5.1.2大数据金融的概念（课件）《金融基础》（航空工业出版社）

大数据金融 Please replace text, click add relevant headline, modify the text content, also can copy your content to this directly. Please replace text, click add relevant headline, modify the text content, also can copy your content to this directly. Please replace text, click add relevant headline, modify the text content, also can copy your content to this directly. 项目五 1 年度工作概述 ANNUAL WORK SUMMARY 了解大数据与 大数据金融 01 2 二、大数据金融的概念 从广度上看，大数据金融重塑了银行业、保险业、证券投资业等行业的核心领域； 从深度上看，大数据金融不仅推动了金融实务的持续创新，而且催生了金融模式的深刻变革。 大数据金融处理的数据包括互联网金融数据和传统金融数据 3 三、大数据金融的应用 （一）大数据授信 授信是指银行等金融机构直接向客户提供资金支持，或对客户在有关经济活动中的信用向第三方做出保证的行为。 授信是大数据金融最早应用的领域之一，银行等金融机构可以基于大数据对客户进行分析，判断客户的信用风险，量化客户的信用额度，从而更有效地开展授信业务。 4 三、大数据金融的应用 （二）交易风险控制 大数据具有流式处理能力，可以实现对客户的动态评估，从而准确地判断交易风险。例如，当大数据发现同一个账户在近乎相同的时间在不同的地区进行信用卡交易时，猜测客户的信用卡可能被盗刷，也可能存在欺诈交易行为，即存在交易风险。大数据通过这种动态评估，可以实时对客户的交易行为进行监测、管控，尽可能地降低交易风险。 5 三、大数据金融的应用 （三）提现预测 大数据金融打破了原来流动性和收益率不能兼得的障碍，使得很多“宝宝”类互联网基金（如余额宝）能够实现两者兼得。 基金公司可以利用大数据构建预测模型，实现对客户提现需求的有效预测与管理。 6 三、大数据金融的应用 （四）流失预警 通过大数据分析，金融机构可以洞察客户对整个相关产品的使用情况，估计客户流失概率，制订相应的挽留策略，从而提高客户关注度。 例如，大数据显示一些较优质的客户最近突然不太活跃了，这就可能出现客户流失风险。在这种情况下，金融机构可以利用大数据分析客户不太活跃的原因，如客户可能比较忙、可能正在关注或已经购买了竞争对手的产品等，然后采取相应措施挽留客户。 7 三、大数据金融的应用 （五）精准营销 通过大数据分析，金融机构可以了解客户的消费能力、喜好、习惯、社会关系等，从而准确地判断应向客户推销哪种金融产品。 例如，保险公司可以通过收集客户的各类数据，如地域分布等属性数据，搜索关键词等即时数据，购物行为、浏览行为等行为数据，以及兴趣爱好、人脉关系等社交数据，在广告推送中实现地域定向、需求定向、偏好定向、关系定向等，向客户推荐合适的保险产品。 8 随着互联网、5G、物联网等的发展，传统的客户管理模式难以适应数字化时代的客户需求，逐步被淘汰出局。很多银行开始利用大数据技术来解决客群管理的问题，更加精准、有效地识别客群，并结合客群的消费特点提供适合不同客群的产品和服务，实现精准营销。那么，大数据是如何赋能银行客群管理，实现精准营销的呢？ 1．连通银行内外部数据 银行通过大数据技术打通各个营销渠道，推动渠道之间共享信息，构建统一的客户信息库，连通银行内外部数据。 例如，招商银行的营销渠道包括电话、网络、招商银行App、掌上生活App和招商银行微信公众号等，通过大数据技术可以将各个渠道的信息相融合，进而为客户提供更合适的产品和服务。 2．实时追踪客户数据 银行通过基于大数据的信息系统，可以实时收集客户的行为数据和交易数据，了解客户的消费习惯，结合客户浏览、点赞、评论、分享的数据，动态地了解客户当前的兴趣倾向、投资偏好等。同时，通过对社交数据的追踪，辨别社交圈中潜在的忠实客户、高价值客户。 大数据赋能银行客群管理，实现精准营销 9 3．为客户“贴标签” 在互联网时代，客户的所有行为数据、交易数据都能客观反映其真实需求，银行可以根据这些数据给客户“贴标签”，更直观地反映客户需求。从实际应用上看，银行的标签体系一般包括客户的基本属性、兴趣偏好、价值信息、风险信息、营销信息等。基于此，银行能够有效识别出首购客户、复购客户、高频交易客户、高价值潜在客户