电信+金融大数据项目简介.docx
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1、电信+金融大数据项目简介XX科技股份有限公司编制目录一、电信+金融大数据项目背景3二、客户情况及市场情况31客户情况32市场情况4三、技术选型5四、项目团队构成错误!未定义书签。五、团队成员技能需求错误!未定义书签。一、电信+金融大数据项目背景1.传统银行业务与大数据的结合吸存放贷,是银行很重要的一个工作流程,吸收存款,放出贷款,吸收存款最基础的做法就是散客的存款,但是银行还可以利用大数据技术分析出,在某个城市,部分人群的资金运转情况,并且与部分人群建立一个良好的大客户合作关系。放出贷款就更需要大数据的帮忙了,因为有一个很重要的环节,那就是风险控制,简称风控,需要通过定点大数据技术来进行个人的
2、风险情况判定,包括个人的资产管理,未偿还贷款管理,过去的信用表现等,利用模型和评分卡,来给这个人进行综合评分,之后给评分较高的人群发放贷款,因为在批量操作的时候,不可能每个人都去做背景调查。2、互联网金融与大数据的结合互联网金融的主战场在互联网上,比如很多理财产品,很多保险产品,大数据分析需要告诉品牌方,我们的用户转化情况,跟其他的营销思路一样,从用户触点开始,到用户着陆,再到成功使用产品,进行投费理财,这是一个完整的营销漏斗,大数据技术可以正向的优化各层级转化率,同时可以利用用户集群的共性行为,反推测出成功转化用户的路径,从而作出决策,甚至可以利用大数据分析技术做产品使用频率,功能使用频率的
3、分析,来进行产品优化,提高产品使用率。二、客户情况及市场情况1 客户情况客户画像主要分为个人客户画像和企业客户画像。个人客户画像包括人口统计学特征、消费能力数据、兴趣数据、风险偏好等;企业客户画像包括企业的生产、流通、运营、财务、销售和客户数据、相关产业链上下游等数据。值得注意的是,根行拥有的客户信息并不全面,基于银行自身拥有的数据有时候难以得出理想的结果甚至可能得出错误的结论。比如,如果某位信用卡客户月均刷卡8次,平均每次刷卡金额800元,平均每年打4次客服电话,从未有过投诉,按照传统的数据分析,该客户是一位满意度较高流失风险较低的客户。但如果看到该客户的微博,得到的真实情况是:工资卡和信用
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