大数据头脑风暴ppt课件.ppt

大数据金融百万亿元市场,第一，国内不少银行已经开始尝试通过大数据来驱动业务运营，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。,第二，实现精准营销。在客户“画像”的基础上，金融业可以有效地开展精准营销。例如，根据客户的实时状态来进行营销，根据所在地、客户最近一次消费等信息来有针对地进行营销，或者将改变生活状态的事件视为营销机会。,第三，为金融业提供风险管控。金融业结合大数据，可以实现对中小企业贷款风险评估和欺诈交易识别。银行可通过企业的生产、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。,大数据方4个方向,客户画像作用：1、用户的所有属性特征、订单特征、行为特征集合到一个系统中，然后只需要在一个报表层面，只需要输入用户ID、手机号、用户名等即可实现完整的用户信息查询。2、当处理用户的私人财务信息时候，用户喜欢一对一的个性化服务。用户画像可以展示用户的每一次活动，例如用户注资、消费等主要的行为。3、通过软件的实时分析，可以及时跟踪用户的注册、交易等关键环节遇到的问题。4、实时衡量广告活动的有效性，通过实时在线访客工作，及时评估活动的引流用户的活动参与性。可以及时调整广告的投放策略，减少广告的浪费。,客户画像作用,软件系统,客户画像：在金融方面有非常大的潜力，市面上有一些完善的软件和解决方案，但能够真正打入到银行内部的比较少，同时银行在手机端和电商方面有很大的突破，对于大数据的信息也非常的需要。建议：通过市面上的软件进行oem,客户画像,基于用户的应用，精准营销,站内参数,站外参数,ID参数,其他参数,支付问答,订单/退换货,访问频次,移动应用使用,收入,兴趣,智能评分,管理数据,应用数据,收集数据,精准营销：通过对大数据信息的掌握，采用多种方法论和技术去分析得出结论，进行营销。目前市面上也有类似的软件，也有详细的方法论，在银行方面还有待验证。建议：继续进行市场的验证,精准营销,风险管控：1、通过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、其他有利于扩展银行对客户兴趣爱好的数据来进行数据的分析；2、目前金融的风险主要来自于大中型企业信用风险、小微型企业信用风险、个人/消费者信用风险等；,风险管控：银行对于大数据的信息有比较全面的机制，信用体系、贷款体系、金融体系都有比较多的专家和方法来管理风险。建议：多走访银行风控体系，看看是否新的突破点,风险管控,运营优化：通过大数据的各个指标，进行市场和渠道的分析，同时可以对自身的产品进行优化和舆情的预报分析建议：继续进行市场的验证,运营优化,数据流动,规模,效率,数据交易市场,数据的价值,一、通过银行与电商平台形成战略合作。银行业共享小微企业在电商平台上的经营数据和经营者的个人信息，由电商平台向银行推荐有贷款意向的优质企业，银行通过交易流水、买卖双方评价等信息，确定企业资信水平，给予授信额度。二、通过银行自主搭建电商平台。银行自建电商平台，获得数据资源的独立话语权。在为客户提供增值服务的同时，获得客户的动态商业信息，为发展小微信贷奠定基础，是银行搭建电商平台的驱动力。三、通过银行建立第三方数据分析中介，专门挖掘金融数据。例如，有的银行将其与电商平台一对一的合作扩展为“三方合作”，在银行与电商之间，加入第三方公司来负责数据的对接，为银行及其子公司提供数据分析挖掘的增值服务。其核心是对客户的交