中小银行大数据应用解决方案
金融行业的大数据应用案例及解决方案
金融行业的大数据应用案例及解决方案清晨的阳光透过窗帘的缝隙，洒在我的键盘上，指尖轻触键盘，思绪如大数据般涌现。
今天，我们要聊聊的是金融行业的大数据应用案例及解决方案。
这是一个充满挑战和机遇的话题，让我们一起走进这个奇妙的世界。
一、大数据在金融行业的应用案例1.风险控制记得有一次，我帮助一家银行构建风险控制模型。
通过分析海量数据，我们发现，借款人的还款能力与他们的社交网络、购物习惯等息息相关。
于是，我们设计了一个基于大数据的风险控制模型，将借款人的这些信息纳入评估体系。
这样一来，银行在发放贷款时，能够更加精准地判断借款人的还款能力，降低风险。
2.客户画像在金融行业，了解客户是至关重要的。
一家保险公司通过大数据分析，为客户构建了详细的画像。
他们发现，不同年龄、职业、地域的客户，对保险产品的需求差异很大。
于是，公司根据这些数据，推出了一系列针对不同客户群体的保险产品，大大提高了销售额。
3.资产配置一家基金公司利用大数据，对全球股市、债市、商品市场等进行分析，为投资者提供最优的资产配置方案。
他们通过实时数据监控，调整投资组合，降低投资风险。
这种方法，让投资者在市场波动中，始终保持稳健的收益。
二、大数据在金融行业的解决方案1.数据采集与清洗大数据的第一步，是采集和清洗数据。
金融行业涉及的数据量巨大，包括客户信息、交易记录、市场行情等。
我们需要通过技术手段，将这些数据进行整合、清洗，为后续分析提供准确的基础数据。
2.数据存储与管理金融行业的数据存储与管理，需要考虑安全性、稳定性、可扩展性等因素。
我们可以采用分布式存储、云计算等技术，确保数据的安全和高效访问。
3.数据分析与挖掘数据分析与挖掘是大数据的核心。
金融行业可以利用机器学习、深度学习等技术，对数据进行深入分析，挖掘出有价值的信息。
4.应用场景拓展大数据在金融行业的应用场景非常广泛。
我们可以将大数据技术应用于风险控制、客户服务、投资决策等方面，提高金融服务的质量和效率。
银行行业客户数据分析与应用方案
银行行业客户数据分析与应用方案第1章客户数据采集与整合 (4)1.1 数据采集方法与途径 (4)1.1.1 客户信息采集 (4)1.1.2 数据采集途径 (4)1.2 数据整合与清洗 (4)1.2.1 数据整合 (4)1.2.2 数据清洗 (4)1.3 数据质量评估与监控 (5)1.3.1 数据质量评估 (5)1.3.2 数据监控 (5)第2章客户画像构建 (5)2.1 客户基本信息分析 (5)2.1.1 性别与年龄分布 (5)2.1.2 职业与教育程度 (5)2.1.3 地域分布 (5)2.2 客户消费行为分析 (5)2.2.1 消费特征分析 (6)2.2.2 消费偏好分析 (6)2.2.3 消费趋势分析 (6)2.3 客户风险偏好分析 (6)2.3.1 风险承受能力分析 (6)2.3.2 风险偏好类型划分 (6)2.3.3 风险偏好与金融产品匹配 (6)2.4 客户生命周期分析 (6)2.4.1 客户生命周期划分 (6)2.4.2 生命周期各阶段特征分析 (6)2.4.3 生命周期管理与金融服务策略 (6)第3章客户细分与市场定位 (7)3.1 客户细分方法与策略 (7)3.1.1 客户特征细分 (7)3.1.2 客户需求细分 (7)3.1.3 数据挖掘与智能分析 (7)3.2 市场定位与目标客户群体 (7)3.2.1 市场定位策略 (7)3.2.2 目标客户群体 (7)3.3 客户价值评估与潜力挖掘 (8)3.3.1 客户价值评估体系 (8)3.3.2 客户潜力挖掘 (8)第四章信用风险评估与管理 (8)4.1 信用风险建模与验证 (8)4.1.1 数据准备与预处理 (8)4.1.3 信用风险建模 (9)4.1.4 模型验证与优化 (9)4.2 信用评分与信用额度 (9)4.2.1 信用评分 (9)4.2.2 信用额度 (9)4.3 逾期预测与催收策略 (9)4.3.1 逾期预测 (9)4.3.2 催收策略 (9)4.3.3 催收策略优化 (9)第5章营销策略制定与优化 (9)5.1 营销活动数据分析 (9)5.1.1 客户细分 (9)5.1.2 营销活动数据挖掘 (10)5.2 营销策略制定与实施 (10)5.2.1 确定营销目标 (10)5.2.2 制定针对性营销策略 (10)5.2.3 营销策略实施 (10)5.3 营销效果评估与优化 (10)5.3.1 营销效果评估指标 (10)5.3.2 营销效果分析 (10)5.3.3 营销策略优化 (11)第6章客户关系管理 (11)6.1 客户满意度分析 (11)6.1.1 客户满意度调查方法 (11)6.1.2 客户满意度评价指标 (11)6.1.3 客户满意度数据分析 (11)6.1.4 提升客户满意度的策略 (11)6.2 客户忠诚度分析 (11)6.2.1 客户忠诚度评价指标 (11)6.2.2 客户忠诚度影响因素 (11)6.2.3 客户忠诚度数据分析 (12)6.2.4 提升客户忠诚度策略 (12)6.3 客户流失预测与挽回策略 (12)6.3.1 客户流失预测模型 (12)6.3.2 客户流失影响因素 (12)6.3.3 客户流失预警机制 (12)6.3.4 客户挽回策略 (12)第7章个性化服务与推荐系统 (12)7.1 个性化服务设计 (12)7.1.1 客户分群 (12)7.1.2 需求分析 (13)7.1.3 服务内容定制 (13)7.1.4 服务渠道优化 (13)7.2.1 协同过滤算法 (13)7.2.2 内容推荐算法 (13)7.2.3 深度学习算法 (13)7.2.4 多模型融合推荐 (13)7.3 交叉销售与增值服务 (13)7.3.1 产品组合推荐 (13)7.3.2 生命周期管理 (14)7.3.3 增值服务设计 (14)7.3.4 客户关系维护 (14)第8章银行产品优化与创新 (14)8.1 产品需求分析 (14)8.1.1 客户需求挖掘 (14)8.1.2 市场需求分析 (14)8.1.3 产品功能需求 (14)8.2 产品优化与竞争力分析 (14)8.2.1 产品优化策略 (14)8.2.2 竞争力分析 (14)8.2.3 客户满意度评价 (14)8.3 产品创新与实验设计 (15)8.3.1 创新策略 (15)8.3.2 实验设计 (15)8.3.3 风险管理 (15)第9章风险控制与合规管理 (15)9.1 欺诈检测与防范 (15)9.1.1 欺诈行为特征分析 (15)9.1.2 欺诈检测模型构建 (15)9.1.3 欺诈防范策略 (15)9.2 合规风险监测与评估 (15)9.2.1 合规风险识别 (15)9.2.2 合规风险监测指标体系 (15)9.2.3 合规风险评估与报告 (15)9.3 风险控制策略与内控体系建设 (16)9.3.1 风险控制策略制定 (16)9.3.2 内控体系构建 (16)9.3.3 内控体系优化与持续改进 (16)第10章数据驱动决策与未来发展趋势 (16)10.1 数据驱动决策框架 (16)10.1.1 数据收集与整合 (16)10.1.2 数据分析与挖掘 (16)10.1.3 决策支持系统 (16)10.1.4 决策实施与优化 (16)10.2 数据分析与决策案例 (16)10.2.1 客户细分与精准营销 (17)10.2.3 跨界合作与数据应用 (17)10.3 银行业未来发展趋势与数据应用前景 (17)10.3.1 金融科技驱动下的银行业变革 (17)10.3.2 数据驱动的智能化服务 (17)10.3.3 开放银行与生态圈构建 (17)10.3.4 金融监管与合规要求 (17)第1章客户数据采集与整合1.1 数据采集方法与途径银行行业客户数据的采集是数据分析与应用的基础，本节将详细介绍数据采集的方法与途径。
基于区块链技术的小微企业金融服务大数据解决方案
时代金融18时代金融基于区块链技术的小微企业金融服务大数据解决方案摘要：随着我国经济的不断发展，出现了经济结构性减速，由此带来的经济下行压力成为发展面临的难题之一，而应对经济下行压力的关键要素之一就是搞活小微企业。
小微企业是中国经济的支柱与基石之一，但融资问题已经成为制约小微企业生存和发展的致命问题。
互联网技术的不断发展和区块链技术的兴起，为解决小微企业融资问题提供了新的思路。
本文阐述了小微企业融资的现状，并结合实例提出运用区块链技术解决小微企业融资问题，为优化小微企业融资环境提供新思路。
关键词：区块链技术 小微企业 融资问题 解决方案● 万鹏 王文仪 郭彦含 张治钦 张辰源小微企业是我国经济和社会发展中的一支重要力量，在确保国民经济稳定增长、缓解社会就业压力、拉动民间投资、优化经济结构、促进市场竞争、推进技术创新、保持社会稳定等方面具有不可替代的重要作用。
相比大中型企业，小微企业在融资渠道、融资成本以及信贷支持等方面都存在劣势，其发展过程中“融资难、融资慢、融资贵”问题始终存在。
因此，积极探讨解决小微企业融资难问题成为我国当前经济发展必不可少的一环。
一、我国中小微企业融资现况2019年至今的一项最新调查显示，小微企业经营者的信贷获得情况改善快，是近年来金融普惠政策受益最多的一个群体，超过八成（82.3%）的小微企业经营者认为贷款获取相比3年前更加容易、便捷。
不过，该调查报告也明确地指出，小微企业经营者“融资难、融资贵、融资慢”问题还没有得到根本缓解。
我国中小企业融资缺口仍然普遍存在。
在小型企业中，超过一半（55.8%）在2019年没有融资需求；有融资需求的小型企业的需求金额则大部分在100万元以上，不到一成（9.0%）的小型企业融资需求超过1000万元。
而在微型企业和个体经营者中，则仅有28.4%没有融资需求；超一半（52.8%）的融资需求在50万元以下，62.7%在100万元以下；仅不到一成（8.9%）超过100万元。
银行业大数据解决方案
银行业大数据解决方案随着互联网技术的不断发展和普及，银行业也面临了新的挑战和机遇。
银行业需要利用现代化技术手段，提高企业管理水平，提高服务质量和效率，增强竞争力。
传统的数据处理模式已经不能满足银行业面临的新的需求，银行需要更加便捷、高效、智能的数据管理方式，这就需要银行业对大数据技术的应用。
银行业大数据解决方案主要包括以下几个方面：一、数据采集和存储银行需要对业务数据、客户数据、交易数据等进行采集和储存。
数据采集要做到准确、完整、及时、高效，并且保证数据的可信性。
数据存储则要求数据容量大、访问速度快、存储安全可靠、备份完善等。
现在最流行的数据存储技术是分布式系统，通过分布式存储技术可以进行数据冗余备份，可以保证数据在系统出现问题时依然可以正常使用。
二、数据分析和挖掘通过对大量的数据进行分析和挖掘，可以发现其中的规律和模式，可以帮助银行业制定更加准确有效的市场营销策略、产品设计和服务模式，提高盈利能力和客户满意度。
数据分析和挖掘还可以帮助银行业进行风险评估和预警，帮助银行业控制风险、提高资产质量。
三、智能风控系统基于大数据技术，银行业可以建立智能风控系统，通过对客户的信用记录、财务状况、交易行为等进行综合分析，预测客户可能出现的风险，及时提供预报警学报。
在客户申请贷款、信用卡、保险等产品时，自动进行风险控制和审核，减少了人工审核的时间和成本，提高了审核的准确性和效率。
四、客户关系管理和营销银行业可以借助大数据技术，对客户的行为、财务状况、需求等进行深入分析，实现对客户的精准识别和分类，提供个性化的服务和产品，有效提高客户满意度和忠诚度。
银行业也可以利用大数据技术，对不同时间段、不同地区的客户分布进行分析，制定更加精准有效的市场营销策略，如地域营销、精细化营销、跨界营销等。
五、自动化运营管理大数据技术可以帮助银行业构建智能化的自动化运营管理系统，提高业务的处理效率和客户服务质量。
银行业可以利用大数据技术，对企业内部流程和资源进行全面优化和管理，实现精细化、高效化、自动化管理，减少人工、时间、财力资源的浪费，从而加快企业的发展节奏。
大数据在银行的七个应用实例
大数据在银行的七个应用实例
1. 风险管理：银行可以利用大数据技术来进行风险管理。
通过对客户行为、信用评估等数据进行分析，银行可以预测出潜在的风险，并采取相应的措施避免损失。
2. 营销推广：银行可以利用大数据分析客户的交易、行为和偏好等信息，进行精准营销和推广，提高客户留存率和转化率。
3. 金融产品创新：银行可以通过大数据分析客户需求和市场趋势，开发出更加个性化的金融产品，提高市场竞争力。
4. 精准定价：银行可以通过大数据分析客户的消费习惯和信用记录等信息，进行个性化定价，提高客户满意度和忠诚度。
5. 欺诈检测：银行可以通过大数据分析异常交易和行为模式，及时发现和防止欺诈行为，保护客户的资金安全。
6. 客户服务：银行可以利用大数据分析客户的反馈和投诉，及时进行改进和优化，提高客户满意度和口碑。
7. 运营管理：银行可以利用大数据分析业务数据和运营数据，制定更加有效的决策和策略，提高业务效率和管理水平。
面向中小微企业的大数据采集和精准服务解决方案研究
人工智能 | ARTIFICIAL INTELLIGENCE摘要：在数字经济时代，中小微企业存在数据管理能力普遍不足、资源有限和分散、研发投入不足等问题。
因此导致其核心竞 争力缺乏，需要引入数据治理、信贷服务等多方位服务形式，大力推动企业的数据资产化进程。
依托成熟的数据标准体系，为客户提供完善的数据采集、存储、治理、分析挖掘等SAAS化数据资源服务的整体解决方案，集中生产与交易相关联的数据 进行分析，将企业资产化后的数据与政府、国内领军的企业征信机构形成交易闭环，助力企业获得更多金融服务资源，解决 中小微企业融资雎题。
关键词：数据服务：中小微企业；SAAS化；信贷服务面向中小微企业的大数据采集和精准服务解决方案研究■文/彭珂朱涛1.研究背景数据是创新发展的基础，是新的生产要素。
2020年4 月9日，中共中央、国务院首次发布《关于构建更加完善的 要素市场化配置体制机制的意见》。
《意见》指出了土地、劳动力、资本、技术、数据5个要素领域改革的方向，明确 了完善要素市场化配置的具体措施。
数据作为一种新型生产 要素，成为了《意见》中备受关注的内容。
中国中小微企业地位举足轻重，中小微企业是我国经 济的重要组成部分。
国家统计局发布的第四次全国经济普 查系列报告显示：中小微企业为我国经济做出了突出贡献：我国中小微企业最终产品和服务价值占GDP60%以上，纳 税占比50%以上；中小微企业是解决我国民生就业的主力 军：我国中小微企业吸纳就业占全部企业就业人员的比重为 79.4%。
若计入个体工商户、家庭式作坊，全国小微企业数 量占全国各类工商市场主体的95.6%,如图1所示。
中■中企此地位举足轻璽^^4%^^^6%^^^0%^市》占比（*图i中小微企业的地位中小微企业的发展对国家社会经济发展具有重大作用。
然而，中小微企业在竞争中往往失败率很高，截至2018年底，全国中小企业中停产、歇业、倒闭的大约占到总数的7.5%。
互联网金融对我国中小商业银行发展的影响研究
互联网金融对我国中小商业银行发展的影响研究一、本文概述随着科技的快速发展和互联网的广泛应用，互联网金融作为一种新兴的金融模式，正在逐步改变传统的金融格局。
互联网金融以其独特的优势，如便捷性、高效性、低成本等，吸引了大量的用户，对传统的商业银行，尤其是中小商业银行带来了前所未有的挑战。
在此背景下，本文旨在深入探讨互联网金融对我国中小商业银行发展的影响，以期为我国中小商业银行的转型升级提供参考和借鉴。
本文将首先概述互联网金融的基本概念、发展现状及其特点，然后分析我国中小商业银行的现状及其在互联网金融冲击下的困境。
接着，本文将从多个角度深入探讨互联网金融对中小商业银行的影响，包括业务模式、客户服务、风险管理等方面。
在此基础上，本文将提出中小商业银行应对互联网金融冲击的策略和建议，以期为我国中小商业银行的健康发展提供理论支持和实践指导。
本文的研究方法主要包括文献研究、案例分析、比较研究等。
通过对大量文献的梳理和分析，结合实际案例，本文将对互联网金融与中小商业银行的关系进行深入剖析，以期得出具有实践意义的结论。
本文旨在全面、深入地研究互联网金融对我国中小商业银行发展的影响，以期为中小商业银行的转型升级提供有益参考。
通过本文的研究，我们希望能够为中小商业银行应对互联网金融挑战提供有效的策略和建议，推动我国银行业健康、可持续发展。
二、互联网金融的发展概述互联网金融，作为金融业与互联网信息技术结合的产物，近年来在全球范围内快速发展，特别是在我国，已经成为推动金融创新和变革的重要力量。
互联网金融通过云计算、大数据等先进技术的运用，实现了金融服务的网络化、智能化和个性化，极大地提高了金融服务的效率和便捷性。
互联网金融的发展可以分为几个主要阶段。
首先是互联网技术的初步应用，银行等传统金融机构开始通过网上银行、手机银行等渠道提供线上服务，这标志着互联网金融的雏形出现。
随着互联网的普及和技术的进一步发展，互联网金融开始涌现出更多创新业务模式，如第三方支付、P2P网络借贷、众筹等，这些新模式通过互联网平台聚集了大量的资金和信息，为中小企业和个人提供了更加便捷、灵活的金融服务。
我国中小银行以数字化转型促进高质量发展研究
刍西北大学学报（哲学社会科学版）12021年1月，第51卷第1期，Jan.,2021, Vol.51, No.1Journal of Northwest University!Philosophy and Social Sciences Edition）_____________________________________ F JNWU新时代中国特色社会主义经济理论与实践我国中小银行以数字化转型促进高质量发展研究杜尔#2，吉猛3，袁蓓#（1.哈尔滨工业大学经济与管理学院黑龙江哈尔滨150001；2.上海社会科学院应用经济研究所，上海200051；3.同济大学经济与管理学院，上海200092）摘要：数字化转型是我国中小银行应对互联网金融冲击、利率市场化、强监管、资源新规等内外部环境深刻变化的重要举措。
2020年新冠疫情使金融服务线上化优势进一步凸显。
在挑战和机遇并存的背景下，通过对中小银行数字化概念的探析，以其数字化发展现状出发，立足现有优势资源实现差异化的基础上进一步开展金融个性化的智能创新，发展无接触金融服务模式，强化线上渠道和新客群拓展，推进线上线下服务更加协同高效。
关键词：数字化；中小银行;数字化转型；高质量发展;生产要素;人工智能;金融科技中图分类号：F83文献标识码：A DOI：10.16152/ki.xdxbsk.2021-01-011—、引言中国的互联网技术发展起步较早。
近年来，中国5G等数字化技术发展壮大。
数据储备已经成为一个国家进行高质量发展的必备生产资料，中国数字化技术的快速发展与经济增长转型及产业结构高质量发展互相促进，对数字化转型及大数据技术应用的探讨现今已是各行业热议的话题［1"4］）中小银行作为银行体系中的重要组成部分，旨在依托本地特色、满足当地金融需求，承担着普惠金融的重要职能,这一点与数字化的普惠性不谋而合。
近年来,我国商业银行在数字化转型和金融科技创新方面已开展了许多有益实践，但总体上仍处于发展阶段，特别是广大中小银行在转型资源、科技能力等方面存在约束，在转型方向、路径选择等方面缺乏战略引导。
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挖掘潜力客户
目标：挖掘他行高价值但在本行AUM较低的客户，抢抓资产归行。 措施：1、建立基于“潜力价值+响应概率”二维客户筛选模型，将存量客户进行分类。
2、通过模型筛选高价值高响应的重点经营客户，制定个性化营销策略。依据产品偏好 模型，筛选客户前三大产品偏好，提供相应财富产品营销建议。
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交叉营销存量客户
1、客户什么样？
3、如何去应用？
获客、挖潜、挽留
2、客户要什么？
3
客户什么样？
引入互联网、运营商等外部数据渠道，整合行内外客户信息，建立跨产品、 跨渠道的客户标签体系，对客户进行静态画像。
客户标签体系
人口属性 自然属性：年龄、性别、学历、职业
家庭特征：婚姻、子女、有车、有房
个人客户为例 爱理财
网购达人
价值属性
当前价值：收入、成本、信用等级、EVA 未来价值：潜力资产、活跃度、客户粘性
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客户要什么？
基于客户行为变化、人生阶段、外部事件和产品周期，侦测客户的动态需求。
以人生阶段为例，结合生命周期确认客户的实际需求， 有效的匹配产品和服务。 初涉职场：有消费和理财需求，推荐信用卡、消
费贷款和活期化理财产品 结婚：有购房需求，推荐购房贷款、装修贷款、
分期贷款、激活客户提款 退休：需要保障资产稳健增长，推荐定期存款、
稳健型理财产品
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获取新客户
目标：整合内外部数据，建立白名单筛选模型，提高新客获取效率。 措施：
行内数据 通讯类 搜索引擎 电商平台 …………
整合数据 建立模型
输出高响应的白名 单
线上或线下 落地营销
动态监测获客成功率，优化白名 单筛选模型，调整获客规则及业 务策略
目标：基于客户的特征和需求，开展精准交叉营销。 措施： 1、运用客户静态标签+动态事件进行组合分析，获得目标客群名单；
2、建立关联产品交叉销售模型，筛选高响应客户名单； 3、通过大数据平台定期向业务前端及客户电子渠道端推送匹配产品。
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预防客户流失
目标：通过客户流失可能性分析，提前介入客户挽留，减少高回报客户的流失。 措施：1、根据交易行为、产品属性、客户属性等数据，建立流失预警模型。
身份验真技术、设备指纹技术、社交网络分析等，识别欺诈客户。 2、通过分析历史欺诈客户特征，建立反欺诈模型，评估欺诈风险等级。
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识别早期预警
目标：早期识别风险客户，优化贷后管理资源。 措施： 1、挖掘征信数据，识别在他行已出险但在本行仍正常的客户，及时冻结额度。 2、应用评分，多渠道捕捉风险信号，进行客户风险等级分类。高风险等级优先响应、重 点排查，并根据排查结果，逐户制定应对策略，如冻结额度、增加担保或压降退出。 3、捕捉客户的行内账户行为变化，结合客户特征、外部信号，开发预警模型，提前识别 高危客户；分析现有预警规则及其击中风险客户的比率，优化规则的设置。
中小银行大数据应用解决方案
大数据推动金融创新
随着大数据的信息存储、技术处理手段的迅猛发展，传统银行正在向数 字化银行转型。大数据应用给银行业带来宝贵的发展机遇。
一方面，通过科技创新，建立多渠道数据的联通机制，搭建强大的数据 存储平台、智能分析平台，实现数据的统一解析及客户全面视图，洞悉客户 特征，精准识别风险。
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以客户为中心，流程革新，提升客户体验
另一方面，利用大数据分析与人工智能技术，革新业务模式，以客户为 中心，捕捉客户需求，为客户提供定制化的产品及实时便捷的服务，深入挖 掘客户价值，提升客户体验。
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大数据营销
银行业的营销模式正在从传统的渠道化、同质化、批量化的营销转为基于 大数据的互动化、个性化、精准化的营销。
在合规的数据获取和使用的前提下，银行需要借助内外部数据，充分捕捉 客户特征，洞悉客户需求，针对特定的目标客群，提供专业、及时、高效的金 融服务。大数据分析帮助我们解决三个关键问题：
随着业务模式越来越多元化、场景化，风险呈现出多样化特征。下一步需 贴合业务周期，构建多场景、多层次、多维度的风险模型。运用大数据方法、 技术和平台，进一步升级风控体系，便捷、高效、智能地识别风险，例如精准 识别欺诈风险、预警风险和提升催收效果。
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防范欺诈风险
目标：搭建反欺诈体系，控制欺诈风险。 措施：1、通过采集内外部数据，建立360度特征信息库，设计欺诈规则体系，运用生物
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提升催收效果
目标：失联客户修复，控制催收成本，减少信贷损失。 措施：
1、通过大数据技术手段进行失联客户修复。挖掘客户在各个场景下预留的联系方式或 者其亲属的联系方式，触达客户；
2、基于客户基本信息、还款行为、额度使用率、催收历史等数据，开发催收评分模型， 预测客户风险大小；
3、制定差异化的催收策略。对于低风险客户，可以通过短信或邮件的方式催收，降低 催收成本；对于中风险客户，采用电话方式，提高回收效果；对于高风险客户，通过委外、 上门等方式催收，确保回收率。
手 产品持有：财富类产品、功能类产品 交易行为：支付结算行为、投资行为、贷款行为 渠道使用：ATM、网点、电话、手机银行、微信银行
兴趣偏好
线上偏好：登陆偏好、浏览偏好、娱乐偏好、 操作行为偏好 线下偏好：消费偏好
社会属性
社交行为：社交圈、通信圈、资金圈 生活习惯：区域特征、活跃时段
2、结合客户价值和流失模型分析，对客户进行分层，提供不同策略建议，做好 客户关系维护，将现有客户逐步培育成理想客群（高价值低流失）。
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大数据风控
大部分银行过往已经开发上线了覆盖各个业务条线的风险模型，实现对信 用风险贷前、贷中及贷后全周期的量化评价，在贷款审批、额度制定、风险定 价、贷后预警、催收管理、风险报告、压力测试等领域有广泛的应用。
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加强支撑大数据应用的管理模式、数据质量和人才体系
一是统筹资源，集中管理。 数据资源、模型算法、分析工具和应用平台是否协同？应避免重复开发、 低效使用的现象，减少资源浪费。
二是完善数据质量，有效使用。 数据是否标准化？数据使用是否方便？客户有效信息是否充分？
三是培养数据分析型人才，分散输出。 数据分析文化需要培育，分析能力非常关键。制定人员培养方案，加强大 数据量化人才的培养和输出。