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基于大数据热力图的网点布局后评估

文字:[大][中][小] 手机页面二维码 2020/9/24     浏览次数:    

   一、经济下行(xing)期间(jian),银行(xing)网点数(shu)量下调已不可(ke)避(bi)免(mian)

ku游戏网站咨询在2015年(nian)发(fa)表的(de)文章《银(yin)行到(dao)底需要多少网点》中(见文章底部的(de)链接),通过(guo)对国内外银(yin)行几十年(nian)来的(de)发(fa)展情况和数据分析(xi),提(ti)出“网点数(shu)量的(de)变化将受到(dao)电子(zi)化渠道(dao)的(de)一定影响,但网点的(de)数(shu)量和经济发展及经济周期(qi)更为密切。”

   2012年底(di),欧盟(meng)地区(qu)共(gong)有21.77万个(ge)银(yin)行网点。与(yu)中(zhong)国银(yin)行网点过去近十(shi)年数量(liang)(liang)持续增长不同,欧洲银(yin)行网点数量(liang)(liang)的上升(sheng)势头(tou)由于受到金(jin)融危机的影响,在2008年(nian)后嘎然而止。自(zi)经济(ji)危机以来的四年(nian)间共(gong)计减少8%,近2万个网点,其(qi)中2011年、2012年分别(bie)减少约(yue)7200个(ge)、5500个。为了摆脱(tuo)持续(xu)为负的(de)经济利润,近年来欧洲的(de)银行一直把重点放在运(yun)营成本的(de)控制上。美国银行、花旗和摩根大通(tong)自2015年第三季度以来,已经(jing)关闭了389个网点(dian)。据2016年三季(ji)度财报,富国银行(xing)的信用使用,消费者(zhe)(zhe)忠诚度,以及(ji)银行(xing)管(guan)理者(zhe)(zhe)和消费者(zhe)(zhe)的沟通,都急剧下降。里昂证券分析师(shi)称,无论(lun)富国银行(xing)是(shi)否(fou)意识到这个问题,他(ta)们(men)将会关闭(bi)1000个网点,问题只是何时会关(guan)闭

   在(zai)全(quan)球的银(yin)行(xing)体系中,相(xiang)对(dui)于哀鸿遍野、大面积(ji)亏(kui)损的欧洲银(yin)行(xing)业(ye)(ye),相(xiang)对(dui)于刚(gang)刚(gang)从金融危(wei)机(ji)中走出(chu)来的美国(guo)(guo)银(yin)行(xing)业(ye)(ye),中国(guo)(guo)的银(yin)行(xing)业(ye)(ye)可以说是“硕果仅存”。尽(jin)管国内(nei)的(de)银行(xing)目(mu)前(qian)仍然是(shi)全(quan)球盈利能(neng)力最强的(de)银行(xing),但是(shi)也面临着(zhe)经济下(xia)(xia)行(xing)、成本骤增和(he)利润增速下(xia)(xia)降的(de)巨大(da)挑战。 

   在上一轮经济周期,银行业在各行业收入较高。但在当前经济下行周期、利率市场化的背景下,银行业利润增速下滑,银行业员工离职数增加。多家银行在年报及中报中也提出主动减员以压缩人工成本。此外,随着银行互联网金融的兴起,客户对物理网点及人工服务的需求下降,电子渠道替代率上升。这将导致银行人工需求下降,相应收缩物理网点。

   据四大行年报数据,2012-2015年间中(zhong)行(xing)、建行(xing)和农行(xing)的物理(li)网(wang)点(dian)(dian)数(shu)均有增加。同期工行(xing)物理(li)网(wang)点(dian)(dian)数(shu)量有增有减,小幅(fu)波(bo)动(dong)。截至20166月末,农行、建行物理网点相比2015年(nian)末小(xiao)幅增长,中(zhong)行、工行物理网点均出现减少。

   包括邮储(chu)银行(xing)在(zai)(zai)内的五大银行(xing)网(wang)点数量(liang)要占到全国网(wang)点总量(liang)的近一(yi)半左右,起着举足轻重的作用,五大银行(xing)网(wang)点的调整策略是一(yi)种博弈均衡,某几家银行(xing)在(zai)(zai)网(wang)点数量(liang)上一(yi)段时间的累积调整,将(jiang)会打破这种均衡。在(zai)(zai)经济下行(xing)、网(wang)点租金(jin)和(he)人员成本不断(duan)攀(pan)升(sheng)、银行(xing)利润步入(ru)“零时代”的大背景下,今(jin)后几年银行(xing)网点数量的调减(jian)很可能会出现“多米诺骨牌”的效(xiao)应。

   二、如何运用大数据热力图迅速(su)识别待调整的网(wang)点机构(gou)

   曾有一家(jia)美国主要银行声称其(qi)近75%的(de)网点处于亏损状(zhuang)态(tai),由于各家行的(de)管(guan)理(li)会计(ji)(ji)计(ji)(ji)算(suan)口径(jing)和标准不(bu)一(yi)样,网点的(de)亏损面是否(fou)有这(zhei)么大仍然有待商榷,不(bu)过每家银行都有一(yi)些网点长期(qi)处于低(di)(di)效状(zhuang)态(tai),令管(guan)理(li)者颇感头疼。在低(di)(di)产低(di)(di)效网点中(zhong),一(yi)些是属(shu)于网点经(jing)营的(de)管(guan)理(li)问题,而另一(yi)些确实是网点所(suo)在区域的(de)客户数(shu)量(liang)和分布问题。为了避免“误伤”,银行管理层在进行网(wang)(wang)点调整决策时,需要对网(wang)(wang)点周边的(de)客户(hu)分布情况进行分析。

   在网点布局(ju)过(guo)程中,“雷(lei)利(li)法(fa)则”(又称“零(ling)售(shou)吸引力法(fa)则”)是(shi)个重要的理(li)论依(yi)据,雷利认为(wei):具有零(ling)售中心(xin)地机能的两(liang)(liang)个区(qu)域(yu)(yu).对(dui)位(wei)于其中间的一个区(qu)域(yu)(yu)的零(ling)售交易的吸引力与两(liang)(liang)区(qu)域(yu)(yu)的人(ren)口(kou)成正比.与两(liang)(liang)区(qu)域(yu)(yu)的距离平方成反比,即网点应该尽(jin)可能靠近目标客户群密度比(bi)较大的区域。

   在移动(dong)互联时代,可以借助大(da)数据的方(fang)式(shi)来分析客(ke)户的分布状(zhuang)况。相比(bi)于传统(tong)的“数人流”、“扫大街、扫楼盘(pan)”进行调研的方式(shi),通过大数据热力图可以(yi)更准(zhun)确、高效地识别(bie)待评估网点所在区域(yu)的客群(qun)分(fen)布情况。

   借助(zhu)客户分(fen)布的(de)(de)大数据热(re)力图(tu),可以(yi)迅(xun)速(su)(su)识别(bie)客户聚集的(de)(de)区(qu)域(yu)(yu),如下(xia)图(tu)为(wei)上(shang)海市的(de)(de)中(zhong)心城区(qu)热(re)力图(tu)示例,可以(yi)通过本行现有(you)(you)网点(dian)分(fen)布和热(re)力图(tu)中(zhong)人口聚集区(qu)域(yu)(yu)的(de)(de)匹配度来快速(su)(su)识别(bie)现有(you)(you)网点(dian)分(fen)布的(de)(de)合理(li)性。

  

    通(tong)过对(dui)每个区(qu)域不(bu)同(tong)时段(duan)客群(qun)的(de)分(fen)布情况,结合现有网(wang)点的(de)业务经营情况,还(hai)可以对(dui)现有网(wang)点提出(chu)调(diao)整建议。 

 


      


   如上(shang)面的(de)几(ji)张(zhang)热力(li)图(tu)分(fen)别是苏(su)州(zhou)某区(qu)域(yu)在凌晨2点(居(ju)住人(ren)口分布(bu))、上午1030分(商务办公、居住和商业活动(dong)人(ren)口分布(bu))、晚上840分(商(shang)业活动、居住人(ren)口(kou))的各类(lei)人(ren)口(kou)分布情况。通过在不同时间阶(jie)段的几张图的对比分析,可以(yi)识别(bie)以(yi)下信(xin)息:

   --居民区分(fen)布情(qing)况(凌晨2点人流分布图(tu));

   --区域人口流(liu)(liu)动情(qing)况(现代大道以南热力变化明显:凌晨时刻(ke)人流(liu)(liu)相对较小,白天人流(liu)(liu)到(dao)达高峰,晚上又逐步(bu)减小。此(ci)区域呈现明显的商(shang)务、商(shang)业区特性);

   --白天人流(liu)量(liang)比(bi)较(jiao)密集的(de)区域(yu)(如热力图显示的(de)时代广(guang)场(chang)、圆融星座(zuo)区域(yu)); 

   --现代大(da)道以北(bei)的(de)雅(ya)戈(ge)尔(er)雷(lei)迪(di)森(sen)广场(chang)周(zhou)边为大(da)型居民区和社区商业,白天和晚(wan)上客户的(de)人流量都较大(da)且相对稳定;

       

        

   结合银行网点(dian)(尤(you)其是低产(chan)低效网点(dian))和热力图(tu)上各个时间阶(jie)段客户的(de)分布情况,可(ke)以(yi)比较快(kuai)速(su)地识别可(ke)能(neng)的(de)问题网点(dian)/待调整(zheng)网点(dian),以及(ji)各网点(dian)的定位(wei)。如上(shang)图中,某(mou)银(yin)行在该区域(yu)有(you)ABC三个网点,A网点周边(bian)主要为(wei)社区类客户(hu),偏对私型网点;B网(wang)点周边(bian)主要是(shi)商务和商业流(liu)动人口,可兼顾附近写(xie)字(zi)楼内的公司客户和工作人口,定位(wei)为综合性(xing)网(wang)点;C网(wang)点(dian)所(suo)在的(de)区域不(bu)管是白天(tian)还(hai)是晚(wan)上的(de)人口分(fen)布(即工作人口和居住(zhu)人口),都要显著弱于(yu)其他区域,结合网(wang)点(dian)的(de)经营情(qing)况,可以判定C网点是否(fou)属于潜在需要调整的网点。

        

   欲了解更多(duo)关(guan)于(yu)运用大数据进行网点后评估的服务内容,请(qing)致电ku游戏网站咨询公司(si) 400-007-8005 转客(ke)户部。





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