基于大数据热力图的网点布局后评估

   一、经济下行期间，银行网点数量下调已不可避免

银翱咨询在2015年发表的文章《银行到底需要多少网点》中（见文章底部的链接），通过对国内外银行几十年来的发展情况和数据分析，提出“网点数量的变化将受到电子化渠道的一定影响，但网点的数量和经济发展及经济周期更为密切。”

   2012年底，欧盟地区共有21.77万个银行网点。与中国银行网点过去近十年数量持续增长不同，欧洲银行网点数量的上升势头由于受到金融危机的影响，在2008年后嘎然而止。自经济危机以来的四年间共计减少8%，近2万个网点，其中2011年、2012年分别减少约7200个、5500个。为了摆脱持续为负的经济利润，近年来欧洲的银行一直把重点放在运营成本的控制上。美国银行、花旗和摩根大通自2015年第三季度以来，已经关闭了389个网点。据2016年三季度财报，富国银行的信用使用，消费者忠诚度，以及银行管理者和消费者的沟通，都急剧下降。里昂证券分析师称，无论富国银行是否意识到这个问题，他们将会关闭1000个网点，问题只是何时会关闭。

   在全球的银行体系中，相对于哀鸿遍野、大面积亏损的欧洲银行业，相对于刚刚从金融危机中走出来的美国银行业，中国的银行业可以说是“硕果仅存”。尽管国内的银行目前仍然是全球盈利能力最强的银行，但是也面临着经济下行、成本骤增和利润增速下降的巨大挑战。 

   在上一轮经济周期，银行业在各行业收入较高。但在当前经济下行周期、利率市场化的背景下，银行业利润增速下滑，银行业员工离职数增加。多家银行在年报及中报中也提出主动减员以压缩人工成本。此外，随着银行互联网金融的兴起，客户对物理网点及人工服务的需求下降，电子渠道替代率上升。这将导致银行人工需求下降，相应收缩物理网点。

   据四大行年报数据，2012-2015年间中行、建行和农行的物理网点数均有增加。同期工行物理网点数量有增有减，小幅波动。截至2016年6月末，农行、建行物理网点相比2015年末小幅增长，中行、工行物理网点均出现减少。

   包括邮储银行在内的五大银行网点数量要占到全国网点总量的近一半左右，起着举足轻重的作用，五大银行网点的调整策略是一种博弈均衡，某几家银行在网点数量上一段时间的累积调整，将会打破这种均衡。在经济下行、网点租金和人员成本不断攀升、银行利润步入“零时代”的大背景下，今后几年银行网点数量的调减很可能会出现“多米诺骨牌”的效应。

   二、如何运用大数据热力图迅速识别待调整的网点机构

   曾有一家美国主要银行声称其近75%的网点处于亏损状态，由于各家行的管理会计计算口径和标准不一样，网点的亏损面是否有这么大仍然有待商榷，不过每家银行都有一些网点长期处于低效状态，令管理者颇感头疼。在低产低效网点中，一些是属于网点经营的管理问题，而另一些确实是网点所在区域的客户数量和分布问题。为了避免“误伤”，银行管理层在进行网点调整决策时，需要对网点周边的客户分布情况进行分析。

   在网点布局过程中，“雷利法则”（又称“零售吸引力法则”）是个重要的理论依据，雷利认为：”具有零售中心地机能的两个区域．对位于其中间的一个区域的零售交易的吸引力与两区域的人口成正比．与两区域的距离平方成反比，即网点应该尽可能靠近目标客户群密度比较大的区域。

   在移动互联时代，可以借助大数据的方式来分析客户的分布状况。相比于传统的“数人流”、“扫大街、扫楼盘”进行调研的方式，通过大数据热力图可以更准确、高效地识别待评估网点所在区域的客群分布情况。

   借助客户分布的大数据热力图，可以迅速识别客户聚集的区域，如下图为上海市的中心城区热力图示例，可以通过本行现有网点分布和热力图中人口聚集区域的匹配度来快速识别现有网点分布的合理性。

  

    通过对每个区域不同时段客群的分布情况，结合现有网点的业务经营情况，还可以对现有网点提出调整建议。 

 

      

   如上面的几张热力图分别是苏州某区域在凌晨2点（居住人口分布）、上午10点30分（商务办公、居住和商业活动人口分布）、晚上8点40分（商业活动、居住人口）的各类人口分布情况。通过在不同时间阶段的几张图的对比分析，可以识别以下信息：

   --居民区分布情况（凌晨2点人流分布图）；

   --区域人口流动情况（现代大道以南热力变化明显：凌晨时刻人流相对较小，白天人流到达高峰，晚上又逐步减小。此区域呈现明显的商务、商业区特性）；

   --白天人流量比较密集的区域（如热力图显示的时代广场、圆融星座区域）； 

   --现代大道以北的雅戈尔雷迪森广场周边为大型居民区和社区商业，白天和晚上客户的人流量都较大且相对稳定；

       

        

   结合银行网点（尤其是低产低效网点）和热力图上各个时间阶段客户的分布情况，可以比较快速地识别可能的问题网点/待调整网点，以及各网点的定位。如上图中，某银行在该区域有A、B、C三个网点，A网点周边主要为社区类客户，偏对私型网点；B网点周边主要是商务和商业流动人口，可兼顾附近写字楼内的公司客户和工作人口，定位为综合性网点；C网点所在的区域不管是白天还是晚上的人口分布（即工作人口和居住人口），都要显著弱于其他区域，结合网点的经营情况，可以判定C网点是否属于潜在需要调整的网点。

        

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