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如何用大数据软件分析金融数据

2016-03-25

如何用大数据软件分析金融数据

大数据妙不可言，但它真能改变企业的运作方式吗？答案毋庸置疑是肯定的。大数据可谓眼下的热门词汇，成为众人口中津津乐道的话题，然而人们对它的实际影响力如雾里看花。大数据具体在金融行业的应用领域，据有限的接触来看，以下领域需要大数据发挥更大更多的作用。

1、用户授信：这其实是数据挖掘最早应用的领域之一，国内的数据挖掘最早基本上也是基于授信所需要的分类挖掘算法而发展的。基于大数据对用户信用风险进行判断，是一个重要的方向。特别是目前很多信用评估体系是依赖于国外的评估机构，如果能够基于大数据（看你能获得何种数据）来构建起信用评估机制来，这个会有市场。

2、交易风险控制：这个跟用户授信不同。原来的数据挖掘能够实现对用户静态的信用评估，基于大数据的流式处理能力可以实现对用户的动态评估，即交易风险的判断。例如，当你发现同一个帐户在近乎相同的时间在不同的地区进行信用卡交易的时候，这个时候交易风险就产生了。客户的信用卡可能被盗，也可能存在欺诈交易行为。

3、提现预测：目前互联网金融的一个很大的特定就是打破了原来流动性和收益率不能兼得的特征。而现在的很多“宝宝”能够两者兼得，除了跟创新有关外，在技术层面如果能够实现大数据对产品的支撑，会做得更高效。具体来说，“宝宝”们需要满足每天用户提现的需求，这就需要储备流动性强的资金，储备少了，会出现挤兑；储备多了，而资金不能得到充分利用，无法产生更多的收益。所以需要构建预测模型，实现对资金需求的有效预算与管理。

4、营销监控与评估：这个是容易被忽视的领域，因为是涉及到具体战术的工作。以后大多数人都关注营销效果的最终效果，比如搞了个客户营销产品，看最终转化了多少，但其实有很多环节可能会影响到用户的转化。比如接触情况，比如吸引性，比如消费滞后性等等。这些需要依赖于大数据基于更客户更准确的解答。

5、流失预警：如果你能获取的数据可以洞察用户在整个相关产品里的使用行为，你就可以洞察用户潜在的流失风险与去向。例如，你会发现原来较优质的客户最近在一段时间里突然不太活跃了，这可能就会有风险，但是到底是最近比较忙没有交易？还是另有他爱了？这个需要依赖于大数据进行洞察。用户可能这段时间正在关注或已经购买竞争对手的产品，这可以提供更大的营销管理价值。

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