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随着经济全球化和技术革新的加速，银行业务正面临前所未有的挑战和变革。在这个数字化时代，银行业的传统运作模式受到挑战，特别是在零售贷款领域。这一领域的核心挑战在于如何在激烈的市场竞争中实现有效的营销策略，同时保持严格的风险控制。
为此，作为自助式数据分析案例系列解读文章的新篇，本文将探讨一个具体案例——利用帆软BI工具进行银行零售贷款营销与风控平衡的数据分析。通过这个案例，我们将了解如何运用数据分析工具和策略，以实现银行业务在营销和风险控制之间的平衡，同时揭示其在推动银行业数字化转型过程中的关键作用。
银行业经营压力增大，零售贷款业务的精细化运营需求迫切
近年来，全球经济形势的波动对银行业造成了深远影响。经济不确定性增加，导致信贷市场的波动性加剧，客户的贷款需求和偿还能力出现了显著变化。尤其是在零售贷款领域，这种不确定性对银行的风险管理和市场策略构成了挑战。客户收入不稳定加剧了贷款违约风险，迫使银行重新审视其贷款策略和风控模型。
零售贷款业务是银行业务的重要组成部分，对银行的收入和增长具有显著影响。零售贷款包括个人住房贷款、汽车贷款、信用卡贷款等，涉及广泛的客户群体。在数字化转型的背景下，银行需要更加精准地识别和满足客户需求，同时提高服务效率，以在竞争激烈的市场中保持领先地位。
在银行业，维护现有客户（存量客群）和开发新客户（增量客群）都至关重要。存量客群为银行提供稳定的业务基础和收入来源，而增量客群则是业务增长和市场扩张的关键。正确地平衡这两个方面对于银行来说是一个细致且复杂的任务，特别是在经济动荡和市场变化的环境中。
在这样的背景下，银行业的一个主要挑战是如何在积极的市场营销和严格的风险控制之间找到平衡。一方面，银行需要通过有效的营销策略吸引和保留客户，推动贷款业务的增长。另一方面，为了确保资产质量和长期可持续性，必须严格控制信贷风险。这种平衡的艺术对于银行的成功至关重要。
然而，传统的零售贷款营销方式通常依赖于经验判断和一般化的市场策略，这在如今高度个性化和数据驱动的市场环境中显得不够精准和有效。此外，传统方法在风险评估和客户分析方面也存在局限性，难以适应快速变化的市场和客户需求。
此外，有效的风险控制是银行业务成功的关键。然而，设置合适的风控规则是一个挑战，特别是在动态变化的市场环境中。过于严格的风控可能抑制业务增长，而宽松的风控则可能导致贷款违约和资产质量问题。因此，银行需要发展更加精细和动态的风控机制，以支持业务发展的同时保护其资产质量。
那么，数据分析如何帮助银行实现零售贷款精准营销的同时有效控制风险呢？接下来，我们以一个实际应用案例，来分析如何用帆软BI这类工具，来让业务人员也能实现自助式数据分析。
便捷数据处理，构建数据分析模型
本案例聚焦于“凤起黄河”团队在帆软举办的“2023BI数据分析大赛”中的参赛作品——银行业零售贷款营销与风控平衡分析，团队由具有丰富专业知识和实战经验的成员组成，包括“冬神”、“四金真人”、“菊菊童鞋”、“锋瑞童鞋”（都为网名）4人组成。他们共同的目标是通过参赛，提升团队及个人的数据分析能力，深入学习并掌握BI工具的高效应用。更重要的是，他们计划将在比赛中学到的技巧和知识应用于实际工作中，以提高工作效率和数据分析的质量。
在这个案例中，所使用的基础数据是自行构造的。这种自造数据的方式使团队能够模拟真实的业务场景，同时确保数据的安全性和隐私性。自造数据包括10万条客户级数据和4.5万条账户级数据，这样的数据结构有助于模拟银行业务的复杂性和多样性。通过这种方式，团队能够在一个受控的环境中测试和验证他们的分析模型和假设，而不必担心涉及真实客户数据所带来的风险和道德问题。
团队在使用帆软BI工具的初步步骤中，首先专注于数据的整合和预处理。这是因为在任何有效的数据分析过程中，数据清洗和预处理都是至关重要的步骤。他们使用了各种数据处理函数（如CONCATENATE, LEFT, MID, RIGHT等），来转换和标准化日期格式，确保数据的一致性和准确性。
此外，团队通过合并不同的数据表，构建了一个包含本年数据的综合数据集，这一步骤是为了分析贷款余额的变化趋势和评估不同月份的贷款增长情况。通过这种方法，他们能够以更细致的方式来观察和分析客户行为和市场趋势，从而为后续的深入分析打下坚实的基础。
通过数据探索分析业务特点，支撑业务决策
处理好数据之后，接下来就是构建数据分析模型并进行数据探索分析。团队运用了多种分析方法，包括对比分析和漏斗模型，以多维度审视数据。对比分析法用于探究贷款的整体规模和时间趋势变化，而漏斗模型则帮助团队理解不同客户群体的构成和比例。这些方法的应用使他们能够深入挖掘数据背后的洞察，为决策提供强有力的支持。此外，采用逻辑回归等高级分析技术，团队对客户潜力进行了详细分析。通过建立预测模型，他们能够估计不同客户群的贷款申请可能性，从而为精准营销提供数据支持。
通过多种分析方法，“凤起黄河”团队从现状、营销、风控三个维度来进行业务分析。
那么，他们最终得到了哪些结果，又是如何得到这些结果的呢？
总体分析：贷款业务存在显著的地区差异和季节性特点
通过全区各地市的贷款笔数、金额、不同维度的贷款金额及占比分析，分析团队发现贷款业务的地域差异明显，如银川地区贷款规模约占总贷款的39.6%，这种地区性差异为银行制定区域特定的营销策略提供了依据。
此外，通过鼠标点击各维度分析饼图又有进一步的下钻分析，可以发现一系列更加深入的内容。例如，通过职业维度贷款结构分析，发现农民客户贷款占比最高，为22.1%，并且农户贷款整体呈增长趋势；通过利率维度贷款结构分析，发现3.4以下利率贷款占比34.0%，3.4-3.6区间利率贷款占比40.1%，剩余区间利率贷款占比25.9%；通过不良贷款趋势分析，发现本年不良贷款余额有下降趋势，其中三月下降较为明显，后期不良有所提升，但整体提升幅度不大。
通过分析本年各月份的存量贷款与新增贷款趋势，团队发现了银行业务的季节性特点，这有助于银行优化贷款产品的推广时机和策略。
营销分析：25-50岁、有稳定工资、有公积金、电子渠道交易频率高的为优质客户群体。
分析团队通过应用逻辑回归模型和评分卡模型，对客户的借贷潜力进行了量化评估，从而区分出优先营销对象、一般营销对象，以及非重点营销对象。分析显示，年龄在25到50岁之间、有稳定工资代发、有公积金、电子渠道交易频率高、存款余额在0到1000的客户群体，办理贷款的可能性更大。
此外，通过多张表的综合分析，还可以发现更多的细节信息。比如，在客户的区域分析方面，发现吴忠市的客户潜力和石嘴山市差距不大，但其今年的出单客户数较石嘴山市有一定差距，而固原市现有客户潜力不足；通过年龄、性别、贷款余额发现，年龄在30到50之间的客户中男性的贷款余额普遍比女性高；归行率（存款/贷款）大于0.01、公积金大于1000、有代发的客户更容易贷款等。
这些发现能指导银行针对这些群体进行更精准的营销，提高营销效果。
风控分析：18-25岁的客户贷款通过率低，风险大
风控方面，通过分析贷款通过率和逾期率，团队发现了风险控制中的关键因素。例如，发现年龄在18-25岁之间的客户群体在贷款通过率上表现较差，这提示银行在该年龄段的贷款产品推广上需要谨慎。
另外，通过逾期率分析，团队发现“其他职业”类别的客户逾期占比最高，这为银行调整贷前风控规则提供了依据；贷款逾期率最高在三月份，在8%等。
这一过程展示了数据分析在银行业务中的核心价值，通过这些分析，银行不仅可以实现营销与风控的有效平衡，还能够更深入地了解客户需求和行为模式，从而提高业务效率和盈利能力。
在本案例中，帆软BI产品（FineBI）的应用在多个环节帮助业务人员实现自助式分析，比如：极大地简化了数据处理和清洗过程，无需复杂的SQL编码即可完成；其强大的分析功能和便捷性，使非技术人员也能轻松进行多维度数据分析；FineBI的数据可视化功能，如图表钻取、联动，增强了数据展示的直观性和互动性。此外，FineBI促进了团队合作和创新思维，提升了数据分析效率和效果。
“凤起黄河”团队成员金鑫告诉数据猿他们使用帆软BI产品时的感受，“目前各行各业的业务人员在做数据分析时，更多的还是通过固定样式的报表进行数据分析，但是固定样式的报表存在一些使用方面的问题，比方说时效性问题，业务人员提出一个表样需求，交给技术人员后，经过分析、开发、跑数后，具体的数据分析才能交给业务人员使用，这个过程往往需要一周左右的时间，对于临时的或者很急的数据分析需求来说，时效性一过，数据意义就基本不存在了，并且整个过程所需要耗费的人力很大，对于使用如FineBI这类自助分析工具时，业务人员可以直接通过明细数据进行数据加工、分析，时效性可以有效的保障“
“业务人员做数据分析时往往会有很多Excel文件，通常Excel文件一多，容易让人混乱，做数据分析之前还得把文件整理一遍，稍有差池，也会导致分析出来的数据不准确，另外Excel也不是每个人都能运用的很熟练，往往大部分人还需要一个学习过程才能上手进行，但是在使用FineBI工具时，可以把所有不同的数据形成一个一个的数据集供业务人员使用，通过数据项筛选来快速的形成自己所需的数据集。”
自助数据分析，在银行零售贷款业务中有广阔应用前景
随着自助式数据分析技术的不断进步，银行业特别是在零售贷款业务领域将迎来显著的转型。这种转型将深刻影响营销和风控策略，使银行能够更加灵活、高效地应对市场变化和客户需求。
具体来说，在营销方面，自助式数据分析将使银行能够更加深入地理解客户行为和偏好，实现更精准的目标客户识别和个性化营销。这将大幅提升营销效果，降低营销成本。在风控方面，自助式分析将帮助银行更有效地识别和管理潜在风险，优化贷款审批流程，实现风险和收益的平衡。
而且，自助式数据分析，还将显著改变数据分析师与业务团队之间的协作方式。
正如金鑫所说，“在我还没有接触自助式数据分析平台工具时，我和业务老师之间的关系类似于餐馆与食客之间的关系，经常都是业务人员告诉我，要吃什么菜，而我需要知道菜怎么做，然后做菜，再把菜端给业务人员；自助式数据分析工具就类似一个万能炒菜锅，我只需要准备原始材料，一股脑的放进这个万能锅里，业务人员通过一些基本的操作就能得到自己想吃的菜，极大的减轻我的工作量。”
“前两天我们在做自助式数据分析工具时，我还跟业务人员开过一个玩笑，我说你们如果把这个工具用的特别熟练了以后，我可能就要下岗了，因为到时候基础数据在库里已经很全了，业务再也没用基础数据的需求提给技术，像技术原来做的一些数据加工，业务现在也基本都会了，技术在这个方面也就没啥可干的了。”
未来，随着人工智能、大数据等技术的进一步融合，自助式数据分析的应用将更加广泛，带来更深层次的业务流程优化和决策智能化。银行业的数字化转型将不断加速，为客户提供更加高效、个性化的服务，同时提升整体运营效率和风险管理水平。
文：月满西楼 / 数据猿
责任编辑：凝视深空 / 数据猿
