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金融如何用大数据获客？

数据,互联网,金融金融如何用大数据获客？

发布时间：2019-02-08加入收藏来源：互联网点击：

金融如何用大数据获客？

回答于 2019-09-11 08:43:50

回答于 2019-09-11 08:43:50

所谓大数据，网上有各种各样的说法，有从技术上分析的，有从营销角度解答的。技术方面的东西我就不多说了，简单说一下营销方面的应用，总的来说就是一个如何获得精准数据进行精准营销并促成销售转化的问题。在一个庞大的数据库内，通过各种各样不同的标签的交叉，去定义出一个群体，这个群体具有什么特点，又会产生何种需求。　　

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简单打个比方，大家在某宝购物的时候，只要你搜索了某样产品，接下来给你推送的广告，就是某样产品的店铺，这还是最简单的大数据应用。用于企业营销的话，大家也都希望如果我能找到近期想要买我企业这类产品的客户，我直接找到他，那该多好，也省得支出高额的广告费用，也不用担心买黑数据的法律风险。　

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　 当然，有人想就会有人提供数据服务，具体内容不展开去讲，打个比方，大海里有许许多多的鱼，不同类型的鱼就代表着各类的客户，就拿金融企业为例，我们可以把金融企业的客户比喻为三文鱼，那么我想获得三文鱼，我有几种方法，第一，我拿一张超大的网，然后漫无目的地捕，当然可能捞到很多七七八八的鱼，但是都不是我想要的鱼，这种就是早期的盲打客户的那种营销方式，第二种，我放某种专门吸引三文鱼的声呐去吸引三文鱼，放在大海里的各个地方，然后三文鱼游过去了，它有可能被吸引过来，也有可能游走，这种是目前比较多的，投放一些线上的推广广告，走流量取胜。第三种，就是大数据的玩法，通过大数据分析这个海域，看看三文鱼会在哪个地方聚集，然后用渔网网下去，可能会捞到其他的，但是大部分还是三文鱼。

回答于 2019-09-11 08:43:50

面对着获客的难题，很多互联网金融企业都在想着自己的办法，可谓是八仙过海各显神通，但是其中有一种思路得到了几乎所有机构的认同，这就是借助大数据的力量实现互联网金融的风险控制与客源筛选。真正将大数据应用到互联网金融实践中是如何做的那?我最近在研究恒昌公司的案例的时,发现了其中的玄机，今天我们就来看看，恒昌是如何应用大数据实现或互联网金融获客和风险控制的，大数据金融到底该怎么做？

近年来，随着移动互联网的快速发展，以智能手机为代表的互联网金融终端已经成为了几乎所有人的数字器官，记得有段子曾经说：我们每天和手机待在一起的时间远超过和老婆呆在一起的时间。所以，收集以手机为代表的智能终端的数据就成为了互联网金融企业构建大数据应用的底层基础。那么，我们就来看看基于手机这种数字器官的大数据金融到底该如何做？

一是数据收集。根据我的研究，恒昌的数据收集分为以下几个部分：首先，通过自有平台将平台上的个人贷款平台、账单催收平台的数据一点点地打通，实现自由数据的收集与归并。其次，通过用户授权，取得与智能手机相关的电信数据、信用卡交易数据、电商购物数据等等。第三，通过网络爬虫技术收集基于互联网公开的数据。通过数据的收集与整理实现了大数据使用的第一步，拥有数据。

二是数据的分类整理。在第一步收集的数据基础上，恒昌将整个数据体系进行了一个全方位的梳理，将客户的自然属性，比如说年龄、性别、社会交际、职业、地理定位甚至个人喜好与偏好进行处理。在这个处理之中，可以通过数据的初期处理,发现用户的特征和偏好，从而为业务的发展奠定基础。举例来说，通过数据处理发现，四十岁左右的中年人会比二十多岁的年轻人拥有更多的借款需求，每次借款的金额也较大，但是年轻人的消费动力更足，虽然每次的借款金额不多，但借款次数很多，这种多次小额借款的年轻人群体,因为其消费的特征，可以很容易地对其进行分析，是进行长期客户培养的重点人群，再加上随着其年龄的增加，其借款的实力和需求也会上升，从而为获客奠定基础。此外，通过人群初筛可以发现，高学历人群的借款需求反而较低，以大中专毕业生为主体的群体反而借款需求较高，从而有针对性的进行精准投放，用更少的钱就可以获得足够高的用户转化效果。

三是数据分析与画像。在数据初筛与分类整理的基础上，机构可以借助数据对客户进行数据画像，什么叫数据画像呢？就是原先客户到底是怎么样的？对于金融机构而言非常难以判断，仅凭客户填写的资料是非常不清晰的，但是通过大量的数据辅助，金融机构就可以根据一条条数据对于要借款的用户进行特征化处理，对用户进行标签化建设，通过标签体系将用户的特征完全描述出来，从而让用户的特征在金融机构面前变得清晰可见，利于下一步的业务推进和风险控制。

四是数据应用。经历了数据收集、数据分类整理、数据分析画像之后，根据大数据可以开始进行正式的数据应用与分析。在互联网金融领域已经完成的大数据应用主要有以下几个方面：

大数据反羊毛：近些年来，由于互联网金融的飞速发展，在网络上形成了一整套针对互联网金融的“薅羊毛”黑色产业链，这些羊毛党们往往手上搜集着几百张甚至上千张电话卡、身份证等关键信息，只要看到有做活动的互联网金融平台就一拥而上，借助平台吸引新用户的优惠，大发横财。针对这个人群，大数据就有了用武之地，通过大数据羊毛防火墙，恒昌会记录每个用户的投放渠道，针对投放的转化率、复投率等指标进行综合分析，再判断用户有没有反复更换数据卡，更换手机来注册用户，从而避免羊毛党对于平台的伤害。

大数据风险控制：通过对于每个人的大数据分析，借助大数据建模构建起了用户身份的关联属性，从而提升了对于风险的防控能力。举例来说，假设某天小A进入恒昌平台注册了账户，在注册的时候填了很多的信息，如银行卡账户、手机号、身份证号、工作信息等等，从而构建了小A的数据画像体系，几天后小B也进入系统之后，再构建了小B的数据画像，通过数据画像的分析发现A与B之间是同事关系，所以就通过同事链将两个人构建起了关系体系。通过这一个个关联体系构建起了借款人之间的人脉关系网，当一个人脉关系网中的人经常违约的话，系统将会自动降低对此关系网中人的信用评级，甚至直接拒绝贷款。

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