大數(shù)據(jù)基礎(chǔ) 課件8-2 大數(shù)據(jù)在金融行業(yè)中的應(yīng)用

浙江經(jīng)貿(mào)職業(yè)技術(shù)學(xué)院《大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)》.移動商務(wù)營銷課程群8.2大數(shù)據(jù)在金融

行業(yè)中的應(yīng)用應(yīng)用分析典型行業(yè)大數(shù)據(jù)大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)Unit5

大數(shù)據(jù)在金融的影響趨勢：大數(shù)據(jù)應(yīng)用已經(jīng)成為金融行業(yè)的熱點領(lǐng)域：銀行、證券、保險等多領(lǐng)域的具體業(yè)務(wù)模式：交易欺詐識別、精準(zhǔn)營銷、黑產(chǎn)防范、消費信貸、信貸風(fēng)險評估、供應(yīng)鏈金融、股市行情預(yù)測、股價預(yù)測、智能投顧、騙保識別、風(fēng)險定價等8.2大數(shù)據(jù)在金融行業(yè)中的應(yīng)用

金融數(shù)據(jù)產(chǎn)生主體8.2大數(shù)據(jù)在金融行業(yè)中的應(yīng)用人：指的是人類活動的數(shù)據(jù)，它是人類在活動過程所產(chǎn)生的各類數(shù)據(jù)，包括評論、通話記錄、照片、網(wǎng)頁瀏覽痕跡、交易記錄等信息機(jī)：指的是信息系統(tǒng)產(chǎn)生的數(shù)據(jù)，這些信息主要以文件、多媒體等形式存在，包括審計、日志這樣自動生成的信息物：指的是物理世界產(chǎn)生的數(shù)據(jù)，是通過攝像頭、傳感器等數(shù)字設(shè)備在監(jiān)測中采集的數(shù)據(jù)，例如服務(wù)器運行監(jiān)控數(shù)據(jù)、押運車監(jiān)控數(shù)據(jù)等。

銀行大數(shù)據(jù)應(yīng)用8.2大數(shù)據(jù)在金融行業(yè)中的應(yīng)用信貸風(fēng)控通過整合內(nèi)外部資源讓信貸風(fēng)控更趨近現(xiàn)實精準(zhǔn)營銷利用大數(shù)據(jù)構(gòu)建客戶畫像，在此基礎(chǔ)上銀行可以有效的開展精準(zhǔn)營銷供應(yīng)鏈金融供應(yīng)鏈金融的風(fēng)險控制從授信主體向整個鏈條轉(zhuǎn)變運營優(yōu)化市場和渠道分析、產(chǎn)品和服務(wù)優(yōu)化、輿情分析

保險大數(shù)據(jù)應(yīng)用8.2大數(shù)據(jù)在金融行業(yè)中的應(yīng)用基于保險保單和客戶交互數(shù)據(jù)進(jìn)行建模，借助大數(shù)據(jù)平臺快速分析和預(yù)測再次發(fā)生或者新的市場風(fēng)險、操作風(fēng)險等根據(jù)代理人業(yè)績、性別、年齡、工作經(jīng)驗等，找出業(yè)績相對較好的銷售人員的特征，優(yōu)選高潛力人員基于企業(yè)內(nèi)外部交易和歷史數(shù)據(jù)，實時或準(zhǔn)實時預(yù)測和分析欺詐等非法行為，如醫(yī)保欺詐與濫用分析、車險欺詐分析等通過自有數(shù)據(jù)以及客戶在社交網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)，為客戶制定個性化的保單，獲得更準(zhǔn)確以及更高利潤率的保單模型欺詐行為分析產(chǎn)品優(yōu)化保單個性化運營分析代理人甄選

證券大數(shù)據(jù)應(yīng)用股市行情預(yù)測隨著大數(shù)據(jù)廣泛應(yīng)用，量化投資將獲取更廣闊的數(shù)據(jù)資源，構(gòu)建更多元的量化因子，投研模型更加完善客戶細(xì)分分析客戶的賬戶狀態(tài)、交易習(xí)慣等進(jìn)行客戶聚類和細(xì)分，找出最有價值和盈利潛力的客戶群客戶流失預(yù)測券商可根據(jù)客戶歷史交易行為和流失情況來建模量化分析從而預(yù)測客戶流失的頻率智能投顧基于客戶的風(fēng)險偏好、交易行為等個性化數(shù)據(jù)，采用量化模型，為客戶提供低門檻、低費率的個性化財富管理方案8.3