大数据在金融领域的应用实践展示PPT课件（带内容）PPT资料.pptx

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基于身份证、手机号、姓名、邮箱、地址等的实名数据,4/用户价值高：

50岁以下当前主力消费人群和未来主力消费人群为主,5/真实性强:

用户在消费、阅读、社交时没有信贷目的，因此用户没有造假意图）,6/用户身份识别准确:

打通一个人的多种ID行为,2/实时性强：

毫秒量级内更新用户档案,1/数据来源广：

打通众多线下与线上商家、媒体、金融机构,3,4,6,5,2,1,用户概况,实名,匿名,普通个人,（小企业主中大企业高管）,房主,车主,4.3亿,6.5亿,6.5亿,2200万,4400万,3700万,百融行业优势,1/数据量大，质量高,2/大数据技术积累深厚,3/恪守公允的第三方数据平台身份，不与金融机构竞争,4/众多实际案例,国内最大独立第三方数据平台（数据优势）,匿名,实名/准实名,Web端（用户ID，浏览器Cookie等）,手机App端（唯一硬件编号，如IMEI、IMSI、MAC等）,用户身份识别方法个体精准定向,UID:

537821068，性别：

男，年龄39，工作状态：

在职；

工作行业：

IT，教育程度：

硕士生，地域：

湖北省，武汉市；

活动区域：

武汉_汉阳大道,用户标签

（1）,人口统计学标签,海归，运动，篮球，科比，易建联，高尔夫，伍兹，热血，星座，双子座，红酒，不重时尚，游戏，流行音乐,通用标签,1.房主：

是；

位置：

市中心2.是否拥有奢侈品：

是3.是否股民：

是4.是否信托客户：

是,价值标签,喜好品类1：

T恤；

购买比例：

46；

消费力等级：

2级：

50，1级：

50；

特征tag偏好：

风格-时尚休闲：

83，领型-圆领：

66，图案-纯色：

50，图案-条纹：

50，领型-翻领：

44,长期购物喜好,关注品类1：

男士剃须刀；

查看比例：

31；

1级：

63，2级：

30；

刀头-旋转式2刀头：

60，电源方式-充电式：

43，刀头-旋转式3刀头：

33纹：

44,短期购物场景,用户标签

（2）,长期阅读喜好,喜好类别1：

体育新闻；

浏览比例：

19喜好类别2：

军事新闻；

11喜好类别3：

投资理财；

32,短期阅读关注,关注类别1：

家庭装修；

31关注类别2：

出境旅游；

26关注类别3：

汽车报价；

12,长期游戏喜好,重度游戏、小游戏,近期游戏喜好,魔兽世界；

购买可能性：

49；

消费力等级：

72，1级：

28,社交圈属性：

IT，篮球，红酒，军事粉丝数：

1503关注数：

423影响力排名：

34%社交圈口碑：

78,社交圈,金融客户全生命周期管理,贷后客户管理模块,贷前审批模块,数据支持系统,审批决策,客户管理决策,业务管理,风险管理,品质管理,放款,押品管理,工单管理,营销服务,评估授信,用户增值,品质管理,决策引擎,营销端,核心流程,营业网点或客户服务,业务营销,客户关系,资产处置,追债委外,百融金融产品服务,指定用户群体的全网行为分析，指导广告投放媒体指定个体用户（手机号、邮箱、qq、微博）的定向广告投放,营销服务,评估授信,用户增值,追债委外,欺诈风险识别，通过互联网用户信息匹配等技术，针对信用中介等欺诈风险进行识别,信用风险评估，通过用户网络行为、偏好等评估报告，降低信用卡/贷款用户的不良率，增加有效用户量发卡量,挖掘“循环信用贷”、“分期付款”用户特征，以提升其占比针对上述用户进行定向精准营销,针对失联用户进行联系重建,应用案例,Applications,03,百融核心优势,很多用户没有央行信用记录，无法发卡或者放贷百分点有上述用户的数据，可以作为发卡或放贷的征信依据百分点的用户评估报告对日益重要的互联网金融尤其关键，因为大部分互联网申请者都没有央行报告,针对有央行信用记录的用户，百分点可以从中筛选出央行报告认为好，但其实并非那么好的人针对有央行信用记录的用户，百分点也可以从中筛选出央行报告认为坏，但其实并非那么坏的人,增加新的优质用户,评估筛选已有用户,百融风险评估案例,某大型股份制商业银行A信用卡风险评估,经过1轮共90万真实用户的测试，基于百融用户评估报告，可以将该行信用卡不良率降低至之前的1/2,某大型股份制商业银行B信用卡风险测试,某大型股份制商业银行C信用卡风险测试,某业内领先的P2P公司信用风险测试,某移动端小贷公司欺诈及信用风险评估,经过1轮共50万真实用户的测试，基于百融用户评估报告，可以将该行信用卡不良率降低至原来的1/2,经过2轮共20万真实用户的测试，基于百融用户评估报告，可以将该行信用卡不良率降低至原来的1/1.4,线上数据整体匹配率66.77%，线下数据整体匹配率43.50%。

可以将不良率降低到以前的1/2,基于百融用户评估报告，已经将该公司不良率降低至原来的1/3,将信用卡中心信用风险评估模型的KS值从之前的0.28（银行申请表数据）提高到0.45（银行申请表数据百融用户评分报告）,信用卡用户增值现金分期电话营销,分析报告,基于百融全网用户数据以及客户自有的用户数据，进行整合分析并形成分析报告，用以指导客户数据化运营。

用户筛选,基于百融的用户筛选规则，按照客户要求的筛选条件，进行客户所需要的特定群体用户的筛选，形成特定用户群。

示例：

在10万潜在用户中，筛选出近期有大额消费的潜在用户，并进行精准营销。

营销响应率从6%提升到14.4%,XXX金融集团C2B产品构想,2025年大概会推出30款金融产品,计划将其中约10款产品拿来与百融合作：

在百融大数据库中抽出一部分用户，分析其各自属性针对分析结果设计有针对性的金融产品双方对这些产品进行收入分成,传统做法,优势,问题,有完整的方案体系和成熟的经验,缺乏大量有效数据支撑和技术手段,银行内部评估体系+第三方专业公司,百融分析因素,近2年区域GDP值及增长率；

近2年区内GDP与全市各区平均GDP比值变动情况；

区域人口规模、密度、结构、收入区域网点数量、距离、区域人群宏观画像,目标市场调研,消费行为习惯：

购物场所/方式选择，优先购物场所/方式，月均购物频率，单次消费金额，分类购物情况，消费金额等交通工具（有无车）居住情况（房产价值区间）家庭情况（有无孩子老人）主要活动区域，喜好偏好、生活方式已有金融消费情况金融消费预测,目标客户分析,线上线下方式相结合：

营业网点wifi推送主要商圈wifi+线下宣传推送社区营销活动EDM个性化邮件QQ弹窗手机运营商弹窗主要网站精准广告展示电销（补充用户标签）,目标客户触达,通过消费者画像，把握关键的竞争优势，研究区域内市场容量和趋势，预测市场份额。

网点运营数据辅助解决方案,指定人群不定期画像报告（侧重变化）,指定人群不定期画像报告（侧重变化）,1、辅助开展任务指标下达2、辅助开展网点绩效分析3、辅助开展网点服务提升,营业场所WIFI铺设（O2O）,1、缓解网点排队焦灼情绪，减少服务纠纷2、利用WIFI连接页面捕捉客户信息标签3、利用WIFI内架网站开展金融产品和服务宣介,其他应用,风险类,追债委外（地址与电话号码识别）信用卡套现识别高风险客户提前催收预警,营销类,商户推荐优惠推荐、商品推荐金融网站运营管理,价值类,信贷需求预测需求金额预测,汇报完毕谢谢观看,BIGDATAFINANCE,数据PPT/金融PPT/述职PPT,ReportcompletedThanksforwatching,汇报人：

20XX/X/X,