金融大數(shù)據(jù)的進(jìn)階之路,從營銷到風(fēng)控再到投融資決策

在互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展日新月異的時代背景下，人們的生活、工作、消費、活動的習(xí)慣與行為特點在被不斷重塑，大量數(shù)據(jù)被留存記錄，各行業(yè)對于數(shù)據(jù)的挖掘和使用有了適應(yīng)時代發(fā)展的新特點，這在銀行等金融機(jī)構(gòu)的業(yè)務(wù)中尤為凸顯。獲客、信用風(fēng)險控制、留存客戶、觸發(fā)客戶消費是金融行業(yè)的幾大痛點，而大數(shù)據(jù)行業(yè)的發(fā)展正好滿足了這些需求，有效克服了目前金融機(jī)構(gòu)數(shù)據(jù)來源單一、覆蓋率不足、數(shù)據(jù)挖掘程度不深等問題。

在這一篇文章中我們將從精準(zhǔn)營銷、金融風(fēng)控和投融資決策三個方面解讀金融大數(shù)據(jù)，并在最后指出目前制約金融大數(shù)據(jù)發(fā)展的最大問題。

從多角度進(jìn)行客戶刻畫，實現(xiàn)精準(zhǔn)營銷

要提升金融行業(yè)的營銷效果，最重要的是要知道自己的潛在客戶在哪里，然后將自己的產(chǎn)品信息觸達(dá)這些潛在客戶。傳統(tǒng)的營銷手段雖然能起到一定的效果，但存在諸多弊病，大數(shù)據(jù)技術(shù)的應(yīng)用，可以從以下兩個方面提升營銷效率：

第一，減少人力干預(yù)，降低營銷成本。傳統(tǒng)的營銷方式，主要通過人力來進(jìn)行客戶篩選，通過對收集的信息與客戶標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行對比，找到目標(biāo)客戶。這種方式費時費力，也增大了營銷成本。基于大數(shù)據(jù)的營銷系統(tǒng)，可以實現(xiàn)自動化、半自動化地客戶篩查，減少人力干預(yù)，大大降低營銷成本。

第二，更全面的客戶刻畫，讓營銷更精準(zhǔn)。大數(shù)據(jù)技術(shù)的應(yīng)用，可以幫助銀行等金融機(jī)構(gòu)實現(xiàn)更全面的描述，除了傳統(tǒng)的個人銀行信用記錄、資產(chǎn)狀況等信息外，還可以加入更多基于互聯(lián)網(wǎng)和移動互聯(lián)網(wǎng)的個人數(shù)據(jù)信息：個人消費信息，尤其是在電商平臺上的購買記錄以及通過美團(tuán)等平臺的O2O消費記錄，通過對這些數(shù)據(jù)的收集，對客戶的購買力有更全面的掌握；從攜程、途牛、藝龍旅行等旅游平臺上，了解客戶在火車票、機(jī)票、酒店的消費記錄，通過對其行程的掌握，從側(cè)面印證其資金實力。

比如經(jīng)常乘坐飛機(jī)出差并入駐高檔酒店的客戶，其經(jīng)濟(jì)實力還是比較有保障的；從智聯(lián)招聘、58同城等招聘網(wǎng)站上了解客戶的工作信息，通過分析其工作履歷了解其金融消費和還款能力；從QQ、微信、微博等社交平臺了解客戶的人際網(wǎng)絡(luò)狀況，如果一個人的朋友很多并且關(guān)系良好，其朋友普遍具有較強(qiáng)的資金實力，那么客戶本身的資金實力還是有保障的。另外，從客戶與其朋友的交流信息中，可以分析其感興趣的金融產(chǎn)品以及履約意識等方面的關(guān)鍵信息。

只有更全面的了解客戶信息，才能更清晰的辨別客戶的金融消費能力，進(jìn)而將產(chǎn)品信息精準(zhǔn)的推送給有經(jīng)濟(jì)實力也有金融消費需求的人群。我們以博易大數(shù)據(jù)精準(zhǔn)營銷實現(xiàn)方式為例：通過對客戶進(jìn)行深度分析（客戶屬性、應(yīng)用興趣、生活方式、消費興趣、付費能力等多個角度入手），建立屬性標(biāo)簽，通過數(shù)據(jù)整合建立更全面的用戶畫像，在短時間內(nèi)獲取客戶個性化需求，進(jìn)而幫助銀行等金融機(jī)構(gòu)實現(xiàn)更精準(zhǔn)地推廣。

更全面的信息實現(xiàn)精細(xì)化的風(fēng)險管控

金融風(fēng)險主要來自于兩個方面：本來就沒打算履行其金融協(xié)議，存在惡意欺詐的行為；原來有經(jīng)濟(jì)能力的客戶金融實力減弱，其金融履約能力受到威脅，進(jìn)而危及與其有業(yè)務(wù)往來的金融機(jī)構(gòu)。其中惡意欺詐的現(xiàn)象較少，更為普遍的風(fēng)險來源是客戶履約能力變動帶來的風(fēng)險。要控制金融風(fēng)險，就需要通過全面深入的用戶監(jiān)控，及時發(fā)現(xiàn)其金融狀況的變動，在風(fēng)險沒有全面爆發(fā)之前就采取措施，消除風(fēng)險或者盡可能的降低風(fēng)險損失。

要全面監(jiān)控客戶的金融狀況，需要更多樣化的數(shù)據(jù)源，縮短監(jiān)測的間隔周期，甚至進(jìn)行實時監(jiān)控。傳統(tǒng)對客戶信用記錄、房產(chǎn)等固定資產(chǎn)的監(jiān)控，一方面信息面太窄，粗線條的刻畫不足以掌握其風(fēng)險狀況；另一方面，這些信息的實時性太差，較長的監(jiān)測周期無法應(yīng)對快速變化的金融市場風(fēng)險。通過大數(shù)據(jù)技術(shù)，對多來源的數(shù)據(jù)進(jìn)行實時監(jiān)控和分析，是金融機(jī)構(gòu)風(fēng)險管控的必然方向。

我們列舉幾個用大數(shù)據(jù)進(jìn)行風(fēng)險監(jiān)控的應(yīng)用場景：監(jiān)控客戶在電商平臺上的消費行為來，如果客戶突然間大幅降低其購買次數(shù)和金額，就可能是經(jīng)濟(jì)能力出現(xiàn)問題的征兆。當(dāng)然，這需要跟其長期的消費行為進(jìn)行對比，并且只是電商數(shù)據(jù)還不足以確定其經(jīng)濟(jì)能力，還需要與其他數(shù)據(jù)進(jìn)行綜合分析；通過攜程等平臺監(jiān)測其出行數(shù)據(jù)，如果客戶在近期入駐酒店的規(guī)格出現(xiàn)明顯降低，也是其經(jīng)濟(jì)能力降低的征兆；監(jiān)測微信等社交平臺以及支付寶等涉及個人支付與轉(zhuǎn)賬的支付平臺上的客戶數(shù)據(jù)，如果近期客戶有較多的匯款行為，并且金額較大，也會對其金融履約能力構(gòu)成影響，如果客戶存在借款行為，其履約能力也需要關(guān)注...類似的場景還有很多，大數(shù)據(jù)讓更全面的風(fēng)險監(jiān)控成為可能。

以博易股份為例，在金融風(fēng)控方面，博易在以下幾個方面比較有特色：

反欺詐，比如大額存款快速提現(xiàn)的異常交易，就可以通過閥值設(shè)定用模型進(jìn)行快速確認(rèn)，從而提高安全性；

信貸風(fēng)險管理，依托基于用戶行為分析的風(fēng)險引擎，實時快速分析網(wǎng)絡(luò)金融渠道客戶交易行為細(xì)節(jié)，對海量的數(shù)據(jù)進(jìn)行比對、甄選，主動識別異常行為，采集異常行為數(shù)據(jù)，進(jìn)行實時分析判斷。

智能化投融資決策是金融大數(shù)據(jù)的未來

大數(shù)據(jù)最大的價值不在于分析現(xiàn)狀，而在于預(yù)測未來，并在此基礎(chǔ)上進(jìn)行決策。將大數(shù)據(jù)與人工智能進(jìn)行結(jié)合，讓智能系統(tǒng)在海量實時的數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ)上，自動或者半自動地作出投融資建議甚至決策，將是金融大數(shù)據(jù)發(fā)展的必然。

金融領(lǐng)域目前還無法做到智能決策，大數(shù)據(jù)技術(shù)只是作為一種決策輔助工具，最終的投融資行為還是人進(jìn)行操作，這方面存在三個弊?。?

人的經(jīng)驗是需要長期培養(yǎng)才能形成的，而人有壽命的限制，一個有經(jīng)驗的金融人才只能服務(wù)幾十年；

人的精力有限，面對快速變化的復(fù)雜金融市場顯得有些吃力，隨著復(fù)雜程度的提升，很可能出現(xiàn)人駕馭不了的情況；

人容易受到情緒等因素的影響，面對壓力時，不一定能進(jìn)行理性分析，有出現(xiàn)決策失誤的可能。

與之對應(yīng)的，建立在大數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ)上的智能系統(tǒng)，可以突破人的局限，進(jìn)行更理性合理并實時高效的分析和決策。另外，機(jī)器系統(tǒng)可以擺脫“壽命”限制，一旦智能系統(tǒng)上限，就可以一直服務(wù)，并且會隨著數(shù)據(jù)的積累和系統(tǒng)優(yōu)化不斷提升其智能水平。

目前與智能系統(tǒng)的投融資決策比較相關(guān)的是“高頻交易”系統(tǒng)，從那些人們無法利用的極為短暫的市場變化進(jìn)行計算機(jī)化交易，并從中尋求獲利。但“高頻交易”還只是國際大投行用的比較多，而且多是用于股票交易，跟智能化投融資決策還存在很大的差距。

未來很可能從兩方面進(jìn)行擴(kuò)展：

一是大數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù)的發(fā)展，讓一般的金融機(jī)構(gòu)都具有很強(qiáng)的數(shù)據(jù)分析能力，智能決策系統(tǒng)從頂級投行向一般的金融機(jī)構(gòu)拓展，實現(xiàn)普惠科技和普惠金融的夢想；

二是不僅局限于股票交易，智能決策系統(tǒng)向更廣泛的金融領(lǐng)域進(jìn)行擴(kuò)展，比如債券交易、金融產(chǎn)品設(shè)計、信貸投放、個人的投資理財?shù)?，甚至實現(xiàn)整個社會的經(jīng)濟(jì)金融決策，比如央行的貨幣投放、財政政策、物價調(diào)節(jié)等。

金融大數(shù)據(jù)的未來是星辰大海

但目前依然問題重重

應(yīng)該指出，雖然目前國內(nèi)已經(jīng)有較多的大數(shù)據(jù)企業(yè)在金融領(lǐng)域提供服務(wù)，但離成熟狀態(tài)還差的比較遠(yuǎn)。存在諸多問題需要克服，其中最大的一個問題就是數(shù)據(jù)割裂。不管是營銷、風(fēng)控，還是投融資決策，比技術(shù)本身更重要的是數(shù)據(jù)。就金融領(lǐng)域而言，主要的數(shù)據(jù)有幾個部分：銀行、證券、保險等金融機(jī)構(gòu)數(shù)據(jù)，淘寶、天貓、京東等電商數(shù)據(jù)，螞蟻金服務(wù)、P2P平臺等互聯(lián)網(wǎng)金融數(shù)據(jù)，微信、QQ等社交數(shù)據(jù)。

數(shù)據(jù)的割裂表現(xiàn)在兩個方面：

一是領(lǐng)域內(nèi)部的數(shù)據(jù)割裂，比如金融系統(tǒng)內(nèi)部銀行、證券、保險的數(shù)據(jù)存在割裂，即使銀行系統(tǒng)內(nèi)部各個銀行的數(shù)據(jù)也存在很嚴(yán)重的割裂。電商系統(tǒng)內(nèi)部，阿里的淘寶和天貓平臺可以打通，但要讓阿里與京東的電商數(shù)據(jù)進(jìn)行共享，就存在很大的問題；

二是不同領(lǐng)域之間的數(shù)據(jù)割裂，比如阿里的電商數(shù)據(jù)很難與微信的社交數(shù)據(jù)打通，淘寶與微信甚至還相互屏蔽。要讓銀行等金融系統(tǒng)將其數(shù)據(jù)與互聯(lián)網(wǎng)巨頭進(jìn)行共享，也非常的困難。散在互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域的其他數(shù)據(jù)也存在割裂，比如眾多P2P平臺上積累的客戶數(shù)據(jù)就沒能很好的利用起來。

各個領(lǐng)域的數(shù)據(jù)被相應(yīng)的機(jī)構(gòu)把持，而要讓大數(shù)據(jù)在金融領(lǐng)域發(fā)揮很好的作用，只是某一方面的數(shù)據(jù)是不行的，需要“全數(shù)據(jù)”的覆蓋才有價值。因此，要讓金融大數(shù)據(jù)真正用起來，還有很長的路要走。