金融大数据：三大应用场景提升营销收益

因为基于企业的积分是定价的，没有定价没法换商品。有一个定价但是不能直接把积分换成人民币，这是违反货币监管的。但是通过定价的中间过程可以跟京东或者淘宝打通，去外部企业平台换东西。这样一个是激发了用户使用这个积分的热情，积分一活跃，会得到很多数据，而且用户体验也非常好了。同理，银行的信用卡中心积分数据更为庞大，是否能够利用积分发挥更大的价值?如何激活用户使用的热情以及与企业间的交叉销售形成新的增值业务将成为银行未来资产的前沿课题。

今年很多银行在通过APP做营销，非常关注流量问题，如果将来以单一流量为标准，而不是说短信多少钱、流量多少钱，而是当流量成为了硬通货，银行与企业间可以建立这样的一个模式，将用户积分换取相关的流量，这个流量拿到了以后用户之间是可以互换的，通过这个方式完全可以形成一个新的资产平台。

　　金融行业需要什么样的大数据平台?

前面的应用部分都是基于海量数据和复杂应用场景，事实上在金融领域，多个交易中心之间的数据必须要汇齐，在整个金融机构里面有统一风险管理的相关交易汇集，统一的交易平台是机构风险管理的必须的要求。而金融业的监管机构在其监管要求里面，也明确提到了商业银行应该系统收集整合和跟踪各种风险相关数据，并且建立统一的数据平台进行风险控制，确保数据完整性、全面性、标准性以及一致性，为了满足资本计算以及内部充足评估的需要。

另外，金融领域中真正做交易是要建立一套系统去支持业务决策，而不是基于一些明星交易员的个人能力做市场预判，所以业务本身也需要进行持续优化和相关交易的决策过程。前面说到由于应用场景和政策要求需要各金融机构建立强大的大数据处理平台，其实Yonghong Z-Suite就提供了金融各业务场景的大数据分析解决方案，比如说自定义字段，可以支持实时计算，支持定时自动刷新，因为金融领域必须支持不同的金融产品，这些金融产品都有不同的特性，所以必须要有一个统一的框架做到这种灵活性。另外它本身有一个非常强大的数据集市可以进行百万级数据秒级响应，因为在整个风险模型里面是有非常大的计算量的，也需要具备这样的计算能力。这些产品特性对金融领域内具体的平台运用有了一个很好的支持。

金融行业大数据应用场景示例-发掘高价值用户

这个图是永洪做的一个银行的模型，比如以某个支行或者某个银行用户存款额度和授信额度以及贷款纬度为几个纬度去看，这些散点和大小表示贷款额度的大小，X轴表示信用额度Y轴表示存款金额，那么怎么筛选出高价值用户?永洪的做法非常简单，当鼠标选择这一部分，点击缩放按纽可以看到所有的明细数据和表格都可以做联动，这种应用是敏捷式的体现。做用户画像和数据分析的时候往往针对某一类的用户，比如看到他的特征可以给他设一些标签做筛选，针对这些特征提供给风险部门或者营销部门和业务部门的同事做一些定位推广和营销指导，实时的数据分析和反馈也便于提高企业级风险管控能力。

　　仍在路上的金融大数据

众所周知，金融行业存在着高风险性、竞争激烈，同质化严重的痛点，所以风险控制在某种程度上是这个行业的核心，而精准营销和增值业务也是金融业大数据应用的热点。选一家产品技术能力可靠又有丰富行业经验的合作伙伴对金融机构打造大数据平台具有重要意义。据悉永洪科技在金融领域内曾服务过多家知名企业，包括中信银行、民生银行、中金所、光大银行、浦发银行、华泰证券、光大证券、阳光保险、泰康保险等。永洪也期待与更多的金融企业合作，成为其构建金融大数据平台的最佳合作伙伴。

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（编辑：三明站长网）

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