新西兰
新西兰 新西兰
消费者通过网上银行进行最多支付
  • 74%
    金融服务和保险业
  • 70.5%
    电信
  • 54.5%
    零售
  • 46.5%
    金融服务和保险业
  • 39.6%
    电信
  • 40.7%
    零售
  • 相比亚太平均值,澳大利亚消费者通过网上银行分别向银行、保险公司、电信公司和零售商付款的比例更高
  • 影响:由于在线交易量的日益增长和消费者对银行的日渐信任,反欺诈能力显得至关重要
澳大利亚
澳大利亚 澳大利亚
消费者对银行和保险公司的欺诈后服务最为满意
  • 相比平均59.7%的满意度,澳大利亚消费者的满意度超过70%
  • 影响:对金融服务和保险业的信任度有所提升
印度尼西亚
印度尼西亚 印度尼西亚
消费者在过去12个月内遭遇最多欺诈事件
49%
34.7%

亚太平均值

  • 至少遭遇1次欺诈的消费者比例为49.8%,而亚太平均值仅为34.7%
  • 影响:总体反欺诈能力需要提升
新加坡
新加坡 新加坡
消费者对政府的信任度最高
亚太平均值
  • 相比51.7%的平均值,75.5%的新加坡消费者选择政府机构
  • 影响:对个人数据保护的信任围绕政府机构展开
越南
越南 越南
消费者在过去12个月内在零售和电信领域遭遇最多欺诈事件
  • 55%
    电信
  • 54.5%
    零售
  • 32.8%
    电信
  • 35.2%
    零售
  • 在零售和电信领域,至少遭遇1次欺诈的消费者比例分别为55%和54.5%,而其亚太平均值仅为32.8%和35.2%
  • 影响:总体反欺诈能力需要提升
泰国
泰国 泰国
多数泰国消费者认为企业严重缺乏响应速度和解决手段(对欺诈事件的响应/检测速度)
亚太平均值
  • 相比47.7%的平均值,认为此项最重要的泰国消费者占60.5%
  • 影响:响应时间是实行欺诈管理,以维护消费者,获得其信任的关键指标之一
印度单列
印度单列 印度单列
消费者拥有地区内最大数量的购物APP账号
印度单列
  • 平均每人三个账号
  • 影响:对在线欺诈的暴露度较高
香港
香港 香港
对银行和保险公司欺诈管理的高满意度水平消费者百分比最低
亚太平均值
  • 相比平均21.1%的满意度,香港消费者表示最为满意的仅占9.7%
  • 影响:针对欺诈事件的有效响应亟待改进
中国
中国 中国
消费者对提交和共享个人数据的容忍度最高
亚太平均值
  • 相比27.5%的亚太平均值,中国有46.6%的用户接受与其他企业实体共享现有账户的个人数据
  • 影响:数据隐私暴露度和欺诈风险较高
alert
Japan 日本单列
消费者对数字账户和交易最为谨慎
50.7% 用户积极维持数字账户有效性
27% 亚太平均值
45.5% 不进行在线银行转账
13.5% 亚太平均值
  • 相比50%的平均值,日本超过70%的用户在过去12个月内未遭遇欺诈事件
  • 影响:相对较低欺诈风险

益博睿出席第三届零售银行暨风控大会,助力金融机构实现策略价值最大化

益博睿出席第三届零售银行暨风控大会,助力金融机构实现策略价值最大化

2019年9月19-20日,“新零售・新未来”——第三届零售银行暨风控大会在北京成功落下帷幕。本次大会汇聚了商业银行领域权威专家,益博睿大中华区分析与策略咨询总监赵国豪出席本次会议,并以“实践智能决策:使用最优化方法最大化策略价值”为题发表了精彩演讲。

 

首先,他以三个信贷场景引出了什么是最优化——最优化是在各种选择组合与限制下达成目标的最佳解。

 

他表示,几年前,当银行业还是一片“蓝海”时,银行只需提供相应产品就能轻松实现获客,但随着金融业的不断发展,如今银行的经营模式需要更加精细化,并且应从过去以产品为核心转型为以客户为核心,而通过最优化策略能够用简易直觉的方法定义分析问题并针对每一个顾客的不同特性、倾向或营销渠道设计出最佳策略方案,从而帮助银行提升业务表现。

 

 

最优化可应用于客户全生命周期的策略设计场景,可用于筛选目标客群,选择谁和提供什么产品;可用于审批阶段,核准谁和提供什么额度、利率或期数;可用于交叉销售和提额,什么样的客户用什么联系方式和提供什么方案;可用于客户保留和激活,哪个客户提供什么方案;可用于客户价值管理,如何增加使用次数和金额;可用于筛选催收,对哪个账户采取什么样的催收手段。这些场景都可以使用最优化的方法达到利润最大的目标。

 

赵国豪介绍道,最优化建模步骤与传统信用评分方法类似,因此金融机构不论规模大小,皆可快速上手。最优化通常通过倾向模型(propensity model)来连接客户选择与银行决策以评估客户的接受概率,对客户端而言,客户面对银行提出的不同方案会有不同选择,而银行可以估算出客户在不同选择下的收入、风险和成本。所以本质上,最优化策略是通过计算得到利润最大下的最适合每个人的最佳方案。

 

 

但面对“千人千面”的庞大客群,制定最优化策略就会变得极其复杂,此时需要建立最优化决策树模型,使最优化的结果转变为容易部署和监控的策略。而一般金融机构的决策引擎较为固化且反应速度较为缓慢,要实现最优化就需要搭配一个灵活、弹性、且能快速部署策略的决策系统。

 

益博睿在帮助金融机构进行决策升级方面具有丰富的经验,作为全球领先的信息服务公司,益博睿致力于为金融机构提供成熟的决策系统、分析服务和更好的客户体验。

 

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益博睿

益博睿于2019年9月23日发布

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