大数据拯救传统金融_数据分析师
在互联网金融的冲击下,有人说,中国传统的金融机构有可能成为21世纪的恐龙,很多商业银行人悲观坦言:大企业客户离我们远去,因为不愿意间接融资,小微客户离我们更远,因为他们现在有更便宜、更便利的融资平台为他们提供金融服务。进入数据时代,比起BAT等互联网金融机构,传统银行缺乏有效的、互动的更有价值用户数据。南京大学商学院副院长裴平说:“大数据对无论是传统金融以及新跨界者都带来了平等的创新机会,关键是如何切入,如何抓住。”
构建数据基础
传统银行业在大数据和互联网金融的冲击下感到焦虑和忐忑,关键原因是缺乏具有行为特征、交易特征的数据。
传统银行业之所以在互联网大潮来临,在大数据和互联网金融的冲击下感到焦虑和忐忑,关键原因是缺乏有效数据。缺乏具有行为特征、交易特征的数据让传统的金融机构很抓狂。
腾讯征信的总经理吴丹透露,目前央行的征信系统覆盖了3亿人,也就意味着中国有20%~30%的人有征信记录,而剩下的人没有。没有征信、行为特征记录的人意味着这些人虽然都在银行的”册子“上,但金融机构无从根据数据来为他们提供更精准、更快速的金融服务。
互联网金融和互联网企业之所以让传统企业惧怕,是因为他们有大量的“活”数据。每一天跑在阿里平台上的数据是5000个大型图书馆的数据,一天天猫的交易额是571亿元,腾讯的微信有超过5亿的用户,更关键的是BAT等互联网上面的数据是有客户行为特征、交易特征的,其上有他们的购买轨迹,社交吐槽着他们的爱好,可以很方便地了解每个人的信用状况,可以快速放贷,可以快速为他们提供精准营销服务。
“事实上,传统银行没有必要如此恐惧,因为大数据面前人人平等,每一类机构都有机会来抓住它。从数据构建的维度看,传统金融机构可以在原有数据基础上通过与外面机构合作来获得更多数据。” 南京大学商学院副院长裴平说。事实上《中国电子报》记者在采访IBM顾问咨询部的金融事业部有关负责人时,对方也表达了类似观点。
金融机构除了原有的客户数据,外部有大量的数据可以利用。事实上金融机构可以整合的数据渠道和维度很多,包括政府的数据、电信的数据等,事实上包括阿里巴巴、百度等互联网企业现在也对外提供很多数据服务,这些数据产品金融机构可以通过交易获得。不仅如此很多金融机构事实上也在开始布局自己的数据渠道。
开启“大数据化”转型
对于传统金融机构来说,大数据战略的核心是要精准了解客户、快速个性化地提供客户需要的服务。
对于传统金融机构来说,大数据战略的核心是要精准了解客户、快速提供个性化客户服务。要想达到这样的目标,每一个金融机构有自己的路径来构建自己的数据基础、应用模型,创造新服务。中金数据的康潭云坦言,金融机构要想成为数据驱动的金融机构,需要有几个关键点:一是从战略层面布局大数据。二是要对数据来源和数据的质量进行评估。三是要有分析模型。
裴平是3家商业银行的独立董事、国家重大项目互联网金融的首席专家,他坦言自己常常给金融机构进行互联网金融的顾问咨询,在他看来这些金融机构面向大数据的转型,首先是要转换思想。现在大部分金融机构的人都不懂大数据,在中国真正懂得金融大数据的人不超过100人,无法换人就必须要换脑,从传统思维转向大数据思维,大数据讲究是多维度、多样性、动态、开放和系统。第二是要打破信息孤岛,找到精准有效数据,有价值的数据。其实很多维度的数据是可以整合起来的,比如中国电信有13亿用户,他们的数据中有通话记录、漫游记录、上网记录,如果金融的数据与电信的数据进行对接, 与水电费信息结合,就可以充分了解一个人。第三是要提高大数据挖掘的能力,提高大数据的驾驭能力,这样能够快速把数据转化为商业行为,变成产品。
事实上,目前银行的服务与产品是相当粗放也是相当同质化的。之所以出现“大企业渐渐远去”、“小企业也纷纷远离”,关键的原因是银行不能够精准了解客户需求,不能够非常快速精准地定制客户所需要的金融服务产品。IBM大数据分析专家肖小梅给《中国电子报》记者讲了金融大数据的应用场景:一个客户到银行柜台取钱,从进去到出来预计是10分钟的时间,如果金融机构能够在客户离开银行之前这10分钟内基于种种数据快速分析预测出他的当下和潜在金融需求,就可以在他离开前向他提出建议,就有可能抓住客户并获得新商业机会。
勇敢跨界拥抱合作
传统金融机构应该敞开胸怀,拥抱大数据,拥抱一切有利于自己的数据资源和数据合作。
不久前,《中国电子报》记者采访了用友集团高级副总裁郑雨霖,他坦言,正在向互联网金融服务转型的用友目前正在构建自己的数据渠道,在金融业务方面,从企业支付到企业供应链金融、企业理财以及企业征信等都是用友的业务方向,而在推动这些金融业务,虽然用友有多年企业管理的经验,但用友不是金融领域的专家,所以用友选择与金融机构、行业龙头企业进行合作。事实上,互联网金融是一个跨界产物,对于每一类机构都需要更开放的心态和开放的思路。
来自华夏银行、现在担任百度金融事业部总经理的杨进坦言:“互联网金融和传统金融不是谁要颠覆谁的问题,也不是颠覆和被颠覆的关系,互联网金融发展迅速,给社会带来更多的好处,同时也产生一些挑战和问题,解决这个问题,需要更多的融合,传统金融和互联网金融很多方面是互补的。”
蚂蚁金融集团首席战略官陈龙同样坦言:”互联网金融不可能颠覆传统金融,互联网金融与传统金融是互补的关系,金融机构自己核心的竞争力,包括甄别风险定价的能力,长期积累出来的信誉,处理复杂交易的能力,所做的是‘大’金融服务。互联网金融的优势是前段渠道上,它可以通过渠道更容易获得客户,为长尾用户提供普惠金融的服务。”他同时坦言,以数据为例,现在中国已经有8家公司获得新的个人征信产品的许可,这些企业所提供的产品是数据服务,与传统的金融不同,他们之间可以进行更多的合作。
事实上,很多后来进入互联网金融的跨界者都对传统金融张开了怀抱,对于互联网金融抱着“敌对态度”的传统金融,也应该敞开胸怀,真正拥抱大数据,拥抱一切有利于自己的数据资源和数据合作。毕竟大数据所带来的透明、高效、低成本的金融服务是历史的车轮滚滚向前,势不可挡,传统金融机构必须跳到这个大数据这辆战车上,顺势而为,才能成为大数据时代的金融赢家。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
“最近复购率一直在下降,我们的营销力度不小啊,为什么用户还是走了?” “是不是广告投放的用户质量不高?还是我们的产品问题 ...
2025-02-21以下文章来源于数有道 ,作者数据星爷 SQL查询是数据分析工作的基础,也是CDA数据分析师一级的核心考点,人工智能时代,AI能为 ...
2025-02-19在当今这个数据驱动的时代,几乎每一个业务决策都离不开对数据的深入分析。而其中,指标波动归因分析更是至关重要的一环。无论是 ...
2025-02-18当数据开始说谎:那些年我们交过的学费 你有没有经历过这样的场景?熬了三个通宵做的数据分析报告,在会议上被老板一句"这数据靠 ...
2025-02-17数据分析作为一门跨学科领域,融合了统计学、编程、业务理解和可视化技术。无论是初学者还是有一定经验的从业者,系统化的学习路 ...
2025-02-17挖掘用户价值本质是让企业从‘赚今天的钱’升级为‘赚未来的钱’,同时让用户从‘被推销’变为‘被满足’。询问deepseek关于挖 ...
2025-02-17近来deepseek爆火,看看deepseek能否帮我们快速实现数据看板实时更新。 可以看出这对不知道怎么动手的小白来说是相当友好的, ...
2025-02-14一秒精通 Deepseek,不用找教程,不用买资料,更不用报一堆垃圾课程,所有这么去做的,都是舍近求远,因为你忽略了 deepseek 的 ...
2025-02-12自学 Python 的关键在于高效规划 + 实践驱动。以下是一份适合零基础快速入门的自学路径,结合资源推荐和实用技巧: 一、快速入 ...
2025-02-12“我们的利润率上升了,但销售额却没变,这是为什么?” “某个业务的市场份额在下滑,到底是什么原因?” “公司整体业绩 ...
2025-02-08活动介绍 为了助力大家在数据分析领域不断精进技能,我们特别举办本期打卡活动。在这里,你可以充分利用碎片化时间在线学习,让 ...
2025-02-071、闺女,醒醒,媒人把相亲的带来了。 我。。。。。。。 2、前年春节相亲相了40个, 去年春节相亲50个, 祖宗,今年你想相多少个 ...
2025-02-06在数据科学的广阔领域中,统计分析与数据挖掘占据了重要位置。尽管它们常常被视为有关联的领域,但两者在理论基础、目标、方法及 ...
2025-02-05在数据分析的世界里,“对比”是一种简单且有效的方法。这就像两个女孩子穿同一款式的衣服,效果不一样。 很多人都听过“货比三 ...
2025-02-05当我们只有非常少量的已标记数据,同时有大量未标记数据点时,可以使用半监督学习算法来处理。在sklearn中,基于图算法的半监督 ...
2025-02-05考虑一种棘手的情况:训练数据中大部分样本没有标签。此时,我们可以考虑使用半监督学习方法来处理。半监督学习能够利用这些额 ...
2025-02-04一、数学函数 1、取整 =INT(数字) 2、求余数 =MOD(除数,被除数) 3、四舍五入 =ROUND(数字,保留小数位数) 4、取绝对值 =AB ...
2025-02-03作者:CDA持证人 余治国 一般各平台出薪资报告,都会哀嚎遍野。举个例子,去年某招聘平台发布《中国女性职场现状调查报告》, ...
2025-02-02真正的数据分析大神是什么样的呢?有人认为他们能轻松驾驭各种分析工具,能够从海量数据中找到潜在关联,或者一眼识别报告中的数 ...
2025-02-01现今社会,“转行”似乎成无数职场人无法回避的话题。但行业就像座围城:外行人看光鲜,内行人看心酸。数据分析这个行业,近几年 ...
2025-01-31