如何在数字化时代实现银行零售贷款营销与风控的平衡？

随着经济全球化和技术革新的加速推进，银行业务正面临着前所未有的挑战和变革。在这个数字化时代，银行业的传统运作模式受到了挑战，特别是在零售贷款领域。该领域的核心挑战在于如何在激烈的市场竞争中实施有效的营销策略，同时保持严格的风险控制。因此，作为自助式数据分析案例系列解读文章的又一新篇，本文将探讨一个具体案例——利用帆软BI工具进行银行零售贷款营销与风控平衡的数据分析。通过这个案例，我们将了解如何运用数据分析工具和策略来实现银行业务在营销和风险控制之间的平衡，并揭示其在推动银行业数字化转型过程中的关键作用。

近年来，全球经济形势的波动对银行业产生了深远的影响。经济不确定性的增加导致了信贷市场的波动性加剧，客户的贷款需求和偿还能力发生了显著变化。尤其是在零售贷款领域，这种不确定性对银行的风险管理和市场策略构成了挑战。客户收入的不稳定加剧了贷款违约风险，迫使银行重新审视其贷款策略和风控模型。

零售贷款业务是银行业务的重要组成部分，对银行的收入和增长具有显著影响。零售贷款包括个人住房贷款、汽车贷款、信用卡贷款等，涉及广泛的客户群体。在数字化转型的背景下，银行需要更加精准地识别和满足客户需求，同时提高服务效率，以在竞争激烈的市场中保持领先地位。

为了应对这些挑战，一支由四人组成的团队参加了比赛，他们的共同目标是提升团队及个人的数据分析能力，深入学习并掌握BI工具的高效应用。更重要的是，他们计划将在比赛中学到的技巧和知识应用于实际工作中，以提高工作效率和数据分析的质量。

在这个案例中，所使用的基础数据是自行构造的。这种自造数据的方式使团队能够模拟真实的业务场景，同时确保数据的安全性和隐私性。自造数据包括10万条客户级数据和4.5万条账户级数据，这样的数据结构有助于模拟银行业务的复杂性和多样性。通过这种方式，团队能够在一个受控的环境中测试和验证他们的分析模型和假设，而不必担心涉及真实客户数据所带来的风险和道德问题。

团队在使用帆软BI工具的初步步骤中，首先专注于数据的整合和预处理。这是因为在任何有效的数据分析过程中，数据清洗和预处理都是至关重要的步骤。他们使用了各种数据处理函数（如CONCATENATE, LEFT, MID, RIGHT等），来转换和标准化日期格式，确保数据的一致性和准确性。此外，团队通过合并不同的数据表，构建了一个包含本年数据的综合数据集，这一步骤是为了分析贷款余额的变化趋势和评估不同月份的贷款增长情况。通过这种方法，他们能够以更细致的方式来观察和分析客户行为和市场趋势，从而为后续的深入分析打下坚实的基础。

通过数据探索分析业务特点，支撑业务决策

处理好数据之后，接下来就是构建数据分析模型并进行数据探索分析。团队运用了多种分析方法，包括对比分析和漏斗模型，以多维度审视数据。对比分析法用于探究贷款的整体规模和时间趋势变化，而漏斗模型则帮助团队理解不同客户群体的构成和比例。这些方法的应用使他们能够深入挖掘数据背后的洞察，为决策提供强有力的支持。此外，采用逻辑回归等高级分析技术，团队对客户潜力进行了详细分析。通过建立预测模型，他们能够估计不同客户群的贷款申请可能性，从而为精准营销提供数据支持。

通过多种分析方法，“凤起黄河”团队从现状、营销、风控三个维度来进行业务分析。那么，他们最终得到了哪些结果，又是如何得到这些结果的呢？

总体分析：贷款业务存在显著的地区差异和季节性特点

通过全区各地市的贷款笔数、金额、不同维度的贷款金额及占比分析，分析团队发现贷款业务的地域差异明显，如银川地区贷款规模约占总贷款的39.6%，这种地区性差异为银行制定区域特定的营销策略提供了依据。此外，通过鼠标点击各维度分析饼图又有进一步的下钻分析，可以发现一系列更加深入的内容。例如，通过职业维度贷款结构分析，发现农民客户贷款占比最高，为22.1%，并且农户贷款整体呈增长趋势；通过利率维度贷款结构分析，发现3.4以下利率贷款占比34.0%，3.4-3.6区间利率贷款占比40.1%，剩余区间利率贷款占比25.9%；通过不良贷款趋势分析，发现本年不良贷款余额有下降趋势，其中三月下降较为明显，后期不良有所提升，但整体提升幅度不大。通过分析本年各月份的存量贷款与新增贷款趋势，团队发现了银行业务的季节性特点，这有助于银行优化贷款产品的推广时机和策略。

营销分析：25-50岁

如何在数字化时代实现银行零售贷款营销与风控的平衡？

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