华院数据在金融领域的大数据应用

      《金融业发展和改革“十二五”规划》提出,中国金融业增加值占GDP的比重将保持在5%左右。根据国家统计局的数据显示,2015年末全国金融业增加值5.75万亿,占GDP的比重为8.39%,金融业已经成为中国经济的重要驱动产业。

       金融业作为一个数据基础非常规范、丰富和持续的产业领域,为大数据的有机结合和创新应用提供了非常好的肥沃土壤。大数据+金融,在银行、保险、证券期货、融资租赁、互联网金融等诸多细分领域,均能产生非常多的应用场景,如: 客户管理:客户画像、客户细分、客户生命周期管理等;产品管理:新产品(如基于车辆里程的保险)、精准定价等;营销管理:交叉销售、关联销售、个性推荐、精准广告投放等;运营管理:渠道优化、产品优化、活动优化、人员优化等;风险管理:风险评估、反欺诈、反洗钱等;交易管理:投资景气指数、大数据选标、大数据择时、大数据投研、算法交易、交易违规识别等。

       华院数据利用自身大数据分析领域的优势所长,结合金融产业领域的理解,在相关领域已有一些布局和应用实践:

信用风控管理

       以数尊信息科技有限公司为主体,综合运营电信运营商、电商、社交媒体等跨界大数据,形成“数尊宝”系列产品:数尊宝标准版,金融行业版,电信行业版,电商行业版,零售行业版。在获得个人授信前提下,为各类合作伙伴提供基于个人信用评估的精准获客、智能决策、快速放贷、风险管控全生命周期信用风控管理服务。

运营商信用管理体系案例

       1.客户面临的挑战

       信用管理在银行、保险等行业发展较为成熟,在电信行业还处于起步阶段,通过信用管理体系的不断完善来提升运营商的综合竞争力。对客户信用进行评估来降低营销服务成本并对其业务风险进行管理的需求越来越重要,完善信用服务是运营商提高公司收入和客户感知的重要手段。

       2.数尊信息的解决方案

       数尊信息信用管理是基于大数据分析和挖掘的一体化持续运营的专项解决方案,以用户信用评分模型为基础,充分应用于风险控制、授信贷款、差异化服务多个领域,并借助系统平台支撑实现信用管理运营的持续超越。该解决方案针对不同业务目标构建信用模型对客户进行评分,帮助企业对当前客户的信用进行准确评估,可以用来指导欠费提前预防、欠费催收、授信贷款以及个性化客户服务等工作。同时它还可以帮助企业确定适合向哪些客户开展精确营销和交叉销售,并做出准确的服务定位。

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       3.客户的应用收益及评价

       实施信用管理后,客户年收入提升约13752万元,年欠费额降低约3120万元;

       客户满意度有效提升3个百分点,客户流失率降低2个百分点。

金融行业的风控解决方案

       1.客户面临的挑战

       用户覆盖能力不足、信用评估数据来源单一、评估体系封闭以及征信产品应用领域限制等弱点,已经成为金融机构在风控实践中面临的重大难题。对用户信用进行完善的需求洞察和风险评估日益重要。

       2.数尊的解决方案

       数尊的风控解决方案是基于大数据分析和挖掘的一体化专项解决方案,以六类模型构建为基础(用户偏好模型、消费能力模型、贷款金额期限利率模型、金融产品适配模型、风险监控模型),充分应用于金融机构的获客、贷前、贷中、贷后全流程。

       3.客户的应用收益及评价

       信用贷款审核由2小时压缩至1分钟,信贷业务运营效率大幅提升;

       坏账率降低3.2倍。

供应链金融

       供应链金融是一个万亿级市场,她基于产业链数据以及相关领域大数据,能为产业链上的广大中小微企业提供比民间借贷成本更低、比银行借贷更便捷的融资服务。

       供应链金融以小宝在线金融信息服务有限公司为主体,基于其风控大数据能力,为B2B垂直电商平台的中小微企业提供信贷评估、撮合和风控服务。

 

 

关注领域

       华院数据同时也在密切关注金融领域更多的大数据应用:

       大数据汽车保险:基于行车大数据分析挖掘,提供个性化定价的汽车保险产品。

       智能投顾:基于个性风险偏好识别和大类资产组合机会识别,提供智能的资产组合配置与交易投顾服务。

       智能投研:基于证券大数据分析挖掘,为证券交易提供选标、择时的交易决策支持。

       数字资产:基于区块链技术,在数字资产交易领域的应用。

 

 

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