大数据在金融领域的应用实践［ppt课件］

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1、BFD在金融行业的大数据应用实践Agenda金融业与大数据BFD金融行业解决方案应用实践案例-风控-营销-产品设计-营业网点分析金融业与大数据金融业本身就是基于数据与信息的产业互联网金融尤其依赖数据目前的问题：数据不足数量不够大维度不够多技术不足互联网的流行使得非结构化数据的数量和维度都远远超过传统结构化数据传统IT公司的产品和服务已经不能胜任大数据的核心内涵是什么？不同行业、不同领域的数据交叉融合不同领域数据的融合是乘法效应，相同领域数据的增加是加法效应数据必须流动流动产生价值数据大=大数据？内外部数据整合日益重要——埃森哲2013年技术展望中的观点大规模服务与个

2、性化服务在过去是一对矛盾体能够细致地利用消费者消费前、中、后信息的前瞻性企业将受益企业结合内外部数据源可以实现上述目标（即“大规模服务地实现个性化服务”）合作客户——金融客户（含测试）跨商家、跨浏览器、跨设备、跨微信的实时数据挖掘实体商品消费行为采集与挖掘跨商家：麦包包、银座百货、王府井百货跨浏览器与电子邮件，跨PC与移动设备：沱沱工社跨浏览器与微信，跨PC与移动设备：快书包跨电商与资讯：第一财经、大唐电信高鸿商城社区与视频：西祠胡同、水木清华社区金融服务行为采集与挖掘保险证券P2P线下消费行为采集与挖掘团购消费行为：360团购、金山团购商场内消费行为高单价商品：奢

3、侈品、房、车用户概况4～5亿实名消费者数据、6-7亿匿名消费者数据实名信息：基于身份证、手机号、姓名、邮箱、地址等的实名数据用户价值高：50岁以下当前主力消费人群和未来主力消费人群为主真实性强：用户在消费、阅读、社交时没有信贷目的，因此用户没有造假意图）用户身份识别准确：打通一个人的多种ID行为数据来源广：打通众多线下与线上商家、媒体、金融机构实时性强：毫秒量级内更新用户档案国内最大独立第三方数据平台（数据优势）实名/匿名—实名：~4.3亿—匿名：~6.5亿个人/企业—普通个人：~6.5亿—小企业主、中大企业高管：2200万房主/车主—房主：~4400万—车主：~3

4、700万百融行业优势—数据量大，质量高—大数据技术积累深厚—恪守公允的第三方数据平台身份，不与金融机构竞争—众多实际案例用户身份识别方法——个体精准定向匿名Web端（用户ID，浏览器Cookie等）手机App端（唯一硬件编号，如IMEI、IMSI、MAC等）实名/准实名姓名身份证号地址手机号E-MailSNS账号新浪微博、腾讯微博QQ银行卡号通用标签：海归，运动，篮球，科比，易建联，高尔夫，伍兹，热血，星座，双子座，红酒，不重时尚，游戏，流行音乐人口统计学标签：UID:537821068，性别：男，年龄39，工作状态：在职；工作行业：IT，教育程度：硕士生，地域：湖

5、北省，武汉市；活动区域：武汉_汉阳大道金融服务贷款：房贷：额度：200万；车贷：额度：15万保险：车险；出境险长期购物喜好喜好品类1：T恤；购买比例：46；消费力等级：2级：50，1级：50；特征tag偏好：风格-时尚休闲：83，领型-圆领：66，图案-纯色：50，图案-条纹：50，领型-翻领：44短期购物场景关注品类1：男士剃须刀；查看比例：31；消费力等级：1级：63，2级：30；特征tag偏好：刀头-旋转式2刀头：60，电源方式-充电式：43，刀头-旋转式3刀头：33长期阅读喜好喜好类别1：体育新闻；浏览比例：19喜好类别2：军事新闻；浏览比例：11喜好类别3

6、：投资理财；浏览比例：32短期阅读关注：关注类别1：家庭装修；浏览比例：31关注类别2：出境旅游；浏览比例：26关注类别3：汽车报价；浏览比例：12长期游戏喜好：重度游戏、小游戏近期游戏喜好：魔兽世界；购买可能性：49；消费力等级：2级：72，1级：28用户标签价值标签：房主：是；位置：市中心是否拥有奢侈品：是是否股民：是是否信托客户：是社交圈社交圈属性：IT，篮球，红酒，军事粉丝数：1503关注数：423影响力排名：34%社交圈口碑：78产品销售申请发起扫描录入分类审批贷后监控组合管理催收核心流程决策引擎审批决策客户管理决策业务管理风险管理品质管理贷前审批模块贷后

7、客户管理模块数据支持系统营销端放款押品管理工单管理业务营销客户关系资产处置营业网点或客户服务品质管理金融客户全生命周期管理营销服务评估授信用户增值追债委外百融金融产品服务营销服务指定用户群体的全网行为分析，指导广告投放媒体指定个体用户(手机号、邮箱、qq、微博)的定向广告投放评估授信欺诈风险识别，通过互联网用户信息匹配等技术，针对信用中介等欺诈风险进行识别信用风险评估，通过用户网络行为、偏好等评估报告，降低信用卡/贷款用户的不良率，增加有效用户量／发卡量用户增值挖掘“循环信用贷”、“分期付款”用户特征，以提升其占比针对上述用户进行定向精准营销追债委外针对失联用户