業務データの監視と分析（重慶農村商業銀行：デジタル商品リスク監視プラットフォーム）

重慶農村商業銀行：デジタル商品リスク監視プラットフォーム

出典：2023年新志賞、第4回中小金融機関デジタル変革優秀事例選

受賞企業：重慶農村商業銀行

受賞:デジタルインテリジェンスアプリケーションイノベーション優秀事例賞

1. プロジェクトの背景と目的

現在、当行の金融ビッグデータの分析と応用は、基本的に顧客取引データと顧客情報データに基づいています。オムニチャネルの顧客オンライン行動データのポイントごとの収集と分析の応用に関しては、当行はまだ白紙の状態、または初期段階にあります。現在、当行のさまざまなモバイル アプリケーションは、膨大な量の顧客行動データを継続的に生成しています。当行は、顧客のオンライン行動分析を積極的に推進することで、携帯電話の画面の前で顧客がどのように当行の製品を使用しているかを把握することができます。顧客のオンライン行動の軌跡を通じて、金融サービス獲得の背後にある顧客の根深い金融ニーズを分析し、判断することができます。顧客に関するこのような詳細な洞察は、従来のビッグデータ分析方法では得られませんでした。顧客行動分析は、当行がデジタル業務への変革を模索する上で重要な突破口の一つであると言えます。

当行は、融資商品に対するユーザー行動データのサポート不足の問題を解決するために、新しいデジタル商品リスク監視プラットフォームである運用分析システムを構築するプロジェクトを開始しました。このプロジェクトには、当行のいくつかの重要なシステムの変革が含まれます。行動分析、ユーザーのグループ化、ユーザータグ、ユーザーポートレート、インテリジェント操作、製品操作の警告などの高度なシステム機能を提供します。

2. イノベーション

1) グローバルデータトラッキング：システムのSDKは複数のプラットフォーム（Web、iOS、Androidなど）をサポートしており、各プラットフォーム上のユーザー行動データを包括的に追跡できます。さらに、このシステムはさまざまなデバイスやアプリケーション間でのユーザーの行動を追跡することもできるため、真のグローバルなデータ追跡が実現します。

2) 柔軟なデータ分析: このシステムは、ファネル分析、リテンション分析、パス分析など、さまざまな柔軟なデータ分析ツールを提供し、当行がさまざまな角度からユーザーの行動を理解するのに役立ちます。さらに、システムは特定のニーズに合わせてカスタム イベントとプロパティもサポートします。

3) 高い拡張性と統合性: システムは簡単に拡張でき、より多くのデータを処理できるほか、発信通話システム、SMS マーケティング サービスなど、さまざまなサードパーティのサービスやシステムを統合できます。

4) ユーザーポートレート機能：このシステムは、ユーザーの行動データに基づいてユーザーポートレートを構築できるため、当行はユーザーをより深く理解し、パーソナライズされたサービスや推奨事項を提供できます。

3. プロジェクトの技術的ソリューション

1) ビッグデータ処理: このシステムでは、Web サイト、アプリケーション、デバイスなどの複数のソースから大量のユーザー行動データを処理する必要があります。そのため、このシステムでは、このデータを保存および処理するためにビッグデータ処理技術 (Hadoop、Spark など) を使用する必要があります。

2) リアルタイム分析：ユーザー行動の変化に迅速に対応するために、このシステムはリアルタイム分析を実行する必要があります。これには、ストリーム処理テクノロジー (Kafka、Flink など) を使用してリアルタイム データを処理することが含まれます。

3) 可視化: 意思決定者がユーザー行動分析の結果をわかりやすく理解できるように、このシステムはデータ可視化機能を提供します。たとえば、チャート、マップ、ヒートマップなどを使用して、ユーザーの行動パターン、異常な行動などを表示します。

4) プライバシー保護: ユーザーの行動データを収集および分析するプロセスにおいて、このシステムはユーザーのプライバシーを尊重し、保護する必要があります。これには、匿名化、差分プライバシー、暗号化などの技術の使用、および関連するデータ保護規制の遵守が含まれます。

5) 統合と相互運用性: このシステムは、データと機能を共有するために他のビジネス システムと統合する必要があります。他のシステムと相互運用するには、APIS と標準データ形式 (JSON、XML など) をサポートする必要があります。

6) 自動化とインテリジェンス: 分析の効率と精度を向上させるために、このシステムはデータの自動収集とクリーンアップ、モデルの自動更新、レポートの自動生成などを行うことができます。

IV.プロジェクトプロセス管理

プロジェクトは建設計画に従って段階的に実施されます。

第一フェーズでは、プラットフォームの構築を完了します。プロジェクトは2021年9月に開始され、プラットフォームの全体的な機能フレームワークの設計とアーキテクチャ計画が実施され、環境とデータインフラストラクチャが構築され、プラットフォーム機能の展開は2022年2月に完了します。

第2フェーズでは、取引データと追跡データへのアクセスを完了します。2022年2月から6月にかけて、当行のオンライン製品の運用分析ニーズに基づいて、ビジネス分析の対象データニーズを整理し、取引データと追跡データを接続して、データ分析モデルを統合および抽象化し、対応する分析シナリオのデータ資産の構築を完了して、製品マネージャーの日常的な製品分析ニーズを満たします。

第3段階は、プラットフォームアプリケーション推進研修を完了することです。2022年6月15日に、本社のオンラインローン製品マネージャーにプラットフォーム機能とシナリオアプリケーションの紹介研修が提供され、プラットフォームの動作分析、ユーザープロファイリング、運用計画などのプロセスが実施されます。

第 4 段階は、銀行内部のユーザー連絡システムとの接続です。ユーザー連絡システムを継続的に最適化して接続し、製品管理者がプラットフォームを使用して製品運用データを自ら監視および分析できるようにします。

V. 運用状況

1年以上の反復と運用を経て、システムはハッピーローン、ジョイローン、ハウスエクスプレスローン、タックスエクスプレスローン、ハウスエクスプレスローンなどの主流のオンライン製品の業務データアクセスを完了し、100以上の製品運用分析レポートを開発・構築し、140バッチのSMS連絡、30万人以上の顧客へのリーチ、50バッチの電話連絡、10万人以上の顧客へのリーチ、10バッチのAPP PUSH連絡、70バッチ以上のWeChatパブリックアカウントを含む300バッチの顧客コンタクトを完了しました。

VI.プロジェクトの結果

1) ユーザー エクスペリエンスの向上: 詳細なユーザー インサイトを通じて、ユーザーのニーズと好みを理解し、銀行の製品とサービスを改善し、ユーザー エクスペリエンスを向上します。

2) 効率性の向上: 大量のユーザー行動データの処理を自動化することで、当行はユーザー行動をより効果的に分析し、人手と時間を節約できます。

3) マーケティング効果の向上: ユーザーの行動を深く理解することで、当行はターゲット顧客をより正確に特定し、マーケティング効果を向上させることができます。開始以来、数十万人のユーザーにリーチし、数万件のビジネス目標のコンバージョンを達成しました。

4) リスク警告と予防: このシステムを使用して異常な動作を識別することで、潜在的なセキュリティ脅威や不正行為を早期に検出し、銀行を損失から守ることができます。

7. 体験のまとめ

このシステムを構築する際には、まずこのシステムを通じてどのような目標を達成したいのかを明確にする必要があります。これにより、収集および分析する必要があるユーザー行動データの範囲を決定するのに役立ちます。高品質な入力データはユーザー行動分析の結果の鍵となるため、データの正確性と完全性を確保する必要があります。ユーザーの行動データを収集および分析する際には、ユーザーのプライバシーを尊重して保護し、関連するデータ保護規制を遵守することが重要です。

ユーザー行動分析の結果は、意思決定者にわかりやすい方法で提示する必要があります。同時に、データ量の増加やビジネスニーズの変化に適応するためのシステムの拡張性と柔軟性も考慮してください。また、データを適切に保存し、送信中にデータを保護するなど、データのセキュリティを考慮する必要もあります。

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