TalkingData入选爱分析银行数字化厂商全景报告

进入2020年，受新冠疫情影响，中国银行业不良资产率持续升高，地方性银行分化也进一步加剧。

在宏观经济的新常态下，中国银行业的数字化进程将不断深化，并将在未来数年中，表现出全国性银行强调存量用户数字化运营、地方性银行成为数字化建设生力军，以及以数字化推动银行成本中心向价值中心转型、打造新业绩增长点、重塑风险管理体系的一系列趋势。

日前，爱分析正式发布《2020爱分析·银行数字化厂商全景报告》，梳理16个银行业数字化场景，并遴选出相应场景下具备成熟解决方案和落地能力的厂商。TalkingData作为银行“零售业务营销与风控”代表厂商入选。

该报告的推出基于爱分析对国内商业银行和数字化厂商的深入调研。报告定义了16个银行业数字化场景，涵盖银行零售、小微、对公、资产与财富管理等各条业务线，以及内控与合规、财务、信息安全、信息科技等内部管理环节。

以下为报告节选

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银行零售业务

营销与风控场景

代表厂商：

终端用户：

银行信用卡中心、消费金融部门、网络金融部门、个人金融部门等。

核心需求：

• 用户需求日益个性化、多元化，银行需要增强用户群体的数据洞察能力，挖掘用户真实需求，并需要基于数据分析进行产品设计、渠道选择和营销策划，实现千人千面，从而精准触达用户；
• 银行需要批量拓展消费端场景，增强场景获客能力；
• 面对营销效果差、用户粘性低的问题，银行需要建设针对营销结果的闭环反馈，从而发现问题所在；
• 在零售信贷申请、交易、支付等环节中，对欺诈风险的抵御至关重要，银行需要采用知识图谱、生物识别等多种新技术，实现多维度、实时的反欺诈；
• 为了提升个人消费贷款的线上信贷审批效率，改善客户体验，银行需要通过多维度数据进行风控建模，提升信贷申请阶段的信用评分效率和精准度，并进一步将风控前置到营销阶段；
• 面对贷中、贷后可能出现的信用风险，银行需要通过多维度数据优化监控模型，对逾期风险进行提前预警，并对逾期客户制定有效、合规的不良资产处置策略，抑制不良率上升。

厂商能力要求：

• 能够通过标准化数据产品、联合建模服务或端到端的营销解决方案，帮助银行实现面向多场景的客户洞察、用户触达与转化，实现精细化用户运营，提升获客效率和用户粘性，实现业绩增长；
• 能够通过标准化数据产品、联合建模服务或端到端的风控解决方案，帮助银行提升反欺诈、信用评分、预警监控、贷后不良资产处置等过程的效果和效率；
• 能够提供生物识别、用户画像模型、规则引擎、欺诈关联图谱等底层技术，或者提供端到端的反欺诈解决方案，帮助银行实现零售业务的申请、交易、支付等环节的反欺诈，实现双录等合规性措施的线上化和自动化。

关于TalkingData：TalkingData 成立于2011年，是国内领先的数据服务提供商。TalkingData秉承“数据改变企业决策，数据改善人类生活”的愿景，围绕TalkingData SmartDP数据智能平台（TalkingData数据中台）构建“连接、安全、共享”的数据智能应用生态，致力于用数据+科技的能力为合作伙伴创造价值，帮助商业企业和现代社会实现以数据为驱动力的智能化转型。

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