細緻的軌跡分析，通透全通路銀行「以客為尊」的應用和分析

Splunk資深技術諮詢顧問陳哲閎。

銀行全通路的客戶使用軌跡非常多樣化，包括ATM系統、各式網路服務、行動APP、電話客服中心、分行、理專及各種動態行銷等，想要「一網打盡」即時收集客戶的使用軌跡，也變得更加困難。但Splunk資深技術諮詢顧問陳哲閎指出，初期其實可從金融服務的伺服器端所蒐集的資訊來做軌跡分析，未來甚至可直接從客戶端終端設備來收集並加以分析。

事實上，透過Splunk的服務戰情中心，已經可以掌握各種金融服務資訊，如即時全通路使用量、最近30分鐘交易失敗筆數、最近30分鐘超過3秒的筆數、待修的通路數量等。

如透過即時監控及使用分析，一旦發現系統負擔過重(如繳學費的使用高峰期)，系統除了會提前警告並協助了解阻塞的原因(可能跟設備或聯網服務有關)外，還可調配資源，解決系統負擔過重的問題。

除了伺服器端外，從Gateway或EAI也可以進行監控，而且許多金融服務能否順利提供，還是跟硬體資源效能有關，掌握大型主機伺服器CPU、記憶體及硬碟的運作狀況，仍有相當必要。

陳哲閎指出，即時資料收集要加以分析，才能做好即時風險管理。包括即時資料收集分析、「異常登入」活動即時監控、防詐欺管理(Ana-Fraud)、即時金融風險管理、轉帳、匯款追蹤分析、信用卡盜刷分析(個人、店家)、行員個人、高階主管及重要幹部的行為分析，都可進行軌跡分析。

如輸入客戶資訊後，只要選擇分析時間範圍(即時或歷史)，除了基本資料外，客戶擁有的總資產、商品數、最近交易筆數、使用手機型號、使用瀏覽器、ATM平均提款金額、信用卡平均帳單金額等資訊，都可以一目瞭然。

透過行為軌跡分析，不僅可以做到即時風險管理，根據信用卡帳單、eDM、行動App等資訊，還可以執行行銷活動客戶點選行為分析。陳哲閎表示，透過Splunk即時軌跡分析，和現有行銷平台機制整合，不只可以做到精準行銷，還可以更加即時，也因此可以提供更精準、更個人化的精準行銷。

即使是未登入的客戶，也可以使用Cookie、APP代號等資訊進行分析，如發現客戶利用手機瀏覽器看到網站促銷活動時，因為不易瀏覽，改為下載手機APP後點選「結婚篇貸款」廣告，就可提供無息分期信用卡行銷活動，並根據所在地，告知最近的銀行分行地址及電話。

如果是既有客戶登入，還可以參考歷史記錄。如客戶本身愛吃美食，在登入ATM選擇線上申請貸款時，就可以提供美食優惠券，透過點選行為、使用裝置、所在地等資訊分析，提供相關精準行銷，增加擁有商品數或轉換率，不但可提升用戶體驗，也可增加銀行營收。

如果受限於法令限制，部分金融商品無法在線上銷售，也可以透過分析轉給理專處理。陳哲閎指出，很多金控之所以無法提供整合服務，有可能是因為不同的金融商品資料，並沒有做好整合，因此只要好好利用科技，就可以提升金融商品的銷售效率。

但要能夠分析客戶行為軌跡，必須要有能力處理巨量資料。陳哲閎表示，Splunk最大的客戶每天的資料量已經用到1.2+PB，Splunk絕對有信心可以將蒐集來的資料，轉換成企業營運智慧，並且可以因應不同的需求，以對應到不同的應用。

因為Splunk的處理資料的方式，不同於傳統的結構性資料庫，主要是利用搜尋引擎的原理，不用事先定義資料欄位，不用資料庫，不需要事先過濾，因此可以處理非結構性資料，限制也因此變得比較少，也可以更即時收集所有的軌跡，進行問題追蹤、主動監控和商業分析。

Splunk的巨量資料處理分析能力，已經有超過1,000種資料分析知識庫和應用套件，還可提供包括IT維運管理、資訊安全與內部稽核等一魚多吃的資料分析，不管是使用者行為商業分析、資訊安全個資防護防詐欺、金融應用各式服務使用分析、IT維運不中斷及確保服務品質，都可針對金融業提供商務應用及價值。