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銀行業(yè)大數(shù)據(jù)分析:如何用大數(shù)據(jù)技術(shù)優(yōu)化ATM運(yùn)營

大數(shù)據(jù)
銀行每年都需要巨大投入來維持各項(xiàng)業(yè)務(wù)的運(yùn)營,如何有效提高銀行運(yùn)營效率,降低運(yùn)營成本一直是銀行追求的一個(gè)重要目標(biāo)。當(dāng)前銀行很多業(yè)務(wù)運(yùn)營還是靠具體負(fù)責(zé)人憑經(jīng)驗(yàn)及直覺“拍腦袋”做決策,通過大數(shù)據(jù)分析可以從數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)運(yùn)營規(guī)律,為運(yùn)營優(yōu)化提供決策基礎(chǔ)。本文將以大數(shù)據(jù)技術(shù)優(yōu)化ATM運(yùn)營的幾個(gè)應(yīng)用為例來說明大數(shù)據(jù)如何優(yōu)化運(yùn)營效率,降低運(yùn)營成本。

銀行每年都需要巨大投入來維持各項(xiàng)業(yè)務(wù)的運(yùn)營,如何有效提高銀行運(yùn)營效率,降低運(yùn)營成本一直是銀行追求的一個(gè)重要目標(biāo)。當(dāng)前銀行很多業(yè)務(wù)運(yùn)營還是靠具體負(fù)責(zé)人憑經(jīng)驗(yàn)及直覺“拍腦袋”做決策,通過大數(shù)據(jù)分析可以從數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)運(yùn)營規(guī)律,為運(yùn)營優(yōu)化提供決策基礎(chǔ)。本文將以大數(shù)據(jù)技術(shù)優(yōu)化ATM運(yùn)營的幾個(gè)應(yīng)用為例來說明大數(shù)據(jù)如何優(yōu)化運(yùn)營效率,降低運(yùn)營成本。

1. 大數(shù)據(jù)技術(shù)優(yōu)化ATM運(yùn)營

1) ATM配置(位置及類型)優(yōu)化

通過對(duì)ATM機(jī)器的日志數(shù)據(jù)進(jìn)行一些簡單統(tǒng)計(jì)分析,就可以幫助改進(jìn)ATM的配置以更好的服務(wù)客戶,提升服務(wù)質(zhì)量及降低成本。如圖一所示,通過對(duì)ATM歷史交易量做一個(gè)統(tǒng)計(jì)并以柱狀圖展示出來,我們可以發(fā)現(xiàn),有些ATM的使用量很低(例如圖中ATM15的使用量差不多只有ATM1的一半)。說明有些ATM的位置擺放并不合理。結(jié)合ATM的地理位置信息,我們可以對(duì)使用量低ATM進(jìn)行重新選址與布局,提高使用效率,降低銀行成本。

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圖一. ATM交易次數(shù)統(tǒng)計(jì)

對(duì)于圖一中的交易分析,如果我們分析的粒度更細(xì)一些,例如對(duì)每臺(tái)ATM機(jī)器的交易記錄按交易類型進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析,我們可以得到如圖二的交易類型的分布圖。通過餅圖展示可以發(fā)現(xiàn),左圖顯示的ATM2各類型交易分布比較平均,但右圖顯示的ATM5主要只包括4種交易類型,其中存款交易特別少,可以說明此ATM附近人群存款業(yè)務(wù)需求較少,這臺(tái)存取一體機(jī)可以用一臺(tái)取款機(jī)代替,從而減低銀行成本。

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圖二. ATM交易類型分析

2) 優(yōu)化ATM菜單,減少等待時(shí)間

另外,減少ATM排隊(duì)的等待時(shí)間是提高客戶滿意度及忠誠度的一項(xiàng)有效措施。通過分析ATM日志記錄,我們可以了解客戶使用ATM機(jī)器的菜單路徑以及了解他們?cè)谀男┎僮魃匣ㄙM(fèi)較長時(shí)間,因此可以利用數(shù)據(jù)分析結(jié)果來優(yōu)化ATM菜單設(shè)計(jì)和縮短菜單路徑,提高用戶操作效率。例如,如今大部分ATM都有快捷取錢(FastCash)的功能,但快捷取錢的金額設(shè)計(jì)也許和實(shí)際需求并不相符,通過數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析我們可以了解最常用的取錢金額,優(yōu)化菜單。另外,也可以基于數(shù)據(jù)分析結(jié)果提供個(gè)性化菜單以滿足不同用戶群體的需求。

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圖三. ATM Fast Cash功能實(shí)例

3) ATM現(xiàn)金需求量預(yù)測

除了對(duì)ATM數(shù)據(jù)進(jìn)行如1,2的統(tǒng)計(jì)分析來支持運(yùn)營優(yōu)化外,我們還可以通過對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行深度挖掘和構(gòu)建機(jī)器學(xué)習(xí)模型來優(yōu)化運(yùn)營。例如,ATM的現(xiàn)金管理是銀行一個(gè)非常重要的運(yùn)營管理部分,它直接影響到銀行業(yè)務(wù)的正常運(yùn)營和利潤。ATM存放過多的現(xiàn)鈔對(duì)銀行來說是運(yùn)營成本,但若存放過少的現(xiàn)鈔又容易出現(xiàn)空鈔現(xiàn)象,降低了服務(wù)質(zhì)量和需要頻繁加鈔從而增加運(yùn)鈔車的運(yùn)營成本。

通過對(duì)現(xiàn)鈔需求量進(jìn)行提前預(yù)測可以實(shí)現(xiàn)按需加鈔,減低銀行成本。但現(xiàn)鈔需求量具有較大的不確定性,和很多因素有關(guān)。以時(shí)間因素為例(如圖四所示),ATM取款操作在節(jié)假日前及周末達(dá)到峰值,在進(jìn)行ATM現(xiàn)金需求預(yù)測時(shí)需要進(jìn)行時(shí)間序列分析,從數(shù)據(jù)中發(fā)掘出周規(guī)律,月規(guī)律及節(jié)假日規(guī)律等等。要想得到準(zhǔn)確的預(yù)測現(xiàn)金需求量,需要綜合考慮多種可能相關(guān)因素和構(gòu)建復(fù)雜的機(jī)器學(xué)習(xí)模型。

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圖四. ATM取款金額時(shí)間序列

4) ATM預(yù)測性維修

大數(shù)據(jù)分析在ATM數(shù)據(jù)上另外的一個(gè)重要應(yīng)用是進(jìn)行預(yù)測性維修。ATM宕機(jī)不僅會(huì)給銀行帶來業(yè)務(wù)損失,而且會(huì)給用戶帶來壞的印象和降低用戶忠誠度。

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圖五 ATM宕機(jī)實(shí)例

目前大部分銀行對(duì)于ATM的維修還是采用傳統(tǒng)的break-fix方式,即如圖六中虛線下部分所示,都是先發(fā)生故障然后進(jìn)行維修。而通過基于歷史ATM數(shù)據(jù)構(gòu)建機(jī)器學(xué)習(xí)模型,我們實(shí)現(xiàn)預(yù)測性維修(predict-and-prevent),對(duì)ATM是否宕機(jī)進(jìn)行提前預(yù)測,然后安排在非繁忙時(shí)間進(jìn)行維修,從而避免由維修帶來的業(yè)務(wù)損失和提高用戶滿意度。

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圖六. ATM 預(yù)測性維修框架

2. 運(yùn)營優(yōu)化落地案例

1) 新加坡星展銀行[1]

星展銀行能夠?qū)⒂杏玫腁TM使用數(shù)據(jù)及客戶行為數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為日常執(zhí)行計(jì)劃,有助于銀行制定出***方案,安排在繁忙時(shí)段安排加鈔。通過使用新的解決方案,機(jī)器缺鈔現(xiàn)象減少了80%(即空鈔ATM機(jī)),節(jié)省了3萬多小時(shí)的客戶等待時(shí)間,留在銀行的現(xiàn)鈔減少了40%, 所需運(yùn)鈔安排減少了20%。

2) 澳大利亞某銀行利用大數(shù)據(jù)優(yōu)化網(wǎng)點(diǎn)布局[2]

該行結(jié)合銀行內(nèi)部數(shù)據(jù)(包括現(xiàn)有網(wǎng)點(diǎn)分布和業(yè)績狀況等)和外部數(shù)據(jù)(如各個(gè)地區(qū)的人口數(shù)量,人口結(jié)構(gòu),收入水平等),對(duì)350個(gè)區(qū)域進(jìn)行了評(píng)估,優(yōu)化銀行網(wǎng)點(diǎn)布局。

3) 民生銀行[3]

民生銀行利用大數(shù)據(jù)分析支撐網(wǎng)點(diǎn)選擇及進(jìn)行ATM現(xiàn)金管理。

4) 國外某商業(yè)銀行

該行基于ATM數(shù)據(jù)分析對(duì)ATM機(jī)器進(jìn)行預(yù)測性維修,有效減少宕機(jī)時(shí)間。

結(jié)語

通過數(shù)據(jù)分析來輔助和支撐運(yùn)營優(yōu)化決策,可以避免自上到下的“拍腦袋”決策和有效提高運(yùn)營效率,降低運(yùn)營成本。

引用來源:

[1] http://www.sas.com/en_th/customers/dbs.html

[2] 來源The Boston Consulting Group (BCG)分析http://www.bcg.com.cn/cn/files/publications/reports_pdf/BCG_Big_Data_Report_Feb_2015_CHN.pdf

[3] http://mp.weixin.qq.com/s?src=3×tamp=1481780848&ver=1&signature=kqWRbg2EyxDmdPgDYu8LmsHCeg-fWnEpsT3uoLbOmt*zXFiAkp3ffU2RD2gcphsebxgwKbQES1U907GUPKSs9EVJ*vHY6tt4UUYRyQf2lSUi1HfAquX8o6-JUzITNjUnBjTzUlOg6KQ6PPsnm1G3OQ==

責(zé)任編輯:未麗燕 來源: 一個(gè)比特
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