随着国家数字化转型系列政策的出台及前沿技术在金融服务领域应用的逐步成熟，金融行业数字化转型已经成为国内发展的大势所趋，更好地运用数据分析思维在日常工作中，是数字化转型的重点内容之一。

在金融行业的数字化转型中，银行业的业务推进同样离不开数据分析。例如在银行业信用风险管理方面，可以通过大数据技术识别信息不对称问题，进行欺诈识别、授信评分、贷后管理等风险管理。在如今数字新基建的背景下，依托“ABCDE”（人工智能(AI)、大数据(BigData)、云(Cloud)、物联网设备(Device)及前沿探索 (Exploration)）全栈技术能力，打造数字化产品、渠道、运营及生态体系，已成为促进银行业数字化升级的刚需。

图片来源自 【艾瑞咨询】中国银行业数字化转型研究报告

下文是一位从事金融行业的数据分析师在工作中的真实案例。为我们讲述作为金融行业的数据分析师，他们的工作绝对不仅仅是大量数据的堆砌，而是对数据背后隐藏的商业价值的深入挖掘，对数据分析思维的要求很高。

在本篇文章中，他将站在实践场景的角度来详细说明数据分析思维在商业银行信贷管理中的具体应用。

我行（商业银行）通过长期业务积累了大量客户信息，其中包含诸多维度：个人信息维度（姓名、性别、收入、年龄、职业、工作地、居住地址等）、财务信息维度（资产状况、负债状况、所有权结构、个人财务目标等）、交易维度（存款、取款、转账、贷款还款、交易频率、金额、渠道等）、征信维度（贷款、信用卡还款记录、逾期记录、信用额度等）、习惯偏好维度（手机银行、网上银行、ATM等）、客户行为维度（交易模式、产品使用偏好、偏好信用或储蓄等）。

上述客户大数据资源为我行客户的精准信贷管理提供了很多机会，我们可以通过以下具体步骤展开分析：

明确分析目标。例如预测客户的违约概率、评估贷款申请人的信用风险、确定适当的授信额度等。

收集上述与客户信贷相关的数据备用，并进行数据清洗和预处理，以确保数据的准确性和质量。

对数据进行初步探索分析，包括数据可视化、统计指标计算和相关性分析等，以了解数据的分布和特征之间的关系。

选择适当的预测模型来进行信贷风险分析，如逻辑回归、决策树、随机森林等。根据数据集的大小、特征的数量和其他因素进行模型选择，并使用训练数据集来训练模型。

使用评估指标，如准确率、精确度、召回率、ROC曲线等来评估模型的性能。可以使用交叉验证等技术进行模型评估和调优。

使用训练好的模型来预测新客户的风险，例如计算违约概率或给出建议的授信额度。这些预测结果可以用于支持信贷决策，帮助业务部门更好地评估风险并做出合理的决策。

定期监测模型的性能和实际结果，以确保模型的准确性和鲁棒性，并根据业务需求和实际情况进行模型改进和优化。

通过以上的数据分析和预测，我们可以得出关于客户信贷管理的一系列结论，然后根据这些结论对客户进行精确的营销和服务，例如推荐符合客户风险承受能力和收益预期的理财产品，为其提供更优质的服务，以此来提高客户满意度和忠诚度，最终实现商业银行的利润最大化。

大数据时代数字化进程不断推进，各行各业越来越依赖数据分析来获取商业价值和满足客户需求。尤其是金融行业，通过对客户资金流水和行为特征的深入分析和预测，我们可以更准确地了解客户的需求和预期，从而为他们提供更个性化、更精准的服务。

银行依赖数据分析来优化业务流程、提高风险管理能力、增强市场竞争力。通过分析海量数据，银行可以发现潜在的商机，及时调整业务策略，提高客户满意度，进而实现利润最大化。因此，数据分析思维在金融行业中的重要性不可忽视。

随着科技的不断发展，金融行业也在不断变化。未来，金融机构需要不断创新，通过合理运用数据分析思维提高客户体验和风险管理能力，发现背后的商业价值和客户需求。