老行庫用大數據 挖掘潛在客戶 |台灣土地銀行

老行庫積極利用大數據，土地銀行建置大數據作業平台後，已完成「企金潛力客戶名單分析模組」、「財富管理潛在貴賓戶數分析模組」及「數位通路互動行為分析模組」等應用。土銀未來將藉由大數據分析，發展如土建融整合作業、逾期放款的預警作業等項目。

土銀主管分析，大數據作業平台提供銀行巨量資料分析環境與視覺化探索分析工具，並導入數項分析應用，如蒐集客戶行為資料，發掘潛在客戶群，結合政府資料開放平台及地理公開資訊，提供業務行銷推展參考。

另外，土銀已建立「客戶單一視圖平台」，以現行平行處理資料倉儲系統的資料源為基礎，建置客戶基礎標籤及衍生標籤，建立客戶特性輪廓定義，提供業管單位視覺化的介面，更加了解全方位客戶資訊，並透過自助式分析、挑選及產出有效行銷名單，達到精準行銷的目的。

為配合發展土銀的大數據應用規劃方案和藍圖，土銀正擬定大數據分析策略、建立大數據分析機制及專責分析團隊，並擴充客戶單一視圖功能及精緻客戶分群。

土銀主管說，未來將透大數據分析團隊更深入資料分析，發展如土建融整合作業、逾期放款的預警作業等項目，並持續資料的豐富化、電子化，分析數位客群行為、客戶通路偏好、企金金流網絡及企金客戶間的關聯。

臺灣銀行指出，目前銀行積極規劃嘗試多樣創新的演算法，針對既有模型優化與探詢其他可行的精準模型。針對非結構化資料，例如網路資料的蒐集與分析，進而即時且全面性蒐集優化服務的依據。

政府公告的相關OpenData，同樣評估與業務結合可能性，預期針對各行政區域透過公開資料與分析進行更進一步了解，有利後續與業務結合的可行性，例如分行位置的區域特性，以調整後續相關經營策略。因應更多元的地理相關資訊之應用，預計將透過地理資訊系統（GIS，GeographicInformationSystem）進行相關應用，同步導入視覺化。

合作金庫銀行在大數據運用方面，每年依據不同業務需求，進行數據分析及各客群精準行銷；透過落實運用數位軌跡蒐集暨互動平台，掌握多元化數位通路用戶的潛在需求與消費偏好，以推薦各式量身商品，即時互動行銷，增加新客戶。今年持續透過數據分析運用挖掘潛在高價值客戶，以強化關鍵客戶黏著度。