大数据在金融领域的应用实践
大数据技术在金融方面的应用研究
大数据技术在金融方面的应用研究随着信息化时代的到来，数据规模呈现了不断增长的趋势。
不同行业都在努力将大数据技术应用到实践中，金融领域也不例外。
随着大数据技术的快速发展，金融领域对其应用研究也越来越深入。
本文将从以下三个方面介绍大数据技术在金融方面的应用研究。
一、金融风险管理大数据技术在金融风险管理中的应用可以帮助机构在多个维度上分析金融风险并降低其损失。
大数据技术可以与传统的风险模型相结合，提高数据的精度和覆盖面。
例如，通过对客户数据的分析，可以确定不良贷款的趋势，利用大数据技术可以更准确地预测不良贷款的发生概率。
此外，通过对市场数据和经济指标进行大数据分析，可以预测金融市场的变化，帮助投资者更好地把握投资机会。
二、金融营销金融机构可以通过大数据技术在市场营销方面获得很大的优势。
金融营销主要包括个性化推荐、客户定位和市场分析。
通过对客户行为的分析，金融机构可以更好地了解客户的需求和偏好，从而实现个性化定制的目的。
此外，利用大数据技术可以更准确地把握市场趋势和客户心理，并做出相应的市场决策。
三、金融反欺诈金融领域的反欺诈是一项非常重要的任务。
大数据技术在反欺诈中的应用可以帮助金融机构更好地识别欺诈和欺诈风险。
通过对交易、行为和身份数据的集成和分析，可以实现对欺诈行为的自动识别，并实时进行预警。
此外，大数据技术还可以对欺诈行为进行预测和建模，从而更好地防范欺诈风险。
综上所述，大数据技术在金融领域的应用研究是非常重要的。
金融机构可以通过大数据技术更好地降低金融风险、实现市场营销和防范欺诈风险。
未来，随着大数据技术的进一步发展，相信金融机构对大数据技术的应用也会更加深入、更加广泛。
大数据在金融领域的应用案例
大数据在金融领域的应用案例大数据在金融领域的应用已经越来越广泛，它为金融机构提供了更深入的客户洞察、风险管理和运营优化等方面的支持。
以下是一些大数据在金融领域的应用案例：客户洞察：金融机构可以利用大数据分析客户的消费行为、偏好和需求，以便更好地满足客户需求并提供个性化的产品和服务。
例如，银行可以通过分析客户的交易数据，了解客户的消费习惯和偏好，向客户推荐适合的信用卡、理财产品或贷款等。
风险管理：金融机构可以利用大数据分析各种风险因素，包括信用风险、市场风险和操作风险等，以便更好地评估和管理风险。
例如，保险公司可以通过分析历史理赔数据和气象数据等，预测未来的理赔风险和赔付金额，从而更好地管理风险并制定相应的保险政策。
运营优化：金融机构可以利用大数据分析业务流程和运营数据，找出存在的问题和瓶颈，并优化流程和资源配置，以提高运营效率。
例如，银行可以通过分析网点客流量和客户等待时间等数据，优化网点布局和服务流程，提高客户满意度和业务效率。
反欺诈：金融机构可以利用大数据分析交易数据和客户行为数据，及时发现和预防欺诈行为。
例如，银行可以通过分析客户的交易数据和登录行为等数据，识别出可疑的交易和行为模式，并及时采取相应的措施来保护客户的资金安全。
投资决策：金融机构可以利用大数据分析市场走势和投资标的的数据，以便更好地做出投资决策。
例如，基金公司可以通过分析股票价格、财务数据和市场情绪等数据，发现潜在的投资机会和风险点，从而制定更加科学和有效的投资策略。
总的来说，大数据在金融领域的应用已经取得了显著的成果，它为金融机构提供了更加全面、深入和准确的洞察和分析能力，有助于提高业务效率、优化客户体验和降低风险。
随着大数据技术的不断发展，相信未来金融领域的大数据应用将会更加广泛和深入。
大数据技术在金融行业中的应用与实践
大数据技术在金融行业中的应用与实践随着互联网技术和智能终端的普及，数据处理技术和方法日新月异，大数据技术的发展成为了当前科技领域的热点之一。
而在金融行业中，数据一直是非常重要的资源，而大数据技术的应用可以极大地提高金融行业数据处理效率和服务质量，实现数字化转型，从而获得更为丰厚的商业价值。
一、大数据技术的定义和概述大数据技术是指对海量、复杂的数据进行处理、存储、分析和应用的技术手段。
数据来源包括移动设备、电子邮件、社交网络、传感器等多个方面，其中包含大量的非结构化数据和半结构化数据。
大数据技术的发展可以为企业提供更加全面、精确的数据分析结果，同时也可以节约大量的人力和物力资源。
二、大数据技术在金融行业中的应用1. 风险管理金融行业的核心业务之一是风险管理，而大数据技术可以提供多维度和全方位的数据分析，从而帮助金融机构识别各种风险，进行风险评估，并采取有效措施降低风险。
例如，通过对客户的历史交易数据、个人信息和行为模式进行分析和挖掘，可以发现异常情况和风险点，及时进行识别和干预。
2. 金融产品推荐随着大数据挖掘技术的进步，金融机构可以根据客户的历史数据和行为特征，制定个性化、差异化的金融产品，为客户提供更加有价值的服务和产品。
例如，通过对客户购买历史、需求预测等数据进行分析，金融机构可以针对不同客户提供不同的贷款或投资方案。
3. 评估客户信用大数据技术还可以对客户进行信用评估，根据客户历史交易数据以及个人信息和行为模式等多方面数据，预测客户未来的还款能力，从而准确地评估客户的信用风险。
这种信用评估模型基于大数据处理技术，可以比以往更加精准，显著降低金融机构的信用风险。
4. 交易风控在金融行业中，大规模网络欺诈、非法交易等违规行为屡屡发生。
而大数据技术可以监测交易记录，从而及时发现涉及欺诈、洗钱、暴力犯罪等违规行为，保护企业的合法利益，有效地防范风险。
三、大数据技术在金融行业中的实践1. 人脸识别技术人脸识别技术被广泛应用于金融行业，主要用于身份验证和风险控制。
大数据金融实验报告(3篇)
第1篇一、实验背景随着互联网技术的飞速发展，大数据时代已经到来。
金融行业作为国家经济的重要组成部分，也面临着前所未有的机遇和挑战。
大数据技术在金融领域的应用，为金融机构提供了更加精准的风险评估、投资决策和客户服务。
本实验旨在通过实际操作，让学生深入了解大数据在金融领域的应用，提高数据分析能力和金融业务理解。
二、实验目的1. 熟悉大数据金融的基本概念和原理。
2. 掌握大数据金融数据处理和分析的方法。
3. 培养学生运用大数据技术解决实际金融问题的能力。
4. 提高学生对金融市场的洞察力和风险防范意识。
三、实验内容1. 数据采集实验数据来源于某金融机构提供的客户交易数据，包括客户基本信息、交易记录、信用评分等。
2. 数据预处理（1）数据清洗：去除重复数据、缺失值填充、异常值处理等。
（2）数据转换：将不同类型的数据转换为统一格式，如将日期字符串转换为日期类型。
（3）数据集成：将不同来源的数据进行整合，形成完整的数据集。
3. 数据分析（1）客户画像分析：通过对客户的基本信息、交易记录和信用评分进行分析，构建客户画像。
（2）风险分析：运用机器学习算法对客户信用风险进行预测，为金融机构提供风险预警。
（3）投资组合优化：根据客户画像和风险分析结果，为不同风险偏好的客户提供个性化的投资组合。
4. 实验工具（1）数据采集：Python、Java等编程语言。
（2）数据预处理：Pandas、NumPy等数据分析库。
（3）数据分析：Spark、Hadoop等大数据处理框架。
（4）机器学习：Scikit-learn、TensorFlow等机器学习库。
四、实验步骤1. 数据采集：使用Python等编程语言从金融机构获取数据。
2. 数据预处理：运用Pandas、NumPy等库进行数据清洗、转换和集成。
3. 数据分析：a. 客户画像分析：运用Spark、Hadoop等大数据处理框架进行数据挖掘，提取客户特征。
b. 风险分析：使用Scikit-learn、TensorFlow等机器学习库建立信用风险评估模型。
大数据技术在金融领域中的应用
大数据技术在金融领域中的应用随着互联网的普及和科技的发展，数字化、信息化、智能化等一系列概念不断涌现，引领着社会的发展和进步。
其中，大数据技术作为信息化发展的重要组成部分，在目前的应用市场中越来越受到关注，尤其是在金融领域。
大数据技术的应用，将重塑金融发展模式，带来更好的金融体验和更高的效率。
一、大数据技术在金融领域中的应用1、风险控制方面对于金融机构来说，风险控制是至关重要的，而大数据技术正是为金融机构提供风险控制方面的帮助。
大数据技术可以通过收集、整理、分析和挖掘大量数据，实现对客户的行为、信用、财务和其他信息的深度剖析，从而更加准确地评估风险，并采取相应措施防范金融风险。
2、精准营销方面对于金融机构而言，精准营销是至关重要的。
大数据技术可以分析客户的行为、兴趣、购买力和消费习惯等，帮助金融机构更好地了解客户需求，提供更加精准的产品和服务，提高管理效率。
3、金融创新方面大数据技术不仅可以为传统金融机构提供支持，同时也推动了金融创新。
例如，基于大数据技术的互联网金融，通过在线交易、数据分析等方式，更加便捷地满足客户的需求，挖掘市场的潜力。
二、大数据技术在金融领域中的优势1、高效和精确大数据技术可以处理海量的数据，实时分析和处理大量的数据，从而在短时间内提供更加准确和有用的数据，对金融机构来说大大提高了效率和准确性。
2、深度分析大数据技术不仅可以从数据中挖掘并分析客户的需求和购买行为，还能够将数据转化为对商业决策的重要依据，为金融机构提供的决策建议。
3、降低成本通过大数据技术的应用，金融机构可以更加高效地管理数据，并降低因处理数据而带来的成本。
同时，客户的数据可以被处理和管理，从而进一步降低运行成本。
三、未来展望在未来，大数据技术将成为金融领域发展的关键。
随着人工智能、物联网等技术的发展，大数据技术将更加智能化和自主化，为金融机构提供更加优质、精准、高效的服务。
相信在不久的将来，利用大数据技术的金融机构将更加致力于提升服务质量，也将在金融领域中取得更好的发展。
大数据处理与分析在金融领域的应用
大数据处理与分析在金融领域的应用一、引言随着技术不断进步和应用场景的拓展，大数据处理与分析成为近年来热门的技术领域之一。
在金融领域，大数据处理与分析技术的应用也越来越多，逐渐成为了金融行业的重要工具。
本文将从金融行业的角度，探讨大数据处理与分析在金融领域的应用，分别从以下几个方面进行介绍和分析。
二、大数据处理在金融领域应用的基础大数据处理技术是指利用一系列的技术手段，包括分布式、并行计算、负载均衡、负载控制等，对数据进行高效处理和加工。
在金融领域，大量的金融数据随着金融市场的运作和交易而产生，包括客户交易流水、交易记录、市场行情、利率数据等。
而这些数据规模庞大、复杂纷繁，需借助于大数据处理技术进行高效的加工和处理。
大数据处理和分析的核心是分布式计算和存储技术。
通过将大数据按照一定规则分割成多份单元进行计算，完成高效处理。
分布式计算架构一般采用Hadoop、Spark、Flink等技术栈，保证数据在分布式计算时保持数据的一致性。
同时利用云计算平台可以更加灵活和高效地实现大数据处理与分析，在金融领域的应用也越来越普及。
三、大数据处理在金融领域应用的实践1.金融风险控制在金融领域，风险控制是至关重要的一环。
通过大数据技术的应用，银行和金融机构可以快速的进行风险预警和风险控制，以减少金融风险所带来的损失。
通过大数据技术的应用，金融领域可以实现对银行流水、信用卡交易、ATM提现等交易进行大数据分析，通过对交易数据的审核，可以发现异常交易，监测不良交易行为，及时对无法识别的异常交易进行预警并及时处理，这是维护金融稳定的必要手段。
2.金融客户服务金融客户服务是金融领域中至关重要的一个方面。
通过大数据技术的应用，金融机构可以利用客户的数据，为客户提供更加深入、精准的金融服务。
在客户服务领域，大数据处理技术可以通过对客户交易行为、消费习惯、客户喜好等数据进行分析，发掘数据价值，为客户提供更加贴心、多样化的金融服务。
金融大数据实习报告
一、实习背景随着信息技术的飞速发展，大数据技术在金融领域的应用日益广泛。
为了深入了解金融大数据在实践中的应用，我选择了在某知名金融机构进行为期一个月的实习。
通过此次实习，我希望能够掌握金融大数据的基本原理，了解其应用场景，并提升自身的数据分析能力。
二、实习内容1. 数据采集与处理实习期间，我主要负责金融数据的采集、清洗和预处理工作。
首先，我学习了如何从不同数据源获取金融数据，包括股票市场、银行交易、社交媒体等。
接着，我运用Python编程语言和数据处理工具，对采集到的数据进行清洗和预处理，确保数据的准确性和完整性。
2. 数据分析与挖掘在掌握了数据预处理方法后，我开始进行金融数据分析与挖掘。
通过运用统计分析和机器学习算法，我对金融数据进行了深入挖掘，旨在发现其中的规律和趋势。
具体来说，我进行了以下工作：（1）股票市场分析：通过对股票市场历史数据的分析，我研究了股票价格与宏观经济指标之间的关系，并尝试预测股票市场的未来走势。
（2）信贷风险评估：利用客户的历史交易数据，我构建了信贷风险评估模型，为金融机构提供风险预警和决策支持。
（3）金融欺诈检测：通过分析客户交易数据，我识别了潜在的金融欺诈行为，为金融机构防范风险提供了有力支持。
3. 可视化展示为了更好地展示分析结果，我运用数据可视化工具将分析结果以图表的形式呈现。
这有助于团队成员更好地理解分析结果，并为进一步决策提供依据。
三、实习收获1. 理论知识与实践相结合通过此次实习，我深刻体会到金融大数据理论知识在实践中的应用。
在处理实际问题时，我不断学习新知识，提高自己的数据分析能力。
2. 团队协作与沟通能力在实习过程中，我与团队成员紧密合作，共同完成数据分析任务。
这使我认识到团队协作和沟通能力在金融大数据领域的重要性。
3. 职业素养与敬业精神在实习期间，我严格遵守公司规章制度，认真完成各项工作任务。
这使我养成了良好的职业素养和敬业精神。
四、总结此次金融大数据实习让我受益匪浅。
大数据技术在金融行业中的应用及案例分析
大数据技术在金融行业中的应用及案例分析近年来，随着互联网的发展和普及，以及信息技术的快速发展，大数据技术已经成为了各行各业都无法忽视的一个重要领域。
其中，金融行业作为一种重要的经济基础，更是在大数据技术的引领下，在变革和创新方面有了巨大的进步。
本文将从大数据技术的应用出发，来给大家介绍一下大数据技术在金融行业中的应用及其案例分析。
一、金融行业的大数据应用1.大数据技术在风险管理方面的应用随着金融市场的不断发展，金融机构对风险管理的要求也越来越高。
而大数据技术在风险管理方面的应用，也为金融机构提供了新的思路和解决方案。
以往的风险控制主要是基于数据分析和经验，很难做到全面、精确的风险评估。
而使用大数据技术，则可以将各种数据源集成在一起，形成一个大数据平台，全面、精确地评估和控制风险。
2.大数据技术在投资决策方面的应用在金融投资领域，不同种类的投资标的之间存在着复杂的关系和联系。
如何通过海量数据，提高投资决策的精度和效率，是投资机构一直被研究的问题。
大数据技术在解决投资决策难题方面，可以提供多角度、多信息源的信息，原本人工难以关联和发现的数据，如市场走势、财经新闻、政策变化等，可以在大数据平台上进行数据关联分析和预测。
二、大数据技术在金融行业中的应用案例1.大数据风控平台的应用风控平台是金融行业中使用大数据技术最为广泛的一个领域。
目前，国内的一些互联网金融公司就已经建立了相对成熟的风控平台，如蚂蚁金服、京东金融等。
传统的风险控制方法主要是基于模型，进行模型的校准和对比，将模型应用于实际业务中。
而大数据技术则可以利用多种数据源，构建完整的风控数据模型，通过机器学习和数据挖掘技术，实现风险的精确量化和预测。
2.商业气象的应用商业气象是将各种气象数据与商业数据结合起来，利用大数据技术进行分析和预测，从而帮助金融机构调整业务策略和投资方向。
例如，在银行信贷业务方面，商业气象可以应用到评估和确定申贷客户的风险，通过结合气象数据与地理位置数据，预测某个地区的经济发展趋势和信贷风险，从而对申贷客户的评估和决策提供决策参考。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
线上线下方式相结合： • 营业网点wifi推送 • 主要商圈wifi+线下宣 传推送 • 社区营销活动 • EDM个性化邮件 • QQ弹窗 • 手机运营商弹窗 • 主要网站精准广告展 示 • 电销（补充用户标签 ）
网点运营数据辅助解决方案
营业场所WIFI铺设 （O2O)
1、缓解网点排队焦灼情 绪，减少服务纠纷 2、利用WIFI连接页面捕 捉客户信息标签 3、利用WIFI内架网站开 展金融产品和服务宣介
4～5亿实名消费 者数据、6-7亿 匿名消费者数据 数据来源广：打
通众多线下与线 上商家、媒体、 金融机构
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：~3700万
真实性强：用户
网金融尤其关键，因为大部分互联网申请
者都没有央行报告
- 16 -
百融风险评估案例
某大型股份制商业银行 A－信用卡风险评估
• 经过1轮共90万真实用户的测试，基于百融用户评估报告，可以将 该行信用卡不良率降低至之前的1/2 • 经过1轮共50万真实用户的测试，基于百融用户评估报告，可以将 该行信用卡不良率降低至原来的1/2 • 经过2轮共20万真实用户的测试，基于百融用户评估报告，可以将 该行信用卡不良率降低至原来的1/1.4 • 将信用卡中心信用风险评估模型的KS值从之前的0.28（银行申请表 数据）提高到0.45（银行申请表数据＋百融用户评分报告） • 线上数据整体匹配率66.77%，线下数据整体匹配率43.50%。可以 将不良率降低到以前的1/2 • 基于百融用户评估报告，已经将该公司不良率降低至原来的1/3
- 12 -
金融客户全生命周期管理
营销服 务
品 质 管 理
业务管理
评估授 信
风险管理
用户增 值
品质管理
追债委 外
贷前审批模块
贷后客户管理模块
核 心 流 程
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
决 策 引 擎
审 批 决 策
客 决户 策管 理
数据支持系统
放款 押品 管理 客户 关系 工单 管理 资产 处置
指定人群不定期 画像报告(侧重变化）
– 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
-3-
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？
• 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：奢侈品、房、车
-9-
用户概况
实名信息：基于
身份证、手机号、 姓名、邮箱、地 址等的实名数据
国内最大独立第三方数据平台（数据优势）
用户价值高：50
实时性强：毫秒
量级内更新用户 档案
岁以下当前主力 消费人群和未来 主力消费人群为 主
- 21 -
同时满足右侧7类特征的用户，为购房潜力人群
Agenda
金融业与大数据 BFD金融行业解决方案 应用案例
-风控 -营销 -产品设计 -营业网点分析
- 22 -
XXX金融集团C2B产品构来与百融合作：
– 在百融大数据库中抽出一部分用户，分析其各自属性 – 针对分析结果设计有针对性的金融产品 – 双方对这些产品进行收入分成
示例：在10万潜在用户中，筛选出近 期有大额消费的潜在用户，并进行精 准营销。 营销响应率从6%提升到 14.4%
同时满足右侧6类特征的用户，为购车潜力人群
居家生活类商品购买(num>20) 穿衣打扮类商品购买(price>3388) 科学教育类媒体访问(num>10) 母婴育儿类媒体访问(num>11) 时尚女人类媒体访问(num>11) 数码IT类媒体访问(num>5) 文学艺术类媒体访问(num>12)
说明
过去6个月有过楼盘电话咨询行为的用户 过去6个月有过4S店电话咨询行为的用户 过去3个月有过建材装修类商品交易的用户 过去3个月有过出行旅游类网站访问的用户 过去6个月访问过房产咨询类网站的用户 过去6个月使用过二手房/学区房qq群用户 过去6个月访问过汽车咨询类网站的用户 过去6个月使用过二手车qq群的用户
用户 基于百融的用户筛选规则，按照客户要求的 筛选条件，进行客户所需要的特定群体用户 筛选 的筛选，形成特定用户群。
房产关注人群
汽车关注人群 居家生活类商品购买(num>30) 穿衣打扮类商品购买(price>4308) 母婴育儿类媒体访问(num>11) 时尚女人类媒体访问(num>11) 数码IT类媒体访问(num>7) 文学艺术类媒体访问(num>14)
-4-
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”）
-5-
Agenda
金融业与大数据 BFD金融行业解决方案 应用案例
实名/准实名
姓名 身份证号 地址 手机号 E-Mail SNS账号
新浪微博、腾讯微博 QQ
银行卡号
- 11 -
用户标签
• 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 北省，武汉市；活动区域：武汉_汉阳大道
•
价值标签：
• • • •
•
金融服务
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 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 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
• 很多用户没有央行信用记录，无法发卡或
者放贷 • 百分点有上述用户的数据，可以作为发卡 或放贷的征信依据 • 百分点的用户评估报告对日益重要的互联
• 针对有央行信用记录的用户，百分点可以
从中筛选出央行报告认为好，但其实并非 那么好的人 • 针对有央行信用记录的用户，百分点也可 以从中筛选出央行报告认为坏，但其实并 非那么坏的人
-风控 -营销 -产品设计 -营业网点分析
- 19 -
银行存量客户增值营销
- 20 -
信用卡用户增值——现金分期电话营销
筛选规则 分析 基于百融全网用户数据以及客户自有的用户 数据，进行整合分析并形成分析报告，用以 报告 指导客户数据化运营。
有买房需求的人 有买车需求的人 装修需求人群 出境旅游需求人群
在消费、阅读、
社交时没有信贷 目的，因此用户 没有造假意图）
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
用户身份识别准 确：打通一个人
的多种ID行为
- 10 -
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）
- 23 -
Agenda
金融业与大数据 BFD金融行业解决方案 应用案例
-风控 -营销 -产品设计 -营业网点分析
- 24 -
传统做法
银行内部评估体系+第三方专业公司
优势：有完整的方案体系和成熟的经验 问题：缺乏大量有效数据支撑和技术手段
- 25 -
百融分析因素
目标市场调研 目标客户分析 目标客户触达
√ 线下与线上零售商、品牌商（约550家） √ 线上媒体、社区（约450家）
√ 金融机构（约60家）
• 百融成立于2014年3月，是百分点分拆出专门从事金融行业业务的公司 与包括招行、光大、平安、太保、人人贷等60多家金融机构合作
-7-
合作客户——金融客户（含测试）
-8-
跨商家、跨浏览器、跨设备、跨微信的实时数据挖掘
• 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
•
• • •
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
社交圈
• • • • •
•
短期购物场景
•
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
BFD在金融行业的大数据应用实践
-1-
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
-2-
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
-风控 -营销 -产品设计 -营业网点分析
-6-
BFD（百分点）公司背景
• 公司愿景： – 致力基于大数据的各种应用，帮助企业建立管理内部和外部大数据的平台，并建 立基于大数据的应用 • 投资方：高瓴资本、IDG资本、浙报集团（一级党报） • 投资额：约4亿元 • 1000家合作商家，约4-5亿用户的消费、阅读、社交、资产信息