京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据在金融行业的应用 及所带来的市场价值
金融企业正在将大数据应用作为未来的重点,数据正在成为具有价值的资产,大数据思维和大数技术正在成为主流。大数据被誉为新时代的经济石油,是企业赢得未来市场的法宝。大数据到底有何神力?大数据到底能为金融行业带来哪些价值?今天就让我们聊聊大数据如何玩转金融。
在聊聊大数据玩转金融之前,我们来看看大数据的三个关键词。
连接(Connect )—大数据连接一切
百度连接了信息与读者,阿里连接了商品与消费者,腾讯连接了人与人。大数据则连接一切,BAT所有的连接都是建立在数据基础之上的。
数据连接了消费者和商家,数据连接了客户习惯,数据连接客户喜好,数据连接了客户,数据连接了位置,数据连接了时间和空间。数据连接了历史和现在,数据连接了万物。拥有了数据就拥有了和万物、时间、空间的连接。
反馈(Feedback)—大数据反馈事物
连接一切的大数据将会反馈所连接的事物、空间和时间,通过数据记录来反馈物体的移动,消费习惯,个人爱好,行为习惯,活动轨迹,运动规律等。大数据所反馈的很多数据是过去互联网时代所不具备的,例如移动互联网数据,LBS数据,传感器数据,APP内部点击数据等。
最为重要的这些反馈的数据能够知道;你是谁,你爱好什么,你在干什么,你需要什么,你的运动轨迹,你的消费习惯,你的消费能力甚至你的社交圈,及未来你的想法等等。
揭示(Disclose -)—大数据揭示相关性,带来价值
所有的人都被反馈的事物都被打上了一个或多个数据标签,这些具有价值的标签经过整理和分析,再结合其他的数据,将会揭示事物内部和外部的相关性。将这些相关性揭示了事物的真相和规律,将会为个人、商家、社会带来巨大价值。大数据的应用是大数定律的典型表现,不过分强调因果性,借助于相关性,重点关注大概率事件。
下面我们来简单的聊一聊大数据在金融行业的应用以及所带来的市场价值。
一、获客(未来金融行业,得客户者的天下)
未来金融行业,无论是银行、证券、保险、基金还是信托,获取新客户是最主要的任务,可以说得客户者得天下。金融行业的服务范围正在跨越地理空间的限制,在监管的鼓励下,很多客户的获取不再仅仅依赖于线下的市场活动,利用互联网获取客户正在成为可能,基金和证券开户已经成为事实,未来银行的在线开户也将成为事实。
80后、90后未来将会成为各金融行业争夺的目标,他们的爱好和习惯将会成为各大金融企业的关注重点,每年700多万的大学毕业生也将成为各大信用卡公司争夺的对象。
大数据可以为金融企业提供获客服务,利用大数据连接和反馈的功能,我们知道潜在的客户是谁,客户的联系方式,客户的商业需要,另外我们可以知道客户的爱好和习惯,为客户订制需要的金融产品。金融企业的获客`成本从50元到2000元甚至5000元不等,中国大数据获客的市场规模不少于2个亿。
二、精准营销(找到目标客户,用最少的钱办最大的事)
金融行业过去一直是广告市场的大客户,为了提高自身品牌形象和推广金融产品。各大金融企业不断的投入巨额广告,整体广告市场投入金额在百亿元人民币左右,金融企业经常作为各种商业活动的主要赞助商。例如F1赛车,网球大师赛,高尔夫球赛,各种媒体举办的会议和体育活动等。
在移动互联网时代,每个人使用移动设备的时间在逐渐增加,传统媒体的优势正逐步被新媒体取代,例如用户更多利用手机获取信息,利用平板电脑观看电影和电视剧,更多的年轻人开始玩手游,以及数字电视节目正在成为主流。金融行业加大了在数字媒体上的营销力度和广告投入,但是如何找到目标客户,将这些广告投到目标客户那里,传统媒体无法做到,但是在大数据的帮助下,新的数字媒体可以做得到,做的好。
大数据时代,移动互联网数据加上LBS数据可以确定客户的消费习惯和消费能力,帮助金融行业确定目标客户,在确定目标客户之后可以精准选择在客户经常观看的媒体或APP上来投放营销广告。同时利用大数据金融企业可以了解多少广告被客户主动点击,客户停留时间,客户购买产品的期望,客户的转化率等信息。借助于大数据的精准营销将会帮助金融企业花最少的钱,办最大的事。国外金融企业的精准营销早就成为主流,每年仅美国金融行业市场,精准营销带来的收益就超过了几十亿美金。在中国金融行业的竞准营销市场由于刚刚起步,其市场规模将在4亿人民币左右。
三、增加风险评估维度(风险定价能力永远是金融行业的核心竞争力)
金融企业之间最大的竞争力之一就是风险定价能力,准确的风险定价能力将会帮助金融企业获取更大的利润和稳健经营。任何一个金融企业缺少风险定价能力,其将会无法有效控制风险,容易被市场淘汰。
移动互联网时代无论是个人客户和企业客户,其风险纬度都是种类繁多和复杂的。风险评估所考虑的场景也是日益复杂,如果风险场景和风险纬度考虑不全,可能会对金融行业是个巨大的打击。
利用大数据的连接、反馈和揭示,金融企业可以充分考虑不同风险场景和风险纬度,利用大数据揭示事物规律和本质的特点来帮助金融行业进行更加全面的风险管理。
目前互联网金融企业和互联网巨头BAT进行的小额信贷就是利用大数据实施风险评估和管理。客户的社交数据,交易数据,LBS信息等数据,完全可以帮助金融企业例如银行,信用卡,保险公司,基金公司增加风险评估维度。中国的市场正在起步,市场份额不会少于一亿元人民币。
四、挖掘客户价值(在金融行业,已有的客户永远是最大的金矿)
金融行业的主要收入来源于已有的客户,其对金融企业的产品更加忠诚和信任。开发一个新客户的成本远高于让老客户购买产品。
利用大数据的连接、反馈、揭示等功能,金融企业可以利用客户交易数据来分析其消费习惯和爱好,定位其金融需求;利用企业之间的交易数据可以了解各个企业的运营情况,现金流情况,主要的资金流向等信息。通过相关性分析可以为客户推荐已有的产品或单独设计产品。目前金融行业消费贷款、供应链金融、融资融券、组合保险等产品都是利用了自身内部的数据进行分析,挖掘自身客户的需求而设计的。未来这种挖掘已有客户价值的趋势将会越来越明显。
移动互联网的数据在对客户分析方面更有价值,更能够反映出客户的特点和金融需求,金融行业应该购买移动互联网端数据。未来金融行业将至少投入上亿的资金来购买移动互联网侧的数据,来帮助其挖掘已有的客户价值。
五、增强用户体验(掌握互联网企业的法宝,赢得未来客户群体)
金融企业如果想获得新客户并且留住老客户,金融企业的自身移动APP应用和产品必须关注客户体验。这也是互联网企业的核心竞争力。借助于大数据金融企业可以了解客户使用APP的习惯,点击网页的习惯,移动应用中各个界面和菜单的使用情况。根据用户喜好来进行设计和更改,包括布局、图表形状、颜色搭配等。
大数据的反馈功能可以帮助金融企业了解客户,提高客户的体验,赢得未来80、90后客户。用户体验是金融企业未来一直需要重点关注的领域,无论是银行还是基金公司,吸引客户购买产品的动力除了产品自身的优秀还应包含平台使用的用户体验。
大数据在用户体验上的应用已经发展一段时间,未来金融行业在用户体验上的投入将会逐步增加,市场投入将会在十亿左右。
总结,由于互联网银行的出现,政府和监管对互联网金融企业的支持,互联网巨头BAT的跨界发展,中国金融行业将自2015年进入大数据应用的爆发期,大数据将会被金融行业作为重要的商业武器,在2015年迎来巨额投资,金融行业将会在大数据管理平台,大数据产品,大数据人才和大数据技术工具上投入巨大资金。
任何一个金融企业如果忽视了在移动互联网和大数据两大领域的投入,将会在未来被残酷的淘汰。不客气的说,未来金融企业之间的竞争,成败很大程度取决于对大数据和移动互联网技术的应用。在大数据时代,拥有移动互联网侧的数据和大数据技术平台,独立于BAT并具有高度商业敏感度的大数据公司将会成为未来市场的王者。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
主讲人简介 张冲,海归统计学硕士,CDA 认证数据分析师,前云南白药集团资深数据分析师,自媒体 Python 讲师,全网课程播放量破 ...
2026-04-10在数据可视化与业务分析中,同比分析是衡量业务发展趋势、识别周期波动的核心手段,其核心逻辑是将当前周期数据与上年同期数据进 ...
2026-04-10在机器学习模型的落地应用中,预测精度并非衡量模型可靠性的唯一标准,不确定性分析同样不可或缺。尤其是在医疗诊断、自动驾驶、 ...
2026-04-10数据本身是沉默的,唯有通过有效的呈现方式,才能让其背后的规律、趋势与价值被看见、被理解、被运用。统计制图(数据可视化)作 ...
2026-04-10在全球化深度发展的今天,跨文化传播已成为连接不同文明、促进多元共生的核心纽带,其研究核心围绕“信息传递、文化解读、意义建 ...
2026-04-09在数据可视化领域,折线图是展示时序数据、趋势变化的核心图表类型之一,其简洁的线条的能够清晰呈现数据的起伏规律。Python ECh ...
2026-04-09在数据驱动的时代,数据分析早已不是“凭经验、靠感觉”的零散操作,而是一套具备固定逻辑、标准化流程的系统方法——这就是数据 ...
2026-04-09长短期记忆网络(LSTM)作为循环神经网络(RNN)的重要改进模型,凭借其独特的门控机制(遗忘门、输入门、输出门),有效解决了 ...
2026-04-08在数据分析全流程中,数据质量是决定分析结论可靠性的核心前提,而异常值作为数据集中的“异类”,往往会干扰统计检验、模型训练 ...
2026-04-08在数字经济飞速发展的今天,数据已渗透到各行各业的核心场景,成为解读趋势、优化决策、创造价值的核心载体。而数据分析,作为挖 ...
2026-04-08在数据分析全流程中,数据处理是基础,图形可视化是核心呈现手段——前者负责将杂乱无章的原始数据转化为干净、规范、可分析的格 ...
2026-04-07在数据分析与统计推断中,p值是衡量假设检验结果显著性的核心指标,其本质是在原假设(通常为“无效应”“无差异”)成立的前提 ...
2026-04-07在数字经济深度渗透的今天,数据已成为企业生存发展的核心资产,企业的竞争本质已转变为数据利用能力的竞争。然而,大量来自生产 ...
2026-04-07Python凭借简洁的语法、丰富的生态库,成为算法开发、数据处理、机器学习等领域的首选语言。但受限于动态类型、解释性执行的特性 ...
2026-04-03在深度学习神经网络中,卷积操作是实现数据特征提取的核心引擎,更是让模型“看懂”数据、“解读”数据的关键所在。不同于传统机 ...
2026-04-03当数字化转型从企业的“战略口号”落地为“生存之战”,越来越多的企业意识到,转型的核心并非技术的堆砌,而是数据价值的深度挖 ...
2026-04-03在日常办公数据分析中,数据透视表凭借高效的汇总、分组功能,成为Excel、WPS等办公软件中最常用的数据分析工具之一。其中,“计 ...
2026-04-02在数字化交互的全场景中,用户的每一次操作都在生成动态的行为轨迹——电商用户的“浏览商品→点击详情→加入购物车”,内容APP ...
2026-04-02在数字化转型深度推进的今天,企业数据已成为驱动业务增长、构建核心竞争力的战略资产,而数据安全则是守护这份资产的“生命线” ...
2026-04-02在数据驱动决策的浪潮中,数据挖掘与数据分析是两个高频出现且极易被混淆的概念。有人将二者等同看待,认为“做数据分析就是做数 ...
2026-04-01