Aplicación del big data en finanzas
1. Aplicación de retrato de cliente
La aplicación de retrato de cliente se divide principalmente en retrato de cliente personal y retrato de cliente corporativo. Los perfiles personales de los clientes incluyen características demográficas, datos de poder adquisitivo, datos de intereses, preferencias de riesgo, etc. Los retratos de clientes empresariales incluyen producción, circulación, operaciones, finanzas, ventas y datos de clientes, así como datos ascendentes y descendentes sobre cadenas industriales relevantes, etc. Vale la pena señalar que la información de los clientes en poder de los bancos no es completa y, a veces, es difícil sacar resultados ideales o incluso conclusiones erróneas basándose únicamente en los datos que posee el propio banco.
2. Marketing de precisión
Basándose en los retratos de los clientes, los bancos pueden llevar a cabo eficazmente un marketing de precisión, incluido el marketing en tiempo real. El marketing en tiempo real es marketing dirigido basado en el estado del cliente en tiempo real, como la ubicación actual del cliente, el consumo más reciente del cliente y otra información (un cliente usa una tarjeta de crédito para comprar productos para mujeres embarazadas y puede predecir la probabilidad de embarazo a través del modelaje y recomendar comerciantes que les gusten a las mujeres embarazadas); o utilizar eventos que cambien la vida (cambiar de trabajo, cambiar de estado civil, mudarse a una casa, etc.) como oportunidades de marketing.
3. Control de riesgos
Incluyendo evaluación del riesgo de préstamos a pequeñas y medianas empresas e identificación de transacciones fraudulentas. Evaluación del riesgo de préstamos a las PYMES. Los bancos pueden analizar los riesgos crediticios a través de la producción, circulación, ventas, finanzas y otra información relacionada de la empresa combinada con métodos de extracción de big data, cuantificar el límite de crédito de la empresa y otorgar préstamos a pequeñas y medianas empresas de manera más efectiva.
Identificación de transacciones fraudulentas en tiempo real y análisis contra el blanqueo de capitales. Los bancos pueden utilizar la información básica del titular de la tarjeta, la información de la tarjeta, el historial de transacciones, los patrones de comportamiento históricos de los clientes, los patrones de comportamiento continuos (como transferencias), etc., combinados con el motor de reglas inteligente para realizar análisis antifraude de transacciones en tiempo real ( (como transacciones desde diferentes países). Transfiera dinero con frecuencia solo a usuarios en países o realice transacciones en línea desde lugares desconocidos).
4. Optimización de operaciones
Análisis y optimización de mercados y canales. A través de big data, los bancos pueden monitorear la calidad de los diferentes canales de marketing, especialmente los canales en línea, para ajustar y optimizar los canales de cooperación. Al mismo tiempo, también se puede analizar qué canales son más adecuados para promocionar qué productos o servicios bancarios, optimizando así las estrategias de promoción del canal.
Las ventajas y desventajas del big data
Desde la antigüedad hasta la actualidad, las capacidades de análisis predictivo han sido una de las habilidades que todos han anhelado. La predicción de big data es la más importante. aplicación de datos. La predicción de big data actual consiste en analizar y aplicar registros históricos registrados, integrar modelos de análisis matemático, predecir el futuro y luego inferir los resultados.
En la era del big data, las personas experimentarán inadvertidamente amenazas a su privacidad personal: los proveedores de servicios de tecnología de big data monitorean la privacidad personal de las personas, las aplicaciones de compras monitorean los hábitos de consumo de las personas y los motores de búsqueda de Baidu monitorean los hábitos de navegación web de las personas. El software de citas monitorea las relaciones interpersonales de las personas, y los productos de gestión financiera y de inversión monitorean la riqueza de las personas.