作為消費金融最具代表性的支付工具，我國的信用卡業務在近10年間快速發展，規模持續擴張。近年來，第三方支付、網絡借貸、互聯網消費金融等新興業態改變了信用卡市場的生態格局。一線城市信用卡業務進入“存量時代”的同時，二三線城市商業銀行信用卡業務迎來了新的發展機遇。

在市場日趨飽和、獲客成本日漸高漲、風險管理難度增大的“三面埋伏”背景下，如何通過數據化運營提升獲客、轉化效率，從而快速獲得優質的客戶和資產正成為銀行信用卡業務面臨的重要課題。這里要給大家介紹一個典型案例，這家郵儲銀行在Smartbi的幫助下，實現了“技術搭臺，業務唱戲”的嶄新數據分析應用模式，成功讓每月的數據申請單下降80%，工作效率大幅提升。

現狀已無法滿足日益增長的數據需求

在大數據時代下，業務數據的有效利用已成為銀行業務快速、健康發展的助推劑，該行各級分支機構也將數據應用融入到了日常的經營、管理、營銷、風控中，尤其是信用卡條線。隨著業務快速發展，對數據的依賴性越來越強，日常數據提取和分析的需求量變得越來越多。近三年來，該行每年數據申請單的數量都在300單以上，占全省申請單總量的40%左右。但是，數據質量和工作效率卻存在不少問題，主要表現在：

1.缺少全局數據觀

原業務系統數據下發，數據表內容豐富，但是邏輯結構復雜；字段多，但是質量良莠不齊，數據處理環節產生大量錯誤和質量較差的數據，容易導致后續數據錯誤。

2.底層數據結構復雜，業務人員難理解

系統里的的底層數據結構復雜，業務人員難以理解，無法進行自助分析，另外還增加了科技人員和業務人員的溝通成本，降低了效率。

3.數據處理復雜，分析結果慢

現有的數據分析工具專業性太強，無法獨立使用，需要依賴科技人員協助分析、提取。另外，數據申請流程繁瑣、數據獲取時間長，無法及時響應業務人員需求。

打造一體化的數據化運營解決方案

1.建設信用卡業務數據集市

傳統的業務數據下發對數據分析工作質量和效率帶來很大風險隱患，為了從源頭加強對數據的把控，Smartbi實施團隊基于總行下發的業務系統數據，結合業務條線日常經營管理、客戶營銷、風險防控方面的需求，調研評估后，建設了信用卡業務數據集市。

信用卡業務數據集市的建設為后續的標準化數據分析服務提供了很好的數據基礎，在此基礎上極大地減少了業務部門提交給后臺業務部門的數據分析報表數量。另外，由于數據已標準化，業務部門在數據集市基礎上提給技術部門的需求比以往容易被技術人員理解，也降低了溝通成本。

2.定制業務分析主題

為了便于普通人員進行自助數據分析，Smartbi實施團隊按照業務管理不同的分析需求將數據集市中的某張表或者多張表的字段按一定的邏輯組合在一起，定制成“進件分析、卡級別分析、賬戶分析、客戶分析、機構統計分析、白名單分析、交叉營銷分析、風險排查分析、精準營銷分析”9大類33項業務主題，將底層數據結構翻譯成普通人員能看懂的業務詞語，便于他們理解。

3.建設自助分析平臺

有了數據集市和業務主題，再基于Smartbi Eagle建設自助分析平臺，為業務提供了可視化、自助式、零編程的數據分析服務。業務部門從被動等待技術人員提取數據，轉為互動式秒級響應大數據查詢結果，可隨時、自主地通過平臺開展數據分析工作，實現“技術搭臺，業務唱戲”的嶄新數據分析應用模式。業務自助分析平臺建設后，提交到科技部的數據申請單快速下降，降幅達80%，工作效率大幅提升。

通過自助分析平臺，信用卡條線人員可以隨時、自主地開展業務數據分析工作，促進了信用卡業務發展。例如在發卡方面，重點精細化地建立了代發工資、借記卡、房貸客戶、財富/vip客戶的營銷成效分析主題，便于分支行進行營銷情況跟蹤，同時可對營銷結果進行報表展示。在客戶運營方面，重點開展客戶生命周期管理，在客戶的引入、激活首刷、綁卡、消費、分期等方面均建立對應分析。在風險控制方面，重點建立了個體工商戶、教師客群、煙草客戶、外地戶籍客戶等分析主題，通過自助分析，組織開展風險排查。

4.對接營銷管理平臺

為了有效地應用數據，實現信用卡業務精準營銷和個性化推薦，自助分析平臺將客戶挖掘功能與該行營銷活動管理平臺進行了對接，支持將挖掘的目標客戶，導入專題活動，并利用多樣化的方式開展營銷，運用數據記錄營銷行為和營銷結果，從而實現營銷全流程的系統支撐。

充分發揮數據潛能，全面賦能業務發展

1.建立了豐富的業務分析數據集市

該行以業務應用為驅動，以全面數據管理為導向，建立面向各業務部門的數據集市。實現信用卡業務數據的統一與集成，為各類業務管理功能的數據需求提供有效支撐，也為該行未來中長期數據化運營能力的提升夯實技術和數據基礎。

2.提升了業務部門數據應用的廣度和深度

一方面，通過自助分析平臺激發了業務人員數據分析應用的積極性，在全行形成自覺、自發應用數據的濃厚氛圍，在業務條線培養出一批優秀的數據分析師能手；另一方面，將科技人員從日常單調繁重的數據提取工作中解放出來，投入到更有價值的分析建模等創新工作中去。

3.提供可靠的數據安全管理

自助分析平臺通過數據源安全管理功能，能夠達到數據級的安全控制，實現同一數據源根據不同層級、不同條線機構人員劃分數據權限的效果，避免了數據的越級訪問。同時通過數據脫敏、敏感數據審批導出、下載權限控制等安全措施，避免敏感信息的外泄風險。