山东移动金融大数据
2019年04月
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目录
一、金融大数据概况
二、产品介绍
1
2
3
三、应用场景
3
四、商务模式
4
3
五、案例分析
5
3
金融行业需求
无论是风险防
控、精准营销以
及新客户获取和
流失客户分析，
都涉及到信用评
估，一个良好的
信用记录，无论
是对风险防控、
零售贷款、产品
精准营销都起到
决定性的作用。
在金融领域，征信是风险控制的第一道门槛
账户盗用、申请欺诈时有发生对金融企业的安全构
成一定威胁。
人工审批准确性、一致性差且效率低成本高。
如何降低征信成本,风
险防控
市场竞争格局加剧，得客户者得天下
新型业务，如理财产品、理财保险等业务竞争激
烈。
传统营销无针对性，其成本高，获客率低。
如何获取价值客户,精
准营销
零售贷款是银行发展趋势
其金额小、业务数量大、消费者群体特征复杂。
贷款审批流程慢，征信成本较高。
客户流失严重，保量客户关怀不够。
优化审批，如何安全快
速放贷
4
整体架构图
▉ 金融大数据平台在企业级
大数据平台的基础上，通
过提取所以运营商和金融
行业、征信行业相关的数
据，针对多类海量数据进
行数据分析、数据/应用建
模，形成信用分评估、信
息验真、失联修复、客户
流失、智慧经营等多类金
融大数据产品，面向金融
行业客户支撑风险防控、
精准服务、智慧经营等多
个对外业务应用场景。
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运营商两大能力
标签能力
位置能力
年龄
性别
流量
消费
终端
习惯
语音
套餐
身份信息
通信数据
终端数据
信令数据
网络日志
用户触点
标签
体系
文本
分析
聚类
关键词
匹配
标签数量
一级标签
二级标签
静态身
份标签
动态行
为标签
用户
画像
标签举例
常驻人口、流动人口、
外来人口、兴趣偏好、
消费层级、上网偏好、
信用层级、社交稳定性
等
通过信令话单获取用户位置信息，同时通过信令共享平台，关联用户身份信息、上网偏好信息、标签信
息和前端应用等信息，挖掘用户位置、轨迹、属性和行为特征，提供多维度的统计分析能力。
