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策略經營/SAS台灣總經理陳愷新 活用大數據打江山

2017-12-26 00:49經濟日報 王皓正

SAS台灣總經理陳愷新 本報系資料庫
SAS台灣總經理陳愷新 本報系資料庫
競爭激烈的證券業中,擁有客戶就等於取得業績保證,但全球數據分析領導廠商SAS台灣總經理陳愷新提醒:「三流券商搶客戶,一流券商搶數據」,還要能懂得「知數據、玩數據」,才能成為產業的霸主。

拚數據應用 跳脫傳統經驗

陳愷新近期接受證交所邀請分享證券業如何應用大數據。他提醒,證券業現階段該從「經驗法則」轉為「智能法則」。

英國《經濟學人》日前為現今商業世界提出數據霸權的警示:「世界上最珍貴的資源,將不再是石油,而是數據」。阿里巴巴創辦人馬雲更狂語「得數據者得天下」。

陳愷新也直言,數據就如同現今企業的血脈。接手全球經濟動能的,已是無意識產出的各類集合數據,因為他們代表的不只是金流,還有更多預測人類行為的線索。

「在台灣,最有機會在數據流獲益的是金融業,證券業包括在內。」陳愷新說;因為金融證券業掌握相對完整且大量的客戶資訊,也早有客戶關係管理專責單位,站穩搶先切入的優勢,與顧客維持高黏著互動。

而證券業在轉型之際,陳愷新建議,得大破決策層級既有的營運經驗法則,先開發企業決策高層有感的智能應用,來說服高層完成「平台與人才」的基礎建設,才可進一步體現大數據轉成營運智能的效益。

躋身一流券商會玩數據,陳愷新認為,前一波網路化浪潮,國內證券業其實早有意識開發比以往更多,且以數位為主的顧客互動管道,然而大家只顧搶數據,卻未能從這些來自不同資料源,甚至包含結構與非結構化的複雜資料提煉出價值。

「我也曾看過韓國某券商,針對原始資料如會員資訊進行歸檔分類,包含年齡、收入、流動資產、風險承受度等個人樣貌,還有每日證券市場交易活動、投資組合等詳實紀錄。」

智能法則 打造最佳接觸點

耗費大量心力取得數據,設計行銷專案內容,然而最後卻導致所有客戶仍獲得相似性極高的服務體驗,原因在於這些指標仍過於單一化。

就SAS的數據剖析標準而言,其實這些僅是報表性的分析層次,並不易發掘出各客群的投資特性、忠誠度與投資偏好,且人員缺乏洞察的能力,也讓數據處理量與服務效率受限。

陳愷新說,「將數據布局在時間與空間軸線上,智能打造最佳接觸點」,是他建議證券業首要打造的應用策略。

許多券商高層疾呼,想依不同層級的投資人,提供適合他們的產品及服務,這樣看似直覺的需求,落地過程卻往往令人卻步,原因是做好「客戶分群」,其實有門檻。

幫客戶進行貼標分群,標籤包含收入、資產、買賣偏好、操作風格,甚至過往與營業員的接觸點、社群評論或線上搜尋行為等。

更重要的是,需要加入客戶歷程的「時間維度」,從投資戶開始搜尋、與營業員互動、下單、靜止等整體接觸歷程,來做精準與細緻的分群。過程雖複雜且必經陣痛期,但執行策略已具體可見。

陳愷新認為,就數據面上,近年來證交所的開放資料豐富,可有珍貴數據源介接;技術面上,達到繁複的運算,可仰賴近期熱門的「機器學習演算法」,此技術SAS自身即投入發展超過30年,早已成熟且廣泛應用在資料探勘應用中。

客戶分群 掌握成本與利潤

日本一家百年券商,就曾利用SAS的機器學習客戶分群機制,建立客戶申購基金的預測模型,針對高回應率客戶名單,建立客製化的申購組合,最終不同客群的平均申購率成長20%。

陳愷新表示,這種透過科學性的方式,掌握客戶成交率與利潤計算,有助業務及行銷單位控制資源成本與擬訂成長策略。

完成分群之後,同步也需要建立「即時決策管理平台」,讓你正確預判客戶遭遇的困擾或盤算,做出即時且適當的「跨售」及向上銷售。

達到真正以「個人用戶」為中心,運算出最適化產品組合與需求時間點,預測顧客未來行為與可能需求,像是在40到50歲區間的外商主管,近日在點擊利率新聞,及育有子女,即可推算其接受債券型基金機率,判斷是否有進行跨售的成效。

擁抱AI 建置決策管理平台

使用數據進行進階分析,其中一個迷人之處,莫過於「預警流失」。股票或基金遇虧損,理財方式又單一的客戶,或因為理專離職而依賴度改變的客戶,都是高潛在流失客戶。

這時只要有過客群樣態與相似歷程的自動警示,即可提早提出挽救策略,像是輔導其轉換購入保守穩健的基金,或是主動調降手續費等預警留客。

陳愷新強調,人工智慧(AI)對於證券業的影響,第一波會來自於主動運用新科技的機會,例如以資料採礦方式來偵測交易,第二波則來自於被動對於新科技的對應措施,例如理財機器人對資本市場的影響。

然經驗顯示,擁抱AI前,陳愷新建議證券業者,應先建置好強大分析決策管理平台與資料科學團隊,累積出整體顧客生命周期的互動洞察,才可成功地架構出強化企業核心價值的智能機制。

阿里巴巴 機器人 基礎建設
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