数据分析在金融行业中的应用

数据分析在金融行业中的应用

随着大数据技术逐渐得到更广泛的推广，并被越来越多的应用领域所采用，在这一背景下，
数据分析逐渐推动成为行业内关注的重点。
接下来将重点阐述数据在银行、证券以及保险领域的具体运用。
为了更好地理解金融领域的相关内容，
在深入讨论金融行业时之前先归纳一下大数据的基本特性。

大数据的特点可归纳为“5V”

• 数量Volume：
  海量性也许是与大数据最相关的特征。

• 多样化（richness）：
  丰富性不仅体现在数据类型上，并且涵盖数据来源的多样性。大数据不仅包含以事务为代表的传统结构化数据，并且还包括以网页信息为代表的半结构化数据以及视频和语音信息等非结构化数据。

• 价值Value：
  大数据呈现出庞大的规模特征，在其背后所蕴含的价值密度却相对较低。例如，在监控持续时间长达数小时或数天的情况下，在这些海量数据中真正具有参考价值的时间片段可能仅持续几秒钟。

  • 速度Velocity：
    数据增长速度快，处理速度也快，获取数据的速度也要快。

  • 准确性Veracity：
    数据的准确性和可信赖度，即数据的质量。

一、在银行行业中的应用

客户的特征：客户的特征分类主要包括个人型和企业型两大类。其中个人型客户的特征主要包含人口统计学指标、消费能力评估结果以及兴趣偏好等内容；而企业型客户的特征则涵盖了企业的生产活动状况等相关运营数据，并延伸至上游的产业链相关环节信息。

客户的社交媒体行为数据，在整合银行内部系统数据与其他外部开放平台数据后，则可构建出更加全面的客户画像；从而实现精准的营销与管理策略。例如，在光大银行等金融机构中已建立社交网络信息数据库

（2）客户在电商平台的交易记录，则能获取其购买行为特征。这些特征有助于银行评估客户的信用状况。例如，在线银行如建设银行，则将自身电子商务平台与信贷业务紧密结合。再比如，阿里金融则向阿里巴巴集团用户提供了无需抵押的信用贷款。

（3）企业客户的产业链上下游数据如果银行掌握了企业所在的产业链上下游的数据则能更好地掌握企业的外部环境发展情况从而能够预测企业的未来状况

另外一种途径是利用当前新兴的DMP数据平台获取用户行为数据分析。

2、精准营销：在客户画像的基础上银行可以有效的开展精准营销。

（1）实时营销。基于客户需求即时动态展开的便是实时营销这一概念。如依据客户需求的具体情况及行为轨迹展开精准营销，则更具针对性与效率性。在具体实施过程中，在某个顾客使用信用卡购买孕妇用品时，则可通过建立相应的模型来预测怀孕几率的同时提供适合孕妇需求的产品推荐服务。同样地，在换工作或结婚等情况出现时也能够捕捉到潜在的市场机遇

（2）在进行交叉营销时，在不同业务或产品的推广之间建立联系是一个关键策略。
招商银行通过分析客户的交易记录，在精准识别潜在的小企业客户群体的基础上，
随后通过远程银行平台来进行推广和销售。
这样的策略有助于提升整体业务的表现，
并促进不同产品之间的有效搭配与应用。

（3）开展个性化推荐工作。银行可以通过客户需求来提供相应的服务或产品定制方案。例如，在分析客户特征时会考虑客户的年龄、资产规模以及理财偏好等因素，并在此基础上对目标客户群体进行精准定位分析。通过这种精准定位可以更好地识别其潜在的金融服务需求，并从而实现针对性的营销和服务推广策略。

（4）客户生命周期管理。涵盖新客户获取、防止流失以及挽留现有失主等策略。例如，在构建_client_流失预警模型的基础上，在对_client_流失率等级前20%的高风险失主采取积极挽留措施的同时，招商银行成功实现金卡及金葵花卡客户的流失率分别下降了15个和7个百分点。

3、风险管理：涵盖中小企业贷款风险辨识及欺诈交易行为识别（反欺诈分析）等手段用于风险控制。

针对中小企业的贷款风险评估问题上, 银行可利用企业生产的产物流通情况. 与此同时, 还需考虑其销售数据以及财务指标等信息. 并结合大数据挖掘技术来进行风险分析. 这种方法有助于量化企业相应的信用额度, 更有效地开展对中小企业的贷款业务. 例如,"阿里小贷"通过分析会员在阿里巴巴平台上的网络活跃度. 交易记录以及在线信用评价等数据来评估风险.

（2）实时识别欺诈交易并进行反洗钱分析。银行可以通过持卡人基本信息、卡片信息、交易历史、客户行为模式以及当前正在发生的行为（如转账）来进行实时分析。结合智能规则引擎（如从不常出现的国家向特定用户提供转账或从不熟悉位置进行在线交易），该方法能够有效识别欺诈行为并防止资金洗钱活动。例如，IBM金融犯罪管理解决方案帮助银行通过大数据实现预防与管理金融犯罪的目标。而摩根大通银行则依靠大数据技术追踪盗取客户账号或侵入ATM系统的罪犯行为。

4、运营优化

（1）市场与渠道分析的优化。银行借助大数据等技术手段收集与评估各市场及网络等主要推广渠道的表现质量，并据此对合作推广渠道进行必要的调整与改进；同时也能通过数据分析确定哪些特定的推广渠道在匹配度上最适宜于推出何种类型的银行产品或服务，并据此制定相应的推广策略。

（2）产品与服务优化方面。银行可将客户行为数据转化为信息流，并通过深入挖掘分析客户的个性特征、风险偏好以及消费习惯等关键指标；进一步运用智能化技术对客户需求进行精准分析与预测；从而实现产品的创新设计与服务流程的优化配置。例如，在实际操作中，某银行如兴业银行，则可通过对其客户的还款数据进行深入挖掘来识别优质客户群体，并据此制定差异化的金融支持方案以满足不同客群的需求。

（3）舆情分析。银行可以通过爬虫技术利用网络平台采集社区、论坛及社交媒体上与自身相关的各种信息数据，并借助自然语言处理技术实现情感分析功能。其中尤其需要注意的是，在分析过程中需要特别关注可能出现的负面信息，并及时发现并解决潜在问题；对于正面反馈，则需要进一步总结和完善。同时还可以参考行业内的优秀案例作为业务优化的方向依据。

二、在证券行业中的应用

1、股价预测

于2011年5月，英国对冲基金Derwent Capital Markets正式创立了一只规模高达4,000万美元的新类型对冲基金。这一创新性产品首次将社交网络技术应用于投资管理领域，并通过挖掘Twitter平台上的用户情感数据来分析市场情绪走势。令人印象深刻的是，在首月的操作中就实现了显著盈利——该产品以1.85%的投资回报率远高于其他 typical hedge funds, 其平均回报率仅为0.76%。

2、客户关系管理

该行公司依据客户的账户特征展开细分工作：基于对其账户状态（包括类型分类与生命周期阶段）、账户价值水平（如资产峰值数值与均值表现）以及交易行为特征（如周转率指标与市场关注度数据）等多维度数据进行考察分析，在完成对各类客户的分类处理后即可实现精准识别出各类客户的典型交易模式特征，并进而识别出最具投资价值与盈利潜力的客户群体；随后根据其具体的投资偏好特征与其 corresponding 的投资目标定位情况，则可据此为其提供最为贴合需求的服务方案设计；同时优化资源配置与政策制定过程中的各项资源配置效率问题；最终提升服务质量的同时精准定位并满足高净值客户的差异化需求。

（2）失群客预测。券商可通过分析客户需求变化及失群趋势等信息进行建模研究从而估测失群概率。该系统主要应用于失群客画像构建以及基于画像分析失群客留存风险评估。基于对100多万客户的交易数据进行深度挖掘与分析构建了客户的分类模型偏好模型以及留存概率预测模型。其根本目的就在于通过量化分析客户的各项行为特征评估其未来可能成为失群客的概率。

3、投资景气指数预测

在2012年推出

三、在保险行业中的应用

1、客户细分和精细化营销

根据客户需求进行分类并提供差异化的服务方案能够有效提升服务质量与客户满意度。保险需求受客户风险倾向的影响极大因此了解不同人群的风险偏好至关重要。研究发现不同的人群根据其对风险的态度表现出不同的保险需求其中风险管理偏好的人通常表现出更高的保险意识而风险管理中立的人则相对保守选择较低水平的保险产品管理偏好的人则倾向于购买高价值但保值性较强的保单类型以规避潜在的风险损失在实际操作中需要综合考虑客户的年龄职业收入状况以及消费习惯等多个维度来进行精准画像同时还需要运用机器学习算法对目标群体进行精准划分根据不同类别制定相应的服务方案以满足其个性化需求

（2）潜在客户挖掘及流失用户预测。保险公司可通过大数据融合客户的线上行为与线下记录，运用数据挖掘技术对潜在客户进行分类划分，并将销售资源重点分配到关键群体中。通过大数据分析，综合考量客户的投保信息、产品种类、历史出险记录以及销售人员的专业能力等因素，在此基础上识别出影响客户退保或续保的关键变量，并基于建立的模型对客户的流失概率或续保可能性进行评估分析，在早期发现高流失风险客户后及时采取预警措施，并制定相应的挽留策略以提升保单的续保率。

（3）通过客户关联策略实现最佳险种销售组合识别。保险公司可采用时序分析方法确定顾客购买保险的顺序规律，在客户生命周期中把握最佳时机提升保额销售额。此外，在现有保户再销售体系中建立个性化服务清单与营销规则体系，并在此基础上制定精准营销策略以促进保险产品的销售转化。基于此基础之上并借助大数据技术实现客户需求精准匹配：以淘宝运费险为例进行具体阐述。根据统计数据显示，在淘宝平台购买运费险的用户中有超过50%会出现赔付需求；然而该险种对保险公司带来的利润贡献仅占5%左右。尽管如此但仍有大量保险公司出于业务拓展考虑愿意提供此类产品服务：因为一旦客户购买该险种后保险公司便能够获取客户的详细个人信息包括手机号码及银行账户信息等关键数据信息；通过这些信息可帮助公司了解客户的购买行为及产品使用情况从而实现精准化的后续服务推荐与产品推送假设某客户购买并发生退货的是婴儿奶粉相关赔付数据则能反映出该客户的家中很可能存在有小孩从而为后续的产品推荐提供了有力依据：如儿童疾病险和教育储蓄险等高利润率的产品成为潜在销售对象

（4）客户精准营销策略。By leveraging network marketing strategies, insurance companies can gather a variety of user data, including regional distribution, search keywords, shopping behavior, browsing patterns, interests, social connections, and other behavioral metrics. These data enable the implementation of targeted advertising approaches such as regional targeting, demand targeting, preference targeting, and relationship-based targeting. Through this method, precise marketing can be effectively achieved.

欺诈行为分析：欺诈行为分析是指依托企业内外部交易记录以及历史数据，在线或近乎实时地识别潜在异常交易模式，并评估可能的欺诈行为风险。

（1）医疗保险欺诈和滥用的分析。医疗保险欺诈和滥用主要可分为两类：一类是非法骗取保险金的行为即保险欺诈；另一类是在保额范围内重复就医虚报理赔金额等行为即医疗保险滥用。保险公司能够基于历史数据研究影响保险欺诈的关键因素及其可能范围并借助自动化打分系统来快速识别并分类具有欺诈或滥用风险的理赔案件。

（2）车险欺诈分析方面，保险公司能够基于历史欺诈案例的数据建立预测模型，并对理赔申请进行分类管理以有效遏制车险欺诈问题。该系统涵盖理赔申请欺诈侦测、业务员与修车厂勾结造成的欺诈等多种情况的监控机制。

3、精细化运营

（1）产品优化升级。基于细致化数据挖掘与分析技术的应用下，在原有粗放化分群策略的基础上进行改进与创新，在现有的基础之上对客户群体进行精准细分与刻画的基础上实现客户保单的差异化定制，在精确识别客户风险特征的基础上实现对客户的个性化匹配服务方案设计与实施，并基于现有数据资源以及社交网络数据资源建立更加精准的风险评估模型与定价模型，在保证业务稳定性的前提下显著提升了产品的盈利能力，并为每一位客户提供量身定制的最佳化服务方案

（2）运营分析。基于企业内外部运营管理与交互数据的综合分析，在大数据平台上进行全方位覆盖的企业经营状况及管理绩效预测工作。利用保险保单数据与客户交互数据建立模型，在大数据平台上实现对潜在的市场及操作风险的高效处理与精准预警。

（3）保险销售员选拔工作。基于代理人员（保险销售员）的业绩数据以及其性别、年龄等因素进行分析，并结合入职前的工作经历和其他保险公司相关经验等信息，在通过员工性格测评等手段后筛选出表现最优秀的销售人员特性，并重点培养有发展潜力的销售人才