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文档简介
浙江经贸职业技术学院《大数据基础》.移动商务营销课程群8.2大数据在金融
行业中的应用应用分析典型行业大数据大数据基础Unit5
大数据在金融的影响趋势:大数据应用已经成为金融行业的热点领域:银行、证券、保险等多领域的具体业务模式:交易欺诈识别、精准营销、黑产防范、消费信贷、信贷风险评估、供应链金融、股市行情预测、股价预测、智能投顾、骗保识别、风险定价等8.2大数据在金融行业中的应用
金融数据产生主体8.2大数据在金融行业中的应用人:指的是人类活动的数据,它是人类在活动过程所产生的各类数据,包括评论、通话记录、照片、网页浏览痕迹、交易记录等信息机:指的是信息系统产生的数据,这些信息主要以文件、多媒体等形式存在,包括审计、日志这样自动生成的信息物:指的是物理世界产生的数据,是通过摄像头、传感器等数字设备在监测中采集的数据,例如服务器运行监控数据、押运车监控数据等。
银行大数据应用8.2大数据在金融行业中的应用信贷风控通过整合内外部资源让信贷风控更趋近现实精准营销利用大数据构建客户画像,在此基础上银行可以有效的开展精准营销供应链金融供应链金融的风险控制从授信主体向整个链条转变运营优化市场和渠道分析、产品和服务优化、舆情分析
保险大数据应用8.2大数据在金融行业中的应用基于保险保单和客户交互数据进行建模,借助大数据平台快速分析和预测再次发生或者新的市场风险、操作风险等根据代理人业绩、性别、年龄、工作经验等,找出业绩相对较好的销售人员的特征,优选高潜力人员基于企业内外部交易和历史数据,实时或准实时预测和分析欺诈等非法行为,如医保欺诈与滥用分析、车险欺诈分析等通过自有数据以及客户在社交网络的数据,为客户制定个性化的保单,获得更准确以及更高利润率的保单模型欺诈行为分析产品优化保单个性化运营分析代理人甄选
证券大数据应用股市行情预测随着大数据广泛应用,量化投资将获取更广阔的数据资源,构建更多元的量化因子,投研模型更加完善客户细分分析客户的账户状态、交易习惯等进行客户聚类和细分,找出最有价值和盈利潜力的客户群客户流失预测券商可根据客户历史交易行为和流失情况来建模量化分析从而预测客户流失的频率智能投顾基于客户的风险偏好、交易行为等个性化数据,采用量化模型,为客户提供低门槛、低费率的个性化财富管理方案8.3
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