐户产生104%的利益 57%的帐户为有利益客户,$0,客户分割分析,将客户知识转变为效益1) 利用知识定价,将客户知识转变为效益2) 对目标市场分割,交叉销售 增加每一个客户的产品数量 增加效益 减少流失客户 减少摩擦 目标活动 高价值客户可能要离开 什么导致失去客户?,市场营销管理是管理与客户沟通的过程 市场营销管理软件支持市场营销管理的 全过程,有效市场营销管理,Intrinsic 市场营销管理,成熟并经证实为业界最佳. 由市场营销专业人士设计 从简单到复杂的营销管理 支持营销活

9、动全过程 支持各种规模类型的企业 支持多渠道营销 营销过程自动化 实施顾问确保客户资源有效配置 结果可度量,Intrinsic 市场营销管理,赛仕客户关系管理之方法论,评估 树立目标，决定时机 制定项目计划 认知 确定对各客户的看法，形成相应的初步报告 理解 分类/类别描述 加深理解 制定战略,规划 制定商业和信息技术各自的计划 建立 预测模型及信息技术系统 执行 公司协同行动 结果反馈及分析 评审,赛仕客户关系管理之知识解决方案,可用于： 金融业交叉销售 金融业及健康保险业的欺诈发现 保险业的风险评级 侵入发现（与各系统及e-intelligence配合使用) 银行业信用打分 金融业客户减少

10、防范 电信业客户流失管理,赛仕客户关系管理之知识解决方案每一解决方案包含如下部分：,客户数据模型 分析模板 业务报告 实施服务,赛仕价值定位“最智能的客户关系管理解决方案”,全面的客户关系管理解决方案整合各种技术，支持整个客户生命周期：集中精力将客户至于企业活动的中心，整合所有关键技术，以更好服务客户 闭环解决方案收集和分析从所有渠道汇总而来的所有客户数据，并将结果存在客户信息库 将数据转化为必要的信息，从而通过合适的渠道以适合客户的方式，更好地理解、吸引和回应客户 针对行业的应用，包含专业知识和情报,精诚合作 迈向成功,消费者信贷风险管理,评定信用价值 保持精确 辨别新产品和新市场 管理数据

11、库,信用打分系统,您需要 数据库 应用处理系统 记分卡基本分析工具 监控系统 管理信息系统,赛仕信用打分解决方案,数据库 数据仓库方法论 申请、行为、收帐 应用处理系统 将记分卡与现有应用处理系统合并 记分卡基本分析工具 企业级数据挖掘 探索工具,赛仕信用打分解决方案,监控系统 报表制作模板 特殊用途报表制作工具 管理信息系统 企业级报表制作软件 特殊用途报表制作工具 EIS/MDDB(管理层信息系统/多维数据库结构),信用分析建模流程,金融业风险管理,赛仕风险尺度,管理头寸数据 管理市场数据 建立金融市场动态特征模型 (为掌握利率、汇率、股价等风险因数的途径) 市场和信用风险分析规范 风险评

12、估报告,RISK DIMENSIONS Architecture,Project n Portfolio File Transformations Models Analysis Reports,Project . Portfolio File Transformations Models Analysis Reports,Project . Portfolio File Transformations Models Analysis Reports,Project 3 Portfolio File Transformations Models Analysis Reports,Project

13、 2 Portfolio File Transformations Models Analysis Reports,Project 1 Portfolio File Transformations Models Analysis Reports,Results Vectors _ _ _ _,Market Models Specifications Fitted Models -Cox Ingersoll Ross -Defined by user -EGARCH (p,q) -Garch (p,q) -Geometric Brownian Motion -Vasicek -Other use

14、r specified,Cross Classifications,Output Data SAS Datasets MDDBs,Reports Market Risk Credit Risk,SAS IntrNet Publish Reports Explore Output (Datasets & MDDBs),PortfolioInput Lists Heterogeneous Portfolio Definition,PortfolioFilters,Portfolio File (Binary SAS Utility File),Analysis Specifications Cur

15、ves, Surfaces Sensitivities Scenarios Current Exposure Delta Norma Historical Simulation Monte Carlo Simulation Potential Exposure,Function Libraries External Third Party Libraries SAS Language,Instrument Types Pricing Methods Input Methods,Variable Definitions Instrument Variables Risk Factor Varia

16、bles Risk Factor Curves,SAS Risk Engine,Method Programs Pricing Instrument Input Risk Factor Transformations,Risk Factor Transformations,Market States,RISK DIMENSIONS Architecture,欺诈发现,贷款欺诈 信用卡欺诈 证券交易及证券经纪业务欺诈 内部交易,保险欺诈 财产险 汽车险 健康险,供 应 商,企业本身,客 户,小 结,案例研究,Off-line,On-line,High level CIE diagram,Cust

17、omer Data Repository,operational links to back-end systems,Rules & Basic Data,Person Data Preferences Content Rules Events,Interaction Historical Data for analysis,Web,Phone WAP,Branch,ATM,Channel Integration Engine,Mail,other.,成熟技术 完美实践,瑞士最大消费者银行 客户数据仓库全部整合 全部由赛仕软件实施 连接银行与客户的接触所有方式 电话银行中心, WAP, 分行交

18、易, ATM, 邮寄应答, 网络 超过四百万客户之记录 每一个客户有超过2600个不同的特征 从实施数据仓库中获得的认知力推动操作系统以交互方式为标准的升级 该标准在同业中形成基准并适时更新 数据挖掘调研室不断研究新趋势,起步：昆士兰银行的管理报表系统和数据仓库系统,澳大利亚地区性银行 需要改进管理报表系统 端至端的赛仕解决方案 赛仕数据仓库方法论 从小到大的成长 第一阶段：两个人、两个月 结果：管理报表系统得到改善 - 分行赢利能力提高 不断成长 与SAP R/3数据相结合,跳向新技术： Iron Trades Insurance,英国前二十位的综合保险公司 专长雇主责任险 I 二十四小时七

19、天网站， “为您购买汽车保险提供更好的服务、价格和方式” 三条信息：姓名、邮编和汽车车辆编号 后端系统为每一次报价提供地区评级和保险评级 一旦确认，潜在客户提供年龄和性别信息 没有人为干预一般提供报价后，保单即能售出,赛仕的解决方案将处理引擎的数据、基于网络的点击数和客户数据库结合起来 为客户和市场分析提供灵活的报表环境 从数据中提炼出对管理层决策起关键作用的报表 客户来自何处 登录和取得报价的人有多少 接受和拒绝报价的人有多少 这些人的情况(年龄, 性别) 市场营销活动的追踪 比较通过报纸促销与实际销售结果的关系,技术解决方案,运用电子商务，降低运营成本 运用赛仕解决方案提高市场营销活动效率

20、，制定适当比率，增进知识以制定与客户有关的各种决策 “赛仕软件对I的成功是至关重要我们以赛仕为基础的系统是我们所需的通过互联网实现我们战略目标的关键组成部分之一。” David Shelley, 总经理, I,效果,新技术： smile.co.uk,领域：银行业 业务问题：如何成为新式全能网络银行(smile.co.uk为英国合作银行股份有限公司的一部分) 解决方案：电子智能化客户关系管理数据仓库，使用赛仕软件研究所端到端产品，由赛仕软件研究所咨询部设计并实施，采用赛仕数据仓库速成法，两个月全面运行 结果：网站建立的同时，就实现“实时”智能化并得到相应的决策支持。,.co.uk,业务层面报表系

21、统：FreningsSparbanken(瑞典),领域：银行业 业务问题：业务层面各渠道没有报表系统，同时缺少企业级的报表系统，信息技术资源投入与所得到的服务不平衡 解决方案：成本和业务层面报表系统，以期银行最佳运营 结果：“赛仕软件为我们对外界变化作出能动反应提供了可能。在银行客户没有察觉的前提下，我们能充分利用现有系统，提升自己的能力。” Roger Gullqvist, 副总裁, FreningsSparbanken,澳大利亚国民银行,1983年起，为赛仕客户 董事会级报表系统 澳大利亚第一家建立客户数据仓库的银行 数据仓库建在已有操作系统之上 结果：90年代澳大利亚最成功的银行 199

22、8年起，成为赛仕数据挖掘软件的用户,威尔士法戈银行抵押贷款部门,问题：需要高性能分析系统，用于模型开发、数据挖掘和报表展示 困难：多机种数据源 解决方案：建立数据仓库，整合产品和客户信息；在线报表和分析系统自动化 投资回报：每年人事费用节约22.5万美元；提升分析和报表能力，产生市场新机会，每年新增150万美元销售收入,美国美洲银行,问题：为保留最佳零售银行客户进行企业变革 困难：20% 的银行客户贡献了银行利润的150%；而有40-50%的客户消除了50%的利润 解决方案：识别和建立中期(18 months)贡献利润客户行为模型 投资回报：重新获得2,000小企业客户，防止高达1250万美元

23、的流失额；客户关系经理被指派与高资产净值的客户保持联系，为他们一生的重大事件提供银行服务,汇丰银行 数据挖掘,非人寿险倾向模型 (99年2季度) Top 10% generating 1.5% net response rate, a lift of 4 times of control 个人贷款倾向模型 (99年3季度) Top 10% generating over 10% response rate, a lift of 5 times of control,汇丰银行的结果举例,其他可供参考的案例研究,总结,案例研究显示全球最佳实践结果。 您需要从现在开始！ 建立业务运作报表系统 建立以客户为出发点的数据仓库 建立客户利润贡献率模型 客户详细分类 针对不同类别，采取相应定价和市场营销策略,