在以数据为中心的商业环境中,金融业面临着众多挑战,包括瞬息万变的市场动态、监管要求以及客户期望。金融行业从各种来源生成大量数据,包括交易、客户互动、市场数据和内部运营等。然而,如果缺乏有效的数据管理和分析,这些丰富的信息将无法发挥实际价值。为了应对上述挑战,商业智能解决方案应运而生,使金融机构能够从数据中获取洞察,准确、敏捷地做出业务决策推动并在竞争中保持领先地位。

下面将为大家分享《面向金融行业的Domo商业智能解决方案》白皮书。通过客户盈利能力和行为分析、欺诈风险评估、违约风险评估、贷款流程管理、信用卡程序监控、交易来源、销售优化等7个用例探索虹科Domo商业智能分析工具在金融服务中的强大功能


用例一:客户盈利能力和行为分析

通过近乎实时的洞察力,提高客户保留率和盈利能力


挑战

  • 缺乏集成数据会导致不一致的客户体验
  • 数据质量差会影响客户数据的可靠性和准确性
  • 零散且不一致的客户数据


目标

  • 更好地理解与客户的互动分析客户与各种产品的日常互动,包括使用产品的时间和频率,最大化增加销售和交叉销售的机会。
  • 提供洞察力以实现有针对性的营销:为高价值/高风险客户预测并制定适当的营销方案,从而提高客户保留率和盈利能力。
  • 识别有盈利能力和购买倾向的客户识别当前的“高风险"客户和“高价值"客户,即具有流失倾向和购买倾向的盈利客户


解决方案

建立客户的单一视图,使您的组织能够利用客户情报

使用虹科Domo,您可以通过访问集成数据来改进客户视图。例如,运营经理和营销经理可以主动分析客户与各种产品的互动,以获得可以提高客户忠诚度的见解,并创造更多的销售机会。具体包括:

  • 客户数据的单一集成视图
  • 整理和丰富数据
  • 将信息转化为可操作的见解

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用例二:欺诈风险评估

通过评估风险并应对内外部威胁,打击欺诈行为

挑战

  • 无法评估欺诈风险
  • 难以监督以弥补欺诈保护方面的漏洞
  • 欺诈成本较难控制

目标

  • 增强对金融组织的信心:欺诈检测和预防会极大的营销利益相关者的信心。
  • 降低成本,从而获得竞争优势:管理欺诈检测和预防的成本可以提高金融组织的竞争力。
  • 通过检测和评估欺诈模式降低风险可以降低经营业务的风险金融组织带来更高的收入和增长潜力。

解决方案

评估不同业务线之间的交易,确保将欺诈风险降至最低

使用虹科Domo商业智能工具,您可以评估和降低欺诈性数据的风险。例如,您可以让信息安全经理主动识别误报和漏报。具体包括:

  • 将所有数据整合在一起以获得完全可见性
  • 评估欺诈风险数据
  • 提供评估风险水平的见解

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用例三:违约风险评估

衡量信用违约的影响,降低风险

挑战

  • 缺乏跨企业的数据集成
  • 数据管理不一致
  • 缺乏直观的可视化

目标

  • 评估信用违约的影响:确定违约对投资组合的影响,了解影响的性质和大小。
  • 推导并评估违约倾向:有效分析信贷组合中的交易,构建倾向模型,从而洞察违约发生的可能性。
  • 衡量并减轻违约风险:强制性要求和监管机构的建议跟踪关键领域,以减少或缓解风险。


解决方案

在各种信贷组合的风险评估中建立透明度,并确保组织做好准备

使用虹科Domo,您可以通过访问集成数据来改进信贷决策。例如,信贷经理可以主动评估有违约风险的借款人类别,并采取适当的措施来减轻或降低风险。具体包括:

  • 整合投资组合和相关数据
  • 评估信用违约数据
  • 利用信息获得可操作的见解

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例四:贷款流程管理

提供全面优化的贷款选择,获得竞争优势

挑战

  • 缓慢的数据收集会影响客户体验
  • 内部数据是碎片化的,难以处理
  • 数据量巨大,难以看到全局
  • 数据准备是一个手动且费力的过程

目标

  • 有效管理流程:使用数据了解客户的资金需求,并尽早确定哪些贷款需要更快的资金支持。
  • 提升客户体验:通过实时分析,为客户提供快速的问答服务,同时使用深度数据洞察力提供定制化解决方案。
  • 跟踪生产效率:利用整个贷款流程的数据,查看金融企业可以影响哪些杠杆来消除瓶颈,确保运营和流程能够满足客户需求。
  • 优化贷款组合:使用全面的贷款投资组合视角来监控风险和质量。

解决方案

使用Domo管理流程,改善客户服务

使用虹科Domo,您可以通过统一数据源和组织中团队的数据来查看贷款流程的整体视图。近乎实时地衡量数据表现,以确保满足客户需求,包括提供正确的信息优化贷款申请/处理/核保和结案具体包括:

  • 创建贷款流程和操作的统一数据视图
  • 轻松可视化贷款的数据,加快处理速度
  • 快速高效地全面管理您的贷款流程
  • 金融组织的团队聚集在一起,提供一流的数据服务

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用例五:信用卡程序监控

使用预测性见解来监控信用卡,并通过准确的预测获得竞争优势

挑战

  • 数据准备是一项费时费力的工作
  • 报告受限且静态
  • 孤立分散的团队
  • 由于数据复杂性失去销售机会


目标

  • 了解客户的消费习惯和行为:数据可以预测客户需求、提供个性化产品和服务。
  • 战略性地吸引新客户:利用信用卡数据创建可靠、具有理想消费特征的客户画像档案。
  • 与竞争对手进行比较:获得实时视图,了解您与竞争对手的比较情况。
  • 准确规划和预测以管理风险:管理与宏观经济相关的流动性风险,充分保护并帮助客户。

解决方案

Domo提供了所有信用卡数据的全面视图

Domo通过整理商家、POS系统和金融机构之间的数据,为组织提供完整的信用卡信息“全景”视图用户可以使用定制视图的页面过滤器轻松地深入到数据或特定区域。使用Domo,所有数据都用于支持客户一从防止欺诈到通过信用额度扩展为客户提供个性化服务。具体包括:

  • 无缝集成数据,构建安全的数据生态系统
  • 创建增强的客户体验
  • 使用简单灵活的报告增加信用卡产品组合
  • 增强团队协作

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用例六:交易来源

通过有效的投资和交易保持竞争优势

挑战

  • 数据准备是一个手工且费力的过程
  • 由于竞争加剧,尽职调查周期缩短
  • 数据是碎片化的,阻碍了大局

目标

  • 建立金融组织在市场上的地位:使用数据分析有效地营销目标公司并培养潜在客户,突出投资策略、专业知识和成功案例。
  • 确定投资和交易:确定目标行业中对你的产品和服务感兴趣的公司。
  • 做出自信的投资建议:通过数据支持强有力的投资建议,发现未开发的机会和增长市场。

解决方案

Domo为交易来源提供了预测性见解

使用虹科Domo,您可以根据您的投资策略和风险框架自信地进行投资可访问的可视化和预测分析帮助金融分析师快速得出建议。具体包括:

  • 利用数据保持竞争优势
  • 解锁数据以进行有效的尽职调查
  • 发现未开发的市场
  • 金融组织的投资建议提供信息

虹科分享 | 《面向金融行业的商业智能解决方案》白皮书_金融BI_06


用例七:销售优化

通过主动客户管理和市场趋势分析来优化销售渠道

挑战

  • 数据收集是费力的和手动的
  • 报表是一维的、静态的
  • 整个销售渠道的数据复杂性
  • 分散的数据通道和团队产生冗余

目标

  • 提高销售业绩:为金融组织的顾问团队、销售专家、关系经理和制作人提供最佳销售实践。
  • 提高潜在客户的质量:通过回顾历史销售数据为客户提供个性化解决方案。
  • 查看端到端流程:打通金融组织销售流程,防止销售过瓶颈发生。
  • 主动管理销售渠道:访问实时数据,根据市场变化快速调整金融产品营销策略。

解决方案

利用Domo平台的销售数据采取行动

Domo通过统一数据源提供了整个流程的整体视图,而不是浪费时间尝试寻找原始数据导出、创建一次性报告或使用旧的静态信息追踪电子邮件。通过Domo商业云平台,您可以实时测量性能指标,如区域分析、交易数据、产品性能和CRM跟踪等。具体包括:

  • 通过快速数据分析实现高效销售
  • 通过数据的整体视图优化销售管理
  • 将销售数据与结果联系起来
  • 金融服务团队更好地合作

虹科分享 | 《面向金融行业的商业智能解决方案》白皮书_商业智能分析_07



虹科面向金融行业的商业智能解决方案—《面向金融服务的Domo》总结了金融服务业在数字化转型过程中面临的挑战,并基于虹科Domo BI工具客户盈利能力和行为分析、欺诈风险评估、违约风险评估、贷款流程管理、信用卡程序监控、交易来源、销售优化等7个应用场景分析了面临的挑战、目标及解决方案。下面是白皮书节选部分:

虹科分享 | 《面向金融行业的商业智能解决方案》白皮书_商业智能分析_08


虹科分享 | 《面向金融行业的商业智能解决方案》白皮书_商业智能分析_09


虹科分享 | 《面向金融行业的商业智能解决方案》白皮书_金融BI_10


虹科分享 | 《面向金融行业的商业智能解决方案》白皮书_金融BI_11


虹科分享 | 《面向金融行业的商业智能解决方案》白皮书_金融BI_12


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