淺談Tableau可視化大數據分析工具在金融領域的應用

摘?要：針對金融機構數字化轉型過程中面臨“痛點”問題，文章探索引入Tableau工具，提出數據可視化應用方法，以期幫助金融機構精準把控市場需求，提升數字化決策和風控能力。

關鍵詞：tableau;數據可視化;金融

數字經濟時代，數據可視化已成為企業核心競爭力的重要組成部分，數據可視化不僅著眼于雜亂數據向美觀視圖的轉化，更致力于從難以“看透”的數據信息到經營決策信息的蛻變。對于傳統金融機構而言，在數據體系中融合數據可視化方法，有助于準確把握市場導向，提升數字化治理水平。

一、 金融業面臨的“痛點”問題

如何有效解決數據整合、客戶挖潛、精準營銷和風險控制等幾大痛點問題，是傳統金融機構數字化轉型的關鍵。

（一）數據復雜性

金融業在長期業務開展過程中積累了海量數據，不僅數據內容日益多樣化、數據結構也日趨復雜化。針對復雜數據，如何進行有效數據整合，定義和構建易于可視化、挖掘和交互的數據模型，提升數據分析性能，是金融業面臨的首要問題。

（二）客戶挖潛

基于海量金融數據，如何發掘具有營銷潛力的拓新客戶、促活客戶、資金外流客戶，對目標客戶實現精準鎖定和挖潛，是金融業面臨的根本問題。

（三）精準營銷

根據客戶交易行為和特征，立體展現客戶畫像，精準把控客戶需求、消費能力和風險承受水平，是金融業面臨的核心問題。

（四）風險控制

在業務線上化、客戶線上化進程中，金融業傳統的風控方法顯得愈發力不從心，如何整合新科技、服務新金融，打造數字化風控體系，成為金融業面臨的關鍵問題。

二、 Tableau工具簡介

Tableau是一款定位于數據可視化的商務智能分析工具，可以用來實現智能數據交互、可視化數據分析和儀表盤分析等應用。Tableau可快速處理海量數據，幫助用戶快速察覺數據背后的信息。相比于傳統工具，Tableau具有以下三大優勢：

一是效率更高。Tableau是為商用數據量身打造的數據分析工具，通過數據引擎可快速處理海量數據。

二是便捷的數據源連接功能。Tableau可直接與任何數據庫、數據體、文件及電子表格連接，并快速解鎖數據。

三是智能數據識別和可視化。Tableau是利用人們與生俱來的圖形化處理特點來構造的數據分析工具，能夠快速感知數據結構，幫助人們找到滿意的可視化視圖。

三、 金融領域數據可視化應用方法

在金融數據體系中，通過引入Tableau工具可有效解決上述“痛點”問題，相關應用方法如下：

（一）定義和構建易于可視化、挖掘和交互的數據模型

在數據探索階段，首先通過Tableau工具的運用支持，可視化預先理解數據的全貌;其次結合業務經營實踐經驗，識別和定義可用于描述賬戶行為、投資偏好、風險程度等方面的特征指標，以此構建多層次、多維度的數據標簽體系;最后依托Tableau的數據引擎快速處理海量數據，實施數據挖掘。

（二）可視化方法為客戶整體畫像

在數據挖掘分析階段，金融機構可圍繞數據模型，運用Tableau工具對客戶進行聚類分析，形成客戶畫像，以圖形化方式直觀展現細節層次，深度解讀客戶行為和交易特征。依據業務實際，客戶畫像主要分為個人客戶畫像和企業客戶畫像，個人客戶畫像包括人口屬性、信用屬性、消費特征、興趣愛好、風險偏好等;而企業客戶畫像涉及企業生產、流通、運營、銷售、產業鏈上下游等數據。

（三）可視化分群和精準營銷

待客戶整體畫像完成后，對已經標簽化的客戶再次進行維度細分，形成多層次、多尺度、多場景的可視化分群，從而找到精準的目標客群。金融機構可據此開展精準營銷，實現客戶需求的全方位滿足和差異化供給，主要方法如下：

1. 根據客戶的實時狀態開展實時營銷。如根據客戶當時所在地、最近一次消費等信息針對性地推送營銷產品。

2. 結合多維度特征分析，對客戶實施交叉營銷。如某ETC客戶AUM值較高，且習慣于通過第三方支付辦理消費還款操作，可向其推薦線上快貸、車主信用卡和理財等產品。

3. 根據客戶喜好，個性化推薦金融產品。如可根據客戶的年齡、理財偏好、交易方式等精準鎖定客戶群體，分析客戶潛在金融需求，進而進行針對性營銷。

4. 多維度可視化分析結果為金融機構的客戶拓展、客戶激活、客戶管理和產品設計提供了更精準的依據。

（四）運營優化和管理

Tableau可視化數據分析結果也可為市場和渠道分布優化、產品和服務優化和人員考核績效分配等方面提供生動、翔實和準確的數據依據。如通過對不同推廣渠道營銷效果的監控，及時調整和優化渠道、產品、資源配比關系;智能化分析和預測客戶需求，對產品和服務進行持續的優化和迭代創新。

（五）構建數字化風控體系

通過構建風險監測評分模型，量化相關風險指標，標示客戶、區域風險級別，并依托可視化圖形直觀展現客戶、區域風險程度，提出針對性風險防控策略。如可運用Tableau工具繪制雷達圖，對小微客戶進行風險評分，及時防范客戶違約風險;繪制填充地圖，有效監測客戶資金流向，如圖1所示。

參考文獻：

[1]徐濤，周文泳，尤建新，陸銘.科技金融文獻述評：基于可視化工具的分析[J].上海管理科學，2019，41（6）.

[2]中國工商銀行江蘇省分行信息科技部課題組，鞠建東.商業銀行數據可視化研究[J].金融縱橫，2018（9）.

作者簡介：王柏昀，中國建設銀行寧波總審計室。