開放銀行時代下, 銀行如何用大數據脫穎而出?

圖/美聯社
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郭曉薇/CRIF中華徵信所總經理

歐盟修訂的第二號支付服務指令(PSD2)開創開放銀行(Open Banking)的新紀元,台灣下半年也即將邁入開放銀行第二階段,過去屬於各家銀行的「客戶帳戶資訊」,如今是由消費者決定是否要提供給TSP業者,而消費者將有機會獲得更多元創新的金融服務之際,銀行也隨之面臨更為激烈的市場競爭環境。不過國際上其實也不乏TSP業者透過外部資訊的串接與數據分析模型之應用,協助銀行強化信用評估、提升行銷精準度並且開拓新客源的案例,或許也可提供給台灣銀行與TSP業者做為借鑑。

優化信用評估模型參數,提升銀行能力

在銀行開放消費者帳戶資料查詢後,表示除了可利用內部資料進行信用評估,銀行還能運用API串接掌握申請者在其他銀行的帳戶資訊,並根據TSP業者所建立的信用評分模型進行更全面性的評估。因此,開放銀行第二階段將能使銀行從現有客戶當中,以更豐富的資訊與數據來源做為信用評估的參考依據,進一步辨識出低信用風險、資金豐厚、高資金需求的客戶,銀行可進行更精準的核貸決策並降低信用風險。

評估新用戶的準確率提升,能有效開發新客源與提高核貸機會。在競爭激烈且逐漸飽和的市場環境中,TSP業者還可以協助銀行業者進一步擴大新客群。所謂的「信用小白」由於過去沒有傳統信用紀錄,通常較不容易獲得銀行貸款額度,而在開放銀行第二階段下,申請者的其他銀行帳戶資訊可透過TSP業者的信用KPIs評估系統,將申請者的資料經由分類和數據分析,讓銀行能有更多有用的資訊和指標來進行「信用小白」的信用狀況評估。從國外案例來看,銀行核貸率將有機會上升12%,營業成本則可降低達30%,顯示TSP業者所提供之服務將可協助銀行降低人力與時間成本、提高核貸機會。

透過數據分析挖掘需求

對於銀行業者來說,如何精準快速地找到目標客群、挖掘潛在商業機會,進而提供合適的金融服務是銀行相當重要的課題。

TSP業者可透過大數據分析與系統建置,快速辨認這些人眼無法立即辨識與判斷的行為,加速挖掘消費者的真實需求。例如當數據分析顯示用戶近期在添購家具的花費上有所提升,TSP業者就可進一步推測客戶可能有房屋修繕貸款之需求,進而將相關資訊提供給銀行業者作為後續行銷策略之擬定。而根據國外開放銀行的實務顯示,這種與交易資訊連動的行為預測所促成的轉換率,是進行行銷推廣活動的高達三倍之多。

總而言之,從國際間推動開放銀行的經驗來看,銀行並不單單只是冒著營運風險和資安疑慮,單向地將資料釋出給TSP業者而已,TSP業者也可利用豐富數據源的信用評估,強化銀行對優質客戶的辨識程度、擴大服務客群,消費者也因此更容易取得銀行貸款或相關服務、達成金管會「普惠金融」之願景,在台灣金融業面對純網銀、金融科技業者等競爭對手相繼加入戰局之際,創造銀行與TSP業者的雙贏局面。

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