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银行大数据应用场景:客户画像如何做?

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现在大数据的应用领域非常广泛,它几乎已经涵盖各个行业,包括但不限于金融、政府、零售、交通、制造、电信、医疗卫生以及政府的很多部门的各个领域。然而,金融行业一直是大数据应用的前沿和领航者,这与金融行业的激烈竞争和“有钱”是分不开的。

数据显示,中国大数据IT应用投资规模以五大行业最高,其中以互联网行业占比最高,占大数据IT应用投资规模的28.9%,其次是电信领域(19.9%),第三为金融领域(17.5%),政府和医疗分别为第四和第五。

在大数据应用综合价值潜力方面,信息技术、金融保险、政府及批发贸易四大行业潜力最高。具体到行业内每家公司的数据量来看,信息、金融保险、计算机及电子设备、公用事业四类的数据量最大。

国内不少银行已经开始尝试通过大数据来驱动业务运营大数据的应用场景,如中信银行信用卡中心使用大数据技术实现了实时营销,光大银行建立了社交网络信息数据库,招商银行则利用大数据发展小微贷款。

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下面来了解一下银行大数据应用:客户画像应用

客户画像应用主要分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。

值得注意的是,银行拥有的客户信息并不全面,基于银行自身拥有的数据有时候难以得出理想的结果甚至可能得出错误的结论。比如,如果某位信用卡客户月均刷卡8次,平均每次刷卡金额800元,平均每年打4次客服电话,从未有过投诉,按照传统的数据分析,该客户是一位满意度较高流失风险较低的客户。但如果看到该客户的微博,得到的真实情况是:工资卡和信用卡不在同一家银行,还款不方便,好几次打客服电话没接通,客户多次在微博上抱怨,该客户流失风险较高。所以银行不仅仅要考虑银行自身业务所采集到的数据,更应考虑整合外部更多的数据,以扩展对客户的了解。包括:

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(1)客户在社交媒体上的行为数据(如光大银行建立了社交网络信息数据库)。通过打通银行内部数据和外部社会化的数据可以获得更为完整的客户拼图,从而进行更为精准的营销和管理;

(2)客户在电商网站的交易数据,如建设银行则将自己的电子商务平台和信贷业务结合起来,阿里金融为阿里巴巴用户提供无抵押贷款大数据的应用场景,用户只需要凭借过去的信用即可;

(3)企业客户的产业链上下游数据。如果银行掌握了企业所在的产业链上下游的数据,可以更好掌握企业的外部环境发展情况,从而可以预测企业未来的状况;

(4)其他有利于扩展银行对客户兴趣爱好的数据,如网络广告界目前正在兴起的DMP数据平台的互联网用户行为数据。

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