前言：
大数据是一个事关我国经济社会发展全局的战略性产业，大数据技术为社会经济活动提供决策依据，提高各个领域的运行效率，提升整个社会经济的集约化程度，对于我国经济发展转型具有重要的推动作用！2016年，由网加时代网发起并主办，北京大学信息化与信息管理研究中心、数邦客、中国新一代IT产业推进联盟协办的“影响中国大数据产业进程100人”大型人物专访活动全面启动，被采访对象均来自中国首席数据官联盟（分别为政府、产、学、研、企各个领域），他们将从不同角度，不同层面向大家阐述当前大数据产业热点、难点、疑点问题，为中国大数据产业健康、持续发展探索经验、保驾护航，敬请关注！
第五期专访人物：中国首席数据官联盟-专家组成员，金融行业大数据应用和互联网金融资深专家 鲍忠铁
鲍忠铁，中国首席数据官联盟专家组成员，北京腾云天下科技有限公司（TalkingData）首席金融行业顾问，上海大数据产业联盟金融行业专家。
《网加时代网》：据TalkingData 此前数据显示，中国移动互联网的设备是12.4亿，2014年年底的时候是10.6亿，15-60岁移动互联网用户为9亿，智能手机用户为6.75亿，平均每年新增3亿部手机，每天会增加80万智能手机。移动互联网是一种新的互联网业态，移动App正在取代互联网时代的网站，成为客户、数据、消费等服务等入口。如果企业能掌握移动互联网的数据，是不是说就等于掌握了客户兴趣和消费数据，那么就可以是不是就可以创造出意想不到的价值？答案应该是肯定，但如何才能做到呢，首先先让鲍忠铁给我们介绍一下移动数据的特点。
鲍忠铁: 移动数据主要有三个特点：
1、移动数据中包含地理位置信息。 移动互联网同传统互联网的一个区别是，移动互联网包含了LBS数据即位置数据信息，这些信息具有非结构化特点，以文本日志信息为主，揭示客户的日常习惯和行为轨迹，帮助行业了解客户特点和喜好。
2、移动APP具有离线使用的特点。移动APP可以在离线的情况下进行使用，客户使用APP的行为数据将会记录在手机APP的日志中。传统互联网只能在用户在线的情况下进行访问，其通过网页抓包软件将用户访问行为记录在网站上，称之为在线数据记录。但是移动APP所有的数据都存在APP自身的日志里面，无论在线与否都需要通过API（专业的SDK）进行收集。
3、移动APP的数据是活的数据，其生命周期较短。由于智能手机的更换周期一般为两年，因此采集到移动APP的数据，其生命周期最长不应超过两年。一般建议3个月以内的数据价值最大，这些数据更能准确反映客户特点，是具有更大价值的数据。
《网加时代网》：移动数据的这些特点也预示着它蕴藏着巨大的价值，那么在哪些方面或者应该场景下能把这些价值发掘出来？
鲍忠铁: 其实应用方向真的很多，比如在用户经营、市场调研、洞察行业、店铺选址、互联网金融反欺诈等方面都有比相应的应用，并取得不错的效果。
《网加时代网》：据所知店铺选址是个非常复杂的工作，那么用大数据能带来什么样的便捷呢？
鲍忠铁:确实如此，过去连锁快餐店利用人工方式进行店铺选址，会安排在8个人站在十字路口，统计路口经过的人群信息，当7天统计人群超过了一定数量后，将会决定是否开设店铺。移动大数据可以帮助商家进行店铺选址，移动设备的轨迹代表人的轨迹，设备的聚集度代表人群的聚集度。利用移动大数据，完全可以短时间了解这个区域，每天经过多少人？这些人的消费特点和消费水平？数据客观真实、实效性强，具有很大的商业价值。
2014年同选址有关的，汽车4S是新增1200家，银行网点新增6800家，连锁店铺新2000家，快捷酒店新增2000家，自动取款机新增27000家。移动大数据进行选址具有低成本，准确、快速等特点。并且移动数据可以了解客户的他活动的轨迹、喜好和消费层次。。
《网加时代网》：移动大数据确实在选址上更有客观性和效率，那么在用户经营方案，您是不是也能给我们分享一些经验？
鲍忠铁:好的。移动大数据分析可以帮助所有企业做三件事，老客经营、新客获取、存客激活。
第一老客经营，参考营销数据统计，企业推荐一个新产品给客户时，推销给老客户的成本，是推销给新客户成本的1/4。同样的产品，同样的营销投入，投向老客户产生的ROI是新客户的4倍。对于所有企业，最有价值的营销方式就是老客经营。
第二新客获取。过去企业的广告都是广播式的，特别在PC互联网时代，不管客户需求，只要让客户看到广告就可以。但是未来，在移动互联网时代，企业需要知道客户是谁，他们喜欢什么，他们需要什么。经过实际案例测试，利用数据方式进行精准营销，定向向目标设备投放广告，新客户的转化率比原来提高10-30倍。
第三存量激活。将休眠或活跃度低的客户唤醒，激活其在App中的消费。在某行信用卡的案例中，手机游戏和信用卡的跨界营销中，激活的用户中，40%是休眠一年以上的用户。
《网加时代网》：移动大数据对于市场调研又会带来哪些改变呢？
鲍忠铁:过去很多调研公司，采用手工小样本方式调研行业。他们常常会收集上千本的数据，一份报告会投入几十个人或上百个人，花费大概1-2个月时间，最后利用几千本样本的份数据，来代表全行业数据。容易出现较大的偏差，耗时较长，分析报告出来之后，其价值将大打折扣。
借助于移动大数据，企业可以利用数据平台，轻松高效地完成市场调研。移动大数据平台轻易可以收集400万样本数据，人员投入少于10人， 5天即可完成数据分析。现在这种大样本、高效的市场调研工作正在发生。
《网加时代网》：P2P最近两年是比较火，但是风险也很大，那么移动大数据在这个方向也是不是能有所作为？
鲍忠铁:确实互联网金融面对的风险在加大，外部欺诈风险正在成为一个主要风险。有的P2P公司统计过，带给P2P公司的最大外部风险不是借款人的坏账，而是犯罪集团的恶意欺诈。网络犯罪正在成为P2P公司面临的主要威胁之一，甚至在一些P2P公司，恶意欺诈产生的损失占整体坏账的60%。很多P2P公司将主要精力放在如何预防恶意方面。高风险客户识别和黑名单成为预防恶意欺诈的主要手段。
线上的欺诈行为具有较高的隐蔽性，很难识别和侦测。P2P贷款用户很大一部分来源于线上，因此恶意欺诈事件发生在线上的风险远远大于线下。中国的很多数据处于封闭状态，P2P公司在客户真实信息验证方面面临较大的挑战。
移动大数据可以验证P2P客户的居住地点，例如某个客户在利用手机申请贷款时，填写自己居住地是上海。但是P2P企业依据其提供的手机设备信息，发现其过去三个月从来没有居住在上海，这个人提交的信息可能是假信息，发生恶意欺诈的风险较高。
借款用户的工作单位是用户还款能力的强相关信息，具有高薪工作的用户，其贷款信用违约率较低。这些客户成为很多贷款平台积极争取的客户，也是恶意欺诈团伙主要假冒的客户。某个用户在申请贷款时，如果声明自己是工作在上海陆家嘴金融企业的高薪人士，其贷款审批会很快并且额度也会较高。但是P2P公司利用移动大数据，发现这个用户在过去的三个月里面，从来没有出现在陆家嘴，大多数时间在城乡结合处活动，那么这个用户恶意欺诈的可能性就较大。
恶意欺诈往往具有团伙作案和集中作案的特点。犯罪团伙成员常常会在集中在一个临时地点，雇佣一些人，短时间内进行疯狂作案。大多数情况下，多个贷款用户在同一个小区居住的概率较低，同时贷款的概率更低。如果P2P平台发现短短几天内，在同一个GPS经纬度，出现了大量贷款请求。并且用户信息很相似，申请者居住在偏远郊区，这些贷款请求的恶意欺诈可能性就较大。P2P公司可以将这些异常行为定义为高风险事件，利用其他的信息进一步识别和验证，降低恶意欺诈的风险。
《网加时代网》：非常感谢鲍忠铁先生的分享。让我们认识到了在新的时代背景下，一切信息都将被数字化，一切数据都可能被采集和分析。数据正在成为各行业了解客户的基础，数据正在带来新的商业模式，数据正在成为新的商业动力。移动大数据具有描述用户行为轨迹和消费偏好的优势，正在成为大数据应用的主要数据来源。移动大数据及技术正在帮助企业了解土地价值、用户消费偏好等信息。很多企业，都需要利用移动大数据了解用户消费行为、提高服务、优化资源配置，提高运营效率。
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