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數據建模挫折案例:『銀行分行績效預測』

作家相片: joe chenjoe chen



一、背景:

總行管理單位,每年都要幫分行定各項產品業績目標,包括外匯、基金、保險、房貸等的銷售與手續費,彙整成分行的一年度盈餘目標。為一百多家不同區域位置、發展階段、顧客結構與基數都不同的分行訂立目標,難度可想而知。但是,分行目標的訂立,不僅是作為驅動分行團隊衝刺業務的動力,其達成率更是年終考核評定績效獎金依據。訂太高或太低都不可。

換言之,分行目標設定的考量,既要有客觀的顧客經營基礎考量(在台北市天母區成立幾十年的老分行vs在羅東鄉下剛成立一個月的小分行,基金保險的銷售目標能訂一樣嗎?)又要有團隊戰力的衡量要求(資深理專長年經營vip顧客 vs 剛進銀行不到一年的菜鳥,理財銷售能力與目標能一樣嗎?)。而且分行經理之間還會互相比較。總行必然會被部分分行經理質疑:『某某分行的顧客量比我們多、人員也比我們資深,為什麼我們的目標比他們還要高?』總有經理人會揪著某個他認為『不公平』的點,跟總行爭論不休,覺得總行訂立目標太主觀,考量不夠精緻細膩。

長年下來,分行目標的訂立一項都是總行的大挑戰,特別是總經理總是希望整體獲利盈餘能不斷躍進,所以每年分行分到的目標自然不斷往上加。分行管理者自然叫苦連天。這時候,總行也是滿心委屈。為何?每年成長目標分配到各分行,並與之溝通的人是誰?是總經理嗎?不,當然是總行管理單位。總行負責的長官,跟分行經理在獲利目標上有吵不完架。

隨著大數據的崛起與合作。長官也想到,既然大數據分析可以如此深入,何不跟數據部合作,建立一個分行績效預測模型?這樣一來,面對分行的溝通,也就有了強力的說服基礎。

二、與數據部洽談合作

數據部的本質在於將自己的『數據產品』提供給各單位應用。有業務單位要來提需求,開發新數據產品,那當然好。所以,數據部便依著程序,開始進行模型產品開發:

1.需求訪談:確認使用者所需的應用場景,並評估模型預測的產出是否滿足應用需求。

2.資料確認:要提供預測模型,必須有對應的歷史資料,且完整正確。

3.方法評估:預計模型的方法有多項,依據需求目的與管理本質,須選一個較為妥適的方法

4.整理資料:將收到的原始資料,整理成對應的建模變數

5.建模測試:跑模型,評估精準度,並作適當的調整,包括變數增刪、參數調整

6.模型說明:建模完成後,跟使用者(管理單位)進行內容說明與使用方式


三、合作結果

即使前期討論熱火朝天、整理資料與建模過程非常興奮,得到模型結果的預測力也不差。更重要的是,每個分行的產品獲利預測結果,背後的原因,都能有對應的客觀數據邏輯解釋。

結果,管理單位竟然『不使用』這項產品。天啊,花了4-5個月的時間,才建立出來的模型,單位竟然說不用就不用。團隊士氣當然沮喪。

現在,讓我們反思一下,明明數據團隊已經『客製化』需求方的需求,為何還是不被待見?使用者業務單位給出來的答案是,模型只能預測合理獲利目標,卻不能『給出』如何才能達成解決目標,這會讓使用者沒辦法跟分行管理者進行『完整溝通』。數據團隊聽到這種說法當然是氣憤委屈。為什麼?因為誰不知道模型只能預測數字,不能給出解決答案!如果數據部連答案(如何幫助個別分行改善績效難題)都知道,那數據部乾脆取代管理單位,直接跟分行溝通即可。

如果業務單位給出的明面答案是第一層,那麼,他們真實的意圖其實曾在第二層:『他們想用模型結果來解決長期與分行管理者在目標設立上爭論不休的情境』。如果,當時數據部能在一開始就看到第二層,或許,數據步就不會針對這個議題,跟他們進行合作,而是開發其他『可用』的產品。再進一步講,不僅是模型沒辦法提供個別分行提振績效的解決方案,其實就分行管理者的角度,他們也不會認為坐在辦公室統計數字的企劃管理者,能比身為第一線接觸在地顧客的團隊管理者更清楚分行目前所遇到的困境及所需要的解決資源。

如果要深入有效合作,那就必須看見管理單位自己都沒看見的『需求』。答案在第三層:『分行目標是總行與分行談判協商出來的結果,更是分行跟總行要資源的依據』。所以,數據部想開發一個幫助總行合理預測分行獲利目標模型,這個思維本來就歪了。其實,總行需要的是,或者說總經理需要的是,在某個地區設立分行,當投入一定的租金與人力成本之後,一年後,可以得到多少獲利回報?一百多家分行,每個分行都喊人力不足,而且都希望資深理專加入分行團隊以提升銷售。資深理專是珍貴資源啊,總行或總經理必須考慮,一位資深理專放到A分行可以賺多少,如果放到B分行,可以賺到多少。所以,模型可以客觀的預測,不同人力資源投入,預期可以在不同的分行得到多少的對應回報,從而協助總行做出更好了人力佈局,繼而提升整體獲利績效,而非是總行跟分行在目標衝撞過程中的溝通武器。




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