场景化数据服务助推金融转型成功

本篇文章2393字，读完约6分钟

随着移动互联网的发展，智能终端+应用构成了主要的消费场景。地铁上有越来越多的“低着头的人”。购物、旅游和社交越来越依赖互联网。找房子、找工作、找物品也要靠“魔法网络”。当你出门不带钱包时，你的手机甚至可以变成便携式pos机。移动互联网改变了金融的主体——人，推动了传统金融机构的变革。移动互联网使所有用户的金融服务和社交互动融入特定场景。情景、碎片化和分散化促使金融企业从“坐着的业务”向“旅行的业务”转变。传统金融企业的市场竞争环境、营销策略和服务模式的变革已成为大势所趋。

同时，随着一种新的金融模式的到来，传统金融业在整个价值链和服务链中不断被压缩。为应对新规则，传统金融企业的决策已迅速转变为“数据驱动”，期望借助大数据战略突破数据边界，通过业务创新突破困境。这场无风不起浪的战争背后，金融企业之间的“数据战”正在逐渐升温。

对于传统金融企业来说，精准营销和风险管控是重中之重。在营销过程中，“通过产品和服务争夺客户”，风险控制“使可靠的人获得资金，确保资本流动的风险可控”。因此，深入了解客户是成败的关键。传统金融企业信息化程度高，积累了大量的数据资源。然而，他们缺乏金融数据背后的信息，也没有获得客户的互联网行为、消费偏好和位置轨迹等数据。与此同时，第三方支付造成了与用户的隔离，“最后一英里”问题在金融机构和消费内容之间形成了一道屏障。为了突破数据的束缚，越来越多的金融企业积极吸收外部数据，弥补自身的不足，用大数据实现金融创新。

有价值的数据是突破束缚的关键。亚信金融云服务通过跨行业、跨领域的数据服务，帮助金融业真正使用大数据，实现金融创新。接下来，让我们看看金融云服务的一些应用场景:

某城市商业银行在春节前开展营销活动，营销目标是:本地开户用户中近期有出国计划的客户。通过对海外金融目标客户的准确定位，跨境金融产品将瞄准现有客户。当然，仅仅通过网上数据是不可能了解客户出国需求的，但不难发现，有潜在需求的客户必须具备一些“特殊而清晰”的行为特征，如:在搜索引擎中搜索“免费出国旅游”、“出国留学贷款”、“外国银行”、“外币”、“海外电汇”、“购汇”等关键词，并经常关注签证申请和出国留学等，最近客户与旅行社、签证处、出国留学机构、海外酒店等机构的联系频率有所增加。利用外部数据立即识别潜在需求意味着我们可以实时洞察客户的真实意图并提供差异化服务。不难想象，当金融企业纷纷涌向海外金融市场时，能够通过引入外部大数据和构建模型算法来准确识别、区分客户、洞察需求、提供差异化服务的金融企业一定会赢得客户。

今年以来，许多金融机构加快了消费金融服务的升级和创新。消费金融本身是一种规模小、频率高的金融产品，只有产生规模效应才能降低运营成本，这就需要基于大量客户的数据驱动的自动化营销运作。同时，要平衡个人用户的成本和利润，提供“即时”信贷服务，保持低不良贷款率。在这个应用场景中，社会大数据的引入和建模变得非常重要。基于大数据技术，我们可以识别消费贷款人的贷款目的，选择垂直领域较高的信贷群体和收入来源稳定的细分群体投入使用，从而避免高风险和概率操作。

无论是股票营销还是获得新客户，无论是改善客户体验、保持和保留，还是提高价值，你是否对客户有足够的了解决定了后续营销工作的成功。收集的客户信息越完整和信息越丰富，数据分析的结论就越有效和合理。毫无疑问，社交大数据可以让金融机构获得更准确的客户画像。银行会发现哪些潜在客户对营销活动反应强烈，哪些低价值客户是其他银行的高端客户，哪些有潜力被挖掘，哪些客户最近有买车、买房、留学的倾向，因此有短期融资需求，哪些客户信用低、风险高。要准确勾勒客户，需要结合银行内外的多维数据，通过深入分析和挖掘获取客户知识，并根据业务目标细分和区分客户群。

在风险管理方面，通过多源、多维的外部数据收集和模型计算，亚信金融云服务可以为商户和个人提供信用评估和违约概率，改变了以金融信息作为评估因素的传统做法。在贷前、贷中、贷后的各种业务场景中，通过“风险优势、实时关联、协同风险控制”的机制，提供精细化风险评估和反欺诈的特殊金融服务，贷后管理服务改变了金融机构贷前大贷后小的传统。

在许多应用场景中，很容易发现“有效的”服务首先需要“有价值的”数据。

亚信金融服务可以从人口属性、行为偏好、消费特征、社会行为、金融特征、互联网行为特征、潜在金融价值属性、通信业务特征等方面对客户进行360度的描述。，这要归功于高价值数据的链接。跨行业数据服务涵盖大数据金矿，如垂直行业、通信、工业和商业，其中通信大数据值得一提。它的优点是:更实时的行动，更分散的行为，更全面，干净和准确的数据。

个人和企业的沟通数据在运营商的沟通渠道中流动，长期行为形成独特的跟踪信息，记录客户在很长一段时间内的行为变化。这些零散的数据涵盖了时间、空、顾客的在线和离线行为，这足以制作顾客的全息肖像。这种行为可以被识别，不能被修改，并且具有可靠的质量和非常好的连续性。通信数据通过对个体信息的综合挖掘和分析，提供基于位置、偏好、身份、上网、社交互动、消费、终端、通信和时间序列的数据，实现用户行为指纹的动态表征。

与最佳可得技术数据相比，使用沟通行为来描述客户的价值特征更有效。正如淘宝上的高消费客户不一定是高价值的金融客户一样，在qq的虚拟交流圈里很难代表真正的社会交流。交流时间、地点、主题和行为数据在这方面提供了更可靠和稳定的数据源。

从数据量的角度来看，数以亿计的运营商用户是其他数据源无法比拟的。作为金融服务的基础，你可以想象这个空会有多大。

有价值的数据组合场景可以帮助传统金融机构更好地运营，并在整个价值链和服务链中获得更大的空空间。亚信金融云服务致力于提供数据价值和业务需求之间的联系，并通过跨行业和跨领域的场景数据服务帮助金融业突破困境，赢得数据战争。