大数据场景在银行业的应用之一：新客获取

　　随着互联网的不断发展，移动互联网的大范围普及，海量的用户行为数据由此产生，这些数据被采集、存储、处理、挖掘、分析，但如今，这些应用已经不足以体现大数据真正的价值了，大数据变现迫在眉睫。

　　对于拥有天然数据属性的金融业而言，大数据推动了金融行业的变革，引发了金融生态和资源配置的深刻变化。无论是银行、证券还是保险业，都乘着大数据的风帆寻找更具竞争力的商业模式，尤其银行业对于大数据投资最多。但无法变现的大数据是没有价值的，如何能够更好地应用大数据带来变现，把大数据应用落到实处，是银行和大数据提供商所要面对的新的挑战。

　　下面我们就结合银行个人用户业务的各个阶段，来阐述大数据在其中的应用。

　　精准用户画像的建立让新客获取更有效

　　一直以来，银行都是通过扩大网点规模、利用对公业务发展工资客户、举行小规模市场活动以及通过创新产品等获取个人业务新客户。虽然这些方式当前在银行扩大客户基础上仍然起到非常重要的作用，但如今，互联网、移动互联网新渠道的开发和大数据的充分应用都给银行带来了新的更有效、更节省资金的方式获取高价值的用户。

　　银行大数据应用具体可分为客户画像、精准营销、风险管控和运营优化四个方面。其中用户画像就是通过对客户行为洞察后建立的客户特征，整理客户现有的行为和知识，形成完善的结构化客户知识标签，从而全面立体地认知客户。用户画像越精确，获客就会更直接有效。虽然银行方拥有一些客户数据，但由于缺乏及时的沟通，所以大都是静态数据。虽然当前市场上有很多体量超大的公司拥有记载了客户在互联网上的浏览、消费、支付、交流等信息的数据，这为利用数据研究客户行为带来了最大机遇。但是大数据公司作为独立第三方，在整合多方数源、打通断层数据有更大的优势。

　　客户画像的刻画需要从用户的互联网行为、通讯、社交、网络商城浏览、支付行为等数据源获取客户特征、行为、偏好、兴趣和需求，大数据公司常用标签来替代。标签是一种描述，是刻画一个人在某时间和空间的某种行为。举例来说，如果用户在午间1点，通过PC上网访问了京东商城，这样就可以标记为一个标签“网络购物”，或者更进一步通过浏览记录标记更为细化的标签“网络购物－母婴产品”。通过这样一个个细化的标签，用户的特征、行为、偏好、兴趣和需求就能够勾勒出“客户画像”。如果你知道一个用户过去3个月上过京东商城12次，看过母婴产品6次、服装2次、书籍4次，还知道她访问过儿童早教公司官网6次，公立幼儿园网站10次，那么我们就基本可以确定这个客户是一个3、4岁孩子的母亲。

　　一个有效的标签体系，需要从人的整体出发，要分析客户基本属性、行为、兴趣、需求，更有价值的是生活特性、家庭圈、人生阶段乃至稳定性、消费观、消费力等更加内在的特征。在这个体系中，我们不但看到客户的行为描述，而且根据这些行为，也可以判断出客户的偏好、需求和潜在的价值。

　　利用大数据筛选精准用户，建立用户数据资产

　　当得到了精准的客户标签、画像信息后，银行可以按照自己的业务需求进行获客选择了。例如，如果银行需要更年轻、有借贷需求，而且对互联网理财感兴趣的人群。大数据服务商可以帮助他们根据这些需求在数据库里进行精细筛选：如年龄小于40岁、最近3周在互联网搜索P2P网站理财端业务超过10次、最近1个月有搜索信用卡和消费金融公司网站超过10次、客户需求被定为“信贷需求置信度>50”、客户归属地在北京。通过这些具有针对性的筛选一批符合银行需求的客户就会被挑出来。

　　同时这批客户的共同特征也会被勾画出来：比如基本特征、网络基本行为、常用媒体、最关注网站等，这些特征还可以建立一个新的用户群模型。利用目标客户的共同属性，在大的数据库中搜寻具有同类特征的人群，扩大潜在客户数目。

　　精准营销让银行与客户建立更有效的“沟通“方式

　　以往，银行和客户的交流方式是很有限的，如拥有客户的电话和邮箱，但通过发短信、打电话或发邮件与客户沟通是一件很头疼的事情，这样的沟通既不及时也往往收效甚微。但如今大数据精准营销可以让银行通过大数据公司与已经选好的客户群进行“交流”。由于大数据公司往往保有客户的联络ID，如邮箱、社交号，甚至电话号码，所以在获得一定授权下，可以为银行进行产品的投放，针对客户进行宣传，提高客户转化率。

　　这种转化方式从成本和效率考量，都是一个极为有效的模式。特别是那些没有很多网点的新兴银行、甚至没有网点的直销银行，这都是一些非常好的获客方式。

　　开放心态，银行也要具备大数据思维

　　虽然应用大数据的新获客模式十分有效，但金融从业者总抱着对新事物一定会有潜在的风险而有所顾虑。有人说，“未来所有的企业都是做大数据的生意”，乘大数据之风帆破浪正当时。在大数据价值变现时代，银行要抱着用于尝试新鲜事物的心态来对待大数据获客，多试，多识。实践见真知，国内不少银行已经开始尝试通过大数据来驱动业务运营，通过大数据的助力，银行的前瞻性、分析和判断能力可以提高，管理的精准性、复杂性的把握可以提高，产品创新的能力可以提高。大数据时代新的、更具竞争力的商业模型已经可以预见，通过专业的大数据服务商进行转型已是刻不容缓。

　　大数据产品及服务助力金融创新

　　作为“2015年最具创新场景应用服务商”的榜首，在大数据金融应用深耕多年，潜心研发了金融雷达这一产品。金融雷达不仅可以为银行提供提供各类应用标签，供金融机构在不同业务场景下进行客户筛选，进行精准的营销，以实现更有效更直接的获客。

　　金融雷达同时还支持金融客户从业务产品和客户两个维度进行更加精准的客户搜索。客户维度涵盖了基本属性、消费能力、兴趣偏好、营销特征等四大维度。