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2019广东农商银行校园招聘备考:金融大数据怎么用

2018-08-30 13:35:11| 广东农村信用社招聘信息

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金融行业由于天然具有数据量大的优势,成为大数据应用的重要领域。大数据金融是指集合海量非结构化数据,通过对其进行实时分析,可以为金融机构提供客户全方位信息,通过分析和挖掘客户的交易和消费信息掌握客户的消费习惯,并准确预测客户行为,使金融机构和金融服务平台在营销和风险控制方面有的放矢。这里主要以大数据在精准营销、风险控制以及投资决策等领域的作用为例来简要描绘大数据在金融实务中的应用。

① 用户画像与精准营销。

用户画像是指用于刻画用户特征的一系列数据,包括个人与企业用户画像。个人用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;企业用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。通过大数据将个人与企业零散、多元的信息汇聚在一起,金融企业得以及时感知消费者消费行为和企业融资需求的转变并制定对应的金融产品,从而实现产品的精准营销。

例如在网络营销领域,金融企业可以通过收集互联网用户的各类数据,如地域分布等属性数据,搜索关键词等即时数据,购物行为、浏览行为等行为数据,以及兴趣爱好、人脉关系等社交数据,实现地域定向、需求定向、偏好定向、关系定向的理财或保险产品的销售。在客户关系管理上,可以利用客户历史交易行为和流失情况来建立了客户分类、客户偏好、客户流失概率的模型,从而预测客户流失的概率,并实施相应的营销对策。例如招商银行通过大数据构建了客户流失预警模型,对流失率等级前20%的客户发售高收益理财产品予以挽留,使得金卡和金葵花卡客户流失率分别降低了15个和7个百分点,从而实现了对客户生命周期精准的管理。此外,大数据在关联销售、差异化服务、挖掘潜在客户上也都有广泛的应用。

② 大数据风控

大数据风控。金融是经营风险的行业,风险控制能力是金融机构的核心竞争力。金融机构通过信用评分模型来定量计算贷款违约的可能性,确定违约的损失分布,以规避风险损失,并根据预测的风险水平进行利率定价。传统的信用评分模型主要使用历史借贷数据和财务数据来预测和判断借款人的违约风险,采用传统的统计方法进行分析,这种方法最大的缺陷就是无法对那些缺乏历史借贷数据的借款人进行信用风险评估。在征信体系不完善的经济体中会存在信贷供给不足的现象。我国央行征信系统虽然覆盖了8亿多人,但只有3亿多人具有信贷历史,传统的风控技术对这部分信贷历史记录空白的群体是无效的。即便在征信业高度发达的美国,美国个人消费信用评估公司评分也被批评信用评价标准过于单一,评估结果具有片面性,在时间上表现出严重的滞后性。

大数据风控是基于互联网大数据,将数据挖掘、机器学习等大数据建模方法运用到贷前信用评审、反欺诈等风控管理环节。其特点是处理的数据种类多,更加多维度,风控模型除了重视传统的信贷变量之外,还纳入了社交网络信息等信息,为信贷记录缺失的群体获取基本金融服务提供了可能性。具体而言,大数据信用评估除了关注传统反映被评价主体债务状况、资金延付状况等资金活动相关的数据之外,将更多重点放在评价主体的行为数据上。在互联网大数据时代,电子商务、社交网络和用户的搜索行为等大数据都映射着经济主体的教育背景、工作经历、社交圈子,这些信息与信用水平可能存在某种联系。大数据技术在充分考察借款人借款行为背后的线索和线索间的关联性基础上进行数据分析,最终达到降低贷款违约率的目的。近十年来中国的互联网尤其是移动互联网发展迅速,移动终端累积了海量的用户行为数据,这些网络交易和社交平台积累的数据为实施大数据风控、弥补传统风控下信用记录缺失奠定了坚实基础。

③ 构建投资指数为投资提供决策。

国泰君安曾构建过一个“个人投资者投资景气指数”。国泰君安研究所对海量个人投资者样本进行持续性跟踪监测,对账本投资收益率、持仓率、资金流动情况等一系列指标进行统计、加权汇总后得到的综合性投资景气指数。通过这一指数,能在一定程度上传递个人投资者对市场的预期、当期的风险偏好等信息,从而为股票投资提供参考。除了通过交易数据构建投资指数之外,另一种方式是借助社交媒体,通过语义分析来挖掘出社交媒体用户发布内容中与宏观经济或股票板块相关的内容,并区分其中表示正面情绪和负面情绪的词组,以此来实时判断投资者对于经济、股票的情绪并指导投资策略。虽然这种方法面临社交媒体用户与股票投资者并不完全重合、存在样本偏差的问题,但仍不失为判断市场情绪波动的一个不错的参考。

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