中国邮政储蓄银行 数据挖掘

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Insights

中国邮政储蓄银行

客户背景

中国邮政储蓄银行(PSBC),是一家商业零售银行,它对小型和中等规模的企业,农民和低收入客户等提供基本的金融服务。邮政储蓄银行拥有近40,000家营业网点,覆盖中国所有地区。该公司持有超过4.5万亿元的本外币存款,近6亿个客户的银行账户。它拥有超过4.7万亿元的资产,是中国第六大商业银行。

在过去十年中,中国邮政储蓄银行发展迅速。其规模日渐扩大,在全国范围内增加了10,000个新的服务网点。至2012年10月底,中国邮政储蓄银行拥有营业网点3.9万多个,ATM4万多台,提供电话银行、网上银行、手机银行、电视银行等电子服务渠道,服务触角遍及广袤城乡;拥有本外币账户数逾12亿户,客户总数近6亿人,本外币存款余额超过4.5万亿元,居全国银行业第五位;资产总规模突破4.7万亿元,居全国银行业第六位,资产质量良好,资本回报率高。中国邮政储蓄银行将继续依托网络优势,按照公司治理架构和商业银行管理要求,不断丰富业务品种,不断完善营销渠道,不断提升服务能力,为广大客户提供更全面、更便捷的金融服务,打造成为一家资本充足、内控严密、营运安全、功能齐全、竞争力强的大型零售商业银行。

面临问题

银行需要保持一定的库存现金量,主要是为了满足存款人的日常货币需求,无论是在出纳窗口或在自动取款机(ATM)中的货币需求。如果银行能够确切知道,每天流动的货币存款和取款,需要的库存现金的金额就可以准确确定。此外,如果没有现金流转相关的成本,银行可以减少其持有的货币量,增加货币的流转频率。然而,由于现金流的不确定性和现金流转的成本固定性,使得银行保持了较高的库存现金。

日常货币流动的不确定性决定了银行必须持有一定水平的现金,以应对可能的货币“断货”情况。由于货币运送需要成本,所以当现金量不足时临时添加货币需要耗费成本。所以如何确定各个网点的现金量是一个值得思考的问题。通常,银行会识别出最小的需要补充时的库存现金和最大的需要补充时的库存现金,并平衡两者之间的关系,确定一个最优的库存现金量。

鉴于营业网点的数量越来越多,邮政储蓄银行的供应链管理变得越来越复杂。该机构希望基于更准确的工具和测量的基础上开发出更加有效的诊断服务。解决问题的关键是使用强大的统计方法,如时间序列和相关性开发出可以对经济指标的变化和货币需求的波动作出快速反应的模型。

中国邮政储蓄银行希望能提高库存现金的流转效率,使现金分配中心能够在有需要的地方有足够的现金。在如今快节奏的投资世界中,如何利用数据分析模型快速预测市场的变化和货币需求,是一项重要且不可缺少的工作。

解决方案

中国邮政储蓄银行选择与AsiaAnalytics (formerly SPSS China) 密切合作,采用IBM SPSS Statistics对数据进行统计分析和建模,开发了一系列独特而强大的预测工具。IBM SPSS Statistics可以使用多种名义、有序和连续的数据指标,创建时间序列模型,对于现金流的预测提供全面的支持。

应用成果

基于IBM SPSS Statistics的强大功能,邮政储蓄银行能够使用数百个变量来比较多个网点,从而更好的进行现金流量的预测。由于SPSS在整个行业中被广泛使用,机构管理人员知道,他们将能够更容易地共享他们的数据。其中一位分析人员说:“AsiaAnalytics在处理这种类型的数据时具有丰富的经验,通过与AsiaAnalytics合作,我们可以根据快速的创建高精确度的模型。”

  • 一套新的系统,使得该银行在12个月内提高了现金的流转效率
  • 减少了不定期的现金补给频率,对货币需求的异动波动进行提前提醒

自新的诊断服务推出以来,在过去一年中,这项服务已经取得了相当大的成功。与不定期仓库货币运送量明显减少的同时,各网点的经理现在可以集中精力做一些真正重要的事情:为他们的客户提供服务。

使用有序数据,使得中国邮政储蓄银行的数据分析师把一些难以测量的指标转化为实实在在的数字,并应用到模型中预测未来库存现金的波动范围。这种可以把模糊研究和非常困难的高低线数字关联起来的分析得到各网点的经理们的认可。