大數(shù)據(jù)在金融行業(yè)的應(yīng)用-在線瀏覽
2024-08-07 13:55本頁(yè)面
【正文】 姻狀況、置居等）視為營(yíng)銷機(jī)會(huì)；（2）交叉營(yíng)銷。銀行可以根據(jù)客戶的喜歡進(jìn)行服務(wù)或者銀行產(chǎn)品的個(gè)性化推薦，如根據(jù)客戶的年齡、資產(chǎn)規(guī)模、理財(cái)偏好等，對(duì)客戶群進(jìn)行精準(zhǔn)定位，分析出其潛在金融服務(wù)需求，進(jìn)而有針對(duì)性的營(yíng)銷推廣；（4）客戶生命周期管理。如招商銀行通過(guò)構(gòu)建客戶流失預(yù)警模型，對(duì)流失率等級(jí)前20%的客戶發(fā)售高收益理財(cái)產(chǎn)品予以挽留，使得金卡和金葵花卡客戶流失率分別降低了15個(gè)和7個(gè)百分點(diǎn)。包括中小企業(yè)貸款風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估和欺詐交易識(shí)別等手段。銀行可通過(guò)企業(yè)的產(chǎn)、流通、銷售、財(cái)務(wù)等相關(guān)信息結(jié)合大數(shù)據(jù)挖掘方法進(jìn)行貸款風(fēng)險(xiǎn)分析，量化企業(yè)的信用額度，更有效的開(kāi)展中小企業(yè)貸款。銀行可以利用持卡人基本信息、卡基本信息、交易歷史、客戶歷史行為模式、正在發(fā)生行為模式（如轉(zhuǎn)賬）等，結(jié)合智能規(guī)則引擎（如從一個(gè)不經(jīng)常出現(xiàn)的國(guó)家為一個(gè)特有用戶轉(zhuǎn)賬或從一個(gè)不熟悉的位置進(jìn)行在線交易）進(jìn)行實(shí)時(shí)的交易反欺詐分析。（1）市場(chǎng)和渠道分析優(yōu)化。同時(shí)，也可以分析哪些渠道更適合推廣哪類銀行產(chǎn)品或者服務(wù)，從而進(jìn)行渠道推廣策略的優(yōu)化。如興業(yè)銀行目前對(duì)大數(shù)據(jù)進(jìn)行初步分析，通過(guò)對(duì)還款數(shù)據(jù)挖掘比較區(qū)分優(yōu)質(zhì)客戶，根據(jù)客戶還款數(shù)額的差別，提供差異化的金融產(chǎn)品和服務(wù)方式。同時(shí)，銀行也可以抓取同行業(yè)的銀行正負(fù)面信息，及時(shí)了解同行做的好的方面，以作為自身業(yè)務(wù)優(yōu)化的借鑒。但隨著互聯(lián)網(wǎng)、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)以及大數(shù)據(jù)的發(fā)展，網(wǎng)絡(luò)營(yíng)銷、移動(dòng)營(yíng)銷和個(gè)性化的電話銷售的作用將會(huì)日趨顯現(xiàn)，越來(lái)越多的保險(xiǎn)公司注意到大數(shù)據(jù)在保險(xiǎn)行業(yè)中的作用。第一方面：客戶細(xì)分和精細(xì)化營(yíng)銷（1）客戶細(xì)分和差異化服務(wù)。風(fēng)險(xiǎn)喜好者、風(fēng)險(xiǎn)中立者和風(fēng)險(xiǎn)厭惡者對(duì)于保險(xiǎn)需求有不同的態(tài)度。在客戶細(xì)分的時(shí)候，除了風(fēng)險(xiǎn)偏好數(shù)據(jù)外，要結(jié)合客戶職業(yè)、愛(ài)好、習(xí)慣、家庭結(jié)構(gòu)、消費(fèi)方式偏好數(shù)據(jù)，利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法來(lái)對(duì)客戶進(jìn)行分類，并針對(duì)分類后的客戶提供不同的產(chǎn)品和服務(wù)策略。保險(xiǎn)公司可通過(guò)大數(shù)據(jù)整合客戶線上和線下的相關(guān)行為，通過(guò)數(shù)據(jù)挖掘手段對(duì)潛在客戶進(jìn)行分類，細(xì)化銷售重點(diǎn)。（3）客戶關(guān)聯(lián)銷售。除了這些做法以外，借助大數(shù)據(jù)，保險(xiǎn)業(yè)可以直接鎖定客戶需求。據(jù)統(tǒng)計(jì)，淘寶用戶運(yùn)費(fèi)險(xiǎn)索賠率在50%以上，該產(chǎn)品對(duì)保險(xiǎn)公司帶來(lái)的利潤(rùn)只有5%左右，但是有很多保險(xiǎn)公司都有意愿去提供這種保險(xiǎn)。假設(shè)該客戶購(gòu)買并退貨的是嬰兒奶粉，我們就可以估計(jì)該客戶家里有小孩，可以向其推薦關(guān)于兒童疾病險(xiǎn)、教育險(xiǎn)等利潤(rùn)率更高的產(chǎn)品。在網(wǎng)絡(luò)營(yíng)銷領(lǐng)域，保險(xiǎn)公司可以通過(guò)收集互聯(lián)網(wǎng)用戶的各類數(shù)據(jù)，如地域分布等屬性數(shù)據(jù)，搜索關(guān)鍵詞等即時(shí)數(shù)據(jù)，購(gòu)物行為、瀏覽行為等行為數(shù)據(jù)，以及興趣愛(ài)好、人脈關(guān)系等社交數(shù)據(jù)，可以在廣告推送中實(shí)現(xiàn)地域定向、需求定向、偏好定向、關(guān)系定向等定向方式，實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)營(yíng)銷。（1）醫(yī)療保險(xiǎn)欺詐與濫用分析。保險(xiǎn)公司能夠利用過(guò)去數(shù)據(jù)，尋找影響保險(xiǎn)欺詐最為顯著的因素及這些因素的取值區(qū)間，建立預(yù)測(cè)模型，并通過(guò)自動(dòng)化計(jì)分功能，快速將理賠案件依照濫用欺詐可能性進(jìn)行分類處理。保險(xiǎn)公司夠利用過(guò)去的欺詐事件建立預(yù)測(cè)模型，將理賠申請(qǐng)分級(jí)處理，可以很大程度上解決車險(xiǎn)欺詐問(wèn)題，包括車險(xiǎn)理賠申請(qǐng)欺詐偵測(cè)、業(yè)務(wù)員及修車廠勾結(jié)欺詐偵測(cè)等。過(guò)去在沒(méi)有精細(xì)化的數(shù)據(jù)分析和挖掘的情況下，保險(xiǎn)公司把很
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