大数据技术,如何帮助金融企业营销升级?

1 8月

大数据的流行与大数据技术飞速发展,虽说有很多概念的,或者是谈资话题,但是在真正的互联网金融领域,大数据技术也在迅速成为一种提高用户体验的必备技术。我们应该首先了解的一点是大数据不是在于庞大的数据量,而是在于数据模型和对数据专业化的处理,也就是对数据加工处理从而实现数据的增值。当然在应用到某个领域时也要跟这个领域进行紧密的结合,才能体现出数据的价值,互联网金融大数据更是如此。

营销整合,用户画像精准营销

对于金融企业而言,客户画像应用主要分为个人客户画像和企业客户画像两个应用方向。个人客户画像包括人口统计学特征、消费能力数据、兴趣数据、风险偏好等;企业客户画像包括企业的生产、流通、运营、财务、销售和客户数据、相关产业链上下游等数据。客户画像的完整和多样性,即是企业的重要资产,同时也能够帮助企业准确的触达客户人群,精准匹配业务,实现精准营销。

应用大数据技术进行数据整合和拓展分为两种形式

 

  • 其一是内部拓展,将以前难以处理的半结构化和非结构化的票据影像、访谈记录等内部数据进行结构化解析;
    • 其二是结合银行自身的业务特征,引入与业务高度相关的外部数据源。

 

通过整合和分析全面的客户数据,将社交数据和金融企业内部数据有机融合,可以更加清晰真实的还原客户全景视图,使得银行更加了解客户。对于行为信息的扑捉,为精准营销、精准服务都创造了可能性。

金融反欺诈与分析

在互联网经济的冲击下,网上银行、手机、电商、自助、POS、柜面等渠道经常遭遇钓鱼网站、木马病毒、电信诈骗的攻击,随着银行互联网化,银行在开展网络支付、直销理财、电商、供应链金融、消费信贷、P2P等创新业务,更是面临严峻挑战。然而,目前大部分欺诈分析模型都只是在账户有了欺诈企图和尝试之后才能够检测的,潜在的欺诈信号识别往往是比较模糊的。

金融企业通过收集和凝聚多方位的数据源信息形成精准全面的反欺诈信息库和反欺诈用户行为画像,结合大数据分析技术和机器学习算法进行欺诈行为路径的分析和预测,并对欺诈触发机制进行有效识别。同时与业务部门合作,进行反欺诈运营支持,并帮助银行构建欺诈信息库。最终,帮助银行提前预测到欺诈行为的发生,准确获得欺诈路径,极大地减少欺诈造成的损失。

大数据在金融领域的应用远不止于此,随着大数据的飞速发展,第三方大数据工具和平台的不断优化,数据分析技术的不断升级,大数据在金融活动中的各个环节的作用也会不断深入。大数据将驱动金融企业更多业务的增长,领先的第三方大数据工具和平台也将为金融企业创造更多价值。