大数据在金融业的应用
大数据技术的应用在金融业中扮演着非常重要的角色,根据麦肯锡的报告显示,在大数据应用综合价值潜力方面,金融保险行业潜力最高。金融行业大数据应用投资分布显示,银行将会成为金融类企业中的重要部分,证券和保险分列第二和第三位。
在银行大数据应用中,可以分为四大方面:客户画像应用、精准营销、风险管控和操作优化等。客户画像应用主要分为个人客户画像和企业客户画像,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。
银行拥有的客户信息并不全面,基于银行自身拥有的数据有时候难以得出理想的结果甚至可能得出错误的结论。因此,银行不仅仅要考虑银行自身业务所采集到的数据,更应考虑整合外部更多的数据,以扩展对客户的了解。包括客户在社交媒体上的行为数据、客户在电商网站的交易数据、企业客户的产业链上下游数据和其他有利于扩展银行对客户兴趣爱好的数据。
精准营销是银行大数据应用的另一个重要方面,包括实时营销、交叉营销、个性化推荐和客户生命周期管理等。在客户画像的基础上银行可以有效的开展精准营销,例如实时营销可以根据客户的实时状态来进行营销,交叉营销可以根据客户交易记录分析,有效地识别小微企业客户,然后用远程银行来实施交叉销售。
风险管控也是银行大数据应用的重要方面,包括中小企业贷款风险评估和欺诈交易识别等手段。银行可以通过企业的产、流通、销售、财务等相关信息结合大数据挖掘方法进行贷款风险分析,量化企业的信用额度, 更有效的开展中小企业贷款。
此外,银行还可以利用大数据技术来进行操作优化,例如对客户服务的优化、对风险的监测等。大数据技术的应用在金融业中扮演着非常重要的角色,可以帮助银行更好地了解客户、提高营销效率、降低风险和提高运营效率。