大数据时代的到来既是悄悄的,又是波澜壮阔的,人们还没有完全反应过来时大数据可视化时代又接踵而至!作为信息技术未来发展方向和经济社会诸行业领域应用方向,大数据已经渗透到每个行业和业务职能领域,这其实自然也包括金融领域。如同大数据在其他行业里掀起的数据风潮一样,大数据在金融行业也将占据重要地位,对整个金融体系带来巨大的影响。 利用大数据进行风险评估,建立贷款偿还预测和客户信用评价体系。有很多因素会对货款偿还效能和客户信用等级计算产生不同程度的影响。 数据挖掘的方法,如特征选择和属性相关性计算,有助于识别重要的因素和非相关因素。例如,与货款偿还风险相关的因素,包括货款率、资款期限、负债率、偿还与收入等等。就如同阿里金融的小额贷款一样,银行可以据此调整货款发放政策,以便将货款发放给那些曾被拒绝、但根据关键因素分析、其基本信息显示是相对低风险的申请者。 大数据能够通过 数据分析工具tableau、大数据魔镜等对客户市场进行细分。根据银行大量的客户资料以及客户存储款情况,利用有效的聚类或者协同过滤,将客户有效地划分为不同的组,使得具有相同存储和贷款行为的客户分为一组,从而可以对每一组总结各自每个组的特点,对每个组开展有针对性活动。针对不同的客户类型设计出量体裁衣的产品组合、沟通方式,以及客户服务,从而达到提高客户忠诚度、实现关联销售、最优化定价,以及渠道管理的目的。而这些目标的实现,致使客户管理总体成本降低,客户关系得以改善,最终成功实现零售业务块利润率的提高。
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