The classic story of little Signet

The classic story of little Signet Bank from the 1990s provides a case in point. Previously, in the 1980s, data science had transformed the business of consumer credit. Modeling the probability of default had changed the industry from personal assessment of the likelihood of default to strategies of massive scale and market share, which brought along concomitant economies of scale. It may seem strange now, but at the time, credit cards essentially had uniform pricing, for two reasons: (1) the companies did not have adequate information systems to deal with differential pricing at massive scale, and (2) bank management believed customers would not stand for price discrimination. Around 1990, two strategic visionaries (Richard Fairbanks and Nigel Morris) realized that information technology was powerful enough that they could do more sophisticated predictive modeling using the sort of techniques that we discuss throughout this book and offer different terms (nowadays: pricing, credit limits, low initial rate balance transfers, cash back, loyalty points, and so on). These two men had no success persuading the big banks to take them on as consultants and let them try. Finally, after running out of big banks, they succeeded in garnering the interest of a small regional Virginia bank: Signet Bank. Signet Bank’s management was convinced that modeling profitability, not just default probability, was the right strategy. They knew that a small proportion of customers actually account for more than 100% of a bank’s profit from credit card operations (because the rest are break even or money losing). If they could model profitability, they could make better offers to the best customers and “skim the cream” of the big banks’ clientele.

Kết quả (Việt) 1:

Những câu chuyện cổ điển của ngân hàng Signet nhỏ từ những năm 1990 cung cấp một trường hợp tại điểm. Trước đó, trong thập niên 1980, dữ liệu khoa học đã chuyển đổi kinh doanh tín dụng tiêu dùng. Mô hình xác suất mặc định đã thay đổi ngành công nghiệp từ đánh giá cá nhân của khả năng mặc định cho chiến lược lớn quy mô và thị trường chia sẻ, mà mang theo đồng thời nền kinh tế của quy mô. Nó có vẻ lạ bây giờ, nhưng lúc đó, thẻ tín dụng về cơ bản đã thống nhất giá cả, vì hai lý do: (1) các công ty không có hệ thống thông tin đầy đủ để đối phó với vi sai giá ở quy mô lớn, và (2) ngân hàng quản lý tin rằng khách hàng sẽ không đồng ý giá phân biệt đối xử. Khoảng năm 1990, tầm nhìn chiến lược hai (Richard Fairbanks và Nigel Morris) nhận ra rằng công nghệ thông tin đủ mạnh mà họ có thể làm mô hình tiên đoán phức tạp hơn bằng cách sử dụng các loại kỹ thuật mà chúng tôi thảo luận trong cuốn sách này và cung cấp các điều khoản khác nhau (ngày nay: giá cả, tín dụng giới hạn, tỷ lệ ban đầu thấp sự cân bằng chuyển khoản, tiền mặt trở lại, lòng trung thành điểm, và như vậy). Những hai người đàn ông đã không thành công các ngân hàng lớn để đưa họ làm chuyên gia tư vấn và cho phép họ cố gắng thuyết phục. Cuối cùng, sau khi chạy ra khỏi các ngân hàng lớn, họ đã thành công trong garnering sự quan tâm của một ngân hàng nhỏ khu vực Virginia: Signet ngân hàng. Signet ngân hàng quản lý đã thuyết phục rằng mô hình hóa lợi nhuận, không chỉ các xác suất mặc định, là chiến lược đúng đắn. Họ biết rằng một tỷ lệ nhỏ của khách hàng thực sự tài khoản cho hơn 100% của một ngân hàng lợi nhuận từ thẻ tín dụng hoạt động (bởi vì phần còn lại là lãi hay thua tiền). Nếu họ có thể mô hình lợi nhuận, họ có thể làm tốt hơn cung cấp đến khách hàng tốt nhất và "skim các kem" của các ngân hàng lớn khách hàng.

Kết quả (Việt) 2:

Câu chuyện cổ điển của ít Bank Signet từ năm 1990 cung cấp một ví dụ. Trước đây, vào những năm 1980, khoa học dữ liệu đã chuyển việc kinh doanh của tín dụng tiêu dùng. Mô hình hóa xác suất mặc định đã thay đổi ngành công nghiệp từ đánh giá cá nhân về khả năng mặc định cho các chiến lược quy mô lớn và thị phần, trong đó mang theo nền kinh tế đồng thời quy mô. Nó có vẻ lạ, nhưng vào thời điểm đó, thẻ tín dụng về cơ bản có giá thống nhất, vì hai lý do: (1) các công ty không có hệ thống thông tin đầy đủ để đối phó với giá cả khác biệt ở quy mô lớn, và (2) quản lý ngân hàng tin khách hàng sẽ không đứng về phân biệt giá. Khoảng năm 1990, hai thị chiến lược (Richard Fairbanks và Nigel Morris) nhận ra rằng công nghệ thông tin đủ mạnh rằng họ có thể làm mô hình dự đoán phức tạp hơn bằng cách sử dụng loại kỹ thuật mà chúng tôi thảo luận trong suốt cuốn sách này và cung cấp các thuật ngữ khác nhau (hiện nay: giá cả, hạn mức tín dụng , ban đầu chuyển cân bằng tỷ lệ thấp, tiền mặt trở lại, điểm trung thành, và do đó trên). Hai người đàn ông đã không thành công thuyết phục các ngân hàng lớn để đưa họ vào làm tư vấn và để cho họ thử. Cuối cùng, sau khi chạy ra khỏi các ngân hàng lớn, họ đã thành công trong thu hút được sự quan tâm của một ngân hàng bang Virginia khu vực nhỏ: Signet Bank. quản lý Signet Ngân hàng đã bị thuyết phục rằng mô hình lợi nhuận, không chỉ là xác suất mặc định, là chiến lược đúng đắn. Họ biết rằng một tỷ lệ nhỏ các khách hàng thực sự chiếm hơn 100% lợi nhuận của ngân hàng từ hoạt động thẻ tín dụng (vì phần còn lại là hòa vốn hoặc tiền mất). Nếu họ có thể mô hình lợi nhuận, họ có thể làm tốt hơn để cung cấp cho khách hàng tốt nhất và "đọc lướt qua các kem" của khách hàng các ngân hàng lớn.