智子云朱建秋：DMP在金融大数据中的应用

8月23-24号，以“塑造数据生态·引领金融科技·聚焦数据未来”为主题的大数据金融论坛BDFF2017在上海顺利召开，500多名业界精英聚集在一起，共同探讨数字普惠金融的现实与未来。智子云CEO朱建秋博士受邀发表了“DMP在金融大数据中的应用”主题演讲。

演讲包括三个部分：首先分析大数据营销的现状和痛点，接着重点阐述智子云OpenDMP解决方案，最后通过直销银行和证券领域的两个案例，具体介绍OpenDMP在金融大数据中的应用。

大数据营销现状与痛点

智子云针对金融行业大数据营销重点分为四个部分：用户分析、精准营销、销售线索挖掘以及反欺诈。它们分别帮助企业解决用户洞察、大数据营销、潜客放量以及线上营销刷单或套利的欺诈问题。

对于当前大数据营销的痛点，可以总结为数据覆盖量不够，数据有效维度欠缺，数据价值难以评估这三大方面。

智子云OpenDMP尝试以程序化数据交易来自动拼接多方数据，以自动标签、数据建模以及营销自动化来䃼充数据维度，完善用户画像，评估数据价值。

智子云OpenDMP解决方案

DMP是营销领域的大数据解决方案。DMP常规做法有两种：一种是售卖数据和标签的模式；另一种是作为软件项目定制的模式。这两种方式各有优缺点。第一种做法，将大数据营销建立在一个主要的数据源上，该数据源的覆盖度、标签质量以及与第一方数据的相关性直接决定了DMP项目的成功率。从实际的案例来看，现在一些建立了DMP，又都说用不起来的企业，一般都是采用了第一种方式，最后将用不起来的原因归结为购买的数据和标签没用。第二种做法，通常会导致项目实施周期长，硬编码使系统缺乏灵活性，需求和标签的调整，往往伴随大量的手工编码工作。

智子云OpenDMP尝试利用AI技术，改善上述缺陷，打造一个自动化、智能化的DMP平台。OpenDMP的主要包括以下四个特点：数据拼接技术、自动化标签工具、数据交易集市以及营销自动化。

第一个特点是数据拼接。智子云研发了UserMaster专利算法，用于自动识别和拼接不同数据源之间的用户标识字段，举例来说，算法能够自动识别MAC地址、设备号、手机号、身份证等能够标识用户的字段，并通过这些字段之间的映射，自动对数据进行拼接和整合。而传统的做法是手工标记用户标识字段，然后通过定制编程实现不同数据源之间的拼接。两种方法的区别主要在于一个是自动化，一个是定制编程。

第二个特点是自动化标签。自动化标签工具能够自动对用户实现打标签和配置标签的功能，使得原来需要依靠程序员和数据分析专家做的工作，普通市场人员也能快速实现，并能够通过工具在后台进行配置和调整。

第三个特点是程序化数据交易。当某个第三方数据不能简单满足需求的时候，可能需要去拼接十家甚至数百家第三方提供的用户数据，丰富第一方用户数据的维度，这就需要DMP平台能够对第三方数据实现自动的程序化交易，因为这么多的数据源的对接，采用定制开发是不现实的。举例而言：某企业拥有用户的身份证或是手机号，用户相关的其他线上和线下数据缺乏，比如用车信息、商旅信息、消费信息、资产信息、电商行为等标签数据，这些数据需要从多个第三方数据提供商获取，智子云OpenDMP使得获取这些第三方数据标签的工作程序化、自动化。

最后一个特点是营销自动化。DMP区别于原来数据仓库/BI解决方案关键的点就是，前者要实现数据自动决策，后者只是提供决策支持。而数据自动决策是未来智能商业的特点，OpenDMP通过对接各种应用系统，打通各个系统的数据，实现了数据闭环，从而最终实现了营销自动化。

DMP在金融行业大数据应用

智子云OpenDMP已经为多家直销银行以及证券公司提供了DMP平台服务。

OpenDMP在直销银行的应用，主要从三个功能亮点来说明。

第一点是直销银行实时数据采集与分析。这个功能使得直销银行能实时获取线上线下所有获客渠道的数据，从而分析各渠道的效率和价值。

第二点是基于数据模型的反欺诈系统。系统提供黑名单机制，通过AI技术标记机器注册、集中注册、以及多种套利模型。

第三点是用户数据自动拼接功能。该项功能能够自动拼接第三方数据，补全用户标签和画像，帮助银行深入洞察用户。

OpenDMP在证券公司的应用主要特点是自动化标签，对用户数据打标签传统的做法是IT人员写程序实现，一个标签对应程序的一个模块，自动化标签使得用户数据打标签和标签调整工具化，市场部人员通过后台配置就能快速实现标签和用户画像功能。这样大大缩减研发的时间和成本。

智子云的观点是：不要期望靠一两家的数据就能让营销有很理想的效果，企业需要一套工具和方法来有效拼接、整理、评估外部数据，逐步增加有价值的数据，丰富数据的维度，保持数据的新鲜度，为数字营销提供更加全面数据基础。这也是智子云OpenDMP的研发依据，通过越来越多数据方和应用方的加入，智子云将通过DMP为更多的企业打好数据的基础，实现数据资产化，充分利用和挖掘数据的价值。

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