随着大数据时代的到来，金融银行的经营模式正在发生着深刻的变化：由过去单一的存贷汇服务向信息提供者、业务撮合者、财富管理者转变。
为了让银行内部的流程变得更高效、更自动和智能化，各大银行迫切需要有效的可视化工具，让管理层能实时把控公司的运营情况，这里总结出4个有代表性的场景。
01-网点客户定位与服务
永洪BI客户定位Demo客户痛点：
谁是我们的客户？他们在哪里？如何找到他们？如何留住他们？这是很多银行从业者面临的重要问题。
也正因如此，很多银行网点的营销活动根本没法儿开展。因为没有精准的客户定位，就无法提供精准的产品和优质的服务。
解决方案：
我们想象一个场景，“一个客户来到银行网点，做了一笔交易，感觉如何，下次是否还会再来”。
针对这个场景我们做了进一步的拆分，从客户定位、交易分析到服务质量全方面的梳理业务指标，协助网点实现智能化的运营。
指标体系：
- 客户特征分析：各年龄人数占比、各学历人数占比、资产分层占比
- 交易分析：交易类型(存款、贷款、理财、保险)、产品名称、交易金额
- 客流分析：取号数、叫号数、弃号数、交易总数
- 服务质量分析：客户满意率、弃号率、客户平均等待时间、业务平均办理时间
- 工作效率分析：柜员服务人数、柜员平均交易量、柜员平均交易时长、审核人员平均审核量
- 厅外服务质量：短信发送量达成率、有效电话达成率、邀约客户达成率、微信/公众号
02-网点经营分析
永洪BI网点经营分析Demo客户痛点：
在银行做经营分析的过程中，习惯以手工的方式来制作固定报表，这种传统的方式导致员工耗费大量的精力，且时效性低。
其次在银行内部存在数据孤岛现象，很难将企业内数据整合，达成一个整体的营销穿透分析。
解决方案：
从总行-分行-支行，构建分层级的目标导向型管理；从年-月的经营情况中发现银行经营上的问题，可以一步步定位到具体的分行、支行、网点人员。
指标体系
- 运营情况：交易总量、客户数、转介数
- 经营情况：储蓄余额、贷款余额、理财、中收总额、收入、零售成本
- 网点营销情况：转介金额、转介总数、转介成功数、转介成功率
03-零售业务分析
永洪BI零售业务分析Demo客户痛点：
由于银行零售业务所包含的范围非常的广，包括提供存款、融资、委托理财、有价证券交易、代理服务、委托咨询等各类金融服务的业务。
银行在做零售业务数字化的过程当中，缺乏有效的手段，将整个零售业务串联整合起来，搭建一个统一的监控平台，对零售业务质量做一个实时透明化监控。
解决方案：
从金融高管层战略关注的框架，到产品类、效益类、风险类、客户类、网点类的五大业务体系出发，最后梳理出客户全渠道服务体系，具体下层到效益、规模、客户、网点四大视图来进行分析。
指标体系：
- 效益视图：营收、中收、成本收入比、利润
- 规模视图：AUM规模：管理资产、存款、贷款、电子银行
- 客户视图：客户数、新增客户数、月活人数、留存率
- 网点视图：经营（存贷款、理财、中收、成本、损益）、服务（客户满意度、弃号率...）、工作效率（服务人数、平均交易量...）
04-风控反欺诈分析
永洪BI风控反欺诈分析Demo客户痛点：
以往大部分风险防控模式以事前防控与事后处置为主，事中实时监控偏弱，欺诈风险效果的管理有明显的滞后性，缺乏便捷的可视化工具对拦截的效果做监控。
解决方案：
从预警总览、预警分布、预警特征三个角度来对反欺诈拦截效果的全方位监控。
指标体系：
- 预警总览：交易总数、预警总数、日拦截欺诈个数、日拦截欺诈金额、钓鱼网站侦测数据、核查件与案件数据
- 预警特征：预警处置分布、风险交易预警率、预警特征分布、预警客户年龄分布
- 预警分布：交易总数据、预警交易全国前五、预警交易7天趋势、预警交易汇总分析、预警交易明细滚动
