基于大数据分析互联网金融个性化和精准化服务研究

基于大数据分析互联网金融个性化和精准化服务研究数据一直是信息时代的象征。2011年5月麦肯锡全球研究院发布了报告《大数据：创新、竞争和生产力的下一个新领域》后，大数据的概念备受关注。金融业是大数据的重要产生者，交易、报价、业绩报告、消费者研究报告、官方统计数据公报、调查、新闻报道无一不是数据来源。金融业也高度依赖信息技术，是典型的数据驱动行业。

1．研究内容

（1）大数据分析在金融领域的应用和创新。如依托大数据分析促进高频交易、风险管理、客户交叉行为分析、客户关系管理等。

（2）互联网金融的架构和发展模式及发展方向。按照二八法则定律来看，80%的金融产品将通过互联网、移动终端等技术走向标准化、大众化、规模化道路。例如，信用卡消费记录中早就包含消费时的位置信息，现在就可以被互联网金融利用。

（3）金融行业客户行为分析。通过大数据分析客户行为，实现个性化和精准化客户服务，有助于企业在创新经营模式时更加贴近、深刻理解客户需求并做出预判，从而改善经营水平、提升经营效率。

2. 关键技术点

（1）数据搜集。收集客户信息，对客户的基本信息及行为信息进行分析，依托平台细分客户。

（2）客户的行为分析。建立数学模型，对客户的交易行为进行精准化分析，以及参数的设定。

（3）高性能计算。依托计算机高效的运算能力，分析模拟客户行为，对不同的客户提供不同的个性化及精准化的服务。

大数据分析

随着社会及计算机互联网的发展，数据得到了很好的保存，随着数据的大量积累，我们也进入了大数据时代。大数据可以概括为数据量大、速度快、类型多、价值密度低。大数据已经不简简单单是数据大的事实了，大数据中包含着潜在的我们并不知道的有价值的信息。数据的价值大小不在于它数量的大小，而是我们可以根据数据挖掘出多大的有价值的信息。对于大数据，目前最重要的是对其进行分析，通过分析获取很多智能的，深入的，有价值的信息。大数据的分析方法在大数据领域就显得尤为重要，可以说是决定最终信息是否有价值的决定性因素。大数据分析是指对规模巨大的数据进行分析，从大量数据中提取出潜在的有

价值的信息。常用的大数据分析技术有数据采集、数据存取、基础架构、数据处理、统计分析、数据挖掘、模型预测及结果呈现等。

互联网金融

互联网金融是在互联网与大数据的基础上发展起来的一个概念，随着大数据时代来临，数据的大量积累和数据处理能力的不断提升促进了互联网金融业的发展。互联网金融不是互联网和金融业的简单结合，而是在实现安全、移动等网络技术水平上，被用户熟悉接受后，为适应新的需求而产生的新模式及新业务。当前主要的互联网金融模式有：（1）传统的金融借助互联网渠道为大家提供服务；（2）P2P的模式，即对等联结；（3）通过交互式营销，充分借助互联网手段，把传统营销渠道和网络营销渠道紧密结合;将金融业实现由“产品中心主义”向“客户中心主义”的转变;调整金融业与其他金融机构的关系，共建开放共享的互联网金融平台。

大数据分析在互联网金融个性化和精准化服务中的应用

对于金融业积累的大量数据，大数据分析刚好可以利用其独特的数据分析功能，挖掘有价值的信息，开发金融业的新模式及新业务以适应客户的新需求。个性化和精准化服务主要是以客户为中心，通过完善的客户服务和深入的客户分析来满足不同客户的不同需求。随着市场经济的发展，金融市场上的竞争越来越激烈，消费者的需求也趋于多元化，趋于个性化，企业要改变传统的单一的销售模式，利用计算机技术和信息技术，以需求为导向，根据不同的消费需求和价格弹性分别定价。才能满足不同人群的需求！本课题是将大数据分析与互联网金融相结合，利用大数据分析技术和商业过程相关联，引导以客户为中心的个性化和精准化的服务，提升客户的价值。大数据分析在互联网金融个性化和精准化服务中的应用主要有以下几个方面：

（1）客户细分

由于不同类型的客户需求是不同的，想让不同的客户对同一企业都感到满意，就要求企业提供有针对性的符合客户需求的产品和服务，而为了满足这种多样化的异质性的需求，就需要对客户群体按照不同的标准进行客户细分。

客户细分就是把客户根据其性别、收入、交易行为特征等属性细分为具有不同需求和交易习惯的群体，同一群体中的客户对产品的需求的及交易心理等方面具有相似性，而不同群体间差异较大。客户群体细分可以使企业在市场营销中制定正确的营销策略，通过对不同类别客户提供有针对性的产品和服务，提高客户对企业和产品的满意度，以获取更大的利润。

客户细分可以采用分类的方法，也可以采用聚类的方法。比如，可以将客户分为高价值和低价值的客户，然后确定对分类有影响的因素，再将拥有相关属性的客户数据提取出来，选择合适的算法对数据进行处理得到分类规则。使用聚类的方法，则在之前并不知道客户可以分为几类，在将数据聚类后，再对结果数据进行分析，归纳出相似性和共性。

每一类别的客户具有相似性的属性，而不同类别客户的属性也不同，从而确定特定消费群体或个体的兴趣、消费习惯、消费倾向和消费需求，进而推断出相应消费群体或个体下一步的消费行为。细分可以让用户从比较高的层次上来察看整个数据库中的数据，也使得企业可以针对不同的客户群采取不同的营销策略，有效地利用有限的资源。合理的客户细分是实施客户关系管理的基础。

（2）客户行为分析

通过大数据分析客户行为，实现个性化和精准化客户服务，有助于企业在创新经营模式时更加贴近、深刻理解客户需求并做出预判，从而改善经营水平、提升经营效率。对客户行为进行分析时，首先要收集客户的行为信息，对客户的个体行为进行分析，建立合适的数学模型，设定适宜的参数，对客户的行为进行精准化分析。

（3）交叉销售

交叉销售是指企业向原有客户销售新的产品或服务的营销过程，它不仅是通过对现有客户扩大销售来增加利润的一个有效手段，而且还是提升企业形象、培养客户忠诚度、保障企业可持续发展的重要战略。

公司与其客户之间的商业关系是一种持续的、不断发展的关系。在客户与公司建立起这种双向的商业关系之后，可以有很多种方法来优化这种关系，延长这种关系的时间。在维持这种关系期间，增加互相的接触，努力在每一次互相接触中获得更多的利润。而交叉销售就是这种工具，即向现有的客户提供新的产品和服务的过程。

在交叉销售活动中，大数据分析技术可以帮助企业分析出最优的销售匹配方式。在企业所掌握的客户信息，尤其是以前购买行为的信息中，可能正包含着这个客户决定他下一个购买行为的关键，甚至决定因素。通过相关分析，大数据分析可以帮助分析出最优的、最合理的销售匹配。一般过程是这样，首先分析现有客户的购买行为和消费习惯数据，然后用大数据分析的一些算法对不同销售方式下的个体行为进行建模;其次是用建立的预测模型对客户将来的消费行为进行预测分析，对每一种销售方式进行评价;最后用建立的分析模型对新的客户数据进行分析，以决定向客户提供哪一种交叉销售方式最合适。有几种大数据分析方法可以应用于交叉销售。关联规则分析，能够发现顾客倾向于关联购买哪些商品;聚类分析，能够发现对特定产品感兴趣的用户群;神经网络、回归等方法，能够预测顾客购买该新产品的可能性。

相关分析的结果可以用在交叉销售的两个方面：一方面是对于购买频率较高的商品组合，找出那些购买了组合中大部分商品的顾客，向他们推销“遗漏的”商品;另一方面是对

每个顾客找出比较适用的相关规律，向他们推销对应的商品系列。