全量客户资金流分析体系建设与应用.docx

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1、客户资金交易明细中蕴藏的价值巨大，是工商银行大数据应用的新蓝海。通过对资金流向的深入分析，商业银行可以发现隐藏在资金流中的跨行业、跨区域、跨客户的内在关系，从而挖掘政府、企业、同业和个人客户间资金流转规律，发现资金流漏损规律和特征，增加资金沉淀比例，实现从信息闭环管理到资金流闭环管理。本文基于工商银行海量资金流数据，通过研究客户交易行为如何影响银行资产，解释资金从哪里来、往哪里走等问题，建立全量客户“四位一体”资金流体系，覆盖全量客户领域（个人客户和法人客户）和重点业务领域，全面揭示全行客户资金流动规律，剖析影响存款资金流向的业务因素，支持全量客户维护及营销、支持公私联动。同时，从重点客群出发

2、，以重点行业资金链上下游为切入点，运用社交网络方法对房地产行业、汽车行业和小微企业三个领域的资金流向进行分析，挖掘其资金流转规律。一、研究背景与意义商业银行通过吸收个人存款、对公存款、同业拆借等方式获得资金来源，通过贷款、购买债券、投资等方式运用资金，发挥社会资金融通和信用中介作用。不同渠道、不同方式的资金来源与资金运用交互在一起，构成一个网状系统，这个网状系统称为“资金流网络”。通过对商业银行资金流向进行监测和分析，可系统、全面、动态、连续地反映商业银行的日常经营活动。目前，我国经济已经步入高质量发展的新阶段，客户资金流向也呈现出新的特征。各类客户经济活动的领域、地域不断拓宽，客户间的金融交

3、易关系口益多元，并且由于集约化管理、现金管理等新型资金管理方法不断创新，资金在政府、企业、同业和个人等不同类型客户间的流转日益复杂化。工商银行机构存款与公司、同业和个人储蓄存款往来频繁、资金量大，巨额资金在行内各项存款之间循环流转，存款业务发展的整体性、融合性特征日益明显。在大数据时代，技术的进步为商业银行资金流的分析与管理创造了更多的可能性。银行是金融支付体系中的核心支柱，而工商银行长期以来积累了海量的客户交易数据，其中隐藏着客户的交易行为与习惯、客户间的资金往来关系、客户间的资金流向及规律等高价值信息。存款作为商业银行最重要的资金来源，是商业银行的立行之本。基于资金流管理的商业银行存款拓展

4、策略是商业银行资金流管理的重要研究方向，通过存款账户资金流向的深入分析，可发现存款资金漏损的规律和特征，进一步提高存款资金在工商银行的沉淀比例。二、全量客户全景资金流分析体系工商银行管理信息部分析师队伍自2012年开展资金流向的研究和探索，开发完成了个人客户资金流、法人客户资金流等基础模型，对私人银行、代发工资、第三方支付客户等全行重点客户，以及机构存款、理财流向、代发工资等重点领域开展资金流分析，形成了大量的分析成果。资金流模型覆盖全量客户，对各业务板块客户资金流向流量的结构分类、趋势变化、关联关系等进行了系统刻画，是开展客户资金流分析和应用的核心与基础。具体模型包括全景资金流向、个人客户资

5、金流向和法人客户资金流向模型。资金流模型以交易代码和账户代码等作为交易类别综合判断的分类依据，解释资金怎么来、怎么走；同时资金流模型结果可应用在账户、客户、产品和机构等四个维度，这四个维度的设计框架和原理是资金流向多维度计量和应用的基础，从而实现资金流向的全景展现以及客户的精细化管理，最终实现数据价值的转换。该研究成果可应用于客户-产品-渠道策略优化、客户资金循环与沉淀综合管理、客户资金风险监测、重点客群营销服务等相关场景。全量客户资金流分析及应用框架如图1所示。图1全量客户资金流分析及应用框架体现为账户和客户资金流模型基于账户交易明细，反映客户的资金交易行为,的存款余额变动。借方发生额代表存

6、款流出金额，存款余额减少;贷方发生额代表存款流入，借贷方发生额扎差后与客户存款账户存款余额变动一致。自下而上将账户的余额变动汇总至科目及机构，最终可反映工商银行整体余额变动，其中个人资金流模型反映工商银行储蓄存款余额变动，法人资金流模型反映工商银行对公存款和同业余额变动。工商银行对公、对私业务条线提供了丰富的产品，可满足“机构、公司、同业、个人”四大业务板块客户在存取储蓄、融资贷款、投资理财.、支付流转等诸多现实场景中的资金诉求。伴随资金流动，其轨迹贯穿于四大业务板块之间，并通过跨行转账、现金存取等方式出入工商银行资金链路。从机构、公司、同业、个人“四位一体”视角，通过大数据技术了解客户资金的

7、来龙去脉，挖掘资金流转规律，探寻资金漏损点，完善行内资金流转生态圈，探索四大业务板块资金流闭环管理方法，开发全景资金流向模型。全景资金流向模型从行内、行外两个维度对资金流向整体情况进行研究，探索行内外及四大业务板块间的资金流动规律。其中，跨行交易类型通过业务规则判定，业务板块依据账户会计科目号进行区分;模型反映工商银行交易总量特征，从数据层面看,全景资金流模型;个人资金流向模型+法人资金流模型，客户交易记录不去重复，反映资金体量和净额。个人客户资金流向模型从个人客户视角出发，对活期、定期账户的每笔资金交易进行监测，根据交易代码、交易描述、交易场所、交易对手性质等综合判断交易类别、交易行为。其中

8、，活期账户交易按用途划分为投资和结算两大类、29小类。法人客户资金流向模型以法人客户活期账户为研究对象，基于往来户交易明细，研究法人存款、法人理财等对公业务的交易特征，展现法人客户存款变动的来源和去向。其中，模型按交易用途将法人活期账户交易归纳为投资、贷款、结算和其他四大类、33小类。资金流向可采用社交网络模型进行研究分析。社交网络分析算法(SoCiaINetworkAna1ysis,SNA)是对社会网络的关系结构及其属性加以分析的一套规范和方法(如图2所示)。在银行客户资金交易过程中，客户间的交易构成资金网络，交易的源和目标形成了网络中的节点，交易行为抽象成网络中的边，社会网络模型通过解读客

9、户之间资金流向的关系，能在海量数据中聚焦目标客户的关系模式，把“微观”与“宏观”进行有效结合。本文采用三种中心性(度中心性、紧密中心性、介数中心性)和一种算法(PageRank),从不同维度刻画客户在资金网络中发挥的作用。图2社交网络示例通过深入分析客户间的资金网络关系，利用客户节点的影响力识别出中心客户、联络员以及成员在每个社区中的价值，从中找出具有较高影响力或潜在营销价值的重点客户（如图3所示）。通过分析资金网络内部的整体交易行为，发现隐蔽的交易线索;挖掘典型的资金关系图谱，追踪客户间的关系模式，探索和理解客户间的关系，以社区为单位开展“链式营销”；帮助客户经理清晰地了解和掌握客户的上下游

10、、行业相关性、价值密度等信息，从而为客户营销和服务提供重要的决策支持。社区侦测为根据网络中节点紧密程度将连通图切割成若干联系紧密的社团，社团之间联系稀疏，社团内联系紧宓，这些联系紧密的客户具有一定的相似性，可根据其相似性进行产品营销与潜力客户挖掘图3社区划分示例三、资金流分析应用及实践工商银行通过大数据分析方法,识别影响全量客户资金流向流量的内外部因素，挖掘资金流转的基本规律,构建“四位一体”资金流模型，从全景板块维度和客户维度上分别建立了全量客户资金流分析体系，并对模型进行实证研究。运用“四位一体”资金流模型，基于某时间的交易数据开展实证研究并得到以下结论：一是工商银行行内资金主要在同板块内

11、部流转，跨业务板块间资金流量比重不足一成；二是工商银行与他行资金往来密切，同业和机构业务板块与他行资金往来为净流出；三是公司、机构和同业客户的法人活期存款均为净流入，机构客户净流入最多，且呈现不同资金流向流量特征，按交易类型看，投资类交易资金流量最大，结算类交易为资金净流出，贷款类和投资类交易为净流入；四是结算需求是工商银行个人客户资金交易的主要动因，投资类交易为净流出，呈现出“大额低频”的特点；五是近九成个人客户互联网渠道交易集中在结算类交易，净流出金额最大，财付通渠道“小额高频”特点突出，以结算类交易为主，支付宝渠道满足个人客户更多的金融需求，其投融资类交易流量及笔数占比相对较高。E-B1

12、除黄痴於fBzv1”抬y公qQh嫌怅点四4横点A，一废拐6-ttWA无握对公仔teau，出行外总命A出行外勃型只中词g”出金，一HHgK出电数-笃N出金名：-fx同时，工商银行从重点客群出发，以重点行业资金链上下游为切入点，运用社交网络方法对房地产行业、汽车行业和小微企业三个领域的资金流向进行分析，挖掘其资金流转规律（如图4所示）。客户名有理公!am*JiaamA公中e所忖我，图4基于社交网络方法的资金流向网络关系示例工商银行针对当前存款稳定性不足、客户资金承接不够，资金流量大但沉淀少等问题，基于全量客户资金流模型，开展资金承接工作，打通资金循环堵点、封住资金流转漏点，提高资金留存率，进而不断

13、提升存款增长的稳定性、均衡性。从全行资金流量看，工商银行公司、机构客户跨行资金流出量大，产业链资金流集聚效应明显，对全行对公存款的稳存增存影响重大。在此背景下，工商银行基于全量客户资金流向监测模型，聚焦资金外流出口和内循环堵点，筛选出跨行资金流向集中的已在工商银行开户和未在工商银行开户两类目标客户，开展“清单式”精准营销获客，推进客户“织网补网”工程，做强做大做实客户基础，实现资金在全行体系内有效承接。在客户筛选方面，工商银行强化数据驱动，定期提取并下发目标客户行内和行外名单。在名单部署方面，依托智能营销服务管理(EBM)、法人客户营销(CBMS)等系统，根据客户归属地区、分配的客户经理、企业

14、注册地等营销管理要素进行部署，确保客户营销信息精准推送。在组织推动方面，总行成立了由管理信息部、公司金融业务部、机构金融业务部、结算与现金管理部、金融科技部共同参与的柔性团队，定期进行沟通研究重要事项、工作进展，统筹推进资金承接工作。在数据服务方面，借助资金数据大屏、资金监测分析系统、资金承接锦囊和e企业等应用做好数据支持。下一步，工商银行将持续深入推进资金承接工作，具体举措包括：优化目标客户营销方案，动态优化客户选择标准，协调资源投入，丰富目标客户营销信息，为基层拓户营销提供精准的大数据支持，持续监测定期通报；建设全量资金流监测分析、营销支持平台，以公司、机构、结现专业现有营销管理平台和EB

15、M为桥梁，实现资金流实时监测、可视化展示，以及资金承接目标客户名单自动化部署、监测和评估；丰富完善资金承接数据服务锦囊，深入开展全量资金流库容分析，深入分析重点客群资金流量、留存情况,精准定位目标营销客户名单。四、资金流分析应用前景总结从工商银行在全量客户资金流分析体系建设具体实践中可以看到，资金流分析研究成果具有广阔的应用前景。一是在经营管理方面，以资金循环管理作为衔接机构、公司、同业、个人业务部门的主线，构建全行全景资金流监测分析体系，支持按资金板块横向联动，开展综合管理。二是在客户洞察方面，整合共享客户资源，构建行内资金流信息的管理闭环，推进机构、公司、同业、个人客户资金统一视图的管理和建设，支持从“客户+资金”视角掌握客户需求和行为特征。三是在市场营销方面，逐步下沉应用层级，依托全量客户资金流模型，发掘重点客群营销潜力，打造资金流应用场景，推动重点客群精准营销服务，以点带面推动资金流模型落地应用，打通数据应用服务“最后一公里”。四是在风险控制方面，抓住资金链各层级关键节点，关注资金流核心企业的金融服务需求，严格防范资金漏损和资金链风险传播。五是在综合定价方面，加强跨区域、跨分行资金流管理，以最大化工商银行效益为目标，实现行内资源优化配置。