银行网点的布局与规划是银行战略的重要落实手段，伴随着互联网飞速崛起，线下银行的部分客户也随之流向了网上银行。精准的网点布局，可以高效提升银行网点坪效，大幅节省选址成本。传统选址方法是依靠大量的市场调研，如问卷调研、商圈实地走访等，主要以人工采集的方式进行调研，由于数据样本库小、调研周期长、准确度难以衡量等问题，并未实现精细管理与精准布局。
中科网联CCData推出“熵图(Entropy GEO)”商业地理智能数据平台很好地解决了这个问题，基于位置同源时空大数据结合人工智能模型，通过大数据助力布局优化，其优势包括：海量数据库、10分钟输出店铺周边业态数据、80%准确率预测新店未来网点绩效。
多维数据，银行网点周边业态早知道
“熵图”针对不同类型营业厅定位结合银行业务数据，进行深度机器学习获得营业厅不同业务绩效与周边居民、业态的相关性模型，实现从客户找网点，到数智化时代，网点找客户的布局规划决策。
一个好的营业厅需同时具备客流大、客群精准、商业氛围浓郁、交通便利且竞争适度。根据网点对私、对公业务定位的侧重不同，针对性定制富集相关因子模型，如高净值主题、老人主题、商业集聚主题、消费贷主题GIS可视化地图，将网点布局与GIS主题匹配，通过数据升维、机器学习归因到人机可视化，以更直观的方式辅助银行网点选址和优化决策。
某银行周边居住热力图
拥有了目标区域画像之后，通过深度机器学习自动主要因子分析挖掘出与营业厅绩效强相关的因素，为后续考核开店目标区域的潜力提供衡量标准，通过大数据城市扫描可以轻松展示出高潜力区域并对已开店位置进行评级。并且平台还可针对已有网点及目标开店网点进行绩效预测，导入预测模型对该网点未来的潜在吸储放贷潜力进行可量化评级，准确率可达88%。
实际应用，熵图助力银行网点精准布局
如在某银行的应用中，对银行预选位置居住热力分布、常住人口画像分析目标区域，挖掘周边家庭人数、家庭类型，以及对客流动线、居民引力的数据进行分析，通过对绩效相关因素的挖掘结合预测模型辅助银行对网点进行合并、调整、保留、退出的评估。
某银行周边竞品分布图
某银行客户引流图
多维度应用，熵图智胜千里
中科网联CCData致力于提供以全域数据+实用场景智能化服务，赋能企业、政府数字化和商业智能化升级，使决策管理从自有点数据升维到线性数据、面性知识。目前，推出的“熵图(Entropy GEO)”商业地理智能数据平台，已在企业线下选址、门店周边洞察、绩效预测、零售铺货、网点评级、户外媒体评估、地产研究等商业领域得到广泛应用。此外，基于“熵图”全域底层数据和算法，中科网联CCData还推出智慧城市网格化管理可独立部署模块，并应用在社区银行服务布局规划、15分钟城市布局规划、城市应急物资预测辅助、房屋空置预测、城市商圈招商潜力洞察等城市管理领域。
熵图简介
· 熵图是一款商业地理智能数据平台，是集合城市人口，家庭与地理大数据服务专家。基于地图海量的位置、楼宇、路况等数据，结合6亿密度指纹和户外点位数据，助力城市规划、地产研究、零售选址、零售铺货、户外投放及政府管理等场景的应用。
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