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吴海斌:互联网金融的大数据新方向

2016-12-16 eNet&Ciweek

12月16日,2016年中国互联网经济论坛在京举行,GEO集奥聚合 COO 吴海斌在现场发表主题演讲。他认为作为一家企业做数据服务,通过把不同的碎片化的信息通过不同的结合点结合起来、大量的数据整合,真正了解用户才能助力金融机构和其他行业,从而实现企业价值。

以下为演讲实录:

大家下午好!我们企业是做数据服务的,我们客户是2B客户,帮助金融机构和其他行业,比如教育机构、汽车、房产这样的行业去做营销、风控。说落地一些,我们到底是怎么跟金融机构服务的,也不要说又说经营又说风控,就说营销,就说客户管理,只说在银行做客户管理,大家可以把概念延伸到自己的行业中去。

我以前在银行做了十几年,我一直在银行做数据,我对银行有什么痛点是深有体会的。每次和银行谈,特别是和零售银行去聊,他们会问我,你到底是怎么帮助我?我现在痛点是什么?我有五千万客户有一半已经不活跃了,我不知道他们在做什么,你能不能告诉我他喜欢什么?哪些客户资产状况是想要服务的人群?打造什么产品服务他们,通过什么渠道可以接触到他们,这是银行经常问的问题,大数据可以解决这些困难吗?

而我们是可以帮助他们的,是不是100%全部解决掉?不一定,但是我可以告诉你,我可以做什么。我们能够拿到什么数据帮助银行了解客户不同维度,目标人群和普通人群对照组,在网络行为上的差异是什么。从我的数据中看出,金融角度来看目标人群比普通人群高15个百分点,出行、新闻、外卖、汽车旅游都是高的,人群特质和普通人群差异很大,知道这个信息是不是可以把产品进行优化。

什么时候目标人群和对照组里大家上网的关注度点在什么地方,不同点在什么地方,明显这么高的组点击量比对照组高很多。关注网站的情况,目标组和普通组之间的差异,哪些网站关注更高?做流量可以关注度更高的网站,包括目标群到底对哪些信赖类产品更加的关注,我说的是关注而不是购买,关注是购买的前提。

种种的信息是通过大量的数据积累来获得的线索,作为数据公司怎么来做呢?首先怎么把不同的碎片化的信息通过不同的结合点结合起来,通过KP号码、邮箱地址、新浪微博号码,等等串联起来,不同的线索是一个人做的,这是一个基本的能力。第二大量的数据整合,之后是做数据的整合,点点滴滴的行为标签,关注过什么网站、关注过什么产品、关注过什么服务,从而把画像画出,马上可以根据行为判断出来,不一定是真实的但一定是贴切的。

互联网特别是移动网络行为将会是大数据价值最深的数据源,做任何东西都在网上走,今天上午有一位嘉宾唯品会90%销量是手机上做的,这些行为点点滴滴形成的是轨迹,轨迹是偏好是你的兴趣和需求,可以判断出这个人是不是有各种各样的不同偏好。

银行,有些银行自己经营属性的数据,哪怕是工商银行客群也只能看到工商银行的交易,不知道这个客户在招行和建行也有信息,如果我把通过某一个链接的主键外部的行为,行为是预测性行为和银行数据进行对接。银行对客户的了解成为可能成为360度画像,知道客户的行为,在做服务、产品营销的时候会更加的精准,这是未来探索个性化服务的最基本的逻辑,当不了解客户的时候谈什么个性化呢?

“方舟产品”我们产品定义是银行内部的,银行信息是出不来的,银行绝对不会泄漏信息的,包括电话号码都不会轻易的出来,对银行服务是做体制化服务,系统在银行内部,银行从系统中调取对客户枝节描述信息我们叫做标签,一方面数据和三方数据结合在一起,融合在他们内部的大平台,里面有标签,标准化的标签,这个人特质的标签都在里面,是综合性的标签包括里面的建模,包括可以进行项目营销的优化,所有的操作人员是点击式的操作,选一个人有信用卡,对信用卡有关注的,对信用卡、机车消费有关注的,可以选性别、年龄和区域等等,这样会形成这次会有多少客户是在选择范围内的,这个平台是和银行内部的整个沟通平台是打通的。比如,外汇平台、EDM平台等等,完全是一体化的,信息回到平台中去,马上可以对于模型进行优化,很多模型不是天生就是好用的,如果放了一些定制化模型对你也并不一定合适,通过做的营销活动的结果来回复进来。    

银行大数据合规性的问题,我们的建议是,第一合作方数据源是合规的,要看是不是有真正的商务合同,是不是黑数据;第二是数据要加密;第三大家最好拿脱敏的数据不要拿敏感的数据,即使是术语泄漏也不会产生很大的影响。数据的匹配问题,大数据和我们合作最大的问题是匹配,握有10%、20%匹配率,这是很现实的问题。

如何评估大数据的价值,银行做任何的事情都看LI,每次设活动要有明确的KPI,然后可以计算,怎么来核算LI这个收入,并不是大数据带来销售收入全是里的收入,不用数据可以赚多少钱,增值的是真正的增长率,用这个做分子,不能只看收入和增长收入,还要看对整个银行经营效率的提升,本来是十个人做,现在加入了数据流程剩下三个人做事情,机会成本和效率都是收入。这是我给大家分享的案例和银行客户间的数据的反馈,谢谢大家!

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