某金融行业大数据解决课件.pptx

1、 2019年11月中国联通金融行业解决方案CONTENTS目录123金融行业现状探讨分析联通大数据金融行业合作探索联通金融行业大数据合作案例金融行业与大数据高度契合n金融行业本身数据价值极高，适合通过大数据进行数据挖掘，实现数据价值n金融行业数据高价值体现在以下方面：交易数据金融行业多是用户存款，消费，投资等金融账户数据，数据本身包含用户消费能力，价值极高数据延续金融行业保存有客户长期的数据，对客户长时间的行为分析有巨大价值数据稳定客户收入，消费，投资行为比较有规律，时间及金额较为稳定特征明显金融数据特征明显，如长期收入情况，支出情况，投资情况，短期的消费异常，都具有明显的特征和价值金融行业发

2、展现状探讨分析n经济和社会快速发展，人们对金融产品的需求增加，个性化趋势明显n互联网金融行业兴起，金融行业竞争日趋激烈，面临更多问题：54321数据孤立p 内部存量数据丰富，但数据孤立，分割严重，分析难度大数据单一p 数据种类单一，需要整合外部数据进行完善客群模糊p 客户群体分散，缺乏准确分析，触达用户手段客户流失p 同质化产品众多，客户流失严重，需要进行沉睡客户唤醒不良资产p 金融不良资产增长，风险控制尤为关键金融行业大数据可能合作方向n结合金融行业的客户需求及联通的大数据能力，可以在以下方面进行大数据合作：进行金融产品售前，售中和售后的全方位风险控制，降低金融风险风险控制基于金融行业本身数

3、据，结合其他行业数据，进行数据修补与完善，形成完整的数据结构，覆盖整个金融体系数据完善多样化触达，并针对客户的偏好，进行沉睡用户唤醒，流失用户的召回工作，提升产品的响应程度客户触达基于产品定位和存量客户，进行精准的产品定位和客户推广，开发定制化产品，满足不同客户的需求客户分析整合内部庞大的存量数据，并进行数据清洗、加工、分析、呈现等一系列处理，展现数据价值数据整合CONTENTS目录123金融行业现状探讨分析联通大数据金融行业探索联通金融行业大数据合作案例联通大数据在金融行业优势n以用户实名认证信息为基础，结合社交，消费，位置，上网等诸多数据，联通大数据在金融方面具有众多优势海量数据真实身份数

4、据，上网数据，社交数据，位置数据，消费数据，通信数据，终端数据等多种数据准确获取数据分析整合能力金融行业存量结构化和非结构化数据全面整合数据建模能力结合联通数据及金融行业数据，开发金融行业产品营销模型，征信模型，关系圈模型大数据平台搭建元数据实现平台松耦合可扩展，搭建金融大数据平台产品应用开发丰富的金融产品应用开发经验，满足用户多样需求运营团队专业金融大数据团队，丰富的开发运营经验金融行业大数据中国联通金融行业大数据探索n结合掌握的金融行业用户需求，联通大数据进行以下金融行业大数据合作探索金融大数据整合：金融大数据平台搭建内部存量数据采集、清洗、加工，分析外部数据引入、整合金融风险控制：贷款贷

5、前贷中身份验证、风险控制贷后欠款催缴客户画像分析：个人精准画像分析区域群体画像特征分析金融产品精准营销：金融产品客户精准营销个性化定制产品服务沉睡用户唤醒流失用户召回金融网点选址：新网点选址评估现有网点客群分析，影响力评估12345联通金融大数据探索1、金融大数据整合n为金融行业搭建异构大数据平台，在整合金融行业已有存量数据基础上，结合运营商数据，提升数据价值数据源层数据交换层数据运算层数据服务层数据应用层以往客户数据互联网数据运营商数据.Flume实时数据采集传输ETL批量数据采集传输RedisHbaseMPP数据实时查询StormRedis数据实时运算Hive/HbaseSparkMapR

6、educe数据离线运算数据应用区流式计算区数据存储和分析区统一数据服务接口数据服务对外接口统一接口客户全景视图权限服务调度数据安全导出自定义报表日志分析对外数据合作2、金融风险控制n通过运营商掌握的真实全面的用户信息，为金融行业提供贷前、贷中用户信息验真评估，贷后失联用户修复和催款等一系列风控服务，帮助其降低风险用户身份信息核查比对用户通信消费的历史信用记录月均消费能力评估业务使用行为特征分析黑名单状态验证终端价值评估.实时位置比对，阻截可疑金融交易互联网访问内容异常监控交际圈异常监控过户/销户感知频繁换机感知消费行为突降/突增异常监控.失联用户信息重判定与复联协助贷前预防及贷中防控能力完善.

7、前-预防中-防控后-分析分析报告服务模式API查询接口分析报告金融风险控制贷前贷中身份审核n利用联通数据，在充分保障用户隐私安全的前提下，利用脱敏数据对金融行业提供数据验证和征信评估服务，为专业化的授信机构提供一个征信平台。身份验证类征信评分类位置信息类终端评分类号码风险类通信评分类交际圈验证二次卡清理通过联通实名信息，帮助客户对用户信息的真实性来进行核实；通过位置信息，对用户历时轨迹、当前位置、常驻地等进行核实，降低欺诈风险；通过用户当前的各种状态，必须是否黑名单、在网时长等信息，来判断此号码的风险度；基于用户近半年的通话话务情况形成用户的话务评分能力；用于用户的终端品牌、型号的验证、用户的

8、换机频率评分和用户的终端价格评分；基于用户的客户属性、账务信息和使用行为、信用信息等综合判断用户的信控得分；基于用户的语音行为，验证用户之间的通信关系、通信的时间跨度、通信的次数等信息；通过判断号码是否重入网，是否再次放号，进而解决互联网、金融客户更改号码的情况。金融风险控制贷后信息修复催款n电催平台：针对现在金融机构的巨大不良资产，本平台在合法合规的前提下，利用联通的大量用户信息数据，帮助金融机构完成不良资产催收工作，降低其坏账。n本平台主要解决了贷后找人难的问题，通过失联人员信息修复并进行电话催收的闭环处理流程，帮助金融机构完成催收工作，并避免了用户信息出门的法律风险。201520205万

9、亿10万亿年均10%-15%的增长速度 案件号码导入后，根据号码网段，实时识别归属运营商，判断号码在网状态。实时号码筛选 针对失联债务人信息，一键信息补全，当天反馈。一键信息补全 一键呼叫，精准触达失联债务人。精准触达电催闭环管理010203 从案件导入、案件分配、电催执行、回款记账到结算，产品内实现全流程，闭环管理。3、客户画像分析n基于以往客户和运营商数据，构建用户全面指标标签体系，构建金融客户全景视图，并将其应用到精准营销和客户关系维护等业务中统一的数据服务接口大数据平台用户全景视图画像应用集群自然属性基础标签社会属性标签交易行为标签收入和消费行为标签生活和爱好标签互联网行为标签精准营销

10、客户关系管理业务定制贴心呼叫.4、金融产品精准营销n通过大数据，对用户行为特征进行深度挖掘，结合营销内容，确定目标用户群，并通过大数据对营销产品、营销时机和营销渠道进行精准定位后，执行营销过程，评估营销效果，并进行营销模型和营销目标的调整优化1、选取目标用户2、营销分析策划3、营销过程执行4、营销效果评估客户细分特征分析偏好预测行为偏好客户分析渠道分析产品匹配方案定制任务建立任务管理任务审批任务执行引流率转化率根据营销效果，优化调整营销模型，调整目标用户5、金融网点选址n对区域人群整体分布特点及人群流动趋势进行分析，帮助客户快速识别潜在高价值地段，节约调研成本，提高选址决策效率n对已有网点进行

11、评估，评估该网点的周边人群画像数据，人流量情况、人口特征情况、人口消费偏好、社交信息、行为习惯等信息，确定网点影响力范围选址分析区域选址行业分类生成推荐报告选址标签权重网点画像消费偏好外部数据行为习惯人口特征人流量社交信息CONTENTS目录123金融行业现状分析金融行业大数据解决方案联通金融行业合作案例案例1：金融大数据平台搭建n 联通凭借自身的大数据人才、技术和经验优势，为某银行提供从平台架构咨询到平台代建，再到模型共建、数据特区（共享）等一揽子服务，是联通大数据能力全方位输出的典范。架构咨询大数据平台规划技术体系规划配套管理规划内外部调研平台搭建PAASIAAS主机资源网络资源存储资源M

12、PP架构搭建Hadoop集群搭建应用建设精准营销模型建设数据运营数据特区征信应用123标签合作SAAS自助工具客户全景视图案例2：征信验真案例蚂蚁金服n合作伙伴：蚂蚁金服即阿里小微金融服务集团，旗下业务包括支付宝、支付宝钱包、余额宝、招财宝、蚂蚁小贷、网商银行等。n应用场景：用于辅助用户支付账户操作的安全风险控制，如大额转账、交易瞬间多笔转账、快捷支付换绑手机、被骗授权（频繁发校验码）等。n产品形态：一致性判断、评价分值。用户用户身份嫌疑查询用户隐私授权（注册时）风险控制（用户身份嫌疑）业务操作是/否案例3：催收案例合作模式客户测试案件量匹配案件量 匹配号码量匹配成功率有效接通率回款率全案委托

13、淘宝98619620719.88%45%2.46%（一周）部分委托工行北京分行1453423.40%60%平安财险河北分公司97331152732%77.50%上海百事通152441559027.2%55%CBC81218825823.15%案例4：客户画像分析案例某银行客群筛选n合作场景：银行挖掘存量用户，个性化营销金融产品n产品形态：银行提供用户手机号码及筛选条件，联通精准营销平台筛选目标用户群，并针对该用户群进行营销。营销活动可由客户直接营销，或由联通精准营销平台间接营销1.用户群：500万存量用户号码明细2.接口方式：SFTP/FTP接口3.提供字段：手机号码+身份证后6位精准营销平台

14、创建用户群用户群集团大数据平台数据处理（标记标签）提供用户清单至大数据平台关联特征标签用户群分析条件1条件2条件3标签1 and 标签2 or 标签3标签3 and 标签4 and 标签17标签1 or 标签2 or 标签3自由设定条件集成公司平台目标用户清单触点自行营销借助联通营销精准号码清单（手机号+身份证后6位）导入用户群银行平台案例5：精准营销案例某银行精准营销n*银行需求为针对自身的存量用户维系推广新产品，提供的3万存量用户通过用户群导入、用户群筛选、营销计划创建功能后通过FTP接口下发目标用户清单，及对筛选的目标用户群分析，以截图的形式告知北京银行用户群分析结果。方案流程通过专线下

15、发目标用户清单（用户号码+身份证后6位）精准营销平台3万存量用户号码+身份证后6位用户群导入大数据平台数据处理（标记标签）创建用户群提供用户清单至大数据平台用户群筛选关联特征标签生成目标用户群营销计划创建数据下发用户群画像专线网络案例5：精准营销案例某银行精准营销效果n通过联通精准营销模式为*银行24010个存量用户进行了精准用户定位用户分群用户数占有效用户比营销指导关注商务应用类网站2330.97%稳定性高理财产品推荐关注炒股类APP11,36547.33%高收益理财产品推荐接听客服电话超过30秒5,54623.10%适合外呼营销关注*银行APP1,4746.14%VIP客户注重维系用户ID

16、 终端类型近三个月出账收入(元)上网流量(MB)客户评级在网时长(月)触媒偏好TOP1近六个月出差天数（出国）访问购物网站次数非北京银行手机银行APP马连道支行_work186*1234iPhone 6 Plus(A1524)298624无级别179今日头条465203186*3456iPhone 6 Plus(A1524)633.55 2392.9金卡55微信2541111186*2678iPhone 5S1383.8 818.1银卡46网易新闻3723121*银行本次营销有效用户与联通用户电话号码匹配度达80.26%（给了31639个样本，剔除了不在北京的1725个、重复数据27个，销户的

17、、无状态的用户后达到24010个有效用户）为*银行个性化定制标签34个，涵盖用户身份属性、终端基本属性、位置状态、上网行为、兴趣偏好等几大类别根据标签分类细分用户群进行精准用户定位，进而提供个性化营销指导通过接听银行客服电话的时间分布统计，建议针对超过30秒的用户再次使用联通精准营销平台外的外呼触达功能，优化银行营销模式案例6：精准营销案例某保险老用户召回n通过分析保险公司存量客户信息数据，制定个性营销计划，进行精准召回1.用户群：只有身份证号的失联老用户2.提供字段：身份证号MD5加密XX保险精准营销平台数据匹配触点导入用户群外呼目标用户群清单需求分析+号码筛选未来可以根据标签更加精准定位用

18、户群用户群分析条件1条件2条件3标签1：男性 标签2：年龄50岁以下自由设定条件标签7：*保险APP 标签8：理财偏好标签4：职业 标签5：金融爱好者赠险成功打标联通返回标记成功的完整电话号码及对应的身份证号实施方案整体架构数据清洗过程河南外呼用户 35591490一个身份证号对应一个号码且身份证号姓名一致919一个身份证号对应一个号码身份证号一致姓名不一致764一个身份证号对应两个号码且身份证号一致姓名一致386一个身份证号对应两个号码身份证号一致姓名不一致河南地区外呼赠险营销活动成功率（接受赠险率）高达18.88%案例6：精准营销案例某保险老用户召回效果n通过分析保险公司存量客户信息数据，

19、制定个性营销计划，进行精准召回外显号码和话术内容以及坐席的说话方式是影响赠险成功率的重要因素，因此提升外显号码的规律性、精简话术内容、加强坐席外呼培训等改进手段，可以较大提升赠险成功率，提高保险失联老用户找回的效率42.20%18.88%15.17%河南地区测试样本身份证号23458个7天共计接通1502个号码，接通率占比42.2%（如果外显号码更加规律预估能到50%以上）最终同意接受赠险用户672个，赠险成功率18.8%筛选出正常在网联通用户电话号码3559个，占比15.17%案例6：金融网点选址某银行网点选址热度区域挖掘根据工作、居住、到访3个维度对区域人群量级进行统计，挖掘最热点区域用户行为分析人流量情况、人口特征情况、人口消费偏好、社交信息、行为习惯等信息区域干扰分析及竞争分析分析区域内已有的银行网点影响辐射范围，避免重复建设，同时结合区域内竞争对手情况，进行区域竞争分析，确定是否进行跟随区域市场贡献度分析区域内已有网点营业额度，确定区域潜力地块研究针对地块的交通情况，确定最优点指数评估及建议结合前5点情况，进行指数分析，得出建设建议选址优势数据规范节约成本结合实际量化评估可视直观谢 谢