浅谈Tableau可视化大数据分析工具在金融领域的应用
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来源：《市场周刊·市场版》2020年第03期
        摘;要：针对金融机构数字化转型过程中面临“痛点”问题，文章探索引入Tableau工具，提出数据可视化应用方法，以期帮助金融机构精准把控市场需求，提升数字化决策和风控能力。
        关键词：tableau;数据可视化;金融
        数字经济时代，数据可视化已成为企业核心竞争力的重要组成部分，数据可视化不仅着眼于杂乱数据向美观视图的转化，更致力于从难以“看透”的数据信息到经营决策信息的蜕变。对于传统金融机构而言，在数据体系中融合数据可视化方法，有助于准确把握市场导向，提升数字化治理水平。
        一、 金融业面临的“痛点”问题
        如何有效解决数据整合、客户挖潜、精准营销和风险控制等几大痛点问题，是传统金融机构数字化转型的关键。
        （一）数据复杂性
        金融业在长期业务开展过程中积累了海量数据，不仅数据内容日益多样化、数据结构也日趋复杂化。针对复杂数据，如何进行有效数据整合，定义和构建易于可视化、挖掘和交互的数据模型，提升数据分析性能，是金融业面临的首要问题。
        （二）客户挖潜
        基于海量金融数据，如何发掘具有营销潜力的拓新客户、促活客户、资金外流客户，对目标客户实现精准锁定和挖潜，是金融业面临的根本问题。
        （三）精准营销
        根据客户交易行为和特征，立体展现客户画像，精准把控客户需求、消费能力和风险承受水平，是金融业面临的核心问题。
        （四）风险控制
        在业务线上化、客户线上化进程中，金融业传统的风控方法显得愈发力不从心，如何整合新科技、服务新金融，打造数字化风控体系，成为金融业面临的关鍵问题。
        二、 Tableau工具简介
        Tableau是一款定位于数据可视化的商务智能分析工具，可以用来实现智能数据交互、可视化数据分析和仪表盘分析等应用。Tableau可快速处理海量数据，帮助用户快速察觉数据背后的信息。相比于传统工具，Tableau具有以下三大优势：
        一是效率更高。Tableau是为商用数据量身打造的数据分析工具，通过数据引擎可快速处理海量数据。
        二是便捷的数据源连接功能。Tableau可直接与任何数据库、数据体、文件及电子表格连接，并快速解锁数据。
        三是智能数据识别和可视化。Tableau是利用人们与生俱来的图形化处理特点来构造的数据分析工具，能够快速感知数据结构，帮助人们到满意的可视化视图。
        三、 金融领域数据可视化应用方法
        在金融数据体系中，通过引入Tableau工具可有效解决上述“痛点”问题，相关应用方法如下：
        （一）定义和构建易于可视化、挖掘和交互的数据模型
        在数据探索阶段，首先通过Tableau工具的运用支持，可视化预先理解数据的全貌;其次结合业务经营实践经验，识别和定义可用于描述账户行为、投资偏好、风险程度等方面的特征指标，以此构建多层次、多维度的数据标签体系;最后依托Tableau的数据引擎快速处理海量数据，实施数据挖掘。
        （二）可视化方法为客户整体画像
        在数据挖掘分析阶段，金融机构可围绕数据模型，运用Tableau工具对客户进行聚类分析，形成客户画像，以图形化方式直观展现细节层次，深度解读客户行为和交易特征。依据业务实际，客户画像主要分为个人客户画像和企业客户画像，个人客户画像包括人口属性、信用属性、消费特征、兴趣爱好、风险偏好等;而企业客户画像涉及企业生产、流通、运营、销售、产业链上下游等数据。
        （三）可视化分和精准营销
        待客户整体画像完成后，对已经标签化的客户再次进行维度细分，形成多层次、多尺度
、多场景的可视化分，从而到精准的目标客。金融机构可据此开展精准营销，实现客户需求的全方位满足和差异化供给，主要方法如下：
        1. 根据客户的实时状态开展实时营销。如根据客户当时所在地、最近一次消费等信息针对性地推送营销产品。
        2. 结合多维度特征分析，对客户实施交叉营销。如某ETC客户AUM值较高，且习惯于通过第三方支付办理消费还款操作，可向其推荐线上快贷、车主信用卡和理财等产品。
        3. 根据客户喜好，个性化推荐金融产品。如可根据客户的年龄、理财偏好、交易方式等精准锁定客户体，分析客户潜在金融需求，进而进行针对性营销。
数据可视化是什么        4. 多维度可视化分析结果为金融机构的客户拓展、客户激活、客户管理和产品设计提供了更精准的依据。
        （四）运营优化和管理
        Tableau可视化数据分析结果也可为市场和渠道分布优化、产品和服务优化和人员考核
绩效分配等方面提供生动、翔实和准确的数据依据。如通过对不同推广渠道营销效果的监控，及时调整和优化渠道、产品、资源配比关系;智能化分析和预测客户需求，对产品和服务进行持续的优化和迭代创新。
        （五）构建数字化风控体系
        通过构建风险监测评分模型，量化相关风险指标，标示客户、区域风险级别，并依托可视化图形直观展现客户、区域风险程度，提出针对性风险防控策略。如可运用Tableau工具绘制雷达图，对小微客户进行风险评分，及时防范客户违约风险;绘制填充地图，有效监测客户资金流向，如图1所示。
        参考文献：
        [1]徐涛，周文泳，尤建新，陆铭.科技金融文献述评：基于可视化工具的分析[J].上海管理科学，2019，41（6）.
        [2]中国工商银行江苏省分行信息科技部课题组，鞠建东.商业银行数据可视化研究[J].金融纵横，2018（9）.
        作者简介：王柏昀，中国建设银行宁波总审计室。

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