大数据分析在金融行业的应用与趋势

随着人们的生活和行为不断融入互联网,互联网金融犹如一头突然闯入的猛兽,不断冲击着传统银行的地盘。大数据的出现,给了银行们反击的机遇,借助庞大的金融大数据,银行可以实现精准决策和快速反应。大数据分析在金融行业的广泛应用,已经是不可阻挡的时代趋势,极星大数据分析平台,顺应趋势,为金融机构提供量身定制的大数据分析软件,帮助金融机构应对未来挑战。

现如今,互联网已经让社会生活发生根本改变,微博和微信成为了人们沟通交流的主要方式,电商、微商记录着人们的购物行为与习惯,招聘网站记录着人们的求职数据,滴滴、摩拜记录着人们的出行数据……人们的生活、工作、消费、活动的习惯与行为特点在被不断记录,由此产生的海量数据,对各行业来说,是个亟待被挖掘和使用的数据金矿,这在银行等金融机构的业务中尤为凸显。

长期以来,获取新客户、风险控制、留住客户、触发客户消费是金融行业的几大痛点,而金融大数据分析,有效克服了目前金融机构数据来源单一、覆盖率不足、数据挖掘程度不深等问题。

大数据在金融行业的具体运用

金融行业犹如国民经济的血脉,渗入市场的各个环节,与宏观经济和微观经济生活都密切相关,而中国拥有14亿的庞大人口,社会生活多元化,需求多元化。在此复杂多变的背景下,金融机构要想实现正确的商业判断,难度很大,但借助金融大数据分析软件,可以实现更全面更精准的决策。例如,在个人信用风险控制方面,金融机构除了可以从人民银行征信中心调取数据外,还可以利用网络、电商等不同来源的“大数据”,来解决个人客户信用评价的全面性与客观性不足的问题。

目前,金融行业越来越重视大数据的应用,但面临一些疑惑:分析处理什么数据?数据怎么分析处理?数据用在哪些产品或活动中?基于大数据做出的分析判断如何落地推动业务发展?

从现状来看,大数据目前最主要应用在于帮助金融机构实现“精准营销”、“客户价值管理”和“风险控制”。

首先,实现精准营销。传统上,营销无外乎是寻找目标客群、细分目标客群、触达客群个体。但采用利用大数据机器学习的分析手法,金融机构可以判断他们的习惯偏好以及短期需求,形成画像描述,从而找到精准的目标客群。在第三方大数据支持下,金融机构可以在互联网使用者中发掘需求。一般在3-5次业务数据循环后,营销的效果会达到最优。比如,某银行的现金贷款营销中,经过5次大数据优化,客户响应率、响应客户的资质合格率均有大幅度提升。

其次,高效的客户价值管理。目前,尽管大型金融机构沉淀了大量客户及客户信息,但从大数据角度看,由于对客户信息缺乏挖掘、分析,导致对存量客户的了解不能加深,金融机构在进行客户管理时的效率提升会遇到困难。

以客户激活为例,某行有4亿的存量客户,其中30%以上客户为静止客户,但在这1亿多静止客户中,银行对哪些是高净值客户,哪些需要加大力度挽留一直不得而知。如果对所有的静止客户进行激活,则成本会相对较高。

但借助大数据进行客户聚类和客户行为分析,为金融机构的客户激活、客户管理和产品设计提供更精准的依据,帮助金融机构整体提升存量客户的价值,或交叉销售更多的产品,或激活能够带来价值的客户。

最后,加强风险控制。通过客户标签的匹配,对客户进行行为分析,把客户进行聚类,标示客户的风险级别,这样金融机构在客户贷款时,就确立了精准的风险控制,进而减少了违约风险。

大数据在金融行业的未来趋势展望

不可否认互联网极大地丰富了人们行为数据的数量与种类,催生了大数据行业。国务院2015年8月下发了《促进大数据发展行动纲要》,明确表示:信息技术与经济社会的交汇融合引发了数据迅猛增长,数据已成为国家基础性战略资源,大数据正日益对全球生产、流通、分配、消费活动以及经济运行机制、社会生活方式和国家治理能力产生重要影响。

展望未来,随着社交网络化、虚拟化,以及移动互联趋势的形成,互联网交易、互联网金融业务增长必将为金融行业带来深远的影响。我们认为,时代呼唤有金融、征信、互联网和大数据基因的企业出现。可以预见,金融交易与大数据将是一个不断融合的过程,最终将形成大数据与金融相结合的大数据金融模式。在此过程中,极星大数据分析平台,将与金融机构一道,开创金融大数据的广阔未来。

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